면적평균강우량의 산정은 가용 수자원의 정확한 양을 파악하고 강우-유출해석에 필수적인 입력자료이기 때문에 매우 중요하다. 이와 같은 면적평균강우량의 정확한 산정을 위한 필수적인 조건은 강우관측망의 균일한 공간적 분포이다. 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 강우관측망의 공간분포 평가방법론을 제시하고, 이를 한강 및 금강 유역에 적용하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 유역별 강우관측소의 공간적 분포가 면적평균강우량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 2013년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센가중법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 추정오차를 평가하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 유역은 면적평균강우량의 추정오차가 상대적으로 작으며, 반대로 공간분포가 왜곡된 유역의 경우는 상대적으로 추정오차가 큼을 확인하였다.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
본 연구에서는 레이더 강수를 산정하는 기법을 비교.분석하고자 하였다. 레이더 강수산정기법의 비교는 레이더 반사도를 강우강도로 변환시키는 두가지 Z-R 관계식 산정방법을 기준으로 구분하여 수행하였다. Z-R 관계식 산정방법 중 첫번째는 지상강우계와 대응되는 레이더 격자 사이의 관계를 통해서 Z-R 관계식을 산출하여 레이더 강수를 산정하는 Least-Square Fitting 방법이고, 두번째 방법은 강우량계에서 관측된 강우량과 이에 근접한 영역에서 얻은 레이더 반사도 자료 각각의 확률밀도함수를 대응시켜 Z-R 관계식을 산출하는 WPMM(Window Probability Matching Method)을 적용하는 방법이다. 이 두 방법의 비교를 위해 2003년 6월에서 8월사이의 두 강우사상을 선택하여 Z-R 관계식을 산정하였으며, 산정된 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강수의 기상학적 검증을 통해 정성적.정량적으로 검토하였다. 한반도 전역에 대하여 산정된 레이더 추정강수를 검토한 결과 대체적으로 정확도 및 상관성 측면에서 WPMM 방법이 Least-Square Fitting 방법보다 정확한 것으로 나타났다. 또한, 도시 유역의 홍수예경보에 적합한 레이더 강수산정기법을 파악하고자 중랑천 유역의 레이더 강수를 수문학적으로 분석한 결과 WPMM 방법이 보다 유효한 것으로 검토되었다.
전세계적의 지구온난화에 따른 기후변화 영향으로 기온상승, 강우증가, 해수면 상승 등에 자연재난의 발생이 증가하고 있다. 그 중 가뭄의 경우 전조증상, 발생원인, 발생기간 뿐만 아니라 대상범위나 피해범위도 불명확하다. 가뭄은 근본적으로 강우량의 부족으로 시작되며 농업, 생활, 공업 등의 전반적인 피해를 발생시킨다. 최근에는 기후변화의 영향으로 기온증가, 해수면상승, 극한호우, 메가가뭄 등 전세계적으로 다양한 자연재난이 빈번히 발생하고 있다. 가뭄은 태풍, 홍수, 지진 등의 자연재난 중에서도 가장 광범위한 피해를 유발시키는 재난이라고 할 수 있다. 미국의 National Oceanic and Atmospheric Administration에서는 20세기의 관측된 가장 심각한 자연재난 중 하나로 가뭄이 선정되었으며 최근 기후변화에 따른 기온 및 강수의 증가는 가뭄피해의 직간접적인 영향으로 피해가 급증할 것이라고 하였다. 본 연구에서는 농업·생활·공업 가뭄에 대하여 피해액과 복구액에 대한 정량적 피해특성을 산정할 수 있는 추정식을 제안하고자 한다. 농업·생활·공업 가뭄에 대한 피해액은 다양한 인자들을 고려하며 매년 변화하는 물가를 반영하여 피해액의 추정식을 제안하였다. 또한, 복구액은 가뭄피해발생으로 발생될 수 있는 농업·생활·공업의 특성에 맞는 복구인자를 구성하였으며 피해에 대한 복구뿐만 아니라 인적, 물적 자원에 대한 인자도 포함하였다. 본 연구에서 산정된 농업·생활·공업 가뭄의 피해액 추정식의 경우 정량적 검증을 위해 1965년부터 2018년까지 국내에서 발생된 가뭄피해와를 대상으로 비교 분석하였다.
특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.
최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.
남북공유하천인 북한강 및 임진강 유역 남측에는 평화의 댐, 군남댐이 치수목적으로 건설되어 운영되고 있으나 북측의 기상 및 수문정보 획득이 불가하여 홍수대응에 불확실성이 높으며 공유하천상류 북측댐 방류패턴에 많은 영향을 받고 있다. 특히 접경지역 남측에 위치한 군남댐은 상류에 있는 황강댐에 비해 저수용량이 작고 우리나라 최북측 수위관측지점(필승교)에서 군남댐까지의 홍수도달시간은 1시간 이내로 예 경보 등 사전 대응에 한계가 있어 북측의 정보가 무엇보다 중요하다. 북측 강우상황 파악 및 위기대응 능력 강화를 위하여 실제 K-water는 기상청 관할 레이더(광덕산)를 활용한 접경지역 댐 유역 강우추정 및 홍수분석 체계를 구축하여 현업에 활용 중이나 실제 관측 강우량 대비 정량적인 차이를 보임에 따라 황강댐 방류 규모 및 군남댐 유입량 예측에 많은 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 보다 정확한 임진강 상류 북측 강수량 추정을 위하여 기상청 관할 광덕산 레이더에서 얻어지는 군남댐 유역의 추정 강수량(Radar-AWS Rainrate; RAR)에 대하여 통계적 편의보정을 수행하였다. 본 연구에서 적용한 통계적 편의보정기법은 '확률분포형을 활용한 기법', '매개변수적 기법', '비매개변수적 기법' 등 크게 3가지로 구분할 수 있으며 세부적으로 총 11가지 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 일부 기법을 제외하고는 보정 전에 비해 정량적으로 레이더 강수량의 정확도가 향상된 것으로 나타났으며 특히 매개변수적 편의보정기법이 우수한 결과(결정계수: 0.9898)를 보였다. 비매개변수적 편의보정기법은 상대적으로 관측자료가 적어 과거기간에 발생하지 않은 이상치가 발생할 경우 비현실적인 강수로 편의보정되므로 충분한 자료가 축적된 이후 활용가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 북한댐 수문 운영패턴 예측, 접경지역 홍수모의 및 홍수대응 등 치수적인 측면에서 활용도가 높을 것으로 판단된다.
홍수나 가뭄 등 극한 사상을 예측하여 재해에 대비하거나 또는 수자원을 효율적으로 관리, 배분하기 위하여 강우-유출 모형이 이용되고 있다. 그러나 많은 수문학자들은 강우-유출 모형이 가질 수밖에 없는 불확실성에 대하여 언급하였다. 실제 유역에 내린 강우는 증발과 증산, 차단, 침투 등 여러 과정을 거쳐 유출로 이어지는데, 모형에서는 이러한 복잡한 물리적 과정을 단순화하여 표현하였으므로 불확실성이 반드시 존재할 수밖에 없는 것이다. 따라서 모형으로부터의 모의 결과를 신뢰할 수 있는지를 정량적으로 판단하는 과정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 현재까지 강우-유출 모형의 불확실성을 평가한 선행 연구 중 Montanari와 Brath(2004)가 제시한 Meta-Gaussian 기법을 이용하여 강우-유출 모형 모의 결과에 대한 불확실성을 검토하였다. 이 기법은 모형 오차의 확률 분포형으로부터 신뢰구간의 상한계와 하한계를 추정하는 방법으로 수문모형의 전역적 불확실성(Global Uncertainty)을 정량화할 수 있다. 본 논문에서는 동일한 강우사상에 대한 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 개념적 준 분포형 모형인 HEC-HMS 모형으로부터 모의된 유출량을 Meta-Gaussian 기법을 적용하여 불확실성을 분석하였다.
국내의 댐·하천 설계기준은 다양한 수자원 시설물 설계 시에 활용되고 있으나, 강우사상에 대한 분석은 과거의 강우 사상에 대한 통계분석에 따라 수행되어 기후변화의 영향을 고려하지 않고 있다. 또한, 하천 설계기준에서는 홍수량 산정에 대한 방안을 명시한 바에 따르면, 홍수량 산정 표준지침에서 활용하는 빈도해석을 활용하는 방안 또는 강우-유출모형을 활용한 방안을 제시하고 있으나, 홍수량 산정 표준지침 역시 미래 강수 변화에 대한 구체적인 방안을 반영하지 않고 있는 실정이다. 전 세계적인 기후변화는 국내의 기후변동성을 증가시켜 극한강우사상의 빈도와 강도를 증대시키므로 이를 고려한 미래강우에 대한 분석이 필요한 시점이다. 일반적으로 기후 전망에 활용되는 전지구 모델(Global Climate Model; GCM)은 한반도의 복잡한 지형을 고려하기 어려우므로 지역적인 강제력을 보다 효과적으로 고려하기 위하여 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM)을 사용하고 있다. 역학적으로 상세화 된 RCM은 비교적 고해상도의 자료를 제공하고 있으나, 강수량을 전반적으로 과소 추정하는 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 지속시간 1-24시간 연최대 강우량(annual maximum rainfalls; AMRs)과 역학적 상세화 된 SSP 시나리오 일 자료를 활용하며, Copula 함수 기반의 상세화 모형을 통해 Sub-Daily 정보를 시간적으로 상세화 하였다. 최종적으로 이를 활용하여 미래 IDF 곡선을 유도하였다. 산정된 IDF 곡선 결과를 활용하여 기후변화의 영향을 고려한 설계강수량 변화량을 정량적으로 제시하고자 한다.
강우빈도해석을 위해서는 확률분포선정이 우선적으로 이루어져야 한다. 우리나라에서는 사용상의 편리상, 기존 해석결과와의 연속성 등을 이유로 Gumbel 확률분포가 가장 일반적으로 활용되고 있다. 그러나, 분포형 선정에 따른 확률강수량의 차이가 크게 발생한다는 점에서 단순히 해석상의 편리성을 기준으로 분포형 선정이 이루어지는 것은 바람직하지 않다. 특히, 우리나라에서 강우빈도해석 시 분포형 선정은 형식적인 수준에 그치고 있으며, 주로 KS검정, 검정 등 적합도 검정을 통해 고려된 분포형의 통계적 유의성만을 평가하고 있다. 그러나, 최적 분포형 선정이라는 관점에서 이러한 유의성 검정보다는 정량적인 지표를 기준으로 확률분포형 선정이 이루어지는 것이 적합할 것으로 판단된다. 즉, 자료의 설명력이 가장 우수한 분포를 정량적 지표를 기준으로 추정하는 것이 수문통계학적으로 적합성을 갖는다. 이러한 점에서 본 연구에서는 우도함수, BIC 및 AIC를 기준으로 우리나라 주요 강수지점에서 대해서 최적 분포형을 선정하고, 기존 Gumbel 분포를 기준으로 산정된 확률강수량과의 양적차이를 평가해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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