우리나라의 경우 자연 재해로 인한 피해를 감소시키기 위해 첨단 레이더 관측시스템을 설치 및 운영하고 있으며 활용도 또한 증가하고 있어 기상재해를 대비한 정확하고 용이한 레이더 강우량 추정은 필수적 요소라 하겠다. 강우량 추정은 대기 중의 강우 입자들로부터 반사된 전파의 세기 즉 레이더의 반사도 자료와 강우와의 관계를 이용하여 강우량을 산출하며 가장 보편적으로 Marshall and Palmer (1948)에 의해 연구된 Z-R 관계식을 이용하여 강우량을 추정하고 있다. 기존의 레이더 강우량 추정시 사용되는 보정 방법인 G/R (우량계/레이더) 비는 대상유역을 격자로 나눴을 경우 강우관측소가 위치한 격자와 주변 8개의 위치한 격자의 면적강우량을 산술평균하여 사용하고 레이더 자료와 강우관측소의 강우자료를 비교하여 보정한 후 강우량을 추정하고 있다. 그러나 G/R 비를 평균하여 보정할 경우 대상유역에 위치한 강우자료가 오측이거나 관측이 되지 않았을 경우 관측지점의 강우량 추정에 영향을 주게 되며 G/R 비를 산출할 시 강우관측소가 가지는 오차를 줄이기 위하여 강우관측소의 강우자료와 레이더 자료간의 보정이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 레이더의 관측반경은 480km 까지 가능하지만 양질의 자료를 사용하기 위해 광덕산에 위치한 레이더의 반경 100km 내의 강우관측소를 이용하였으며 기상청에서 운영하고 있는 94개 지점의 AWS (automatic weather system)를 이용하여 대상유역에 위치한 강우관측소의 강우자료와 레이더 강우량에 통계분석을 하여 최적의 G/R 비를 산정한 후 레이더 강우량을 추정하였다. 또한 추정된 강우량을 관측된 강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.
본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.
우리나라 하천의 대부분은 산지에서 발원하며 전 국토의 약 70%가 산지하천 유역에 포함된다. 최근 기후변화로 인해 여름철 집중호우가 증가하고 있는 상황에서 강우의 예측이 어렵고 경사가 급한 산지하천 유역의 피해가 가중되고 있으며 산지하천의 강우를 정량적으로 파악하고 상시 모니터링 할 수 있는 체계의 구축이 요구된다. 한국건설기술연구원(2011)에서는 산지 하천유역 모니터링 시스템을 구축하여 재해위험지역의 현장관측시스템과 레이더강우를 기반으로 하는 강우유출 시스템을 연계운영하고 있다. 본 연구에서는 하천유역 모니터링 시스템을 통해 수집되고 있는 강원도 인제군 가리산리의 관측강우량을 이용해 산지하천유역의 강우특성을 분석하고 산지유역의 강우추정을 위한 레이더 자료의 활용성을 제시하였다. 대상유역인 가리산천 유역을 대상으로 작성된 티센 면적평균 강우량과 기상레이더를 이용한 레이더 강우량에서 가리산리 관측시스템 위치의 픽셀을 추출한 후 각각의 방법으로 추정된 강우량이 관측값과 어떤 차이를 갖고 있는가를 비교하였다. 또한, 모니터링 사이트 주위의 AWS를 이용해 레이더 강우를 보정한 후 동일한 방법으로 관측강우 위치의 셀 강우를 비교하여 레이더 강우의 보정 효과를 제시하였다. 연구결과 600m 이상의 고지대에 위치한 현장관측시스템의 강우는 고도가 낮은 인근 강우관측소와 큰 차이를 나타냈으며 티센면적 평균 강우의 경우 산지하천의 강우특성을 반영하기에 한계가 있는 것으로 판단되었다. 레이더 강우 역시 실제 관측강우량에 비해 과소추정되며 대상유역 주변의 AWS를 이용해 보정한 레이더 보정강우를 활용시 현장관측시스템의 강우가 가장 유사한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 산지하천 유역의 강우특성을 파악하기 위해서는 지상관측소와 레이더 자료를 병행하여 활용하는 것이 필요하며 산지하천유역의 강우를 효과적으로 모니터링 하기 위해서는 고도에 따른 관측망의 구성이 필요할 것으로 판단되었다.
본 연구의 목적은 실시간 자료수집 시스템의 일환으로서 어떤 유역에 존재하는 기존의 강우관측지점으로로부터 유역평균강우량을 산정할 때나 이를 강우-유출 모형의 입력치로 사용할 때 필요한 강우관측지점의 수와 위치를 선정하는 방법을 제시하였다. 유역평균강우량 산정방법은 미국 국립기상청이 제안한 가중치방법을 사용하였다. 강우관측지점 수에 따른 국부적인 최적위치선정은 서로 다른 두가지 방법으로 추적되었다. 유량예측을 위한 강우관측지점의 최적위치와 수를 결정하기 위하여 실제 실무에서 적용하고 있는 강우-유출 모형을 사용하였다.
본 연구에서는 섬진강유역에 위치한 주요 수위관측소 지점의 유출률을 산정하기 위해서 지리정보시스템(Geographic Information System : GIS)을 적용하였다. 유출률 산정에 이용된 GIS 소프트웨어로는 ArcInfo와 ArcView 등을 이용하였으며, 대상유역의 수치유역도, 강우관측망도, 수위관측망도, 수계망도, 주암댐 유역도, 섬진강댐 유역도, 순유역도 등을 일차적으로 생성하였다. 또한 수치표고모델(Digital Elevation Model : DEM), 토양도, 토지피복도, 유출곡선지수도(Curve Number : CN) 등의 기본도를 생성하였다. 일반적으로 미계측 유역에서의 유출률 산정은 강우모형과 유역모형, 하도모형 등에 의한 수문학적 방법으로 산정되나, 계측 유역은 수위관측소 지점의 수위-유량관계곡선식에 의해 수위 수문곡선을 유량 수문곡선으로 변환하여 산정하게 된다. 본 연구에서는 수위-유량관계곡선식에 의하여 유출수문곡선을 산정하였으며, 또한 산정된 유출률의 적정성을 파악하기 위해 GIS를 이용하여 산정한 CN의 값과 비교하였다. 본 연구는 섬진강유역을 대상으로 하는 유출률 산정에 관한 연구로 강우량자료의 일관성 분석 등도 수행하였다. 유출률 산정에 이용된 강우자료는 기상청 자료이며 평균 강우량은 강우의 시간적 분포와 강우량의 양적분포 등을 분석한 후 산술평균법에 의해 산정하였다.
수문모형의 많은 입력자료 가운데 강우 관측자료가 모의결과에 가장 주요한 원인을 가진다. 과거부터 수문모형은 유역에서의 평균강우량 자료를 한 지점에서의 강우량 자료에 의존해 왔다. 그러나, 지점에서 측정된 강우량 자료를 유역을 대표하는 평균강우량 산정에 이용할 경우 부적절한 경우가 발생할 수 있으며, 특히 그 계측망이 조밀하지 못할 경우 더욱 그러하다. 레이더의 경우 보다 넓은 유역 전체를 관측하기 때문에 유역에서의 평균강우량을 제공함에 있어 좋은 관측장비라 할 수 있다. 레이더를 이용하여 강우를 관측할 경우 직접적인 강우관측이 아니기 때문에 QPE에서 몇몇 한계가 있을 수 있으나, 강우자료의 공간변화도에 대한 좋은 정보를 제공해 준다. 또한 지상의 강우관측소에서의 강우측정자료는 지점에서의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공해 준다. 따라서, 본 연구의 목적은 지상의 강우관측소에서 관측된 강우량 자료와 레이더를 이용하여 관측된 자료, 즉 두 가지 관측자료를 Ordinary cokriging 보간을 이용하여 통합함으로써 개선된 강우량 추정방법을 개발한다.
본 연구에서는 비슬산 강우레이더 관측반경 내 표준유역별 정규화오차 정확도를 이용하여 강우량, 유역특성 등 강우레이더 관측의 수문학적 평가요소와의 상관 특성을 분석하였다. 이를 분석하면 강우레이더 관측 오차 또는 정확도가 수문학적 특성에 따라 얼마나, 어떻게 발생하는지를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 홍수예보에 활용되는 입력 자료의 오차를 유역단위로 명확히 정량화 할 수 있어 보다 정확하고 신뢰도 높은 홍수예보에 도움이 될 것으로 기대된다. 강수량 크기와 강수추정 정확도 간의 상관 특성을 분석하기 위해 표준유역 평균 최대 강수량과 강수추정 정확도 간의 분포특성을 분석하였다. 단기간의 자료를 분석하여 오차특성을 정규화 하기는 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 비슬산 강우레이더로 관측된 2012년에서 2016년(5년)사이의 236개 강우사상에 대하여, 동기간의 기상청 AWS 지점 강우량을 기준으로 비슬산 강우레이더의 정규화오차 정확도(1-NE)를 산정한 후 이를 이용하여 850개 표준유역 별 유역평균 정규화오차 정확도를 재산정 하였다. 분석결과 표준유역 평균 최대강수량과 정규화오차 정확도 간에는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 표준유역 평균 최대강수량의 크기에 따라 정규화오차 정확도가 상대적으로 일정한 경향이 나타났고 후처리 단계에서의 편파변수 최적화 이후에는 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도가 표준유역 평균 최대강수량 크기에 상관없이 일정해 지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 일정한 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도는, 편파변수 최적화에 의해 관측 가능한 최대 기대 정확도 수준 도달에 도달했다고 볼 수 있으며, 표준유역에서 강우레이더의 강수추정 기대 정확도 수준은 84%(정규화오차 16%에 해당) 정도로 추정되었다.
본 연구에서는 레이더의 수평반사도를 이용하여 강우를 추정하였고, 레이더 추정 강우자료에 의한 유역평균 강우량과 지상 우량계의 유역평균 강우량을 비교하였다. 또한 추정한 레이더 강우와 지상 강우를 이용하여 강우를 보정하였으며, 수문학적 활용성을 확인하기 위해 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 유출을 모의하였다. 강우량 분석결과, 보정 전의 레이더 추정 강우는 지상 강우와 많은 차이를 나타냈으며, 지상 강우를 통해 보정한 레이더 추정 강우는 지상 강우와 유사한 결과를 나타내었다. 유출모의에서도 보정한 레이더 추정 강우의 첨두유량과 총유출량이 관측유량과 비교적 근사한 값을 보였다.
수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
우리나라는 전 국토의 70%가 산지이고 하천경사가 다른 나라에 비해 상대적으로 급하여 홍수 관리에 매우 불리한 조건을 가지고 있으며, 특히 홍수기간의 집중호우 및 돌발홍수는 인명과 재산의 막대한 피해를 입히고 있다. 최근은 기후변화로 인하여 극심한 홍수, 가뭄 등 재해의 발생빈도가 증가하는 추세로 기후변화의 영향을 최소화할 수 있는 수재해 방재관리가 필요한 상황이다. 중 대하천의 경우에는 비교적 수재해 방재관리가 잘 이루어지고 있으나, 소하천(일부 중하천 포함)의 경우에는 취약한 구조를 보이고 있다. 특히 홍수기간(7월~9월)의 인명과 재산의 피해는 주로 소하천 위주로 발생하고 있으며, 사전 사후의 체계적인 대응이 이루어지지 못하고 있다. 수재해 방재관리를 위해서는 일차적으로 수문자료의 획득에 있으며, 그 이후 해당유역에 적합한 수재해 대응을 위한 체계적인 방법론과 방재시스템 개발 운영이 수반되어야 안전한 방재관리를 할 수 있다. 따라서 수재해 방재관리 체계를 구축하기 위해서는 중 소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중 소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 차탄천 유역(유역면적 $190.64km^2$, 유로경사 0.96%, 경기도 연천군 소재)의 신뢰성 높은 2016년 관측자료를 이용하여 강우특성, 유출특성, 증발산량 등 수문특성을 분석하였으며, 과거 관측결과와 비교하였다. 강우특성 분석으로는 호우사상 분리, 주요 호우사상 분석, 지속기간별 최대강우량, 시간분포 등이 있다. 2016년은 2015년보다 최대 강우지속기간은 적게, 평균 강우지속기간은 크게, 최대 강우강도와 평균 강우강도는 모두 적게 나타나는 호우의 특징을 보이나, 설마천 유역과 같이 50mm 이상의 호우사상수의 증가에 기인하여 연 총강우량 증가로 유출률이 증가하는 유출특성을 보인다. 2016년의 하천유출률은 강우량 대비 39.6%(장진교, 유역출구)와 58.9%(보막교, 중간 소유역)로 과거 2012년~2015년의 평균 유출률 48.9%와는 다소 차이를 보인다. 2015년의 장진교 38.2%는 차이를 보이지 않으나, 보막교의 38.3%는 많은 차이를 보인다. 강우-유출특성 분석결과 강우량의 증가에 기인하여 2016년의 연간 하천유출량은 2015년보다 크게 증가 하였다. 그리고 2016년의 증발산량은 강우량 대비 장진교 50.1%, 보막교 35.4%로 2015년의 장진교 49.9%와 비슷한 값을 보이나, 2015년의 보막교는 54.9%로 약 19.5% 정도의 적은값을 보인다. 온도, 습도, 풍속, 일조시간에 영향을 받는 증발산량은 2015년보다 일평균 습도는 변화가 거의 없었으나, 일평균 풍속의 증가, 일평균 기온과 일조시간의 감소에 기인하여 적은 증발산량을 보이는 것으로 분석되었다. 이와 같이 산정된 수문자료는 수재해 방재를 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용되므로 지속적인 시험유역의 운영은 매우 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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