베트남-중국 국경으로의 건기 유량을 예측하는 기술 습득

기후 변화의 영향이 점점 더 심각해지고 국제 하천 체계가 예측할 수 없게 변동하는 상황에서, 특히 베트남 영토 밖 상류 지역의 홍강의 건기 유량을 예측하는 것은 물 안보와 저수지의 효과적인 운영을 보장하기 위한 시급한 요구 사항이 되었습니다.

이러한 현실을 바탕으로, 응우옌 띠엔 장(Nguyen Tien Giang ) 박사(베트남 국립대학교 하노이 캠퍼스 자연과학대학) 부교수가 이끄는 연구팀은 과학기술부 562사업에 따라 36개월(2023년 1월~2025년 12월) 동안 "베트남-중국 국경까지의 건기 유량, 10일, 월, 계절별 유량을 예측하는 방법 및 기술 개발 연구" 프로젝트를 시행했습니다.

"베트남-중국 국경까지의 건기 유량, 10일, 월, 계절별 유량 예측 방법 및 기술 개발 연구" 프로젝트 결과를 소개하는 과학 워크숍 개요. (사진: 과학기술부)

레드리버를 위한 현대적 데이터 플랫폼 및 예측 기술 구축

홍강-타이빈강 유역은 베트남에서 두 번째로 큰 유역으로, 경제, 정치, 그리고 물 안보 측면에서 전략적 역할을 담당하고 있습니다. 그러나 이 유역의 건기 유량의 절반 이상이 중국 영토 내에 있기 때문에 상류 수문기상 데이터가 부족하여 예측에 어려움을 겪고 있습니다. 또한, 중국 내 여러 수력 발전소의 운영으로 인해 자연적인 유량 체계가 지속적으로 변화하고 있습니다.

기존의 강우량 및 유량 모델은 더 이상 적합하지 않습니다. 문제는 상류 데이터가 거의 없는 상황에서 어떻게 정확하게 예측할 수 있느냐는 것입니다.

이러한 요구 사항을 바탕으로 연구팀은 원격 탐사 데이터, 위성 이미지, 재분석 데이터, 수문 모델을 첨단 머신러닝 알고리즘과 결합하는 등 현대적인 방법을 결합하여 문제에 접근했습니다. 연구팀은 예측뿐만 아니라, 베트남 수자원 산업에서 오랫동안 부족했던 중국 홍강 상류 지역에 대한 최초의 완전한 데이터 세트를 구축했습니다.

이러한 설명을 바탕으로 본 연구의 주요 목표는 세 가지입니다. 첫째, 중국 윈난성 홍강 유역 상류의 자연지리적 조건, 주요 저수지 시스템(특성, 운영 절차 등)에 대한 데이터 세트를 구축합니다. 둘째, 기후변화의 영향으로 홍강 유역 상류의 수문 체계 변화와 중국 주요 저수지 시스템을 평가합니다. 셋째, 베트남-중국 국경까지 10일, 10개월, 10계절의 건기 유량을 예측하는 방법 및 기술을 구축합니다. 넷째, 홍강 유역의 특정 유역에 시범 프로그램을 적용합니다. 일곱 가지 연구 내용에 대한 종합적인 분석을 바탕으로 건기 유량 변화로 인한 피해를 최소화하기 위한 방안을 제시합니다.

본 연구의 초점은 사회경제적 발전과 기후 변화의 영향 하에서 자연 조건, 저수지 시스템, 수위 변동(저수지 면적 및 수문 체계 변화)을 재현하는 것입니다. 연구팀은 저수지 조회, 분석 및 운영을 지원하는 실시간 데이터 저장, 시뮬레이션 및 시각화를 위한 WebGIS 플랫폼을 개발했습니다. 이 도구는 온라인 접근을 지원하고, 오픈 데이터를 사용하며, 상용 소프트웨어 저작권으로부터 완전히 독립되어 있습니다.

머신러닝 알고리즘 조합으로 건기 예보 정확도 향상

구현 과정에서 연구팀은 고해상도 위성 이미지(센티넬, 랜드샛, MODIS, NICFI 5m 이미지)를 위성 고도계 데이터와 결합하여 베트남에 직접적인 모니터링 데이터가 없는 상류 저수지의 수면 면적과 수위 변화를 파악했습니다. 이 프로세스는 베트남의 여러 저수지에서 시험 운영된 후, 중국 윈난성 지역의 15개 주요 저수지로 확장 운영되어 시간 경과에 따른 매장량 및 방류량 변화를 계산할 수 있었습니다.

동시에, 홍강 계통의 가장 중요한 상류 지역인 다강 상류 지역에는 계절 내 및 계절별 강우량 예측 모델 시스템이 구축되어 있습니다. 이 모델을 통해 90~180일 기간, 10~30일의 시간 간격으로 강우량을 예측하여 건기 유량 시뮬레이션에 필요한 입력 자료를 생성할 수 있습니다.

특히, 연구팀은 10개 이상의 머신러닝 알고리즘과 물리적 수문 모델을 결합하여 일련의 유량 예측 모델을 개발했습니다. 그 결과, 1개월, 3개월, 6개월 단위의 세 가지 최적 예측 모델과 데이터와 물리적 모델을 결합한 하이브리드 모델이 탄생했습니다. 이 모델들은 740/QD-TTg 결정에 따라 발표된 레드리버 저수지 간 운영 절차의 필수 요건인 10일 평균 유량 계산을 가능하게 합니다.

프로젝트 연구 목적으로 팍마, 므엉테, 라이쩌우의 다강 상류 유량 데이터를 측정하고 있습니다. (사진: 과학기술)

응우옌 티엔 지앙 부교수는 유량 예측에 머신러닝을 적용한 결과 "기존 방식보다 정확도가 뛰어나고, 특히 데이터 부족 상황에서 효과적인 초기 결과를 얻었다" 고 밝혔습니다. 건기 유량 예측 기술 세트는 현재 보정 및 테스트를 거쳐 곧 실제 시험에 들어갈 예정이며, 이는 국경 간 수자원 관리에 새로운 접근 방식을 제시할 것으로 기대됩니다.

이 프로젝트는 물 안보 전략 수립에도 중요한 의미를 지닙니다. 베트남은 중국과 데이터를 공유하지 않고도 최초로 홍강 상류의 유량을 자국 영토 밖으로 추정, 시뮬레이션 및 예측할 수 있게 되었습니다. 국제 하천을 보유한 많은 국가들이 선제적인 관리에 어려움을 겪고 있는 현실입니다.

연구 결과는 레드리버 데이터베이스 완성, 저수지 운영 지원, 수자원 배분, 레드리버 삼각주의 가뭄 대응, 레드리버 유역 관리 협력과 관련된 미래 연구나 협상을 위한 과학적 주장 제공에 기여할 것입니다.

체계적인 접근 방식, 현대 기술, 그리고 독자적으로 개발된 데이터를 바탕으로, 이 프로젝트는 레드리버 유역의 상류 정보를 "정리"하고 수자원 예측 및 관리 역량을 향상시키려는 노력에 있어 중요한 진전을 이룹니다. 연구 결과가 광범위하게 적용될 경우, 과학적 과제를 수행할 뿐만 아니라 증가하는 수자원 문제 속에서 북부 델타 지역의 지속가능한 발전을 위한 토대를 마련할 것입니다.

투이 린

출처: https://vtcnews.vn/lam-chu-cong-nghe-du-bao-dong-chay-mua-can-den-bien-gioi-viet-trung-ar991988.html