R-Z 관계식은 레이더 강우추정의 정확도를 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 캐나다 궤벡주의 셍레미에서 홍수를 야기한 폭우사례에서 관측된 우적계 및 레이더 자료를 이용하여 레이더 강우추정 시 우적계 자료에서 도출된 R-Z 관계식의 효과를 분석하였다. 이를 위하여 맥길 S-밴드 레이더에서 시간 분해능 2.5분과 공간 분해능 $1^{\circ}{\times}250m$로 관측된 레이더 반사도를 사용하였다. 레이더 반사도 자료에서는 폭우를 동반한 강우세포가 셍레미를 통과한 것으로 관측되었지만 우량계 관측망에서는 낮은 공간 분해능으로 인하여 이 세포가 관측되지 않았다. 셍레미에서 30분과 1시간 최대 누적 강우량은 각각 39 mm와 42 mm였다. 강우사례 동안 두 개의 우적계(POSS; Precipitation Occurrence Sensor System)가 사용되었다. 하나의 우적계는 레이더 반사도와 우적계 반사도를 비교하여 레이더 반사도를 보정하고 다른 우적계는 R-Z 관계식을 유도하는데 사용되었다. 기후학적 R-Z 관계식을 사용하였을 때 보다 반사도에 의존적인 우적계에서 유도된 관계식을 사용하였을 때 강우 추정 오차가 크게 줄었다. 일 누적 강우량에 대하여 편차는 +12%에서 -2%, 평균제곱근오차가 16%에서 10%로 줄었다. 우적계에서 도출된 R-Z 관계식으로 추정된 레이더 강우장을 이용하였을 때 홍수사례에 대하여 강우 발생 시간 및 강우량이 잘 일치하였다.
최근 기후변화로 인하여 발생하는 기상재해 및 위험기상 현상의 대비를 위하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있지만 널리 사용되는 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 과소추정의 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분위회귀 분석기법을 통한 레이더 강우자료 편의보정 기법과 Copula 함수를 연계한 강우자료 확충기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 통하여 편의가 보정된 시계열 레이더 강우자료 효율을 통계적으로 분석한 결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 Copula 기법을 이용하여 지상강우 및 레이더 강우자료를 확충한 결과 기존의 강우특성을 현실적으로 재현하는 것을 확인하였다. Copula 기법을 통한 강우자료 확충기법은 레이더 강우의 오차분포를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 '18년에 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』을 수행하였으며 이를 통해 레이더 기반의 비구름 이동경로 추정 기술, 침수시나리오 기반의 침수위험지역 추정기술 등을 적용한 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 예측강우정보를 생산하고 이를 통해 침수위험지역을 추정하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구를 통해 예측강우정보 생산 기술 적용, 예측강우정보를 이용한 실시간 침수위험지역 추정 기술 개발을 수행하여 서울시 도시침수 예측시스템을 고도화하였다. 예측강우정보의 경우 현재 기상청에서 광역 단위 호우특보 및 읍면동 단위 동네예보를 통해 제공되고 있지만, 풍수해 업무에 적용하기에는 제한적이며, 실시간 침수위험지역 추정의 경우 침수해석모델의 모의시간, 라이센스 등의 문제로 인해 한계를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레이더 실황강우정보를 활용한 이류모델 기반의 예측강우정보 생산 기술을 적용하여 풍수해 업무 적용이 용이하도록 하였으며, 예측강우정보를 이용한 최적 침수시나리오 추정 기술 개발을 통해 실시간 침수위험지역 추정이 가능하도록 하였다. 서울시 도시침수 예측시스템은 25개 자치구를 대상으로 강우량, 호우이동경로, 침수 정보를 제공하고 있다. 강우정보는 기상청 및 SK-TechX 기반의 10분 및 1시간 단위 AWS 관측정보, 이류모델 기반 10분 단위 레이더 예측정보, 국지예보모델 기반 1시간 단위 LDAPS 예측정보를 제공하며. 호우이동경로는 레이더 실황강우정보와 LDAPS 바람장을 이용하여 서울시 및 수도권 지역의 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 실시간으로 레이더 예측강우정보를 이용하여 최적의 침수시나리오를 추정하여 격자 단위 상세 침수정보와 시군구 단위 침수위험지도를 제공한다. 본 시스템을 통해 실시간 침수위험지역 확인이 가능해짐에 따라 서울시의 효율적인 풍수해 업무 지원이 가능할 것으로 판단된다.
국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기상청 이중편파 레이더 현업운영에 대비하여 2009년 X-band 연구용 이중편파 레이더를 도입하였고, 편파변수의 산출과 대기수상체 분류를 포함한 강수추정 등의 효용 가능성에 대한 연구를 지난 2년간 수행하고 있다. 이중편파 레이더는 반사도( )뿐만 아니라 차등반사도($Z_R$), 비차등 위상($K_{DP}$), 상관계수($_v$)등의 편파 변수의 산출로 강우감쇠보정과 기상에코-비기상의 에코(ground clutter, insects, birds, chaff)의 구별이 가능하다. 이러한 장점들을 이용해 레이더 자료품질 개선과 정량적 강수추정의 상당한 개선에 도움이 된다. 본 연구에서는 강수추정 관계식 R-Z, 감쇠 보정된 R-Z, R-$K_{DP}$ 관계식을 이용하여 레이더 관측 반경 내에 존재 하는 81개의 지상 우량계 자료와 강수량 추정의 정확도 비교 검증을 실시하였다. 그리고 Fuzzy logic 기법을 이용한 대기수상체 분류 알고리즘을 사용하였고 관측사례는 2011년 수도권 관측을 통해 강설/강수 에코 구별과 우박에코 사례를 분석하였다. 본 연구를 통해 이중 편파 레이더에서 산출된 고품질의 레이더기상자료를 기반으로 현업 예보지원 및 정량적 강우예측 향상에도 기여할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 이중편파 레이더 강우자료와 현재 실무에서 널이 이용되고 있는 레이더 강우보정 기법 적용에 따른 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM (KIneMatic wave STOrm Runoff Model)을 이용하여 유출해석을 수행하여 보정된 레이더 강우자료를 적용한 분포형 수문모형의 효율성을 검토하는데 있다. 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 2014년 8월 태풍 이벤트(나크리), 2016년 10월 태풍 이벤트(차바)에 대하여 비슬산 레이더 강우자료를 사용하였다. 강우자료의 보정은 21개 지점 강우와 레이더 강우를 이용하여 조건부 합성 보정기법을 이용하였으며, 누적 강우량 그리고 면적 강우량 모두 관측치를 잘 재현함을 확인 할 수 있었다. $R^2$(coefficient of determination), ME (model efficiency), VCI (volume conservation index)를 이용하여 적용성을 평가하였다. 2016년 태풍 차바 이벤트에서의 유출 모형의 보정결과 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 $R^2$, ME는 각각 0.75, 0.13으로 나타났고 조건부 합성 보정기법을 적용하였을 경우 각각 0.87, 0.82로 유출량 정확도가 크게 향상됨을 나타냈다. 다양한 국지성 집중호우 이벤트는 레이더 강우자료의 과대 및 과소추정을 유발하는 오차의 원인으로 조건부 합성 보정기법은 이러한 오차를 줄여 강우-유출 모형의 유출분석 결과 비교시 첨두유량 및 정량적인 면에서 실측 유량과 가깝게 모의되는 결과를 나타냈다.
서울과 같은 대도시 지역은 인구와 산업이 집중되어 있기 때문에 작은 규모의 수재해로도 큰 피해를 입을 수 있다. 또한 국지적으로 발생하는 집중호우는 도시 지역에 돌발홍수를 일으킬 수 있기 때문에 국지 예보는 도시 지역에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 레이더는 먼 거리에서의 악기상을 빠르게 관측할 수 있기 때문에 도시 지역 수재해 방지에 큰 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 특히 X 밴드레이더는 높은 시공간 해상도의 관측 자료를 제공하고 있어 도시 지역에 적합한 레이더로 알려져 있다. 국내에는 건술기술연구원, 고려대학교, 연세대학교에 X밴드 이중편파레이더가 도입되어 서울 지역에서의 수재해 감시 역할을 수행하고 있다. X밴드 이중편파레이더는 반사도, 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 레이더 편파변수들을 제공하고 있다. 이중 비차등위상차는 감쇄와 부분차폐의 영향을 받지 않아 비차등위상차로부터 추정된 레이더 강우는 큰 강우 강도에서 정확도가 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 비차등위상차로부터 추정된 레이더 강우량에 대한 정확도를 평가하였다. 이를 위해 2013년부터 2016년까지 관측된 건설기술연구원 X밴드 이중편파레이더 자료(42개 강우사례)를 활용하였다.
최근 기후변화로 인해 돌발성 집중호우가 증가하는 추세로 홍수피해가 발생하고 있는데 이러한 피해를 예방하고 빠른 대처를 위해 강우의 정밀한 관측뿐만 아니라 강우의 정확한 공간 분포 파악에 대한 필요성이 중요하게 대두되고 있다. 그러나 일반적으로 지상우량계의 경우, 공간적인 강우분포 분석에 한계가 존재하여 레이더 강우자료와 함께 활용하는 연구가 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 강우장 추정시, 공간보간 기법인 크리깅 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 유출 해석을 통해 그 적용성을 확인하고자 하였다. 국내에서 일반적으로 사용되는 크리깅 기법인 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging) 외에도 KED(Kriging with External Drift) 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 분포형 수문모형인 $Vflo^{TM}$의 입력자료로 사용하여 유출해석시 정확도를 비교 분석하였다. 추정된 강우장의 정량적 평가 결과, 지상강우만을 이용하는 OK 기법이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 하지만 강우의 공간 분포 특성 반영 측면에서는 KED와 CK가 보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 또한 유출해석의 경우 지형학적 매개변수 조정에 의한 강우 입력자료의 왜곡을 배제하기 위해 검 보정은 실시하지 않았으며 오차분석 결과에서 KED, CK, OK, Radar 순으로 관측유량을 잘 재현하는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 공간보간 기법의 수문학적 적용성을 확인하였으며 모형의 검 보정을 통해 수문모형의 입력자료로서 활용성을 가질 수 있을 것으로 판단된다. 또한 이를 통해 생성된 강우장을 활용한다면, 관측망의 밀도가 낮은 지역과 미계측 유역 등에 적용하여 수문시스템해석에 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 집중호우에 따른 자연재해가 크게 증가하여 수문 및 기상분야에서 강우를 관측 및 예측하기 위한 레이더 활용성이 증대되고 있으며, 이에 따라 정부 각 관련부처에서는 레이더의 도입 및 확충을 위한 방안을 계획 제시하고 있다. 특히, 레이더강우 자료는 수문해석분야에서의 GIS 등 디지털정보를 이용하여 유역매개변수를 추정함에 따라 더 정확하고 상세한 수문자료 확보가 가능하게 되어, 격자기반의 분포형 강우-유출모형 등을 이용하여 수문해석을 하는데 있어 그 활용성이 크게 증가하고 있다. 그러나 레이더강우 자료의 정확성은 아직까지 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있기 때문에, 그 불확실성으로 인하여 레이더강우 자료의 활용 및 적용에 한계를 가지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 지상강우를 이용한 레이더강우 보정을 위하여 SOA(Statistical Objective Analysis)보정방법을 이용하였으며, 기존 SOA방법에서의 거리에 따른 가중치($_{kd}$)와 함께 지형(고도)에 따른 가중치($W_{ike}$), 바람의 영향에 따른 가중치($W_{ikw}$)를 추가로 산정하여 적용하였으며, 이를 통하여 보정된 강우장을 생성하였다. SOA방법을 통해 생성된 강우장이 어느 정도의 강우정확도를 가지고 강우분포를 재현하는지 검증하기 위하여 2011년 7~9월의 수문학적 분석에 활용 가능한 강우사상과 낙동강유역을 대상으로, 분포형모형인 $Vflo^{TM}$ 모형을 이용하여 산정된 유출량과 관측 유출량과의 비교를 실시하였다. 또한, 유출량에 대한 오차 및 ME(Model Efficiency)를 통해 레이더강우 자료의 유출모형에서의 효율성을 검토하고자 하였다. 본 연구에서 수행된 보정 강우장에 따른 유출량 비교를 통해 레이더 강우의 정확도에 대한 정량적 평가 방법 도출이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 레이더를 이용한 강우 추정 시 과소 추정하는 문제를 해결하기 위해 기상청에서 실시간으로 생산하고 있는 레이더 반사도를 AWS로 보정한 RAR (RADAR-AWS Rain rate) 자료의 수문 분석을 통한 적용성을 평가하는데 그 목적이 있다. 대상유역을 한탄강홍수조절댐 유역으로 선정하고 9개 소유역에 대한 시간 단위 지상 관측 자료와 RAR 자료의 유역평균 강우량을 산정 및 비교하였다. 분석 결과 미계측 유역이 80%가 넘는 1번 소유역에서 지상 관측 자료와 RAR 자료의 유역평균 강우량은 상관성이 낮게 분석되었다. 두 자료의 유역평균 강우량을 이용하여 2012년부터 2015년까지 홍수기간에 대한 저수지 모의 유입량과 관측 유입량을 비교한 결과 RAR 자료의 모의 유입량이 관측 유입량과 높은 상관성 및 정확도를 나타내었다. RAR 자료는 기존 레이더 강우의 과소 추정 문제를 보완할 수 있으며, 지상 관측이 어려운 지역에서 강우자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문의 목적은 지상 우량계의 강우자료와 레이더 강우자료를 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 통하여 지상 우량계가 가지는 지점 강우의 정확성과 강우레이더가 가지는 강우의 공간정보의 장점을 최대화하여 강우자료를 보정하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 2가지 신경망 모형(Model I, Model II)을 사용하였다. Model II의 입력층은 지체시간을 고려한 4개의 레이더 강우로 구성하였고 Model I의 입력층은 4개의 레이더 강우와 지상우량계 강우로 구성하여 안성천 유역의 레이더 강우를 보정하였다. 3가지 강우사상 중에서 총 2개의 사상을 신경망 모형 I, II에 입력하여 최적 매개변수인 연결강도를 추정한 후에 나머지 사상을 사용하여 검증을 실행하였다. 신경망에 의해 보정된 레이더 강우 자료(ANN 강우)와 보정을 하지 않은 레이더 강우를 준분포형 모형인 Modclark 모형에 입력하여 유출을 모의하고, 실제 유출 수문곡선과 비교 분석 하였다. 분석 결과, 보정을 하지 않은 레이더 강우에 의한 유출량은 전체적으로 실제 수문곡선보다 과소 추정되었다. 반면에 ANN 강우의 유출량은 관측유출량과 비교하였을 때 첨두시간과 첨두유량을 가장 근접하게 모의하는 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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