이류모형을 이용한 단기예측 레이더 강우자료와 관측 레이더자료의 비교를 통하여 얻어진 예측오차를 분석하였다. 임의 시점까지의 예측오차 장에 나타나는 확률분포 형태와 공간적 상관성을 분석하여 이들 특성을 반영하는 추후의 예측오차 장을 모의할 수 있었다. 모의된 예측오차 장과 합성된 단기예측 강우 장은 이류모형을 이용한 예측에 따른 불확실성 을 추계학적으로 반영한 예측강우를 제공한다.
우선 홍수유량은 강우가 수문유출계를 통하여 변환된 것이므로, 원리적으로는 유량데이터만으로, 즉 강우데이터 없이도 홍수예측이 가능함을 기술한다. 다음에는 강우유출계의 강한 비선형성은 유량을 수치휠터에 의해 2~3의 성분으로 분리할 때 각성분계부터는 제거되는 것(단, 강우의 분리법칙이 비선형이 된다. "휠터 분리 AR법")에 대하여 기술한다. 제삼으로, 실측유량과 예측유량의 오차가 가장 신뢰도가 높은 정보임을 지적하고, 이 오차를 이요하는 휠터링의 방법으로서 세가지의 고찰법이 있음을 제시한다. 마지막으로 역산강우에 칼만.휠터를 적용하는 방법을 제안하고, 그 방법을 효과적으로 하는 여러 가지 기법을 기술한다. 기법을 기술한다.
기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
대상유역의 합리적인 홍수량 산정을 위해서는 풍부한 홍수자료를 바탕으로 직접적인 빈도해석을 적용하는 것이 가장 적정한 방법으로 알려져 있다. 하지만 국내의 대부분 유역은 관측된 홍수 자료가 제한적이고, 미계측 유역이므로 빈도해석을 통한 홍수량의 산정은 현실적으로 불가능한 실정이다. 이에 국내에서는 홍수량 산정에 대한 대안으로 강우-유출관계의 선형성을 가정한 집중형 강우-유출모형을 적용하고 있다. 하지만 집중형 강우-유출모형은 경험적인 공식에 의해 결정되는 수문매개변수의 비합리성 및 유역분할, 유역 하도추적의 구축방식에 따라 상이한 홍수량이 산정되는 문제점이 지적되고 있다. 따라서 최근에는 경험적이고 개념적인 집중형 유출모형을 지양하고, 격자체계를 기반으로 하고 있는 분포형 강우-유출모형의 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 남강 유역에서의 분포형 강우-유출모형 적용성 검증에 있다. 따라서 남강 유역 내에 발생한 4개의 호우사상을 선정한 후 강우 레이더 영상인 CAPPI영상 및 C-Max영상을 이용하여 면적강우량을 산정하였다. C-Max 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 지점강우를 이용한 면적강우량과 비교해 130%이상 과대 산정되는 경향을 나타낸 반면, CAPPI 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 10%이하의 오차를 나타내었다. 따라서 본 연구에서는 CAPPI 영상을 분포형 유출 모형인 VfloTM에 입력하여 유출을 모의 하였다. 모의된 유출곡선과 관측된 유출곡선을 비교 검토한 결과 80%이상의 높은 상관성을 나타낸 반면 첨두유출량 오차는 30%이상의 오차를 나타내었다. 하지만 강우보정기법인 G/R보정 기법을 적용한 후에는 첨두유출량 오차가 10%미만으로 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 남강 유역에 분포형 유출모형을 적용하기 위해서는 다양한 강우 사상에 대한 지속적인 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
유역에 내린 강우의 총량은 홍수나 갈수 측면에서 매우 중요하다. 점 강우량에 의해 측정된 강우량을 이용하여 유역 총강우량으로 환산하는 과정에 많은 오차가 포함되어 있다. 선행연구에 따르면, 우량계를 통한 강우관측에서 언더캐치(undercatch)에 의한 계통오차는 일반적으로 5~16%, 우연오차는 약 5%가 발생된다고 보고하였으며, 점 우량계 자료를 내삽하여 공간자료로 변환할 경우 0.1km 규모에서 표준오차가 4~14%, 1km 규모에서는 33~45%, 10km 규모에서는 약 65% 정도 발생된다고 한다. 이러한 우량계 관측오차 및 강우자료 처리과정에서 발생되는 오차는 유역의 유출량 계산에 영향을 주어 홍수예보 정확도를 크게 떨어뜨릴 수 있다. 우리나라에서는 지금까지 유역 총강우량 산정 측면에서 지점강우량의 불확실성에 대한 연구가 많이 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 우리나라에서 주로 사용되고 있는 전도형 우량계를 이용하여 소규모 구역에서 관측되는 강우관측의 불확실성을 분석하고자 하였다. 연구에 사용된 우량계는 0.5mm 급 표준 전도형 우량계로 정밀도는 시간당 1~100mm 기준으로 ${\pm}1%$를 기록하여 기상검정규격인 ${\pm}3%$를 만족하고 있다. 이 우량계는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터 내에 장애물이 없는 평지에 60m 간격으로 총 6대($2{\times}3$)를 설치하여 2014년 7월 11일부터 9월 2일까지 54일간 관측을 수행하였다. 관측기간 동안 2대의 우량계가 수일동안 강우가 기록되지 않아서 분석에서 제외하였다. 우량계 상호 간의 누적강우량(54일간)을 비교한 결과 2.5~25.5mm의 차이를 나타냈다. 강우강도별 강우량 합계를 비교한 결과 시간당 1mm 이상에서는 약 1%의 차이가 났으며, 시간당 15mm 이상에서는 7.4%의 차이를 나타내어 강도가 큰 강우사상에서 우량계 간의 관측오차가 더 크게 나타났다. 또한 우량계 상호 간의 상관계수를 분석한 결과, 우량계 간의 거리가 가까울수록 그리고 누적시간이 길수록 상관계수는 커지는 것을 확인할 수 있었다. 도출된 결과를 토대로 하면 앞서 언급한 바와 같이 점 우량계 자료를 내삽하거나 유역 또는 계산격자의 대푯값으로 사용하여 1시간 이하 단위로 유출모의를 할 경우 심각한 오차를 발생시킬 수 있음을 시사한다. 보다 신뢰성 있는 홍수예보와 효율적인 유역관리를 위해서는 점 중심의 강우 관측이 아닌 면적 우량에 대한 관측이 이루어져야 하며 이를 위한 기술의 개발이 필요하다.
강우레이더 관측의 정확도는, 호우의 강도나 형태와 같은 기상학적 조건(변동 오차 요소) 외에도, 관측 지점의 레이더로부터의 거리, 고도, 관측유역의 형태나 크기 등 다양한 관측환경 조건(고정 오차 요소)에 의해서도 달라질 수 있기 때문에, 강우레이더 관측의 오차 성분을 정량화할 필요가 있다. 본 연구에서는 거리와 고도에 의한 오차 특성을 이중편파 변수의 특성을 이용하여 실증적으로 분석하였고, 이를 통해 감쇠의 영향과 산지효과(또는 지형효과)로 인한 오차 규모를 정량적으로 산정 비교하였다. 거리가 멀어짐에 따라 고도도 높아지기 때문에 QPE 불확실도의 거리와 고도에 따른 성분을 구분하는 것은 매우 어려운데, 거리에 대한 불확실도 성분이 매우 작은 R(KDP)를 이용한다면 효과적으로 분리가 가능하다. 이러한 원리를 이용하여, 관측 거리에 따른 오차가 매우 작은 R(KDP)를 기준으로 관측 거리에 따른 오차와 고도에 따른 오차를 분리하여 표준화[Z-score] 하였다. R(Z)의 경우는 관측 고도와 거리에 따른 오차가 중첩되어 나타나나, R(KDP)는 거리에 따른 오차는 거의 나타나지 않으므로 이를 기본 가정으로 하여 R(Z)와 R(KDP) 관계로부터 관측 고도에 따른 오차 성분만 분리하였다. 분리 결과, 관측 거리에 따른 표준 오차의 경우 100km 까지는 대략 10%(0.1) 이하로 나타났으나, 150km 이상에서는 30%(0.3)를 초과하는 것으로 나타났다. 관측 고도에 따른 표준 오차의 경우 2~3번째 고도각 까지는 대략10%(0.1) 이하로 나타났으나, 3번째 고도각 이상에서는 20%(0.2), 4번째 고도각 이상에서는 50%(0.5)를 초과하는 것으로 나타나, 고도에 의한 영향이 거리에 의한 영향보다 민감하게 나타났다. 1번째 고도각에서는, 100km 이내 근거리에서 관측 거리가 가까워질수록 오차가 증가하는 경향을 보이는데, 이는 저고도 빔 간섭(빔 차폐) 등의 영향으로 추정되었다.
최근 일부 댐유역에서 게릴라성 집중호우와 태풍 등과 같은 특이 호우에 대하여 강우-유출분석을 실시한 결과 유출율이 $100\%$를 상회하는 경우가 발생함에 따라 효율적이고 안전한 치수 및 방재업무를 실시하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서 일부 댐유역의 유출율이 $100\%$를 상회하는 원인으로 강우 관측자료의 신뢰성이 결여되어 나타나는 것으로 보았으며, 만일, 강우관측소에서 계측된 강우자료의 신뢰성이 결여 되어 있다면, 이로 인한 유역 강우의 추정오차는 제거될 수 없을 것이다. 일반적으로 강우관측소에서 발생하는 계측오차는 관측소의 고도, 지형적인 장애(산악영향, 지장물 등) 및 기상학적인 장애(기단의 이동방향, 호우의 발생원인, 돌풍 등) 등 외부적인 요인으로 인해 발생할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 강우관측소에서 발생하는 계측오차의 다른 여러 외부적 요인들 중 가장 큰 요인으로 돌풍과 같은 풍속에 의해 발생하는 것으로 판단하였고, 연구대상 유역인 임하댐 유역의 유출율과 치대 풍속간의 상관분석을 실시하였으며 분석결과 유출율은 최대 풍속에 커다란 영향을 받는 것으로 나타났다. 결국, 유출율이 $100\%$를 상회하는 호우에서 강우관측소의 강우는 강우시 돌풍과 같은 외부적인 요인으로 인해 적게 관측된 것으로 추정되며 저평가된 강우자료로부터 산정된 면적평균강우의 추정오차로 인해 유출율이 $100\%$를 상회하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 유출율과 풍속간의 관계로부터 강우보정계수 추정식을 산정하였으며, 추정된 보정계수를 이용하여 관측된 강우자료를 보정한 후 강우-유출분석을 실시한 결과 댐유입수문곡선을 보정전에 비해 보다 근사하게 모의하였다. 위해서는 대상유역에 적합한 선행 강우일수의 결정이 중요하리라 판단된다.인 분석을 수행하고, 배수갑문 개방에 의한 수질개선효과를 최대화하기 위한 환경관리 방안 제시에 중점을 두어 수행하였다.ncy), 환경성(environmental feasibility) 등을 정성적으로(qualitatively) 파악하여 실현가능한 대안을 선정하였다. 이렇게 선정된 대안들은 중유역별로 검토하여 효과가 있을 것으로 판단되는 대안들을 제시하는 예비타당성(Prefeasibility) 계획을 수립하였다. 이렇게 제시된 계획은 향후 과학적인 분석(세부평가방법)을 통해 대안을 평가하고 구체적인 타당성(feasibility) 계획을 수립하는데 토대가 될 것이다.{0.11R(mm)}(r^2=0.69)$로 나타났다. 이는 토양의 투수특성에 따라 강우량 증가에 비례하여 점증하는 침투수와 구분되는 현상이었다. 경사와 토양이 같은 조건에서 나지의 경우 역시 $Ro_{B10}(mm)=20.3e^{0.08R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로
면적평균강우량의 산정은 가용 수자원의 정확한 양을 파악하고 강우-유출해석에 필수적인 입력자료이기 때문에 매우 중요하다. 이와 같은 면적평균강우량의 정확한 산정을 위한 필수적인 조건은 강우관측망의 균일한 공간적 분포이다. 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 강우관측망의 공간분포 평가방법론을 제시하고, 이를 한강 및 금강 유역에 적용하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 유역별 강우관측소의 공간적 분포가 면적평균강우량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 2013년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센가중법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 추정오차를 평가하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 유역은 면적평균강우량의 추정오차가 상대적으로 작으며, 반대로 공간분포가 왜곡된 유역의 경우는 상대적으로 추정오차가 큼을 확인하였다.
강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.