본 연구에서는 레이더 강우의 지상보정(ground-truth)을 위해 사용가능한 기상청(KMA), AWS 및 건설교통부(MOCT) 강우자료를 다양한 지상보정 설계에 적용하여 비교 평가하였다. 본 연구에서는 동일 기간의 KMA, MOCT, AWS의 우량계 자료와 관악산 레이더 강우자료를 이용하였으며, 각각 두 관측방법사이의 차이(오차)를 편의(bias)의 유무 및 크기의 관점에서 평가하였다. 추가로 호우 사상의 특성에 따른 차이도 함께 검토하였다. 그 적용 결과 지상우량계 자료별 편의의 차이는 확연하게 부각되지는 않았으나, 통계 특성치에서는 어느 정도의 차이가 존재함을 확인하였다. 전체적으로 보면 MOCT 우량계 자료를 이용하는 경우가 다른 강우자료를 이용하는 경우에 비해 편의의 규모가 제일 작은 것으로 확인되었다. 호우 사상별로는 강우의 공간적 간헐성이 가장 큰 장마 기간의 경우가 태풍이나 대류성 강우에 비해 설계편의가 작게 나타나는 것으로 확인되었다.
본 연구는 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 이중편파 레이더 강우자료와 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM(KIneMatic wave STOrm Runoff Model)을 이용하여 홍수추적을 수행하고, 침수실적자료와 비교하여 레이더 강우자료의 효용성을 검토하였다. 2012년 4개의 강우 이벤트(집중호우, 카눈, 볼라벤, 산바)에 대하여 한강홍수통제소로부터 보정된 비슬산 레이더 강우자료를 제공받아 사용하였다. 레이더 강우와 지점 강우를 비교하기 위해 면적평균강우량을 산정하여 분석한 결과, 유출량산정 지점별 면적평균 강우량은 대체적으로 레이더가 지점 강우보다 더 낮은 값으로 예측되었지만, 강우의 패턴은 상당히 일치하는 것으로 나타났으며, 평균 $R^2$는 0.97로 매우 우수하게 분석되었다. 이후 분포형 홍수추적을 위해 KIMSTORM을 이용하였으며, 격자크기 $500{\times}500m$ 해상도의 156행${\times}$137열의 총 21,372개의 셀로 모형을 구축하였다. 분포형 모형의 보정을 위해 지상강우를 적용하여 모형을 보정하고, 보정된 매개변수를 레이더강우에 그대로 적용하여 적용성을 평가하였다. 모형의 보정 결과, $R^2$(coefficient of determination), ME(model efficiency), VCI (volume conservation index)의 평균이 지점강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 1.09%, 레이더 강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 0.96으로 모의유량이 관측유량을 잘 재현하였다. 이후 태풍 산바에 의한 하천범람 침수실적자료의 침수지역(신연, 문대, 신기지구)과 레이더에 의한 침수지역 유출분석 결과를 비교하였다. 침수지역 호우 및 유출의 공간분포를 분석한 결과 레이더 강우가 침수지역 상류유역의 호우와 유출상황을 자세하게 재현하였으며, 침수지역의 침수기간 전 후를 분석한 결과 지점강우 보다 레이더 강우가 실제 첨두유량에 가깝게 우수하게 모의되었다.
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.
면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.
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.
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.
최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.
최근 지구온난화 등 기후변화에 따른 돌발 홍수가 계절과 관계없이 빈번하게 발생하고 있으며, 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 인한 홍수피해가 매년 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우 관측 및 홍수량 산정이 매우 중요하기 때문에 많은 수문학적 연구와 기술 발달이 이루어지고 있다. 그 중 강우의 변화를 실시간으로 관측 가능한 레이더영상 자료의 활용성이 증대되어 활발한 연구가 진행되고 있으나, 제주도의 경우 다른 지역에 비해 연구가 미흡한 실정이다. 이에 따라, 제주도 유역을 대상으로 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 분석하고 매개변수 산정 시 경험적 요인을 제거할 수 있는 분포형 모형인 Vflo와 기상청에서 제공하는 레이더 영상자료 및 강우자료를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 Arc-GIS를 이용하여 제주도 도심하천인 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토양도, 토지피복도 등)을 $30m{\times}30m$ 격자크기로 분석하고, 레이더영상 자료로부터 강우 자료를 추출하였으며, 분포형 모형(Vflo)을 활용하여 유출량을 모의하였다. FSIV기법을 통해 현장 관측한 유출량과 비교 분석하였으며, 레이더 영상자료로부터 추출한 강우자료는 AWS자료를 활용하여 제주도에 적합한 강우보정계수를 산정하였다. 이와 같은 연구를 통해 향후 제주도 미계측 유역의 홍수량 산정이 가능할 것으로 판단되며, 하천기본계획 및 유역종합치수계획 등 치수계획 수립 시 많은 활용이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 레이더 및 우량계 강우자료가 대수정규분포를 따른다고 가정하는 경우의 편의보정 문제를 살펴보았다. 이를 위해 대수정규분포를 따르는 두 강우자료의 평균, 중앙값 및 최빈값에 대한 회귀선을 유도하였으며, 레이더 강우 보정에 대한 각 회귀선의 효용성을 검토하였다. 추가로 강우자료가 정규분포를 따른다고 가정하는 경우와의 비교를 수행하였다. 본 연구는 2003년 발생한 태풍 매미의 강우자료에 대한 회귀분석 결과를 적용 예로 살펴보았다. 그 결과, 레이더 강우를 독립변수로 적용한 경우, 세 개의 회귀선을 이용한 레이더 강우의 보정결과가 모두 과소 추정된 것으로 나타났다. 반대로 우량계 강우를 독립변수로 한 경우의 세 회귀선에 대한 결과에서는 레이더 강우가 모두 과대 보정되었다. 고려한 경우 중에는 평균값에 대한 결과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 그러나 이 경우도 정규분포로 가정하는 경우 중 우량계 강우를 독립변수로 한 원점을 통과하는 회귀선에 비해 열등한 결과를 주는 것으로 확인되었다. 따라서 이를 통해 레이더 강우의 편의 보정에 대수정규분포를 고려한 회귀식을 이용해야 한다고 결론 내리기는 힘들 것으로 보인다.
본 연구에서는 레이더 추정강수를 도시유역의 수문학적 분석에 활용하고자 레이더 추정강수의 정확도를 개선을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 WPMM(Window Probability Matching Method)과 Least-Square Fitting 방법을 적용하여 2003년 6월 $11{\sim}12$일의 강우사례에 대해 레이더 강수를 산정하였으며, 산정된 결과에 편차보정기법을 적용하여 레이더 추정강수를 보정하였다. 또한 이를 이용하여 도시하천인 중랑천 유역의 시단위 유역평균 강우량을 산정하고, 도시유출 모형인 SWMM모형을 이용하여 수문학적 적용성 및 정확도 개선현황을 살펴보았다. 그 결과, 도시유출해석에 있어서 WPMM 방법을 통해 유출모의를 수행한 결과가 AWS 관측강우를 적용한 것보다 좋은 결과를 보였으며, 특히 실시간 보정된 WPMM의 레이더 추정강수를 이용한 유출모의를 수행한 결과 관측유량과 유사하게 모의를 수행하여 실시간 보정된 레이더 강우의 유출 활용성이 좋은 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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