• 농업과학연구
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• 제10권2호
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• pp.324-333
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• 1983

장기유출해석(長期流出解析) 모형(模型)은 물수지(收支)에 그 기반(基盤)을 두고 있다. 하천(河川) 유출량(流出量)의 물수지(收支)를 강우량(降雨量), 증발산량(蒸發散量), 토양수분변화량(土壤水分變化量)으로 단순화(單純化)하여, 이를 강우량(降雨量)pan증발량(蒸發量), 전기유출량(前期流出量)의 변수(變數)로 회귀모형화(回歸模型化)하여 회귀계수(回歸係數)로 부터 다음과 같은 유역(流域) 수문반응(水文反應)의 일반화(一般化) 경향(傾向)을 모색하였다. 이들 회귀계수(回歸係數), $b_1$, $b_2$, $b_3$로부터 개괄적(槪括的), 정성적(定性的), 연역적(演譯的)으로 유역(流域)의 수문반응(水文反應)을 해석(解析)할 수 있었다. 물수지(收支) 회귀모형(回歸模型)의 특성(特性)은 다음과 같다. 1. 회귀계수(回歸係數) $b_1$은 강우중(降雨中)에서 차단(遮斷), 지표저류량(地表貯溜量) 및 하도손실(河道損失)을 뺀 직접유출성분(直接流出成分)으로, 수계별(水系別)로 하류지점(下流地點), 유역면적(流域面積)이 커짐에 따라 $b_1$값은 작아진다. 2. 회귀계수(回歸係數) $b_2$는 토양수분변화에 따른 유출 체(滯)를 나타내는 기저유출(基底流出)의 Index로 유역면적(流域面積)이 커지고 유역평균경사(流域平均傾斜)가 완만할수록 유역(流域)의 저류능(貯溜能)이 커지므로 $b_2$값도 커진다. 3. 회귀계수(回歸係數) $b_3$는 토양수분과 토양피복상태에 따른 유역증발산(流域蒸發散)에 의(依)한 손실(損失)을 나타내어 부치(負値)를 가지며 하류지점(下流地點), 유역면적(流域面積)이 커짐에 따라 지표(地表), 지하저류능(地下貯溜能)이 커지므로 $b_3$값도 커진다. 4. 강우일수(降雨日數)가 많은 달은 대체로 Pan증발량(蒸發量)이 적으므로 큰 유출(流出)이 발생(發生)하여 전(前)달의 유출(流出)이 많았으면 그 달에 강우(降雨)가 없어도 기저유출(基底流出)이 나타내는 등(等) 유출(流出)의 계절적변화를 해석(解析)할 수 있다. 5. 월(月) 유출(流出)에 대한 강우량(降雨量), 증발산량(蒸發散量) 토양수분변화(土壤水分變化)의 상대적(相對的) 기여도(寄與度)는 ${\beta}$ Coeff.의 백분율(百分率)로 나타내면 각각(各各) 80%, 11%, 9%이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.849-858
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• 2014

유효강우량을 산정하는 NRCS-CN 방법의 선행토양함수조건을 결정하기 위하여 일반적으로 선행5일강수량이 사용된다. 본 연구에서는 유역의 유출특성을 고려하여 선행5일강수량의 기준값을 재설정하기 위해서 선행5일강수량의 기준값을 변화시키면서 실제 관측 직접유출고와의 오차에 대한 비교 분석을 실시하였다. 그 결과, 전체 18개 대상유역에서 본 연구에서 재설정한 기준값을 적용하여 산정한 직접유출량의 평균오차(RMSE = 27.3 mm)는 일반적으로 적용되는 기준값을 적용하여 산정한 직접유출량의 평균오차(RMSE = 35.2 mm)보다 감소하는 것으로 확인되었다. 또한, 향상 지수를 바탕으로 유역별 선행5일강수량의 기준에 대한 효율성을 평가한 결과, 본 연구에서 재설정한 선행5일강수량의 기준값을 활용하여 직접유출량을 추정하였을 경우, 평균적으로 약 30% 정도의 정확도가 향상되는 것으로 확인되었다. 이와 더불어 본 연구에서는 미계측 유역에 대한 선행5일강수량의 기준값을 재설정하기 위하여 지형지표를 활용한 선형회귀모형을 제안하였다. 회귀모형을 이용하여 재조정된 선행5일강수량의 기준값을 적용할 경우, RMSE가 감소(최소 0.4 mm에서 최대 15.1 mm)함과 동시에 Nash and Sutcliffe의 효율성 계수는 최대 0.33까지 증가하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.695-707
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• 2010

기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 피해 역시 증가하고 있다. 태풍과 집중호우로 인한 피해를 줄이기 위한 홍수 예 경보 시스템에는 단시간 강우예측모델과 레이더 자료를 이용하여 산정된 예측강우가 필요하다. 이를 위하여 외국의 경우 단시간 강우예측 모델을 개발하여 레이더 자료를 이용한 강우예측을 수행하고 이를 수문모형과 연계하여 그 적용성을 분석하거나 홍수예보의 활용성을 평가하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 이에 본 연구에서는 홍수예보를 위한 단시간 예측강우의 활용 측면에서 기상레이더 정보와 결합된 이류모델을 활용한 초단시간 강우예보의 국내 적용성을 평가하고자 한다. 이를 위해 최소자승법(Least-square fitting) 기법으로 레이더 강우를 추정하고, 추정된 강우를 이류모델의 초기장으로 활용하였다. 또한, 레이더 예측강우와 지상관측강우의 비교를 통해 레이더 예측강우의 정확도를 정성적 정량적으로 평가하고, 도시홍수예보의 활용 측면을 고려하여 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강우의 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 연구 결과, 관악산 레이더와 진도 레이더 대부분의 사례에서 선행시간의 증가에 따라 예측강수의 정확도가 감소하지만 정성적 평가 측면에서 예측강우는 0.6 이상의 높은 정확도를 나타내었으며, 정량적 측면에서 예측강우와 관측강우와의 상관계수는 평균적으로 선행시간 1시간 이내에서 대부분 0.5 이상의 비교적 좋은 상관성을 보였다. 예측 유역평균강우의 평가 결과 관측강우에 비해 과소추정하는 경향이 있으나 평균적으로 상관계수 0.5 이상으로 비교적 정확하게 강우를 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 레이더 자료와 이류모델을 통해 산정한 초단시간 예측강우의 활용성을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.269-273
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• 2008

기상청(KMA, Korea Meteorological Administration)에서는 기상수치예보모델을 적용하여 수치예보를 하고 있으며 전지구 모델로는 GDAPS(Global Date Assimilation and Prediction System)를 지역모델은 RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System)를 사용하고 있다. 수치예보결과를 이용하여 유출량을 예측할 경우 일반적으로 해상도가 높은 지역모델인 RDAPS의 수치예보 결과값을 사용한다. RDAPS는 00UTC와 12UTC에 3시간으로 누적된 자료를 30km 격자에 대하여 예측시간으로부터 48시간에 대하여 자료를 생성한다. 일강우자료를 입력자료로 사용하는 강우-유출 모형의 경우 3시간 누적 자료를 나타나는 RDAPS 수치예보 결과를 이용 시 3시간 scale에서 일(day)시간 scale로 변환시켜주어야 한다. 본 연구에서는 RDAPS의 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환 방법에 따른 정확도를 비교하여 RDAPS 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환에 대한 정확도를 비교하여 일(day)시간 scale 변환에 대한 지침을 제공하고자 한다. RDAPS 수치예보 결과값의 특징을 이용하여 RDAPS 결과값을 일(day)시간 scale로 변환하는 방법으로 총 9개방법을 적용하였으며, 참 값으로는 기상청 강수자료를 사용하였으며, 금강유역을 대상으로 유역평균강수량을 계산하여 각 변환 방법에 따른 정확도를 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.268-268
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• 2011

최근 들어 격자 기반의 분포형 유출 모형에 대한 활용이 증가하면서 격자형 강우자료의 활용을 위한 전처리 과정의 중요성 또한 증대되고 있다. 격자 기반의 수문모형에서 활용하기 위한 격자형 강우자료는 유역 격자와 동일한 위치 및 격자 크기를 가진다. 격자형 강우자료는 텍스트 파일 혹은 GIS 레이어로 저장되며, 강우 기간에 대한 시계열 정보를 나타내므로 일반적으로 수십내지 수천 개의 파일로 구성된다. 본 논문은 격자 기반의 다수의 분포형 강우 파일을 사용목적에 맞게 생성 및 가공하기 위한 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) Tools의 활용에 대해서 기술한다. GRM Tools는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM에서 자료 처리를 위해 제공하는 도구이다. GRM Tools에 포함된 기능 중 강우자료의 처리를 위한 기능은 지점 강우자료를 이용한 분포형 강우자료 생성, 레이더 강우자료의 보정, 기상위성 자료를 이용한 강우 생성, 임의 격자 및 유역 평균 강우량 시계열 자료 추출, 텍스트 파일 변환 및 처리 등이다. GRM Tools 에서는 이와 같은 강우자료 처리 작업을 다수의 파일에 대해서 일괄적으로 수행함으로써 격자 기반의 분포형 강우자료 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.500-505
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• 2004

인천지역은 지형이 낮은 관계로 배수가 원활하지 못한 지역이 있고 또한 서해안 특유의 높은 조석간만의 차이로 인하여 만조시에는 배수가 어려워 침수가 발생하는 지역이 많다. 이에 대하여 매립된 인천교 주변 하수관거의 통수능을 수치해석을 통하여 분석하고 배수 체계 및 인천교 주변의 내수 배제에 대한 문제점을 파악하여 침수 개선방안을 제시하므로써 인천교 주변 매립지의 침수피해를 경감시키고자 하였다. 통수능 분석을 위한 수치해석 프로그램으로 SWMM모형이 선정되었으며 보다 정확한 해석을 위하여 대상 유역을 수십 개의 소유역으로 구분하여 소유역의 유출을 계산한 후에 관로 내 흐름에 대하여 해석을 실시하였다. 소유역에서의 보다 정확한 유출량 산정을 위하여 평균유출계수(C값)를 사용치 않고 소유역마다 산출된 별도의 유출계수를 이용하였다. 유출량 산정을 위한 강우강도는 기존의 인천대공식과 최근의 강우량을 감안한 해석결과를 비교하여 기존의 인천대 공식 사용이 가능함을 판단하고 이를 사용하여 20년, 30년 빈도의 확률강우강도를 산정하였다. 설계빈도에 대하여 유역 내 침수 피해를 경감시키는 4개의 대안을 선정하여 각각의 대안에 대한 해석을 실시하여 침수피해 개선효과를 비교하여 최적의 대안을 판단하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.371-371
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• 2012

연속된 강우 관측 자료로부터 강우사상을 분리하는 것은 수문 분석에서 매우 기초적인 부분이다. 하지만 이를 분리하는 표준적인 방법은 아직 정해진 것이 없다. 보편적으로 강우사상의 분리에 강우사상간 (무강우)시간정의(IETD; Inter-event Time Definition)을 사용하고 있으며, 이는 강우사상간 최소 (무강우)시간(MIT; Minimum Inter-event Time, 이하 '강우사상간 최소 무강우 시간' 이라고 함.)이라고도 한다. 강우사상간 최소 무강우 시간을 결정하기 위해 사용되는 방법으로는 자기 상관계수를 이용하는 방법과 순위상관계수를 이용하는 방법, 강우사상간 무강우시간에 대한 변동계수를 이용하는 방법, 연간 호우 발생수를 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 한강수계 강우의 강우사상간 최소 무강우 시간을 고찰하기 위해 한강수계 국토해양부에서 운영 중인 한강수계 강우관측소의 자료를 대상으로 앞서 제시한 4가지 방법을 적용하여 각 방법 간의 차이를 비교하여 보았으며, 더불어 개별 강우관측소의 자료와 티센망을 이용한 유역평균강우량을 사용했을 때 강우사상간 최소 무강우 시간의 차이를 비교하여 보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.773-784
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• 2014

본 연구는 우리나라의 극한강우와 극한홍수를 모의하기 위한 MBLRP 포아송 클러스터 강우생성모형의 적용성을 평가하였다. 국내 61개의 기상청 지상기상관측시스템의 강우량 관측지점에 대하여 고립입자 군집화 최적화(ISPSO) 기법을 적용하여 모형의 매개변수를 추정하고, 추정된 매개변수를 바탕으로 각 강우관측지점에서 100년치의 가상 강우시계열을 생성하였다. 생성된 강우시계열을 이용하여 확률강우량 및 확률홍수량을 산정하고 이 값들을 관측치에 근거하여 산정된 값들과 비교하였다. 비교 결과, 모형에 의한 확률강우량은 관측치보다 평균적으로 20~42% 작았으며, 강우의 재현기간이 증가할수록 과소산정되는 정도가 증가하였다. 확률홍수량의 경우, 모형에 의한 값이 관측치에 근거한 값보다 31%에서 50% 작았으며, 이 과소산정량은 홍수의 재현기간의 증가 및 유역의 불투수도의 증가와 함께 증가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.804-804
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• 2012

기후변화는 범지구적으로 당면한 과제로서 국제적으로도 이에 대한 저감 완화대책 수립 및 시행에 힘쓰고 있다. 이러한 세계적 관심에 따라 최근 우리나라도 국가 물 안보에 대한 보고서 등의 개정에 관심을 기울이고 있는 실정이다. 그러나 이러한 당면한 문제에 대한 계획을 수립하기 위해서는 무엇보다도 직면하고 있는 사실에 대한 이해가 필요하다. 특히 우리나라의 경우에는 비록 국토가 좁은 나라에 속하지만 호우의 계절적 지역적 편차가 큰 편이기 때문에 무엇보다 지역별 변화에 대한 연구가 필요한 실정이다. 지금까지의 수문학 분야의 기후변화에 대한 영향 연구는 대부분 유역을 중심으로 수행되어 왔다. 이는 자연현상을 모의하기 위해서이나 실제적으로 국가예산 계획수립 및 투입은 주로 지자체단위로 이루어지기 때문에 지자체별 영향에 대한 연구도 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서의 지역적 범위는 지자체단위로 하였다. 이러한 지역별 분석의 범위는 최소 단위의 의사결정자들을 위한 범주가 되면 이상적이겠지만 실제적으로 이는 여러 가지 이유로 어려운 점이 있기 때문에 본 연구에서는 우리나라의 광역지자체를 공간적 범위로 설정하였다. 또한 기후변화 시나리오는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 4차 보고서의 탄소배출 시나리오 중 널리 사용되고 있는 3종(A1B, A2, B1) 선정하였으며, GCM은 4종(CNRM: CM3, CSIRO: MK3, CONS: ECHO-G, UKMO: HADCM3)을 적용하였다. 최종적으로 각 광역자 치단체별-시나리오별-GCM 별로 4개의 기간 구간 (2080-2009, 2010-2039, 2040-2069, 2070-2099)으로 나누어 평균 일최대강우량 및 연총강우량의 변화를 분석하였으며, 이러한 분석법은 일본 국토교통성의 경우 이러한 방법에 일최대강우량에 적용하여 미래 기후변화로 인하여 치수안전도 변화 분석에 활용한 바 있다.