기후변화로 인한 이상기후 현상으로 이상홍수, 극한홍수의 발생빈도가 증가하고 있으며, 그 피해 양상 또한 대형화 다양화되고 있다. 최근 2014년 일본의 태풍 '판폰'과 '봄퐁', 2013년 중국의 태풍 '피토', '다나스', 2012년 한국의 태풍 '볼라벤', '덴빈', '산바'가 연속적으로 발생하는 등 연속적인 강우 사상으로 인한 피해가 발생하고 있다(최창현 등, 2016). 연속적인 강우사상으로 인한 홍수량은 단일 강우사상으로 발생하는 홍수량에 비해 6~17% 정도 증가된다(최창현 등, 2016). 단일강우 사상으로 인한 일반 홍수량에 비해 그 뒤에 따라오는 연속적인 강우로 인한 홍수량 증가에 따른 피해는 막대한 인명과 재산피해가 발생할 것으로 추정된다. 이에 연속적인 강우사상으로 인한 피해를 대비하기 위한 구조물적 비구조물적 홍수방어 대책 수립이 시급한 실정이다. 연속적인 강우사상으로 인한 홍수방어 대책을 수립하기 위해서는 먼저 연속적인 강우사상으로 인한 정확한 홍수량 모의가 필요하다. 하지만 국내 외에서는 단일강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 활발히 진행되어 왔지만, 연속강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 미비한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 홍수량 산정 방법을 이용하여 연속적인 강우사상에 대한 홍수량을 산정하고, 이를 비교 분석하여 연속적인 강우사상에 가장 적합한 홍수량 산정 방법을 제시하고자 한다. 본 연구결과를 통해 연속적인 강우사상을 고려한 홍수방어 대책 수립 시 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
이중편파 강우레이더는 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 변수를 관측하여 호우의 공간적 규모, 호우를 구성하는 강수입자, 호우의 이동방향 등 종합적인 강우 정보를 제공한다. 이러한 이중편파레이더를 이용하면 단일편파레이더에 비해 보다 정량적인 강수 추정이 가능하다. 일반적으로 이중편파 강우레이더의 강우추정 관계식은 DSD 및 강우입자 모형을 기반으로 물리적으로 유도된다. 그러나 DSD는 호우 사상에 따라 그 양상이 다르며, 동일 호우 사상 내에서도 시공간적으로 변화가 크다. 이러한 DSD에 내포된 변동성은 결과적으로 레이더 강우에 큰 불확실성을 유발하게 된다. 이에 본 연구에서는 확률대응법을 이용하여 이중편파레이더의 강우추정 관계식을 추정하는 기법을 개발하고자 한다. 확률대응법은 실시간으로 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하는 기법으로 단일편파레이더의 Z-R 관계식에 적용된 바 있다. 이러한 확률대응법을 이용하면 시공간적으로 변하는 DSD 등 호우사상의 개별적인 특징을 반영하여 호우사상별 강우추정 관계식의 매개변수를 실시간으로 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이중편파레이더의 강우추정 관계식 중 R(KDP, Zdr), R(Zh, Zdr) 관계식을 위주로 매개변수를 이변량 확률대응법을 통해 추정하고, 기존의 강우추정 알고리즘 및 관계식의 레이더 강우 추정 결과와 비교를 통해 적용성을 평가하였다.
한강유역의 우량관측소에서 우기동안 관측된 연속시간 강우자료에서 무강우시간으로 분리한 단일호우사상들의 호우수, 강우량, 지속기간, 강우강도를 분석하고 유역을 비슷한 강우특성을 갖는 세지역으로 구분하였다. 또한 Restrepo와 Eagleson이 제안한 독립호우 선정기준의 적용성을 검토하고 이 방법에 의한 독립호우 분리시간을 선정하여 연속시간 강우자료에서 무강우 시간들에 의하여 분리된 단일 호우사상의 시간적 특성과 비교 검토하여 단일호우 분리시간을 제시하였다.
본 연구에서는 독립 호우사상을 이용하여 이변량 빈도해석 및 유출해석을 수행하고, 이로부터 산정된 설계홍수량을 기존 단변량 빈도해석 결과와 비교하였다. 추가로 빈도해석 결과를 유출모형에 적용하기 위한 강우의 시간분포 모형으로 교호블록 방법 및 Huff 방법을 이용하여 그 특성이 비교될 수 있도록 하였다. 본 연구에서 고려한 빈도해석 결과로부터 산정된 설계홍수량을 비교하기 위해 Clark 모형을 유출모형으로 이용하였으며, 유효우량을 산정하기 위한 방법으로 SCS 방법을 동일하게 적용하였다. 이러한 특성은 유역 크기가 다른 세 유역(중랑천, 청계천, 우이천)에 적용한 결과로부터 비교될 수 있도록 하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 연 최대치 독립 호우사상에 대한 이변량 빈도해석 결과, 지속기간이 짧은 경우에는 단변량 빈도해석 결과와의 차이가 매우 크나 지속기간이 길어짊에 따라서 그 차이가 현저히 줄어드는 것으로 나타났다. 아울러 지속기간이 짧은 경우, 단변량 빈도해석 결과가 이변량 빈도해석 결과보다 더욱 크게 나타났으나 특정 지속기간 이상부터는 그 결과가 역전되어 나타났다. 둘째, 강우 시간분포 모형으로 교호블록 방법을 적용하는 경우가 Huff 방법을 적용한 경우보다 더욱 큰 첨두유출량을 발생시키는 것으로 나타났다. 아울러 교호블록 방법을 적용하는 경우에는 강우 지속기간의 증가에 따라서 첨두 유출량이 점차 증가하는 것으로 나타났으나, 강우 지속기간이 대략 24시간 정도 되었을 때 그 값이 거의 수렴하는 것으로 나타났다. 셋째, 중랑천 유역에 대해 Huff 방법을 적용하여 유출해석을 수행한 결과에서는 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 더욱 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다. 반면에 청계천 및 우이천 유역의 경우에는 이변량 설계 강우를 적용한 경우보다 단변량 설계강우를 적용한 경우의 홍수량이 다소 큰 것으로 나타났다. 넷째, 교호블록 방법을 적용하여 유출해석을 수행한 경우, 본 연구에서 고려한 모든 유역에 대해 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 더 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다.
최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.
본 연구에서는 연속적인 호우 사상으로 인한 심각한 홍수를 거대홍수라고 정의하고, 일정 시간 간격으로 극한 호우 사상이 연속적으로 발생 될 수 있음을 가정하여 가상의 거대홍수 시나리오를 구성하였다. 최소 무강우 시간 결정(Inter Event Time Definition, IETD)방법을 사용하여 연속적인 강우의 시간 간격을 결정하였으며, IETD에 의해 산정된 시간 간격 안에서 호우 사상을 연속적으로 발생시켜 평창강 유역을 대상으로 거대홍수를 모의하였다. 즉, (1) 기록된 극한 호우 사상의 연속적인 발생 (2) 기왕 자료를 기반으로 빈도해석에 의해 산정된 설계 호우 사상의 연속적인 발생을 가정하여 거대홍수를 모의하였다. 연속 호우 사상으로 인한 거대홍수는 단일 호우 사상으로 인한 일반 홍수에 비해 6~17%의 홍수량이 증가하는 것으로 나타났다. 앞의 호우 사상으로 인한 홍수량에 비해 뒤에 오는 호우로 인한 홍수량의 증가는 많지 않지만, 연속적인 호우는 두 번의 홍수피해를 가져오므로 가상의 거대홍수로 인한 홍수 피해는 매우 클 것으로 판단된다. 따라서 본 연구와 같이 가상의 강우 시나리오를 통해 예상하지 못한 연속적인 홍수 재해와 같은 비상 상황에 대비할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.
본류와 지류가 합류되는 합류부에서는 배수영향으로 수위가 증가하더라도 수면경사가 완만해져 감속흐름이 발생하고 배수영향을 받지 않는 동수위보다 유량이 감소하는 수리특성이 나타난다. 또한 지류의 유역면적이 본 류의 유역면적과 비슷한 경우 홍수사상에 따라 역류현상이 발생하여 본류 유역에서의 유출이 발생하지 않더라도 본류의 수위가 증가하는 현상이 발생하기도 한다. 따라서 수위-유량관계에 있어서도 복잡한 현상이 발생하여 단일 수위-유량관계곡선을 개발하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 한강과 평창강이 합류되는 각 하천 하류에 위치한 국토해양부 팔괴 수위관측소와 영월 수위관측소에서의 강우-유출 사상에 따라 변이하는 유출 특성을 검토하였다. 우선 강우 사상을 검토하기 위하여 평창강 유역의 대표 강우관측소인 유천 및 방림 강우관측소와 한강 상류유역의 대표 강우관측소인 대기 및 정선 강우관측소의 2010년 3월과 7월의 강우 사상을 비교하였다. 또한 유출 사상을 검토하기 위하여 평창강 유역 하류의 팔괴 수위관측소와 한강 상류유역 하류의 영월 수위관측소의 2010년 3월 15일부터 17일과 7월 17일부터 20일까지 두 사상에 대한 관측자료, 2010년 3월 16일과 7월 17일에 유량측정을 실시하여 확보한 측정자료를 비교 검토하였다. 또한, 홍수사상에 따른 한강과 평창강 합류부에서의 배수영향 및 역류현상을 검토하기 위하여 2008년 7월 및 2010년 9월의 유량측정을 통하여 확보한 측정자료를 바탕으로 수리특성을 검토하였다. 그림 1에는 한강 및 평창강 유역의 대표 강우관측소의 위치와 각 유역 출구점인 수위관측소의 위치를 도시하였다.
기후변화로 인한 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 침수 피해를 저감하기 위해 수치예보자료를 활용한 홍수 예 경보시스템의 적용성을 비교 평가하였다. 수치예보자료는 국내 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-scale Model ; MSM)을 이용하였으며, 남강댐 유역 내의 산청 유역에 대해 태풍 및 정체 전선 등 3 개의 강우사상을 선정하였다. 강우유출 해석에는 분포형 수문 모형인 KWMSS(Kinematic Wave Method for Subsurface and Surface)를 이용하였다. 그 결과, LDAPS와 MSM 모두 강우발생 유무를 잘 재현하였다. 특히, 광역적 강우인 태풍사상에 대해 강우 예측에서 비교적 높은 정확도를 나타내었다. 강우 예측의 정확도 향상을 위해 강우장의 공간 변위를 고려하여 앙상블 강우 분포를 적용한 결과, 강우 예측의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 홍수 예측의 경우 두 수치예보자료 모두 유출 패턴을 잘 재현하였다. 앙상블 홍수 예측 결과, 단일 강우 자료를 통한 홍수 예측에서의 예측 불확실성을 개선하는 것으로 나타났다. 3개의 강우 사상에 대해 MSM의 예측 결과가 LDAPS의 예측 결과보다 비교적 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구를 통해 강우 및 홍수 예측에 수치예보자료의 적용 가능성이 있다고 판단되며, 홍수 예 경보의 기초자료로 활용성이 있다고 판단된다.
RCP(Representative concentrate pathways) 기후변화 시나리오에서는 2100년까지 연강 강수량과 강우지속시간이 지속적으로 증가할 것으로 예측하고 있다. 이에 도시지역의 하천 범람 및 내수 침수 예방을 위해 방재성늑목표의 상향조정과 방재 인프라의 설계년수 재조정 등에 대한 논의가 진행되고 있다. 하지만 수재해 예방을 위한 강우설계기준에서는 무강우 지속시간의 설정을 확보할 수 있는 최대 규모의 모집단을 통해 산정하는 방식으로 제시되고 있어 최근 기후변화로 인한 강우특성의 변화가 반영되기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 부산광역시 강우자료의 모집단을 10년, 20년, 30년으로 구분하여 자기상관계수(Autocorrelation coefficient, AC) 분석, 변동계수(Coefficient of variation, CV) 분석, 연평균 강우사상 발생 개수(Average annual number of rainfall event, NRE) 분석 방법을 적용하여 비교 분석을 수행하였다. 그 결과, 자기상관계수 분석 방법과 변동계수 분석 방법에서는 모집단의 규모가 클수록 튀는 자료를 상쇄하여 안정적인 결과를 나타내는 반면, 연평균 강우사상 발생 개수를 확인 하였을 때는 대상기간에 큰 영향을 받지 않는 것으로 확인되었다. 또한, 모집단의 규모가 클수록 무강우 지속시간이 길어지는 것으로 분석되어 기후변화로 인한 최근의 강우특성을 반영하기 위해서는 모집단의 규모를 크게 잡는 것이 효과적이지 않을 수 있다는 점을 확인하였다. 이는 강우자료 분석 시 분석방법 및 모집단의 규모를 달리하여 무강우 지속시간을 산정해보고, 설계 목적에 따라 적정한 의사결정이 필요함을 시사한다.
이변량 빈도해석은 일반적으로 고정지속기간 강우량에 대해 빈도해석하는 단변량 빈도해석에 비해 지속기간을 확률변수로 이용하여 강우량과 동시에 확률변수로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 확률분포형의 차원이 증가하기 때문에 기존 단변량 빈도해석에서 요구되던 표본크기보다 더 많은 표본이 필요하다. 우리나라 강우관측소의 경우 오래된 관측소의 경우에도 기록년수가 60년을 넘지 않아 연최대계열로 확률표본을 작성할 경우 이변량 빈도해석을 수행하기에 부족할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Peaks Over Threshold (POT) 방법을 이용하여 적정 확률표본을 선택하는 연구를 진행하였다. 서울 기상청 지점의 강우자료로부터 최소무강우시간을 이용하여 모든 강우사상을 추출하였으며 각 강우사상의 강우량과 지속기간이 확률변수로 사용되었다. 기존에 알려진 POT 방법들과 Anderson-Darling 적합도 검정을 이용한 절단값 산정방법등을 적용하여 확률표본 개수의 변화에 따른 주변분포형의 적합도 검정과 이변량 확률모형의 적합성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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