수문관측용으로 사용되는 강우량계는 측정의 편의성과 강인성의 장점 때문에 대부분 전도형 우량계를 사용하고 있다. 한국수자원공사에서는 약 160여개의 우량국을 관리하고 있으며, 2006년도 교정주기가 도래한 우량계 16개 및 특성 분석이 필요한 우량계 4개 등 총 20개에 대하여 한국수자원공사 수자원연구원에서 개발한 전도형 우량계 표준교정시스템을 이용하여 교정을 실시하였다. 우량계의 교정결과 버켓의 평균값이 기준값 1 mm에 대하여 0.95$\sim$1.04mm까지 다양하게 측정되었으나, 모두 기준인 $\pm$5 %를 만족하는 것으로 나타났으며, 전도형 우량계는 강우강도가 강할수록 측정되는 강우량이 많아지는 특성을 확인할 수 있었다.
우량관측용으로 사용되고 있는 강우량계는 전도형, 저수형, 로드셀형, 중량식 등이 있으며 이 중 측정과 신호의 처리가 간편한 전도형 우량계가 널리 사용되고 있다. 우량관측은 목적에 따라 기상청은 0.5 mm 급 전도형 우량계를 주로 사용하고 있으며, 국토해양부에서는 1 mm 급 전도형 우량계를 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 강우량 증가 및 강우강도에 따른 0.5 mm 및 1 mm 급 전도형 우량계의 측정값을 분석하여 실제값과 얼마의 오차를 보이는지 그 특성을 비교 분석하였다. 이 실험은 수문조사기기 검정대행기관인 유량조사사업단에서 우량계 검정에 사용하고 있는 강우량 검정용 기준기를 이용하여 10~20 mm 강우량 및 20~100 mm/h의 강우강도 변화에 따라 0.5 mm 및 1 mm 급 전도형 우량계의 측정값을 비교하여 각 우량계에 대한 특성을 분석하였다. 본 연구는 향후 실제 강우에 대한 같은 특성 분석 연구를 통해 이 결과를 확인 및 보완하는 연구를 진행할 예정이다.
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.
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.
본 연구에서는 강우가 공간적으로 균질하며 아울러 그 공간상관구조도 지수함수를 따른다고 가정하여 남한강 유역의 강우관측망을 평가하였고 아울러 WMO의 기준과 비교하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 남한강유역은 WMO의 기준으로 볼 때 산지도 평지도 아닌 중간적 특성을 나타낸다. 그러나 남한강 상류부에서 관측된강우의 공간상관거리는 남한강 하류부에서 관측된 강우의 공간상관거리에 비해 짧게 나타나며 따라서 상류부와 하류부는 그 강우특성이 구별된다. (2) 남한강 유역의 강우관측망을 평가하는 기준은 대략 상위 50% 정도를 대표하는 상관거리 수준이 되어야 할 것으로 보이며 이 경우 적절한 우량계 사이의 거리는 상류부와 하류부 각각 18.2km와 21.1km로 추정된다. 단순히 강우계의 밀도를 평가할 때 남한강의 경우는 WMO의 산지기준을 초과하는 수준이다. (3) 남한강 유역의 우량계 분포를 검토한 결과, 특히 WMO의 온대지역 산지기준을 적용한 결과 우랑계의 공간분포가 적절하지 않음을 파악할 수 있었다. 그러나 본 연구에서 제안하는 상위 50% 정도를 대표하는 상관거리를 이용하는 경우에는 대략 5 - 6 지점 정도의 우량계 신설이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구는 12회에 걸친 실내 검정과 태풍의 영향권에 들었을 당시 강우량의 정확한 관측을 통해서 중량식 전도형 우량계에 대해서 다음과 같은 결과를 도출할 수 있었다 중량식 전도형 우량계는 0.1mm 이하의 분해능으로 연속적인 강우의 측정이 가능하며, WMO의 권고 기준인 0.2mm 관측을 충분히 만족시켜 강우 계측기로써 사용하는데 문제가 없었다. 1mm 전도형 bucket로 매 1분마다 100mm/h 이상의 강우 강도를 관측할 수 있어 수자원 관리와 이용 분야연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 정밀하고 세밀한 강우 관측으로 레이다나 위성을 이용한 강우의 원격 탐사에 관련한 연구에 필요로 하는 지상 정보를 제공할 수 있어, 수문과 관련한 연구 분야의 발달과 연구 영역의 확장을 도모할 수 있다. 두 개의 신호선을 이용하여 우량을 관측하는 중량식 전도형 우량계는 원격지에서 우량계의 고장 유무를 알 수 있어 자동 관측 장비관리의 애로 사항을 해결할 수 있고, 결측과 오차를 줄여 고품질의 관측 자료 생산이 가능하게 된다. 우량관측 장비의 국산화 개발과 테스트를 할 수 있는 독자적인 기술을 확보하였으며, 나아가 새로운 장비를 개발할 수 있는 기초를 마련하였다.
본 연구에서는 우량계로 측정한 강우량이 실제 지표면에 떨어지는 강우 값에 근접하도록 보정함으로써, 유출해석 및 기타 수문분석에 적용할 경우 신뢰도 높은 결과를 얻는데 목적이 있다. 지상우량계로 관측한 강우량에 대한 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이의 유(有) 무(無)에 따른 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 획득한 강우를 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 지상강우를 보정하였으며, $Vflo^{TM}$모형을 이용한 유출모의를 통하여 자료의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용한 보정 강우량은 실제 관측된 강우량보다 5%~18%가 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에 있어 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 회귀모형에서는 풍속구간 5.5m/s이상일 경우 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형 적용의 어려움이 있었다. 반면에 신경망 기법을 이용한 지상강우의 보정은 전체적으로 관측 값보다 10~20% 가량 강우가 적게 추정되었다. 통계분석결과, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과로 신뢰성 높은 강우보정을 위해서는 지역별 강우 특성에 따른 적합한 보정방법을 선택해야 할 것으로 판단되며, 앞으로의 수문해석에 있어 본 논문에서 제시하는 강우 보정방법을 적용함으로써 신뢰도 높은 수문해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
우량계는 강우 자료를 수집하는 전통적인 방법 중 하나로, 연속적이고 직접적인 설치가 가능하다. 하지만 지형적 특성에 영향을 받아 강우량을 과소 측정하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 국지적인 호우, 강우 이동 및 강우 상황 등을 파악할 수 있는 레이더를 이용한 강우 측정이 활용된다. 하지만 레이더 기반 측정 또한 우량계와 마찬가지로 과소 측정하는 문제점이 있다. 측정 한계를 극복하기 위해 최근에는 위성 기반 강우 자료를 사용하고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 측정이 어려운 장소에서도 강우량의 수집이 가능하며, 지표 변화를 관측하여 강우 측정의 정확도를 높일 수 있다. 고화질 위성 자료인 CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) 자료는 미국 국제개발처, 항공우주국, 해양 대기청의 지원으로 1980년부터 현재까지 전 지구적 (50°S-50°N, 180°E-180°W) 0.05° × 0.05°의 해상도를 가진 강우량 데이터를 개발하였다. 본 연구에서는 전국 54개 ASOS (Automated Synpotic Observing System)에서 관측한 월 단위 및 일 단위 강우 자료를 기준으로 CHIRPS 강우 자료를 비교하였다. 또한, 다른 위성 강우 자료들 (APHRODITE (Asian Precipitation Highly Resolved Observation Data Integration Towards Evaluation), CMORPH (Climate Prediction Cneter morphing method))과도 비교하여 국내 적용성을 확인하였다. 강우 자료의 정확도를 비교하기 위해서 Box-plot, RMSE (Root Mean Squared Error) 등을 산정하였으며, 강우 발생 일을 비교하고자 오차 행렬을 활용하였다. 비교 결과를 통해서 CHIRPS 강우 자료가 다른 위성 강우 자료들에 비해서 국내 적용성이 높은 것을 확인할 수 있었으며, 추후 국내 수문학 연구에서 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
측우기와 근대 우량계로 관측한 서울의 연강수량 시계열을 분석하였다. 측우기로 관측된 1771년부터 1907년 사이의 강수량과 1908년 이후부터 1990년까지의 근대 우량계에 의한 강 수량 시계열을 특별한 보정없이 연결하여 사용하였다. 근대 우량계에 의한 후반부 자료는 기상청 발표자료이며 전반부의 고대 관측 자료는 와다가 측우기 자료를 이용하여 계산한 월 별 강수량을 단위 환산후 수록한 그의 저서 내부의 표1을 이용하였다. 전 분석기간을 3 부 분으로 분리가능하였으며 이를 객관화하기 위하여 원시 계열을 9년 이동평균하여 구한 시계 열과 년강수량 1050mm를 기준으로 사용하였다. 우리는 분석기간의 대부분을 습윤시기1, 건 조시기, 습윤시기2 로 분리 명명하였다. 통계적인 특성상 습윤시기1 과 2는 동일집단으로 간 주 가능하나 습윤시기와 건조시기는 그렇지 못하다. 통계적인 특성상 습윤시기 1과 2의 강 한 동질성은 측우기 자료의 신빙성을 높이는 것으로 해석할 수 있다. 이러한 결과는 고대 측우기 관측에 동반 되었을지 모르는 여러 가지 제약들, 예를 들면 관측 장소와 측정단위의 불명확성 그리고 서울의 도시화와 관련된 제반 기후 변화등을 고려하면 더욱 더 그러하다. 그러나 건조시기와 습윤시기의 강수 변동성을 정확하게 파악하기 위하여는 승정원 일기와 같은 고 문서에 산재하는 측우기로 관측된 일 강수량을 재 발굴하여 분석하는 것이 시급하다.
홍수피해가 빈발하는 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 국지적으로 발생하는 돌발홍수는 우량계와 기존 하천유역 예보시스템만으론 예보가 불가능하다. 동일한 강우에서도 지역에 따라 침수시간이나 침수심이 달라지기 때문에 정확한 돌발홍수예보를 위해서는 지역에 따른 침수특성과 유속특성을 달리 고려해야 한다. '골든타임 확보를 위한 유역 시공간 상세 홍수예보기술 개발(환경부)'에서 개발한 '국지 돌발홍수예측 시스템'은 지역별 검증된 침수특성과 유속특성의 관계식을 산정하여 돌발홍수예보 기준을 설정하였다. 그리고 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우레이더 기반 돌발홍수 예측 시스템을 구축하여 시범 운영 중이다. 그러나 도시·산지 중소하천유역 등 홍수예보 취약지역에 대한 돌발홍수예보 정확도를 제고하기 위해서는 기 설정된 돌발홍수위험 예보 기준을 정밀하게 평가·검증·개선 할 수 있는 실증 체계가 반드시 필요하다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 2021년부터 3개년 동안 홍수예보 취약지역에 강우레이더와 경제적 IoT 관측센서 정보를 기반으로 돌발홍수예보 실증기술을 개발하여 전국 돌발홍수예보 실용화 기반 구축하고자 한다. 홍수피해 취약지역인 도심지, 산지·계곡, 해안지역에 실증 테스트베드를 선정하고 강우레이더-IoT 실증 관측망을 구축하여 돌발홍수예보 기술 실증과 돌발홍수 위험기준 설정 가이드라인을 마련하고자 한다. 더불어 도시 중소하천유역 홍수예보 활용을 위한 소형강우레이더 강우량 정확도 개선 기술 개발과 홍수기 강우레이더 기반 홍수예보 관-연 협업 시범 운영을 추진할 계획이며, 최종적으로는 강우레이더와 IoT 정보 기반 돌발홍수 실증 시스템을 구축 운영하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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