댐의 최적운영을 위해서는 강우량, 유량, 토양수분량, 증발산량과 같은 수문자료는 필수적이다. 이중 강우량과 유량자료는 치수 중심의 댐 운영에 가장 중요하게 이용되며, 국가 수자원계획, 이수 및 환경 계획 등에도 다목적으로 활용된다. 강우량은 면적 강우량을 대표할 수 있는 위치에서 관측되어야 점 강우량을 면적 강우량으로 환산하는데서 발생되는 오차를 최소화할 수 있다. 이는 실제 발생되는 연속형 강우량과 강우관측소에서 관측되는 이산형 강우량의 차가 최소화될 때 가능한 일이다. 최근 강우 특성은 급 점진적으로 변화하고 있다. 과거에 비해 매우 시공간적으로 불규칙해졌으며, 특히 짧은 지속시간 동안 많은 양의 강우가 집중되고 있다. 이와 같은 강우 특성 변화는 강우관측망에 반드시 반영되어야 한다. 강우 특성을 반영하여 댐을 효율적으로 운영하기 위해서는 기존 관측망에 대한 재평가가 선행되어야 하며, 재평가된 결과를 토대로 관측망을 개선해야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 최근 10개년(기상청)의 강우자료를 Kriging method로 공간 분포시켜 연속형 강우량과 강우관측소에서 관측되는 이산형 강우량의 차가 최소화될 수 있는 강우관측망을 구축하였다. 강우관측망을 구축한 결과, 최소 72개소의 강우관측소가 필요하였다. 기관별로는 한수원(주) 29개소(화천댐 유역, 신설 2개소 포함), 국토해양부 18개소, 한국수자원공사 4개소, 기상청(유인 및 무인) 21개소로 구축되었다. 본 연구에서 설계한 강우관측망은 대략 평균 $100km^2$의 밀도로 구축되었으며, 팔당댐 유역에서 가장 크게 개선되었다.
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.
본 연구에서는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 및 추정이론에 근거한 최적가중치를 이용하는 방법으로 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대해 오차를 평가해 보았다. 본 연구에서는 남한강 유역의 영월 상류지역을 대상으로 하여 수행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저 유역 내 강우계가 균등하게 분포되어 있는 경우 산술평균법이나 Thiessen의 가중평균법을 이용한 결과에는 큰 차이가 없다. 그러나 이들 두 방법은 강우의 공간적 변동성을 고려하지 못하는 이유로 특히 강우의 변동성이 큰 경우 면적평균강우의 추정에 큰 오차를 내포할 수 있다. 이러한 추정오차는 강우의 공간적 변동성을 고려하는 추정이론에 근거한 방법에 비해 매우 큰 값을 나타냄을 확인하였다. 따라서, 우리나라의 여름철 강우처럼 그 공간적 변동성이 큰 경우에 기존의 산술평균법이나 Thiessen의 가중평균법은 상당히 큰 추정오차를 내포할 수 있음을 파악할 수 있으며 따라서 이를 고려할 수 있는 방법, 예를 들어 현재 대유역에 적용되고 있는 등우선법이나 본 연구에서 사용된 추정이론에 근거한 방법이 적용되어야 할 것으로 판단된다.
홍수와 같은 수문 재해를 예측하고 예방하기 위해서는 강우량을 정확하게 추정해야한다. 본 연구에서는 전파강수계의 다중 고도 관측 데이터를 사용한 면적 평균 강우량 추정 방법을 개발하였다. 소형 전파강수시스템은 K 대역 이중 편파 기술을 사용하여 매우 짧은 거리를 관측하는 소형 레이더이다. 면적 평균 강우 추정 방법은 관측 거리와 시간이 매우 짧기 때문에 관측 범위에서 강우 변동이 작다는 가정을 기반으로 한다. 제안된 방법은 지상우량계 및 파시벨우적계와 같은 지상 장비와 비교하여 평가되었다. 비교 평가된 강우 사상들에 대해 전파강수계로부터 추정된 평균강우와 지상장비로부터 관측된 강우량이 잘 일치함을 보여준다.
실무에서 많이 사용되고 있는 면적강우량 산정방법은 관측소간 위치관계를 이용한 기법으로 본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 면적강우량 산정기법 개발을 위한 연구를 진행하였다. 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 검토하였고 지점관측소 위치에서 계측된 강우강도와 일정한 차이 범위 안에 있는 유사한 강우강도가 발생했던 빈도를 기준으로 관측소의 지배범위를 결정하는 방법인 '레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)'을 제시하였으며, 이를 안성천 유역에 적용하여 유역 크기 및 관측소 배치에 따른 영향을 검토하였다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.
유역의 증발산량 자료는 물순환 과정을 규명하는 매우 중요한 자료 중의 하나이며, 물순환 성분별 명확한 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(전적비교 수위관측소 기준, 유역면적 8.48km2)의 5개년(2018~2022) 기상관측자료를 이용하여 증발산량을 산정하였으며, 그 외 강우량, 하천유출량, 지하수함양량 자료를 이용하여 물수지 분석도 수행하였다. 증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)에서 제시한 Penman-Monteith equation을 적용하여 일별 증발산량을 산정하였으며, 작물의 종류에 따른 계수는 잔디의 경우를 채택하였다. 본 방법을 통해 산정된 증발산량(ET0)은 기준작물에 수분의 공급에 제한이 없는 상황에서 산정된 기준 증발산량(reference evapotranspiration)을 의미하며, 기준 증발산량을 실제 증발산량으로 변환하기 위해서는 작물계수를 고려해야 한다. 작물계수는 식생의 높이, 알베도, 식생의 저항, 토양으로부터의 증발 등의 영향을 받게 되나, 더욱더 명확하게는 식물에서의 증산을 설명하는 기본 작물계수와 토양에서의 증발을 설명하는 토양계수의 합을 통해 계수를 산정하게 된다. 설마천 유역에 공간적으로 분포된 작물계수를 정확히 산정하기에는 한계가 있으므로 잔디의 경우로 한정하여 산정된 기준증발량은 885.9mm(5개년 평균값)이다. 각 물순환 성분별로 생성된 설마천 유역의 5개년 평균값인 유역평균강우량은 1,307.3mm이며, 하천유출량은 799.7mm(유역평균강우량 대비 61.2%), 실제 증발산량은 469.5mm(유역평균강우량 대비 35.9%, 기준 증발산량 대비 약 53.0%), 유역저류량은 38.1mm(유역평균강우량 대비 2.9%)이다. 유역평균강우량은 3개 관측소(감악산, 설마리, 전적비교) 강우량의 유역평균값이며, 하천유출량은 유역출구의 수위-유량관계곡선식 환산유량, 유역저류량은 과거년(2012~2018)의 지하수 관측자료를 통해 산정된 지하수함양량을 기초로 하였다. 그리고 실제 증발산량은 기준 증발산량 산정값과 전체적인 물수지 분석을 통해 얻어진 값이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 강우의 시공간성을 파악할 수 있는 격자기반의 Average-point Tracking 프로그램을 이용하여 호우의 DAD(Depth-Area-Duration)를 분석하였다. IPCC 5차보고서에 따르면 1950년 이래로 다수의 극한 기상 및 기후 변화가 관측되었다. 그 중 일부는 인간의 활동과 관련된 것으로 많은 지역에서의 극한 호우 현상의 증가가 손꼽힌다. 이러한 극한 호우 현상 증가와 일부 저수지의 유출 증가 경향은 지역적 규모에서 홍수의 위험이 더 커졌음을 의미한다(Kim et al., 2016). 최근 이상기후 현상의 증가에 따른 강우양상의 변화로 게릴라성 집중 호우와 태풍의 빈도가 증가하고 있지만, 우리나라의 호우의 특성은 방위 및 진행방향에 따른 해석이 매우 복잡하여 강우를 정형화하기에 어려운 특징을 보인다. 또한 지속시간이 긴 호우의 경우에는 호우의 범위가 한반도 전체가 되는 특성 때문에 강우의 시 공간성과 관련된 관측 자료는 부족하며, 이러한 특성을 고려한 연구 또한 미진한 실정이다. 만약, 태풍과 같이 호우이동이 뚜렷한 경우, 기존의 적용되고 있는 유역중심의 DAD 분석 방법으로는 DAD 관계를 명확히 표현하기 어려우며 유역면적이 증가할수록 유역의 면적평균강우량의 오차도 증가하기 때문에 DAD 분석의 정확도는 낮아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 호우의 형태와 이동을 고려하기 위해 시간에 따른 호우를 격자로 나누어 격자를 증가시키면서 면적평균최대강우량을 산정할 수 있는 Average-point Tracking 방법을 이용하여 DAD 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 산림유역과 농지와 임야가 혼합된 유역에서 발생하는 강우유출수의 유량가중평균농도를 분석하기 위해 강원도 춘천시에 위치한 강원학교 학술림, 유포리 및 월곡리 소하천을 대상으로 유량 수질 자료를 수집하여 분석하였으며, 유역별로 각각 21개의 유량가중평균농도를 산정하였다. 유역별 21개 강우사상에 대한 수질항목별 평균 유량가중평균농도 농도는 유포리(AW1) > 월곡리(AW2) > 학술림(FW) 순서로 농업유역의 유량가중평균농도가 산림유역에 비해 높은 것으로 나타났다. 연구유역의 유출량에 영향을 미치는 인자로는 강우량과 유역면적의 상관도가 높게 나타났으며, 강우량에는 강우강도가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대부분의 수질항목간의 상관도가 있는 것으로 나타났으나, 유기물 함량을 측정하는 COD의 경우 물속의 영양물질 양을 측정하는 T-N 및 T-P와 관계가 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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