본 연구에서는 레이더 추정강수를 도시유역의 수문학적 분석에 활용하고자 레이더 추정강수의 정확도를 개선을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 WPMM(Window Probability Matching Method)과 Least-Square Fitting 방법을 적용하여 2003년 6월 $11{\sim}12$일의 강우사례에 대해 레이더 강수를 산정하였으며, 산정된 결과에 편차보정기법을 적용하여 레이더 추정강수를 보정하였다. 또한 이를 이용하여 도시하천인 중랑천 유역의 시단위 유역평균 강우량을 산정하고, 도시유출 모형인 SWMM모형을 이용하여 수문학적 적용성 및 정확도 개선현황을 살펴보았다. 그 결과, 도시유출해석에 있어서 WPMM 방법을 통해 유출모의를 수행한 결과가 AWS 관측강우를 적용한 것보다 좋은 결과를 보였으며, 특히 실시간 보정된 WPMM의 레이더 추정강수를 이용한 유출모의를 수행한 결과 관측유량과 유사하게 모의를 수행하여 실시간 보정된 레이더 강우의 유출 활용성이 좋은 것으로 판단되었다.
This research aims at comparing the accuracy of flood discharge estimation. For this, we focused on the Oedo watershed of Jeju Island and compared flood discharge by analyzing the values as follows: (1) the concentration of the lumped model (HEC-HMS) and distributed model (Vflo), and (2) the in-situ data using Fixed Surface Image Velocimetry (FSIV). The flood discharge estimation from the HEC-HMS model is slightly larger than the Vflo model results. This result shows that the estimations of the HEC-HMS are larger than the flood discharge data by 4.43 to 36.24% and that of the Vflo are larger by 8.49 to 11%. In terms of the error analysis at the peak discharge occurrence time of each mapping, HEC-HMS is one hour later than the measured data, but Vflo is almost the same as the measured data.
본 연구에서는 레이더 자료의 수문학적 적용성에 대한 정확도를 개선하고자 기상현업에서 운영하고 있는 관악산 도플러 레이더 자료를 활용하여 POD(Probability of Detection) 분석을 통해 레이더 오자료를 제거하고, 편차 보정기법을 적용하여 레이더 추정강수의 정확도를 개선시켜 이들의 수문학적 적용성을 검토하였다. 이를 위해 다양한 관측 고도각 별로 POD 분석을 수행한 결과 낮은 확률의 POD($p_l$)와 높은 확률의 POD($p_h $)의 범위가 변화하고, 레이더로부터 약 150 km 이상 떨어진 지역에서는 $1.95^{\circ}$ 이상의 고도각에서 탐지한 레이더 에코가 강수 추정에 유용하지 않음을 알 수 있었다. 또한 소양강유역을 대상으로 관측 강우량보다 과소추정되는 Marshall-Palmer 관계식의 레이더 추정강수를 편차 보정기법으로 실시간으로 보정하여 그 정확도를 향상시켰다. 보정된 레이더 추정강수를 HEC-1에 적용하여 유량해석을 수행한 결과, 보정된 레이더 추정 강수를 이용한 모의치와 관측유량사이에 매우 높은 상관성을 보이고 있음을 알 수 있었다. 따라서 편차 보정기법을 통해 보정된 레이더 강수는 수문학적 분석을 위한 입력자료로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화에 따른 집중호우 및 태풍 발생의 증가로 강우레이더를 이용한 홍수예경보시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재 국내에서 주로 활용되고 있는 단일편파 레이더는 정확도의 한계로 인해 홍수예보 활용에 어려움을 야기해왔다. 최근에는 수직반사도, 차등반사도, 비차등반사도 등 다양한 변수 취득을 통해 강우입자의 형태를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 이중편파 레이더의 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 홍수예보 활용을 위해 이중편파 레이더 실황강우 및 예측강우의 정확도를 평가하고자 한다. 평가를 위해 비슬산 레이더 자료를 활용하였으며, 2012~2014년의 강우사상을 선정하였다. 단일 및 이중편파 레이더 강우를 각각 추정하고, 강우예측을 위해 추정된 레이더 강우를 이류모델(Translation model)에 연계하여 선행 6시간까지의 예측강우를 생산하였다. 강우의 탐지능력 평가를 위해 Hit rate를 이용하였으며, 레이더 관측반경 증가 및 강우강도의 증가에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 강수추정 정확도 평가를 위해 상관계수와 평균제곱근 오차를 이용하였으며, 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내에 속한 국토교통부 관할의 지상관측강우와비교하였다. 그 결과, 이중편파 레이더 실황강우가 단일편파 레이더에 비해 지상관측강우의 거동과 더욱 유사하게 나타났으며, 양적인 오차도 더 적은 것으로 확인되었다. 또한, 레이더 예측강우는 선행시간이 증가함에 따라 정확도가 감소하였으나, 선행시간 1시간까지는 활용이 가능하다고 판단된다.
기후변화의 영향으로 과거에 경험하지 못한 이상강우 발생 증가로 댐 및 수자원 관리에 어려움이 증대되고 있다. 특히, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존 지상강우계만으로는 정확한 유역 단위의 강우량 추정이 어려우며 관측강우자료의 불확실성은 댐 운영의 부정확성을 야기할 수 있다. 최근 지상강우계의 대안으로 시·공간 해상도가 우수한 강우레이더의 활용 및 현업적용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 안정적인 수력댐 운영 및 수재해 예방을 위해 고해상도 강우레이더와 지상관측 강우자료를 활용하여 수력댐 유역의 강우추정 정확도를 개선하고자 하였다. 이를 위해 환경부 합성레이더 강우자료와 지상강우관측자료를 이용하여 조건부 합성기법으로 격자강우자료의 정확도를 개선하였다. 대상 유역은 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐) 이다. 특히, 레이더 오차 분석을 통해 지형효과의 고려가 필요한 수력댐 유역을 선정하여 고도영향 조건부합성기법을 적용하도록 하였다. 이를 통해 수력댐 유역의 지형 및 기상 특성을 차별화한 보정이 가능하였다. 또한, 소유역별 레이더 유역평균강우의 오차를 실시간으로 저감하기 위해 화음탐색법과 칼만필터 기법을 적용하여 수력댐 수계 내 172개 소유역의 유역평균강우량을 실시간으로 최적화 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 수력댐 유역의 고해상도 강우 정보를 기반으로 GIS 웹 표출 시스템에 개발하여 수력댐 운영 업무활용 할 수 있도록 지원하고자 한다.
홍수기 하천에서 유량측정은 예산, 인력, 안전 및 측정 시 편의성 등의 이유로 측정에 제한이 많다. 특히, 태풍 등으로 인한 호우사상 발생 시 위와 같은 문제로 홍수량 측정에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 드론(Drone)과 전자파표면유속계(Surface velocity doppler radar)의 기능을 조합하여 최소 인력으로 짧은 시간에 간편하고, 안전하게 홍수기에 하천유량을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다. 기존 드론을 이용한 유량측정 연구에서 도출된 바람, 강우 등 기상 요인에 의한 드론의 기계적인 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 IP56 등급의 방진·방수 성능, 최대 36 km/h의 풍속에서 안정적인 비행능력과 최대 10 kg을 탑재할 수 있는 드론을 개발하였다. 또한 전자파표면유속계 측정에 있어서 주요 제약 요소인 진동을 제거하기 위해 드론과 전자파표면유속계를 결합하는 댐퍼플레이트를 개발하였다. 이들 비행장비와 유속계를 결합시킨 유속계 DSVM (Dron and Surface Veloctity Meter using doppler radar)을 제작하였으며, 봉황천(금강 제1지류)에 위치한 금산군(황풍교)지점에서 DSVM을 운용하여 홍수량을 측정한 결과 ±3.5%의 오차가 발생하였다. 또한 측정된 표면유속으로부터 평균유속을 산정할 때 정확도 향상을 위해 ADCP를 이용하여 동시 측정하고, 평균유속을 비교하여 평균유속환산계수(0.92)를 산정하였다. 본 연구에서는 드론과 전자파표면유속계를 결합해 측정한 유량과 ADCP 및 봉부자를 이용해 측정한 유량을 비교하고, DSVM의 적용 및 활용 가능성을 확인하였다.
지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.
최근 집중호우에 따른 자연재해가 크게 증가하여 수문 및 기상분야에서 강우를 관측 및 예측하기 위한 레이더 활용성이 증대되고 있으며, 이에 따라 정부 각 관련부처에서는 레이더의 도입 및 확충을 위한 방안을 계획 제시하고 있다. 특히, 레이더강우 자료는 수문해석분야에서의 GIS 등 디지털정보를 이용하여 유역매개변수를 추정함에 따라 더 정확하고 상세한 수문자료 확보가 가능하게 되어, 격자기반의 분포형 강우-유출모형 등을 이용하여 수문해석을 하는데 있어 그 활용성이 크게 증가하고 있다. 그러나 레이더강우 자료의 정확성은 아직까지 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있기 때문에, 그 불확실성으로 인하여 레이더강우 자료의 활용 및 적용에 한계를 가지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 지상강우를 이용한 레이더강우 보정을 위하여 SOA(Statistical Objective Analysis)보정방법을 이용하였으며, 기존 SOA방법에서의 거리에 따른 가중치($_{kd}$)와 함께 지형(고도)에 따른 가중치($W_{ike}$), 바람의 영향에 따른 가중치($W_{ikw}$)를 추가로 산정하여 적용하였으며, 이를 통하여 보정된 강우장을 생성하였다. SOA방법을 통해 생성된 강우장이 어느 정도의 강우정확도를 가지고 강우분포를 재현하는지 검증하기 위하여 2011년 7~9월의 수문학적 분석에 활용 가능한 강우사상과 낙동강유역을 대상으로, 분포형모형인 $Vflo^{TM}$ 모형을 이용하여 산정된 유출량과 관측 유출량과의 비교를 실시하였다. 또한, 유출량에 대한 오차 및 ME(Model Efficiency)를 통해 레이더강우 자료의 유출모형에서의 효율성을 검토하고자 하였다. 본 연구에서 수행된 보정 강우장에 따른 유출량 비교를 통해 레이더 강우의 정확도에 대한 정량적 평가 방법 도출이 가능할 것으로 판단된다.
발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.
강우는 수문 순환에서 중요한 요소 중에 하나로 시 공간적 변동성이 크므로 정확한 공간 강우장의 파악이 요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간 해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1 km의 공간 해상도로 생성하였다. Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간 해상도 1 km)와 강우 자료의 관계성을 회귀식으로 나타냈고 상세화 기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화 기법을 사용하여 공간 강우장을 나타내었다. 우리나라의 공간 강우장 결과를 지점 자료를 기준으로 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 GDA 상세화 기법의 경우가 2009년(Bias=4.26 mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로 가장 잘 맞는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 우리나라의 공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우 레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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