20년 이상의 분단위 강우자료가 없는 지역에서는 연강수량, 월강수량, 일강수량 등을 이용하여 강우가식성지표를 추정하는 연구가 이루어지고 있다. 이중에서 월강수량을 이용한 연평균 강우가식성지표 추정방법은 Fouriner Index, Modified Index, IAS index, Modified IAS index 등 학계에서 다양한 모델이 제시된 바 있다. 국내에서는 1971 ~ 1999년 기간의 기상청 관측지점에 대한 평가가 일부 이루어진 바 있으나, 월강수량을 이용한 추정모델에 대한 후속 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 1981 ~ 2020년 기간의 기상청 강우자료를 이용하여 월강수량 기반 강우가식성지표 추정모델의 적용성을 평가하기 위한 것으로, 선행 연구에서 기산정된 지점별 연평균 강우가식성지표 값을 바탕으로, 월강수량 기반의 기존 추정모델로 산정한 값을 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 실무에서 활용할 수 있도록 월강수량을 이용하여 연평균 강우가식성지표를 추정할 수 있는 경험식을 업데이트 하여 제안하였다.
일반적으로 빈도해석은 강우의 연 최대 강우자료들을 통해 지속기간별 확률강우량을 산정한다. 하지만 강우자료들은 관측기간이 상대적으로 짧은 편이라 지점 별 강우특성을 고려한 확률강우량 산정은 쉽지 않다. 각 지점 별 강우특성을 고려하기 위해서 연속적인 시계열로 기록되어 있는 강우자료를 독립 강우사상으로 분리하여 강우사상간의 시간, 즉, 무강우시간을 결정하는 것이 선행되어야 한다. 연속강우자료를 독립 강우사상으로 분리하기 위해서는 강우사상 간의 기준이 필요하다. 기존의 연구에서는 강우사상을 분리하기 위한 기준으로 무강우시간(Inter-Event Time, IET)을 사용하고 있다. 국내의 경우에는 무강우시간을 10시간부터 12시간까지 다양하게 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청 산하 강우관측소의 우기(4월~10월) 자료를 이용하여 시간 단위를 각각 1분, 5분 그리고 1시간으로 분리하였다. 강우분리방법은 자기상관계수와 포아송분포(Poisson distribution)를 고려한 지수분포(exponential distribution)의 변동계수를 이용하여 무강우시간 결정 방법(Inter-Event Time Definition, IETD)을 적용하였다. 각 지점별로 추출된 1분, 5분 그리고 1시간의 무강우시간을 비교 및 분석하였고, 이를 통해 각 지점의 시간단위 특성에 의한 적절한 무강우시간 및 강우사상시간을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
범용토양유실공식(USLE)의 강우침식인자의 적절한 산정을 위해서는 각 독립강우사상의 30분 최대강우강도의 산정이 필수적이다. 이를 위해서는 조밀한 시간 간격으로 측정된 강우자료가 필요하나 자료습득의 용이성 문제 및 자료의 비연속성 문제 등이 있었다. 이를 해결하기 위해 박정환 등(2000)은 1시간 단위 자료로부터 기존에 개발된 Talbot형, Sherman형, Japanese형 강우강도경험식을 이용하여 30분 최대강우강도를 추정했다. 이후 이준학 등(2010)은 강우의 스케일 성질을 이용하여 속초지점의 2007년의 강우사상을 대상으로 1시간 최대강우강도로부터 30분 최대강우강도를 추정하는 방법을 제안했으며, 이준학 등(2011)은 대구지점의 1960년~1999년간 강우사상을 대상으로 고정시간 1시간 최대강우강도로부터 30분 최대강우강도를 추정할 수 있는 변환계수를 제안했다. 선행연구는 경험식을 이용했거나 연구대상을 특정지점에 국한 또는 1시간과 30분 최대강우강도의 일대일 변환관계에만 집중한 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 2000년~2010년의 AWS 분 단위 강우자료를 이용했고 도시, 내륙, 산간, 해안, 섬을 대표할 수 있는 전국 5개 지점에 대해 임의시간 최대강우강도로부터 30분 최대강우강도를 추정하는 관계곡선을 산정했다.
산지가 약 83%의 면적을 차지하는 강원지역에서는 매년 하절기에 장마, 태풍, 집중호우에 기인한 산사태 및 토석류와 같은 사면재해로 인해 많은 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 강원도 지역의 사면재해를 유발하는 강우의 특성 분석을 위해 사면재해자료, 강우자료, 산불발생자료를 수집하여 DATABASE를 구축하였다. 구축된 자료에 대한 분석결과, 사면재해는 강우가 거의 없는 시점에 발생하는 경우가 많았으며, 사변재해를 유발하는 강우는 재해발생일의 강우보다 선행강우가 더욱 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 산불발생지역에서는 산불미발생생지역에 비하여 더 작은 강우에서도 사면재해가 발생하고 있으며 특히 산불발생지역에서는 2년이하의 재현강우에서 재해 발생빈도가 가장 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 강우시 산업단지에서 발생하는 비점오염원 유출 특성을 평가하여 비점오염원 부하량 및 원단위 산정을 위한 기초자료로 활용하기 위하여 C 산업단지에 대하여 강우유출수 수질모니터링을 수행하였다. IETD 분석결과, 강우지속시간 약 21시간, 강우량 26.44mm인 27시간일 때 비점오염원 모의를 위한 대표 강우 사상으로 선정되었으며, 유량 및 수질조사 모니터링 결과, 1차 강우시 강수량 12.2mm, 강우지속기간 12hr, 선행 건기일 수 3일이었으며, 2차 강우시 강수량 22.1mm, 강우지속시간 12hr, 선행 건기일 수는 7일이었다.
기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 피해 역시 증가하고 있다. 태풍과 집중호우로 인한 피해를 줄이기 위한 홍수 예 경보 시스템에는 단시간 강우예측모델과 레이더 자료를 이용하여 산정된 예측강우가 필요하다. 이를 위하여 외국의 경우 단시간 강우예측 모델을 개발하여 레이더 자료를 이용한 강우예측을 수행하고 이를 수문모형과 연계하여 그 적용성을 분석하거나 홍수예보의 활용성을 평가하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 이에 본 연구에서는 홍수예보를 위한 단시간 예측강우의 활용 측면에서 기상레이더 정보와 결합된 이류모델을 활용한 초단시간 강우예보의 국내 적용성을 평가하고자 한다. 이를 위해 최소자승법(Least-square fitting) 기법으로 레이더 강우를 추정하고, 추정된 강우를 이류모델의 초기장으로 활용하였다. 또한, 레이더 예측강우와 지상관측강우의 비교를 통해 레이더 예측강우의 정확도를 정성적 정량적으로 평가하고, 도시홍수예보의 활용 측면을 고려하여 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강우의 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 연구 결과, 관악산 레이더와 진도 레이더 대부분의 사례에서 선행시간의 증가에 따라 예측강수의 정확도가 감소하지만 정성적 평가 측면에서 예측강우는 0.6 이상의 높은 정확도를 나타내었으며, 정량적 측면에서 예측강우와 관측강우와의 상관계수는 평균적으로 선행시간 1시간 이내에서 대부분 0.5 이상의 비교적 좋은 상관성을 보였다. 예측 유역평균강우의 평가 결과 관측강우에 비해 과소추정하는 경향이 있으나 평균적으로 상관계수 0.5 이상으로 비교적 정확하게 강우를 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 레이더 자료와 이류모델을 통해 산정한 초단시간 예측강우의 활용성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기상레이더 자료를 이용하여 도시하천 유역을 대상으로 초단기 강우예측 및 홍수예측을 실시하였다. 초단기 강우예측 결과 선행시간이 증가함에 따라 관측 자료와의 상관계수가 감소하며, 평균제곱근오차는 증가하여 정확도가 감소하였으나, 선행시간 60분까지 상관계수가 0.5이상 유지되는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 강우예측 자료 적용에 의한 도시유출 분석결과, 선행시간 증가에 따른 첨두유량과 유출체적의 감소가 발생하였으나, 첨두시간은 비교적 일치하는 것으로 분석되었다. 레이더 예측 강우 적용을 통한 도시유출 분석결과, 관측 자료와의 오차가 발생하나 이는 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 추후 강수 에코의 급격한 생성과 소멸현상 모의, 국지성 강우 예측 성능 향상 등 지속적인 알고리즘 개선과 강우-유출 모형 매개변수 검 보정이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 도시하천 유역뿐만 아니라 관측이 어려운 미계측 지역의 수문자료 확보 및 실시간 홍수 예 경보시스템 구축에 확장이 가능하며, 다양한 관측자료 기반 Multi-Sensor 초단기 강우예측 기반기술로의 활용이 가능하다.
적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.
실시간 유출예측에서 주로 쓰이는 추계학적 강우-유출 과정모형은 모형구조가 간단하고 상태 공간 모형으로 수식화하기에 용이한 TF모형이다. 이 모형을 이용하여 실시간 유출예측을 효율적으로 수행하기 위해서는 정확한 모형구조의 결정이 선행되어야 하며, 특히 예측초기의 오차를 줄일 수 있는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 유역의 초기습윤상태를 나타낼 수 있는 5일 선행강우지수를 threshold개념으로 도입하고, 각각의 TF모형을 Box-Jenkins 방법으로 등정하여 비교 검토하여 보았다.
한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 돌발홍수예측 시스템을 구축하여 2019년부터 전국에서의 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 2019년에는 초단기 예측 모델인 Macgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘으로부터 생산된 초단기 예측 강우를 활용하여 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 제공하였다. 2020년에는 추가로 초단기 예측 강우와 수치예보 자료를 병합한 예측 병합 강우 자료를 생산하여 예측 선행시간을 1시간에서 3시간까지 확장하였다. 돌발홍수예측 시스템의 목표는 도시 및 산지소하천에서의 돌발홍수에 대응하기 위한 정보를 실시간으로 사용자에게 제공하여 수재해에 빠르게 대응하는 것이다. 이에 돌발홍수예측 시스템은 2019년부터 실시간으로 운영하여 홍수기에 보다 빠른 돌발홍수정보를 제공해왔다. 본 연구에서는 2020년 우기에 운영된 돌발홍수시스템에 대한 평가를 수행하였다. 이를 위해 부산(07.23), 대전(07.29), 서울(08.01), 경기-충북(08.02)에서 발생한 수재해 사례를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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