기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.
열대 강우 관측 위성(TRMM: Tropical Rainfall Measuring Mission)에서 관측된 자료가 한반도에서 발생한 호우 특성을 얼마나 잘 나타내 주는지를 알아보기 위하여 1998년과 1999년 여름철 호우 사례에 대해 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 집중 호우를 동반한 비 구름대의 높이, 강수형태, 비 구름의 수직 분포 및 수평 단면도 상의 강우 분포를 조사하였으며, TRMM/PR 관측 강우 강도와 지상에서 관측된 자동기상관측 장비(AWS: Automatic Weather System)에서 관측된 값을 비교하였다. GMS-5 IR1과 AWS 지상관측 자료와 비교해 볼 때, TRMM/PR 관측자료는 기존의 자료로는 알 수 없는 강수 형태, 비 구름대의 높이 등에 대한 정보를 쉽게 제공해 주었으며 특히 비 구름대 내부에서의 강우강도 분포와 연직 발달 정도를 잘 묘사했다. 또한 위도-경도별 강우강도의 단면분포에서는 지형 효과에 의한 강우 특성도 알 수 있었다. TRMM/PR 관측 강우강도 값은 AWS 관측치에 비해 6 mm/hr 이하에서 더 많이 관측되었으며, 전체적으로는 지상 관측에 비해 적게 관측되는 경향을 보였다.
물 수요 및 공급 체계를 바탕으로 수급 상황에 대한 판단을 위해 일반적으로 물수지 분석을 이용하고 있다. 물 수급 체계를 기반으로 하는 물수지 분석은 분석 대상유역의 물 수요를 고려하여 공급 가능량을 판단한 후 두 가지 인자 간 상호 비교를 통해 물 부족 여부를 판단하는 과정이라 할 수 있으며, 가장 대표적인 사례는 수자원장기종합계획에서의 물 수급 전망 분석 과정이라 할 수 있다. 수자원장기종합계획의 물 수급 전망에서는 미래 우리나라에서 예상되는 물 수요를 예측하고 수문조건에 따른 공급 상황과의 비교 검토를 통해 시공간적 물 부족 현황을 제시하고 있다. 수자원장기종합계획에서는 공급량 조건을 검토하기 위한 방법으로 기상청, 국토해양부, 한국수자원공사 등 다양한 기관에서 관측된 강우자료를 강우-유출모형에 적용한 후 산정된 자연유출량을 기반으로 물수지 분석을 수행하고 있다. 수자원장기종합계획과 같이 미래 우리나라의 물 수급 상황을 분석하고 이를 바탕으로 제시된 시공간적 물 부족 정보의 신뢰성을 높이기 위해서는 기본적으로 지역 또는 유역별 강우 발생 특성에 대한 정확한 고려가 기반이 되어야 한다. 그러나 현재 수자원장기종합계획 수립 과정에서 이용하고 있는 강우 관측지점의 공간적 분포를 살펴보면, 도서 및 해안지역의 경우 관측소의 밀도가 상대적으로 매우 빈약한 한계를 포함하고 있으며, 대부분 내륙 지역에 관측소가 집중된 현상을 보이고 있다. 이와 같은 상황에서 강우 관측자료를 이용한 분석을 수행할 경우 도서 및 해안지역에 대한 강우 발생 특성의 정확한 반영이 어려울 수 있으며, 이는 물 부족 분석 결과의 정확도 측면에서도 문제점으로 지적될 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 기상청에서 운영 중인 자동기상관측지점(Automated Weather Station, AWS)의 관측자료를 이용하는 방안을 검토해볼 수 있다. AWS 지점은 내륙 및 도서 해안지역에 관계없이 고른 관측소 분포를 보이고 있으므로 이를 고려할 경우 기존 관측지점에서 한계로 지적된 부분을 충분히 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 생산되고 있는 AWS 관측자료를 수집한 후 이를 수자원장기종합계획의 물수지 분석과 동일한 분석 과정에 적용하였으며, 그 결과에 대한 검토를 통해 국가 수자원계획의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.
한반도 중서부 지역의 1998년 8월 5~6일 집중호우 사례에 대하여 GMS-5 IR1 밝기온도(CTT: 구름꼭대기 온도)와 AWS 지점 강우량 사이의 관계성을 조사하였다. 이 연구에서 AWS 시간 강우량일나 반시간 누적 강우량 보다 15분 누적 강우량을 이용하였을 때 연구지역의 강우강도와 강우영역이 중서부 지역 집중호우의 시간적 변화를 보다 자세히 묘사하고 있음을 발견하였다. 강우영역과 강우강도의 시계열 자료에서 일관되게 낮은 강우영역(20~25%)과 강한 강우강도(6~9mm/15 min)를 보여주는 8월 6일 0030-0430 LST 기간을 집중호우 기간으로 선택하였다. 그리고 이 집중호우 기간에 대하여 AWS 15분 강우량과 지상관측지점에 대응되는 CTT를 비교하였다. 위 비교에서 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 -0.3으로 낮게 나타났으며, 강우가 관측된 AWS의 대부분이 분포하고 있는 CTT가 -5$0^{\circ}C$ 이하에서 강우확률은 약 30%에 불과했다. 그러나 위성영상의 위치 보정을 위하여 영상을 남쪽으로 2~3 격자 그리고 서쪽으로 3 격자 이동시켰을 때 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 통계학적으로 의미있는 -0.46으로 나타났다. 그리고 강우가 관측된 AWS도 대부분이 보다 낮은 CTT 영역(-58$^{\circ}C$ 이하)에서 발견되었다. 그러나 이 영역에서의 강우확률은 원래 영상의 값과 비교할 때 큰 변화가 없었다. 심지어 일부 구간에서 CTT의 변화를 고려할 때도 강우확률은 CTT가 -58$^{\circ}C$ 이하에서 50~55%로 나타났다.
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.
수문모형을 구동하는데 있어 가장 중요한 입력자료 중 하나가 강우 관측자료라고 할 수 있다. 지금까지 강우 관측자료는 지상 우량계의 관측자료를 공간적으로 평균하여 사용하는데 의존하였으나, 최근에는 높은 시 공간적 해상도로 제공되는 강우레이더 자료의 활용도가 증가하고 있다. 그러나 강우레이더 관측자료는 우량계를 통해 직접적으로 관측되는 지점 강우자료와는 달리 레이더 반사도를 이용한 추정치이기 때문에 QPE(Quantitive Precipitation Estimation) 산정 시 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 해당지점의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공하는 지점강우량을 이용한 보정작업을 수행하여야 하며, 현재 다양한 기법을 적용한 강우레이더 자료의 보정 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 2010년 대표 강우사상에 대한 TM자료를 이용한 지상관측자료 분포도 AWS자료를 이용한 지상관측자료 분포도· TM+AWS자료를 모두 이용한 지상관측자료 분포도를 각각 구하였다. 그리고 각각의 분포도와 비슬산 강우레이더 관측소에서 관측한 레이더 자료와 비교 분석하여 레이더 자료와 지상관측 자료를 통계적 객관 분석법인 SOA(Statistical Objective Analysis)방법에 적용하여 강우자료를 보정하고, 기존 레이더 강우 보정기법과의 비교를 통해 그 적용성을 검토하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.39-47
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2017
현재 국내에는 무인 관측소인 AWS를 포함하여 많은 지상 강우 관측소를 통해 강우 데이터를 생성하고 있으며, 최근 국토해양부에서는 국내 최초로 대구 비슬산에 이중편파 강우레이더를 설치하여 운영 중에 있으며 이를 통해 전국적으로 강우강도와 강우의 분포를 추정하고 있다. 일반적으로 AWS의 경우 실제 지면에 내린 강우량을 직접 측정하므로 실제 강우량과 근사한 값을 갖지만 AWS의 개수가 적어 강우의 공간분포를 확인하기에는 불충분하다. 반면에 레이더의 경우 광범위하게 측정할 수 있으나 강우 강도와 반사율의 관계식을 통해 강우량을 측정하기 때문에 실제 지면에 내린 강우량과 는 다소 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 시간적 공간적 강우강도 및 분포를 확인하는데 이점이 있는 레이더 강우 자료와 실제 강우량과 근접한 지상 관측소에서 측정한 강우자료를 사용하여 두 자료에 대한 선형모형을 적용하고, 이 선형모형으로 설명되지 않는 오차에 대해서 공간구조를 가정하여 AWS의 강우자료가 없는 지역의 지상강우량을 추정하여 지상 강우 필드를 생성하였다.
최근에 산악지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있고, 2009년에는 북한의 무단 댐방류로 인해 인명피해가 발생함에 따라서 산악이나 북한 지역과 같은 지역의 모니터링이 필요하게 되었으며, 강수량의 기후학적 분포의 특성과 같은 장기적인 강수량 정보가 필요하게 되었다. 레이더는 넓은 영역에 대해서 시 공간적으로 고해상도의 자료를 제공할 수 있기 때문에 국지 규모의 단시간 강수량 정보를 제공하는데 유용하다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기존의 층운형 Z-R 관계식(Z=$200R^{1.6}$, Marshall-Palmer, 1948)을 이용한 레이더 강우강도 산출에서 과소추정 문제를 개선하기 위해 레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rain rate; RAR) 산출 시스템을 개발하여 현재 운영하고 있다. RAR 산출 알고리즘은 각 레이더에 대해서 레이더 강우강도와 지상 AWS 우량계 자료를 비교하여 실시간으로 Z-R 관계식을 산출하여, 레이더 반사도를 강우강도로 변환하고, 이를 합성하여 한반도 영역에 대해서 강우강도 정보를 제공한다. 2010년에는 RAR 자료와 지상 AWS 우량계 자료를 이용하여 레이더-AWS 누적강수량을 산출하는 시스템을 구축하였으며, 현재 시험운영 중에 있다. 본 연구에서는 레이더-AWS 누적강수량의 정확도를 평가하기 위해서 2009년에 대해 레이더-AWS 누적강수량 자료와 지상 AWS 누적강수량 자료에 대해 RMSE, Bias 등의 통계값을 산출하였으며, 북한 지역에 대한 적용가능성을 분석하기 위해서 레이더 관측 반경 내의 북한 지역의 GTS 지점 자료를 이용하여 사례 분석하였다. 본 연구는 레이더 자료를 이용한 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 모니터링을 통하여 이러한 지역의 사고에 대비할 수 있고, 기후학적인 강수량 정보 제공 및 향후 유역별 레이더 면적강수지도 시험판 개발을 통하여 수문 기상 분야에 적용하여 효과적인 물관리에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
차량용 강우 센서는 강우측정이 어려운 지역의 강수량 측정이 가능하고, 실시간으로 강우정보를 생성해 내기 때문에 차세대 강우측정기로써 전망이 기대된다. 차량용 강우 센서는 일반적인 강우관측기와 달리 물 입자가 커질수록 빛의 산란이 크게 일어나는 현상을 이용한다. 산란이 크게 일어나면 강우 센서에 입력되는 값이 줄고 이는 강수가 높다는 것을 의미한다. 강우가 발생하면 자동차 전면 유리창에 부착된 강우 센서가 감지하는 우적량을 강우량으로 환산하는 방법을 통해 강우량을 산정한다. 강우가 쌓이고 나서 나중에 그 값을 측정하는 것이 아니라 즉시 그 값을 계산하여 강우량을 산출해야하기 때문에 단계가 복잡하다. 수식이 복잡할수록 오차가 발생할 확률도 크고 처리 속도도 느려지기 때문에 W-S-R 관계식을 이용하여 복잡한 수식을 간단하게 정리할 필요가 있다. AWS 기상관측소와의 비교 분석을 위해 차량에 우량계를 장착하였으며 W-S-R 관계식을 통하여 상관관계 분석하여 회귀식을 도출 한다. W-S-R 관계식이라 함은 와이퍼의 속도관계(W), 강우센서(S), 실제 강우(R)을 의미한다. 여기서 와이퍼의 속도관계는 와이퍼의 한 번 이동 했을 시 실제 강우는 실내강우발생 장비를 제작하여 10~80mm의 강우를 발생시키고 그 값은 우량계로 관측한다. 본 연구에서는 물 입자의 산란과 차량용 강우 센서 간의 관계식 도출과 W-S-R 관계식을 이용하여 실제 강우 정보와의 상관관계를 위한 분석을 통한 회귀식 개발을 목표로 한다.
본 연구는 AWS 관측강우정보를 이용하여 실시간 유량예측을 수행할 경우 적용가능한 예측선행시간 및 정확도를 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 남한강 상류유역을 대상유역으로 선정하였으며 2006~2009 홍수기간에 대해 SURF 모형을 구축하였다. 관측유량 자료동화 수행 유무에 따른 모의유량은 관측유량을 잘 모의하며 유효성지수를 이용하여 자료동화 효과를 분석한 결과에서 충주댐 32.08%, 달천 51.53%, 횡성 39.70%, 여주 18.23%가 개선된 것으로 나타났다. 첨두유량 발생시간 이전 가상의 현재시점까지의 AWS 관측강우정보를 이용하여 유량예측 적용성을 평가한 결과 허용오차 20% 범위 내에서 첨두유량은 충주 11시간, 달천 2시간, 횡성 3시간, 여주 5시간, 유출용적은 충주 13시간, 달천 2시간, 횡성 4시간, 여주 9시간 이내에서 예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 유역의 지체효과로 인해 관측강우만을 이용하여 적정 예측시간에 대해서 실시간 첨두유량 예측이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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