2014년 제12호 태풍 나크리(Nakri)의 영향으로 한라산 윗세오름에는 2014년 8월 2일 하루 동안 총 1,182 mm의 강수량을 보였다. 이 기록은 지금까지 한국에서 관측된 가장 높은 강수량이다. 한라산 윗세오름의 해발고도가 1,673 m이므로 강수의 산지효과에 영향을 미칠 것으로 생각된다. 이는 한라산의 다른 지점에서도 최대 강수가 관측될 가능성이 있다. 그러나 제주도에는 23개의 지상강우관측소만이 설치되어 있어 강수량을 공간적으로 정확하게 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 제주도를 대상으로 레이더(성산과 고산)와 우량계 자료를 이용하여 나크리 호우사상에 대한 최대 강수 지점을 탐색하였다. 먼저, 레이더 반사도의 고도를 해수면으로부터 250 m 간격으로 2,000 m 까지 구분하였다. 또한 각 구간에 해당되는 레이더 자료와 AWS 자료를 이용하여 Z-R 관계식을 유도하였다. 유도된 Z-R 관계식을 제주도 전역에 적용하여 최대 강수가 발생한 지점을 파악하고, 아울러, 제주도 전역에 내린 총 강수량을 추정하였다.
소형레이더(X밴드 이중편파레이더)는 시공간적으로 고해상도의 자료를 제공하고 있어 도시지역에서 돌발홍수 감시에 많은 역할을 할 것으로 기대되어 왔다. 이에 한국건설기술연구원은 2013년에 수도권에서의 돌발홍수 및 악기상 감시를 위해 소형레이더를 도입하였다. 수재해플랫폼 연구단에서도 서울 지역에서의 돌발홍수 및 악기상을 감시를 위해 같은 기종의 소형레이더를 고려대학교와 연세대학교에 도입하여 소형레이더 망인 X-Net을 구축하였다. 본 연구에서는 고려대학교와 연세대학교에 도입된 소형레이더의 수문 적용성 평가를 위해 2018년에 관측된 38개의 강우사례에 대한 레이더 강우량 정확도 평가를 실시하였다.
대상유역의 합리적인 홍수량 산정을 위해서는 풍부한 홍수자료를 바탕으로 직접적인 빈도해석을 적용하는 것이 가장 적정한 방법으로 알려져 있다. 하지만 국내의 대부분 유역은 관측된 홍수 자료가 제한적이고, 미계측 유역이므로 빈도해석을 통한 홍수량의 산정은 현실적으로 불가능한 실정이다. 이에 국내에서는 홍수량 산정에 대한 대안으로 강우-유출관계의 선형성을 가정한 집중형 강우-유출모형을 적용하고 있다. 하지만 집중형 강우-유출모형은 경험적인 공식에 의해 결정되는 수문매개변수의 비합리성 및 유역분할, 유역 하도추적의 구축방식에 따라 상이한 홍수량이 산정되는 문제점이 지적되고 있다. 따라서 최근에는 경험적이고 개념적인 집중형 유출모형을 지양하고, 격자체계를 기반으로 하고 있는 분포형 강우-유출모형의 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 남강 유역에서의 분포형 강우-유출모형 적용성 검증에 있다. 따라서 남강 유역 내에 발생한 4개의 호우사상을 선정한 후 강우 레이더 영상인 CAPPI영상 및 C-Max영상을 이용하여 면적강우량을 산정하였다. C-Max 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 지점강우를 이용한 면적강우량과 비교해 130%이상 과대 산정되는 경향을 나타낸 반면, CAPPI 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 10%이하의 오차를 나타내었다. 따라서 본 연구에서는 CAPPI 영상을 분포형 유출 모형인 VfloTM에 입력하여 유출을 모의 하였다. 모의된 유출곡선과 관측된 유출곡선을 비교 검토한 결과 80%이상의 높은 상관성을 나타낸 반면 첨두유출량 오차는 30%이상의 오차를 나타내었다. 하지만 강우보정기법인 G/R보정 기법을 적용한 후에는 첨두유출량 오차가 10%미만으로 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 남강 유역에 분포형 유출모형을 적용하기 위해서는 다양한 강우 사상에 대한 지속적인 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 레이더 강우자료의 품질평가를 위해 통계학 분야의 분산분석과 유사한 방법론을 제안하였다. 이 방법은 자료가 가지고 있는 편의로 인한 오차 및 변동성으로 인한 오차를 구분하여 나타내도록 한다. 제안된 방법론은 두 개의 호우사상에 적용하여 평가하였다. 그 결과 레이더 원자료의 경우는 편의로 인한 오차가 전체 오차의 대부분을 차지하는 반면, 품질 향상된 자료의 경우에는 편의로 인한 오차가 상대적으로 크게 줄어드는 것을 확인하였다. 그러나 변동성으로 인한 오차는 품질 향상 후 오히려 증가하였음을 파악하였다. 본 연구에서 제안된 방법론은 주어진 호우사상을 품질향상 단계별로 자료의 품질을 평가하는 데는 유효하나, 여러 호우사상의 품질을 비교하는데 한계를 가짐을 확인하였다. 보다 일반적인 적용을 위해서는 이에 대한 보완이 필요한 것으로 나타났다.
도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 발생하는 돌발홍수는 더 이상 우량계만으로 예보가 불가능하다. 그리고 지역에 따라 침수시간이나 침수심이 달라지기 때문에 지역에 따른 침수특성과 유속특성의 관계식을 산정하여 홍수예보 기준을 설정하였다. 더불어 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서는 지체시간 외에 강수 예측을 통한 홍수예보 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 한강홍수통제소의 강우레이더 기반 초단기 외삽 예측을 입력자료로 활용하여 돌발홍수 예측 시스템을 구축하였다. 강우레이더 기반 초단기 외삽 예측은 강우강도를 입력으로 사용하기 때문에 예측에 별도의 정량 보정이 필요하지 않다는 장점이 있다. 2019년도에 발생한 다양한 홍수 사고 사례를 분석하여 본 시스템에 대한 정확도를 평가하였다. 본 시스템은 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 3단계 위험 정보(주의/경계/심각)로 제공할 수 있다.
최근 강우-유출 모형은 물리적 현상에 근거한 확정론적 모의 모형과 물리적 성분으로 설명할 수 없는 내용에 대해 통계적으로 접근하는 추계학적 모의 모형 등이 계속 연구되고 있어 자연현상에 가까운 결과를 기대할 수 있게 되었다. 하지만 우리나라의 경우 많은 연구에도 불구하고 돌발성 집중호우, 여름철 집중되는 강우 등으로 인해 재난이 반복적으로 발생하고 있어 모형의 정확성에 대한 논의가 지속되고 있다. 동일한 유역에 동일한 입력자료를 사용하더라도 사용하는 모형에 따라 유출 분석결과는 상이하며 이는 유출 해석에 대한 불확실성으로 작용한다. 본 연구에서는 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 각 강우-유출 모형의 불확실성을 고려하여 최적 유출량을 산정하고자 한다. 대상 유역으로는 한강 수계에 있는 중랑천 유역을 선정하였으며, Distributed 모형인 Vflo 모형과 Lumped 모형인 저류함수 모형, SSARR모형, TANK 모형을 이용하여 유출 분석을 실시하였다. 그 후, Multi-Model Super Ensemble(MMSE), Simple Model Average(SMA), Mean Square Error(MSE) 방법 등의 blending 기법을 이용하여 하나의 통합된 형태의 유출 분석 결과를 제시하였으며, 최적 유출량 산정을 위한 blending 기법을 선정하였다. 본 연구를 통해 동일한 강우 시나리오에 대한 여러 강우-유출 모형에 대한 정확도를 확인하였으며, 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 유출 분석에 대한 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라 하천의 대부분은 산지에서 발원하며 전 국토의 약 67%가 산지하천 유역에 포함된다. 최근 기후변화로 인해 여름철 집중호우가 증가하고 있는 상황에서 강우의 예측이 어렵고 경사가 급한 산지하천 유역의 피해가 가중되고 있으며 돌발홍수나 산사태와 같은 산지재해 예방을 위한 대책 마련이 시급히 요구되고 있다. 산지하천유역에서 발생하는 재해를 예방하고 피해를 저감하기 위해서는 재해위험지역에 대한 선정 및 상시 모니터링 체계의 구축이 필요하며 본 연구에서는 격자기반의 산지하천 모니터링 시스템을 구축하여 강우상황과 예측정보, 이동상황을 모니터링 할 수 있는 시스템을 구축하였다. 산지하천 모니터링 시스템은 기상청 레이더 강우를 활용한 실시간 강우자료 및 강우예측자료(MAPLE) 표출, 분포형 수문모형과 연계한 유출분석 결과의 제공, AWS를 이용한 지점강우량 표출 등으로 구성된다. 또한, 지점자료 혹은 격자자료로 이원화되어 있는 기존 하천유역 모니터링 체계를 통합하여 사용자가 원하는 유역에 대한 기상자료의 모니터링과 위험지역에 설치된 지점관측정보를 연계 운영할 수 있도록 구현된 특징이 있다. 본 시스템은 현재 강원도 인제 내린천 유역을 대상으로 시험운영 중이며 격자기반의 강우모니터링과 토석류 현장모니터링 결과를 연계한 위험지 관리에 활용되고 있다.
유역의 홍수량 산정하기 위해서 데이터기반 모형, 개념적 모형, 프로세스 기반 모형과 같은 다양한 개념의 수문학적 모형이 개발되고 적용성이 검토되고 있다. 물리기반 강우-유출관계 모형의 경우, 이론적으로 강우유출응답의 연속 모의에 적합하다고 알려져 있으나 모형 구성에 필요한 수문자료 확보의 한계성 때문에 실절적인 적용에 어려움이 있다. 또한 수문 자료가 충분하지 않거나, 없는 미계측 유역에서 홍수량을 산정하기 위해서는 기존의 수문 관측 시스템의 데이터를 이용하기 어렵기 때문에 레이더 및 위성 등을 이용한 다양한 기상수문데이터 도입이 필요하다. 이에 본 연구에서는 관측된 자료와 함께 모델기반 수문기상 시스템인 GLDAS(Global Land Data Assimilation System, GLDAS)의 자료를 이용하여 개념적 강우-유출관계 모형인 PMD(Probaility Distributed Model, PMD)을 통해 홍수량을 모의하는 방법을 적용하였다. 이를 위해 개념적 강우유출관계 모형을 구성하고, 공간적 토양저류(soil moisture storage)분포를 산정하기 위해 토양의 함수상태를 산출하였다. 이같은 접근법은 수문 자료의 제한, 모형 검정의 문제와 같은 어려움을 해결하기 위한 대안으로 제시할 수 있으며, 분석 결과로부터 모델기반 수문기상 자료와 개념적 강우-유출관계 모형의 활용가능성을 검증할 계획이다.
설계홍수량 산정 시 지점확률강우량을 대상유역 내 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량 환산계수(areal reduction factor, ARF)를 적용한다. ARF 산정방법은 크게 면적고정형 방법과 호우중심형 방법으로 나뉜다. 면적고정형 방법은 현재 국내 하천설계기준에서 설계강우량 산정 시 활용하고 있는 방법이지만, 동 시간에 발생한 강우사상을 활용하지 않고 지점강우량과 면적강우량의 독립적인 빈도해석을 통해 산정되므로 비현실적인 값이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 강우사상의 공간분포 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 레이더 강우 자료를 활용하여 한강권역의 호우중심형 ARF를 활용하였다. 호우중심형 ARF는 지속기간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대하여 산정하였으며, 재현기간은 강우 사상의 규모에 따라 총 다섯 구간(0-10, 10-20, 20-50, 50-80, 80-100년)으로 분류하였다. 지속기간 및 재현기간에 따른 호우중심형 ARF는 강우 사상마다 산정되므로 다양한 값이 산재(scattered)되어 있는데, 대푯값을 선정하기 위하여 Weibull 분포의 비초과확률 95%의 값을 추출하였다. 두 가지 방법으로 산정된 ARF는 지속기간에 대하여 로그형태로 증가하였으나, 재현기간에 따른 관계에서는 차이를 보였다. 면적고정형 ARF는 재현기간에 대한 민감도가 매우 낮았으나, 호우중심형 ARF는 재현기간에 따라 감소하였다. 또한 호우중심형 ARF는 지속시간이 길수록 재현기간에 대한 민감도가 점차 낮아졌으며 지속기간 24시간 이후로는 일정한 값을 보였다. 이러한 차이는 레이더 실 강우를 활용한 호우중심형 ARF 산정 시에 면적고정형 ARF 산정과정에서 고려되지 않는 강우의 시 공간적 특성을 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 설계홍수량 산정 시 호우중심형 ARF를 적용한다면 보다 현실적인 값을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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