본 연구에서는 기존에 널리 사용되고 있는 설계강우의 시간분포모형인 Mononobe 분포법, Yen과 Chow 분포법, Huff 분포법과 heifer와 Chu 분포법을 강우-유출모형인 SCS 방법, Nakayasu 방법과 Clark 방법에 적용하여 최대 유출상황을 발생시키는 설계강우 시간분포모형을 결정하였다. 각 강우-유출모형에 균등강우강도를 적용한 경우를 기준으로 하여 첨두유량의 변동성을 검토하였다. 대상유역에 적용한 강우-유출모형의 결과를 분석하여 유역별 및 강우-유출모형별로 최대 유출상황을 발생시키는 설계강우의 시간분포모형을 정리한 결과 전체적으로 Yen과 Chow 분포법의 후방집중형으로 나타났다. 결정된 시간분포모형을 바탕으로 지속기간의 변화에 따른 첨두유량의 변동성을 파악한 결과 확률강우강도식의 형태에 따라 최대유량을 발생시키는 지속기간에 변동성이 보여지고 있으며, 강우-유출모형에 의한 영향보다는 확률강우강도식의 형태와 I-D-F곡선에 따라 첨두유량의 변동성이 크게 나타났다.
주차장에서 발생하는 비점오염을 저감하기 위한 대책이 필요할 것으로 전망됨에 따라 최적관리기법(Best Management Practices, BMP) 또는 저영향개발(Low Impact Development, LID)과 같은 관리방안을 적용하여 강우에 의해 발생되는 강우유출수와 비점오염물질을 동시에 저감하는 연구가 수행되고 있다. 기존 연구사례들에서는 대상유역에서 발생된 강우유출수에 대한 모니터링을 수행을 통해 얻은 자료를 이용하여 비점오염물질 배출량을 산정하였지만, 이러한 방법은 다양한 강우사상에 따른 유출량을 직접 산정할 수 없으며, 미계측 유역에 활용하는데 있어서는 제약이 따르는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 강우유출수 개선모형으로 국내 외에서 강우유출수의 모의와 저감시설의 성능평가에 많이 사용되고 있는 MUSIC(Model for Urban Stormwater Improvement Conceptualization) 모형과 SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 이용하여 주차장 BMP 설치에 따른 저감효과를 산정하기 위해 주차장에 적합한 대상 BMP(식생수로, 통로화분, 투수성 포장)을 선정하고, 이를 강우유출수 개선모형의 BMP 모듈을 통해 모의하여 저감효과를 산정하는 방법론을 제시하고자 한다. BMP별 저감효과는 통로화분, 투수성 포장, 식생수로 순으로 나타났으며, 모형의 초기우수현상 재현성이 BMP설치에 따른 저감효과에 큰 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 도시 소유역에 위치한 배수펌프장의 집중호우 시 운영 개선방안을 도출하기 위한 기초연구로서 강우유출을 모의하고자 하였다. 이를 위해 GIS근간의 강우유출 모의 모델인 HEC-HMS를 활용하였으며, 2001년 7월 구리시에 발생한 집중호우에 대한 홍수유출수문곡선을 모의 할 수 있었다. 이때 강우유출모의에 필요한 유역의 토지이용현황, 토양형 및 유출곡선지수 등의 모델 입력자료는 ArcView GIS 툴과 수치지도 자료를 활용하여 산정할 수 있었다.
최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 수문현상의 변화가 나타나고 있으며, 자연재해에 대한 중요성과 인식이 바뀌고 있다. 이러한 자연재해는 과거의 장마와 같은 강우패턴이 아닌 게릴라성의 국지성 호우로 인해서 막대한 피해로 이어지고 있으며 예측 또한 어려운 실정이다. 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 남한강 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위한 유량자료는 청미천유역내에 있는 청미천(원부교), 청미천(장호원교)의 유량관측소의 자료를 이용하였다. 분석결과는 게릴라성 호우사상에 대하여 GRM의 단기유출 예측은 NSE가 원부교에서 모두 0.8이 넘는 결과를 보였. 추후, GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km2)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.
그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
개념적 강우-유출모형에서 토양수분과 관련된 물리적 거동은 간략화 된 형태로 강우 및 온도자료를 활용하여 중간변량(state variable)으로 간접적으로 고려되고 있다. 특히 강우-유출모형에 초기함수 조건은 선행함수조건을 고려하여 수문지질학적 평가를 통하여 결정되어야 하나, 일반적으로 가정되거나 모형에서 간략화 된 분석과정을 통해 추정되고 있다. 본 연구에서는 토양의 Water Balance 모형 기반의 개념적 토양수분 추정모형을 활용하였다. 토양수분의 시간적 변동성을 평가하는데 있어서 연속적으로 측정된 In-situ 토양수분 자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하였다. Green-Ampt 방법과 중력식 침투방법과 온도를 활용한 증발산 추정기법을 연계한 토양함수 평가 모형을 개발하였다. In-situ 토양수분 자료와 유역의 강수량 및 온도자료를 이용한 관련 매개변수를 Bayesian 기법을 통해 추정하였으며 매개변수의 민감도를 평가하여 제시하였다. 최종적으로 제안된 모형의 활용측면에서 강우-유출모형의 초기함수 조건으로써의 역할을 평가하였다. 구체적으로 첨두유량 및 유출고와 초기함수조건과의 관계를 제시하고 강우-유출모형에서 활용방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 이중편파 레이더 강우자료와 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM(KIneMatic wave STOrm Runoff Model)을 이용하여 홍수추적을 수행하고, 침수실적자료와 비교하여 레이더 강우자료의 효용성을 검토하였다. 2012년 4개의 강우 이벤트(집중호우, 카눈, 볼라벤, 산바)에 대하여 한강홍수통제소로부터 보정된 비슬산 레이더 강우자료를 제공받아 사용하였다. 레이더 강우와 지점 강우를 비교하기 위해 면적평균강우량을 산정하여 분석한 결과, 유출량산정 지점별 면적평균 강우량은 대체적으로 레이더가 지점 강우보다 더 낮은 값으로 예측되었지만, 강우의 패턴은 상당히 일치하는 것으로 나타났으며, 평균 $R^2$는 0.97로 매우 우수하게 분석되었다. 이후 분포형 홍수추적을 위해 KIMSTORM을 이용하였으며, 격자크기 $500{\times}500m$ 해상도의 156행${\times}$137열의 총 21,372개의 셀로 모형을 구축하였다. 분포형 모형의 보정을 위해 지상강우를 적용하여 모형을 보정하고, 보정된 매개변수를 레이더강우에 그대로 적용하여 적용성을 평가하였다. 모형의 보정 결과, $R^2$(coefficient of determination), ME(model efficiency), VCI (volume conservation index)의 평균이 지점강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 1.09%, 레이더 강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 0.96으로 모의유량이 관측유량을 잘 재현하였다. 이후 태풍 산바에 의한 하천범람 침수실적자료의 침수지역(신연, 문대, 신기지구)과 레이더에 의한 침수지역 유출분석 결과를 비교하였다. 침수지역 호우 및 유출의 공간분포를 분석한 결과 레이더 강우가 침수지역 상류유역의 호우와 유출상황을 자세하게 재현하였으며, 침수지역의 침수기간 전 후를 분석한 결과 지점강우 보다 레이더 강우가 실제 첨두유량에 가깝게 우수하게 모의되었다.
본 논문에서, 실제 유역에서의 이동강우에 의한 유출현상을 분포형 모델을 이용하여 모의하였다. 실제유역으로 미국 Idaho주의 Macks Creek 실험유역이 선정되었으며, 사용된 이동강우로 1965년 8월23일 15시 30분에서 17시 30분까지 약 2시간에 걸쳐 진행되었던 강우를 채택하였다. 이 강우는 강우 지속 기간동안 강우강도의 값이 상당히 변화하며, 또한 강우 자체가 지역내 한지점으로부터 다른 지점으로 점차적으로 이동되어가는 전형적인 이동강우의 특성을 갖추었다. 또한 이 유역내 지표면을 이루고 있는 토양의 특성, 식물의 피복정도, 지표면의 경사, 하상경사등의 유출 지배 인자들은 각 지점마다 그 값이 다른 전형적 공간분포 형태를 갖추고 있다. 분포형 모델로는 본 논문의 전편에서 개발된 모델을 사용하였는데, 이 모델은 유역내 유출현상을 지표면 흐름과 하천망 흐름으로 나누어 모의한다. 즉, 2차우너의 유한요소 모델을 이용하여 지표면 유출을 모의한후 모의된 지표면의 유출량을 1차원의 유한차분 모델의 입력자료로하여 하천망의 유출을 모의한다. 분포형 모델을 적용하여 유역의 하류지점에서 모의된 유출량과 관측된 유출량은 상당히 일치하고 있고 또한 하천망내 각각의 합류점에서도 상.하류간에 질량의 관계가 잘 보존되고 있었으며, 제안된 분포형 모델을 이요하여 유역내 이동강우가 성공적으로 모의되어다.
최근 기후변화로 인한 국지성 호우 및 태풍 피해가 자주 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하다. 그러나 지점 및 레이더 강우 시 공간적 오차를 포함하고 있고, 유출 모형에 의한 유출수문곡선 역시 보정을 실시하더라도 관측유량과 오차를 가지고 있어 불확실성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 확률론적 강우 앙상블을 생성하여 강우의 불확실성을 확인하였다. 또한 유출 결과를 통해 수문 모형의 불확실성을 확인하였고, 블랜딩 기법을 이용하여 하나의 통합된 유출 수문곡선을 제시하였다. 생성된 강우앙상블은 강우강도 및 지형적인 영향으로 레이더가 과소 관측이 될 때, 강우 앙상블의 불확실성이 큰 것을 확인하였고, 블랜딩 기법을 적용하여 산정된 최적 유출 수문곡선은 유출모형의 불확실성을 크게 줄이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 활용한다면, 정확한 홍수량 산정 및 예측을 통해 집중호우로 인한 피해를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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