국립기상과학원은 국가 물관리를 효율적으로 지원하기 위하여 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 지면모델 기반을 활용한 전국 수문기상 분석 및 예측정보 생산체계를 구축하였다. TOPLATS 지면모델에서는 토양, 식생 등을 표현하기 위한 다양한 매개변수들이 사용되고 있으며, 그 중에서도 토양 속성과 관련 매개변수들은 토양수분, 증발산 등의 수문기상요소 생산에 큰 영향을 미치고 있어 현실적인 토양 특성에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 국립농업과학원의 토양도 정보를 이용하여 TOPLATS 지면모델에서 요구되는 토양 속성 및 관련 매개변수를 산정하고 이를 모델에 적용하고자 하였다. TOPLATS 모델에 사용되는 토양 매개변수는 총 22개 이며, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 제공한 총 405개의 토양통에 대한 매개변수를 각각 산정하였다. TOPLATS 모델을 강제하기 위한 기상자료는 동네예보 분석자료, KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 분석자료, 입사 단 장파 복사량은 ASOS 관측자료를 기반으로 한 5km 해상도의 남한 격자자료이며, 2010~2013년 기간의 토양수분, 증발산량에 대한 검증 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 기존의 11개 토양속성정보로 산출된 결과와 비교 분석하여 추후 제시할 예정이며, 본 연구에서 산출된 국내 토양 특성을 반영한 고해상도 수문기상정보는 향후 홍수 예측 및 가뭄 평가에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
아날로그 기법은 대표적인 공간상세화 기법 중 하나로써, 과거 기상 현상이 미래 재현된다는 가정 하에 목표 시점과 가장 유사한 기상패턴을 보이는 과거 시점을 활용하여 공간상세화를 수행하는 방법이다. 상세화 목표 시점과 가장 유사한 과거 시점을 찾기 위해서는 선결되어야 하는 매개변수가 존재한다. 특히 상세화 성능에 민감한 것으로 알려진 매개변수로는 목표 시점과 유사한 과거 시점 탐색에 활용되는 시공간 범위, 상세화 변수와 역학적 관계를 가지고 있는 종관기상변수, 상세화에 활용되는 과거 시점의 개수 등이 있다. 아날로그 기법의 매개변수를 탐색하고자 하는 시도는 국외에서 여러 차례 진행되어 왔으나, 각 매개변수는 지역의 기상특징에 따라 상이한 결과를 나타내었다. 국내에서는 국외에서 수행한 탐색 결과를 활용하여 공간상세화를 주로 수행하여 왔지만, 보다 높은 성능의 상세화를 수행하기 위해서는 국내 지역에 맞는 매개변수를 활용하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 국내 지역에 적합한 아날로그 공간상세화 매개변수를 탐색하고 이를 제시하고자 한다. 탐색된 매개변수는 아날로그 공간상세화 기법뿐만 아니라 다양한 공간상세화 기법에 활용하능한 정보이기 때문에, 연구결과의 활용성이 높을 것으로 판단된다.
홍수와 가뭄 등 수문기상재해 분석 및 사전 예측하기 위해서는 강수뿐만 아니라 토양수분, 증발산, 유량, 등과 같이 지표?하의 수문기상정보를 고려하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research (NCAR)에서 개발된 고해상도 수문기상정보 모의가 가능한 WRF-Hydro를 활용하여 남강댐 유역에서 발생되는 돌발홍수 예측 적용성 평가를 수행하였다. 모델의 시공간 해상도는 1 hr, 150 m 이며, 기상 관측자료(Automatic Weather System, Automated Synoptic Observing System)를 사용하여 매개변수 민감도 실험을 실시하여 최적 모델 설정을 제시하였다. 고려된 매개변수는 격자 침투량을 결정하는 변수, 초기 저류 깊이, 표면 저항계수, 조도계수와 초기 토양수분 정보이며, 검증에 사용된 정보는 국가수자원관리종합정보시스템에서 1시간 단위로 제공되는 유입량 정보를 사용하였다. 그 결과 유출량은 격자 침투량을 결정하는 변수와 조도계수에 따라 민감하게 반응하였으며, 초기 토양수분량의 변화에 따라 시간에 따른 유출량의 변화가 강수에 민감하게 반응하는 것을 확인 할 수 있었다. 보정된 매개변수를 적용하여 돌발홍수 신고 지점의 유출량 변화를 살펴본 결과 강수의 발생과 동시에 매우 빠르게 유출량이 발생한 것을 볼 수 있었다.
수자원 계획 및 관리 관점에 있어 수문모형은 중요한 도구 중 하나이며 모의의 신뢰성을 높이기 위하여 검정 및 보정 과정을 거친다. 이는 일반적으로 장기간의 과거 수문기상자료를 활용하며 자료가 정상성(stationarity)이라는 가정에 따라 매개변수를 산정한다. 그러나 최근 기후변화 문제가 심화되며, 우리나라의 경우 여름철 호우의 강도 및 빈도가 증가할 것으로 전망되는 실정에서 수문 모형의 정상성을 가정한 매개변수 추정은 강우-유출 관계에 왜곡을 초래할 수 있다. 이러한 점에서 수문기상자료의 변동성을 고려한 수문모형의 검정 및 보정기법이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출 모형을 활용하여 산정된 소양강댐의 기존 매개변수와 수문기상자료의 경향성을 비교하여 모형의 적합성 향상 및 다양한 매개변수 산정 방식을 제공하고자 한다. 이를 위해 전역최적화 기법(global optimization method)을 도입하여 매개변수 추정시 발생하는 불확실성을 정량화하였고 동적 기후 예측 매개변수(dynamic climate predictors)를 활용하여 최적화를 수행하였다. 교차검증을 통하여 기존의 매개변수 추정 절차와 비교 검토를 수행하였다.
융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.
본 연구는 우리나라 전국 기상관측소 중 1973년부터 2009년까지의 시 강수자료가 구축되어 있는 기상관측소 55개 지점에 대하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 각 지점에 대하여 지속시간 1시간, 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 생성하고, 생성된 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였으며, 위치매개변수와 축척매개변수는 확률가중모멘트법을 사용하여 산정하였다. 산정된 연 최대 평균 누적 강수량과 연도와의 선형 회귀식을 산정하여 목표연도별(2040, 2070, 2100년) 평균 강수량을 산정하였고, 위치매개변수와 축척매개변수도 평균 누적 강수량과의 선형 회귀식을 산정함으로써, 목표연도에 해당하는 각 매개변수를 산정하였다. 또한 산정된 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수와 축척매개변수를 이용해 확률강수량을 산정하였다. 비정상성 빈도해석을 수행하여 산정된 55개 지점에 대한 목표연도별 확률강수량을 Inverse Distance Weighted(IDW) 보간법을 사용하여 전국의 확률강수량을 공간적으로 표현하였다. 전국단위의 비정상성 빈도해석을 실시한 결과, 전체적으로 각 목표연도별 확률강수량이 증가하는 것으로 나타났으나, 일부 감소하는 지역도 나타났다. 경기도와 강원도 등 중부지역에서 확률강수량의 증가가 큰 것으로 나타났으며, 특히 강원도(강릉, 인재 등) 지역에서 확률강수량의 증가폭이 가장 크게 나타났다. 또한 남해지역에서는 대부분 확률강수량이 감소하는 것으로 나타났고, 그중에서 전라남도 남해안 부근(장흥 등)에 확률강수량의 감소가 가장 크게 나타났으며, 경북지역과 전북지역 부근에서는 증가 또는 감소의 차이가 미비하게 나타났다. 하지만 목표연도 2070년과 2100년에 대하여 산정된 확률강수량으로부터 선형 회귀식을 통해 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수, 축척매개변수를 추정하여 확률강수량을 산정하는 것에 한계가 있음을 보여주었다.
융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포, 적설심, 적설면적감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능 하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설면적감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역으로 대상으로 평균기온과 적설면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설면적감소곡선을 작성하였다.
융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포, 적설심, 적설면적감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능 하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설면적감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역으로 대상으로 평균기온과 적설면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설면적감소곡선을 작성하였다.
Neyman-Scott Rectangular Pulse 모형(NSRPM)은 Poisson process에 기초를 둔 모형으로 수자원분야에서는 강수자료를 생성하는데 널리 쓰이고 있다. NSRPM을 구축하기 위해서는 기존에 관측된 강수 자료를 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하여야 한다. NSRPM의 매개변수를 추정 시 강수자료의 모멘트와 매개변수로 구성된 모멘트식을 비교하여 매개변수를 추정한다. 기존에 사용된 모멘트를 이용한 NSRPM의 매개변수 추정방법의 경우 매개변수로 구성된 모멘트식을 증명하여야지만 NSRPM의 매개변수를 추정할 수 있다. 또한 증명된 모멘트식이 없는 모멘트 값의 경우 매개변수 추정 시 사용하지 못하는 단점이 있다. 이런 한계점으로 인하여 NSRPM 의 수정 및 추정이 어려워 NSRPM은 널리 사용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 매개변수 추정방법의 따른 한계점을 극복하고자 직접적인 매개변수 추정방법을 제안하였다. 직접적인 매개변수 추정방법은 모멘트 식을 이용하지 않고 생성된 자료를 이용하여 직접적으로 매개변수를 추정하는 방법이다. 본 연구의 대상지점은 금강유역의 대전으로 선정하였으며, 사용된 자료는 기상청에서 운영하는 대전 지상관측소 강수자료를 사용하였다. 총 39년의 자료를 이용하여 각 방법을 이용하여 매개변수를 추정하였다. 실험결과 직접적인 추정방법이 기존 매개변수 추정방법보다 더 정확한 매개변수를 추정하는 것을 확인 할 수 있었다.
많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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