강우량은 관측소의 설치고도에 따라 관측량의 편차가 심하며, 이로 인해 도시지역과 산지지역의 강우발생 특성이 다르다. 산지효과로 인해 고도가 높아질수록 강우 관측시 불확실성이 커지는 것을 감안하면 산지지역에서의 강우관측소 밀도는 커야한다. 이러한 관측소의 고도특성이 반영된 관측망 평가는 산지효과를 반영하기 위한 것으로 산악지역에서 발생하는 돌발홍수의 효과적인 예측 및 레이더 자료의 보정에 있어 중요한 과정이 된다. 이에 본 연구에서는 강우관측소의 설치고 도를 고려한 강우관측망의 평가방법론을 제안하였다. 강우관측소의 고도별 설치밀도 파악을 위해 고정간격의 고도를 이용하는 등고도비별 설치밀도 산정방법과 유역의 면적비를 이용하는 등면적비별 설치밀도 산정방법을 적용하였다. 그 결과 등면적비를 이용하는 경우가 고도별 강우관측망의 평가에 보다 유리함을 확인하였다. 아울러 타유역과의 비교를 위해 등면적별 관측소 설치밀도의 변동계수를 이용하여 고도별 분포를 정량화 하였다. 이는 강우관측소의 설치고도분포의 균등함을 평가하는 정량적 지표가 되며, 제시된 방법론을 5대강 유역에 적용하였다. 그 결과, 설치밀도의 변동계수가 작은 유역에서는 고도별 강우설치밀도가 일정함으로 인해 보다 균등한 분포를, 반면 변동계수가 큰 유역에서는 상대적으로 고도별 설치밀도가 불균등함을 확인하였다.
본 연구에서는 강우관측소의 고도별 공간분포의 적정성을 평가하기 위한 방안으로 고도별 강우관측소의 최근린지수를 산정하고, 현재 강우관측소 공간분포의 적정성을 평가하였다. 등면적비를 이용하여 고도를 구분하고, 고도마다 다른 지형적인 조건을 고려하기 위하여 주어진 지형조건내에서 가능한 최대 NNI을 최적화 기법의 하나인 화음탐색법을 이용하여 산정하였다. 이와 같이 고도별로 현재 상태 및 최대 NNI를 산정한 후 이 두 값의 차이를 바탕으로 고도별로 강우관측소 분포를 평가하였다. 그 결과 고도가 높아질수록 공간분포가 상대적으로 취약함을 확인하였다. 추후 강우관측망을 신설할 경우 고도별 특성을 반영한다면 보다 효율적인 강우관측망의 구축이 가능할 것으로 판단된다.
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.
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 공간적으로 지역적 편차가 심한 형태의 강우가 빈번히 발생하고 있으며, 기존 지점관측방식의 지상우량 관측망으로는 강우의 발생 및 이동을 고려한 공간적인 편차를 정확히 관측하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 강우의 시 공간적인 분포를 고려할 수 있는 레이더 강우를 도시 소유역에 적용하여 유출을 모의 하고자 하였다. 서울시 구로구 일대를 대상지역으로 선정하였으며, AWS (Automatic Weather Station)를 기준으로 소유역을 분할한 후, 지상 강우를 이용하여 레이더 강우자료를 보정하였다. 보정된 레이더 강우를 토대로 소유역별 면적강우량을 산정하였고, 도시배수시스템을 고려할 수 있는 XP-SWMM 모형을 이용하여 유출모의를 실시하였다. 소유역별로 보정된 레이더 강우자료는 지상강우량의 60~95% 수준을 나타내었다. 물론 강우의 양적인 차이로 인해 전체 유출량에 차이가 존재하였으며, 특히, 첨두유출량의 발생시각이 빨라짐을 확인할 수 있었다. 본 연구는 레이더 강우를 도시유출 모형에 활용한 사례로 도심지의 홍수유출 예측을 위한 기술적 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복합기상센서 관측망과 기존 기상청 관측망을 이용하고자 하였다. 이를 위해 서울지역에 위치한 SK 플래닛의 복합기상센서 관측망을 소개하고, 2013년 7~9월 3개월 동안의 관측자료의 품질을 분석하였다. 품질분석 결과, SK 플래닛 관측소가 일부 관측소를 제외하고 대부분 기존 관측망과 유사하게 강우를 관측하는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 일시적인 기계 및 자료 전송 오류로 인해 발생할 수 있는 결측치 및 이상치가 미치는 영향을 최대한 저감하기 위해서 오자료를 실시간으로 보정할 수 있는 품질보정 기법을 개발하였으며, 개발된 기법이 적절히 강우를 보정하는 것을 확인하였다. 이를 통해 결측률이 20% 미만이면서 오자료의 영향이 최소가 되는 190개소(기상청 34개소, SK 플래닛 156 개소)를 정량적 실황강우장 산정에 활용하였다. 또한, 약 $3km^2$의 밀도를 갖는 고해상도 관측망을 이용하여 산정된 강우분포장의 재현성을 기존 기상청 관측망의 결과비교를 통해 평가한 결과, 고밀도 관측망을 통해 산정된 강우분포장의 빈도곡선이 레이더 공간분포장과 유사하며, 기존 기상청 관측망의 공백을 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히, 이 결과를 통해 고밀도의 강우관측 결과를 활용한다면 레이더 참강우장에 근사한 공간분포된 강우를 산정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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