최근 기후변화로 인해 설계 빈도 이상의 강우가 빈번하게 발생하고 있으며 이러한 집중호우에 의한 피해는 지역별로 토지이용, 사회 환경적인 조건에 따라 차이가 있다. 특히 인구와 경제 제반 시설이 밀집되어 있는 도시지역의 경우 홍수가 발생하게 되면 피해가 과거에 비해 큰 규모로 나타나고 있다. 현재 각 지자체는 홍수 대응을 위해 기상청에서 제공하고 있는 6시간, 12시간 강우량을 기준으로한 호우주의보 및 경보를 사용하고 있다. 하지만 도시지역의 경우 지속시간이 1~2시간인 짧은 호우에서 피해가 발생하여 기상청에서 제공하고 있는 홍수특보를 활용하는데 있어 한계가 있다. 또한 이러한 기준은 각 지역별 사회 경제적 특성을 반영하지 않아 지역별 실질적인 홍수 대응에 효과적이지 않다. 따라서 각 지역별로 특성을 파악하여 홍수에 대한 피해를 저감하기 위한 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구의 공간적 범위로 한강권역에서 서울시와 인천시의 경우 '구 단위', 경기도와 강원도, 충청북도는 '시 군 단위'로 총 88개 행정구역으로 하고 도시별 특성에 따라 군집화를 위해 환경적, 사회적 및 경제적 특성 중 홍수에 대한 취약성을 반영할 수 있는 인자를 선정하였다. 선정된 인자들을 주성분분석을 통해 공통된 특성이나 유사한 성질에 따라 공통인자를 추출하고 이를 이용하여 각 도시별 군집분석을 시행하였다. 그 후 각 도시 군집별 특성에 따라 홍수에 의한 피해를 가장 잘 나타낼 수 있는 인자를 위험영향(Risk Impact)으로 산정하였다. 이때 위험영향은 강우규모에 따른 잠재 피해 정도를 나타내며 홍수위험도표를 작성하기 위해서는 이러한 위험영향을 정량적으로 설명할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 각 도시 군집별 특성에 따른 위험영향의 임계값을 추정하고 그에 따른 홍수위험도표를 작성하였다.
도시지역은 인구 및 사회인프라시설 등이 밀집되어 있어 홍수 발생 시 타 지역에 비하여 큰 피해가 발생한다. 우리나라의 경우 2017년 부산 지역과 2018년 서울 지역에 시간당 최대 100 mm 이상의 강우가 발생하여 인명 및 재산피해를 발생시켰다. 이러한 도시홍수 피해를 저감시키기 위해서는 수방시설물의 유지관리 뿐만 아니라 한정적인 물자와 인력을 효율적으로 활용하기 위한 홍수예보 방안이 필요하며 정확도 높은 기상예보가 수반되어야 한다. 현재 지자체에서는 기상청의 기상특보를 활용하여 홍수대응을 실시하고 있으나 이는 전국적으로 동일한 기준으로 각 지역의 홍수특성을 반영할 수 없다는 문제가 있다. 또한 국내에서는 정확도 높은 기상예측을 위해 다양한 기상 수치예보모델을 활용하고 있으나 급변하는 기상상황을 정확히 예측하는 데에는 한계가 있다. 수치예보모델의 한계를 극복하기 위하여 현재 영국에서는 강우 앙상블 자료를 활용한 영향예보 도입이 활발히 진행되고 있다. 영향예보란 단순 기상상황 뿐만 아니라 기상현상이 발생시킬 수 있는 위험수준과 그 위험수준이 발생할 확률을 함께 예보하는 방안이다. 본 연구에서는 부산광역시 동래구 지역을 대상으로 과거 피해 발생 강우량 및 지역의 확률강우량 등을 활용하여 지역특성에 맞는 총 4단계의 강우기준을 제시함과 더불어 기상현상의 발생확률을 조합한 홍수위험 매트릭스(Flood Risk Matrix)를 개발하였다. 또한 개발된 홍수위험 매트릭스의 활용성 평가를 위해서는 2016년, 2017년 기상청에서 산출한 국지규모 앙상블예측시스템(Local Ensemble Prediction System, LENS)의 강우 앙상블 자료를 활용하였다. 그 결과 짧게는 24시간 전, 길게는 72시간 전에 홍수피해 발생의 예보가 가능한 것으로 분석되었다. 향후 본 연구에서는 연구 대상 지역을 확대하여 각 지역에 적합한 홍수위험 매트릭스를 개발하고, LENS자료를 활용한 활용성 평가를 통해 실무에 적용 가능한 홍수예보 방안을 마련할 계획이다.
The spatial characteristics of typhoon-class strong wind during the non-typhoon period were analyzed using, a cluster analysis of the observational data and of special strong wind advisories and, warnings issued by the Korean Meteorological Administration. On the Korean Peninsula, strong winds during non-typhoon periods showed a wide variety of spatial characteristics. In particular, the cluster analysis showed that strong winds could be classified into six clusters on the Korean Peninsula, and that the spatial distribution, occurrence rate of strong winds, and strong wind speed in each cluster were complex and diverse. In addition, our analysis of the frequency of issuance of special strong wind warnings showed a significant difference in the average frequency of strong wind warnings issued in metropolitan cities, with relatively high numbers of warnings issued in Gyeongsangbuk-do and, Jeollanam-do, and low numbers of warning issued inland and in other metropolitan cities. As a result of the changing trend in warnings issued from 2004 to 2019, Ulsan and Busan can be interpreted as having a relatively high number of warnings; the frequency of strong wind warnings issuances and strong wind occurrences in these cities is increasing rapidly. Based on the results of this study, it is necessary to identify areas with similar strong wind characteristics and consider specific regional standards in terms of disaster prevention.
2018년도 연강수량은 1,386.9 mm로 평년 수준의 비가 내렸으나, 7-8월에 발생한 폭염 및 가뭄으로 인해 강원, 전남, 경북, 충남 지역에서 밭작물 중심으로 22,767 ha 피해가 발생하였다. 2019년도 연강수량은 1,171.9 mm로 평년보다 약 10% 적은 수준의 비가 내렸으며, 동일시기에 인천, 강원, 충남 지역에서 논·밭작물 중심으로 3,112 ha 피해가 발생하였다. 기후변화로 인해 강수량이 지역별로 편중되어 국지적 가뭄이 빈발하여 지역별로 가뭄의 영향, 피해, 체감 정도가 상이한 양상을 보이고 있다. 가뭄을 사전에 방지하기 위해서는 가뭄 모니터링과 선제적 대응이 중요하며, 현재 가뭄의 특징, 상황 등의 목적에 따라 다양한 형태의 가뭄 모니터링 시스템이 개발되고 있다. 가뭄의 피해와 영향 정도는 지역 간의 차이가 나타나 지역별로 가뭄을 체감하는 정도가 다르기 때문에 하나의 결과로 나타내기에는 어려움이 있다. 따라서, 가뭄의 발생 시기와 확산 정도를 분석하여 특보 발효 시점과 가뭄 대응 방안에 대한 기준 마련이 중요하다. 본 연구는 현대 사회에서 가장 중요한 요소로써 활용되고 있는 빅데이터 중 비정형 데이터로 분류되는 뉴스데이터와 논·밭의 가뭄을 나타내는 농업 가뭄과 관련된 데이터를 활용하여 농업 가뭄의 전조를 파악해보고자 한다. 2018년부터 2019년까지 전국을 대상으로 농업 가뭄에 관한 키워드 선정 후, 웹 크롤링을 통해 뉴스데이터를 수집해 논 가뭄과 밭 가뭄을 구별하여 각 지역에서 최초로 가뭄 기사가 발행된 시기와 지역별 기사의 빈도를 산출하였다. 뉴스데이터의 농업 가뭄 전조 감지 가능성을 파악하기 위해 국가가뭄정보통계집에서 논 물마름 시기와 밭 시듦 시기 자료를 활용하였다. 가뭄 피해 발생시기와 관련 기사 발행 시기 비교, 농업용수 대상 비상용수 지원 자료를 활용하여 실제 농업 가뭄확산 감지 여부를 분석하여 농업 가뭄 관련 뉴스데이터 간의 상관성을 분석하였다.
기후변화로 인하여 태풍의 발생 횟수가 증가하고, 태풍 크기가 점차 대형화되며, 강도 또한 강해지는 추세에 있다. 우리나라도 매년 7월에서 10월 사이에 태풍으로 인한 피해가 발생하나, 태풍피해의 빈도나 피해 규모는 일정하지 않으며, 이는 태풍 진로와 태풍 크기 및 강도와 관계있다. 태풍에 대한 분류는 태풍의 크기와 중심부로 불어오는 풍속에 따라 강도로 구분하며, 태풍의 크기에 따른 분류는 풍속 15m/sec 이상 되는 영역의 반경에 따라 소형(300km 미만), 중형(500km미만), 대형(800km미만), 초대형(800km이상) 등 4계급 구간으로 구분하고, 태풍의 강도는 17m/s~25m/s 범위내의 태풍은 강도를 정하지 않으며, 중(25m/s~33m/s), 강(33m/s~44m/s), 매우강(44m/s~54m/s), 초강력(54m/s 이상)으로 구분한다. 최근 10년간 자연재해 중 태풍으로 인한 피해는 1조 6825억원으로 우리나라 자연재해 총피해액인 3조 6280억의 46%를 차지하며, 원인별로 가장 큰 피해를 야기하며, 또 태풍 루사, 매미는 단일 재해로는 최대규모로 알려져 있다. 태풍으로 인한 재해는 호우, 강풍, 풍랑으로 인한 피해가 동시에 발생하기 때문이며, 재해에 대한 대비 활동도 복합적으로 이루어져야 한다. 재해예방 측면에서 재해가 우려되는 기상 상황(호우, 강풍, 태풍 등)이 예측되고, 예측된 기상상황 하에서 피해 정도를 추정할 수 있다면 재해 예방을 위하여 적절한 대비를 취할 수 있을 것이다. 태풍은 적도부근 태평양에서 발생하여 이동하는데, 이동경로와 태풍강도는 기상 상황에 따라 변동이 심하므로, 태풍으로 인한 재해를 예측하고 예방하기 위한 대비에도 어려움이 있다. 또 태풍에 대한 기상특보는 태풍의 진로, 크기, 강도를 중심으로 강우량과 최대풍속이 예보되는데, 이것만으로 피해정도를 예측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서 우리나라에 직접적인 영향을 미친 태풍을 대상으로, 태풍시 발생한 호우와 풍속이 태풍으로 인한 피해 규모와 관련이 있는 지 여부를 평가하고, 이들 관계를 밝히고자 한다.
최근 빈번히 발생하고 있는 슈퍼 태풍과 집중호우로 인해 크고 작은 침수피해가 발생하고 있다. 우리나라는 4대강 사업을 통해 주요 국가하천에 대한 정비를 마친 바 있으나 이후 지속적으로 변화하는 하천 환경에 대한 홍수예측 모형의 반영은 미비한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 본류 및 지류의 최신 단면자료를 수집하여 수리학적 홍수예측모형에 반영하고자 하였다. 또한, 기존의 모형에 비해 정확도를 개선할 수 있는 방안을 모색하여 적용성을 검증하고 이를 반영한 수리학적 홍수예측 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 낙동강 본류 및 주요 지류에 대한 최신 횡단면 측량자료를 활용하여 1차원 수리학적 홍수예측 모형을 구축하고 2012년 태풍 산바 사상에 대한 검보정을 실시하였다. 대상구간은 안동조정지댐으로부터 낙동강 하구둑 하류 8km지점이며, 상류단 경계조건은 안동조정지댐 방류량을 입력하고 하류단 경계조건은 가덕도 조위관측소의 조위를 활용하였다. 또한, 반변천, 내성천, 위천, 감천, 금호강, 황강, 남강 등 7개 지류에 대한 하도를 하도추적이 가능한 네트워크 모형으로 구축함으로써 지류에 대한 홍수예보에 활용할 수 있도록 하였다. 낙동강 본류의 하도 길이는 340km, 824개의 단면으로 구성하였으며, 지류를 포함한 전체 하도 길이는 572km, 1,570개의 단면으로 구성하였다. 또한, 낙동강 본류에 위치한 8개의 다기능보와 지류에 위치한 횡단구조물의 반영을 위해 다기능보의 제원 및 하천기본계획을 참고하여 내부경계조건으로 활용하였다. 본 연구에서 구축된 낙동강 본류 및 지류의 수리학적 홍수예측 모형을 낙동강 유역에 대한 홍수주의보 및 홍수경보 등 홍수특보 발령 업무에 활용함으로써 정확한 홍수예보가 가능하도록 하였다.
집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
고해상도 전자기후도 기반의 농가맞춤 조기경보서비스를 구현하기 위해서는 실측기상자료가 없는 곳의 평년기후를 복원해야 한다. 일별 기상자료 복원에 드는 시간과 노력을 절약하기 위해 간이산출방식이 널리 사용되어 왔는데, 본 연구에서는 이렇게 간소화된 방식을 통해 제작된 평년 기후값이 어느 정도의 오차를 수반하는지를 분석하기 위하여, 평년기간(1981-2010)에 대한 일별 기상 값을 모두 복원하고, 이를 '시간적', '공간적' 간소화를 진행한 평년기후값과의 비교를 통해 기상위험의 예측 결과의 차이에 대해 분석하였다. 이를 위해 여러 재해관련 지수 중에서 많은 종류의 기상자료를 필요로 하는 농업가뭄지수를 이용하였으며, 섬진강 유역 일대의 10개 시군을 선정하였다. '시간'규모를 간소화한 평년 값은 30개년(1981-2010)에 대해 일별로 평균한 값을 이용하여 고해상도 분포를 제작하였으며, '공간'규모를 간소화 평년 값은 실험지역에 대하여 집수역 단위로 제작한 평년 값을 이용하였다. 먼저 '잔여수분지수'의 경우 '시간'규모 간소화 평년 값의 경우 과대 추정되었으며, '공간'규모 간소화 평년 값의 경우 과소 추정되는 경향을 나타냈다. 또한 2017년 1월부터 7월까지의 가뭄지수를 제작한 결과, 평년 자료 별로 가뭄의 정도를 모의한 결과에 차이가 있었으며, 지역적인 편차 또한 확인 되었다. 본 연구를 통하여 '간소화'된 제작방식을 통한 평년 기후 값이, 이를 이용해 재해위험을 산출한 결과에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다.
기상위험에 선제적으로 대응할 수 있도록 하기 위하여 농장별 정밀 날씨추정, 작목별 기상위험의 알림과 대응지침의 전달 등 개별 농가 단위의 농업기상위험 관리 기술이 본 연구의 선행 성과물로 개발된 바 있다. 현재 470 자원 농가와 950농장을 대상으로 시군 단위로 관내 농장의 날씨와 기상위험 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 GIS 기반 분포형 경보 시스템이 구축되어 현업 서비스가 운영 중이다(http://www.agmet.kr). 그러나 모든 농가를 서비스 대상으로 하다 보니 많은 작목과 기상위험요소가 나열되어 개별 농가가 시스템에 접속하여 자기 농장만의 농업기상위험 정보를 확인하기에는 불편한 사항이 많다. 따라서 개별 농장별로 정보 확인 편의성을 위하여 휴대전화 번호만을 이용하여 자기 농장만의 날씨, 작목의 생육단계, 작목 기상위험을 최대 미래 9일까지 조회하고, 기상특보 및 기상위험 주의, 경보 수준을 알림 정보로 제공받을 수 있는 농업기상재해 조기경보 모바일용 어플리케이션을 개발하였다. 스마트폰으로 본 시스템에 접속하여 농장별 날씨와 재배작목의 생육단계, 생육단계별 기상위험과 대응지침을 제공 받는 등 농장별로 특화된 기상위험을 사전 경고 정보로 신속하게 확인할 수 있다. 자기 농장만의 과거부터 미래까지 날씨와 기상위험을 단순하고 보기 쉽게 정리하여 농가에 제공함으로써 기존의 GIS 기반 기상위험 분포형 경보 시스템이 가진 정보 접근 불편함을 해소하였다.
호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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