강우의 시간적 분포 추정 방법에는 여러 가지가 있으나, 현재 우리나라 실무에서는 거의 Huff 4분위법을 사용하고 있다. 수공구조물 설계과정에서 시간적 분포 추정은 최대홍수량 결정을 위한 임계지속시간 산정의 선행과정으로 사용되고 있으며, 이로 인해 본래 Huff 이론과는 다르게 해석되어 사용되고 있다. 본래, Huff분포는 강우지속기간이 1일(24시간)인 경우에 적용되는 방법이었다. 물론 실제 강우의 시간분포 양상을 적절히 표현할 수만 있다면 윈래 적용되던 지속기간에만 국한시킬 것이 아니라 다른 지속기간의 시간분포에도 이용하는 것은 타당하다. 모든 호우사상을 하나의 시간분포에 맞춰 놓고 어떤 지속기간이더라도 이 시간분포 양상을 따를 것이라고 보장할 수는 없다. 4가지 분위로 분류하고 중호우와 경호우를 나누는 정도의 지엽적인 구별로 해결될 수 있는 문제가 아니다. 서로 다른 지속기간의 강우사상의 시간분포가 동일한 양상을 나타낸다고 기대하기는 어렵다. 설계강우의 지속기간 결정시 임계지속기간을 고려하는 것을 고려하면 임계지속 기간에 결정적인 영향을 미치는 강우의 시간분포에 대한 정확성의 요구는 더욱 더 커진다. 최대홍수량 산정을 위한 설계과정에서는 모든 강우지속시간을 무차원하거나 최빈분위 사용 등의 Huff 4분위법은 오히려 우리나라의 설계개념과는 맞지 않을 수 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라 설계과정에서의 Huff 4분위법 사용의 문제점을 분석하고 그 개선방안을 제시하고자 한다.
토양유실 모델링의 중요한 입력자료인 강우침식인자는 분석자료, 호우사상의 분류, 강우 운동에너지식의 적용, 30분 최대 강우강도의 산정방법 등에 따라 연구자별로 결과값이 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 강우 운동에너지식에 따른 (R)USLE의 강우침식인자(R factor) 값의 차이와 정도를 비교 분석하기 위한 것이다. 이를 위해서 기상청으로부터 서울 지점에 대한 1960∼1999년 기간의 1분 단위 강우자료를 이용하여 5가지 강우 운동에너지식에 따른 강우침식인자를 각각 계산하였으며, 그 값을 비교 분석하였다. 연구결과 Wischmeier와 Smith(1978)의 강우 운동에너지식을 적용한 강우침식인자 값이 가장 크게 나타났고, Brown과 Foster(1987)의 식을 적용한 값이 이에 비해 약 10%, 노재경과 권순국(1984)의 식을 적용한 값이 약 20% 작게 평가되는 것으로 나타났다. 국내에서 개발된 유일한 강우 운동에너 지식인 노재경과 권순국(1984)의 강우 운동에너지식을 적용한 서울 지점의 강우침식인자는 6988.9MJmm/ha/hr/yr이었다.
충청북도 청주시 상당구 월오동 251-7번지와 251-15번지 2곳에 각각 50m3 규모의 빗물저류조를 대상으로 2017년 7월 16일 호우사상을 적용하여 설치 전·후의 침수저감 효과를 분석하였다. 침수분석을 위해 지형자료는 국토정보플랫폼에 있는 1:25,000 자료를 활용하였으며, 모의 전 대상지역의 관망구축에 따른 지형자료를 구축하였고 관망은 노드 40개와 링크 39개로 구성하였다. SWMM 모형을 구동하여 유역내 유출량을 분석하기 위해 유역과 관련한 입력자료와 이외 유역간의 연결부인 관거 하도 입력자료 구축 및 하도와 하도를 연결하는 모델상의 Junction인 실제 맨홀과 관련한 입력자료를 구축하였다. 관거 입력자료로는 관거의 제원, 길이, 깊이 등의 자료를 수집하여 사용하였다. 빗물저류조 설치전·후의 침수저감효과를 분석하기 위해 빗물저류조 설치전의 침수양상을 모의 하였으며 각각 강우발생 후 30분, 50분, 70분, 90분, 110분, 130분 및 150분으로 구분하여 분석하였다. 강우발생 후 150분의 모의분석 결과, 침수심은 0.2<깊이<0.4의 면적이 600m2로 가장 넓은 침수분포를 나타내었으며, 총 침수면적은 2,225m2로 모의되었다. 이는 강우발생 후130분 보다 125m2 더 침수되었으며, 0.8<깊이<1.0의 면적은 150m2로 모의되었다. 전체적인 침수심도 커진 것으로 분석되었다. 빗물저류조 설치 후의 침수양상을 모의하였으며 각각 강우발생 후 30분, 50분, 70분, 90분, 110분, 130분 및 150분으로 분석하였다. 강우발생 후 150분의 모의분석 결과, 침수심은 0.2<깊이<0.4의 면적이 250m2로 가장 많은 침수분포가 나타났으며, 총 침수면적은 550m2으로 모의 되었다. 이는 강우발생 후 110분과 침수면적은 동일하게 모의 되었으며, 침수심 0.2<깊이<0.4의 면적은 250m2로 모의 되었다. 따라서 해당 지역에 50m3 규모의 빗물저류조 2개를설치 할 경우 침수피해가 저감되는 것으로 분석되었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 향후 도시내 상습침수구역에 빗물저류조를 설치하여 기후변화에 따른 극한 강우에 대비할 수 있도록 해야 할 것이다.
현재 기상레이더로부터 제공되고 있는 레이더 자료의 공간해상도는 $1^{\circ}{\times}250m$, 시간해상도는 10 분으로 보통 기상 및 수문분야에서는 10 분 이상의 $1km{\times}1km$의 격자 자료를 활용하고 있다. 그러나 이와 같은 크기의 해상도는 중규모 이상의 유역에서의 강우-유출 해석에 적합할지 모르나 이보다 고해상도의 자료를 요구하는 도시 유역과 같은 소규모 유역에서는 한계점이 있어왔다. 또한 너무 높은 해상도 자료를 강우-유출 과정에 입력하게 되면 레이더 강우 자료에 내포되어 있는 무작위 오차로 인해 강우-유출의 오차가 커지게 된다. 반면 너무 낮은 해상도 자료를 강우유출과정에 입력하게 되면 강우의 공간적인 특성이 평활화되고 이로 인해 레이더 강우 자료는 분포형 강우 자료로써의 기능을 잃게 된다. 이에 적절한 시공간 해상도 결정을 위해 공간 해상도에 따른 도시홍수모형의 입력 자료를 분석하였다.
본 연구에서는 국내 61개 지점의 강우자료를 사용하여 게릴라성 호우 및 국지성 호우가 빈번하게 발생하기 시작한 1998년을 기준으로 강우의 변동 특성을 분석하고자 하였다. 분석은 두 가지 방법으로 수행하였으며 우선, 지속시간별 초과 강우의 발생 횟수를 산정하여 분석하였다. 또한, 각 지점의 연도별 10분, 1시간, 1일 최대 강우량을 산정하여 변동성 분석을 수행하였다. 분석 기법으로는 WMO에서 2000년도에 제시한 경향성 및 변동성 분석 기법을 사용하였다. 분석 결과 지속시간별 초과 횟수의 분석에서는 임의의 초과 시간 기준에 대해 모든 지속시간에서의 변동성이 통계적으로 유의성을 나타내었으며, 이는 각각의 지속시간에 대해 일정 규모이상의 강우가 발생하는 횟수가 과거에 비해 증가하였음을 의미한다. 최대 강우량을 사용한 분석에서도 이러한 변동성이 확인 되었다. 기간이 짧은 10분 최대 강우량에서만 변동성을 가진 지점은 3개 지점 이었지만, 1시간 및 일 최대 강우량 값은 61개 지점 중 30개 지점에서의 변동성이 유의한 것으로 나타났다. 본연구를 통하여 대규모 강우의 발생 횟수 및 단기간 강우량이 98년을 시점으로 한 변동성을 가지고 있음을 알 수 있었다.
기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R2)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.
10 GHz 이상의 주파수에서는 강우가 위성링크감쇠의 유력한 전달현상이다. 강우감쇠를 예측하기 위해서는 평균년의 0.01%를 초과하는 1분단위로 누적된 강우율이 필요하다. 대부분의 강우데이터는 60분 누적시간으로 측정되었기 때문에, 강우데이터를 다수의 누적시간으로부터 1분 누적시간으로 변환하는 연구가 많이 수행되었다. 이 논문은 새로운 변환 모델인 다중회기모형을 제안하며, 제안 방안은 기존 방안보다 우수한 성능을 보여 주었다.
본 연구에서는 차첨두 상수(Secondary Peak Constant, SPC)라는 개념을 새롭게 정의하고, 서울특별시 24개의 강우 관측소 내 분 단위와 차첨두 상수에 따른 독립 호우사상의 시간분포 특성을 파악했다. 먼저, 강우량은 2000년부터 2022년까지의 지상 관측값을 활용하여, 분 단위에 따라 독립 호우사상을 분리했다. 독립 호우사상의 시간분포 특성은 분 단위에 따라 도출하고, SPC를 통해 독립 호우사상의 첨두 강우에 대한 시간분포 특성을 파악했다. 마지막으로, 독립 호우사상 내 강우의 시간분포 특성은 분 단위와 SPC에 따라 다르게 나타나는 결과를 분석하고, 그 수준을 평가했다. 그 결과, 서울특별시 내 24개 강우 관측소의 분 단위가 작은 독립 호우사상은 총 강우량, 강우 지속기간, 강우강도의 크기가 크게 나타났다. 첨두 강우의 시간분포 특성은 독립 호우사상 내 가장 큰 첨두 강우(1st Peak)가 전반적으로 Q4>Q2>Q3>Q1 순으로 나타나는 특성을 지녔다. 또한, 두 번째로 큰 첨두 강우는 독립 호우사상 내 1st Peak가 발생한 위치를 중심으로 주로 발생하는 모습을 나타냈다. 마지막으로, 다중첨두를 가진 호우사상의 비율은 SPC에 따라 다르게 나타나지만, SPC가 0.7 이하인 조건에서는 대부분 50.0% 이상을 차지했다. 독립 호우사상 내 첨두 강우의 평균 개수는 전반적으로 1.5개에서 크게는 3.4개까지 계산되었다. 본 연구에서는 분 단위에 따라 변화하는 시간분포 특성을 파악하고, SPC를 활용하여 첨두 강우의 시간분포 특성을 정량화하였다. 이를 통해, 특정 지역에 대한 독립 호우사상의 시간분포 특성은 분 단위와 SPC에 따라 정량화하여 분석할 수 있을 것으로 나타난다.
기후변화로 악화되는 수문기상 환경에서 돌발홍수 예보, 짧은 지속기간(5분)의 확률강우량 생산 등을 위해서는 짧은 관측 주기의 강수량 생산 고려 필요하다. 지상강수량은 1분 간격으로 생산(기상청)하고 있으나 공간적으로 보다 정밀한 레이더 강수량은 기상청 10분, 국토교통부 2.5분 간격으로 생산하고 있는 현실이다. 연속으로 누적하여 강수량을 측정하는 강수량계와는 달리 레이더의 관측방식은 순간 관측 방식으로 회전 속도 혹은 주기에 따라 강수량이 달라질 수 있다. 특히 홍수예보를 위한 강수관측이 주목적인 국토교통부 강우레이더의 경우 최근의 돌발홍수 발생 빈도가 높아짐에 따라 초단시간(2분 이내) 강수량 생산의 필요성도 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 관측 주기에 따른 관측 강수량 오차(불확실도) 분석을 실시하였다. 이를 위해 샘플링 방법을 이용하여 10분까지의 레이더 관측주기에 따른 1시간 누적강수량을 산정하고, 이를 이용하여 관측 주기에 따른 지상강수량계(AWS)와의 상관계수(correlation coefficient) 및 정규화오차 정확도(1-NE)를 분석하였다. 분석결과 샘플링 주기의 증가에 따라 오차가 증가하는 것으로 나타나, 강수량 추정의 정확도가 중요한 홍수예보를 위해서는 짧은 주기의 관측(짧은 주기의 강우량 생산)이 정확도 확보 측면에서 유리할 것으로 사료된다.
국내 산업 및 기능적 측면에서 중추역할을 수행하고 있는 부산 울산 인천 등 전체 도시의 40%를 이루고 있는 해안도시들이 하천범람과 같은 홍수피해, 해일피해 등에 대한 체계적인 대비가 전무한 실정으로서 본 연구는 모형화 기법을 이용하여 해안도시홍수 경보발령 기준안을 도출하고 이를 실 수문관측 자료를 이용한 검정을 통해 경보발령 기준안의 문제점을 파악하여 그 개선방향을 제시하였다. 대상유역은 대표적 해안도시하천의 특성을 지니고 있는 부산시 온천천유역으로 강우-수위 관측 모니터링 시스템을 구축, 운영을 통해 10분 간격 강우 및 수위 자료를 구축하였으며, 수위 자료는 수위 유량 관계곡선을 이용하여 유량으로 환산하였다. 미계측 상태에서의 수리 수문 모형화를 통해 도출된 경보발령기준안에 대한 평가 및 문제점 도출을 위해 본 연구는 유역내 실시간 수문관측을 통해 얻은 강우 및 유출 특성 자료를 이용하였다. 대상 유역내 경보발령 지점인 세병교 지점의 20분 누가기준 경보발령 기준우량은 한계수위 $H_{c1},\;H_{c2},\;H_{c4}$인 경우 각각 4mm, 5mm, 6mm로서 20개월 동안 이러한 기준을 이용하여 관측된 강우사상 중 경보발령 기준안의 평가가 가능한 26개의 강우사상을 분류할 수 있었다. 그 결과 약 60%의 강우사상(case_1)이 성공한 경보발령 기준우량 임을 관측할 수 있었으며 이러한 발생강우에 대해 $20{\sim}150$분의 대피여유시간을 확보할 수 있었다. 그러나. 경보발령에 실패한 40%의 강우사상은 발생 강우의 총강우량이 대체적으로 적은 경우 및 지속기간 동안 경보발령기준에 준하는 강우를 발생하였으나 수위에 영향이 미비하여 한계수위에 도달하지 못한 경우(case_2), 20분 누가강우는 기준에 도달하지 않았으나 강우 지속시간이 길어 이미 선행강우로 인해 경보발령 이전에 한계수위를 넘어서는 경우(case_3)로서 분석되었다. 이러한 실패한 경보발령의 경우에 대한 원인분석 결과, 기존의 모형화를 통해 고려되지 못하였던 해안도시 홍수의 특성 중 총강우량에 대한 고려, 선행강우 여부 및 강우 지속시간, 지속시간 내 강우집중도 그리고 선정지점 내 조위의 영향과 유역내 합류식 하수관거 시스템의 영향 등 자연유역과는 다른 다소 복잡한 요소를 고려한 해안도시홍수 경보발령 기준에 대한 개선이 필요함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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