본 연구(II)에서는 2002년 8월 집중호우시 낙동강 유역에 대하여 강우예측 신경망 모형을 적용하였다. 예측된 3시간 선행 강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴을 잘 따르고 있었으며, 기존의 연구와 비교하여 선행시간을 감안하면 강우예측의 정확성이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한 동일한 유역의 실제 제방붕괴에 따른 범랑양상을 모의하였다. 이때 예측된 강우량 자료는 유역에서의 홍수량 산정을 위한 기본자료로 이용되었으며, 유역에서의 홍수량은 하도 및 제내지에서의 홍수범람 모의를 위한 경계조건으로 이용되었다. 모의결과는 실제 범람흔적과 하천에서의 홍수위 자료와 비교하여 잘 일치되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 집중호우나 태풍과 같은 이상강우의 강우예측에 대한 인공위성 자료의 실질적인 활용성을 제공하였으며, 위성자료를 이용한 강우예측 기법과 연계하여 국내 실정에 맞는 홍수유출 및 홍수범람 모형의 개발을 통합함으로써 홍수재해에서의 강우, 유출, 범람에 대한 체계적인 실무적용에 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.
정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
일반적으로 하천의 유량은 댐과 같은 수공구조물에 의해 조정된 유량으로 수자원계획을 위해서 필요한 자연유량과는 차이가 크다. 수자원계획을 수립함에 있어 자연 유입량 정보는 댐 운영과 수문분석을 위한 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 댐 유역 일유입량 모의기법을 위한 통합 모형을 개발하였다. 첫째, 장기 강우-유출 모형의 입력강우자료로 사용하기 위하여 평균 및 중앙값과 같은 통계적 모멘트를 효과적으로 재현하고 극치 강우량 재현에 유리한 불연속 Kernel-Pareto 확률분포 기반의 강우모의기법을 통하여 강우모의를 수행하였다. 둘째, SAC-SMA 장기 강우-유출 모형의 매개변수를 Bayesian MCMC 기법을 통하여 최적화하여 산정된 매개변수의 사후분포를 활용하여 댐 유입량 시나리오 도출하였다. 댐 유역을 대상으로 개발된 모형을 평가한 결과 자연유량과 통계적으로 유사한 특성을 가지는 시나리오를 생성할 수 있었으며, 물수지 분석 등과 같은 수자원계획을 위한 시나리오로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 유출 보정 알고리듬을 이용하여 개발한 분포형 강우 유출모형의 실제 유역에 대한 적용성을 평가하였다. 안동댐과 남강댐 유역에 대해 각각 우량계 관측자료와 레이더 관측 우량자료를 이용하여 분포형 강우-유출 모의를 수행하였다. 이전의 호우사상에 대한 유역 매개변수 보정 실시 후 보정된 매개변수를 이용하여 다른 호우사상에 대해 모형을 적용하였다. 안동댐 유역에 대해 흐름 군집화 결과를 제시함으로써 다방향 흐름 분배 알고리듬의 흐름추적에 대한 물리적 타당성을 입증하였다. 다방향 흐름 분배 알고리듬을 이용하여 정확도를 유지하면서 계산소요시간 단축이 이루어졌으며 실시간 유출 보정 알고리듬의 적용을 통해 좀 더 향상된 정확도를 갖는 결과가 도출되었다. 본 연구에서 개선된 유역 홍수관리를 위한 분포형 강우 유출 모형의 활용가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량은 관측강수량을 이용해 산정한 결과보다 큰 재현기간에서 관측유입량 자료를 빈도해석하여 산정한 확률홍수량과 더 근사한 결과를 보였다. 따라서, 비동질성 Markov 모형을 이용하여 보다 신뢰성 있는 수공구조물의 설계수문량 산정 등에 많이 활용될 수 있을 것으로 판단되며 수자원 개발시 불확실성 분석을 위한 입력 자료인 강수자료로도 활용이 가능할 것으로 판단된다.
극치 강우 자료는 정상성 빈도모델에서 효과적으로 구현되지 않는 비정상성 거동을 종종 보인다. 또한, 극치 사상의 확률밀도함수는 여름 장마와 태풍 등의 서로 다른 강우 패턴에 의해 2개 이상의 첨두를 가지는 혼합분포형태이다. 이러한 강우 패턴의 변화에 대해 Bayesian 이론을 활용한 비정상성 혼합분포(mixture distribution based nonstationary frequency, MDNF)모델을 제안하였다. 2개의 Gumbel 분포형이 혼합된 MDNF 모델은 Gumbel 분포형 매개변수 중 하나인 위치매개변수의 시변성을 효과적으로 설명한다. 제안한 모델의 성능평가를 위해 정상성 혼합분포모델과의 다양한 통계치 결과를 비교하였다. 정상성 혼합분포모델보다 전반적으로 향상된 성능을 보여주는 MDNF 모델을 통해 극치 강우 패턴이 비정상성을 보인다는 가정을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 shot noise process 기반 강우-유출 모형(이하 강우-유출 모형)을 이용하여 유출 앙상블 멤버를 생성하는 방법을 제안하였다. 아울러 제안된 방법을 적용하여 대림 2, 구로 1, 중동 빗물펌프장 등 3개 배수유역에 대한 유출 앙상블 멤버를 생성하고, 이를 관측 유출량과 비교해 보았다. 강우-유출 모형의 매개변수는 Kerby 공식, Kraven II 공식, Russel 공식 및 수정합리식의 개념을 이용하여 추정하였다. 강우-유출 모형 매개변수의 난수 발생을 위해서는 감마분포와 지수분포를 이용하였다. 특히, 감마분포의 경우에는 평균과 표준편차의 관계를 어떻게 설정하느냐에 따라 다양한 난수 발생이 가능함을 확인하였다. 생성된 유출 앙상블과 관측 유출량과의 비교 결과, 표준편차가 평균의 두 배인 감마 분포를 이용하여 만든 유출 앙상블이 관측 유출량을 가장 적절히 포괄함을 확인하였다.
The predictability of heavy precipitation over the Korean Peninsula is studied using THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. The performance of the six ensemble models is compared through the inconsistency (or jumpiness) and Root Mean Square Error (RMSE) for MSLP, T850 and H500. Grand Ensemble (GE) of the three best ensemble models (ECMWF, UKMO and CMA) with equal weight and without bias correction is consisted. The jumpiness calculated in this study indicates that the GE is more consistent than each single ensemble model. Brier Score (BS) of precipitation also shows that the GE outperforms. The GE is used for a case study of a heavy rainfall event in Korean Peninsula on 9 July 2009. The probability forecast of precipitation using 90 members of the GE and the percentage of 90 members exceeding 90 percentile in climatological Probability Density Function (PDF) of observed precipitation are calculated. As the GE is excellent in possibility of potential detection of heavy rainfall, GE is more skillful than the single ensemble model and can lead to a heavy rainfall warning in medium-range. If the performance of each single ensemble model is also improved, GE can provide better performance.
본 연구에서는 강우의 특성변화가 유출 특성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 구형펄스모형으로 모의시킨 강우를 선형저수지 모형과 Nash 모형에 유출모의하여 그 유출량에 대한 확률밀도함수와 강우의 확률 밀도함수를 비교하였다. 이를 통해 강우의 발생빈도, 강우강도, 지속시간이 유출에 어떻게 기여하는지에 대하여 파악하였다. 소규모 유역과 중규모 유역에 대한 영향을 분석하기 위하여 두 개의 대상유역을 선정하였다. 그 결과 강우의 발생빈도, 강우강도, 지속시간의 변화에 대하여 유출량이 다양한 특성을 보이는 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 향후 기후변화에 대한 영향을 평가하는데 적용될 수 있을 것이라 판단된다.
Two main sources of data, meteorological data and land surface characteristics, are essential to effectively run a distributed rainfall-runoff model. The specification and averaging of the land surface characteristics in a suitable way is crucial to obtaining accurate runoff output. Recent advances in remote sensing techniques are often being used to derive better representations of these land surface characteristics. Due to the mismatch in scale between digital land cover maps and numerical grid sizes, issues related to upscaling or downscaling occur regularly. A specific method is typically selected to average and represent the land surface characteristics. This paper examines the amount of flooding by applying the FLO-2D routing model, where vegetation heterogeneity is manipulated using the Manning's roughness coefficient. Three different upscaling methods, arithmetic, dominant, and aggregation, were tested. To investigate further, the rainfall-runoff model with FLO-2D was facilitated in Yongdam catchment and heavy rainfall events during wet season were selected. The results show aggregation method provides better results, in terms of the amount of peak flow and the relative time taken to achieve it. These rwsults suggest that the aggregation method, which is a reasonably realistic description of area-averaged vegetation nature and characteristics, is more likely to occur in reality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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