산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.
전 세계적으로 국지성 집중호우의 발생이 증가하고 있다(건설교통부, 2007 ; 김광섭과 김종필, 2008). 특히, 국내의 경우 급속한 도시화에 의한 기상 변화의 영향으로 서울 및 중소도시 지역에 집중호우의 발생이 크게 증가하였고, 산악지역에 발생한 강도 높은 집중호우로 인하여 돌발홍수의 발생 또한 급증하고 있다. 이처럼 집중호우는 단시간에 큰 강우강도를 동반하여 돌발홍수를 유발할 뿐만 아니라 잦은 발생으로 인하여 막대한 재산 손실과 인명 피해를 초래하고 있다(유철상 등, 2007a). 현실적으로 이러한 이상호우에 의한 피해를 원천적으로 방지하는 것은 불가능하다. 그러나 어느 정도(accuracy) 이상의 강우예측이 전제된다면 피해의 규모를 크게 줄일 수 있는 것이 또한 사실이다(유철상 등, 2007b). 집중호우로 인한 피해의 주범은 수 시간이내에 발생하는 돌발홍수로서 이에 대한 피해를 최소화하기 위해서는 정확한 초단기예측 강우가 절실한 상황이다. 이에 본 연구에서는 초단기예측 강우의 보정을 목적으로 G/R 비를 예측하였다. 먼저, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법을 개선하였다. 초단기예측 강우로 캐나다 McGill 대학교에서 개발된 MAPLE 예측강우를 사용하였으며, 이를 보정하기 위하여 칼만 필터를 이용하여 G/R 비를 실시간으로 예측하였다. 이러한 분석은 레이더 자료의 품질이 가장 양호할 것으로 판단되는 내륙지역을 대상으로 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다.
강우는 수문 순환에서 중요한 요소 중에 하나로 시 공간적 변동성이 크므로 정확한 공간 강우장의 파악이 요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간 해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1 km의 공간 해상도로 생성하였다. Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간 해상도 1 km)와 강우 자료의 관계성을 회귀식으로 나타냈고 상세화 기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화 기법을 사용하여 공간 강우장을 나타내었다. 우리나라의 공간 강우장 결과를 지점 자료를 기준으로 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 GDA 상세화 기법의 경우가 2009년(Bias=4.26 mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로 가장 잘 맞는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 우리나라의 공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우 레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.
해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계 산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 $1.59m\;s^{-1}$의 평균 제곱근오차와 $-0.35m\;s^{-1}$의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.
본 연구에서는 Z-R 관계식의 매개변수를 안정적인 값으로 실시간 예측하고자 확장 칼만 필터기법을 적용하였다. 이를 위해 Z-R 관계식의 비선형을 고려하여 확장 칼만필터로 매개변수 결정모형을 구축하였다. 상태-공간모형은Adamowski and Muir (1989)의 연구를 기반으로 구축하였다. 상태-공간 모형의 상태변수는 Z-R 관계식의 두 매개변수로 설정하였다. 결과적으로 칼만이득과 상태변수가 발산하지 않는 안정적인 모형을 구축하였다. 주목할 점으로는 기존 방법으로 추정된 과대 혹은 과소한 매개변수가 필터링 되어 일부 제거되었다는 것이다. 부적절한 매개변수의 적용은 물리적으로 비현실적인 강우강도 추정 결과를 불러일으키는 원인이기 때문에 이러한 결과는 정량적 강수량 추정측면에서 효과가 크다고 할 수 있다. 또한 확장 칼만 필터로 예측한 매개변수로 레이더 강우를 추정한 결과, 편의보정계수가 1.0에 근사하게 나타나 편의보정과정 없이도 지상 강우강도와의 평균적인 차이는 근소한 것으로 나타났다. 또한 기존 방법으로 레이더 강우를 추정한 결과보다 전반적으로 정확도 높은 강우 추정이 가능한 것으로 나타났다.
기온감률에 의한 고도보정만으로 표현되지 않는 산악지대의 한낮 기온 분포를 추정하기 위해 사면 일사효과모형이 사용되어왔으나 많은 경우 과다추정 경향이 나타났다. 그 원인을 찾고 기존 방법을 개선하기 위한 방안을 모색하기 위해 야외실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양집수역의 고밀도 관측망으로부터 2012~2013년의 맑은 날 1500 기온, 1100-1500 적산일사량, 그리고 평균풍속자료를 수집하여 분석한 결과 고도보정 기온추정오차는 풍속과 높은 상관이 확인되었다. 이 결과를 토대로 일사효과모형을 풍속가중치에 의해 보정하는 간단한 방법을 도출하였다. 이 새로운 방법에 의해 2012-2013 기간 중 맑은 날에 대하여 악양집수역 내 10개 검증관측지점의 1500 기온을 추정하여 실측치와 비교하였다. 또한 기존 고도보정 추정치 및 일사효과모형 추정치와도 비교하였다. 그 결과 고도보정에 의한 추정치의 오차특성인 편기성과, 일사효과모형의 과다추정 경향이 새로운 방법에 의해 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 현재까지 경험적인 방법으로 적용되어 왔던 G/R 비를 선형 회귀선, 원점을 통과하는 선형 회귀선 및 원점과 관측자료의 무게중심을 지나는 추세선 등으로 구분하여 이론적으로 검토하였다. 이러한 검토에는 독립변수로 어떤 강우자료를 선택하느냐에 따른 문제와, 무강우 자료의 고려여부에 따른 영향 검토가 포함되었다. 이렇게 검토된 내용은 2003년에 발생한 태풍 매미 사상에 적용하여 평가하였다. 마지막으로 본 연구에서 유도된 회귀선 및 추세선을 이용한 레이더 강우의 보정결과와 관측된 우량계 강우 사이의 RMSE를 비교함으로서 최적의 G/R 비를 선정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, 독립변수로 레이더 강우를 사용하는 것 보다는 우량계 강우를 사용하는 경우에 레이더 강우의 보정결과가 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 무강우 자료의 영향은 레이더 및 우량계 자료의 구조에 따라 다르게 나타나는 것으로 확인되었다. 마지막으로 유도된 선형 회귀선 및 추세선의 평가 결과, 홍수 유출해석을 주목적으로 한 경우에는 독립변수에 우량계 자료를 적용하여 유도된 원점을 통과하는 선형 회귀선의 기울기를 G/R 비로 사용하는 것이 무난할 것으로 나타났다. 이 경우 무강우 자료의 영향은 상대적으로 미미한 것으로 나타났다.
Reference Evapotranspiration Calculator Software (REF-ET)는 ASCE 및 FAO 기준증발산량을 포함한 총 17개의 FAO Penman-Monteith (PM) 방정식의 연산을 동시에 수행할 수 있는 프로그램으로서, 본 연구에서는 REF-ET에 대한 상세한 소개와 함께 기상관측소의 관측자료를 이용하여 REF-ET의 효용성을 논하였다. REF-ET는 각종 PM 방정식들에 대한 시일 월 단위 모의와 지역적 특성의 반영 및 결측자료에 대한 보정 등이 가능하다. REF-ET를 이용하여 서울 기상관측소의 29년간 증발산량을 모의한 결과, 일복사량에 주로 좌우되는 FAO24-Rd 식과 1957-Makk 식의 상관계수가 각각 0.89와 0.88로 높게 나타났으며, 이는 소형증발접시를 이용한 기준증발산량 관측값이 공기 동력학적 증발량만을 주로 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 또한 RMSE/bias 분석을 통해 기준증발산 방정식들에 의한 계산값이 증발접시로부터의 기준증발산량에 비해 다소 과대평가되는 현상을 나타내었으나, 이 경우에도 1957-Makk 식이 가장 정확한 것으로 나타났다. 일단위 시계열 분석시 1957-Makk 식은 여름철의 증발산량을 저평가하는 경향을 나타내었으나, 전체적으로 1.06 mm/day의 오차로 증발산량을 모의 가능하였다. 차후 기상관측자료의 정확도를 높이는 연구들과 REF-ET를 병행한다면, 해당 지역 및 기간에 대한 증발산량 모의 및 관련 특성인자를 파악하는 연구에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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