지구온난화로 인한 기후변화가 기정사실화 되면서 이러한 기후변화에 대비하기 위한 다양한 연구가 진행중이다. 수자원과 관련된 기후변화 연구를 살펴보면 초기에는 장기적 관점에서 기후변화가 유출에 미치는 영향에 대한 연구가 대부분을 이루고 있었으나 2003년을 기점으로 유럽을 중심으로 기후변화가 홍수량에 미치는 영향에 대한 연구가 시작되었다. 기후변화가 홍수에 미치는 영향을 평가하는데 가장 중요한 것은 수문시계열 자료의 해상도라고 할 수 있다. 이러한 시공간적 해상도 문제를 해결하기 위해서 세계 각국은 각국의 상황에 맞는 RCM을 개발하고 있으며 자국에 적합한 축소기법을 개발하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 수문기상자료의 생성을 위하여 기후변화 모형으로부터 생성된 일 단위 강우자료를 시자료로 분해하기 위한 기법을 제시하고자한다. 지난 수십년 동안 강우나 기타 수문시계열 자료를 다양한 해상도의 자료로 변환하기 위한 연구가 진행되어왔다. 그러나 이러한 연구의 가장 큰 한계점은 대부분의 시계열 자료가 추계학적 특성을 가지고 있다고 가정한 후, 분석을 진행했다는 것이다. 이렇게 되면 강우발생에 따른 물리적 과정을 모형의 구조에 반영하는데 한계점을 드러내게 된다. 따라서 본 연구에서는 해상도를 변화시키는데 따른 강우의 운동역학적 특성을 고려하기 위하여 카오스를 기반으로 한 분해기법을 제시하고자 한다. 우선 카오스 분석을 통해서 지점 강우자료의 카오스 특성을 확인한 후, 현재까지 관측된 강우를 기반으로 $2CO_2$에서의 일 강우를 일 단위 보다 작은 단위로 분해하였다.
강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 분석하는 것은 수문연구에서 중요한 주제 중 하나이며 댐유역에 대해 기상 및 유출자료를 사용하여 이를 상세히 분석함으로써 이수기에 필요한 수자원을 예측 및 확보하는 것은 중요하다. 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 상세히 분석하기 위해서는 댐유역의 상류부터 하류까지 많은 유출관측지점의 자료를 사용해야 하지만 상류의 소유역들은 대부분 미계측유역이라는 문제점이 있다. 본 연구에서는 자료공간확장 방법을 사용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하고 이 자료들을 분석함으로써 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 자세히 분석하였다. 먼저 안동댐유역내 관측유역인 안동댐, 도산, 소천유역을 대상으로 1989년부터 2009년까지의 기간 중 20개의 사상에 대하여 분포형 모형인 GRM 모형의 적용성을 조사하였으며 전반적으로 0.5 Nash-Sutcliffe 계수 이상의 타당한 모형효율성 결과를 얻었다. 그 후 자료공간확장 방법을 사용하여 안동댐 상류에 위치한 47개의 미계측 소유역들의 유출자료를 생성하였으며 세 관측유역을 포함한 총 50개 유역의 유출자료를 연구에 사용하였다. 그리고 총 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료를 생성하고 이동평균방법을 사용하여 이 평균강우량 자료를 강우강도-지속시간 곡선으로 변환하였다. 강우패턴과 유출반응간의 관계를 분석하기 위해 합리식의 유출계수와 강우강도비율을 사용하였으며 유출계수와 강우강도비율을 계산하기 위해 유역별 도달시간을 사용하였다. 여기서 강우강도비율은 강우강도지속시간 곡선을 사용하여 첨두강우강도를 도달시간에 해당하는 평균강우강도로 나눠준 값이다. 그리고 이 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 그 결과 20개 사상은 유출계수, 강우강도비율과 유역면적을 사용하여 물리적으로 타당한 네 가지의 타입으로 분류될 수 있었다. 이 네 가지 타입은 강우의 이동 및 분포와 상관이 있었는데 첫번째 타입은 안동댐 유역전체에 강우가 거의 등분포하는 경우, 두 번째는 강우가 유역의 상류방향으로 이동하는 경우, 세 번째는 강우가 유역의 하류방향으로 이동하는 경우, 그리고 네 번째는 강우가 유역에 무작위로 분포하는 경우였다. 이것은 어떠한 사상에 대해서도 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 강우패턴과 유출간의 관계를 분석할 수 있다는 것을 나타낸다. 그리고 이 네 가지 타입에 대한 강우사상들의 비율은 각각 65%, 20%, 10%, 그리고 5% 였다. 이 타입별 강우사상의 비율은 향후 강우-유출관계에 의한 수자원 예측 및 확보에 활용될 수 있다.
토양유실에 영향을 미치는 기후 인자로는 강우, 기온, 바람, 습도 및 태양열 복사 등이 있다. 이들 중 강우는 토양침식에 직접적인 영향을 미치는 인자로 토립장의 이탈로 인한 토양침식을 유발한다. 토양침식을 예측하는데 있어 강우의 영향을 나타내는 지표의 설정은 매우 중요하다. 이러한 강우침식인자는 각 강우사상에 대한 강우에너지와 30분 최대 강우강도의 곱의 합으로 정의된다. 강우침식도를 정확하게 계산하기 위해서는 다년간 측정된 분단위 강우자료가 필요하며, 강우자료 획득의 제한과 강우의 분류 및 계산과정 등이 복잡하여 실무적으로 산정하기 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 1분 상세강우자료를 이용하여 개정범용토양유실공식(RUSLE)의 강우침식도 R의 추정을 위해 2001년부터 2015년까지 15년간 전국 61개 기상청 관측소의 강우 자료를 수집하여 지점별로 새롭게 계산한 연 강우침식도 및 경험식을 산정하였으며 남한전체($99,720km^2$)를 대상으로 연 강우침식량의 공간분포맵을 작성하였다. 지점별 산정된 경험식은 연평균 강우량과 1분 강우자료로부터 산정된 강우침식도와의 상관관계로 회귀식을 도출하였다. 1분 강우자료로 계산된 강우침식도와 연평균 강우량의 상관관계로부터 도출된 경험식과의 결정계수($R^2$, determination coefficient)는 0.70 ~ 0.98로 높은 상관관계를 나타냈으며 또한, 기존의 국내에서 적용된 경험식과 비교하여 평균 $R^2$가 0.59에서 0.80로 실측값과의 정확성이 높게 개선됨을 알 수 있다.
효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.
최근 50년간 한반도는 산업화와 근대화로 인하여 급격한 도시화가 진행되었다. 도시화는 자연적으로 조성된 생태환경을 변화시키고, 열섬현상과 고층빌딩 등으로 인해 대기의 이동과 특성의 변화를 야기시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 과거부터 인구자료와 시가화면적비 자료를 이용하여 도시화가 많이 진행된 지역과 비도시화 지역으로 구분하여 발생된 강우특성자료에 대한 비교분석을 수행하였다. 따라서 우리나라의 관측자료가 존재하는 57개 지점을 대상으로 위도, 경도, 연강우량, 연최대일강우량, 강우일수, 10mm 이상의 강우일수 및 80mm 이상의 강우일수를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석을 통해 우리나라를 크게 4개 권역으로 구분하고, 강우자료의 관측기간을 이등분하여 전후를 비교하였다. 분석 결과에서 도시화가 진행된 지역이 비도시화 지역에 비하여 강우사상의 변화가 연강우량과 강우일수, 80mm 이상 강우일수에서 나타나고 있는 것으로 나타났다. 따라서 도시화가 강우특성 변화에 끼치는 영향에 대한 지속적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.39-47
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2017
현재 국내에는 무인 관측소인 AWS를 포함하여 많은 지상 강우 관측소를 통해 강우 데이터를 생성하고 있으며, 최근 국토해양부에서는 국내 최초로 대구 비슬산에 이중편파 강우레이더를 설치하여 운영 중에 있으며 이를 통해 전국적으로 강우강도와 강우의 분포를 추정하고 있다. 일반적으로 AWS의 경우 실제 지면에 내린 강우량을 직접 측정하므로 실제 강우량과 근사한 값을 갖지만 AWS의 개수가 적어 강우의 공간분포를 확인하기에는 불충분하다. 반면에 레이더의 경우 광범위하게 측정할 수 있으나 강우 강도와 반사율의 관계식을 통해 강우량을 측정하기 때문에 실제 지면에 내린 강우량과 는 다소 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 시간적 공간적 강우강도 및 분포를 확인하는데 이점이 있는 레이더 강우 자료와 실제 강우량과 근접한 지상 관측소에서 측정한 강우자료를 사용하여 두 자료에 대한 선형모형을 적용하고, 이 선형모형으로 설명되지 않는 오차에 대해서 공간구조를 가정하여 AWS의 강우자료가 없는 지역의 지상강우량을 추정하여 지상 강우 필드를 생성하였다.
본 연구는 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 이중편파 레이더 강우자료와 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM(KIneMatic wave STOrm Runoff Model)을 이용하여 홍수추적을 수행하고, 침수실적자료와 비교하여 레이더 강우자료의 효용성을 검토하였다. 2012년 4개의 강우 이벤트(집중호우, 카눈, 볼라벤, 산바)에 대하여 한강홍수통제소로부터 보정된 비슬산 레이더 강우자료를 제공받아 사용하였다. 레이더 강우와 지점 강우를 비교하기 위해 면적평균강우량을 산정하여 분석한 결과, 유출량산정 지점별 면적평균 강우량은 대체적으로 레이더가 지점 강우보다 더 낮은 값으로 예측되었지만, 강우의 패턴은 상당히 일치하는 것으로 나타났으며, 평균 $R^2$는 0.97로 매우 우수하게 분석되었다. 이후 분포형 홍수추적을 위해 KIMSTORM을 이용하였으며, 격자크기 $500{\times}500m$ 해상도의 156행${\times}$137열의 총 21,372개의 셀로 모형을 구축하였다. 분포형 모형의 보정을 위해 지상강우를 적용하여 모형을 보정하고, 보정된 매개변수를 레이더강우에 그대로 적용하여 적용성을 평가하였다. 모형의 보정 결과, $R^2$(coefficient of determination), ME(model efficiency), VCI (volume conservation index)의 평균이 지점강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 1.09%, 레이더 강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 0.96으로 모의유량이 관측유량을 잘 재현하였다. 이후 태풍 산바에 의한 하천범람 침수실적자료의 침수지역(신연, 문대, 신기지구)과 레이더에 의한 침수지역 유출분석 결과를 비교하였다. 침수지역 호우 및 유출의 공간분포를 분석한 결과 레이더 강우가 침수지역 상류유역의 호우와 유출상황을 자세하게 재현하였으며, 침수지역의 침수기간 전 후를 분석한 결과 지점강우 보다 레이더 강우가 실제 첨두유량에 가깝게 우수하게 모의되었다.
추계학적 강우모의발생기법은 수문학적 분석에 널리 이용되는 방법으로서 장기간의 강우입력 자료를 이용할 수 없는 경우 과거의 관측 자료를 반복하여 이용하기 보다는 과거 관측치의 통계학적 특성을 지니고 있는 합성강우량 시계열자료를 모의하여 설계 강우량 산정 및 강우-유출모형을 이용한 장기해석 등과 같은 수문학적 해석을 위한 입력 자료를 확충하기 위해 이용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 수문학적 설계 강우량 산정 시 가장 중요한 강우발생 특성과 극한치의 특성이 변화하고 있기 때문에 전통적인 추계학적 강우발생기법을 이용하여 강우 시계열자료를 확충하는 것은 한계가 있을 것으로 추정되고 있다. 이에 본 논문에서는 최근 유럽 등에서 도시배수체계의 설계를 위해 널리 이용되고 있는 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형을 이용하여 시간단위 강수량자료를 확충하고 모의된 강우량시계열자료와 실측 강우량자료를 통계학적으로 비교하였다. 또한, 극한치 분석을 통해 변화하는 기후상황에서 적합한지를 평가하였다.
본 연구에서는 강우앙상블 멤버를 입력자료로 한 강우기반 유출앙상블 멤버와 관측 강우자료를 입력자료로 한 모형기반 유출앙상블 멤버를 생성하고 각 유출앙상블 멤버의 정확도를 비교·평가하였다. 본 연구에서는 강우앙상블 멤버 생성을 위해 서울 지역을 대상으로 강우장 이동 모의에 필요한 모의 격자망을 구축하였다. 다음으로 최근 10년 동안 발생한 37개 호우사상의 관측자료를 토대로 격자별 특성방향을 결정하고 특성방향의 통계치로부터 유도된 베타분포를 기반으로 강우앙상블 멤버를 생성하였다. 유출앙상블 멤버는 대한민국 서울에 위치한 구로1 빗물펌프장 배수유역을 대상으로 shot noise process 기반 강우-유출모형을 이용하여 생성하였다. 강우-유출모형 매개변수의 난수 생성을 위해서 감마분포를 이용하였다. 2017년과 2018년 발생한 호우사상을 대상으로 강우기반 및 모형기반 유출앙상블을 생성한 결과, 강우의 방향성을 조정하여 생성한 강우기반 유출앙상블의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.
우량계 자료를 참 값이라고 가정할 때 레이더 자료에는 크게 두 가지 문제점이 나타난다. 평균의 차이로 인한 편의의 문제와 불확실성으로 인한 변동성의 문제가 그것이다. 두 가지 문제점으로 인해 발생하는 오차를 모두 고려할 수 있는 자료의 품질평가 방안으로 유철상과 윤정수(2009)는 통계학 분야의 분산분석과 유사한 방법론을 제시하였다. 그러나 이러한 방법론은 호우사상에 따라 가용한 레이더 강우와 우량계 강우 쌍의수가 다르기 때문에 서로 비교 평가할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 자료 쌍의 수에 영향을 받지 않는 레이더 강우의 품질기준(RRQC, Radar Rain rate Quality Criterion)을 제안하였다. 제안된 방법론에 따르면 우량계 강우와 레이더 강우가 완벽하게 일치하는 경우 100%의 품질이 되고 레이더 자료가 모두 0이면 0%가 된다. 위 기준은 충주댐 유역에서의 태풍 루사(2002년)와 대류성 강우(2003) 사상의 원자료, G/R 보정된 자료, CoKriging된 자료, G/R 보정 후 CoKriging된 자료에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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