본 논문의 목적은 지상 우량계의 강우자료와 레이더 강우자료를 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 통하여 지상 우량계가 가지는 지점 강우의 정확성과 강우레이더가 가지는 강우의 공간정보의 장점을 최대화하여 강우자료를 보정하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 2가지 신경망 모형(Model I, Model II)을 사용하였다. Model II의 입력층은 지체시간을 고려한 4개의 레이더 강우로 구성하였고 Model I의 입력층은 4개의 레이더 강우와 지상우량계 강우로 구성하여 안성천 유역의 레이더 강우를 보정하였다. 3가지 강우사상 중에서 총 2개의 사상을 신경망 모형 I, II에 입력하여 최적 매개변수인 연결강도를 추정한 후에 나머지 사상을 사용하여 검증을 실행하였다. 신경망에 의해 보정된 레이더 강우 자료(ANN 강우)와 보정을 하지 않은 레이더 강우를 준분포형 모형인 Modclark 모형에 입력하여 유출을 모의하고, 실제 유출 수문곡선과 비교 분석 하였다. 분석 결과, 보정을 하지 않은 레이더 강우에 의한 유출량은 전체적으로 실제 수문곡선보다 과소 추정되었다. 반면에 ANN 강우의 유출량은 관측유출량과 비교하였을 때 첨두시간과 첨두유량을 가장 근접하게 모의하는 결과를 나타내었다.
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.
강우레이더는 시공간적으로 높은 해상도의 레이더 강우를 제공하고 있으며, 이러한 레이더 강우는 초단기 예측 강우 모형의 입력자료로 활용 될 수 있다. 한국건설기술연구원은 레이더 강우로부터 추정된 초단기 예측 강우 자료를 활용하여 돌발홍수 예측 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 돌발홍수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 레이더 편파변수에 오차가 존재하는 경우 레이더 강우의 정확도는 낮게 나타날 수밖에 없으며, 이에 따라 초단기 예측 강우 자료의 정확도 역시도 낮게 나타날 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 레이더 강우의 정확도를 실시간으로 향상시키기 위해 레이더 편파변수 오차를 실시간으로 보정하는 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 먼저 비슬산 레이더의 과거 363개의 강우사례에 편파변수 편의 보정에 따른 효과를 비실시간으로 검증하였다. 그 결과 편파변수의 오차 보정 시 레이더 강우의 정확도(1-NE) 수준은 약 70% 내외의 수준으로 나타났으며 상관계수는 0.8 이상으로 나타났다. 또한 실시간 편파변수 오차 보정 프로그램을 수행한 결과에서도 레이더 강우의 정확도(1-NE)를 약 70% 내외의 수준까지 향상시킬 수 있었다.
본 연구는 레이더를 이용한 강우 추정 시 과소 추정하는 문제를 해결하기 위해 기상청에서 실시간으로 생산하고 있는 레이더 반사도를 AWS로 보정한 RAR (RADAR-AWS Rain rate) 자료의 수문 분석을 통한 적용성을 평가하는데 그 목적이 있다. 대상유역을 한탄강홍수조절댐 유역으로 선정하고 9개 소유역에 대한 시간 단위 지상 관측 자료와 RAR 자료의 유역평균 강우량을 산정 및 비교하였다. 분석 결과 미계측 유역이 80%가 넘는 1번 소유역에서 지상 관측 자료와 RAR 자료의 유역평균 강우량은 상관성이 낮게 분석되었다. 두 자료의 유역평균 강우량을 이용하여 2012년부터 2015년까지 홍수기간에 대한 저수지 모의 유입량과 관측 유입량을 비교한 결과 RAR 자료의 모의 유입량이 관측 유입량과 높은 상관성 및 정확도를 나타내었다. RAR 자료는 기존 레이더 강우의 과소 추정 문제를 보완할 수 있으며, 지상 관측이 어려운 지역에서 강우자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 칼만필터(Kalman filter) 개념을 도입한 추계학적 편차보정 기법을 활용하여 실시간으로 레이더 및 관측강우에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 레이더 최적강수 산정기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 개발된 레이더 강우량 추정기법은 한강유역을 대상으로 적용되었으며, 여기서 사용된 레이더 자료는 기상청에서 수집한 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료이다. 자료기간은 2004년 7월 및 2006년 7월의 각 한달치 10분 간격의 레이더 자료가 사용되었고, 본 기간에 대응하는 약 130여개 지점의 기상청 AWS(Automatic Weather Station) 강우 관측자료가 편차보정을 위해 사용되었다. 매개변수별 편차추정 분석을 수행한 결과, 한강유역의 주어진 자료기간에 대한 적절한 편차추정을 위해 N=10, $i_T=2mm/h$의 매개변수를 선정하여 레이더 강수추정 오차에 대한 편차를 계산하여 개발 보정기법을 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 추계동역학적 편차보정 기법은 Marshall-Palmer 기법의 높은 편차를 1에 가깝게 줄일 수 있는 것으로 나타났고, 홍수기 급박한 재해상황에서 보다 신속히 레이더 강수장을 제공할 수 있는 현업적 보정기법으로써의 유용성이 매우 높은 것으로 평가되었다.
남한강 상류 평창강 유역을 대상으로 기상레이더 자료와 지상강우량 자료를 이용한 시우량 곡면 예측 방법을 연구하였다. 레이더 자료의 이용시에 필요한 비정상 에코와 지형에코의 제거, 강우에 의한 감쇄 효과의 보정 방법, 레이더 반사도 Z와 강우강도 R의 관계, 등을 검토분석하였다. 보정된 레이더 반사도 자료를 레이더 우량곡면으로 변환하고, 그 결과와 지상강우량 자료를 이용하여 시우량곡면을 합성하였다. 시우량곡면 예측을 위하여 상호상관 계수법을 이용한 강우장의 이동성과 유역 평균 레이더 강우강도의 시변성을 고려하였다. 이 예측방법을 합성된 시우량곡면 자료에 적용하여 3시간까지의 시우량곡면을 예측하고, 예측된 결과를 지상우량 및 합성우량 곡면과 비교하였다. 본 연구의 단시간 강우예측 방법은 보다 많은 자료를 이용한 검증과 강우장의 물리적 특성 및 지형을 고려한 방법으로의 보완이 필요한 것으로 사료되었다.
본 논문에서는 지상강우의 결측치를 추정하는 방법들 중 역거리 가중치법(IDWM), 역지수 가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM), 인공신경망(ANN)기법, 레이더 자료를 이용한 결측치 추정 방법을 비교하여 각각의 적용성을 검토하였다. 임진강 유역을 대상지역으로 하여 각 방법을 적용한 결과, 강우의 결측치 추정에 있어서 기존의 방법 중 상관계수 가중치법(CCWM)과 인공신경망(ANN)기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 레이더자료를 이용하여 강우의 결측치를 추정한 경우 RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보였다. 레이더 강우자료가 지점 강우자료와 달리 강우의 공간상관성을 반영하고 있음을 볼 때, 지점강우 자료를 이용한 결측치 추정 기법보다 레이더자료를 이용한 결측치의 추정기법이 그 적용성에서 우수하다고 판단되어진다.
발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.
고해상도의 시공간 분해능을 갖는 레이더 추정강우는 특히 강우계가 설치되어 있지 않은 지역에서 수문학적 활용에 유용한 정보를 제공할 수 있으나, 레이더 관측자료는 기본적으로 많은 오차 요소를 포함하고 있다. 이러한 이유로 레이더 자료를 특정한 목적에 활용하기 위해서는 그 목적에 적합한 자료의 평가가 요구된다. 본 연구에서는 레이더 추정강우의 수문학적 활용을 위한 정성적, 정량적 정확도 평가 방법 및 절차를 제안하고자 한다. 제안한 방법의 적용을 위해 진도(S-band) 및 관악산(C-band) 레이더와 자동기상관측장비시스템(Automatic Weather Stations, AWS)내 강우계의 자료를 이용하였으며, 대표적인 두 호우사상에 대한 적용성을 검토하였다. 연구 결과, 관측누적시간이 증가할수록 레이더 추정강우의 정확도가 증가하고, 레이더 사이트의 관측반경이 짧을수록 레이더 추정강우의 정확도가 향상되는 것을 파악할 수 있었으며, 특히 C-band 레이더의 경우 그 경향이 더 명확하게 나타났다. 또한 강우계 관측망의 밀도에 따른 평균편이 표본오차를 조사하기 위해 Monte Carlo 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 강우계 밀도의 감소에 따라 편이오차가 증가하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 강우계 관측망의 밀도가 레이더 강우추정의 정확도에 중요한 영향을 미치는 인자중에 하나라는 것을 확인하였다. 또한, 실시간 편차 보정기법은 현재의 국내 레이더의 수문학적 활용을 위해 필요한 과정이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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