최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적인 레이더 반사도-강수강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 추정하기 때문에 실제 지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 본 연구에서는 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형을 연계하여 불확실성을 고려한 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정 기법보다 우수한 통계적 효율기준을 제시하였다. 추가로 지형학적 특성에 따른 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 결과는 레이더와 관련된 다양한 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.
확산-유추를 기반으로 한 지형학적 순간단위도의 유역의 동역학적 매개변수인 특성유속과 확산계수를 실제수문사상과 수치지형도상의 실제 하천망(Blue line)을 이용해 전역최적화 기법인 Shuffled Complex Evolution(SCE-UA)을 적용하여 산정하여 이를 하천망의 해상도에 따른 유역의 수문응답의 특성을 살펴본 결과 동일한 산정된 유속조건하에서 하천망의 해상도가 커짐에 따라 첨두시간과 지체시간은 작아지는 반면 첨두유량은 커지는 현상을 보였으며, 순간단위도의 형상을 결정짓는 유하시간 분포의 분산은 동수역학적 분산에 비해 지형학적 분산에 지배적인 영향을 받음을 알 수 있었다.
상대적으로 유역의 관측 자료가 충분하지 못하거나 검증되지 않았을 경우 미계측 유역으로 정의되며 수문모형의 매개변수 검정을 할 수 없으므로 다른 방법을 고안해야 한다. 이를 위해 기존 연구에서는 지역적 특성을 고려한 지역회기분석을 통해 미계측 유역의 유량을 산정하였는데, 대부분 유역의 특성과 연 평균 유출량 자료의 관계를 이용한 회귀식으로 실시간 유량의 변화를 고려하기 어려웠다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출모형으로 많이 사용되고 있는 개념적 수문모형인 GR4J의 매개변수에 대해 미계측 유역의 특성을 고려한 변수들을 이용하여 회귀식을 구하고 그 적용성을 평가하였다. 이를 통해 미계측 유역의 유량 시계열 자료를 생성할 수 있었다. 또한 IPCC에서 발간한 AR5의 RCP 4.5 시나리오를 적용하여 미래 유출량을 산정하였다. 우선 지역회귀분석을 적용하기 위해 수문모형을 이용한 계측 유역의 유출량을 구하였으며 22개의 전국 댐 상류 지점을 기준으로 SCE 알고리즘을 이용하여 GR4J의 최적 매개변수를 구하고 각 유역별로 물리적, 지형적, 기상학적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선택하였다. 각 변수간 다중공선성(Multicollinearity)를 고려하기 위해 VIF(Variation Inflation Factor) test를 적용하여 최종 7개의 변수를 선정하고 단계별 회귀방법(Stepwise regression)을 이용하여 GR4J의 매개변수별 회귀식을 생성하였다.
본 연구의 목적은 분포형 추문모형에 있어 공간변수의 디테일함을 고려하기 위해 GIS와 결합된 SCS-CN 값 산정 모형을 개하는데 있다. 모형은 (주)한국공간정보통신의 GIS 소프트웨어 개발도구인 IntraMap/Objects를 사용하였고 마이크로소프트사의 닷넷 플랫폼 개발 언어인 C#으로 개발하였다. 모형의 입력자료인 토지이용도와 토양도의 지형학적 가공을 위해 클립(Clip), 디졸브(Dissolve), 인터섹션(Intersection)과 같은 지형전처리 모듈(GeoPreprocessing Module)을 개발하였다. 또한 전처리된 토지이용도(토지이용항목필드)와 토양도(추문학적 토양그룹필드)를 CN 값 기준도표에 매치시킴으로서 유역의 선행토양함수조건에 따른 분포형 CN 값 및 개략적인 유출량을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 연구의 모형은 지형, 토양도 토지이용도, 토지피복도 변화에 따른 미래 유출량을 예측하는데 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
토양침식 및 유사유출로 인한 피해를 예방하고 대응방안을 수립하기 위해서는 침식의 발생원인과 규모에 대한 정량적 평가가 필요하다. 이를 위해서는 지속적인 계측에 의한 토양침식량 산정이 가장 바람직하지만 실질적으로 유역규모의 지속적인 모니터링은 불가능하므로 유역의 수문/지형/지질학적 특성을 고려한 수치모형을 사용하여 토양침식량 및 유사유출량을 산정하는 것이 일반적이다. 이러한 수치모형을 이용한 수문모의의 경우 모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 요인에 의해 계산결과에 상당한 불확실성을 포함하고 있다. 본 연구에서는 매개변수의 불확실성 전이에 따른 수문모의결과의 불확실성의 정량적인 평가를 위해 서로 다른 두가지 수문량(유출량, 유사유출량)을 제공하는 강우-유사-유출 모형을 선택하고, 다중최적화기법인 MOSCEM-UA을 이용하여 매개변수 상호작용에 의한 Pareto 최적해 군 및 균형최적해를 산정하고, 이에 따른 수문예측결과의 불확실성을 평가하였다.
본 연구는 유출분석을 위하여 수문학적 모델에 근거한 지형적인 특성을 반영한 TOPMODEL의 적용성을 평가하는 것이다. 적용대상은 섬진강 상류유역에 위치한 산악지역으로서 쌍치 소유역이고, 유역면적은 $126.7km^2$이다. 2006~2009년에 선택된 6시간 간격의 강우-유출 자료를 가지고 Pattern Search 방법에 의한 관측유출자료를 사용하여 모델의 매개변수들을 조정하였다. 쌍치 유역의 지형학적인 인자들은 $100m{\times}100m$ 격자의 수치 표고모델에 의하여 추출하였다. 분석결과에 의하면 모델의 매개변수인 지수저류 매개변수(m), 투수량계수(T0), 불포화대 지체시간(TD)등은 수문학적인 반응에 민감하였으며, 모의된 유출자료는 관측 유출자료와 잘 일치하여 합리적인 적용성을 보인다.
본 연구에서는 격자 형태의 지형학적 분산 개념을 이용한 유출해석 시 적절한 격자 해상도 선정을 위해 배수경로 길이의 통계학적 특성과 유역의 동수역학적 매개변수의 변화 양상을 살펴보았다. 배수경로 길이는 지리정보체계의 8방향 흐름방향 알고리즘을 이용하여 산정하였으며, 이로부터 유역의 동수역학적 매개변수를 산정하였다. 분석을 위해 사용된 지형도는 보편적으로 널리 사용되고 있는 1:5,000과 1:25,000 축적을 이용하였으며 각각 5, 10, 15, 20 m와 20, 30, 50, 100, 150, 200 m의 격자 크기를 적용하였다. 분석결과 하천망의 규모에 따라 격자 해상도별 배수 경로 길이의 통계적 특성이 변화함을 볼 수 있었으며, 이로 인해 유역의 동수역학적 매개변수 역시 변화함을 볼 수 있었다. 이러한 변화양상들을 종합적으로 판단하여 볼 때 격자 형태의 지형학적 분산 개념을 이용하여 유출해석을 수행할 경우 1:5,000 지형도의 경우 하천망이 발달된 유역은 격자 해상도 5m, 하천망의 발달이 적은 지역의 경우에는 5~20m의 격자 해상도에서 유역의 지형학적 특성과 동수역학적 특성을 적절히 표현하는 것으로 나타났으며, 1:25,000 지형도는 두 경우 모두 50 m 이하에서 이상의 특성들을 비교적 적절히 표현하는 것으로 나타났다.
지형학적순간단위유량도 및 지형기후학적단위유량도를 이용하여 미계측 소유역의 특성을 분석하였다. 경북 감포지역 $5km^2$ 미만의 소유역을 중심으로 GIS 기법으로 수문특성인자를 도출하고, 지형학적순간단위유량도의 동역학적 매개변수인 특성속도를 호우사상별로 추정하여 지형기후학적 순간단위유량도 및 기타 집중시간 경험식과 비교한 결과 Kerby 및 Brasby-Williams공식이 소유역의 특성속도 산정공식으로 제시될 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 확률 강우량으로부터 지형기후학적순간단위유량도의 첨두유량과 확률홍수량을 비교하는 방법과 여러 단위유량도 및 지형기후학적순간단위유량도에서 산정된 첨두유량을 실측자료와 비교한 결과 미계측 소유역의 적용 타당성이 확인되어 향후 돌발홍수 등 방재계획 수립 시 기준우량을 산정하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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