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.
R-Z 관계식은 레이더 강우추정의 정확도를 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 캐나다 궤벡주의 셍레미에서 홍수를 야기한 폭우사례에서 관측된 우적계 및 레이더 자료를 이용하여 레이더 강우추정 시 우적계 자료에서 도출된 R-Z 관계식의 효과를 분석하였다. 이를 위하여 맥길 S-밴드 레이더에서 시간 분해능 2.5분과 공간 분해능 $1^{\circ}{\times}250m$로 관측된 레이더 반사도를 사용하였다. 레이더 반사도 자료에서는 폭우를 동반한 강우세포가 셍레미를 통과한 것으로 관측되었지만 우량계 관측망에서는 낮은 공간 분해능으로 인하여 이 세포가 관측되지 않았다. 셍레미에서 30분과 1시간 최대 누적 강우량은 각각 39 mm와 42 mm였다. 강우사례 동안 두 개의 우적계(POSS; Precipitation Occurrence Sensor System)가 사용되었다. 하나의 우적계는 레이더 반사도와 우적계 반사도를 비교하여 레이더 반사도를 보정하고 다른 우적계는 R-Z 관계식을 유도하는데 사용되었다. 기후학적 R-Z 관계식을 사용하였을 때 보다 반사도에 의존적인 우적계에서 유도된 관계식을 사용하였을 때 강우 추정 오차가 크게 줄었다. 일 누적 강우량에 대하여 편차는 +12%에서 -2%, 평균제곱근오차가 16%에서 10%로 줄었다. 우적계에서 도출된 R-Z 관계식으로 추정된 레이더 강우장을 이용하였을 때 홍수사례에 대하여 강우 발생 시간 및 강우량이 잘 일치하였다.
The purpose of this study is to evaluate storm runoff models of Imjin river basin(8,117.5$km^2$) for the provision of radar rainfall situation. Two lumped models, Storage Function Model(SFM) and HEC-1 model which are now in use broadly and prov
본 연구는 레이더 강우와 분포형 수문모형의 공간해상도가 매개변수 추정 및 강우-유출 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 레이더 강우는 비슬산 S밴드 이중편파 강우레이더에서 2012년 관측된 강우사상을 대상으로, R-KDP, R-Z, R-ZDR의 관계식에 의해 추정된 레이더 강우를 지상관측 강우와 비교하였다. 세 가지 강우 추정식에 의한 레이더 강우를 지상 관측 강우와 비교 시 유역 평균에 대해서는 모두 높은 일치도를 보였으며, 이는 지상 관측 강우에 대한 레이더 강우 보정의 영향으로 판단되었다. 그 중에서도 R-KDP에 의한 추정 강우가 비교적 높은 정확도를 보였으며, 이를 강우-유출 모형의 입력자료로 적용하였다. 강우-유출 모형으로는 GRM (grid based rainfall-runoff model) 모형을 이용하여, 낙동강 수계 금호강 유역을 대상으로, 200m, 500m, 1000m의 공간해상도로 입력자료를 구축하였다. 또한, 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST(model independent parameter estimation tool)로 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수를 각 공간해상도 및 호우사상 별로 추정하였다. 매개변수 추정 결과, 200m 공간해상도 모형에서는 비교대상 강우사상에 대해 지표면 조도계수와 토양 투수계수 관련 보정계수가 비교적 안정적으로 추정되었으나, 500m, 1000m 공간해상도 모형에서는 강우사상에 따라 매개변수의 최적 추정 값의 변동이 확인되었다. 초기 포화도는 강우사상 별, 공간해상도 별로 일정한 경향을 보이지 않았다. 또한, 200m와 1000m 공간해상도에 대해 최적화된 매개변수를 다른 공간해상도에 적용한 결과, 1000m 공간해상도에 대해 보정된 매개변수를 200m 공간해상도 모형에 적용하면 첨두 홍수량이 증가하는 경향이 있었다.
수문학적 해석에 필요한 기본 자료인 강우 자료의 취득 방법 중 지상관측소는 강우량을 직접 관측하기 때문에 실측 강우량 정보를 얻는 장점이 있으나, 현업에서 필요한 면적강우량을 얻기 위해서는 다수의 관측소를 설치해야 하는 단점이 있다. 한편, 강우레이더는 넓은 범위의 강우량을 실시간으로 취득할 수 있으며, 특히 공간적으로 한정되어 발생하는 국지성 돌발홍수의 원인이 되는 단기 집중 호우를 추적하기 용이한 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 편차 보정과 품질 관리가 이루어지고 있어 상당한 신뢰 수준을 확보하고 있고, 현장에서 쉽게 제공 받을 수 있는 강우레이더 영상인 CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 합성영상으로부터 유역평균 강우를 추출하는 방법으로서 기존의 연산방법인 레스터 방식에서 벗어나 소유역에도 적용될 수 있는 벡터 방식의 영상 추출 기법 CIVCOM을 제시하고 추출된 자료의 타당성을 비교 검토하였다.
본 연구에서는 우량계와 강우 레이더를 함께 이용하는 경우의 통합관측 효과를 검토하였다. 통합관측효과는 서로 직교하는 관측방법의 결합에 따른 관측오차의 감소를 고려함으로써 평가된다. 구체적인 적용 예로서 금강유역에 대하여 강우 레이더가 추가로 설치되는 경우 우량 관측망 밀도를 어느 정도까지 조정할 수 있는지에 대한 평가를 수행하였다. 이를 위해 North and Nakamoto(1989), Yoo et al. (1996), 유철상(1997)의 관측오차 관련 연구를 응용하였으며, 강우장의 모형화를 위해서는 그 구조가 간단한 NFD 모형을 이용하였다. 모형의 매개변수는 금강유역의 28개 우량 관측소 시자료를 이용하여 추정된 강우장의 특성치(상관거리 및 상관시간)를 이용하여 결정하였고, 레이더의 운영 특성은 임의로 가정하였다. 본 연구에서는 WMO(1994)의 추천 우량관측 밀도와 금강유역에 설치된 우량 관측 밀도를 고려하여 레이더의 도입으로 인한 우량 관측 밀도의 조정 방안을 제시하였다.
기상청, 국토교통부 및 국방부는 각 기관의 특성에 맞게 기상, 수문 및 항공 관측용 레이더를 운영하고 있다. 2015년까지 국내에는 총 8대의 이중편파레이더(백령도, 용인테스트베드, 진도, 면봉산, 비슬산, 소백산, 모후산, 서대산 레이더)가 도입되어 운영되고 있다. 레이더를 운영 중인 세개 부처는 관측목적이 달라 레이더에 대한 운영방식, 자료 처리 방식 및 활용 방안 등에서 서로 많은 차이를 보여 왔으며 이러한 차이는 각 부처에서 운영하는 레이더 자료의 정확도가 달라지게 하는 원인이 되고 있다. 이에, 세 부처는 2010년 "기상-강우 레이더 자료 공동 활용에 관한 합의서"를 체결하고, 서로 다른 부처에서 생산된 모든 레이더 자료를 공동 활용하는 체계를 마련하였다. 범부처 이중편파레이더 자료의 합성을 위해서는 부처별 레이더 간의 정확도가 서로 유사해야한다. 서로간의 정확도가 다른 상태에서 레이더 강우 자료를 합성하게 된다면 공간적으로 품질이 다른 합성 강우장이 생산될 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 범부처 이중편파레이더 강우량의 정확도 향상과 통합을 위해 2015년도에 용인테스트베드 레이더에서 시행되었던 경험적 방법을 이용하였다. 그 결과 2015년 5월부터 10월까지의 백령도, 비슬산 및 소백산 레이더 자료에 대한 강우량 정확도(1-NE)가 70% 수준으로 향상되었다. 또한 레이더 편파변수 조절 전에는 정확도가 30~60%까지 넓은 범위를 보이고 있으나 조절 후 65~70%로 그 범위가 줄어들었다.
본 연구에서는 현재까지 경험적인 방법으로 적용되어 왔던 G/R 비를 선형 회귀선, 원점을 통과하는 선형 회귀선 및 원점과 관측자료의 무게중심을 지나는 추세선 등으로 구분하여 이론적으로 검토하였다. 이러한 검토에는 독립변수로 어떤 강우자료를 선택하느냐에 따른 문제와, 무강우 자료의 고려여부에 따른 영향 검토가 포함되었다. 이렇게 검토된 내용은 2003년에 발생한 태풍 매미 사상에 적용하여 평가하였다. 마지막으로 본 연구에서 유도된 회귀선 및 추세선을 이용한 레이더 강우의 보정결과와 관측된 우량계 강우 사이의 RMSE를 비교함으로서 최적의 G/R 비를 선정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, 독립변수로 레이더 강우를 사용하는 것 보다는 우량계 강우를 사용하는 경우에 레이더 강우의 보정결과가 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 무강우 자료의 영향은 레이더 및 우량계 자료의 구조에 따라 다르게 나타나는 것으로 확인되었다. 마지막으로 유도된 선형 회귀선 및 추세선의 평가 결과, 홍수 유출해석을 주목적으로 한 경우에는 독립변수에 우량계 자료를 적용하여 유도된 원점을 통과하는 선형 회귀선의 기울기를 G/R 비로 사용하는 것이 무난할 것으로 나타났다. 이 경우 무강우 자료의 영향은 상대적으로 미미한 것으로 나타났다.
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.
최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 미국 오클라호마 대학에서 개발한 Vflo모형을 이용하였으며, 낙동강권역의 남강댐유역($2,293km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기 위한 기반이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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