기상 레이더와 지상강우계를 이용한 실시간 강우산정기법은 전형적인 Marshall-Palmer(M-P) 방법, geostatistic 접근법을 이용한 방법, 회귀분석에 의한 방법, Kalman filter를 이용한 방법 및 실시간 weight mask를 이용한 보정 등 여러 형태가 존재한다. 본 연구에서는 실시간 강우산정을 위한 각 방법의 장단점 및 적용성을 분석하였다. 전형적인 M-P 방법은 잘 알려진 바와 같이 호우사상을 과소 추정하는 단점을 가졌으며 기존 연구자들이 제시한 바와 같이 층운형, 대류형과 같은 강우형태에 따라 다른 Z-R관계식을 가지므로 단일 Z-R관계식으로 강수를 산정함에 있어 한계를 가진다. Geostatistic 기법을 이용한 실시간 강수 산정의 경우, 지상 강우계 정보를 활용하여 강우공간분포를 개선하는 여러 기법 즉 cokriging, external drift 기법 등이 존재함에도 불구하고 과다한 계산시간, 실시간 variogram 산정과 적용상의 문제 등을 내포하고 있다. 실시간 회귀분석을 이용한 강우산정은 실제 적용에 있어 지상 강우계와 레이더 반사도사이의 선형 상관관계에 대한 결정계수가 매우 낮아 기법 적용이 간단한 장점에도 불구하고 적용에 한계를 가진다. Kalman filter기법을 이용한 실시간 레이더 강수산정은 계산시간이 여타 기법보다 많이 소요되어 실시간성을 유지하는데 한계를 가진다. 실시간 weight mask를 이용한 보정기법은 지상강우계 강우강도와 기상레이더 강우강도가 선형상관관계를 가진다는 가정이 대상지역 전체에 균일하게 적용될 수 없음에도 불구하고 기법의 적용이 간편하며 실시간 강우 공간분포를 실제 강우 관측인 지상 강우계 공간 분포 특성을 간접 강우 관측인 기상 레이더 반사도 분포와 결합하여 공간 변화 특성을 잘 나타낸다는 장점을 가지므로 실용적 적용에 있어 장점을 가진다.
기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 레이더 자료의 수문학적 적용성에 대한 정확도를 개선하고자 기상현업에서 운영하고 있는 관악산 도플러 레이더 자료를 활용하여 POD(Probability of Detection) 분석을 통해 레이더 오자료를 제거하고, 편차 보정기법을 적용하여 레이더 추정강수의 정확도를 개선시켜 이들의 수문학적 적용성을 검토하였다. 이를 위해 다양한 관측 고도각 별로 POD 분석을 수행한 결과 낮은 확률의 POD($p_l$)와 높은 확률의 POD($p_h $)의 범위가 변화하고, 레이더로부터 약 150 km 이상 떨어진 지역에서는 $1.95^{\circ}$ 이상의 고도각에서 탐지한 레이더 에코가 강수 추정에 유용하지 않음을 알 수 있었다. 또한 소양강유역을 대상으로 관측 강우량보다 과소추정되는 Marshall-Palmer 관계식의 레이더 추정강수를 편차 보정기법으로 실시간으로 보정하여 그 정확도를 향상시켰다. 보정된 레이더 추정강수를 HEC-1에 적용하여 유량해석을 수행한 결과, 보정된 레이더 추정 강수를 이용한 모의치와 관측유량사이에 매우 높은 상관성을 보이고 있음을 알 수 있었다. 따라서 편차 보정기법을 통해 보정된 레이더 강수는 수문학적 분석을 위한 입력자료로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라의 경우 자연 재해로 인한 피해를 감소시키기 위해 첨단 레이더 관측시스템을 설치 및 운영하고 있으며 활용도 또한 증가하고 있어 기상재해를 대비한 정확하고 용이한 레이더 강우량 추정은 필수적 요소라 하겠다. 강우량 추정은 대기 중의 강우 입자들로부터 반사된 전파의 세기 즉 레이더의 반사도 자료와 강우와의 관계를 이용하여 강우량을 산출하며 가장 보편적으로 Marshall and Palmer (1948)에 의해 연구된 Z-R 관계식을 이용하여 강우량을 추정하고 있다. 기존의 레이더 강우량 추정시 사용되는 보정 방법인 G/R (우량계/레이더) 비는 대상유역을 격자로 나눴을 경우 강우관측소가 위치한 격자와 주변 8개의 위치한 격자의 면적강우량을 산술평균하여 사용하고 레이더 자료와 강우관측소의 강우자료를 비교하여 보정한 후 강우량을 추정하고 있다. 그러나 G/R 비를 평균하여 보정할 경우 대상유역에 위치한 강우자료가 오측이거나 관측이 되지 않았을 경우 관측지점의 강우량 추정에 영향을 주게 되며 G/R 비를 산출할 시 강우관측소가 가지는 오차를 줄이기 위하여 강우관측소의 강우자료와 레이더 자료간의 보정이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 레이더의 관측반경은 480km 까지 가능하지만 양질의 자료를 사용하기 위해 광덕산에 위치한 레이더의 반경 100km 내의 강우관측소를 이용하였으며 기상청에서 운영하고 있는 94개 지점의 AWS (automatic weather system)를 이용하여 대상유역에 위치한 강우관측소의 강우자료와 레이더 강우량에 통계분석을 하여 최적의 G/R 비를 산정한 후 레이더 강우량을 추정하였다. 또한 추정된 강우량을 관측된 강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.
최근 기후변화로 인한 여름철 집중호우의 빈발로 산지하천 유역 관리의 필요성이 대두되고 있다. 산지하천은 급경사지가 주를 이루어 붕괴 위험지역이 존재하는 경우가 많고 집중호우 발생시에는 산사태, 토석류 등의 2차적인 재해 발생 위험성도 큰 편이다. 산지 하천유역의 효과적인 관리를 위해서는 유출현상을 강우 및 기타 수문기상자료에 근거하여 추정하는 유출해석과 더불어 호우에 따른 토사유출량의 산정, 하천유역의 지형학적 분석 등이 종합적으로 필요하며 재해발생 위험지역에는 초기단계의 적절한 대응을 위해 센서기술을 기반으로 한 감시체계의 구축이 요구되기도 한다. 본 연구에서는 2006년 7월 대규모 홍수피해가 발생한 강원도 인제의 내린천 유역을 대상으로 기상청 기상레이더와 분포형 수문모형을 이용한 유출해석을 수행하였으며 기상레이더 자료의 수문학적 활용성과 유역관리를 위한 분포형 모형의 활용성을 평가하였다.
초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
최근에 집중 호우, 돌발 강수 등의 국지적인 강수 현상의 발생이 증가하고 있으며, 산악 지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있어 이에 대한 감시가 필요하다. 현재 기상청의 지상관측자료는 약 13 km의 공간해상도로 남한 지역 전체에 대해 제공하고 있으나 북한, 해상, 산악 등의 지역에 대한 감시는 상대적으로 빈약하다. 반면 레이더는 1 km의 고해상도의 공간자료를 산출할 수 있으므로 산악 지역에 대한 분석에 레이더 자료를 활용할 수 있다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 공간보정 기법을 적용하여 2009년에 대해서 격자($1{\times}1km^2$) 및 유역(117개 중권역, 국토해양부)에 대한 일, 월누적 강수량을 산출하였으며, 지상 우량계 자료와 비교하였다. 2009년 여름철 사례에 대해서 일누적강수량을 분석하였으며, 월누적 강수량의 경우에는 2009년 전체에 대해 지상 우량계의 월누적강수량 자료를 이용하여 MAE, RMSE 등을 산출하여 검증하였다. 본 연구는 레이더 강수량 정보를 활용하여 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 감시를 통해 산악 지역에서 발생하는 사고에 대비하고, 유역별 레이더면적강수량 산출을 통하여 효율적인 물관리를 위한 기본 자료로 사용함으로써 수문 기상 분야에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
기후변화로 악화되는 수문기상 환경에서 돌발홍수 예보, 짧은 지속기간(5분)의 확률강우량 생산 등을 위해서는 짧은 관측 주기의 강수량 생산 고려 필요하다. 지상강수량은 1분 간격으로 생산(기상청)하고 있으나 공간적으로 보다 정밀한 레이더 강수량은 기상청 10분, 국토교통부 2.5분 간격으로 생산하고 있는 현실이다. 연속으로 누적하여 강수량을 측정하는 강수량계와는 달리 레이더의 관측방식은 순간 관측 방식으로 회전 속도 혹은 주기에 따라 강수량이 달라질 수 있다. 특히 홍수예보를 위한 강수관측이 주목적인 국토교통부 강우레이더의 경우 최근의 돌발홍수 발생 빈도가 높아짐에 따라 초단시간(2분 이내) 강수량 생산의 필요성도 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 관측 주기에 따른 관측 강수량 오차(불확실도) 분석을 실시하였다. 이를 위해 샘플링 방법을 이용하여 10분까지의 레이더 관측주기에 따른 1시간 누적강수량을 산정하고, 이를 이용하여 관측 주기에 따른 지상강수량계(AWS)와의 상관계수(correlation coefficient) 및 정규화오차 정확도(1-NE)를 분석하였다. 분석결과 샘플링 주기의 증가에 따라 오차가 증가하는 것으로 나타나, 강수량 추정의 정확도가 중요한 홍수예보를 위해서는 짧은 주기의 관측(짧은 주기의 강우량 생산)이 정확도 확보 측면에서 유리할 것으로 사료된다.
선박용 X 밴드 레이더의 영상 신호를 추출하고 디지털 신호로 처리하여 강우 정보를 생산하는 변환기(Analog to Digital Converter, ADC)를 설계하였다. X 밴드 기상 레이더는 국지적 범위에 대한 강우의 시공간적 고해상도 관측에 적합하지만 가격이 매우 비싸고 전문적인 관리가 필요하다. 이에 비해 10-2 비용의 선박용 레이더는 경제적인 이득뿐만 아니라 자료 수집 및 관리를 용이하게 한다. 개발한 변환기의 유용성을 검증하기 위해 단기 강수 사례에 대한 기상 레이더와 비교 관측을 수행하였다. 선박용 레이더의 강우 관측 결과는 반경 15 km 이내에서 기상 레이더와 일치하였다. 이를 통해 선박용 레이더의 강우 관측 활용성을 입증하였다.
도시홍수는 도시의 주요 기능을 마비시킬 수 있는 수재해로서, 최근 집중호우로 인해 홍수 및 침수 위험도가 증가하고 있다. 집중호우는 한정된 지역에 단시간 동안 집중적으로 폭우가 발생하는 현상을 의미하며, 도시 지역에서 강우 추정 및 예보를 위해 레이더의 활용이 증대되고 있다. 레이더는 수상체 또는 구름으로부터 반사되는 신호를 분석해서 강우량을 측정하는 장비이다. 기상청의 기상레이더(S밴드)의 주요 목적은 남한에 발생하는 기상현상 탐지 및 악기상 대비이다. 관측반경이 넓기에 도시 지역에 적합하지 않는 반면, X밴드 이중편파레이더는 높은 시공간 해상도를 갖는 관측자료를 제공하기에 도시 지역에 대한 강우 추정 및 예보의 정확도가 상대적으로 높다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super Resolution) 기술을 활용하여 저해상도(Low Resolution. LR) 영상인 S밴드 레이더 자료로부터 고해상도(High Resolution, HR) 영상을 생성하는 기술을 개발하였다. 초해상도 연구는 Nearest Neighbor, Bicubic과 같은 간단한 보간법(interpolation)에서 시작하여, 최근 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 가장 일반화된 합성곱 신경망(CNN)을 통해 연구가 이루어지고 있다. X밴드 레이더 반사도 자료를 고해상도(HR), S밴드 레이더 반사도 자료를 저해상도(LR) 입력자료로 사용하여 초해상화 모형을 구성하였다. 2018~2020년에 발생한 서울시 호우 사례를 중심으로 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로부터 훈련된 초해상도 심층신경망 모형으로부터 저해상도 이미지를 고해상도로 변환한 결과를 PSNR(Peak Signal-to-noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)와 같은 평가지표로 결과를 평가하였다. 본 연구를 통해 기존 방법들에 비해 높은 공간적 해상도를 갖는 레이더 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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