• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.284-284
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• 2023

도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.336-336
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• 2019

기후변화는 미래 수문 순환 및 수자원에 악영향을 미칠 수 있는 가장 잠재력이 큰 요인이다. 특히 강우량의 변동은 가뭄 홍수를 더욱 양극화 할 수 있으며, 지역별 수문 순환에 막대한 영향을 주기 때문에 수자원 관리 계획 수립 시 기후변화 요소를 필히 고려해야 한다. 추계 강우 생성 모형은 상대적으로 적은 매개변수를 이용하여 긴 강우 시나리오를 생성할 수 있는 장점을 바탕으로 기후 변화와 결합하여 기후 변화 영향 평가에 활발하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 General Circulation Model(GCM)으로 모의한 미래 월강우 자료에서 기후변화에 따른 강우량의 변화를 변동 인자(Change factor)로 정량화하고, 강우생성모형인 THM(The hybrid model)에 적용하여 미래 강우 시나리오를 모의하고자 한다. 먼저 기상청 28개 종관기상관측소를 대상으로 강우생성모형의 성능을 평가 하였고, 그 결과 집성기간 1시간-1일에 해당하는 강우의 통계치를 성공적으로 재현함을 확인하였다. 본 연구에서 생성된 미래 강우 시나리오는 1) 기후변화를 고려하였으며, 2) 시 단위의 고해상도 강우자료이며, 3) 수문 모의에 필요한 만큼 충분히 길게 생성할 수 있기 때문에 미래 수자원 관리 계획 및 수문 분석에 효과적으로 활용될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.189-189
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• 2015

본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2023

지난 100년 동안 전 지구의 기상 이변이 꾸준히 증가하고 있다. 기후 변화는 도시 홍수 피해에 큰 영향을 끼치는데 급속한 도시화와 이상 기후로 인한 돌발 강우 패턴의 증가는 도시 침수의 취약성을 가중시킨다. 또한 급격한 도시 발전으로 인한 도심지의 불투수율 또한 꾸준히 증가하였다. 특히 2022년 8월 8일에 강남역과 도림천 일대에 내린 기록적인 강우는 기후 변화를 실감하게 하는 사회적 이슈가 되었으며 도심지 미래 수방 대책 변화를 상기시키는 계기가 되었다. 이로 인한 재해 피해에 최소화하기 위해 미래 기후 변화를 고려한 도심지의 새로운 방재 목표강우량 설정이 필요하다. 하지만 전 지구 모형(GCM)의 기후 변화 시나리오는 일 단위(Daily) 상세화 자료를 보편적으로 사용하고 있다. 하지만 이는 단기 강우 자료를 필요로 하는 도시 홍수 모의에서 제대로 활용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 2019년에 발간된 IPCC 6차 평가 보고서(AR6)가 제안하는 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오를 기반하여 상세화된 일 단위(Daily) 강우 데이터를 비모수적 통계 기법을 사용하여 시간 단위(Hourly)로 상세화하였다. 또한 지속 시간별 연 최대치 강우를 추출하여 빈도 해석을 통해 도시 유역의 미래 확률 강우량을 제시하였으며, 서울시 상습적인 침수 취약 지역인 도림천 유역에 강우-유출 모형(XP-SWMM)을 사용하여 미래전망 기후 자료인 SSP2-4.5와 SSP5-8.5에 따른 미래 확률 강우 침수 모의를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최신 기후 변화 시나리오를 고려한 서울시 방재 성능 목표 강우량 산정에 활용 가능할 것으로 사료되며 미래 강우량 침수 모의를 통해 침수 취약 구역인 도림천 일대 홍수피해의 근거 자료가 되는 것에 의의를 둔다. 또한 치수 분야에서 기후 변화를 고려하기 위해서는 기후 변화 시나리오에 따른 시간 단위 자료의 상세화가 필요함을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.335-335
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• 2012

기후변화에 의한 미래 수문량 전망에 대한 연구는 전지구 모델 결과를 바탕으로 이루어진다. 현재 전지구 모델의 모의 결과 생산된 강우 자료는 기상청에서 제공되며, 제공된 자료는 기상청 관측 지점에 국한되어 있다. 어떤 유역의 확률홍수량 전망은 유역내 강우 지점의 확률강우량을 강우-유출 모형인 HEC-1에 입력하여 추정할 수 있다. 한강 유역과 같은 대유역의 확률홍수량을 구하기 위해서는 유역내 기상청 관측 지점만으로는 지점수가 부족하기 때문에 국토해양부나 수자원공사 관할의 지점 자료를 활용한다. 하지만 이러한 대유역의 미래 확률홍수량을 전망하고자 하는 경우에 제공되는 전지구 모델 결과가 기상청 지점에 국한되어 있어 다른 지점의 확률강우량을 산정하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 지역빈도해석을 이용하여 미래 전망 자료가 없는 지점들의 확률강우량을 추정하였다. 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 관측 자료가 있는 유역내 지점들의 특성치(site characteristics)를 바탕으로 지역을 구분하고, Hosking and Wallis(1997)가 제안한 이질성 척도(heterogeneity measure)를 근거로 구분된 지역의 수문학적 동질성 여부를 검토하며, 각 지역에 대한 성장곡선(growth curve)를 추정한다. 지역별로 추정된 성장곡선에 지점의 연최대값 평균을 곱하면 그 지점의 확률강우량을 추정할 수 있다. 따라서 미래 기간의 지역별 성장곡선과 지점의 연최대값 평균을 전망할 수 있으면, 미래 기간의 지점별 확률강우량을 산정할 수 있고, 이를 바탕으로 확률홍수량도 전망할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 전지구 모델에서 모의된 강우 자료를 바탕으로 미래 기간의 성장곡선을 추정하고, 과거 대비 미래 기간의 지속기간별 연최대값 평균의 비율을 산정하여 모의 자료가 없는 지점에 적용함으로써 미래 기간의 연최대값 평균을 산정하였으며, 이를 바탕으로 미래 기간의 확률강우량을 산정하도록 하였다. 이 기법의 신뢰도를 검증하기 위해 관측 자료를 두 기간으로 구분하여, 이 기법을 적용하여 추정한 확률강우량과 관측 자료로부터 산정한 확률강우량을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.361-361
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• 2023

본 연구에서는 기후변화가 다목적 댐의 수자원 관리에 미치는 영향을 분석하기 위해, 기후변화 시나리오를 기반으로 강우-유출과 저수지 운영 모형을 연계 모의하고, 갈수 시 물 공급과 홍수라는 두가지 상반된 위험 요소를 동시에 분석하는 방법론을 제안하고, 국내 댐 유역에 대해 적용성을 평가한다. 기후변화 시나리오로는 공통사회경제경로(Shared Socio-economic Pathway; SSP) 중 SSP2-4.5와 SSP5-8.5를 선택하고, 편이보정 후 2015-2100년의 미래 기후 자료를 구축한다. 수문과정의 불확실성을 고려하기 위해, GR4J, IHACRES, TAU 등 세가지 집중형 수문 모형으로 댐 유입량을 모의하고, 저수지의 물 공급 및 홍수 조절을 고려한 저수지 운영 모의를 수행하고, 기간별 이수안전도와 홍수위험도를 산정한다. 적용 유역으로는 다목적 댐인 합천댐과 섬진강댐의 상류유역을 선택하여, 제안된 방법론의 적정성을 평가한다. 초기 분석 결과, 먼 미래(2081-2100년) 기간에 대해 이수안전도 보다 홍수위험도의 변화가 컸으며, 근 미래의 변화는 먼 미래 보다 상대적으로 적고 뚜렷한 경향을 찾기 어려웠다. 본 연구에서는 다중 수문모형을 활용한 댐 유입량 모의불확실성 개선 방안과 미래 기후에 대한 이수안전도 및 홍수위험도 분석 결과의 함의에 대해 중점적으로 토의한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.428-428
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• 2022

본 연구에서는 최근 RCM을 이용하여 생산된 미래 강우자료를 1시간강우량으로 변환하기 위한 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모델 기반의 강우분해기법을 개발하고 이를 기반으로 짧은 지속시간에 대한 확률강우량이 어떻게 변화하는지 전망해보고자 하였다. 강우분해기법의 성능평가는 관측자료를 이용하여 수행되었으며, 관측 시계열을 우수하게 모의했으나 일최대 시간 강수량이 20mm를 초과하는 경우 불확실성이 증가함에 따라 사용에 주의가 필요할 것으로 판단된다. 미래 확률강우량 전망결과는 모든 지점(울산, 부산, 창원, 밀양)에서 향후 재현기간별 1시간 확률강우량이 증가될 것으로 전망되었다. 울산과 밀양 지점의 경우, 재현기간에 클수록 증가율 또한 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났는데 이는 상대적으로 복잡한 산악지역 내 위치하고 있고, 다른 지점보다 산지효과 영향이 크기 때문으로 판단된다. 부산과 창원지점은 다른 두 지점에 비해 재현 기간별 확률강우량의 변동성이 크게 나타났는데, 이는 해안에 가깝에 위치해 있어 RCM별 불확실성이 다소 크게 작용한 것으로 판단된다. 특히 과거 200년 빈도 확률강우량 보다 미래 50년미만 빈도 확률 강우량이 더 커질 수 있는 가능성을 확인하였다. 다양한 불확실성이 포함되어 있는 결과이긴 하나 이러한 결과를 기반으로 곧 도래할 미래의 도시유역 방재성능 재정비가 필요할 것으로 사료된다. 아울러, 극한 강우발생 가능성이 높아질 수 있음을 의미하기 때문에 이에 대한 새로운 수자원의 이수와 치수 대비를 위한 구조적/비구조적 대책이 시급할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2022

최근 기후변화로 인한 국지성 호우 빈도 및 강수량이 급증하는 등 극한강우 발생 가능성이 높아지고 있는 실정이다. 공공 기반의 유역 및 지자체별 침수 대응은 지속적으로 이루어지고 있으나, 건설 현장 대응은 이에 비해 미흡한 실정이다. 특히, 건설 현장의 경우, 예측할 수 없는 홍수 유출에 대해서도 기존 설계시 반영된 홍수 유출량과 기상청 정보에만 의존하고 있어 극한강우 발생시 취약성을 나타낼 수 있다. 특히, Top-down 현장은 개구부, 표면 작업을 위한 포장 등에 의해 지하부로 유입되는 강우량이 많고, 지하 굴착공사시 단차 및 지하수 발생으로 극한강우시 침수에 의한 수재해 발생 확률이 높다. 이를 대비하기 위해 XP-SWMM 모형을 이용하여 지상부와 지하부의 강우-유출량을 산정하고 지하부 침수를 모의하였다. 실제 Top-down 현장조사를 통해 침수 관련 인자와 XP-SWMM을 연계하여 침수모의 기법에 적용하였다. 관련 주요인자는 강우량, 현장 지상부 면적, 지상부 배수로, 지하 유입부, 지하 배수펌프 등으로 현장 조사결과 나타났다. 강우자료의 경우, 극한강우를 고려하기 위해 현장 지역의 최대 강우량, 태풍 루사와 기상청 강우의 증가 시나리오를 고려하여 모의에 적용하였다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 Top-down 침수 모의를 수행할 수 있는 상용 모델링과 이와연관된 인자를 도출하여 침수 모의 기법을 최적화 하였다. 이러한 침수 모의를 통해 Top-Down 현장 침수심 등을 예측할 수 있다. 향후 이를 통해 지하공간이 있는 건설현장의 강우-유출 현상및 침수 모의가 가능하고, 실시간 현장별 침수 예측 모델 개발로 현장별 대피경로 및 대응방안을 제시하여 인적 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.231-231
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• 2023

토양침식은 지표의 토양이 바람이나 물에 의해 분리되어 이송되는 자연현상이다. 우리나라에서는 주로 물에 의한 토양침식이 발생하며 특히 단기간 집중적으로 내리는 강우에 의해 토양침식이 일어난다. 토양의 침식현상은 농경지 유실, 하공구조물에서의 퇴적토 발생, 수질 오염등 다양한 문제를 일으키며 기후변화로 인한 집중강우의 빈도 및 강도 증가는 토양침식에 의한 피해를 증가 시키고 있다. 이러한 문제를 파악하기 위해 경험적 방법에 의해 개발된 범용토양유실공식인 USLE 모형이 널리 사용되고 있으나 연간 토양침식량을 산정하기 위해 개발된 USLE모형은 강우기간이 짧고 강우강도가 높은 집중호우와 같은 단기 강우사상을 모의할 수 없고 모든 지역을 표현하는 데 한계가 있다. 이에 따라 단기 강우사상을 고려할 수 있는 물리기반 침식모형인 SSEM모형을 활용하였다. SSEM모형은 운동파 방정식의 수치해석과 물리적 기반 접근방식을 통해 토양침식과정을 계산하여 집중호우로 인해 발생하는 토양침식을 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 모형의 적용성을 확인하기 위해 우리나라의 의암댐유역 선정하였으며, 지형 및 강우 그리고 댐자료 등 기초자료 수집과 수집된 데이터는 연구 대상에 대한 토양침식량 산정 및 매개변수 추정과 보정하는 데 사용되었다. 이 결과 다른 토지이용에 비해 농경지와 나지에서 많은 침식이 일어나며 도심지에서의 퇴적이 발생하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.361-361
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• 2019

기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.