기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 용담댐유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 예측자료(Forecast; 이하 FCST)와 과거재현자료(Hindcast; 이하 HCST)로 제공되며 공간 수평해상도는 N216 ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약 60km이다. 이를 유역단위 물관리에 활용하기 위해서는 시 공간적인 상세화가 필요하므로 통계적 상세화 기법을 수행하여 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. HCST자료는 앙상블 형태로 주어지며 용담댐 유역의 앙상블 평균에 대한 6번 격자의 통계적인 상관성($R^2=0.60$, RMSE=88.92, NSE=0.57)이 가장 높게 나타났다. 또한 계절분석시 여름철의 경우 원시 GloSea5 강우량이 600.1mm로 관측값인 816.1mm 대비 -26.5%로 가장 많은 차이를 보였으며 상세화 후 GloSea5 강우량은 -3.1%의 오차율을 보였다. 대부분의 과소 모의된 결과가 여름철 홍수기에 해당되는 강우로 상세화 이후 강우가 회복되는 매우 중요한 결과를 보였다. 계절별 Moran's I 지수를 이용한 공간적 자기상관분석 결과 역시 통계적으로 유의성 있는 공간적인 분포를 나타냄으로써 자료의 불확실성을 개선하고 시 공간적인 정확도와 타당성을 입증하였다. HCST기간에 대한 GloSea5의 앙상블 강우에 대한 신뢰도를 향상시킴으로써 수문학적인 영향을 평가하기 위한 자료로서의 충분한 가능성을 확보하였으며 이러한 시 공간적인 재현성에 대한 평가결과는 향후 유역단위 물관리를 위한 기초자료로서 매우 중요한 역할을 할 것이다.
Rainfall is one of crucial factors that impact on our environment. Rainfall data is important in water resources management, flood forecasting, and designing hydraulic structures. However, it is not available in some rural watersheds without rain gauges. Thus, effective ways of interpolating the available records are needed. Despite many widely used spatial interpolation methods, few studies have investigated rainfall center characteristics. Based on the theory that the spatial distribution of convective rainfall event has a definite center with maximum rainfall, we present a mathematical interpolation method to estimate convective rainfall distribution and indicate the rainfall center location and the center rainfall volume. We apply the method to estimate three convective rainfall events in Santa Catalina Island where reliable hydrological data is available. A cross-validation technique is used to evaluate the method. The result shows that the method will suffer from high relative error in two situations: 1) when estimating the minimum rainfall and 2) when estimating an external site. For all other situations, the method's performance is reasonable and acceptable. Since the method is based on a continuous function, it can provide distributed rainfall data for distributed hydrological model sand indicate statistical characteristics of given areas via mathematical calculation.
Rainfall-Runoff modeling plays a crucial role in various aspects of water resource management. It helps significantly in resolving the issues related to flood control, protection of agricultural lands, etc. Various Machine learning and statistical-based algorithms have been used for this purpose. These techniques resulted in outcomes with an acceptable rate of success. One of the pertinent machine learning algorithms namely Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) has been reported to be a very effective tool for the purpose. However, the computational complexity of ANFIS is a major hindrance in its application. In this paper, we resolved this problem of ANFIS by incorporating one of the evolutionary algorithms known as Particle Swarm Optimization (PSO) which was used in estimating the parameters pertaining to ANFIS. The results of the modified ANFIS were found to be satisfactory. The performance of this modified ANFIS is then compared with conventional ANFIS and another popular statistical modeling technique namely ARIMA model with respect to the forecasting of runoff. In the present investigation, it was found that proposed PSO-ANFIS performed better than ARIMA and conventional ANFIS with respect to the prediction accuracy of runoff.
댐붕괴 모델링에 관한 연구가 활성화된 시기는 미국 Baldwin Hills 댐(1964)과 Lower Van Norman(San Fernando) 댐(1971) 붕괴 사고 이후이며 1970년대 발생한 Buffalo Creek 댐(서부 버지니아, 1972), Teton 댐(아이다호, 1976), Laurel Run 댐/Sandy Run 댐(펜실바니아, 1977), Kelly Barnes 댐(조지아, 1977) 붕괴 사고로 인해 미국 댐 안전 관리 프로그램의 포괄적 재검토의 필요성이 제기되었다. 국내에서도 연천댐 붕괴(1996년)와 장현저수지와 동막저수지의 붕괴(2002년)로 하류에 위치한 가옥 및 농경지 침수로 인해 재산피해가 발생한 바 있으며, 2005년 비상대처계획 수립을 의무화하는 제도가 도입되었다. 오늘날 댐 붕괴와 붕괴로 인한 유출 수문곡선을 분석하는데 이용 가능한 수많은 도구들이 존재하고 있다. 가장 잘 알려져 있으며 가장 널리 이용되는 모형은 NWS Dam-Break Flood Forecasting Model(DAMBRK; Fread, 1977)이며 국내 댐 저수지 비상대처계획 수립을 위해 많이 이용되고 있다. DAMBRK 모형의 입력자료는 붕괴지속시간, 결괴부측면경사, 최종결괴부바닥표고, 댐붕괴시작수위 등이 요구되며, 이 중 결괴형성과정에 관련된 매개변수의 선정을 위해서는 댐붕괴 사례연구 자료가 활용되고 있다. 모형으로부터 도출된 붕괴유출수문곡선에 대한 적정성 평가는 과거 경험, 공학적 판단, 첨두유량 예측식에 의해 수행되고 있으며 가장 객관적인 기준이라 판단되는 첨두유출량 예측식은 사례연구 자료의 부족으로 인해 높은 불확실성을 안고 있다. 본 연구는 최근까지 개발된 댐결괴 첨두유출량 예측식을 기반으로 국내 건설된 댐의 대다수를 차지하는 필댐에 대해 댐높이, 댐형식별로 예측식의 적정성을 평가하였다.
기후변화로 인한 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 침수 피해를 저감하기 위해 수치예보자료를 활용한 홍수 예 경보시스템의 적용성을 비교 평가하였다. 수치예보자료는 국내 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-scale Model ; MSM)을 이용하였으며, 남강댐 유역 내의 산청 유역에 대해 태풍 및 정체 전선 등 3 개의 강우사상을 선정하였다. 강우유출 해석에는 분포형 수문 모형인 KWMSS(Kinematic Wave Method for Subsurface and Surface)를 이용하였다. 그 결과, LDAPS와 MSM 모두 강우발생 유무를 잘 재현하였다. 특히, 광역적 강우인 태풍사상에 대해 강우 예측에서 비교적 높은 정확도를 나타내었다. 강우 예측의 정확도 향상을 위해 강우장의 공간 변위를 고려하여 앙상블 강우 분포를 적용한 결과, 강우 예측의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 홍수 예측의 경우 두 수치예보자료 모두 유출 패턴을 잘 재현하였다. 앙상블 홍수 예측 결과, 단일 강우 자료를 통한 홍수 예측에서의 예측 불확실성을 개선하는 것으로 나타났다. 3개의 강우 사상에 대해 MSM의 예측 결과가 LDAPS의 예측 결과보다 비교적 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구를 통해 강우 및 홍수 예측에 수치예보자료의 적용 가능성이 있다고 판단되며, 홍수 예 경보의 기초자료로 활용성이 있다고 판단된다.
수문분석에 있어 정확한 강우량 추정 및 강우 자료의 품질은 매우 중요한 요소로 특히, 홍수유출 결과에 큰 영향을 미친다. 따라서 보다 신뢰성 높은 홍수분석을 위해서는 강우자료에 내포된 오차 또는 불확실성을 확인하는 과정이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 임의의 값을 추정하는데 있어 하나의 값이 아닌 가능한 값들의 범위를 정의하거나 확률분포를 표시할 수 있는 확률론적인 방법을 제시하고 이를 레이더 강우에 적용하여 그 활용성을 평가하고자 하였다. 2012년 태풍 '산바'로 인해 남강댐 유역에 발생한 호우 사상에, 확률론적 방법을 적용하여 레이더 강우의 앙상블을 생성하였다. 생성된 강우 앙상블은 레이더 강우의 전체적인 편의보정뿐만 아니라 지상강우의 패턴을 잘 모의하고 있는 것으로 나타났으며, 레이더에 의해 추정한 강우의 불확실성을 잘 표현하고 있는 것으로 확인되었다. 확률론적 기법에 의한 강우 앙상블 생성 방법은 발생 가능한 다양한 강우 시나리오를 제공할 수 있으며 홍수예경보와 같은 의사 결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
낙동강 홍수예경보 시스템은 낙동강 유역의 홍수피해 방지를 위해 1986년에 구축되어 낙동강홍수통제소에서 운영되어 온 이래로 여러 차례에 거친 시스템의 개선 및 보완을 통해 현재의 시스템을 갖추게 되었다. 그러나 4대강 사업을 통해 시행된 하도 준설 및 보 설치로 인한 하도 조건의 변경과 기존의 저류함수모형 및 수위-유량 관계식을 이용한 수위예측의 한계로 인해 낙동강 하도에 대한 수리해석모형 구축의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 낙동강 홍수통제소에서는 기존의 저류함수모형을 이용한 강우-유출 해석모형과 낙동강 본류 및 주요 지류에 대한 수리해석 모형을 구축하여 연계하는 과업을 수행 중에 있다. 본 연구에서는 하천기본계획의 설계홍수량의 산정시 적용되는 HEC-HMS 모형을 통해 강우-유출해석모형을 구축하고, 낙동강 본류 및 8개 지류에 대해 FLDWAV 모형을 이용해 수리해석 모형을 구축하여 연계하였다. 수자원단위지도의 표준유역과 수위관측소 지점을 기반으로 하여 낙동강 유역을 287개의 소유역으로 분할하였고, 271개의 분할하도 및 10개의 다목적 댐 방류량을 반영하여 강우-유출 모형을 구축하였다. 수치지형도 및 토양도, 토지이용현황도를 통해 유역유출 및 하도유출에 대한 매개변수 산정하였고, 낙동강 본류 및 지류내의 주요 수위관측소를 유량의 검보정 지점으로 설정하였다. 수리학적 모형 구축을 위해 낙동강 본류의 383개의 단면 및 8개 지류의 497개 단면을 반영하였고, 그 이외의 6개 주요 지류는 측방유입으로 처리하였으며 낙동강 본류에 신설된 8개의 다기능보의 운영을 반영하였다. 각각 구축된 강우-유출 모형과 수리학적 모형은 모듈화하여 연계하였으며, 현재 낙동강홍수통제소에서 운영되고 있는 낙동, 왜관, 현풍, 진동, 삼랑진, 구포, 동촌수위관측소를 홍수예보지점으로 선정하여 모형의 검보정을 실시하였다. 구축된 모형은 낙동강홍수통제소의 홍수예보모형의 계산결과와 비교하여 적용성 및 효율성을 입증할 수 있을 것으로 판단되며, 낙동강에서의 실시간 홍수예 경보를 위한 홍수예보모형으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 금강수계를 대상으로 주요지점별 유역유출지표를 개발하기 위해 금강수계를 14개의 소유역으로 분할하였다. 금강수계의 주요지점은 용담댐, 대청댐 및 공주수위표 지점으로 선정하였으며 각 지점에서의 관측유출량은 수위-유량 곡선식에 의해 산정하였고 모의유출량은 미국 공병단에서 개발한 SSARR (Streamflow flow Synthesis and Reservoir Regulation) 모형을 기반으로 하고 사용자 중심의 소프트웨어로 한국수자원공사에서 개발한 RRFS (Rainfall-Runoff Forecasting System)에 의해 산정하였다. 일단위 관측유출량과 모의유출량을 일, 반순, 순, 월, 계절, 연별 누가이동평균 유출량 및 정상월/년 유출량으로 구성하였다. 구성된 단위 기간별 누가이동평균 유출량과 정상월/년 유출량을 사용하여 각각에 대한 유황분석을 실시하였다. 각각의 유황분석에 의해 산정된 4개의 값인 풍수량 평수량 저수량 갈수량을 주요 지점별 유역유출지표로 활용하였다. 또한 구성된 각각의 유출량을 대상으로 갈수 및 홍수빈도부석을 통해 현재의 단위기간별 유출량과 정상월/년 유출량이 갈수량 또는 흥수량인지를 파악함으로써 해당 지점에서의 유량이 적고 많음을 판정할 수 있는 체계로 유역유출지표를 개발하였다.
본 연구에서는 한강수계 팔당댐 상류의 자연유출량에 대해 기존의 연구 결과를 바탕으로 TANK 모형 결과와 SWAT 모형결과를 비교함으로써, 기존 TANK 모형이 가지고 있는 한계및 문제점을 현실적으로 제시하고, 향후 SWAT 모형의 적용성 및 활용에 대해 검토하였다. TANK 모형의 매개변수 최적화가 이루어진 보정유역들(충주댐 및 소양강댐)의 모의결과를 볼 때 두 모형 모두 모형효율 0.8 이상의 높은 정도의 모의가 가능한 것으로 나타났으며, 첨두유량이 발생하는 홍수기에는 TANK의 결과가 SWAT보다 관측치에 근접하는 것으로 나타났다. 그러나 TANK 모형의 경우 주로 평수기 이상의 유량을 대상으로 보정을 수행하여 갈수기에 관측유량과 많은 차이를 보였으며, 특히 일정 유량 이하로 모의되지 않는 한계를 나타내었다. 반면, SWAT 모형은 일부 홍수사상을 제외하고 대체로 관측치의 경향을 잘 따르고 있으며, 유역 최종 출구인 팔당댐(한강F)에서의 상류댐 방류량을 고려한 모의유입량이 실제 관측유입량과 잘 일치하는 것으로 나타나(모형효율 0.9 수준), 댐 방류량과 인위적인 용수 수요가 없는 상태의 자연유출량의 추정이나 댐개발 전후에 따른 유량변동 평가 등에 있어 매우 높은 신뢰성을 보장하는 것으로 판단되었다. 아울러, TANK 모형의 최적화된 매개변수를 전이시켜 이용하는 대상유역들(평창A, 달천B, 섬강B, 인북A, 한강D, 홍천A)에 대한 결과를 SWAT 모형 결과와 비교할 때, 일부 홍수기를 제외하고는 평수기 이하에서 매우 불안정한 모의 결과를 나타내었으며, 보정유역들에 대한 결과와 마찬가지로 갈수기에 일정 유량이하로 모의되지 않는 문제가 나타났다. 이는 수자원 계획 및 관리의중요한 지표인 갈수량의 산정에 있어 TANK 모형의 적용에 많은 불확실성이 있음을 보여준다. 따라서 복잡 다양한 국내 유역의 특성을 보다 현실적으로 반영하고, 향후 유역내 도시화 등에 따른 토지이용 및 용수이용의 변화, 기후변화 등에 따른 수자원 계획 및 관리에 효율적으로 대처하기 위해서는 TANK와 같은 기존의 개념적 집중형 모형보다는 SWAT과 같은 물리적 기반의 유역모형 적용이 필요할 것으로 판단된다.
최근 기후변화에 의한 기상이변이 발생하고 국지적 집중호우로 인한 홍수피해가 심각하게 증가하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 방법으로 정확한 홍수유출량 예측을 통한 홍수예경보 구축이 필요시 된다. 정확한 홍수유출량 예측을 위해 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 정확한 홍수유출량을 산정하기 위한 강우-유출모형을 이용한 입력자료의 해상도에 따른 불확실성을 감소시키기 위해 강우격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였다. 분포형 강우-유출 모형인 GRM 모형을 이용하여 내성천 및 감천 유역을 대상으로 이벤트를 산정하여 홍수유출 모의 및 검증을 실시하였다. GRM 모형 구성을 위한 입력자료(강우, DEM, 토지이용도, 토양도)의 해상도 격자크기는 500m 격자크기를 기본으로 각각 1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km 격자크기의 지형자료를 사용하여 유출모의를 실시하고 유출량 변화를 모의하였다. 입력자료별 모의결과로 DEM의 분석결과는 모든 시험유역에서 공통적으로 DEM의 격자크기가 증가할수록 첨두유량과 총유출량이 일정하게 감소하는 경향을 나타내고 있다. 나머지 입력자료로 토지이용 및 토양도에 격자크기에 따른 모의결과는 DEM과는 상반되게 일정한 경향성을 나타나지 않는 것으로 분석되었다. 특히 일정한 경향성이 나타나는 DEM의 분석결과는 DEM의 격자크기가 증가할수록 수평거리가 증가하여 경사도는 감소하는 특징으로 인해 나타나는 결과인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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