Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.886-886
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2012
우리나라 하천의 대부분은 산지에서 발원하며 전 국토의 약 70%가 산지하천 유역에 포함된다. 최근 기후변화로 인해 여름철 집중호우가 증가하고 있는 상황에서 강우의 예측이 어렵고 경사가 급한 산지하천 유역의 피해가 가중되고 있으며 산지하천의 강우를 정량적으로 파악하고 상시 모니터링 할 수 있는 체계의 구축이 요구된다. 한국건설기술연구원(2011)에서는 산지 하천유역 모니터링 시스템을 구축하여 재해위험지역의 현장관측시스템과 레이더강우를 기반으로 하는 강우유출 시스템을 연계운영하고 있다. 본 연구에서는 하천유역 모니터링 시스템을 통해 수집되고 있는 강원도 인제군 가리산리의 관측강우량을 이용해 산지하천유역의 강우특성을 분석하고 산지유역의 강우추정을 위한 레이더 자료의 활용성을 제시하였다. 대상유역인 가리산천 유역을 대상으로 작성된 티센 면적평균 강우량과 기상레이더를 이용한 레이더 강우량에서 가리산리 관측시스템 위치의 픽셀을 추출한 후 각각의 방법으로 추정된 강우량이 관측값과 어떤 차이를 갖고 있는가를 비교하였다. 또한, 모니터링 사이트 주위의 AWS를 이용해 레이더 강우를 보정한 후 동일한 방법으로 관측강우 위치의 셀 강우를 비교하여 레이더 강우의 보정 효과를 제시하였다. 연구결과 600m 이상의 고지대에 위치한 현장관측시스템의 강우는 고도가 낮은 인근 강우관측소와 큰 차이를 나타냈으며 티센면적 평균 강우의 경우 산지하천의 강우특성을 반영하기에 한계가 있는 것으로 판단되었다. 레이더 강우 역시 실제 관측강우량에 비해 과소추정되며 대상유역 주변의 AWS를 이용해 보정한 레이더 보정강우를 활용시 현장관측시스템의 강우가 가장 유사한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 산지하천 유역의 강우특성을 파악하기 위해서는 지상관측소와 레이더 자료를 병행하여 활용하는 것이 필요하며 산지하천유역의 강우를 효과적으로 모니터링 하기 위해서는 고도에 따른 관측망의 구성이 필요할 것으로 판단되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.216-216
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2019
최근 이상 기후로 인하여 홍수피해가 많이 발생 하고 있다. 특히 도시유역의 도시화로 인해 불투수면적이 증가하여 내수 침수도 증가하였다. 이로 인하여 재산피해와 인명피해가 증가하면서 전 세계적으로 홍수 저감 연구가 진행 되고 있다. 강우의 시 공간적인 특성을 파악 하여 강우 사상을 정의 한다면 도시홍수 저감 에 있어 도움이 될 것이라 판단된다. 우리나라 서울 지역의 설계 강우량을 산정하기 위해 서울기상청에서 제공하고 있는 ASOS(Automated Surface Observing System) 를 사용해 왔다. 하지만 ASOS을 사용하게 되면 강수량의 공간 특성을 고려하기 어렵지만 AWS(Automatic Weather Stations) 는 세밀한 관측망을 가지고 있어 공간적 특성을 고려할 수 있다. 본 연구에서는 서울 기상청에서 제공하고 있는 강우 자료의 20개년 연속된 강우자료를 통해 강우자료를 구축 하였다. 서울지역의 유역을 선정하였으며 도시유역 강우-유출 해석에 많이 사용되는 EPA-SWMM 모형에 ASOS 와 AWS 강우자료를 적용하여 유출 분석을 하였다. 이러한 자료를 바탕으로 공간 특성 분석을 실시하여 더욱 세밀한 설계 강우량 산정에 도움을 있을 것으로 판단된다.
This study deployed six rain gauges in a small area for a dense network observing rainfall and analyzed the spatial variability of rainfall. They were arranged in a $2{\times}3$ rectangular grid with equal space of 60 m. The rainfall measurements from five gauges were analyzed during the period of 50 days because one was seriously affected by alien substance. The maximum difference in cumulative rainfall from them is approximately 38.5 mm. The correlation coefficients from hourly rainfall time series differ from each other while daily rainfall coincide. The coefficient of variation in hourly rainfall varies up to 224% and that in daily rainfall up to 91%. The results from uncertainty analysis show that with only four rain gauges areal mean rainfall cannot be estimated over 95% accuracy. For reliable flood prediction and effective water management it is required to develop a new technique for the estimation of areal rainfall.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.75-75
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2021
본 연구는 기후변화에 따른 강우현상의 극한화에 대응한 도시치수규모 설정 방안에 대한 연구이다. 발생가능한 모든 강우상태를 강우지속시간과 강우량 매트릭스로 구성하고 모든 강우상태에 대한 침수규모를 사전에 산정한 후 도시침수 상태를 추정하는 2변수(강우량, 강우지속시간) 회귀식을 개발하였다. 치수규모 결정을 위해서 지금까지 사용해 오던 "발생빈도" 기준의 극치통계의 개념적, 공학적 의미를 재해석하여 물리적으로 의미가 있는 "침수 특성치" 기준으로 대전환하자는 것이다. 기술적으로 가능해졌기 때문이다. 도시유역의 침수를 정량적(침수심, 침수면적)으로 모의할 수 있는 방법을 제시하기 위한 침수상태의 기준이 될 침수특성치로는 관로첨두유출량, 최대침수면적, 침수총량, 평균침수심, 특정지점의 최대침수심, 특정지점의 침수지속시간 등 6가지를 선정하였다. 우리나라에서 발생가능한 모든 강우상태에 대한 침수 발생 가능성을 점검하여 침수특성치를 분석하고 해당 유역의 "물리적/사회적 특성"을 고려한 "사회적 합의"에 의해 "감당할 수 있는 피해의 정도"에 맞춘 도시유역 치수계획규모를 설정하는 방안을 확립하는 것이다. 또 결과로 구해지는 다음과 같은 형태의 유역별 침수특성치 산정식(2변수 회귀식)을 각 유역별로 구해 놓으면 기상예보(강우지속시간-강우량)에 따라 유역의 침수 특성치를 쉽게 추정하여 사전에 확립해둔 방재대책을 시행할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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