• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.410-410
• /
• 2021

강우가식성 지표(또는 강우침식인자)는 빗방울이 지상으로 떨어질 때 빗방울의 크기와 낙하속도 즉 운동에너지에 의하여 표토의 입자가 잠재적으로 침식될 수 있는 정도를 의미한다. 최신 호우사상을 분석하여 지점별 연평균 강우가식성 지표를 지속적으로 갱신하는 연구는 범용토양유실공식을 이용하여 장기간에 걸친 연평균 토양침식량을 산정하려고 하는 연구자들에게 지속적인 관심의 대상이 되어 왔다. 본 연구는 기상청 산하 관측소 54개 지점을 대상으로 지점별 연평균 강우가식성 지표를 업데이트하기 위한 것으로, 2017년까지의 데이터를 포함하여 업데이트하는 것을 목표로 하였다. 강우 가식성 지표 계산을 위한 1분 단위 강우자료는 기상자료개방포털의 공개된 자료로부터 획득할 수 있으나, 지점별로 결측치를 일부 포함하고 있거나 불연속된 자료가 포함되어 있어 54개 지점 모두를 업데이트하는 것은 제한이 되었다. 결과적으로 54개 지점 중에 29개 지점에 대한 값을 업데이트할 수 있었다. 연구결과 기상청 29개 지점의 1961~2017년 기간(최소 45년 ~ 최대 57년) 동안의 연평균 강우가식성 지표는 4,624MJmm/ha/hr로 나타났다. 이 값은 2015년 기간까지의 평균값과 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한, 지역적 분포로서 29개 지점 중에 14개 지점에서 연평균 강우가식성 지표가 소폭 감소한 것으로 나타났으며, 15개 지점은 증가한 것으로 나타났으며 최대 증가 및 감소폭은 2.5% 이내인 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.50 no.1
• /
• pp.1-15
• /
• 2017

Information on radar rainfall with high spatio-temporal resolution over large areas has been used to mitigate climate-related disasters such as flash floods. On the other hand, a well-known problem associated with the radar rainfall using the Marshall-Palmer relationship is the underestimation. In this study, we develop a new bias correction scheme based on the quantile regression method. This study employed a bivariate copula function method for the joint simulation between radar and ground gauge rainfall data to better characterize the error distribution. The proposed quantile regression based bias corrected rainfall showed a good agreement with that of observed. Moreover, the results of our case studies suggest that the copula function approach was useful to functionalize the error distribution of radar rainfall in an effective way.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.396-396
• /
• 2017

최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 설계홍수량 산정법은 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 대별된다. 홍수빈도해석법은 홍수량 자료에 대한 통계학적 빈도분석을 실시하여 확률홍수량을 산정하는 방법이다. 홍수빈도해석법은 관측된 자료를 활용하기 때문에 이론적으로 불확실성이 상대적으로 작은 장점을 가지고 있지만, 자료의 수가 적거나 시간에 따라 변하는 유역특성에 대한 불확실성을 함께 고려해야 한다. 관측 유량 자료가 없거나 적은 유역에서는 설계강우법이 주로 사용되고 있다. 설계강우법은 강우자료에 대해서 빈도분석을 실시하여 확률강우량을 산정한 후, 이를 강우-유출 모형에 적용하여 확률 홍수 수문곡선을 작성하고 첨두치를 확률홍수량으로 선정하는 방법이다. 그러나, 설계강우법도 강우-유출 모형에서 유역특성을 나타내는 매개변수 추정과정에서 불확실성을 내포하고 있기 때문에 추정된 홍수량 결과에 대한 불확실성을 감안해야 한다. 또한, 강우량과 홍수량의 발생빈도가 같다는 가정의 명확한 근거가 없다. 더욱이 두 가지 설계홍수량 산정법을 같은 유역에 적용하는 경우라도 종종 매우 다른 결과값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 국내 유역의 현실을 고려하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량을 변환할 수 있는 보정식을 개발하였다. 국내 9개의 댐 유역에서 확보된 일 단위 강우량 및 유출량 자료를 홍수빈도해석법과 설계강우법을 적용하여 대상 유역의 설계홍수량을 산정하였다. 그리고, 홍수빈도해석법으로 산정된 설계홍수량을 참값이라 가정한 후, 산정된 설계홍수량의 대상 유역별 오차율을 산정하였다. 이를 바탕으로 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 산정된 설계홍수량 간의 관계를 회귀분석을 통하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 관계식을 제시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.50 no.6
• /
• pp.359-371
• /
• 2017

This study generated flood time series of ungauged catchments in the Andongdam catchment using a distributed rainfall-runoff model and data generation method, and extracted the peak flows of 50 catchments to investigate the effect of rainfall spatial variability on peak flow simulation. The model performance statistics for three gauged catchments were reasonable for all events. The flood time series of the 50 catchments were generated using distributed and mean rainfall time series as input. The distribution of the peak flow using the mean rainfall was similar or slightly different to that using the distributed rainfall when the distribution of the distributed rainfall was nearly uniform. However, the distribution of the peak flow using the mean rainfall was reduced significantly compared to that using the distributed rainfall when actual storms moved to the top or bottom of the study catchment, or the rainfall was randomly distributed. These cases were 35% of total number events. Therefore, the spatial variability of rainfall should be considered for flood simulation. In addition, the power law relationship estimated using the peak flow of gauged catchments cannot be used for estimating the peak flow of ungauged independent catchments due to latter's significant variation of the peak flow magnitude.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.112-112
• /
• 2023

발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.203-203
• /
• 2020

동해안에 위치한 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망의 밀도가 낮으며, 지상관측소의 관측한계를 보완하기 위해 사용되고 있는 기존 대형 레이더는 지형 차폐로 인해 영동지역에서는 정확한 강우정보를 관측하기 어렵다. 강우정보는 홍수예측을 위해 필수적인 정보이므로, 집중호우와 태풍으로 인한 홍수재해가 빈번히 발생하는 영동지역에서는 관측공백의 해소가 필요하다. 이를 위해 환경부에서는 동해안 지역에 2기의 전파강수관측소를 설치, 운영 중에 있다. 해당 관측소 자료는 30km 관측반경 범위 내에서 수 백 미터 이하의 격자 강우자료를 생산할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 전파강수관측소의 자료를 강우 및 홍수 재해정보 생산에 활용하고자 한다. 대상지역은 영동지역에 위치한 삼척오십천으로 해당 지역은 친수적으로 조성되어 강우로 인한 시민의 인명피해가 위험이 존재하는 곳이다. 본 연구에서는 새로 설치된 삼척 전파강수관측소로 관측된 자료를 이용하여 고해상도 격자 및 유역평균강우정보를 생산하고, 지역특성을 반영하여 강우정보 기반으로 하천홍수 위험을 판단할 수 있는 하천흐름계산도표를 개발하여 평가하고자 한다. 생산된 고해상도 격자 강우자료는 70m 격자 해상도를 갖으며, 분포형 비차등위상차를 이용하여 추정된 강우정보이다. 유역평균강우는 삼척오십천 유역과 삼척시 동단위 행정구역별로 산출된다. 또한 하천흐름계산도표는 삼척오십천 유역의 현장답사를 통해 시민의 접근성, 하천수위 급상승으로 인한 피해가능성을 고려하여 6개 지점을 선정하여 개발하고, 전파강수관측소 관측강우정보를 활용하여 홍수예측정보로의 적절성을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1196-1200
• /
• 2010

본 논문에서는 지점 강우의 결측치를 추정하기 위해 전통적인 통계학적 내삽기법을 이용한 역거리가중치법(IDWM), 역지수가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM)과 패턴 인식의 일종인 인공신경망(ANN)기법 그리고 시공간적 강우분포의 측정이 가능한 레이더 자료를 이용해 결측치를 추정하여 각각의 방법을 비교하였다. 임진강 유역의 15개 지상관측소를 대상으로 교차검정(Cross validation) 분석을 실시해 본 결과, CCWM 방법과 ANN기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 보정레이더를 이용하여 결측치를 추정한 경우RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보여 기존의 전통적 결측치 추정방법보다 실측치에 가까운 결과를 보였다. 이는 레이더자료가 지점 강우자료와는 달리 강우의 시공간적 변동성을 고려한 공간분포의 정보를 지니고 있기 때문인 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.185-185
• /
• 2021

기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.372-376
• /
• 2011

본 연구는 설마천 시험유역(경기도 파주시 적성면 소재)을 운영하면서 수문현상을 관측하여 신뢰성 있는 수문자료를 지속적으로 획득하고 물순환 과정을 규명하는데 있다. 이를 위하여 2010년에도 지속적인 수문관측 및 측정을 하였으며, 수문자료의 품질 향상을 위한 관측기기의 유지관리와 수집된 자료의 처리절차를 통하여 신뢰성 있는 수문자료를 생성하고, 이들 자료를 바탕으로 유역의 수문특성을 분석하였다. 시험유역에서 생성되는 자료에는 6개 우량관측소의 우량자료, 2개 수위관측소의 하천수위 및 지하수위, 유량측정성과, 수질 자료, 1개 하천수위관측소의 부유사량 자료, 1개 기상관측소의 기상자료 등이 있으며, 이로부터 산정된 유역평균우량과 유량자료 등이 있다. 실시간 전송장비와 설마천 시험유역 홈페이지(http://seolmacheon.kict.re.kr)로 구성된 수문정보시스템을 통해 관측자료와 가공자료를 등록하였으며, 실시간 전송자료 제공은 물론 확정된 자료를 신청절차를 통해 일반에게 제공하고 있다. 확정된 강우-유출 자료를 이용하여 강우의 호우사상 분석(강우강도, 지속기간), 강우의 지속기간별 최대강우량, 각 지점간 강우량 비교, 강우의 시 공간분포 특성 분석, 월별 유출 및 주요 호우사상의 유출특성 분석 등 기본적인 강우-유출 특성을 분석하였다. 그리고, 유량측정성과의 불확실도 분석을 통하여 측정한 유량자료의 정확도 제고와 현장의 유량자료의 정확도를 개선하기 위하여 유량정보시스템(Parshall Flume, Argonaut-SW, Cableway System에 의한 유량정보 생성)을 운영 평가하였다. 또한, 수질, 부유사량의 특성 분석은 본 유역의 물질순환 해석을 위한 기초자료로 충분히 활용될 수 있다. 관측자료를 이용하여 유역의 유입량과 유출량에 대한 물수지 분석을 하였으며, 각 요소별 정량적인 값을 도출함으로써 물순환 과정을 해석 할 수 있는 기반을 구축하였다. 설마천 시험유역에서 축적된 수문자료는 자료의 공유를 통하여 자료의 검증을 확보함과 동시에 시험유역의 연구성과가 수자원 개발 분야에 활용되기 위해서는 지속적이고 안정적인 자료확보와 수문관측 기술개발을 위한 기반구축이 더욱더 필요한 상황이다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.141-152
• /
• 2017

This paper presents a technical method for flood estimation based on satellite rainfall and satellite rainfall correction method for watersheds lacking measurement data. The study area was the Sebou Watershed, Morocco. The Integrated Flood Analysis System(IFAS) and Grid-based Rainfall-Runoff Model(GRM) were applied to estimate watershed runoff. Daily rainfall from ground gauges and satellite-derived hourly data were used. In the runoff simulation using satellite rainfall data, the composites of the daily gauge rainfall and the hourly satellite data were applied. The Shuttle Radar Topographic Mission Digital Elevation Model(SRTM DEM) with a 90m spatial resolution and 1km resolution data from Global map land cover and United States Food and Agriculture Organization(US FAO) Harmonized World Soil Database(HWSD) were used. Underestimated satellite rainfall data were calibrated using ground gauge data. The simulation results using the revised satellite rainfall data were $5,878{\sim}7,434m^3/s$ and $6,140{\sim}7,437m^3/s$ based on the IFAS and GRM, respectively. The peak discharge during flooding of Sebou River Watershed in 2009~2010 was estimated to range from $5,800m^3/s$ to $7,500m^3/s$. The flood estimations from the two hydrologic models using satellite-derived rainfall data were similar. Therefore, the calibration method using satellite rainfall suggested in this study can be applied to estimate the flood discharge of watersheds lacking observational data.