유역의 신뢰성 있는 수자원계획을 수립하기 위해서는 장기간의 강수자료가 필수적으로 요구된다. 그러나 시간강수시계열의 경우 결측치가 상대적으로 많으며, 연속적인 시계열을 확보하는데 어려움이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 대표적인 시간강수모의기법인 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM) 기반의 강수모의기법을 활용하여, 모의기반의 장기강수자료를 생산할 수 있는 기법을 개발하고자 한다. 이와 더불어, 신뢰성 있는 면적강수량을 추정하기 위한 방안으로 유역 내 여러 지점의 강수량을 동시에 모의할 수 있는 다지점 시간강수모의기법을 개발하였다. 개발된 모형은 서울 우이천 유역 강수지점에 적용하여 모형의 적합성을 평가하였다. 모형 적용결과 다양한 지속시간에 대해서 강수량의 효과적인 모의(평균, 분산, 1차 자기상관계수)가 가능하였으며, 지점간의 공간성도 효과적으로 복원 가능하였다.
전국적인 가뭄특성을 조사하고 '94-'95 가뭄의 심도를 기왕의 주요 가뭄과 비교평가하기 위하여 전국의 47개 소유역으로 분할한 후 강우량계열로부터 작성된 가뭄우량계열의 지역빈도분석을 실시하였다. L-모멘트법을 사용하여 적정확률분포의 매개 변수를 결정하였으며, 강우지속기간별, 재현기간별 가뭄우량을 산정하여 지속기간별 확률가뭄우량도를 작성하였다. 강우지속기간-재현기간-가뭄우량 관계를 고려하여 '94-'95 가뭄의 심도와 지역적 범위를 기왕의 주요가뭄과 비교평가하였다. 본 연구결과를 고려하여 현행 이수안전도를 평가하고 안전도 기준의 상향조정을 제안하였다.
수문모형의 많은 입력자료 가운데 강우 관측자료가 모의결과에 가장 주요한 원인을 가진다. 과거부터 수문모형은 유역에서의 평균강우량 자료를 한 지점에서의 강우량 자료에 의존해 왔다. 그러나, 지점에서 측정된 강우량 자료를 유역을 대표하는 평균강우량 산정에 이용할 경우 부적절한 경우가 발생할 수 있으며, 특히 그 계측망이 조밀하지 못할 경우 더욱 그러하다. 레이더의 경우 보다 넓은 유역 전체를 관측하기 때문에 유역에서의 평균강우량을 제공함에 있어 좋은 관측장비라 할 수 있다. 레이더를 이용하여 강우를 관측할 경우 직접적인 강우관측이 아니기 때문에 QPE에서 몇몇 한계가 있을 수 있으나, 강우자료의 공간변화도에 대한 좋은 정보를 제공해 준다. 또한 지상의 강우관측소에서의 강우측정자료는 지점에서의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공해 준다. 따라서, 본 연구의 목적은 지상의 강우관측소에서 관측된 강우량 자료와 레이더를 이용하여 관측된 자료, 즉 두 가지 관측자료를 Ordinary cokriging 보간을 이용하여 통합함으로써 개선된 강우량 추정방법을 개발한다.
본 연구에서는 HEC-HMS와 HEC-RAS 모형을 이용하여 소양강댐에 가능최대강수량이 발생하여 소양강댐이 붕괴할 경우 두 모형간의 소양강댐 직하류의 유출량을 산정해 그 결과를 비교하였다. 가능최대강수량은 태풍 루사의 호우사상을 사용하여 강릉지역의 면적별평균강우량과 수분최대화방법을 이용하여 산정하였다. 산정된 가능최대강수량은 지속시간(6 hr, 12 hr, 18hr, 24 hr)별로 각각을 비교하였으며, HEC-HMS 모형의 입력자료로 이용하였고, HEC-HMS로 산정되어진 유입량자료를 HEC-RAS에서의 유입량 자료로 이용하여 부정류 해석을 실시하였다. 두 모형의 댐 붕괴 조건은 동일하게 입력하였으며, HEC-HMS 모형으로 산정되어진 첨두유출량은 HEC-RAS 모형보다 크게 산정되었다. HEC-RAS와 HEC-HMS의 댐 붕괴 해석을 이용해 두 모형의 적용성을 판단하였는데, HEC-HMS 모형보다는 HEC-RAS 모형이 댐 붕괴 해석에 대한 적용성에서 보다 실제에 가까운 모의를 할 수 있었다. 하지만 HEC-HMS 모형은 자료 구축이 용이하다는 측면에서 신속한 댐 붕괴 모의를 필요로 할 때 적용성이 있을 것으로 판단된다. 두 모형의 경우 댐 붕괴 해석에 대한 정확한 자료와 함께 각기 다른 붕괴해석 개념에 대한 가이드라인의 생성이 중요하다고 판단된다. 또한 두 모형이 모두 불확실성을 포함하고 있기 때문에 보다 자세한 지형인자와 실제 하천과 비슷한 자료의 구축의 필요성이 있다고 판단된다.
본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.
2002년의 태풍 루사와 2003년의 태풍 매미 이후 수공구조물의 설계기준에 대한 관심이 커지고 있는 가운데, 댐 설계기준인 가능최대강수량 및 가능최대홍수량 산정의 일관성에 대한 문제가 제기된 바 있다. 그러나 이러한 문제들은 우리나라의 전반적인 기후, 강수형태, 지형 등을 종합적으로 고려하고, 장기간에 걸쳐 진행되어야 할 연구로 단기간 내의 분석을 통한 해결책 제시는 어렵다고 할 수 있다. 본 연구에서는 가능최대강수량의 공간분포 시 등우선 배치에 따른 가능최대강수량의 면적별 감소율을 분석하여 제시하고자 한다. 이를 위해 우리나라의 대표 유역인 한강 유역, 낙동강 유역, 금강 유역의 수자원단위유역을 기준으로 유역면적과 배치된 등우선 면적간의 차에 대한 가능최대강수량의 감소율을 분석하였다. 이때 대상유역별 가능최대강수량은 국토해양부에서 제공하는 가능최대강수량도에서 값을 읽었고, 가능최대강수량의 포락방법에 따라 기존 방법 및 Horton 경험식과 spline식을 이용하는 경우로 구분하여 공간분포 방법을 적용하였다. 그 결과 기존에 사용하고 있는 포락방법을 적용하여 가능최대강수량을 산정한 경우에는 한강, 낙동강, 금강 유역의 지속기간별 면적차에 대한 감소율을 회귀식의 형태로 도출할 수 있었으나, Horton 경험식과 spline 방법을 이용하여 포락을 수행한 경우에는 PMP의 감소량 및 감소율은 지속기간, 면적차 또는 면적차비율에 대해 뚜렷한 경향성을 나타내지는 못하는 것으로 분석되었다.
Two kinds of high resolution GCMs with the same spatial resolutions but with different schemes run by domestic and foreign agencies are used to clarify the usefulness and sensitivity of GCM for water resources applications for Korea. One is AMIP-II (Atmospheric Model Intercomparison Project-II) type GCM simulation results done by ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) and the other one is AMIP-I type GCM simulation results done by METRI (Korean Meteorological Research Institute). Observed mean areal precipitation, temperature, and discharge values on 7 major river basins were used for target variables. Monte Carlo simulation was used to establish the significance of the estimator values. Sensitivity analyses were done in accordance with the proposed ways. Through the various tests, discrimination condition is sensitive for the distribution of the data. Window size is sensitive for the data variation and the area of the basins. Discrimination abilities of each nodal value affects on the correct association. In addition to theses sensitivity analyses results, we also noticed some characteristics of each GCM. For Korean water resources, monthly and small window setting analyses are recommended using GCMs.
최근에 집중 호우, 돌발 강수 등의 국지적인 강수 현상의 발생이 증가하고 있으며, 산악 지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있어 이에 대한 감시가 필요하다. 현재 기상청의 지상관측자료는 약 13 km의 공간해상도로 남한 지역 전체에 대해 제공하고 있으나 북한, 해상, 산악 등의 지역에 대한 감시는 상대적으로 빈약하다. 반면 레이더는 1 km의 고해상도의 공간자료를 산출할 수 있으므로 산악 지역에 대한 분석에 레이더 자료를 활용할 수 있다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 공간보정 기법을 적용하여 2009년에 대해서 격자($1{\times}1km^2$) 및 유역(117개 중권역, 국토해양부)에 대한 일, 월누적 강수량을 산출하였으며, 지상 우량계 자료와 비교하였다. 2009년 여름철 사례에 대해서 일누적강수량을 분석하였으며, 월누적 강수량의 경우에는 2009년 전체에 대해 지상 우량계의 월누적강수량 자료를 이용하여 MAE, RMSE 등을 산출하여 검증하였다. 본 연구는 레이더 강수량 정보를 활용하여 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 감시를 통해 산악 지역에서 발생하는 사고에 대비하고, 유역별 레이더면적강수량 산출을 통하여 효율적인 물관리를 위한 기본 자료로 사용함으로써 수문 기상 분야에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
잠재증발산($ET_P$)과 실제증발산($ET_A$) 사이의 보완관계 가설을 국내 다목적댐 유역에 적용하여, 각 유역의 기상 수문 관측자료를 기반으로 잠재 및 실제 증발산사이의 보완관계 성립을 검증하고자 하였다. 연단위 실제증발량($ET_A$)은 총강수량과 총유출량의 차이로서 간접추정하였으며, 가용수분량은 연강수량으로 대체하여 사용하였다. 이때, 팬증발량 보정에 사용된 팬계수(kp)는 홍수기 및 비홍수기로 구분하여 $ET_{pan}$과 FAO Penman-Monteith 식으로 계산된 증발량($ET_{PM}$)의 비를 통해 산정하였다. 각 다목적댐 유역에서 관측자료 기반의 독립적으로 계산된 $ET_P$와 $ET_A$를 통해 보완관계를 산정한 결과, 대부분의 유역에서 가용수분량이 증가할수록 $ET_P$는 감소함과 동시에 $ET_A$는 증가하는 일반적인 보완관계의 패턴을 잘 보였고, 강수량의 증가에 따라 평형증발산량($ET_W$)의 수렴을 확인할 수 있었다. 하지만, 주암댐의 경우 $ET_A$가 다른 댐 유역에 비해 크게 산정되어 가용수분량이 큰 구간에서 $ET_P$를 초과하는 경우도 발생하였다. 이는 주암댐 유역의 강수량의 과다산정 혹은 유입량의 과소산정의 가능성을 보여주는 결과로 해석될 수 있다. 증발산 보완관계를 수문학적 물수지검증을 위한 기준으로 활용한다면 홍수기 다목적댐 유입량 산정의 불확실성을 제어하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
신뢰성 있는 댐유입량의 장기예측은 효율적인 댐운영에 필수적이다. 2000년대 이후 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성이 규명되면서, 이를 활용한 미래의 수문조건을 예측하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 미국 NOAA에서 제공하는 40개 전구기후지수의 원격상관을 분석하고, 이를 기반으로 1개월 선행 댐유입량의 예측성능 및 활용성을 평가하였다. 본 연구에서는 1) 원격상관을 통해 강수와 기온을 예측하고 SWAT 모델을 이용하여 예측 댐유입량을 산정하는 방법(SWAT-Forecasted), 직접 댐유입량을 예측하는 기법(CIR-Forecasted), 예측시점의 관측값이 과거자료에서 해당하는 순위(rank)에 근거한 방법(Rank-Observed)을 비교하였다. 결과적으로 통계적 방법으로 댐유입량을 직접 예측하는 접근 방식(CIR-Forecasted)이 12월을 제외하고는 다른 방법에 비해 우수한 예측성을 보였다. 이것은 강수량 및 기온 예측정보를 일단위로 상세화하는 가정과 유출모델링과정에서 발생하는 불확실성이 예측결과에 포함되지 않기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구결과는 원격상관기반의 1개월 선행 댐유입량 예측이 안동댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것을 시사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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