본 논문은 3개의 강우관측망과 최적 강우관측망을 토대로 호우의 면적 평균강우량 산정용 섬진유역 강우관측망의 개량안을 제안했다. 강우관측망 설계문제는 면적평균강우량추정분산으로 나타내지는 정확도와 자료 수집비로 구성되는 목적함수를 최소화하는 것이다. 익히 알려진 분산경감법으로는 최소화 알고리즘인 SATS기법이 채용되었다. 첫 단계에서, 비용에 부과된 2개의 교환계수값에 따라 최적 관측망과 대안관측망이 얻어졌다. 다음 단계에서, 최적으로 선정된 우량국에 기존우량국이 인접해 있을 경우 그 기존국이 포함되는 준 최적관측망과 준 대안관측망을 제안했다.
차량용 강우 센서는 강우측정이 어려운 지역의 강수량 측정이 가능하고, 실시간으로 강우정보를 생성해 내기 때문에 차세대 강우측정기로써 전망이 기대된다. 차량용 강우 센서는 일반적인 강우관측기와 달리 물 입자가 커질수록 빛의 산란이 크게 일어나는 현상을 이용한다. 산란이 크게 일어나면 강우 센서에 입력되는 값이 줄고 이는 강수가 높다는 것을 의미한다. 강우가 발생하면 자동차 전면 유리창에 부착된 강우 센서가 감지하는 우적량을 강우량으로 환산하는 방법을 통해 강우량을 산정한다. 강우가 쌓이고 나서 나중에 그 값을 측정하는 것이 아니라 즉시 그 값을 계산하여 강우량을 산출해야하기 때문에 단계가 복잡하다. 수식이 복잡할수록 오차가 발생할 확률도 크고 처리 속도도 느려지기 때문에 W-S-R 관계식을 이용하여 복잡한 수식을 간단하게 정리할 필요가 있다. AWS 기상관측소와의 비교 분석을 위해 차량에 우량계를 장착하였으며 W-S-R 관계식을 통하여 상관관계 분석하여 회귀식을 도출 한다. W-S-R 관계식이라 함은 와이퍼의 속도관계(W), 강우센서(S), 실제 강우(R)을 의미한다. 여기서 와이퍼의 속도관계는 와이퍼의 한 번 이동 했을 시 실제 강우는 실내강우발생 장비를 제작하여 10~80mm의 강우를 발생시키고 그 값은 우량계로 관측한다. 본 연구에서는 물 입자의 산란과 차량용 강우 센서 간의 관계식 도출과 W-S-R 관계식을 이용하여 실제 강우 정보와의 상관관계를 위한 분석을 통한 회귀식 개발을 목표로 한다.
최근 국지적 기상변화에 따른 도시 산악지역의 돌발홍수 발생빈도가 증가함에 따라 위험기상 관측 및 홍수의 사전감지 대응에 대한 관심과 필요성이 증대되고 있다. 이에 발맞춰 국토교통부 및 기상청 등에서는 이중편파레이더를 설치 운영 중에 있으며, 이를 이용한 정량적 레이더강수량 추정 및 예측에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 레이더를 이용한 정량적 강우추정을 위해서는 레이더관측, 신호처리, 품질관리(QC), 강우추정 알고리즘 적용, 보정 등 일련의 과정을 거치게 되며, 이러한 과정 속에서 다양한 불확실성 요소가 존재하기 때문에 레이더자료의 정확도에 대한 평가가 요구되고 있다. 그러나 레이더강우량의 불확실성이 어느 정도 수준인지 정량적으로 제시하기는 어려우며, 그 기준 또한 모호하다. 따라서, 본 연구에서는 총 25개 강우사상(2012 ~ 2014년)을 대상으로 비슬산강우레이더 관측자료와 관측영역 내 지상강우자료를 이용하여, 누적강우량, 평균차, 상대분산, 변동계수 등을 통해 레이더강우의 정량적인 불확실성을 요약 제시하고자 하였다. 본 연구는 레이더강우의 정량적인 불확실성을 파악할 수 있는 기초적인 과정이며, 도출된 연구결과는 현재 레이더강우 추정의 수준을 파악하고 추후 레이더강우의 개선 수준을 비교 검토 할 수 있는 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
기후변화의 영향으로 과거에 경험하지 못한 이상강우 발생 증가로 댐 및 수자원 관리에 어려움이 증대되고 있다. 특히, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존 지상강우계만으로는 정확한 유역 단위의 강우량 추정이 어려우며 관측강우자료의 불확실성은 댐 운영의 부정확성을 야기할 수 있다. 최근 지상강우계의 대안으로 시·공간 해상도가 우수한 강우레이더의 활용 및 현업적용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 안정적인 수력댐 운영 및 수재해 예방을 위해 고해상도 강우레이더와 지상관측 강우자료를 활용하여 수력댐 유역의 강우추정 정확도를 개선하고자 하였다. 이를 위해 환경부 합성레이더 강우자료와 지상강우관측자료를 이용하여 조건부 합성기법으로 격자강우자료의 정확도를 개선하였다. 대상 유역은 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐) 이다. 특히, 레이더 오차 분석을 통해 지형효과의 고려가 필요한 수력댐 유역을 선정하여 고도영향 조건부합성기법을 적용하도록 하였다. 이를 통해 수력댐 유역의 지형 및 기상 특성을 차별화한 보정이 가능하였다. 또한, 소유역별 레이더 유역평균강우의 오차를 실시간으로 저감하기 위해 화음탐색법과 칼만필터 기법을 적용하여 수력댐 수계 내 172개 소유역의 유역평균강우량을 실시간으로 최적화 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 수력댐 유역의 고해상도 강우 정보를 기반으로 GIS 웹 표출 시스템에 개발하여 수력댐 운영 업무활용 할 수 있도록 지원하고자 한다.
본 연구에서는 티센망을 이용한 면적강우량 산정방법의 대안으로서 최근 들어 수자원공학 분야에의 활용성이 커지고 있는 고해상도 기상레이더의 반사도자료(dBZ)를 활용하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 이렇게 산정된 레이더 면적강우량을 티센망으로써 산정된 면적강우량과 비교하여 그 유용성을 판단하였다. 연구지역으로는 소양강댐 유역을 선정하였으며, 연구기간은 2008년 가장 강한 강우를 보였던 상위 5개의 사상을 선정하였다. 본 연구에서는 레이더 반사도를 강우강도로 변환시키는 과정은 인공신경망(artificial neural network, ANN) 중에서 일반적으로 널리 사용되고 있는 다층 퍼셉트론 인공신경망 모형을 적용하였다. 연구방법으로는 선택된 4개의 인자를 입력노드에 넣어 인공신경망을 학습시킨 후 연구지역 내 10개 AWS 지상관측소의 강우량을 추정하여 정확도를 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 레이더 면적강우량을 산정하여 기존의 티센망을 이용한 면적강우량과 그 값을 비교하였다. 그 결과 인공신경망을 이용한 레이더 강우량의 경우, 평균제곱오차(mean square error, MSE) 및 상관계수(correlation coefficient, CC)가 매우 양호한 값을 보였다. 또한 유역 내 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 약 $7%^{\sim}19%$ 정도 차이가 발생함을 확인하였으며, 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 더 정확한 면적강우량을 산정할 수 있다고 판단된다.
최근 기후변화 및 토지 이용변화 때문에 홍수가 빈번하고 이로 인한 피해가 급증하고 있으며 4대강 사업이 이슈가 되면서 강우예측과 홍수량 산정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 여전히 홍수량 과다 과소 산정으로 인하여 지역적으로 문제점이 야기되고 피해가 발생하고 있다. 특히 Thiessen방법은 유역의 면적 강우량을 산정하기 위해 광범위하게 사용되고 있는데 중 소유역 또는 미계측 유역에 적절한 고려없이 무분별하게 사용하고 있어 문제가 발생되고 있는 실정이다. 또한 현재까지 큰 문제는 발생하지 않았지만 여전히 안전이나 위험에 노출된 상태이다. 따라서 Thiessen망 사용의 정밀한 분석이 무엇보다 필요한 실정이다. 따라서 본 연구를 통하여 소유역 및 미계측 유역을 대상으로 Thiessen망 이용시 관측소 선정에 따른 홍수량의 차이를 분석하고, 이에 따라 어떠한 문제가 발생할 수 있는지 분석하였다. 기존 소유역 및 미계측 유역 중 Thiessen방법을 적용하여 홍수량을 산정한 사례를 전반적으로 조사하였다. 이중에서 여러 지점중 Thiessen망 사용으로 유역이 분할되어 홍수량산정에 문제가 될 수 있는 관하천, 수외천, 주교천, 풍천을 연구 대상지점으로 선정하였다. 부적절한 Thiessen망 산정이 홍수량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 신뢰성있고 가장 실설계에 많이 사용되고 있는 다음의 방법으로 홍수량을 산정하였다. 먼저, 관측소 선정에 있어서 관측년도가 비교적 길고 유역과 가장 가까운 기상청 관할의 관측소를 선정하고 홍수량 산정요령에 따라 홍수량을 재 산정 하였다. 본 연구로부터 나온 결과에서, 산정된 홍수량은 기존의 Thiessen망을 통하여 산정된 홍수량과 차이를 보였고, 이는 Thiessen다각형 이론에 위배되는 관측소 선정이 원인으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 관측년도가 길고 강우자료의 신뢰도가 높은 기상청 관할 관측소의 강우자료를 우선적으로 사용할 것을 제시하였다. 또한, 여러 관측소의 강우자료를 Thiessen망을 통하여 산정하는 부적절한 산정법을 신뢰성있는 단일지점의 강우량 산정법으로 적절한 홍수량이 산정할 것을 제시하였다.
기상청에서는 영국 전지구기후모델인 HadGEM2-AO 기반의 영국 지역기후모델 HadGEM3-RA로부터 생산된 기후변화 시나리오를 기후변화예측을 위한 국가표준시나리오 자료로 제공하고 있다. 하지만, 기후모델의 특성상, 관측자료와 모의자료 간에는 통계적인 차이가 존재하며, 이러한 차이를 무시하고 원자료를 그대로 분석에 사용하는 것은 무의미 하다. 따라서 이러한 보정하기 위해서 주로 Quantile Mapping, Quantile Delta Mapping, Detrended Quantile Mapping 방법이 주로 사용된다. 하지만 어떠한 편의보정 방법이든 극값이 다수 존재하는 미래기간 모의자료를 보정할 때에는 외삽법(extrapolation)의 적용이 필요하다. 외삽법의 경우 constant correction 방법이 주로 적용된다. 본 연구에서는 기상청의 국가표준시나리오를 대상으로 이러한 편의보정 방법의 적용에 따른 미래 극한강우량의 차이를 분석하고자 하였다. 우선, 모의자료에서 우리나라 주요 기상관측지점에 해당하는 격자로부터 강우량자료를 추출하고 연최대강우시계열을 산정하였다. 그 후, 위의 세 가지 편의보정 방법을 이용하여 강우자료의 편의보정을 수행하였으며, constant correction 방법을 적용하여 이상치를 보정하였다. 그 후, 보정된 미래기간 모의자료의 추세를 분석하고, 이를 미래 확률강우량 산정방법인 scale-invariance 기법에 적용하여 미래 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 외삽법의 적용에 따라 편의보정 방법에 따라 미래 자료의 추세 또는 확률강우량의 변화패턴은 큰 차이를 나타내지 않았지만, 그 값 자체는 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 사용된 GCM과 RCM 조합으로 인한 오차와 더해져, 미래 예측결과의 불확실성으로 나타나기에 미래 극한강우량 예측을 위해서는 다수의 GCM, RCM 조합뿐만 아니라 다수의 편의보정 방법에 따른 결과도 함께 고려(ensemble)하여 결과를 나타내는 것이 필요할 것으로 판단된다.
유역에서 발생되는 유출량의 크기를 예측하는 것은 홍수피해를 대비하기 위한 가장 기초적인 활동으로 이루어지며, 이를 위하여 많은 수문모형들이 개발되어 활용되어지고 있다. 이러한 수문모형의 적용을 위해서는 먼저 해당 유역을 재현할 수 있는 매개변수의 보정이 이루어져야 하며 적절한 정도 이상의 검정결과를 확보하여야만 적용이 가능하다. 그러나, 유역 내의 각종 수문특성을 모형의 매개변수로 자세히 나타내는 것은 쉬운 작업이 아니며, 특히 정해진 기간 내에 적용해야 하는 유역이 다수인 경우에는 더욱 힘든 작업이 될 수밖에 없다. 기후변화에 따라 예견되는 강우량 발생 시나리오를 바탕으로 남한 일대의 홍수영향을 지자체별로 평가하기 위한 작업에서는 각 지자체별 많은 소유역에서의 적절한 수문모형 매개변수를 개별적으로 찾아내는 것은 사실상 불가능할 것으로 예견되어, 기후변화 시나리오에서 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량을 예측할 수 있는 통계적인 방법을 적용하였다. 홍수영향을 평가하기 위하여는 수문곡선 자체보다는 첨두유량의 크기가 더 중요할 것으로 판단되어, 홍수통제소에 제공하는 각 유량관측지점의 유량자료와 시간별 강우량자료로부터 단위 호우사상별 첨두유량과 일정 시간간격 강우량 사이의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량 예측 가능성을 확인하였다. 다중회귀분석을 위한 시간간격별 강우량은 각 강우사상에 대하여 첨두유량 발생 직전의 1시간~12시간의 1시간 간격, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 등 17가지의 시간간격 동안의 강우량 자료를 찾아 다중회귀분석에 활용하였으며, 2006년부터 2015년까지 최근 10년 동안의 홍수통제소 자료를 활용하였다. 대상지역은 경기도 남부의 너부대교, 경안교, 복하교, 수직교 수위관측소지점으로 선정하였으며, 일정 크기 이상의 첨두유량 자료를 선별하여 해당 기간에 대한 강우량 자료를 준비하고, 유출량의 크기별로 분류하여 절반의 호우사상은 매개변수 보정에 그리고 나머지 절반의 호우사상은 모형의 검정에 사용하였다. 매개변수 보정결과는 $R^2$ 값이 0.87~0.96을 보이는 등 첨두유량의 예측에 충분히 적용가능한 것으로 판단되었으며, 보정되어진 매개변수로 실시한 검정에서는 0.76~0.85의 $R^2$ 값을 보였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 충분한 유량자료와 시간별 강우량자료만 준비된다면 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식으로 이루어진 간단한 모형을 구성할 수 있으며, 이를 활용하여 임의로 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량의 예측이 가능할 것으로 판단되었다.
국내 지형의 대부분을 차지하고 있는 산지 사면에서 토양수분량 측정은 물순환을 이해하는데 중요하다. 본 연구는 국토교통부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되었으며, TDR(Time Domain Reflectometry, TDR)방식의 장비를 이용하여 2시간 간격으로 토양이 동결되어 있는 기간을 제외한 2016년 3월 중순부터 12월초까지 측정을 수행하였다. 관측지점은 설마천 유역 내에 위치한 경기도 파주시 적성면의 감악산 범륜사 주변 산지 사면과, 청미천 유역 내에 위치한 충청북도 음성군 수레의산 산지 사면에 위치하고 있다. 각각의 관측소에서 측정된 토양수분량 자료는 분포 특성을 파악하기 위해 토양수분량의 통계분석(평균, 표준편차)을 수행하였다. 2016년 토양수분량 관측소 운영기간 동안에는 2014년, 2015년보다 많은 강우량이 발생하였다. 또한 강우 패턴이 과거와는 다르게 가을철 많은 강우량이 발생하였다. 설마천 유역에 위치한 설마천 토양수분량 관측소의 경우 2016년 평균토양수분량이 13.7%, 표준편차 6.3%로 2015년(평균 12.9%)보다 큰 특성을 보였다. 청미천 유역에 위치한 청미천 토양수분량 관측소에서도 2016년 평균토양수분량이 24.5%, 표준편차 5.0%로 2015년 (24.3%)보다 증가하였다. 설마천 관측소보다 청미천 관측소의 토양수분량 특성이 크게 나타나는데 이는 청미천 관측소가 설마천 관측소에 비해 유효토심이 깊고 토성의 점토 함량이 상대적으로 높기 때문으로 판단된다.
강우-유출 모의를 수행할 때 기상 및 강우관측소의 자료를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 유역면적이 클 경우 기상 및 강우관측소의 자료만으로 신뢰성 있는 유출량을 산정하기란 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이용되는 강우자료에 따라 준분포형 모형에 의해 산정되는 유출량에 미치는 영향을 검토하기 위해 대상유역에 위치하고 있는 기상관측소의 강우자료, 기상 및 강우관측소의 강우자료, 크리깅 기법에 의해 기상 및 강우관측소의 강우자료를 공간적으로 분포시켜 얻은 가상지점의 관측 강우자료를 이용해 각 소유역의 면적 강우량을 산정하였다. 또한 각각의 강우자료들을 비교하였으며, 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 각각의 강우자료에 따른 유출량을 비교 분석하였다. 본 연구는 공간 분포된 면적강우량을 이용해 산정된 유출량의 정확성을 검토하기 위한 것으로써 분석 결과, 공간 분포된 면적 강우량을 이용한 유출량이 기상 및 강우관측소의 강우량을 이용한 유출량보다 실제 유출량을 보다 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 이는 공간 분포된 강우가 실제 강우패턴을 가장 잘 반영한다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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