일반적으로 지역홍수빈도해석은 두가지 목적을 내포하고 있다. 첫 번째는 자료기간이 짧은 지점에 대하여 지역빈도해석을 통하여 보다 신뢰성있는 홍수빈도를 추정하기 위한 것이며, 두 번째는 지역화를 통한 미계측지점에서의 홍수빈도를 추정하기 위한 것이다. 자료샘플의 확충을 통한 신뢰성있는 홍수빈도를 추정하기 위한 연구는 국내에서도 활발히 연구가 진행되었으나. 미계측지점에서의 홍수빈도를 추정하기 위한 연구는 관측홍수량 자료 및 지점수의 부재로 미미한 실정이다. 또한, 지역화를 통한 미계측지점에서의 홍수빈도를 추정하기 위해 지역홍수빈도분석을 수행할 수 있는 관측홍수량 자료가 확보되었을 경우라 하더라도, 공간적으로 추가적인 지점의 자료가 확보될 경우, 지역화 결과의 민감도에 대한 연구는 전혀 이루어지지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 충주댐 상류유역의 22개 지점에 대한 모의홍수량 자료를 기반으로, 무작위로 분석지점을 선택하여 그에 따른 홍수빈도의 지역화 결과에 대한 변화를 고찰하고자 하였다. 이는 분석 유역의 지역홍수빈도분석을 수행하기에 적합한 홍수자료의 공간정보에 대한 의미를 정략적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 지점빈도분석과 지역빈도분석을 이용하여 확률홍수량을 산정 하였다. 지점빈도 분석은 Annual Maximum Series(AMS) 및 Partial Duration Series(PDS)를 이용하여 자료를 추출하고 각 자료에 적합한 확률분포를 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 그러나 AMS를 이용한 확률홍수량의 산정은 표본의 개수가 부족하면 이에 따른 변동성(variability)이 커지게 되는 단점이 존재하며, PDS를 사용하면 임계값(threshold)에 따른 주관적 영향이 결과에 반영되는 단점이 존재하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 PDS를 사용하는 경우의 단점을 해결하기 위해 연 1.7회의 발생횟수를 갖는 자료를 추출하고 몬테카를로 모의시험을 통하여 주관적 영향을 제거하였다. 또한 두 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량의 비교검토를 위해 지역빈도분석을 수행하였다. 유역의 면적과 일평균강우량으로부터 확률홍수량을 산정할 수 있는 것으로 알려진 Bayesian-Generalized Least Square(B-GLS) 방법을 이용하여 확률홍수량을 산정하였다. 최종적으로 안양천 유역의 13개 소유역에 대한 세 가지 방법에 의해 산정된 확률홍수량을 비교 검토한 결과, 특정한 방법이 항상 우수하다는 결론은 얻을 수 없었으나 각 유역별로 AMS가 가장 크고 B-GLS가 가장 작은 확률홍수량을 갖는 경향을 나타내었다.
지점빈도해석은 해당 지점에서 기록된 수문자료를 바탕으로 확률론적 방법을 이용하여 해당 지역의 수문학적 현상을 해석하는 방법이다. 최근 이상 기후현상을 통해 극치 사상이 발생하고 있다. 이러한 극치 사상은 지점빈도해석을 이용하여 확률수문량을 추정하는데 많은 영향을 미친다. 특히 해당 지점의 표본 크기가 작을수록 이러한 영향은 좀 더 크게 반영 될 수 있다. 반면 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분 될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 한강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도 해석을 수행하였다.
최근 2017년 청주, 천안의 홍수, 2020년 용담댐 상류와 대청댐 상류의 홍수, 2022년 청주의 도시침수를 비롯한 서울 도심의 침수피해와 같은 홍수 발생은 지역의 국민들에게 막대한 재산상의 피해를 입히고 있다. 국가적 차원에서 치수의 목적을 달성하고 경제적으로 적절한 규모의 수리구조물을 설계하기 위해 하천의 주요지점에 대한 신뢰성 있는 설계홍수량의 제시는 반드시 필요한 현실에 직면해 있다. 특히 해당 지점의 수리시설물은 점빈도분석에 의한 설계홍수량을 적용하나, 관측자료가 없는 미계측 지점에 위치한 수리시설물은 지역빈도분석에 의한 설계홍수량을 산정하여 적용해야 한다. 이에 본 연구에서는 금강 유역을 대상으로 점빈도분석과 지역빈도분석에 의한 설계홍수량 결과를 비교·분석하고자 한다. 지역빈도분석을 위한 수위관측소의 선정은 금강유역 80개 수위관측소 중 장기간 연최대홍수량 자료가 있고 유량자료의 연결성 및 신뢰성이 확보된 46개수위관측소를 대상으로 하였다. 46개 수위관측소의 연최대홍수량 계열을 대상으로 동질성, 독립성 및 이상치 검정을 수행하였으며, 세 가지 검정 모두 적절한 수위 관측소 지점은 36개 지점으로 분석되었다. 36개 수위관측소의 기본통계치(평균, 표준편차, 분산, 왜곡도 및 첨예도)를 산정한 후 3변수 Gamma 분포 계열인 GEV, GLO, GPA의 확률 분포를 적용하였다. 확률 분포별 매개변수는 전산화를 통해 L-모멘트의 차수를 0~4까지 변화시켜 LH-모멘트법에 적용하였다. LH-모멘트법에 의해 산정된 확률 분포들의 매개변수를 적용하여 적합도 검정을 수행하였다. 지역빈도분석을 위해 36개 수위관측소를 K-Means clustering 방법을 통해 4개 지역으로 구분하였다. 이를 통해LH-모멘트의 적정차수와 확률 분포에 따른 점빈도분석(지점 대상)과 지역빈도분석(지역 대상) 결과인 설계홍수량을 산정하였으며, 점빈도분석과 지역빈도분석에 의해 산정된 설계홍수량간의 분석결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 수리구조물 설계 시 안정적인 조건 제시 및 관리체계 구축에 기여하고 방재대책 수립 시 경제·사회적 요소를 반영한 합리적 방안을 제시하고자 한다.
도시화 및 산업화에 따른 각종 개발 사업으로 불투수층의 증가로 인하여 강우에 의한 지표면 침투량의 감소로 도시지역 내 저지대 침수가 증가하여 막대한 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 특히 도심지역내 돌발성 집중홍우에 대한 방재성능에 대한 선제적 대비가 필요하다. 따라서 온천천 유역에 빈도에 따른 침수위험지역 산정을 통한 홍수 예 경보체계를 구축하여 부산광역시 도시 재해관리방안을 마련하고자 한다. 지난 2014년 08월 25일 부산시에 집중호우에 의하여 발생한 홍수량 산정 및 빈도별 침수위험 지역 선정을 위해 온천천 유역에 SWMM 모형을 이용하여 수문분석을 실시하였다. 1:1,000의 하수도대장을 이용하여 관망을 구성하였고, 이를 바탕으로 유출량 산정 지점을 선정하였다. 그리고 1:5,000의 지형도를 이용하여 SWMM 모형으로 유역 내 지형과 각 지역의 인위적인 배수계통에 따라 대상유역을 총 114개의 소유역으로 분할하였다. SWMM 모형의 매개변수 산정을 위하여 2개의 검정강우사상과 1개의 검증강우사상으로 총 3개의 강우사상을 활용하였고, 산정된 매개변수를 이용하여 2014년 8월 25일 발생강우로 인한 수문 분석을 수행하였으며, 유출량 산정을 위하여 온천천 기본계획상의 홍수량 산정지점과 동일한 지점의 유량을 추출하여 빈도별 홍수량과 비교하였다. 그 결과 발생한 유출량의 규모는 모든 지점에서 100년 빈도를 상회하였으며, 중 하류부 구간은 200년 빈도를 상회하는 것으로 나타났으나, 하천의 월류는 발생하지 않는 것으로 분석되었다. 관거 통수능 분석결과 2014년 08월 25일 발생한 호우로 인하여 장전 부곡동 일원 및 거제 안락동 일원에서 유출량이 관거통수능을 초과하는 것으로 나타났으며, 향후 대규모 호우 발생 시 이들 지역에 대한 유입지선에서의 침수 발생 등의 위험이 존재하는 것으로 평가되었다. 또한 빈도별 관거통수능 분석결과 10년 빈도에서는 총 19개 지점, 50년 빈도는 총 43개 지점, 100년 빈도는 총 49개 지점, 200년 빈도에서는 총 51개 지점에서 간선관거의 통수능이 부족하여 침수가 예상되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 지점빈도해석의 단점을 보완하기 위해 지역화의 개념을 사용한 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 정확도에 문제를 발생시킬 수 있으므로 지점 내 충분한 수의 자료 확보가 선행되어야 하나, 우리나라의 경우 지점별로 자료수가 많지 않기 때문에 지역빈도해석을 통해서 보다 정확하고 안정적인 확률수문량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 한강유역의 강우자료 선별을 통해서 신뢰성 있는 자료를 구축한 후, Regional Shape Estimation법과 Index Flood법을 사용한 지역빈도해석을 각각 실시하여 지점빈도해석을 시행한 결과와 비교 분석하였다. 그 결과, 한강유역의의 경우 Regional Shape Estimation 법보다 Index Flood 법이 약간 우수하게 나타났으며, 이질성이 내포되어 있는 경우라도 지점빈도해석보다는 지역빈도해석 기법이 우수하게 나타났다. 국내의 경우와 같이 관측 자료기간이 짧은 경우에는 지점빈도해석 기법보다는 지역빈도해석 기법을 적용하는 것이 보다 신뢰할 수 있는 확률수문량을 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
지역빈도해석은 대상 지점의 관측자료만을 사용하는 지점빈도해석과 달리 지역구분을 통해 정의된 동질지역 내에 포함된 모든 지점의 자료를 사용하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 확률수문량을 산정할 수 있는 방법이다. 지역빈도해석의 절차는 크게 지역구분인자를 이용한 동질지역구분과 홍수지수모형의 적용을 통한 확률강우량 산정으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 지역구분에 사용되는 지역구분인자가 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 미치는 영향을 알아보기 위하여 지역구분인자와 확률강우량 산정결과와의 상관성을 분석하고자 한다. 먼저, 동질지역 구분을 위해 지형적 특성과 수문학적 특성을 나타내는 지역구분인자를 선정하였으며, 군집분석을 통해 동질지역 구분을 수행하였다. 구분된 동질지역에 대해 지역성장곡선을 추정하고 홍수지수모형을 통해 지점별 확률강우량을 산정하였다. 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량의 지점빈도해석 대비 증감률과 동질지역구분에 사용된 지역구분인자와의 상관성분석을 통해 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 영향을 주는 지역구분인자를 확인하였다.
본 연구에서는 GEV분포형에 패해 L-모멘트법을 적용하여 추정된 지점빈도 설계강우량의 변동추이가 관측년수변화에 따라 어떠한 변동추이를 나타내는지를 규명함으로써 향후 수리시설물의 설계방향모색에 도움이 되고자 한다. 현재 우리나라는 수리시설물의 설계나 관리시에 PMP, PMF 또는 빈도별 설계수문량 등을 이용하고 있다. 그러나, 이러한 수문량들은 매년 관측되는 수문관측치들에 의해서 매번 변하고 있으며 또한 이러한 변화의 양상과 크기는 각 지점별로 매우 다양하게 나타나고 있다. 이로인해, 수리시설물의 설계 및 관리시 관측 지점별로 매우 상이한 설계수문량을 제시하기도 하며 특정관측자료로 인해 설계수문량이 급변하는 등 많은 혼란을 초래하고 있는 실정이다. 따라서, 현재 관측지점별로 나타나고 있는 설계수문량의 변화양상을 분석함으로써 추후에 변화될 설계수문량의 양상 예측이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구는 우리나라 전역에 걸쳐 기록년수가 가장 긴 강릉, 서울, 인천, 추풍령, 포항, 대구, 전주, 울산, 광주, 부산, 목포 및 여수기상대의 총 12개소를 선정하여 해당 기상대의 24시간 최대강우량을 대상으로 지점빈도분석을 실시한다. 지점빈도분석시 적용된 분포형과 매개변수추정법은 최근 가장 많이 사용되고 있는 GEV분포형과 L-모멘트법을 적용한다. 또한. 최종결론은 설계수문량의 양상을 형태별로 분류하고 형태에 따른 특성들과 예상되는 현상들에 대해 기술하고자 한다.
이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.
본 연구에서는 유역내 홍수량 실측지점의 연최대 홍수량 자료 계열을 빈도 분석하여 지표 홍수량 빈도 곡선을 작성하고, 연 평균 홍수량과 유역 특성 인자간의 상관관계식을 유도하여 미계측 지점의 연평균 홍수량에 상응하는 확률 홍수량을 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 대상유역은 홍수자료가 풍부하고 신뢰성 있는 한강유역으로 선정하였으며, 유역의 홍수량은 댐 건설로 인하여 댐 건설 이전의 홍수량에 비하여 줄어들기 때문에 실측 유량자료의 빈도해석을 통한 홍수량 산정시에는 댐과 같은 수공구조물 건설의 영향으로 유역의 조건이 변경됨에 따라 유량자료의 불연속이 발생하는 것을 고려하였다. 한강유역의 홍수빈도 분석시 최적 확률분포형은 Gumbel 분포형으로 채택되었으며, 비 확률홍수빈도곡선을 작성한 결과 유역면적가 단위홍수량 상관성은 0.83정도로 모두 상관성을 보였으며, 지점별 주요지형인자와 연평균홍수량은 높은 상관성을 보이고, 연평균홍수량과 주요지형인자간의 회귀분석을 동하여 산정된 홍수량과 기존 하천정비 기본계획에 수록되어 있는 계획홍수량을 비교검토 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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