산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.
본 연구에서는 2014년 8월 부산 경남 집중호우 사례를 대상으로 레이더와 위성결합 Multi-sensor Blending 초단기 강우예측을 실시하였다. 레이더 최적 Z-R관계는 열대형 강수 Z-R관계식($Z=32R^{1.65}$)을 적용하였으며, 20 mm/h 이상의 강한 강우에서 강수량 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한 60 mm/h 이상 강한 폭우사상에 대하여 천리안 위성자료와 레이더자료를 합성한 결과 정량강수 추정 성능이 향상됨을 확인하였다. 지속시간별 강우예측 정확도 검증을 위하여 AWS, MAPLE 자료와 비교결과, 강우예측 1시간까지 약 50%이상의 지점강우예측 정확도를 확보하였으며, 10분 단위 예측시간별 상관계수는 0.80~0.53, 평균제곱근오차는 3.99~6.43 mm/h로 분석되었다. 본 연구 결과 레이더와 위성정보를 이용한 보다 신뢰성 있는 강우예측 정보 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 지속적인 사례연구와 레이더 위성 활용 정량강수량 추정 및 예측, 그리고 위성강수 추정 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.
우리나라 하천의 대부분은 산지에서 발원하며 전 국토의 약 67%가 산지하천 유역에 포함된다. 최근 기후변화로 인해 여름철 집중호우가 증가하고 있는 상황에서 강우의 예측이 어렵고 경사가 급한 산지하천 유역의 피해가 가중되고 있으며 돌발홍수나 산사태와 같은 산지재해 예방을 위한 대책 마련이 시급히 요구되고 있다. 산지하천유역에서 발생하는 재해를 예방하고 피해를 저감하기 위해서는 재해위험지역에 대한 선정 및 상시 모니터링 체계의 구축이 필요하며 본 연구에서는 격자기반의 산지하천 모니터링 시스템을 구축하여 강우상황과 예측정보, 이동상황을 모니터링 할 수 있는 시스템을 구축하였다. 산지하천 모니터링 시스템은 기상청 레이더 강우를 활용한 실시간 강우자료 및 강우예측자료(MAPLE) 표출, 분포형 수문모형과 연계한 유출분석 결과의 제공, AWS를 이용한 지점강우량 표출 등으로 구성된다. 또한, 지점자료 혹은 격자자료로 이원화되어 있는 기존 하천유역 모니터링 체계를 통합하여 사용자가 원하는 유역에 대한 기상자료의 모니터링과 위험지역에 설치된 지점관측정보를 연계 운영할 수 있도록 구현된 특징이 있다. 본 시스템은 현재 강원도 인제 내린천 유역을 대상으로 시험운영 중이며 격자기반의 강우모니터링과 토석류 현장모니터링 결과를 연계한 위험지 관리에 활용되고 있다.
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.
한국건설기술연구원에서는 기상청과 한강홍수통제소에서 생산중인 강수예측자료의 정확도 향상과 홍수예보에 활용하기 위해 예측강수 병합 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 기 평가된 강수량 예측 정확도 외에 홍수예보의 적용성을 살펴보기 위해 각 예측 강수량 자료의 유출량 정확도 평가를 하고자 하였다. 한강홍수통제소의 비상용 홍수예보모형을 이용하여 +6시간까지 병합 예측 자료의 유출분석을 실시하였다. 임의의 강우분포를 이용하여 예측하는 기존 홍수예보에 비해 개선된 결과를 확인할 수 있었다.
현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
유역 상류의 소규모 산지 유역 또는 도시 배수분구 정도의 도시 유역은 지체시간이 수 십 여분에 불과하기 때문에 우량계만으로는 대응에 필요한 충분한 예측 선행시간을 확보하기 어렵다. 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 발생하는 돌발홍수는 더 이상 우량계만으로 예보가 불가능하다. 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서는 지체시간 외에 강수 예측을 통한 홍수예보 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 한강홍수통제소에서는 강우레이더 강우강도를 초단기 예측 모델인 Mcgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘의 입력 자료로 활용하여 초단기 예측 강수 자료를 생산하고 있다. 한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 한강홍수통제소에서 생산하고 있는 초단기 예측 강수 자료를 입력 자료로 하여 돌발홍수 예측 시스템을 구축하였고 2019년부터 동네규모의 1시간 전 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 본 연구에서는 돌발홍수연구센터에서 구축한 돌발홍수 예측 시스템을 설명하고 2019년도에 발생한 수재해 사례를 분석하여 전국 도시·산지·소하천 돌발홍수 예측 시스템의 예측 정확도를 검증하였다. 돌발홍수 예측 시스템의 정확도 검증에는 총 31개의 수재해 사례를 적용하였고 예측 정확도는 Probability of Detection (POD) 기준으로 90.3%로 매우 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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