현행 면적평균 강수량 산정 방법인 티센 방법은 정확한 유역평균 강수량 산정에 있어 심각한 구조적 한계가 존재한다. 강수량계의 관측 정확도 외에, 강수량계 배치와 호우의 이동 방향에 따라서도 면적평균 강수량 산정에 오차가 발생할 수 있다. 유역이 작고 관측소 밀도가 희박한 경우 시뮬레이션 및 관측 사상 모두에서 티센 방법은 첨두 전후로 10분 사이에 유역평균 강수량이 계속 급격히 증감이 반복되는 특이한 경향 보였다. 그리고 티센 유역평균 강수량은 첨두 시점이 강우레이더와 다르게 나타났다. 유역이 작지만 관측소 밀도 비교적 높은 경우에는 전반적으로 티센 방법에 의해 톱니모양의 과대 첨두치의 경향은 나타나지 않았고 시간에 따른 변동이 유사하게 나타났다. 그러나 강우레이더 관측치와 지상 강수량계 관측치 유역평균 강수량 사이에 약 10분 정도의 연속적인 시차가 발생하였다. 강우레이더 유역평균 강수량의 지상보정 효과를 검토한 결과, 보정 후 면적평균 강수량이 보정 전 면적평균 강수량에 비해 오히려 상관이 낮게 나타나, 현행 강우레이더 지상보정 알고리즘 보정 효과가 높지 않은 것을 알 수 있었다.
홍수예보에 활용하기 위해 강우레이더의 시공간적 관측 장점을 살려 지상강우량과 정합성 높은 QPE 추정을 위한 지형적, 수문학적 관측 환경의 한계를 극복하기 위한 방법에 대한 연구와 이러한 한계 조건으로 인해 집중호우 관측의 정량적 불확실도를 홍수해석 측면에서 규명하여야 한다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 비슬산(BSL), 소백산(SBS), 가리산(GRS), 모후산(MHS), 서대산(SDS) 강우레이더 각각에 대하여 2016년 22개 주요 호우사상을 분석하여 관측 거리와 고도에 따른 관측의 불확실도를 정량화하고 오차지도를 유도하였다. 분석결과 강우레이더 평균적으로 100 km까지는 대략 10% 이하, 150 km 이상에서는 30%를 초과하는 것으로 나타났다. 고도에 대한 오차는 레이더 운영 고도각 평균을 기준으로 2번째 고도각까지는 대략 10% 이하, 3번째 이상에서는 20%, 4번째 고도각 이상에서는 50% 초과하는 것으로 나타났다.
기상 레이다는 해당 영역에서의 비, 구름이나 먼지 입자 등에 의해 반사되어 나타나는 기상신호로부터 신호의 도플러 주파수 및 도플러 스펙트럼 폭 값들을 추정한다. 이러한 값들은 평균풍속, 대기교란 정도 등의 정보와 직접적으로 연관된 중요한 변수들이다. 따라서 정확한 기상정보를 얻기 위해서는 이러한 추정 값들에 대한 매우 높은 신뢰성이 요구 된다. 그러나 기상 레이다에서는 기상현상에 의한 수신 신호뿐만 아니라 지표면 반사나 이동하는 물체 등에 의한 반사파들, 즉 클러터가 포함되어 나타나게 된다. 이러한 클러터들의 존재는 기상정보 추출을 위한 변수 값들을 추정하는데 심각한 오차를 유발하게 된다. 따라서 본 논문에서는 강력한 클러터들에 의한 추정 오차를 분석하기 위하여 기상 수신신호 및 클러터들에 대한 도플러 스펙트럼 모델들을 각각 도출하였다. 이러한 모델들을 이용하여 기상 신호 및 클러터 전력에 따른 다양한 수신신호들을 모의 구현하고 처리함으로서 클러터에 의한 영향을 분석하였다.
전선에 의한 강수는 종종 한반도에서 국지적인 집중호우를 유발한다. 그러나 관측자료의 결핍과 전선의 중규모적 구조에 대한 이해 부족으로 정확하고 신속한 강수량 예측이 어려운 실정이다. 레이더의 공간 해상도는 수 km, 시간 해상도는 수 분으로 중규모 이하의 현상에 대한 관측자료를 제공할 수 있기 때문에 레이더의 효용성은 널리 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도에서 대표적인 전선성 강수 사례를 선택하여 중규모적 특성을 레이더 연직 단면 관측자료에 근거하여 분석하였다. 강수계 내에서 수평규모 약 10 - 20 km의 대류 세포들이 존재하며, 연직 단면도 상에서 나타나는 밝은 띠에 의하면 녹는고도($0^{\circ}C$ 층)는 약 3 - 5 km 사이에 위치하고 있다. 강수 입자에 의하여 추정되는 구름의 높이는 대략 12 km에 달한다. 발달한 층운 지역에서 강수입자의 최대 낙하속도는 밝은 띠가 나타나는 녹는고도 바로 하층에서 나타나고 있다.
초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
최근 국지성 집중호우, 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 피해가 증가함에 따라, 레이더와 위성영상 등 원격탐측 방법을 사용한 강우 예측 및 관측에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자료지향형 모형의 하나인 뉴로-퍼지기법(ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 사용하여 유역 유출량을 산정하였고, 레이더 단기 강우예측 모형인 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation; Germann et al., 2002, 2004) 강우예측자료를 입력변수의 하나로 사용하였다. 뉴로-퍼지기법 및 레이더 강우예측자료를 사용한 홍수량 산정의 적용성 평가를 위해 충주댐 상류유역의 2010년 및 2011년 홍수기에 발생한 6개의 강우사상을 사용하여 모형 생성 시 사용한 강우자료의 종류에 따른 결과를 비교하고, 입력변수 조합에 따른 15개 모형을 구성하여, 모형 구성과정의 군집화 방법을 변화시키며 이에 따른 결과를 비교 분석하였다. 연구 결과, 기 발생한 홍수사상 중 가장 큰 홍수사상을 사용하여 모형을 생성할 경우 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났고, 모형의 생성이 가능한 범위 안에서 비교적 clustering 반경이 클수록 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 충주댐 유역의 홍수량 예측에서는 t+6~t+16시간의 예측에서 MAPLE 강수예측자료를 사용한 모형의 홍수량 산정 결과의 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.
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.
철근 콘크리트 교량 바닥판은 차량 하중과 우수침투 등으로 가장 먼저 손상이 발생하며 제설염화물 등으로 인한 철근 및 기타 금속 부재가 부식되면서 콘크리트 열화가 주로 발생한다. 교량 바닥판의 시공 상태 및 포장 내부 바닥판의 열화는 지표투과레이더(ground-penetrating radar, GPR) 탐사 자료를 이용하여 평가하고 있다. 교량의 콘크리트 열화 상태를 평가하기 위해서는 철근의 위치 및 열화 지점을 정확하게 파악하기 위한 GPR 자료 해석 기술 개발이 필요하다. GPR 탐사에서는 지반 매질의 레이더파 전파 속도 차이에 의한 반사 및 회절파 신호를 취득한다. 그러므로 이 연구에서는 GPR 탐사 자료를 이용해서 지반 매질의 레이더파 전파 속도를 추정하고 교량 바닥판의 열화를 평가하기 위한 완전파형역산(full-waveform inversion, FWI) 기술을 개발하였다. 개발된 FWI 기술의 적용성은 콘크리트 박리 및 철근 부식과 같은 교량 바닥판 열화현상을 보여주는 GPR 속도 모델을 만들어서 수치 실험을 수행하여 검증하였다. 합성 GPR 자료로 역산한 결과 교량 바닥판의 철근 위치와 열화 지점을 역산으로 계산된 속도 영상으로 확인할 수 있었다.
Rain data and water-level data are importantly used for dam operation at flood period. Because dams are directly controlled by the water-level data, the characteristic of the water-level gauges is necessary to be managed. Thus, we developed the standard test facility and method for testing the water-level gauges which are a float type, a supersonic type and a radar type. And we calculated the uncertainty of the standard test facility to maintain the accuracy of water-level gauges. Through development of this facility, we could obtain the characteristics and the calibration factor of the water-level gauges. And, this study showed that the standard test facility can be widely used for dam operation and basin management.
본 연구에서는 현재 건설교통부에서 설치 및 운영 중에 있는 소형강우레이더의 최적화를 위해서 지상의 강우관측소 자료와 레이더 측정 자료의 실시간 보정방법을 이용하여 강우강도를 추정하였다. 본 연구에서 이용된 실시간 Z-R 관계식 적용으로 인한 강우강도 개선 정도를 파악하기 위해서 통상 일률적으로 적용되고 있는 $Z=200R^{1.6}$에 의한 강우강도 결과와 비교.분석하였으며, 지상의 강우관측소 실측 강우량과 비교함으로써 적용성을 보였다. 본 연구에서 이용된 보정방법은 강우보정에 소요되는 시간이 짧아 실시간 적용이 가능하며, 레이더 강우량의 정확한 추정으로 유역에서의 향상된 면적강우량 산출이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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