본 연구는 용담댐 유역을 대상으로 현재 기후조건 대비 미래 기후조건에서의 강우 특성의 변화 분석을 목적으로, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하였다. d4PDF 자료는 현재 기후조건에서 3000 개의 연 강수 자료를 제공하고, RCP 8.5 시나리오를 따르는 미래 기후조건에서 5400 개의 연 강수자료를 제공하기 때문에, 각 기후조건에서 대규모 표본크기를 이용하는 것이 가능하다. 이는 현재 기후조건과 미래 기후조건 사이의 강수 특성의 변화를 합리적으로 분석할 수 있도록 한다. 연평균강수량 및 계절별 평균강수량은 미래 기후조건에서 10% 이상 증가하였다. 10 mm 이상의 규모를 나타내는 호우의 발생일 수는 3 일에서 4 일 증가하였다. 본 연구는 연 최대 일강우량의 변화 및 특정 장기간 재현기간을 나타내는 확률강우량의 변화도 분석하였다. 그 결과, 미래 기후조건에서 더 높은 평균 및 표준편차를 나타냈다. 이 결과는 미래 기후조건에서 연 최대 일강우량 계열들이 더 높은 규모를 나타내고, 더 넓은 분포 형태를 나타내는 것을 의미한다. 이와 같은 특징은 미래 기후조건의 특정 재현기간을 나타내는 확률강우량의 규모 증가에 영향을 주었다. 현재 기후조건 대비 미래 기후조건의 확률강우량은 재현기간 10 년, 20 년, 50 년, 100 년, 200 년, 400 년에서 약 20% 증가하였다. 이 결과는 특정 규모에서 강우의 재현기간이 미래 기후조건에서 더 짧아지는 것을 의미하며, 또한 극한 규모의 강우량의 발생가능성이 미래 기후조건에서 증가한다는 것을 의미한다. 결과적으로, d4PDF 는 미래 기후에 따른 기존 강우의 특성 및 극한강우량의 변화 분석에 충분히 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다.
최근 특정 지역에 짧은 시간동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으나, 이에 대한 예측과 대비에도 불구하고 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 지속적인 강우량 증가 추이로 시간최대 및 일최대 강우량 관측기록이 해마다 갱신되고, 도시, 하천 및 주요 홍수방어 시설의 설계용량을 초과하는 피해가 발생하고 있다. 다수의 인구가 거주하고 대규모 기반시설이 집중된 도시지역에서 발생하는 집중호우는 심각한 인명 및 재산피해로 이어질 수 있다. 따라서, 부처별 재난의 저감대책은 정량적인 피해규모의 피해금액 예측보다는 설계 빈도에 대한 규모의 크기로 대책을 마련하고 있다. 국내에서는 풍수해 피해를 저감시키기 위해 개발에 따르는 재해영향요인을 개발 사업 시행 이전에 예측·분석하고 적절한 저감대책안을 수립·시행하고 있으나 설계빈도에 대한 규모일 뿐 정량적인 저감대책으로 예방되는 피해금액은 알 수 없다. 본 연구에서는 재해연보를 기반으로 호우재해(호우, 태풍)에 대한 시군구-재해기간의 피해데이터를 1999년부터 2019년까지 총 20년의 빅데이터와 전국 68개 강우관측소를 대상으로 총 20년(1999년 ~ 2019년)의 강우자료를 구축하였다. 머신러닝의 학습별 알고리즘을 조사하여 호우재해 피해데이터의 적용성이 높고 다양한 분야에 적용이 가능한 Neural networks의 분석기술인 ANN기법을 선정하였다 피해데이터의 재해발생기간별 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 1999년 ~ 2018년을 학습하고 2019년에 대하여 강우특성과 피해특성의 분석하였다. 분석결과 Neural Networks의 지도학습은 총 6,902개 중 2019년을 제외한 6,414개를 학습하였으며 분석 타깃은 호우재해의 피해규모를 분석할 수 있는 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 은닉노드 5개씩 2계층에 대하여 분석하였다.
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 본 연구에는 임진강 유역에서와 같이 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 임진강 유역에서와 같이 지역적으로 편중된 지상 강우자료를 활용하여 강우레이더 자료의 편의 보정을 통한 품질 향상 방안을 제시하였다. 또한 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 강화 강우레이더의 반경은 한강 유역의 일부를 제외하고 대부분을 덮는다. 이러한 강화 강우 레이더의 한강유역에 대한 수문 적용성을 판단하기 위해 차폐로 인한 관측오차 산정 시 한강유역에도 적용해보았다.
최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 강우 특성은 산지지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 돌발홍수 예경보시스템에 예측강우 자료는 예측 선행시간의 한계를 가진다. 즉, 예측강우 자료자체가 가지는 편의와 불확실성으로 인해 예측 선행시간이 3시간을 초과하면 신뢰도가 급격히 하락하게 된다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 지상관측치와의 편의를 보정하거나 예측강우자료 자체의 품질을 개선하려는 노력을 지속하고 있다. 본 연구에서는 예측 선행시간을 확장하고자 순차적으로 생산되는 예측강우를 가중평균하여 앙상블 예측치를 모의하는 기법을 개발하였다. 각 선행시간별 예측강우자료를 앙상블 멤버로 인식하여 이들의 공분산 구조를 파악하고, 분산과 공분산 수치를 이용하여 가중치를 결정하였다. 1, 2, 3시간 예측 선행시간에 대한 확장 가능성을 확인하고자 하였고, 최적의 앙상블 멤버 개수를 결정하여 적용 및 평가하였다. 본 연구에서는 2016년과 2017년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 예측강우 앙상블 생성 방법론을 적용하였다. 그 결과, 가중평균 앙상블의 예측치가 예측강우장 1개, 단순평균 앙상블 예측치에 비해 좋은 품질의 예측 성능을 보였으며, 예측치의 분산 또한 감소하여 예측에 대한 불확실성이 줄어듦을 확인하였다.
지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
토석류가 발생할 때는 강우패턴, 강우강도 및 해석을 위한 지형여건에 따라 토석류의 발생량과 흐름의 속도가 달라진다. 지형여건의 고려는 일정규모의 격자로 지형을 구분하고 구분된 격자 내의 지형경사는 평균경사로 가정하여 계산하므로 굴곡이 심한 지형에서는 분할되는 격자를 세분할수록 실제와 근접한 결과를 얻을 수 있게 된다. 그러나 지금까지는 해석알고리즘 및 컴퓨터 계산능력, 해석수행 시간 등의 한계로 인해 지형분할 격자를 상당히 크게 구분하여 수행하고 있다. 그러나 토석류 해석의 정확도를 위해서는 지형구분 격자크기를 가급적 작게 하여야 하므로, 실무적 접근을 위한 적절한 격자규모의 제안이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구에서 논의되었던 누가 강우량, 강우강도, 강우지속시간 및 선행 강우량 등의 강우 특성 이외에 지형분할 격자크기가 토석류 흐름에 미치는 영향을 평가하고 이로부터 합리적이고 현실성 있는 지형분할규모를 제시하였다.
결론적으로 위성에 의한 강우관측은 지금은 지구의 거의 대부분 지역에서 관측 및 모니터링과 더불어 강우를 이해하는 능력에 커다란 기여를 하고 있다. 특히 1997년 11월 TRMM의 등장으로 강우의 연직분포 및 정량적 관측이 이루어지므로서 국내에서도 위성강우의 활용연구가 급진전할 것으로 기대된다. 또한 위성강우자료를 이용한 농업 및 수자원분야에서의 연구도 기대된다. 위성강우자료를 농업/수자원 분야에 적용하기 위해서는 먼저 자료간의 결합시에 발생되는 규모(scale)와 해상도(resolution) 문제를 다루는 평가연구가 요구된다. 규모문제는 주어진 연구에 가장 적절한 구역의 개수에 대한 불확실성 때문에 발생되며, 해상도 문제는 해당자료를 저해상으로 결합하여 분석하게 되면 기대치 이상의 정보손실을 야기시키기 때문이다. 이와 같은 의문점이 어느 정도 구명된다면 위성강우자료를 이용한 연계연구는 무궁무진하다고 말할 수 있다. 예를 들면 농업분야에서는 위성강우에 의한 격자기반(grid-based)의 토양수분 및 지하수위 변화, 농경지 침수지역 예측 등에, 수자원분야에서는 공간강우-유출해석에 의한 홍수예 · 경보시스템의 향상, 도시지역 홍수범람지역의 예측 등에 활용할 수 있다.
본 연구에서는 레이더 강우의 지상보정(ground-truth)을 위해 사용가능한 기상청(KMA), AWS 및 건설교통부(MOCT) 강우자료를 다양한 지상보정 설계에 적용하여 비교 평가하였다. 본 연구에서는 동일 기간의 KMA, MOCT, AWS의 우량계 자료와 관악산 레이더 강우자료를 이용하였으며, 각각 두 관측방법사이의 차이(오차)를 편의(bias)의 유무 및 크기의 관점에서 평가하였다. 추가로 호우 사상의 특성에 따른 차이도 함께 검토하였다. 그 적용 결과 지상우량계 자료별 편의의 차이는 확연하게 부각되지는 않았으나, 통계 특성치에서는 어느 정도의 차이가 존재함을 확인하였다. 전체적으로 보면 MOCT 우량계 자료를 이용하는 경우가 다른 강우자료를 이용하는 경우에 비해 편의의 규모가 제일 작은 것으로 확인되었다. 호우 사상별로는 강우의 공간적 간헐성이 가장 큰 장마 기간의 경우가 태풍이나 대류성 강우에 비해 설계편의가 작게 나타나는 것으로 확인되었다.
설계홍수량 산정 시 지점확률강우량을 대상유역 내 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량 환산계수(areal reduction factor, ARF)를 적용한다. ARF 산정방법은 크게 면적고정형 방법과 호우중심형 방법으로 나뉜다. 면적고정형 방법은 현재 국내 하천설계기준에서 설계강우량 산정 시 활용하고 있는 방법이지만, 동 시간에 발생한 강우사상을 활용하지 않고 지점강우량과 면적강우량의 독립적인 빈도해석을 통해 산정되므로 비현실적인 값이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 강우사상의 공간분포 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 레이더 강우 자료를 활용하여 한강권역의 호우중심형 ARF를 활용하였다. 호우중심형 ARF는 지속기간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대하여 산정하였으며, 재현기간은 강우 사상의 규모에 따라 총 다섯 구간(0-10, 10-20, 20-50, 50-80, 80-100년)으로 분류하였다. 지속기간 및 재현기간에 따른 호우중심형 ARF는 강우 사상마다 산정되므로 다양한 값이 산재(scattered)되어 있는데, 대푯값을 선정하기 위하여 Weibull 분포의 비초과확률 95%의 값을 추출하였다. 두 가지 방법으로 산정된 ARF는 지속기간에 대하여 로그형태로 증가하였으나, 재현기간에 따른 관계에서는 차이를 보였다. 면적고정형 ARF는 재현기간에 대한 민감도가 매우 낮았으나, 호우중심형 ARF는 재현기간에 따라 감소하였다. 또한 호우중심형 ARF는 지속시간이 길수록 재현기간에 대한 민감도가 점차 낮아졌으며 지속기간 24시간 이후로는 일정한 값을 보였다. 이러한 차이는 레이더 실 강우를 활용한 호우중심형 ARF 산정 시에 면적고정형 ARF 산정과정에서 고려되지 않는 강우의 시 공간적 특성을 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 설계홍수량 산정 시 호우중심형 ARF를 적용한다면 보다 현실적인 값을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
홍수로 인한 피해가 발생하면 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 끼치게 됨에 따라 각 행정구역은 기상특보 및 홍수특보를 기준으로 자연재난 대응 매뉴얼을 작성하고 이를 활용하여 홍수에 대비하고 있다. 하지만 행정구역별 홍수피해에 대한 특성이 지역별로 상이하기 때문에 동일한 기준으로 홍수위험을 전망하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 과거 홍수피해 현상에 대해 조사하고 이를 활용하여 각 행정구역별 강우기준을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 국내외 홍수피해 현상표(flood impact table)를 검토하였으며, 이를 반영하여 국내 실정에 적합한 홍수피해 현상표를 현상별로 단계를 나누어 피해 규모를 구분하였다. 또한 각 행정구역별 피해규모를 구분하기 위해 2002년부터 2012년도까지 발생한 과거 홍수피해 현상과 지속시간별 강우량 조사하였다. 각 행정구역별로 조사된 과거 홍수피해 현상을 제시된 홍수피해 현상표와 매칭을 통해 과거 홍수피해 사례를 단계로 구분하고, 수집된 지속시간별 강우량을 활용하여 각 단계별 강우기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 강우기준은 각 행정구역별 홍수위험 판단기준 제시에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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