최근 들어 전 세계적으로 극심한 기후변화와 그에 따른 기상이변으로 국지성 집중호우로 인한 홍수피해가 급증하고 있으며, 그의 피해규모 또한 대형화되고 있는 추세이다. 국내의 경우 1990년 중반부터 매년 국지성 집중호우나 이상호우로 인한 피해가 반복되고 있고, 그밖에 경우 7월과 8월 여름철에 강우가 집중되며 일정한 강우패턴이 사라지고 있다. 이러한 기상재해에 따른 피해를 줄이기 위해 강우-유출 현상에 관한 정교한 해석이 필요하며, 단기간에 발생되는 호우사상에 대한 유출해석은 홍수관리 측면에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 국지성 집중호우 및 돌발홍수가 잦은 낙동강수계인 경상남도 양산에 위치한 양산천을 대상유역으로 선정하여 홍수유출모의를 실시하였으며, 홍수유출모의에는 분포형모형인 S-RAT모형과 VfloTM모형을 사용하여 모의하였다. S-RAT모형의 검증을 위해 동일한 사상을 이용하여 보정 및 검증을 하였다. 또한 VfloTM 의 Inundation Tool을 이용하여 홍수범람모의를 하였고, 통계학적 분석을 통하여 두 모형의 오차를 계산하여 S-RAT모형의 국내 유역 적용성을 검토하였다.
오늘날 우리나라는 기후변화로 인하여 하절기 국지성 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인해 발생하는 돌발홍수로 매년 인명피해가 발생하고 있다. 이러한 돌발홍수는 작은 지역에서 빠르게 발생하기 때문에 일반적인 홍수예보로는 대비하기 적합하지 않다. 따라서 이렇게 국지적으로 발생하는 돌발홍수를 대비하기 위해서는 최대한 빠른 시간 안에 집중호우 지역에 대한 기상정보 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 보다 신속 정확한 기상정보 분석을 위하여 고성능컴퓨터(High Performance Computer) 기반의 홍수예보모형을 운영하는 방안을 제시하였다.
전 세계적으로 빈번히 발생하고 있는 홍수, 그중에서도 국지성 집중호우로 인한 돌발홍수에 대응하려면 정확한 강수예측자료를 빠르게 생산하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 최근 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측방법에 대하여 고찰하고, 특히 레이더 이미지를 기반으로 한 강수예측방법에 중점을 두고 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측자료는 예측의 정확성을 높일 수 있을 뿐 아니라 돌발홍수에 대응할 수 있는 자료로 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.
최근 이상기후로 인하여 국지성 집중호우의 형태를 띠는 강우가 많이 발생하고 있다. 이러한 강우는 돌발 홍수가 발생하는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수지수산정을 위한 강우-유출모형 적용시, 집중형모형과 분포형모형의 장단점을 비교하였다. 이를 위하여 안양천 유역을 대상으로 HEC-HMS모형의 Clark 및 ModClack방법을 이용하여 돌발홍수지수를 산정하여 보았다. 2003년, 2004년, 2005년 각 연도별로 하나씩의 호우를 선정하여 이들을 대상으로 분석을 하였다. 집중형 모형에 대해서는 유역면적평균강우량을, 준분포형 모형에 대해서는 Kriging 기법을 통하여 공간분포된 강우량을 이용하였다. 돌발홍수는 상대적으로 크기가 작은 유역에 많이 발생하므로 소유역 분할시 결정한 소유역의 크기가 돌발홍수 지수에 큰 영향을 줄 수 있다. 따라서 돌발홍수지수의 산정은 유역의 크기에 따라 집중형 모형, 준분포형 모형 모형을 적절하게 선택하여 강우-유출관계를 유도해야 할 것으로 판단된다. 또한 돌발홍수지수의 산정이 돌발홍수예보를 위한 기준이 되는 것을 감안할 때 준분포 모형이 강우레이더에 의한 강우예측자료를 활용하는 데에 유리할 것으로 생각된다.
최근에 들어 지구온난화에 따른 기후변화의 영향으로 단시간에 집중되는 국지성 호우와 돌발성 호우로 인하여 많은 인명 및 재산피해가 날로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 국지적 집중호우와 돌발홍수의 특성을 연구하고 이를 데이터 마이닝 기법에 의한 홍수예측에 관한 연구를 적용하여 낙동강 유역의 국지적 집중호우와 돌발홍수에 대처할 수 있는 홍수예측모형을 구축하였다. Data Mining 기법인 신경망 이론과 하도의 수리학적 홍수추적을 사용한 모형을 구축하여 1989년 7월에서 1999년 9월 사이의 홍수사상을 대상으로 낙동 지점과 일선교 지점에서의 관측수위와 경사면적법의 홍수위를 비교하여 검증하였다. 본 연구에서는 대상유역을 3가지 Case로 구분하여 각 지점에 따른 홍수량, 수위에 의한 수리학적 홍수추적 모형을 구성과 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용하여 수위곡선을 비교분석하였으며, 실측 수위와 모형에 의해 예측 수위를 비교평가였다.
최근들어 기상 이변에 따라 단시간에 집중되는 국지호우로 인하여 돌발홍수(Flash Flood)에 의한 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 대하천의 경우에는 각 홍수 통제소에 의한 홍수 예경보 시스템(Flood Warning System)을 통하여 본류 구간에서의 인명 및 재산 피해가 과거에 비하여 상당히 감소하였으나 소하천에서는 반대로 피해가 증가하고 있는 실정이며, 따라서 돌발홍수에 대한 대비의 필요성이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 돌발홍수로 인한 인명 및 재산 피해를 최소화하기 위하여 산지유역의 돌발홍수 발생 위험도를 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 돌발홍수 위험도를 평가하기 위하여 고려되는 요소들로는 유역경사, 하천경사, 강우특성 등이며, 이러한 서로 다른 단위의 평가요소들을 종합적으로 고려하기 위하여 다기준의사결정방법 중 하나인 PROMETHEE 기법을 이용하였다. 주요 평가 인자들은 크게 지형특성, 지역특성 및 강우특성으로 구분되며, 각 평가 요소들간의 상대적인 가중치의 산정은 엔트로피 이론을 이용하였다. 본 연구에서 제안된 위험도 평가 방법은 그 적용성을 검증하기위하여 17개의 소유역들을 포함하고 있는 봉화군 유역에 적용되었다. 적용 결과 봉화군 유역 내 17개의 소유역들은 돌발홍수에 대한 상대적인 위험도에 따라 고 중 저위험군으로 분류되었으며, 과거 돌발홍수로 인한 피해 이력이 있는 소유역이 고위험군에 속해있는 결과를 나타냄으로써 본 연구의 방법론에 대한 적용성이 검증되었다.
최근 들어 기상 이변에 따라 단시간 동안에 특정 소유역에 집중하는 호우 또는 초과우량에 의한 국지성 돌발홍수가 빈번히 발생함에 따라, 이로 인한 인명과 재산의 상당한 위험과 손실은 전 세계적인 것으로서 우리나라도 증가일로에 있다. 돌발홍수는 일반적으로 급경사 소유역에서 집중적인 강우에 의해 발생하여 빠른 유출과 토석류를 동반하기 때문에, 홍수피해를 대비하기 위한 사전 홍수예보시간이 부족할 정도로 급격히 빠른 홍수의 특성을 보인다. 본 연구의 목적은 대상유역의 확률강우량으로부터 돌발홍수지수(flash flood index, FFI)를 산정하여 돌발홍수의 심각성 정도를 정량적으로 분석하고자 한다. 특히 미계측 유역하천에서의 지역 홍수예 경보를 위한 기초자료를 제공할 수 있도록, 대상유역에 대하여 상대적인 돌발홍수심도를 제시할 수 있는 FFI-D-F(돌발홍수지수-지속시간-빈도) 관계곡선을 개발하였다. 또한 FFI-D-F 관계곡선은 현존 및 계획 방재시설물의 돌발홍수 대응능력 및 잔여홍수위험 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 단시간 동안에 특정지역에 집중되는 국지적 호우에 의한 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있으며, 이에 따른 위험과 손실이 증가하고 있는 추세이다. 현재 국내에서는 이러한 피해를 최소화하고자 돌발홍수 예측모형을 개발하고 예 경보 시스템을 구축하여 다양한 비구조적 대책을 마련하고 있다. 그러나 활용되는 예측모형의 경우 개념적 유출량인 한계유출량으로부터 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 결정하여 예측 강우와 상대적인 대소 비교를 통해 돌발홍수의 발생가능성 유무를 판단하게 되는데, 문제는 산정되는 한계유출량은 개념적이기 때문에 검증이 어렵고 산정방법도 다양하여 불확실성이 높다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 돌발홍수 예측 방법이 아닌, 수문모형 Nesting 기법을 이용한 돌발 홍수 예측 방법을 개발하였다. 저해상도의 대유역 기반의 유출량이 큰 영역의 경계값이 되고, 대유역을 이루고 있는 소유역을 고해상도의 작은 영역이라 할 때, 경계값인 대유역의 기반의 유출량을 참고 유출량으로 하여 소유역의 유출을 물리적 혹은 개념적으로 보다 타당하게 모의하는 방법이 수문모형 Nesting 기법이다. 이러한 기법에 필요한 강우-유출 모형으로는 대유역의 경우, SURR 모형(Sejong University Rainfall-Runoff model)을 선택하였으며, 대유역을 이루는 소유역의 유출모의는 물리적 기반의 분포형 모형인 CASC2D 모형을 이용하였다. 또한 실시간 활용을 위해서는 CASC2D 모형의 매개변수를 자동으로 추정하는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 매개변수 전역 최적화 방법인 SCE-UA(The Shuffled Complex Evolution, University of Arizona) 기법을 활용하였다. 본 연구에서 사용한 수문모형의 적용성을 평가한 결과 대상유역에 대한 적용성이 높은 것으로 나타났으며, 연계된 두 모형의 유출거동이 유사하게 나타난 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 Nesting 기법을 이용하여 0.5m 하천 수위의 상승 여부에 따라 돌발홍수의 발생 가능성을 예측하는 기법을 제안하였으며, 돌발홍수 사례와 일반호우사상으로부터 이 방법의 적용성을 평가하였다. 실제 돌발홍수가 발생한 유역을 선정하고 연계된 두 모형을 대상 유역에 적용한 결과 Nesting 기반의 돌발홍수 예측방법은 기존의 한계유출량 산정 방법에서 반영하지 못한 사상을 적절히 반영한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 Nesting 기법을 이용한 돌발홍수 예측모형은 일반적인 강우량 비교의 돌발홍수 예측방법에서 벗어나 새로운 돌발홍수 예측방법을 제안한 측면에서 큰 의미가 있다고 사료되며, 이러한 연구 결과는 실시간 돌발홍수 예측 시스템의 기본 모형으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
기후변화에 따른 이상기후는 최근 국지적인 집중호우를 빈번하게 발생시키고 있으며, 이는 개수율이 높은 국가하천 및 지방하천에서보다는 산지지역에 위치한 소하천에서의 피해가 심각하다. 또한 우리나라는 국토의 2/3가 산악지형이며, 많은 지역이 개발되어 집중호우에 의한 돌발홍수에 취약하다. 1990년대 후반 이후 돌발홍수는 우리나라의 가장 빈번한 자연 재해 중 하나로 자리 잡았으며, 인구밀도가 높은 우리나라의 경우 돌발홍수에 대한 위험도가 매우 높다고 할 수 있으며 기존의 대 유역 수위, 우량관측소 위주의 홍수방재 시스템으로는 그 한계가 있다. 따라서 실시간으로 돌발홍수의 위험성을 모니터링하고 예측해야 한다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원에서 개발한 돌발홍수예보모형인 F2MAP 모형을 이용하여 과거 돌발홍수가 발생한 경북 봉화군과 강원도 인제군을 대상으로 돌발홍수 모의를 실시하였으며, 돌발홍수 모의를 실시한 결과를 피해가 발생한 실제 위치 및 시간과 비교하였다. 모의결과, 실제 피해가 발생한 위치의 돌발홍수기준(Flash Flood Guidance, FFG,)이 낮게 산정되었으며 돌발홍수에 취약한 것으로 분석되었다.
최근 기후변화에 의한 기상현상은 국지성 집중호우, 돌발홍수 등을 발생시켜 많은 인명과 재산의 피해를 가져오고 있다. 특히, 도시집중 현상으로 택지 및 시설부지의 부족현상이 가중됨으로써 하천범람 구역이나 홍수우려가 있는 저지대까지 도시화가 이루어짐으로써 치수상 안전도가 상대적으로 저하되고 있는 한편, 도시유역에서의 집중호우로 인한 홍수피해는 다른 지역에 비해 상대적으로 피해규모가 증대되고 있다. 또한, 최근 도시지역에 홍수피해를 유발하고 있는 강우의 특징은 단시간에 많은 강우가 집중하여 발생하는 국지성 집중 호우로 침수피해를 가중시키는 경향이 있으므로 배수시설 설계 시 이러한 강우의 특성과 도시유출 특성에 대한 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 최근 침수가 잦은 부산 센텀지구를 대상으로 모형을 구축하여 기존배수체계의 배수능력을 초과하는 집중호우 발생 시 침수피해를 저감하기 위한 지하저류조의 용량을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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