최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.
신경회로망은 어떤 사상에 대한 인과관계를 연상기억능력을 통하여 인식할 수 있는 기능을 가지고 있을 뿐 아니라 비선형현상에 대한 적응능력이 뛰어나 수문계의 강우-유출 현상에 대한 적용가능성은 많으나 이를 수문학적으로 검증하는데는 아직 검토단계라 할 수 있으며 적용에 따른 방법론에 대한 연구가 필요하다 할 수있다. 본 연구에서는 하천유역에서 호우의 발생에 따른 하천의 홍수유출수문곡선을 모의하기 위한 블랙박스모형으로서 신경회로망이론의 적용에 따른 문제를 수문학적으로 규명하고자 하였다. 이를 위한 방법으로서 홍수발생의 직접적인 원인인 강우패턴을 신경회로망의 입력패턴으로하고 이에 따른 출력패턴을 유출수문곡선이라는 가정하에 신경회로망모형을 구성하고 평창강유역에서 발생된 과거 홍수기록자료를 이용하여 그 결과를 제시하였다. 본 연구결과에 의하면 신경회로망의 학습이 수행되는 동안 어떠한 형태로든 수문학적 개념을 토대로 구성된 모형의 구조에 잘 적응되고 있음을 알수 있었다. 이 결과를 토대로 지금까지 복잡한 과정을 거쳐야하는 강우-유출 모형화 과정에서 발생되는 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있는 접근방법으로서 활용될수 있을 것으로 기대된다.
낮은 밀도의 강우관측망과 레이더 강우의 편향적인 추정은 좁은 지역에서 발생하는 돌발홍수에 대한 적용에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 더 많은 강우정보의 생산이 필요하다. 본 연구에서는 최근에 개발되어 활용되고 있는 차량용 강우센서를 이용하여 적용성을 분석하였다. 개발된 강우센서를 차량에 부착하여 차량의 이동에 따른 강우 관측을 수행하였다. 분석 방법은 강우센서와 인근 강우관측소의 관측값에 대하여 시계열 및 평균 강수량을 이용하였다. 차량별로 부착된 센서(1~10번)의 관측 강우를 분석한 결과 전체적으로 센서별로 상대적으로 차이가 발생하고 있으나 강우 사상에 따른 관측값의 경향은 일정한 패턴을 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 강우센서의 관측위치와 인근 강우관측소와의 거리 차이, 차량의 이동 속도, 강우관측 방법 등 다양한 원인에 의해 발생하는 것으로 분석되었다. 이 결과는 차량용 강우센서를 이용한 강우관측의 가능성을 보여주었으며 향후 다양한 조건에서의 실험 및 강우센서 개선을 통하여 보다 정밀한 강우관측이 가능할 것으로 검토되었다.
강우로 인한 철도사면의 활동은 사면의 안정성에 영향을 끼치며 결국은 철도의 운행에 큰 영향을 미친다. 비록 소량의 토체의 활동이 발생하여 선로상으로 이동되더라도 탈선을 일으킬 가능성이 있으므로 철도운영에 있어 사면의 안정은 중요한 분야중의 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 철도연변 사면에서 관측된 강우로 인한 사면의 거동특성을 분석하였다. 전체 23개소에 대한 조사가 이루어 졌으며, 관측결과 강우로 인한 사면의 붕괴 패턴은 크게 4가지로 구분될 수 있었다. 이러한 분류는 붕괴된 사면의 형태를 기준으로 이루어 졌다. 본 연구결과에 따르면 사면의 제원(사면의 높이와 길이)은 관측된 활동 패턴과 직접적인 상관성을 보이지는 않았지만, 사면의 형태 및 지질학적 특성은 각기 다른 활동타입의 발생에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 우리나라 강수자료 중 90년 이상의 자료를 보유한 지점(서울, 인천, 목포, 부산)에 대해서 변화도 분석과 Singular Spectrum Analysis(SSA)를 사용하여 자료의 주성분 및 주기성을 분석하였다. 각 자료의 변화도 분석결과 1907에서 2004년까지 98년간의 장기변화 중 선형추세에 의한 강우변화량은 23-11mm/mon 증가한다. 선형추세에 의한 년 강우변화량은 276-132mm/yr 이며 증분의 약 65%가 8월 증가량으로 과거 30년 강우분포는 7월에만 피크를 가지나 최근 30년의 강우분포는 7월과 8월에 비슷한 피크를 가지는 변화를 보일 뿐 아니라 지역에 따라 상이한 분포 양상을 보였다. 강우의 선형적 증가와 함께 변화폭도 증가하며 서울, 인천지역이 목포, 부산지역보다 큰 증가 양상을 보였다. 월 변화패턴과 선형추세 등 확정적 변화를 제거한 anomaly는 장기 변동과 각 달에 대해 다른 변동 폭을 가지는 noise의 합의 형태로 나타난다. Moving ave rage를 이용한 장기변동양상은 특정 주기를 가지지 않을 뿐만 아니라 변동 폭도 noise의 변동 폭에 비하여 미소하다. SSA결과 첫 번째 주성분이 전체변화의 1.7%이며 30번째 성분은 전체변화의 약 1% 정도로 장주기의 변화를 보였으나 전체자료에 비해 각 요소들이 설명하는 비중이 상당히 낮았다.
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.
기후변화로 인한 수문사상의 특성이 급격하게 변동되는 것은 이미 많은 연구로 인해 밝혀졌다. 이중, 강우사상의 경우 연강우량의 증가에도 불구하고, 일최대강우량 또는 강우강도나 강우집중률이 비교적 더 크게 증가하면서 직접유출 부분이 증가하고 침투량이 감소하면서, 즉 총강우의 유역출구로 나가는 부분이 증가하면서, 갈수기의 지하 및 하천수위는 예년에 비해 더욱 하강하고 있는 실정이 국가지하수관측망이나 하천수위 자료로서 관측되고 있다. 이는 지하수위의 변동특성이 강우패턴의 변화로 인해 분명히 영향을 받고 있다는 사실을 자료로서 입증하고 있다고 할 수 있다. 본 연구는 국가지하수 관측망 중 낙동강유역에 위치한 관측소를 대상으로 관측자료를 검토한 결과 총 43개의 관측소를 선정하여 암반층 36개, 충적층 19개로 관측정별 자료 수집을 하였으며, 연최대, 연평균, 연최저 지하수위에 대한 경향성 및 유의성 검정을 실시하였다. 유의성 검정은 t-test를 실시하였다. 연 평균지하수위를 기준으로 암반층은 27개 관측소가 하강하였고, 이 중 유의수준 5% 이내에 유의하며 하강하는 지점은 9개로 나타났다. 충적층은 16개 관측소가 하강하는 경향을 나타냈으며, 이 중 12개 관측소가 유의수준 5% 이내에 유의하는 것으로 나타났다. 지하수위의 하강하는 경향성이 뚜렷한 지역은 지하수의 고갈과 함께 인근하천의 건천화 그리고 지반침하나 해안지방인 경우는 염수침입이 일어날 가능성이 큰 지역이므로 향후 이에 대한 대책이 세워져야 할 것이다.
신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.
대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.
불포화 지반에서 선행강우에 의한 강우침투특성을 분석하기 위하여 국내 편마암 풍화토에 대한 일차원 실내강우 침투실험을 수행하였다. 춘천 및 충주지역 시료에 대한 실내모형실험에서 불포화토의 음의 간극수압은 강우 재하시 급격히 감소하고, 강우 종료후 점차 회복되었다. 강우강도가 증가함에 따라 침투속도가 증가하였으며, 선행강우시보다 본강우에서 침투속도가 빠른 것으로 나타났다. 이는 선행강우에 의하여 증가된 지반의 높은 포화도가 본강우시 강우침투속도를 증가시킨 것으로 사료된다. 특히 점토함유량이 많은 충주시료에서 음의 간극수압의 회복 속도와 침투속도가 느리게 나타났다. 유한요소 사면안정에 대한 수치해석 결과는 강우 침투에 의한 음의 간극수압의 감소에 따른 사면 안전율을 감소와 강우 종료후 간극수압의 확산에 의한 추가적인 사면 안정성 저감을 보여주고 있다. 사면의 안전율은 선행강우시 보다 본강우에서 더욱 감소하였다. 선행강우는 불포화지반의 초기 간극수압의 크기와 깊이별 패턴에 지대한 영향을 미치며, 이는 강우 사면의 안정성 해석에 고려해야 할 중요한 요소이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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