정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
한반도 중서부 지역의 1998년 8월 5~6일 집중호우 사례에 대하여 GMS-5 IR1 밝기온도(CTT: 구름꼭대기 온도)와 AWS 지점 강우량 사이의 관계성을 조사하였다. 이 연구에서 AWS 시간 강우량일나 반시간 누적 강우량 보다 15분 누적 강우량을 이용하였을 때 연구지역의 강우강도와 강우영역이 중서부 지역 집중호우의 시간적 변화를 보다 자세히 묘사하고 있음을 발견하였다. 강우영역과 강우강도의 시계열 자료에서 일관되게 낮은 강우영역(20~25%)과 강한 강우강도(6~9mm/15 min)를 보여주는 8월 6일 0030-0430 LST 기간을 집중호우 기간으로 선택하였다. 그리고 이 집중호우 기간에 대하여 AWS 15분 강우량과 지상관측지점에 대응되는 CTT를 비교하였다. 위 비교에서 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 -0.3으로 낮게 나타났으며, 강우가 관측된 AWS의 대부분이 분포하고 있는 CTT가 -5$0^{\circ}C$ 이하에서 강우확률은 약 30%에 불과했다. 그러나 위성영상의 위치 보정을 위하여 영상을 남쪽으로 2~3 격자 그리고 서쪽으로 3 격자 이동시켰을 때 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 통계학적으로 의미있는 -0.46으로 나타났다. 그리고 강우가 관측된 AWS도 대부분이 보다 낮은 CTT 영역(-58$^{\circ}C$ 이하)에서 발견되었다. 그러나 이 영역에서의 강우확률은 원래 영상의 값과 비교할 때 큰 변화가 없었다. 심지어 일부 구간에서 CTT의 변화를 고려할 때도 강우확률은 CTT가 -58$^{\circ}C$ 이하에서 50~55%로 나타났다.
기상청에 따르면 2018년 강수량은 평년보다 높으나 시기 및 지역에 따른 편차로 인해 강수 부족 지역이 발생하였고 7월 중순부터 8월말까지 최저 강수로 인한 국지적 가뭄이 발생하였다. 특히 전국적으로 영농기 시점(3~5월) 및 영농기 종점(10월)에 평년보다 많은 비가 왔으나 7~8월말 평년보다 적은 강수로 인한 여름철 농업가뭄이 발생하였다. '73년 이후 두 번째로 짧은 장마기간을 기록하였고 장마기간 강수량은 평년대비 72% 수준으로 일부 지역 저수지 저수율은 지속적인 심각단계를 초래했다. 2018년 강우기준 가뭄빈도 분석을 위해 '18년 1월~8월까지 누적 강수량을 기준으로 분석, 7월 중순에서 8월 중순까지 극심한 강수 부족이었으나 1월~8월까지 누적 강수량은 평년 수준을 나타내었다. 강우기준 가뭄빈도 분석 결과 10년 이상 가뭄빈도 해당 지역은 전남 강흥군과 강진군으로 분석되었다. '18년 7월 강수량을 기준으로 분석결과 전국 대부분 지역이 극심한 강우 부족에 따른 가뭄이 발생한 것으로 200년 이상 가뭄빈도 해당 지역은 107개 시군으로 분석되었다. 저수율기준 가뭄 빈도 분석을 위해 '18년 8월 저수지 저수율 기준 가뭄빈도 분석결과 벼작물 생육기간 중 필요수량 높은 시기에 용수 부족으로 200년 이상 가뭄빈도 해당 지역은 45개 시군으로 나타났다.
본 연구에서는 해수유입과 강우유출에 따른 용원수로 내의 염분도 분포를 모의하기 위해 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code) 모형을 이용하였다. 유량경계조건은 대표 방류구에서 유출되는 양을 모니터링하여 면적비 유량법으로 산정하였으며, 수위경계조건으로는 시간별 조위 값을 입력하였다. 강우량에 따른 염분도 모의 결과는 일 강우량 245 mm의 유출조건을 반영하였으며, 그 결과 Site 1~2 지점과 망산도 부근 방류구가 위치한 곳에서는 염분도가 0 ppt에 가까운 수치가 나타났으며, 반면 비강우시에는 30 ppt가 넘는 것으로 나타났다. 용원수로 내측지점(Site 2~5)에서의 2010년 1월 1일~12월 31일까지의 염분도 시계열 변화 모의결과와 월별 실측값을 비교하여 나타내었다. 용원수로의 지점별 염분도를 분석한 결과, 내측지점(Site 1~4)과 송정천지점(Site 7~8)에서 염분도가 낮게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 망산도 부근 염분도를 집중적으로 조사한 결과, 1차 조사결과 누적강우량은 17 mm로 염분도 농도는 21.9~28.8 ppt로 측정되었으며, 2차 조사결과 누적강우 량은 160.5 mm로 염분도 농도는 2.33~8.05 ppt로 나타났다. 결과적으로 용원수로에서는 해수의 순환이 원활하게 이루어지지 않으므로, 이로 인하여 염분도의 차이가 크게 나타났으며 특히 강우시에는 염분도가 급격히 낮아지는 것으로 나타났다.
본 연구에서 는 2002년 태풍 "루사(Rusa)"와 2003년 태풍 "매미(Meami)"에 의한 집중호우시 삼척 지역에 발생된 산사태를 조사하여, 대상지역의 강우와 산사태의 관계를 규명하였다. 삼척지역의 연평균강우량은 $1,200\~l,300mm$이며, 2002년 및 2003년에는 태풍 "루사" 및 "매미"로 인한 집중호우로 인하여 연평균강우량이 2,000mm이상으로 증가되었음을 알 수 있다. 최대시간강우강도와 2일간 누적 강우량이 상대적으로 큰 지역에서 산사태 발생 개소 및 붕괴 면적 이 크게 발생되고 있으므로, 산사태는 강우강도와 누적강우량에 직접적인 영향을 받고 있음을 확인할 수 있다. 삼척 지역에서 발생된 산사태는 태풍에 의한 집중호우에 의한 것이므로 산사태 발생 당일 최대 시간강우강도에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 합리적인 산사태 발생 규모를 예측하기 위하여 기존의 방법을 종합적으로 적용하여 최대시간강우강도와 산사태 붕괴 면적을 모두 고려할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 기존의 방법 및 새로 제안된 방법을 적용한 결과 삼척지역의 산사태 발생규모는 대규모 산사태임을 알 수 있다.
최근 산불발생이 증가하고, 그에 따른 피해가 증가하고 있다. 또한 산불 발생지역의 토양침식으로 인한 2차적인 재해위험이 예상됨에 따라 산불 지역의 토양침식과 영향인자들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 낙산사 산불지역의 산지사면에 10개의 소규모 조사구를 설치하고 강우에 따른 토사유출량을 조사하였다. 토양침식 매개변수를 강우인자(강우량, 강우강도, 강우에너지), 지형인자(면적, 사면경사, 사면길이, 길이경사인자), 식생인자(전체피복도, 식생지수), 토양인자(투수계수, 유효입경, 유기물함량, 토심)로 구분하여 각각의 토양침식에 대한 관계를 분석하고, 시간경과에 따른 토양침식의 관계도 분석하였다. 강우강도와 강우량이 커짐에 따라 토양침식민감도에 대한 식생피복도의 영향이 더욱 가중되며, 식생 회복이 빠른 지역과 그렇지 않은 지역에서의 시간경과에 따른 누적 토양침식량의 변화는 크게 차이를 보였다. 낙산사 산불지역에서의 강우에 따른 토양침식은 강우에너지와 식생피복도의 관계가 가장 높았다.
효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.
최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.
농업가뭄에 대한 연구는 주로 가뭄지표의 개선과 제안 등에 초점이 맞추어져 있으며 관개기의 강수량에 중점을 둔 사례가 대부분이다. 그러나 대부분의 논 관개용수는 저수지를 통하여 공급되기 때문에 관개가 시작되는 4월 초순의 저수량은 상당히 중요한 가뭄 대응 요소이다. 이에 따라 가뭄에 대비하기 위해서는 관개가 종료되는 10월부터 이듬해 3월까지 충분한 저수량이 확보될 필요가 있다. 그러나 기후변화에 의해 대부분의 강우가 관개기에 집중될 수 있으며 이에 따라 미래에는 비관개기 동안 충분한 저수량을 확보하는데 어려움이 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화에 따른 비관개기의 강수량을 확률기반으로 분석하고, 이를 관개기 필요저수량과 비교하여 저수지의 미래 가뭄 대응 능력을 분석하고자 하였다. 기후변화에 따른 비관개기의 강수량 변화를 분석하기 위하여 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 적용하여 미래 비관개기 동안의 연도별 비관개기 누적강수량을 분석하였다. 과거와 미래시기를 30년 단위로 구분하여 1995s, 2025s, 2055s, 2085s의 비관개기 동안의 비초과확률 10%, 50%, 90%의 강수량을 분석하였다. RCP 4.5 시나리오를 기반으로 모의한 미래강우의 비초과확률 10% 누적강수량 산정 결과에 따르면 주요 곡창지대인 전라남북도는 1995s에는 10월부터 이듬해 3월까지의 누적강수량이 약 215mm 정도로 나타났으나 2025s에는 약 150mm로 줄어드는 것으로 나타났다. 즉, 비초과확률 10%의 강우가 내릴 경우 비관개기 동안에 충분한 저수량의 확보가 어렵게 되고 관개기의 심각한 가뭄을 초래할 수 있었다. 비관개기 누적강수량과 저수량변화의 관개를 모의한 개운저수지와 계룡저수지의 경우 그 관계식은 y=1.442x-198.81, y=5.8105x-752.92와 같이 나타났다. y는 비관개기의 저수량변화를 나타낸 것이고 x는 비관개기의 누적강우량을 나타낸 것이다. 식을 통해 향후 100년 중 비초과확률 10%의 강수를 가정한다면 개운저수지는 관개종료시점의 저수율이 최소 96.93% 이상이여야 다음해 관개시작시점의 저수위가 만수위가 될 수 있었고, 계룡 저수지는 최소 86.84%의 저수위를 만족해야 다음해 관개시작시점의 저수위가 만수위가 될 수 있었다.
유역에 내린 강우의 총량은 홍수나 갈수 측면에서 매우 중요하다. 점 강우량에 의해 측정된 강우량을 이용하여 유역 총강우량으로 환산하는 과정에 많은 오차가 포함되어 있다. 선행연구에 따르면, 우량계를 통한 강우관측에서 언더캐치(undercatch)에 의한 계통오차는 일반적으로 5~16%, 우연오차는 약 5%가 발생된다고 보고하였으며, 점 우량계 자료를 내삽하여 공간자료로 변환할 경우 0.1km 규모에서 표준오차가 4~14%, 1km 규모에서는 33~45%, 10km 규모에서는 약 65% 정도 발생된다고 한다. 이러한 우량계 관측오차 및 강우자료 처리과정에서 발생되는 오차는 유역의 유출량 계산에 영향을 주어 홍수예보 정확도를 크게 떨어뜨릴 수 있다. 우리나라에서는 지금까지 유역 총강우량 산정 측면에서 지점강우량의 불확실성에 대한 연구가 많이 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 우리나라에서 주로 사용되고 있는 전도형 우량계를 이용하여 소규모 구역에서 관측되는 강우관측의 불확실성을 분석하고자 하였다. 연구에 사용된 우량계는 0.5mm 급 표준 전도형 우량계로 정밀도는 시간당 1~100mm 기준으로 ${\pm}1%$를 기록하여 기상검정규격인 ${\pm}3%$를 만족하고 있다. 이 우량계는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터 내에 장애물이 없는 평지에 60m 간격으로 총 6대($2{\times}3$)를 설치하여 2014년 7월 11일부터 9월 2일까지 54일간 관측을 수행하였다. 관측기간 동안 2대의 우량계가 수일동안 강우가 기록되지 않아서 분석에서 제외하였다. 우량계 상호 간의 누적강우량(54일간)을 비교한 결과 2.5~25.5mm의 차이를 나타냈다. 강우강도별 강우량 합계를 비교한 결과 시간당 1mm 이상에서는 약 1%의 차이가 났으며, 시간당 15mm 이상에서는 7.4%의 차이를 나타내어 강도가 큰 강우사상에서 우량계 간의 관측오차가 더 크게 나타났다. 또한 우량계 상호 간의 상관계수를 분석한 결과, 우량계 간의 거리가 가까울수록 그리고 누적시간이 길수록 상관계수는 커지는 것을 확인할 수 있었다. 도출된 결과를 토대로 하면 앞서 언급한 바와 같이 점 우량계 자료를 내삽하거나 유역 또는 계산격자의 대푯값으로 사용하여 1시간 이하 단위로 유출모의를 할 경우 심각한 오차를 발생시킬 수 있음을 시사한다. 보다 신뢰성 있는 홍수예보와 효율적인 유역관리를 위해서는 점 중심의 강우 관측이 아닌 면적 우량에 대한 관측이 이루어져야 하며 이를 위한 기술의 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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