최근 이상기상으로 국지성 집중호우가 빈번하게 발생함에 따라 토사유출에 의해 피해가 증가하고 있다. 급경사 사면을 갖는 교란산지와 개발지의 경사면은 토양침식 위험에 노출되어 있다. 특히 지표유출수의 집중흐름에 의한 세류발달은 세류간침식에 비해 많은 토양침식과 토사유출을 발생시킨다. 이러한 급경사 사면에서의 세류발달에 대한 수리학적 메터니즘과 한계조건을 파악하고자 강우와 유입수 모의를 통한 토양침식 실험을 수행하였다. 강우와 유입수의 상호작용에 의한 세류발달의 특성과 토사유출량 증가를 파악하고자, 강우량의 증가와 유입수 유무에 따른 실험이 이루어졌다. 강우강도의 범위는 100~140mm/hr이고, 유입수는 170ml/s 이였다. 유입수량은 합리식으로 계산하였으며, 토양상자 상단에서 균등분사식으로 유입되었다. 세류발달의 수리학적 특성치를 취득하기 파악하기 위해, 염료주입 지표수 거동에 대한 동영상을 판독하였다. 세류발달은 유입수가 없는 경우 3분 이내 그리고 유입수가 있는 경우 30초 이내에 발생하였다. 토양상자내의 평균 유속범위는 7.83~29.27 cm/s 이였다. 실험에서 발달된 세류는 15분경과 후부터 평형상태를 유지하였다. 경사실험조건별로 세류 차수분석을 위해 각 세류의 최대길이, 폭, 넓이를 측정한 결과 세류의 차수는 강우만 있는 경우 1~2차로 발달하였으며, 유입수가 있을 때는 2~3차로 발달하였다. 지표유출이 증가하면서 세류발달의 개수는 줄었지만 규모는 더 크게 나타났다. 세류가 발달하는 시점의 한계유속은 10~20cm/s 범위인 것으로 파악되었다. 지표유출이 증가하면서 세류의 발달도 더 심화되지만, 동일한 강우에 일정시간동안 노출되면서 세류는 평형상태가 되어 더 이상 침식이 활발하게 진행되지는 않았다. 유입수가 있는 조건에서 수량은 약 2배가 증가하였지만, 토사유출량은 세류확장에 의해 약 4배가 증가하는 것으로 나타났다.
세계적으로 지구온난화를 동반한 기후변화로 인해 자연재난이 빈번하게 발생하고 있다. 재해의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재해가 대부분을 차지하고 있다. 이와 같이 홍수로 인해 발생하는 피해는 강우의 특성과 지역적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라진다. 따라서 이러한 이질적인 홍수피해로부터 재산과 인명을 보호하기 위해서는 위해성(Hazard), 노출성(Exposure), 취약성(Vulnerability)을 고려하여 지역 특성에 맞는 홍수방어계획을 수립해야한다. 본 연구에서는 전국 228개 행정구역을 대상으로 과거에 실제로 발생하였던 홍수피해 사례 조사를 통해 지역별 홍수피해 특성을 파악하여 지역 특성을 고려한 홍수피해 강우기준을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 재해연보 보고서에 기재되어 있는 과거 홍수피해 기간과 홍수피해액을 수집하였고, 홍수피해 기간동안의 강우량과 뉴스 기사를 수집하여 뉴스 기사에서 언급되었던 홍수피해 현상 정보를 수집하였다. 수집된 홍수피해 정보를 통해 지역별 노출성과 취약성이 반영된 현상기반 강우등급을 제시하였으며, 이와 함께 지역별 강우특성을 나타내며 위해성을 내포하고 있는 확률강우량과의 합성을 통해 위해성, 노출성, 취약성을 고려한 지역별 홍수피해 강우기준을 제시하였다. 대부분 홍수피해에 관한 정보를 재해연보 보고서를 활용하여 수집하지만 홍수피해 현상에 대한 정보를 포함하고 있지 않기 때문에 지역별로 홍수피해로부터 발생하는 홍수피해 유형에 대해 파악하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 과거 홍수피해가 발생했던 기간에 대해 뉴스 기사를 수집하여 홍수피해 현상 정보를 수집하였고, 수집된 홍수피해 현상 정보를 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 적용하여 홍수피해 현상 키워드 빈도분석을 통해 어떠한 홍수피해 유형에 취약한지 파악하였다.
지형인자는 하천유역의 홍수량을 산정하는데 있어 매우 중요한 인자이다. 유역의 지형인자를 통해 홍수유출 모형에 적용하기 위한 매개변수를 산정하고 강우-유출모형에 적용시켜 홍수수문곡선을 추정하고 있다. 그러나 우리나라에 적합한 매개변수의 추정방법은 아직 미흡하여 외국에서 개발된 경험식을 주로 이용하고 있다. 본 연구에서는 하천유역의 홍수유출을 계산할 때 입력인자로 사용되는 집중시간 및 저류상수 등과 같은 매개변수를 산정하는데 있어 사용되는 경험식들의 조합에 따른 홍수유출량의 변화양상을 분석하였다. 시험유역으로 청미천 유역을 선정하여 각 경험식에 따른 매개변수를 산정하여 비교하였다. 강우-유출 모델로 HEC-HMS를 적용하였으며 모의시 관측된 강우 자료를 전 유역에 걸쳐 분포시키기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하고 공간적으로 분포된 강우자료와 지형자료를 이용한 유출모의가 가능하도록 ModClark(Modified Clark) 방법을 사용하였다. 또한, 중규모 이상의 큰 유역의 경우는 유입시간이 유하시간에 비해 상대적으로 짧아 유입시간을 무시하고 유하시간을 집중시간으로 취급하므로 각 소유역에 대한 집중시간 산정은 유하시간을 산정하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 집중시간 및 유하시간 산정에 Kirpich, Rziha, Kraven(I), Kraven(II) 공식을 적용하였고, 저류상수 산정에 Clark, Linsley, Sabol, Russel, Peters 공식을 적용하였다.
본 연구에서는 강우의 시공간성을 파악할 수 있는 격자기반의 Average-point Tracking 프로그램을 이용하여 호우의 DAD(Depth-Area-Duration)를 분석하였다. IPCC 5차보고서에 따르면 1950년 이래로 다수의 극한 기상 및 기후 변화가 관측되었다. 그 중 일부는 인간의 활동과 관련된 것으로 많은 지역에서의 극한 호우 현상의 증가가 손꼽힌다. 이러한 극한 호우 현상 증가와 일부 저수지의 유출 증가 경향은 지역적 규모에서 홍수의 위험이 더 커졌음을 의미한다(Kim et al., 2016). 최근 이상기후 현상의 증가에 따른 강우양상의 변화로 게릴라성 집중 호우와 태풍의 빈도가 증가하고 있지만, 우리나라의 호우의 특성은 방위 및 진행방향에 따른 해석이 매우 복잡하여 강우를 정형화하기에 어려운 특징을 보인다. 또한 지속시간이 긴 호우의 경우에는 호우의 범위가 한반도 전체가 되는 특성 때문에 강우의 시 공간성과 관련된 관측 자료는 부족하며, 이러한 특성을 고려한 연구 또한 미진한 실정이다. 만약, 태풍과 같이 호우이동이 뚜렷한 경우, 기존의 적용되고 있는 유역중심의 DAD 분석 방법으로는 DAD 관계를 명확히 표현하기 어려우며 유역면적이 증가할수록 유역의 면적평균강우량의 오차도 증가하기 때문에 DAD 분석의 정확도는 낮아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 호우의 형태와 이동을 고려하기 위해 시간에 따른 호우를 격자로 나누어 격자를 증가시키면서 면적평균최대강우량을 산정할 수 있는 Average-point Tracking 방법을 이용하여 DAD 분석을 실시하였다.
최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.
인공위성을 이용한 강수관측은 전 지구적 규모에서 시공간적으로 균일한 강수정보를 지속적으로 제공할 수 있으며, 가뭄에 중요한 하나의 변수로서 가뭄정보를 제공할 수 있다는 장점이 있어 점차적으로 미계측지역 수문학적으로 활용성이 증대되고 있다. 그러나 인공위성 기반 강수관측자료는 지상관측 강우자료에 비해 시 공간해상도가 낮고, 관측 당시의 대기 상태, 관측기기, 시 공간적 대표성 문제 등에서 기인한 많은 불확실성을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 보완하기 위한 목적으로 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration: NASA)는 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성을 핵심위성으로 한 다중 위성자료를 이용하여 전지구적으로 30분 간격, 10 km 해상도의 GPM IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)를 생산 제공하고 있다. 본 연구에서는 다중 인공위성 추정 강수의 가뭄 활용성을 검토하기 위한 목적으로 GPM IMERG 위성 강우 자료(Early run, Late run, Final run)의 검증 및 평가를 수행하고자 하였으며, 각각의 자료들을 강수사례에 적용하여 10 km, 30분 해상도를 가지는 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 레이더 및 지상 강우자료와 비교 검증하였다.
기후변화의 영향으로 국내의 강우량과 강우패턴의 변화가 나타나고 있다. 최근 30년 여름철 집중호우의 평균강수량은 1980년 694.5 mm에서 2000년대 768.7 mm로 평균강수량이 74.2 mm 증가하였다. 평균강수일수는 36일에서 40일로 약 4일 증가하였다. 집중호우의 증가로 국소적 홍수에 의한 재해규모가 증가하고 있는 실정이다. 토양침식은 물의 순환과정에서 있어 나타나는 하나의 현상으로 토양손실을 의미한다. 강우량과 지형 및 토양특성이 토양침식량을 결정하는 주요한 요인이다. 토양침식은 농경지 감소, 고탁수 하천유입, 하천 및 호소내 퇴적으로 인한 수생태환경 변화 등의 다양한 문제를 발생시키고 있다. 그동안 우리나라는 토양침식량을 예측하기 위해 연평균 토양침식예측모형을 적용하고 있으며, 최근에 강우강도를 고려한 토양침식모형에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 동일한 강우량을 Huff 방법을 이용하여 24시간 강수량 자료를 만들고 물리적기반 토양침식모형에 적용하여 나타나는 토양침식과 퇴적 공간분포에 대하여 분석하고자 한다.
최근 기후변화와 도시화 등의 영향으로 인해 전 지구적으로 홍수 피해의 규모와 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 전 세계 인구의 약 50% 이상이 거주하고 있는 연안지역의 홍수피해 위험성은 급격히 증가하고 있는 추세이며, 각 국가는 홍수 피해를 저감하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 본 연구에서는 연안지역의 감조하천을 대상으로 홍수 예경보 의사결정기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 감조하천에서 관측된 수위는 조석에 의한 수위(조석 성분), 파고에 의한 수위(파고 성분), 강우에 의한 수위(강우-유출 성분), 그리고 잡음에 의한 수위(잡음 성분)의 4가지 수문 성분으로 구성되어 있다고 정의하였고, 감조하천의 예측 강우 성분에 해당하는 예측 수위를 추정하기 위해 수위-유량 관계 곡선식을 개발하고자 하였다. 또한 각 수문 성분별 위기 경보 단계를 설정하고, Bayesian Network를 활용하여 수문 성분들의 위험을 종합적으로 고려할 수 있는 홍수 예·경보 의사결정 기법을 개발하였다. 3가지 난수 발생 방법에 따라 Bayesian Network 모형을 통해 다양한 수문 조건에 따른 조건부 확률을 산정하였으며, 정확도 검토를 수행한 결과 F-1 Socre가 25.1%, 63.5% 및 82.3%의 정확도를 보였다. 향후 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면 기상청에서 제공하고 있는 예측 강우 및 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하고, 이를 예측 수위로 변환하여 연안 지역의 홍수 위험도 매트릭스를 통해 홍수 예·경보에 대한 의사결정을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
지하수자원의 효율적인 관리를 위해 강우에 대한 지하수위 변화를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 자료기반 학습 알고리즘인 인공신경망과 지지벡터기계를 이용하여 시계열 예측 모델을 만들고 이를 국가지하수관측망 중 가산, 신광, 청성 관측소 지하수위 변화 예측에 적용하였다. 모델의 입력 성분 구성 방법에 따라 네 가지 모형을 설정하고 각 관측소 및 모델 별 예측 결과를 비교 평가하였다. 강우 입력 모형의 경우 지하수위 감쇠 및 기저 변화 예측을 위해 큰 규모의 입력 성분 구성이 필요하지만 강우 및 지하수위 입력 모형은 보다 작은 규모의 입력 성분으로 효과적으로 지하수위 변화를 예측하는 것으로 나타났다. 강우 및 지하수위 입력 모형의 활용성 증대를 위해 고안된 반복 예측 모형의 경우 관측값과 예측값 사이에 0.75~0.95의 상관계수를 보여 적용 가능성이 큰 것으로 판단된다. 전체적으로 강우-지하수위 교차상관계수가 낮은 신광 관측소의 예측 오차가 크게 나타났고 ANN 모델에 비해 SVM의 예측력이 다소 높은 것으로 조사되었다. 또한 반복 예측 모형의 모델 파라미터 선정 과정에서 보정 단계 오차에 대한 예측 단계 오차의 비의 분포를 조사한 결과 SVM의 경우가 더 작게 나타나 SVM이 본 연구 자료에 대해 보다 안정적이고 효율적인 모델임을 평가하였다.
기후변화와 기상이변으로 인해 최근 전세계적으로 홍수피해가 증가하고 있다. 우리나라에서는 피해복구가 일반적인 홍수피해 대응방안으로 사용되어 왔기 때문에, 홍수피해에 대한 예방적인 대책을 위해서는 강우특성에 따른 지역적 홍수피해규모를 예측할 필요가 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 우리나라 7개 대도시에서의 강우에 의한 인적 및 물적 홍수피해 예측을 위한 회귀함수를 개발하는 것이다. 회귀분석은 1998년부터 2017년까지 최근 20년 동안의 인적 및 물적 손실의 2가지 피해특성자료에 대해 6개의 강우특성 인자를 4가지 형태의 비선형 방정식에 각각 적용한 총 48가지 유형의 단순회귀모형을 통해 종합적으로 수행되었다. 결정계수와 유의성 검정을 통해 회귀분석 결과를 검토하여 각 대도시의 피해추정함수를 최종 선정하였고, 이를 이용하여 100년 빈도 강우량에 대한 7개 대도시의 인적 및 물적 홍수피해 규모를 평가하였다. 본 논문의 결과는 홍수피해 저감대책을 위한 홍수피해 규모 평가에 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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