최근 기후변화로 인한 여름철 집중호우의 빈발로 산지하천 유역 관리의 필요성이 대두되고 있다. 산지하천은 급경사지가 주를 이루어 붕괴 위험지역이 존재하는 경우가 많고 집중호우 발생시에는 산사태, 토석류 등의 2차적인 재해 발생 위험성도 큰 편이다. 산지 하천유역의 효과적인 관리를 위해서는 유출현상을 강우 및 기타 수문기상자료에 근거하여 추정하는 유출해석과 더불어 호우에 따른 토사유출량의 산정, 하천유역의 지형학적 분석 등이 종합적으로 필요하며 재해발생 위험지역에는 초기단계의 적절한 대응을 위해 센서기술을 기반으로 한 감시체계의 구축이 요구되기도 한다. 본 연구에서는 2006년 7월 대규모 홍수피해가 발생한 강원도 인제의 내린천 유역을 대상으로 기상청 기상레이더와 분포형 수문모형을 이용한 유출해석을 수행하였으며 기상레이더 자료의 수문학적 활용성과 유역관리를 위한 분포형 모형의 활용성을 평가하였다.
선형외삽법에 기초한 전형적인 단시간 강우예측모형은 호우를 발생하는 강우시스템의 발달과정을 모의하지 못하는 한계를 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 기상레이더로 획득할 수 있는 여러 시간대의 반사도 정보로부터 획득한 정보변화 과정과 다항 회귀식을 이용하여 x방향과 y방향의 전파속도의 성장과정과 레이더 반사도의 성장과정 모의에 기초한 단시간 강우예측 모형을 개발하였다. 검정통계량이 제시한 결과는 2-CAPPI를 이용한 기존의 단시간 강우예측모형보다 개선된 결과를 보여주었다. 그럼에도 불구하고 본 모형이 완전한 물리적 모형이 아니라 자료사이의 상관성과 다항 회귀식을 이용한 통계적인 방법에 기초하였으므로 강우의 성장과 소멸과정을 구현과 예측성 개선에도 한계가 있음을 보였다.
적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.
기후변화에 의한 강우패턴의 변화는 강우량 및 강우강도의 증가로 대표되며 국립기상연구소 (2011)에 의하면 현재와 같은 탄소배출이 줄어들지 않는다면 2050년 우리나라의 강수량은 16% 증가하고 일 강수량 80mm 이상의 호우발생일수가 60%이상 증가될 것으로 전망하고 있다. 이와 같이 기후변화로 인해 발생빈도가 증가추세인 집중호우는 산사태와 같은 2차 피해를 유발하고 있으며 강우의 예측 및 실시간 모니터링은 재해 예방 및 수자원관리, 국가 방재역량 강화를 위해 연구되어야 할 분야이다. 이에 본 연구에서는 광역적 강우자료로서 미국 NOAA의 기후예측센터에 의해 제공되는 글로벌 강우량 CMORPH와 지상 강우자료와의 비교 분석을 통해 CMORPH 자료의 수자원 분야 이용 가능성을 분석하는 것을 목적으로 한다. CMORPH는 고급의 시공간적 해상도를 가지며, 단기간의 기후 예측센터 모핑(morphing) 방법에 의한 "CMORPH"라 불리우는 강우평가 알고리즘과 새로운 위성 기반 기술을 이용하여 개발되었다. CMORPH 기술에 의해 생산된 글로벌 강우 추정은 저궤도 위성 수동 마이크로파(passive microwaves, PMW) 관측으로부터 유도되고, 그 형태는 전적으로 정지궤도 위성(geostationary satellite) 적외선(IR) 데이터로부터 얻어진 공간적 전파 정보 (모션 벡터)를 통해 전송된다. 이 기술은 PMW 데이터로부터 유도된 비교적 고품질의 추정 강우를 전파하기 위하여 30분 간격의 정지궤도 위성 IR 이미지로부터 파생된 모션 벡터를 이용하며, 때때로 레이더보다 더 나은 성능을 보이기도 하고(Apip 등 2010), CMORPH의 지역적 제공범위는 $60^{\circ}N-60^{\circ}S$이고 2002년 12월부터 제공하고 있다. 본 연구에서는 CMORPH 자료 중 2002년 12월부터 제공하는 3시간 누가강우 자료를 수집하였고, 자료의 정확도 분석은 갑천유역을 대상으로 하였다. 3시간 누가 강우량을 1일 누가 강우량으로 변환한 후 금강홍수통제소의 갑천 유역 강우관측소 5곳의 강우자료를 티센 평균에 의한 유역 평균강우자료와 비교하였다. 2009년 1년간의 지상관측자료와 CMORPH자료를 비교한 결과 가 0.34 정도로 분석되었으나 추가 연구를 통해 마이크로 웨이브 강우자료 및 3시간 강우자료, 그리고 30분 강우자료의 분석을 통해 다양한 형태의 강우자료 확보뿐만 아니라 광역적인 강우특성 분석도 가능하여 연구 결과의 동아시아지역 등으로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
기후변화는 전 세계적으로 많은 관심을 얻고 있으며 그로 인한 재산과 인명피해의 증가가 우려되고 있다. 기후변화에 대해 가장 취약한 부분은 수자원분야이며 수자원 활용의 극대화를 위하여 여러 예측방법이 활용되고 있다. 본 연구에서는 기상변화의 예측 및 모델링 기법 중 하나와 수문모델의 융합 기법을 활용하였다. 선행 연구에서는 레이더 강우자료와 지상 우량계의 강우자료로 여유추정시간에 대한 단기 예측만이 가능하게 하였는데 이 방법은 조금 더 여유 추정시간을 증가 시키는 장점이 있다. 이 연구에서는 여유추정시간의 증가에 대한 정확성을 검증하기 위하여 청미천 유역을 대상으로 연구를 실시하였다. 연구 방법으로는 ArcGIS와 Arc-View을 사용하여 대상유역의 Curve Number (CN) 값을 추출하고, 강우예측모형인 Weather Research Forecast (WRF) - Advanced Research WRF (ARW) 결과자료와 과거 강우자료의 비교 검증을 통하여 모형의 적용성을 평가하였다. 두 자료는 HEC-HMS의 입력자료가 되며, 이를 바탕으로 지역 유출량 산정 및 지표면 유출 모의를 통한 강우-유출현상을 검토 자료로 활용할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 청미천 유역 지표면에서의 강우-유출모의를 개선하여 대상유역의 현상을 보다 유사하게 나타내고자 하였으며, 이와 함께 WRF-ARW 모형을 통하여 여유추정시간의 증가를 모색하고 지역강우 모형이 대한민국 지형의 잘 어울리는 최적화된 매개변수들의 조합을 알아내고 그의 적용현실성을 평가하고자 한다.
레이더 강우를 적극적으로 활용하기 위해서는 레이더 강우에 포함된 각 오차들에 대한 특성을 파악하고 정량화하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 레이더 반사도의 오차구조를 파악하고 그러한 오차구조를 갖는 반사도로부터 표출한 CAPPI의 거리오차를 보정하였다. 이러한 거리오차 파악을 위해서는 참 값으로 가정할 수 있는 기준 반사도가 필요하며 본 연구에서는 VPR 모형으로부터 기준 반사도인 지상 반사도를 추정하였다. 그 결과 일정한 VPR 모형을 적용하게 되면 거리와 상관없이 오차는 일정하고 오직 고도에 의해서만 영향을 받는다. 그러나 일정 고도에서의 반사도 표출 방법인 CAPPI는 지구곡률효과로 인해 실제로 거리가 멀어 질수록 관측 고도가 높아진다. 이에 따라서 오차는 거리가 멀어질수록 커지게 된다. 이는 실제 호우사상에 적용한 결과에서도 유사하게 나타났다. 강릉 기상 레이더의 경우 1.5km CAPPI는 약 100km까지 1.5km 고도를 유지하다 그 이상부터 고도가 점점 높아진다. CAPPI의 오차를 거리에 따라 분포시킨 결과에서도 100km까지는 어느 정도 일정한 오차를 보이다 그 이상부터 오차가 점점 증가하는 것으로 나타났다. CAPPI의 오차를 2차원 평면으로 나타낸 결과에서도 호우가 전반적으로 퍼져있는 시점부터 원거리에서 큰 오차를 보이고 있다. 이는 오차의 평균에서 더욱 명확히 나타났다. 이와 같이 CAPPI는 원거리 자료에서 오차가 크게 나타나고 있다. 이에 CAPPI에 포함된 거리오차를 VPR 모형을 이용하여 보정하였다. 그 결과 원거리에서의 오차가 감소하였음을 확인하였다.
본 연구에서는 우량계와 강우 레이더를 함께 이용하는 경우의 통합관측 효과를 검토하였다. 통합관측효과는 서로 직교하는 관측방법의 결합에 따른 관측오차의 감소를 고려함으로써 평가된다. 구체적인 적용 예로서 금강유역에 대하여 강우 레이더가 추가로 설치되는 경우 우량 관측망 밀도를 어느 정도까지 조정할 수 있는지에 대한 평가를 수행하였다. 이를 위해 North and Nakamoto(1989), Yoo et al. (1996), 유철상(1997)의 관측오차 관련 연구를 응용하였으며, 강우장의 모형화를 위해서는 그 구조가 간단한 NFD 모형을 이용하였다. 모형의 매개변수는 금강유역의 28개 우량 관측소 시자료를 이용하여 추정된 강우장의 특성치(상관거리 및 상관시간)를 이용하여 결정하였고, 레이더의 운영 특성은 임의로 가정하였다. 본 연구에서는 WMO(1994)의 추천 우량관측 밀도와 금강유역에 설치된 우량 관측 밀도를 고려하여 레이더의 도입으로 인한 우량 관측 밀도의 조정 방안을 제시하였다.
최근에 집중 호우, 돌발 강수 등의 국지적인 강수 현상의 발생이 증가하고 있으며, 산악 지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있어 이에 대한 감시가 필요하다. 현재 기상청의 지상관측자료는 약 13 km의 공간해상도로 남한 지역 전체에 대해 제공하고 있으나 북한, 해상, 산악 등의 지역에 대한 감시는 상대적으로 빈약하다. 반면 레이더는 1 km의 고해상도의 공간자료를 산출할 수 있으므로 산악 지역에 대한 분석에 레이더 자료를 활용할 수 있다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 공간보정 기법을 적용하여 2009년에 대해서 격자($1{\times}1km^2$) 및 유역(117개 중권역, 국토해양부)에 대한 일, 월누적 강수량을 산출하였으며, 지상 우량계 자료와 비교하였다. 2009년 여름철 사례에 대해서 일누적강수량을 분석하였으며, 월누적 강수량의 경우에는 2009년 전체에 대해 지상 우량계의 월누적강수량 자료를 이용하여 MAE, RMSE 등을 산출하여 검증하였다. 본 연구는 레이더 강수량 정보를 활용하여 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 감시를 통해 산악 지역에서 발생하는 사고에 대비하고, 유역별 레이더면적강수량 산출을 통하여 효율적인 물관리를 위한 기본 자료로 사용함으로써 수문 기상 분야에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 미국 오클라호마 대학에서 개발한 Vflo모형을 이용하였으며, 낙동강권역의 남강댐유역($2,293km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기 위한 기반이 될 것으로 사료된다.
제주도의 한라산은 고도의 영향으로 해안지역과 산간지역의 기온 차이가 크게 나타나는 지역이다. 이러한 특성으로 겨울철 제주도의 해안지역에는 강우가 내리고 산간지역에는 강설이 발생한다. 특히, 강설이 발생하는 고도는 일별 기상상황에 따라 다르게 나타난다. 그러나 제주지방기상청에서는 제주도의 8개 지점에서만 적설량을 관측하고 있어 강설이 발생하는 고도를 정확히 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 제주도의 한라산을 대상으로 성산기상레이더와 고산기상레이더의 반사도 자료를 이용하여 2014년 11월부터 2015년 4월까지의 강설 고도 변화를 분석하였다. 먼저, 레이더 반사도의 고도를 해수면으로부터 250 m 간격으로 2,000 m 까지 구분하였다. 또한, 구간별로 레이더 자료와 AWS 자료를 이용하여 Z-S 관계식을 유도하였다. 마지막으로, 유도된 고도별 Z-S 관계식의 변화를 파악하여 겨울철 한라산의 강설 고도 변화를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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