봄철은 강수량이 연평균의 13% 정도로 적어 건조한 계절이며, 영동지역에 대형 산불이 많이 발생했던 해는 풍속은 강하고 공중습도가 봄철 평균보다도 낮고 강수량도 상대적으로 적어 더욱 건조했다. 대형산불이 발생했던 날은 평균풍속, 최대풍속, 최대순간풍속이 5.9 m/s, 11.3 m/s, 20.9 m/s로 산불 발생일의 평균값보다 1.8 m/s, 3.0 m/s, 6.9 m/s 크게 나타나, 산불의 대형화와 기상요소는 밀접한 관계를 나타냈다.
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1415-1425
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2017
태풍은 강한 바람과 폭우를 동반하며 매년 한반도에 인명과 재산피해의 원인이 된다. 국내에서 발생한 자연재해 피해에서 태풍이 차지하는 비중이 높다. 태풍의 많은 피해는 폭우에 의해 발생하므로 태풍이 일 최대강수량에 미치는 영향을 정량적으로 살펴볼 필요가 있다. 일 최대강수량은 극치자료로 일반적으로 일반화극단치분포를 따른다. 연구자료로 1976년부터 2016년까지 한반도에 설치된 60개 종관기상관측장비에서 수집된 일강수량, 최대풍속, 평균풍속 자료가 사용되었다. 태풍이 온 기간을 제외한 일강우량 자료와 태풍이 온 기간을 포함한 일강우량 자료로 구분하여 일반화극단치모형에 적합시켰다. 모수추정방법으로 최우추정법과 L-적률추정법이 이용되었다. K-S검정과 $Cram{\acute{e}}r$ von Mises검정을 통해 모형의 적합도를 검정하였다. 추정된 모수를 기반으로 25년, 50년, 100년, 200년 재현수준을 계산하였다. 태풍기간 포함유무에 따른 재현수준을 비교한 결과 태풍은 강릉 인근의 동해안과 울산과 완도 인근의 남해안의 일 최대강수량에 영향을 미친다.
현재 수자원 분야에서는 기후변화와 이에 대비한 안정적인 물공급을 위한 수자원 계획이 요구되는 시점이다. 따라서, 신뢰성있는 장기간의 유량자료를 확보하기 위하여 추계학적 기상모의자료를 이용하여 유역의 장기간에 걸친 공간적인 유량자료를 생성하고자 하였다. 본 연구에서는 한강유역에 대하여 추계학적인 방법을 이용하여 장기간의 기상자료(강수량, 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도, 풍속)를 생성하였다. 기상모의생성을 위하여 WXGEN(Sharply와 Williams, 1990)을 이용하였다. 기상모의 발생순서는 우선 강수량을 독립적으로 모의생성하였다. 이후 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도는 약한 상관성을 가진다는 가정으로 모의생성한 후, 해당일의 강수유무를 기준으로 값을 조정하였다. 마지막으로 풍속은 독립적으로 모의생성하였다. 모의생성된 장기간의 기상자료를 장기유출모형인 SWAT-K의 입력자료로 활용하여 한강유역에 대하여 장기간의 유량자료를 모의 분석하였다. 이러한 연구는 추계학적 방법과 확정론적 방법의 연계적용으로 수자원 설계 및 계획에 적극 활용될 수 있을 것이다.
우리나라는 전체 강수량 중 절반 이상이 여름철에 집중되어 있으며, 그 중 전선형 강우와 같은 장마/집중호우와 저기압형 강우인 태풍이 동반하는 강우로 나뉠 수 있다. 태풍은 북태평양 부근에서 발생하며 중심 최대풍속이 17m/s 이상이며 폭풍우를 동반하는 열대성 저기압으로 정의된다. 태풍 관측 이래 우리나라에 영향을 준 태풍은 총 324개 이며, 연평균 3.1개가 영향을 미치고 있다. 태풍은 2010년 콤파스와 뎬무와 같이 많은 피해를 주기도 하지만 2009년과 같이 우리나라에 내습한 태풍이 없는 해도 있다. 이와 같이 태풍은 매 년 일정하게 내습을 하거나 영향을 미치지 않으며 무작위적으로 발생한다. 태풍의 발생확률은 설계강우량에 영향을 미치므로 이를 고려한 설계강우량 산정방법이 필요하며 태풍이 내습한 기간 중 가장 많은 강수량이 연최대치강우와 같아지는 횟수를 전체 자료기간으로 나눈 값을 발생확률로 설정하였다. 본 연구에서는 연최대치강우계열에서 태풍으로 인한 강우와 집중호우에 의한 강우로 분리하여 빈도해석을 실시하여 설계강우량을 산정하였다. 단일 모집단 분포를 이용하는 기존의 빈도해석 방법을 보완할 수 있는 혼합 분포함수를 이용하였다. 적용된 혼합 Gumbel 분포로 태풍 강우를 고려할 시 설계강우량의 변화율 살펴보았다. 대상 지점으로는 기상청에서 제공하고 1961년부터 강우량 자료가 존재하는 15개 지점을 대상으로 연구를 수행하였다. 그 결과 대구, 울산을 포함한 9개 지점에서 기존의 설계강우량에 비해 증가하였으며, 부산과 광주를 포함한 6개 지점에서 새롭게 추정된 설계강우량이 기존 값 보다 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구의 목적은 동 서해를 중심으로 한반도 주변 해역을 통과하는 태풍과 관련된 재해 특성을 조사하는 것이다. 먼저, 1951년부터 2006년까지 Regional Specialized Meteorological Center (RSMC)-Tokyo의 태풍 자료를 이용하여 한반도에 영향을 준 태풍을 우리나라의 서해와 동해를 통과하는 사례로 구분하고, 각 사례별로 연도별 및 월별의 빈도와 강도에 대해 분석하였다. 특히, 1973년부터 2006년까지의 기간에 대해서는 사례별 태풍 재해의 규모를 파악하여 비교하였다. 서해를 통과하는 태풍의 발생빈도는 거의 변화가 없고 강도가 약한 반면에 동해를 통과하는 태풍의 발생빈도는 증가하는 추세를 보이고 강도가 점차 강해지고 있다. 동해를 통과하는 태풍의 경우에는 집중호우에 의한 침수면적과 농경지피해가 크게 나타났으며, 서해를 통과하는 경우에는 주택, 선박, 도로 및 교량 등 강풍에 의한 시설물 파손에 의한 피해가 크게 발생하였다. 태풍 재해 발생과 관련하여 강수량과 최대풍속 자료를 비교 분석한 결과, 동해를 통과한 태풍의 경우는 집중호우, 서해를 통과한 태풍은 강한 바람에 의한 영향이 크게 나타난 것으로 보였다.
본 연구에서는 제주도 서귀포시에 위치한 효돈천 유역(유역면적 $52km^2$)을 대상으로 기후변화로 인한 미래의 수문학적 변화를 전망하였다. 대표적 유역모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 기반으로, 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 잘 모의할 수 있도록 한계유출모의기법(Chung et al., 2011)과 간헐하천 모의기법(Kim et al., 2013)을 적용하였다. 기후변화 영향을 분석하는데 있어 특정 기후모델 적용에 따른 불확실성을 피하기 위해 IPCC (International Panel on Climate Change)에서 제시하는 대순환모델 (General Circulation Model, GCM) 중 SWAT 모형의 기상입력자료(강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일사량)를 모두 제공하는 9개 GCM을 선정하고, 2개 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)에 따른 미래 전망자료를 SWAT 모형의 입력자료로 활용하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 SWAT 모의결과로부터 분석한 효돈천 유역의 평균 연 강수량은 2,694 mm, 증발산량은 642 mm, 유출량은 534 mm, 지하수 함양량은 1,521 mm로서, 강수량 대비 유출률은 약 19%로 나타났다. 9개 GCM 자료로부터 미래의 수문변화를 기간별(2010~2039, 2040~2069, 2070~2099)로 구분하여 분석한 결과, 연 강수량, 증발산량, 유출량, 함양량, 유출률 모두 미래 후반기로 갈수록 증가폭이 크게 나타났으며, RCP 8.5에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 강수량은 최대 24%, 증발산량 18%, 유출량 52%, 함양량 16%까지 증가가 예상되었다. 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가로 인해 유출량과 함양량도 같이 8월과 9월에 큰 폭으로 증가할 것으로 전망되었다. 증발산량은 1월에서 8월까지는 증가할 것으로 전망되지만, 9월~12월에는 약간의 감소 또는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. GCM 자료에 따른 결과를 보면 증발산량은 월별 차이가 크지 않으나, 강수량을 비롯하여 유출량과 함양량은 여름철을 중심으로 GCM에 따른 차이가 상대적으로 크게 나타났다.
댐 물수지 분석에 있어 매우 중요한 요소는 강수량, 유입 방류량, 토양수분량, 증발산량 등이 있다. 현재 육지에서의 증발산량은 대부분 에디공분산시스템에 의해 관측되고 있으며, 많은 전문가들이 양질의 자료를 산출하고 있다. 하지만 수면에서의 증발량관측은 아직 부족한 상황이다. 우리나라는 기후특성상 여름철에 강우가 집중됨에 따라 효율적인 댐 관리가 매우 중요하다. 댐관리의 주요 인자인 수면증발량은 현재 용담댐에서만 이루어지고 있다. 용담댐의 수면증발량 관측은 2013년부터 수행되고 있고, 수면위에 플랫폼을 설치하고 팬 내부에 수심이 1 m인 대형증발팬을 고정하는 방식을 취하고 있으며, 관측된 수위자료는 호내 수온을 고려하여 수면증발량으로 환산된다. 관측항목으로는 팬 내 외부 및 저수지 표층 수온, 팬 내부 정밀 수위뿐만 아니라 다양한 기상요소들이 있다. 2013년에 생산한 수면증발량은 풍향풍속, 수온, 상대습도, 복사량, 강수량 자료를 통해 정확도를 검증하였으며, Penman(1984)공식을 활용하여 실측 수면증발량과 추정 수면증발량을 비교 분석하였다. 본 연구는 용담호에서 자동 관측되고 있는 수위변동 자료를 활용해 수면에서의 증발량을 분석하였다. 2014년 3월부터 2015년 2월까지의 자료를 활용하였으며, 관측기간 중 최대 일증발량은 9.7 mm/day, 월 최대 일평균증발량은 3.5 mm/month(10월)로 나타났다. 수면에서 가장 많은 증발량이 나타난 시기는 10월 (증발량 : 107.6 mm, 강수량 : 122.9 mm)로 강수량의 약 88 %가 증발되었음을 알 수 있었다. 그 다음으로는 9월과 5월 순이었다. 증발량이 가장 많다고 예상되었던 7월과 8월의 경우는 각각 18일과 21일간 강수가 발생하였으므로 대기 중의 높은 습도로 인해 증발량이 크지 않았다. 결론적으로 수면에서의 증발량이 기상환경에 의존하고 있다는 사실은 명백하다. 그러므로 효율적인 수자원관리를 위해서는 다양한 지점에서의 수면증발 관측 및 기상요소와의 상관 성분석이 시급하다고 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.797-810
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2017
한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.
최근 도시지역에 태풍과 집중호우로 인한 홍수발생 빈도와 그 규모가 커지고 있다. 이에 따른 재산 및 인명피해 양상도 매우 심각한 상황이다. 태풍 차바 처럼 강력한 10월 태풍의 출현은 지구 온난화의 전조로 받아들여지고 있다. 또한 10월 태풍임에도 초속 56.5m의 순간 최대풍속과 시간당 최대 116.7mm(제주 서귀포), 139mm(매곡) 등의 강수량은 지역 최대 강수량을 기록함으로써 이제 언제나 태풍 및 홍수에 대한 대비가 필요하게 되었다. 현재 재해에 대비하기 위해 다양한 대책들은 꾸준히 마련되어지고 있으며, 설계 기준 또한 강화되었다. 그러나 저류조 및 배수펌프장 등의 시설물 설치에는 막대한 예산이 필요한데다 장기간의 시간이 필요하며, 비구조적 대책도 마련되어 있으나 태풍 차바의 사례에서 경험한 것처럼 재해 발생 시 대책과 구체적인 방안의 마련이 더욱 시급해 보인다. 이에 본 연구에서는 태풍 차바 시의 호우에 대하여 UNET모형에 의한 부정류모의를 수행하였다. 부정류모의의 경계조건으로써 상류단 경계조건과 측방유입량 조건은 HEC-HMS를 이용하여 유출해석을 실시한 다음 입력 자료로 이용하였으며, 하류단 경계조건으로는 국토부 관할 수위지점의 수위를 이용하여 UNET 모형에 의한 수리학적 하도추적을 수행하였으며, 저지대 침수분석은 지형정보시스템 응용프로그램 중 하나인 ArcGIS를 활용하여 대상유역의 벡터자료를 구축하고 인접도엽의 접합 및 보정을 실시하여 수치고도자료를 생성하여 2차원 홍수범람해석을 위한 HEC-RAS 5.0을 적용하여 침수분석을 수행하였다. 본 연구의 결과를 수재해 피해저감 대책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을거라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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