• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.547-551
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• 2004

연안유역으로 유입되는 소하천의 유량 및 오염물질의 농도는 유역의 기상상태(강우량 및 증발량), 토지피복도, 인공구조물의 운영규clr 등에 의하여 변화한다. 특히, 강우에 의한 오염부하량 변화는 평상시의 오염부하량에 비하여 그 변화량이 매우 크기 때문에 평상시의 측정간격으로는 보다 정확한 오염부하량 산정에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 충청남도 보령시를 관통하는 대천천을 대상으로 강우에 의한 오염부하량 변화를 연속적으로 측정하였다. 대천천은 상류지역에 청천저수지가 형성되어 있으며, 보령시내를 관통하는 과정에서 도시 오염물질이 유입되는 양상을 보이고 있으며, 천수만 입구지역으로 유입되는 지방하천이다. 유역오염부하량 계산에 필요한 유량은 보(weir)에서 측정한 수위자료를 이용하여 환산하였으며, 수온, 탁도 및 염도는 OBS-3A 장비를 이용하여 연속측정하였다. 또한, 영양염류의 오염물질 농도는 30분 간격으로 채수하여 분석하였다. 분석결과, 오염물질 항목에 따라 시간에 따른 오염부하량 변화양상이 매우 상이하게 나타났으며, 변화 폭도 매우 크게 나타나서 강우시의 오염부하량을 추정하기 위해서는 1시간 간격 이내의 관측자료를 이용하여 추정하는 방법이 타당한 것으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.184-184
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• 2015

수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.528-528
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• 2016

신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.

• Water for future
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• v.56 no.4
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• pp.45-53
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• 2023

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.316-316
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• 2023

2022년 8월 수도권 이상폭우로 인해 서울 도심지역의 지하시설, 도로, 주택 등에 침수가 발생하면서 인명 및 재산피해가 발생하였으며, 특히 동서로 가로지르는 정체전선으로 좁고 긴 비구름이 집중되면서 국지적으로 피해가 집중되었다. 서울시의 경우 도시화에 따른 불투수지역 증가 및 내수배제 불량에 따른 빗물 역류로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 최근에는 기후변화에 따른 방재성능목표 강우량을 초과하는 빈도의 이상폭우로 인해 하천범람과 내수배제 불량에 따른 복합적인 원인으로 침수피해 가중되고 있는 실정이다. 또한 서울시의 경우 전체 자연적, 사회적, 경제적, 환경적 요인 등의 지역적 편차가 매우 큰 도시로 지형적인 특성뿐만 아니라 취약시설(병원, 학교 등), 수방시설물(하천, 배수시설, 빗물펌프장 등) 및 방재시설(대피소, 구호소 등) 밀도 등에 따른 침수 취약성 및 위험성 등의 편차가 매우 크기 때문에 지역특성에 대한 피해사례가 다원화 되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 30년 이상의 종관기상관측(ASOS)과 서울시 자치구별 20년 이상의 방재기상관측(AWS)자료를 기반으로 CMIP6 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회 경제경로)시나리오에 따른 극한기후 지수(강수강도, 호우일수, 지속기간, 1일 최대강수량, 95퍼센타일 강수일수 등)에 대한 재현성을 평가하고 공간자기상관분석 등 시공간적인 강우특성에 대한 변화를 전망하였다. 특히 여름철 강우의 경우 자치구별 편차가 크게 나타났고 이를 통해 대도시의 도심지역의 경우 세분화하여 지역의 정확한 강우특성을 파악하는 것이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 도심지의 방재성능 초과강우 정의와 기준을 수립하고, 장기적인 수자원 및 도시계획 차원의 대책을 마련하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 기후위기에 따른 기록적인 호우(지역별 방재성능을 초과하는 강우)에 따른 재해는 구조적인 대책을 통해 모두 저감할 수 없는 한계가 있다. 하지만 인명피해를 최소화하는 것을 목표로 기후위기에 대한 적응단계로 인식하고 수리·수문학적, 사회경제학적 등 지역특성에 따른 방재성능목표 강우량에 대한 재검토와 더불어 법제도(풍수해보험, 저류조설치 의무화 등), 개인별 재해예방, 취약계층 안전망 확보, 반지하주택 침수안전대책, 재해지도 개선 등 구조적/비구조적인 대책을 통합 수립 및 보완하는 것이 필요한 시점이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.294-294
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• 2012

홍수위험도 추정에 있어서 불확실성은 수리, 수문, 구조, 환경 및 사회경제적인 불확실성과 관련 있으며, 수리 수문학적 불확실성은 주로 수리 수문학적 현상과 그 과정에 대한 불완전한 지식, 그리고 그 과정에 포함된 매개변수들에 대한 불완전한 지식과 관련이 있다. 이러한 여러 가지 불확실성은 홍수위험도 추정에 있어서의 불확실성에 중요한 요인으로 작용하므로 불확실성을 설명하기 위한 통계적 정보는 신뢰성 있는 홍수위험도 추정에 있어서 선행조건이라 할 수 있다. 이러한 불확실성 요인중 강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 국내의 수문설계실무에서와 같이 확률홍수량을 강우빈도분석과 강우-유출모델을 이용하여 추정할 경우 확률홍수량 추정에 있어서 확률강우량 및 공간분포에 대한 불확실성과 강우-유출모델에서의 불확실성이 확률홍수량 추정에서의 불확실성에 영향을 미치며, 이후 연피해기대치 추정과 같은 홍수위험도 추정의 불확실성에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 강우공간분포의 불확실성을 고려한 홍수량 추정을 위하여 공간추계모의 기법인 CEM을 적용하여 강우공간분포의 불확실성을 정량화하고 강우-유출모델의 입력 강우량에 대한 확률분포를 추정하였다. 강우-유출해석의 경우 유효우량 및 홍수수문곡선 산정을 위하여 국내 수자원 실무에서 가장 많이 적용되고 있는 NRCS CN 기법, Clark 및 Muskingum 모델을 적용하였다. 이로부터 강우공간분포의 불확실성 추정, 소유역별 입력 강우량에 대한 확률분포의 추정 및 재현기간별 확률홍수량의 불확실성 정량화 방안을 제시하였다. 이러한 결과들은 풍수해저감대책, 유역종합치수대책 등 각종 수자원 계획 및 설계실무에서 확률홍수량 및 홍수 또는 재해위험도 추정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법론적 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.12 no.1
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• pp.115-122
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• 1992

Stochastic rainfall-runoff process model which is mainly used in real-time streamflow forecasting is Transfer Function(TF) model that has a simple structure and can be easy to formulate state-space model. However, in order to forecast the streamflow accurately in real-time using the TF model, it is not only necessary to determine accurate structure of the model but also required to reduce forecasting error in early stage. In this study, after introducing 5-day Antecedent Precipitation Index (API5), which represents the initial soil moisture condition of the watershed, by using the threshold concept, the TF models in each API5 are identified by Box-Jenkins method and the results are compared with each other.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.94-94
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• 2015

기후변화와 변동으로 인한 기상이변이 갈수록 심각해지고 발생 빈도도 잦아짐에 따라 현재의 배수관련 사회기반시설(Drainage Infrastructure)이 이런 문제에 대처할 준비가 잘되어 있는지에 대해 의문점이 제기되고 있다. 현재의 배수관련 사회기반시설의 설계는 이른바 정상성(stationarity)이라는 가정 하에 강우의 강도(Intensity), 지속기간(Duration), 빈도(Frequency)의 관계를 나타내는 I-D-F 곡선을 주로 이용하기 때문에 기후변화로 인한 극치사상(extremes)의 유의한 변화를 나타낼 수가 없다는 한계점을 가지고 있다. 그러나 기후변화는 극한기후(climatic extremes)의 특성을 비정상성(nonstationarity)이라 일컫는 개념으로 바꾸고 있기 때문에 배수관련 기반구조 설계(Drainage Infrastructuredesign)의 기본 가정의 하나인 강우 통계 매개변수의 정상성은 기후변화의 시대에는 더는 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비정상성을 고려하여 조건부 GEV 분포를 이용하여 지속시간별 확률강우량 과비정상성 I-D-F 곡선식을 유도하였다. 또한, 분포형 홍수유출모형인 S-RAT(Spatial Runoff Assessment Tool)을 이용하여 강우강도의 증가가 설계 최대유량(design peak flows)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 지속기간별 차이는 있었지만 고빈도로 갈수록 전반적으로 현행 I-D-F 곡선이 실질적으로 극한강수를 과소평가하고 있으며 정상성 I-D-F 곡선 작성 방법이 기후변화의 배수관련 기반구조물의 능력설계에 적합지 않을 수도 있음을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.3-3
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• 2018

최근 기후변화에 의한 강우패턴 변화로 국지성 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인해 서울 강남('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역에서 침수피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 및 인명 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 또한 도시침수는 다양하고 복합적인 원인에 의해 발생되므로, 상황관리에 어려움이 있다. 현재 도시침수 피해저감을 위한 대책으로 구조적인 대책과 복구사업을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 짧은 시간, 높은 강도의 호우에 의해 발생하는 도시침수는 이와 같은 대책으로는 한계가 있으며, 사전 대비 대응을 위해서는 예 경보 시스템 등 비구조적인 대책이 함께 이루어져야 한다. 또한 도시침수의 실시간 분석 및 모니터링 등 상황관리지원을 위한 도시침수 통합 관리 시스템의 도입이 필요하다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 도시침수 상황관리를 위한 "도시침수 모니터링 시스템" 개발 연구를 2014~2016년에 걸쳐 수행하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 실시간 AWS 및 RADAR 예측강우 기반의 예 경보, 침수예상도 및 침수위험지역 정보제공, 실시간 강우빈도분석, 다양한 기상정보 제공, SNS알림 서비스 등을 제공하여 담당자의 의사결정 지원이 가능하며, 2017년부터는 시범운영을 통한 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 시범운영 결과를 통해 시스템의 적용성을 검증하고, 개선사항을 도출하였으며, 향후 도시침수 모니터링 시스템의 전국화 운영을 위해 전국 읍면동단위의 위험기준 추정 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.110-110
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• 2022

2011~2019년 평균 강수량은 100년 전(1912~1920) 보다 861mm 증가(7.4%)하였으며, 2020년 서울, 부산, 대전 등 대도시 지역에서 침수로 인한 인명피해가 발생하는 등 기후변화로 인한 강우량, 집중호우의 발생 빈도와 강우강도 증가 및 지속적인 도시침수로 인한 인명·재산 피해를 지속적으로 발생하고 있다. 이와 같이 도시침수는 단기간 집중호우에 의해 발생하고 좁은 범위에 발생하지만 건물, 인구 등 밀집도가 높은 지역에 발생하여 피해가 크게 발생한다. 또한 우수관 개선, 배수 펌프장 등 구조적인 대책만으로는 한계가 있으며, 예 경보 등 비구조적인 대책과 합께 이루어져야 한다. 이에 본 연구에서는 과거침수피해이력자료와 강우자료를 이용하여 해당 행정동에 대해 침수발생 한계강우량을 추정하였으며, 침수피해이력이 없는 행정동에 대해서는 유역특성과 한계강우량과의 관계를 이용하여 한계강우량을 예측하는 모델을 개발하였다. 3,344개 행정동에 대해 한계강우량을 추정하였으며, 이를 활용하여 2021년 침수 예·경보에 시범적용하였다. 6월~9월 까지 운영한 결과를 대상으로 강우자료와 비교하여 정확성을 검토하고 오차가 10% 이상인 행정동에 대해서는 개선하고자 한다.