• Title/Summary/Keyword: 가뭄 예보

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Change analysis of future streamflow in South Korea using the HSPF model (HSPF 모형을 이용한 미래 남한 유출량 변화 분석)

  • Park, Jihoon;Cho, Jaepil;Jung, Imgook;Choi, Kyuhyun;Cho, Hyo seob
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.396-396
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 HSPF(hydrological simulation program-FORTRAN) 모형을 이용하여 기후변화에 따른 남한의 유출량 변화를 분석하는 데 있다. 상세화 작업을 수행한 13개의 GCM(global climate model)을 이용하여 기후변화 시나리오를 구축하여 미래 유출량을 추정하는 데 사용하였다. 미래 유출량을 생산하기 위해 앞에서 선정한 13개 GCM을 사용하여 수문기상자료를 구축하였다. 모의기간은 S0: reference period (1976-2005), S1: near future period (2011-2040), S2: mid-century period (2041-2070), S3: distance future period (2071-2100) 총 4개로 구분하였다. 공간적으로는 109개 중권역을 대상으로 HSPF 모형을 모의한 다음 최종적으로 남한을 대상으로 분석하였다. HSPF 모형의 매개변수 보검정은 장기간의 일별유량자료가 구축된 총 6개 댐 상류유역을 선정하여 수행하였다. 유출량은 기본적으로 강수량과 증발산량에 굉장히 영향을 받으며, 미래 수문기상자료를 분석한 결과 남한의 강수량과 증발산량이 모두 증가하는 경향을 보인다. 다만 강수량의 상대적인 변화가 증발산량의 변화보다 크기 때문에 전반적으로 미래 유출량을 증가하는 것으로 분석되었다. 특히 미래 강수량은 미래 변동성이 굉장히 큰 특징을 가지고 있으며 이러한 이유로 미래 유출량의 변동성도 큰 것으로 분석되었다. 계절적으로 살펴보면 여름과 가을의 미래 유출량이 증가하고 겨울에는 감소하는 것으로 분석되었다. 가을과 겨울의 변동성이 매우 큰 특징을 보이며 미래 극한 홍수와 가뭄의 출현 빈도가 높아질 것으로 보인다. 본 연구 결과는 남한의 기후변화 적응 대책을 수립하는 데 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

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Utility of Deep Learning Model for Improving Dam and Reservoir Operation: A Case Study of Seonjin River Dam (섬진강 댐의 수문학적 예측을 위한 딥러닝 모델 활용)

  • Lee, Eunmi;Kam, Jonghun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.483-483
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    • 2022
  • 댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

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Analysis of the soil moisture data on interannual variation in mountain area (산지 토양수분 관측자료 경년변화 특성 분석)

  • Kim, Kiyoung;Lee, Yeonkil;Jung, Sungwon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.192-192
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    • 2018
  • 토양수분량은 가뭄, 홍수 및 갈수 예보, 유출 해석, 작물의 소비수량 산정과 같이 국가 물 관리 및 수자원 계획 및 개발 등의 목적으로 활용되고 있다. 또한, 생태수문학의 중요한 인자로써 식생의 성장 및 변동의 원인과 결과를 동시에 제공한다. 이는 대기의 상호작용 및 총체적인 물 수지와 관련되며 지표면의 침투, 증발산, 오염물의 이송 및 생태계에도 중요한 인자로 활용된다. 토양수분량은 수자원 부존량에 차지하는 비중은 매우 적지만 대상유역의 유출기구 특성을 지배하는 주요인자로 작용하여 홍수량의 규모에 크게 영향을 미친다. 미국 등 여러 선진 외국에서는 오래 전부터 토양수분에 대한 이론적인 개념을 정립하여 토양수분량을 정기적으로 관측해 오고 있다. 우리나라 또한 토양수분량 관측을 하고 있으며, 주로 농업목적으로 토양수분량 관측소가 운영되고 있다. 그 중 기상청에서는 주로 농업기상관측 항목에 포함하여 농업기상관측소를 운영하고 있으며, 농촌진흥청에서는 농작물의 생육 목적으로 토양수분량 자료를 관측하고 있다. 하지만, 유역 단위의 가뭄과 물 순환을 규명하기 위한 연구가 부족하여 최근 국토교통부에서는 유역 단위의 토양수분량 자료생산 연구를 계획하고 있다. 유역 단위의 토양수분관측의 어려움은 주로 산지에서 발생하는 토양수분의 변동이다. 이는 사면의 유출과 식생의 영향 및 기반암의 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 청미천(수레의산)과 설마천(감악산) 산지 사면에 설치된 유전율식(TDR, Time Domain Reflectometer)장비로 관측된 최근 3년간(2015~2017)의 데이터를 이용하여 경년변화특성을 분석하였다. 분석 결과는 유역의 물 순환을 규명하는데 가장 중요한 연구로써 활용될 것으로 기대된다.

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Analysis of Rainfall-Distribution-Runoff Rate During the Flood Gate Outflow Period After Completion of Daecheong Dam Construction Project (대청댐 준공이후 수문방류기간중 강우량-강우분포-유출율 분석)

  • Kang, Kwon-Su;Lee, Kyu-Tak;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.358-358
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    • 2018
  • 대청댐은 준공이후 현재까지 37년의 수문자료가 축적되었으며 총 43회의 수문방류를 하여 연간 1.16회의 수문방류를 시행하였다. 본 연구에서는 그동안 수문방류와 지속적으로 최신화한 K-water 저류함수법을 이용하여 수문방류기간중 총강우량 현황과 강우량에 따른 11개의 강우분포형(증가, 감소, 증가감소, 균일, 감소증가, 증가계단, 감소계단, Huff1, Huff2, Huff3, Huff4)의 현황분석, 강우량별 분포형별 유출율을 분석하여 금년도 및 향후 발생이 예상되는 홍수시 수문방류결정에 활용하기 위함이다. 홍수발생 원인을 살펴보면 홍수기 초반에는 장마전선으로 인한 강우가 원인이며, 장마가 끝난 7월말~8월경에는 태풍의 영향을 받는다. 또한, 최근 엘리뇨 및 라니냐 현상의 출현에 따른 기후변화 및 이상기후의 영향으로 예측이 어려운 국지성 돌발호우의 증가로 홍수관리에 어려움을 겪기도 한다. 그러나 최근 가뭄발생이 잦아 우리나라 전역에 가뭄피해가 발생하고 있으며 또한, 홍수기에도 많은 강우가 내리지 않아 2013년 이후에는 수문방류 실적이 전무한 편이다. 홍수로 인한 재해는 인명피해 및 재산피해를 동반하는 우리나라에서 가장 심각한 재해중의 하나이며, 재해예방을 위한 홍수예보는 강우예측과 유출해석으로 나뉠 수 있다. 강우예측은 정교한 강우모형과 기상전문가의 몫이며, 정확한 유출해석은 수문학자들에 의한 연구과제였다. 우리나라 홍수유출해석에 주로 사용되는 모형은 저류함수법이며, 1961년 일본의 Kimura에 의해 창안된 이래 여러 학자들에 의한 다각도의 모형개선을 통해 수차례 모형 성능 향상이 되었다. 그동안 축적된 홍수수문자료를 바탕으로 대청댐 준공이후 수문방류기간중 강우량-강우분포-유출율 관계를 통해 강우량별, 강우분포별, 매개변수별, 유출율, 홍수조절율에 대한 통계분석 및 상관분석을 시행하여 향후 발생가능한 홍수관련 업무에 활용하고자 한다. 또한, 수문방류기간중 호우원인(장마전선, 태풍, 국지성홍수 등)에 대한 분석을 시행하고 호우사상별 매개변수를 산정하여 해당 호우에 대한 특성을 파악하고자 한다.

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Spatio-temporal enhancement of forest fire risk index using weather forecast and satellite data in South Korea (기상 예보 및 위성 자료를 이용한 우리나라 산불위험지수의 시공간적 고도화)

  • KANG, Yoo-Jin;PARK, Su-min;JANG, Eun-na;IM, Jung-ho;KWON, Chun-Geun;LEE, Suk-Jun
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.22 no.4
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    • pp.116-130
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    • 2019
  • In South Korea, forest fire occurrences are increasing in size and duration due to various factors such as the increase in fuel materials and frequent drying conditions in forests. Therefore, it is necessary to minimize the damage caused by forest fires by appropriately providing the probability of forest fire risk. The purpose of this study is to improve the Daily Weather Index(DWI) provided by the current forest fire forecasting system in South Korea. A new Fire Risk Index(FRI) is proposed in this study, which is provided in a 5km grid through the synergistic use of numerical weather forecast data, satellite-based drought indices, and forest fire-prone areas. The FRI is calculated based on the product of the Fine Fuel Moisture Code(FFMC) optimized for Korea, an integrated drought index, and spatio-temporal weighting approaches. In order to improve the temporal accuracy of forest fire risk, monthly weights were applied based on the forest fire occurrences by month. Similarly, spatial weights were applied using the forest fire density information to improve the spatial accuracy of forest fire risk. In the time series analysis of the number of monthly forest fires and the FRI, the relationship between the two were well simulated. In addition, it was possible to provide more spatially detailed information on forest fire risk when using FRI in the 5km grid than DWI based on administrative units. The research findings from this study can help make appropriate decisions before and after forest fire occurrences.

Transition and prospect of quantitative indexes for integrated water management (통합물관리 정량지표의 변천과 전망)

  • Jae Sung Jung;Jin Keun Song
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.441-441
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    • 2023
  • 통합물관리는 2000년 이전부터 필요성이 논의되다가 2019년 물관리기본법이 제정·시행되면서 수량, 수질, 수생태, 방재 등 분야의 물관리 통합이 단계적으로 추진되고 있다. 수자원장기종합계획, 물환경관리 기본계획, 국가물관리기본계획, 4대강별 유역물관리종합계획 등이 수립되거나 수립중에 있다. 2021년 6월에 수립된 국가물관리기본계획에서는 통합물관리 정량지표들을 물환경, 물이용, 물안전, 물산업, 거버넌스의 5개 분야로 구분하여 제시하였고, 4대강 유역물관리종합계획(안)에서는 국가기본계획의 지표들을 근간으로 유역별 특성을 고려한 정량지표를 설정하고 있다. 수자원장기종합계획부터 유역물관리종합계획까지 통합물관리 정량지표들의 변천 내용과 현황을 검토하였다. 수자원장기종합계획(2016~2020)의 전략과 목표는 "①맑은 물 공급: 급수보급율, 관망 복선화율, 댐 부족량 공급기준, 비상급수 피해인구, 스마트시티 음용률, 누수율 저감, 물 기본법 제정, ②홍수안전 기반구축: 하천기본계획, 하천정비, 수해금액, 도시하천 종합치수대책 수립, 국가하천 홍수예보 지점, 홍수예보시간 단축지점 비율, ③친수환경 조성: 하천유지유량, 하천 이용객, 어류종 및 철새종 증가, ④수자원산업 및 기술개발: 일자리, 수자원산업 육성제도, 해외수주액, 외국 MOU, 국제회의, 남북공유하천 협의"이었다. 물환경관리 기본계획(2016~2025)의 전략과 목표는 "①물순환 체계: 불투수면적률 25% 초과지역, ②깨끗한 물 확보: 상수원 수질달성, ③생태계 서비스 증진: 수생태계 건강성 달성, ④물환경 기반 조성: 산업폐수 유해물질 배출저감, 상수원 4대강 보의 총인 농도와 남조류 세포수, ⑤경제·문화적 가치 창출: 국민체감 만족도"이었다. 국가물관리기본계획에서는 "①물환경: 하천·호소 목표수질 달성률, 수생태계 건강성 B등급 이상 비율, ②물이용: 수돗물 만족률-직·간접 음용률, 노후 상수관로-하수관로 개량, ③물안전: 가뭄피해 인구, 홍수피해 인구-피해액, 댐안전성 강화율, ④물산업: 물관리 R&D 예산, 수량·수질·수생태 통합측정 중권역 비율, 물산업 매출액의 수출액 비중, 한국 주도 국제협력 의제, ⑤거버넌스: 미정"을 계획지표로 하였다. 유역종합계획에서는 4대강별로 거버넌스를 포함하여, "①물환경: 국가계획지표, 주요 상수원 수질, ②물이용: 노후 상하수관로 개량, 지방상수도 유수율, ③물안전: 한해 인구, 수해 인구-피해액, 하천정비율, ④물산업: 물산업 일자리 창출, ⑤거버넌스: 물포럼, 시민참여활동"을 정량지표로 고려하고 있다.

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Dry Season Water Quality Forecast using CE-QUAL-W2 Model in Han River (CE-QUAL-W2 모형을 이용한 한강수계 갈수기 수질전망)

  • Lee, Seungjae;Seub, Choibyoung;Cha, Keeuk;Kim, Jinwon;Park, Jaechung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.52-52
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    • 2015
  • 강수량이 적은 갈수기에는 하천수량이 적어 소량의 오염물질의 유입으로도 하천수질의 악화를 불러일으킬 수 있다. 특히 2014년에는 한강수계의 강수량이 예년의 46%정도이며 이로 인한 저수율은 예년의 75%정도로 저조하여 봄철 갈수기에 수질악화가 우려된다. 한강은 비교적 수질이 양호하여 녹조가 발생하는 일이 낙동강, 금강, 영산강보다 적으나 가뭄의 영향으로 하천수질 악화 및 녹조현상이 발생할 우려가 있다. 그래서 본 연구에서는 남한강과 북한강의 봄철 수질전망을 통한 녹조발생 위험도를 예측하고자 하였다. 수질예측에 사용된 모형은 미국공병단(USACE)에서 개발한 2차원 하천수리 수질모형인 CE-QUAL-W2이며, 본 연구에 이용된 CE-QUAL-W2는 K-water 통합수질예측시스템(SURIAN)을 이용하여 구축하였다. 연구 대상지역은 북한강의 소양강댐 하류와 팔당호지점, 남한강의 강천보, 여주보, 이포보 지점에 대해 조류농도에 대한 예측을 수행하였다. 미래 수질예측을 위한 유량 자료는 평년 빈도유량을 사용하였으며, 기상자료는 유사는 분석을 통해 과거기상과 가장 유사한 패턴을 보이는 년도의 기상자료를 사용하여 모형을 구동하였다. 2~4월 남한강과 북한강의 Chl-a농도에 대하여 2013~2014년 평균치와 2015년 수질예측치를 비교한 결과 북한강은 4월에 예년대비 최고 61% Chl-a 농도가 증가하는 것으로 나타났으며, 남한강은 2월에 Chl-a농도가 최고 106% 증가되는 것으로 예측되었다. 본 연구를 통해 2015년 봄철 갈수기 녹조가 예년보다 증가 할 것으로 나타났으며, 다른 수계보다 비교적 적은 농도이지만 주기적인 수질예측과 하천 모니터링을 통해 하천수질을 관리하고 수질오염을 예방하는 노력을 기울여야 할 것이다.

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Generation of Land Surface Model based Hydrometeorological Data using High Resolution Local Soil Properties in South Korea (국내 토양 특성을 반영한 지면모델기반 수문기상정보 산출)

  • Ryu, Young;Ji, Heesook;Bae, Hyedeuk;Lim, Yoon-Jin;Kim, Baek-Jo;Han, Gwang-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.525-525
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    • 2015
  • 국립기상과학원은 국가 물관리를 효율적으로 지원하기 위하여 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 지면모델 기반을 활용한 전국 수문기상 분석 및 예측정보 생산체계를 구축하였다. TOPLATS 지면모델에서는 토양, 식생 등을 표현하기 위한 다양한 매개변수들이 사용되고 있으며, 그 중에서도 토양 속성과 관련 매개변수들은 토양수분, 증발산 등의 수문기상요소 생산에 큰 영향을 미치고 있어 현실적인 토양 특성에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 국립농업과학원의 토양도 정보를 이용하여 TOPLATS 지면모델에서 요구되는 토양 속성 및 관련 매개변수를 산정하고 이를 모델에 적용하고자 하였다. TOPLATS 모델에 사용되는 토양 매개변수는 총 22개 이며, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 제공한 총 405개의 토양통에 대한 매개변수를 각각 산정하였다. TOPLATS 모델을 강제하기 위한 기상자료는 동네예보 분석자료, KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 분석자료, 입사 단 장파 복사량은 ASOS 관측자료를 기반으로 한 5km 해상도의 남한 격자자료이며, 2010~2013년 기간의 토양수분, 증발산량에 대한 검증 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 기존의 11개 토양속성정보로 산출된 결과와 비교 분석하여 추후 제시할 예정이며, 본 연구에서 산출된 국내 토양 특성을 반영한 고해상도 수문기상정보는 향후 홍수 예측 및 가뭄 평가에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

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Establishment of Corresponding Criterion for Flood Damage Mitigation Considering Dam Operation (댐운영을 고려한 지자체 홍수대응기준 수립)

  • Cho, Wan Hee;Park, Tai Hyun;Kim, Hyeon Sik;Lim, Dong Jin;Kim, Kwang Choen
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.452-452
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    • 2018
  • 최근에는 지구온난화의 영향으로 집중 호우, 가뭄 등 기상 이변이 빈번하게 발생하고 있어서 물 관리의 복잡성과 불확실성이 매우 높아지고 있다. 특히 중소하천은 하천의 경사가 급하고 하천길이가 짧아 홍수파의 이동시간이 짧기 때문에 홍수대비를 위한 시간이 매우 짧다. 국회예산정책처(2012)에 따르면 과거 5개년간(2007~11) 발생한 자연재해 피해 중 87%가 집중 호우 및 태풍에 의한 피해이며, 이 중 98.7%가 중 소규모 하천에서 발생하였다. 그러나, 중소하천 관리를 담당하는 지자체는 열악한 재정 여건으로 인해 예방보다 사후복구에 집중할 수밖에 없는 상황이다. 또한 최근 하천 고수부지에 주차장, 위락시설 등 공간적 활용이 증가함에 따라 홍수발생시 위험성도 증가하고 있어 예방 및 대응 중심의 홍수대응기준 수립이 시급하다. ICT 인프라를 이용하여 유관기관의 실시간 수문자료를 공유하고, 수집된 실시간 수문자료를 활용한 홍수분석 및 홍수대응 기준 대응기준 수립을 통한 예방적 재난대응 체계를 마련해야 한다. 이에 본 연구에서는 A지자체를 대상으로 홍수분석 모형을 구축하고, 구축된 모형의 계산결과를 활용하여 예상강우별 도달시간, 수위상승 등을 예측하고, 하천수위별 홍수대응기준을 수립하였다. 수위별 대응기준은 현장에서 계측되는 수위값을 기준으로 홍수예보기준, 하천기본계획의 제방고 및 주변 제약 사항을 고려하여 직접알람 기준으로 활용하였다. 특히 A지자체는 상류에 B댐이 위치하여 홍수시 B댐 수위 및 운영의 영향을 반영하는 홍수대응기준의 수립이 요구된다. 본 연구에서는 강우 시나리오별 모형분석을 통하여 예상되는 호우사항에 대한 홍수대응기준을 제시하였다. 향후 본 연구로 산정된 홍수대응기준의 지속적인 보완, 실시간 수문자료 공유체계 확대, 재해관련 책임기관과의 유기적인 기술교류 등을 통해 지자체 및 중소하천 홍수피해 저감을 위한 능동적인 홍수대응 체계 구축이 수행되어야 할 것이다.

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Bias-correction of near-real-time multi-satellite precipitation products using machine learning (머신러닝 기반 준실시간 다중 위성 강수 자료 보정)

  • Sungho Jung;Xuan-Hien Le;Van-Giang Nguyen;Giha Lee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.280-280
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    • 2023
  • 강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.

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