지금까지 돌발홍수는 주로 강우의 시공간적인 특성들을 고려한 기후학적 측면에서 관심을 가지고 연구가 진행되어 왔을 뿐 유출의 시각에서 돌발홍수를 평가하기 위한 노력은 매우 미흡하였다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 Bhaskar 등(2000)의 연구를 우리나라에 적용하여 유출수문곡선에 의해 돌발홍수를 설명하고, 다른 홍수사상과 돌발홍수 사상을 구별하고자 하는데 있다. 즉, 유출수문곡선의 특성을 이용해 홍수사상에 대한 돌발홍수지수(flash flood index)를 산정함으로써 돌발홍수의 심각성 정도를 정량화하고자 하였다. 이를 위해 본 논문에서는 한강유역의 과거 101개의 홍수사상에 대해 돌발홍수의 상대심도(relative severity)를 파악하기 위하여 돌발홍수지수를 산정하였으며 또한, 2006년 7월의 집중호우에 의해 발생한 홍수사상의 돌발홍수 심도를 시공간적으로 정량화하였다. 분석 결과, 한강유역의 다른 지역에 비해 강원도 지역의 홍수 유출수문곡선들이 돌발홍수 심도를 크게 나타내었으며 중랑천 등과 같은 도시유역에서도 돌발심도가 크게 나타남을 확인 할 수 있었다. 2006년 7월 집중호우에 의한 한강유역의 돌발홍수지수를 7월 전반기, 중반기 그리고 하반기로 나누어 시공간적 공간분포를 분석한 결과, 7월 전반기의 경우 서울 주변지역의 돌발심도가 크게 나타났으며 7월 중반기의 경우 강원도 지역의 돌발홍수 심도가 크게 나타났다.
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.
본 연구는 지형 기후학적 단위유량도(Geomorphoclimatic Unit Hydrograph, GCUH)가 산악지역의 유출량과 돌발홍수 기준우량을 산정하는데 적절한지를 검토한 것으로, 우선 산악지역의 유출량을 산정하는데 적절한 방범인지를 덕천강 유역에 대해 확률강우량으로 지형기후학적 단위유량도의 첨두유량과 기존 보고서의 착률 홍수량 자료를 비교하는 방법과 실측 호우사상을 HEC-HMS(Hydrologic Engineering Center-Hydrologic Modeling System) 모형과 지형기후학적 단위유량도에서 산정된 첨두 유량을 태수지점의 실측자료와 비교함으로써 지형기후학적 단위유량도의 타당성을 검증하려했고 지형기후학적 단위유량도와 NRCS(Natural Resources Conservation Service) 방법을 이용하여 돌발홍수 기준우량을 산정함으로써 산악지역의 돌발홍수 기준우량 산정 방법을 제시했다. 덕천강 유역에 대해 확률강우량으로 첨두 유량을 비교한 경우 표 11과 같이 대체로 30년 빈도를 제외하곤 비율이 1.1을 초과하지 않았고, 실측 호우사상으로 첨두유량을 비교한 경우 표 12와 같이 지형기후학적 단위유량도 결과가 HEC-HMS 모형보다 모두 크게 나타났고 태수 수위표의 실측치와 대체로 유사하게 나타났다. 따라서, 본 연구에서 지형기후학적 단위유량도를 이용한 산악지역의 유출량 산정이 타당함을 확인했고 이를 이용해 덕천강 유역의 돌발홍수 기준우량을 산정한 결과 한계유출량이 95.59 $m^3$/sec일때, 최초 10분 동안에 12.96 mm가 발생하면 위험한 것으로 나타났다.
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 현업에서의 적용가능성을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 $Vflo^{TM}$모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 2005년 8월 국지성호우사상, 2007년 태풍 "에위니아"와 "빌리스"를 대상으로하여, 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하여 지역편차보정한 결과 누적강수총량은 2%내외, 편이(bias)값은 $0.886{\sim}0.908$로서 양호한 결과를 보여주었다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형($Vflo^{TM}$)의 매개변수로 사용하였으며, 3가지 강우사상에 대한 다첨두수문곡선 모의결과 총유출량 및 첨두유량 오차가 20%미만으로 나타나 실무에서의 사용시 홍수량 예측에 충분한 적용성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 기대된다.
Saint-Venant 방정식은 수평규모가 수심규모보다 큰 천수흐름을 기술하는 수리동역학 모형으로 지난 수십년간 공학적 분야에서 널리 이용되어 왔다. 최근에도 기후변화에 따른 도시 홍수의 위기 증대로 홍수위기관리의 관심이 높아짐에 따라 홍수파(flood wave), 도시침수(urban inundation), 돌발홍수(flash flood) 등의 신속한 예측을 위한 Saint-Venant 방정식의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 도시와 같은 인공구조물이 즐비한 상황에서 천수흐름을 해석하는 고전적인 수치해법들은 다양한 불연속 지형들의 존재로 인하여 불안정하며 지배방정식의 정해로 수치해가 잘 수렴하지 않는 문제가 있다. 지난 수년간 이를 해결하기 위해 불연속한 지형을 안정적으로 해결할 수 있는 수치기법의 연구가 진행되어 왔으나, 정해로의 수렴성, 정확성에 관하여 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 수치해법의 주요 구조를 구성하는 Saint-Venant 방정식의 불연속한 지형조건에 대한 리만 문제의 정해를 연구하였다. 쌍곡선형 시스템의 특징을 고려하여 요소파들(elementary waves)의 공식을 유도하였는데, 질량과 에너지의 보존법칙에 위배되지 않으며 운동량이송부의 비선형성과 지형의 불연속에 의한 비엄격성을 고려할 수 있는 조건을 제시하였다. 또한, 유도된 요소파들을 바탕으로 L-M & R-M 커브이론(Han et al. 2014)을 사용할 수 있는 조건과 당위성을 증명하였고, 이를 바탕으로 Saint-Venant 방정식의 정해법을 구성하였다. 리만문제의 다양한 초기조건들을 바탕으로 모든 경우의 정해 구조를 조사하였고, 이를 통해 불연속 지형에 대한 Saint-Venant 지배방정식의 정해가 다수해를 갖을 수 있음을 보였으며, 이를 근사할 수 있는 수치기법의 전략을 소개하였다.
최근 발생하는 자연 재난 중 홍수피해는 여름철에 집중되면서 태풍 장마로 인해 인명 피해나 재산피해로 이어진다. 이러한 피해를 줄이기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 돌발홍수 발생 시 최단 거리 알고리즘을 사용하여 경로를 검출하고 사용자에게 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 QGIS를 사용하여 트랙과 포인터를 생성한 지형 데이터를 활용하여 경로를 검출한다. 또한 시나리오를 통하여 검출된 경로로 대피하는 과정에서 돌발홍수가 발생 시 다른 최단 경로를 검출하여 사용자에게 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통하여 향후 발생하는 재난 안전 사고 위험에 안전한 대피를 할 수 있을 것으로 사료한다.
최근 기상이변으로 인한 이상홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 이와 더불어 1km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 분포형 수문모형을 활용하기 위해서는 대상 유역에 대한 격자형 공간자료가 요구되며 유출모의의 신뢰도를 높이기 위해서는 현시성 있고 정밀한 자료의 활용이 필요하다. 본 논문에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역을 대상으로 물리적 기반의 $Vflo^{TM}$ 모형과 가 분포형(Quasi-distributed) 수문모형인 ModClark 모형을 이용하여 홍수유출 모의를 실시하고 결과를 비교하였다. 연구의 공간적 범위를 미계측 지역을 포함한 임진강 전 유역과 비교적 정확하고 현시성 있는 자료의 확보가 가능한 임진강 남한 유역으로 구분하였으며 각 유역에 대해 모의한 모형별 첨두유량과 지체시간을 비교하여 지형매개변수 및 토양매개변수의 불확실성이 유출모의에 미치는 영향을 분석하고 미계측 지역의 유출모의를 위한 효과적인 방안을 제시하였다.
21세기 녹색성장 시대의 도래와 함께 경제 사회 문화적으로 점차 안정화되면서 사람들은 홍수와 가뭄으로부터 완전한 해방을 기대함과 동시에 생활 터전의 일부로써 친수공간에서 생태적 교류를 갈망하고 있다. 이러한 시대적 요구의 변화에 적응하기 위해서는 하천관리 정책의 포커스도 기존의 단순한 수해방지를 탈피한 재해예방과 함께 자연의 환경적 생태적 관점을 고려한 종합적인 하천관리가 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 측면을 반영하여 하천이 재해예방과 함께 자연환경과 조화를 이룰 수 있게 정비 관리될 수 있는 해법을 제안하였다. 이를 위해 필요한 것은 유역종합치수계획에 의한 치수정책, 국가주도의 하천관리, 돌발홍수 대처능력 강화, 그리고 자연형 하천정비의 확대 등의 추진이 환경적으로 건전하고 지속가능한 개발에 접근하는 것이라고 본다.
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.
During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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