효율적인 수자원의 계획과 관리를 위해서 필요한 유출량 산정에 적용되어지는 많은 강우-유출모형들은 유역의 특성을 나타내는 지형인자와 매개변수 등과 같은 입력자료가 필요하게 되어 실제 적용단계에 있어 많은 어려움을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 보완하고자 지리정보시스템(GIS)을 적용하여 입력자료를 생성할 수 있는 환경과 GIS와 강우-유출모형과의 연계를 통하여 시간에 따른 유출량의 변화를 나타내는 수문곡선을 해석할 수 있는 환경을 구축하고자 하였다. 입력자료 구축을 위한 GIS 소프트웨어로는 ArcView를 이용하였으며, 대상유역의 수문곡선을 해석하기 위해서 ln ($a/T_0tan{\beta}$)이라는 지형지수를 적용하는 TOPMODEL를 이용하였다. 또한, 대상유역의 유출량 산정에 이용한 강우-유출모형의 적용성을 평가하기 위하여 과거의 강우자료 중에서 단순호우사상과 복합호우사상을 선별하여 모형에 적용하였다.
This study is that analyzes the flood damages caused by rainfall during typhoon and how inundated area should be affected. Using HEC-HMS for analyzing rainfall-runoff and GIS (Geography Information System) for analyzing inundated area and volume. Each model was applied to Seopyung area for runoff effect analysis. As the result, Damaged area was magnified gradually according to the increase of rainfall and GIS was good for calculating the exact flood damage area at varied time.
The rainfall estimates give sufficiently accurate information to map areas which have received the minimum rainfall necessary for outbreaks of pests such as locusts, thus cutting down the cost of searching for likely outbreak sites. At the other end of the scale, satellite rainfall estimates can be used to give timely warnings of changes in river levels and the likelihood of floods in large river catchments.(omitted)
일괄형 수문모형(Lumped Model)을 활용한 홍수 유출자료의 공간확장에 영향을 미치는 강우-유출모형의 초기조건과 입력자료의 영향에 대해 연구하였다. 강우-유출모형의 초기조건으로는 기저유량 정보의 모형모의에 대한 영향과 저류함수법의 포화우량($R_{sa}$)의 공간분포에 대한 분석을 실시하였으며, 강우-유출모형의 입력자료로서 강우정보의 영향을 자료의 유무에 관련한 과거자료의 조건을 중심으로 그 영향을 분석하였다. 이를 위해 충주댐유역을 선정하였으며, 충주댐 유역을 대규모유역으로 정하고 이를 기준으로 3개 중규모유역과 22개의 소유역으로 구분하였다. 영월1, 충주댐, 영월2의 수위관측소를 70년대 수문자료 유무에 따라 중심 수위관측소로 선정하였으며 이들을 개별적 중심축으로 삼고 1993년부터 2009년까지 30개의 홍수사상을 이용해 홍수유출자료 확장의 특성을 분석하였다. 관측유출을 직접유출과 기저유출로 분류하고 산정된 기저유출을 강우-유출모의에 적용하였다. 기저유출의 적용 유무 조건하에서 세 곳의 수위관측소를 중심으로 각각의 자료 확장성을 파악하였다. 기저유출을 고려한 모델 모의시 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 값은 모델 모의 만족범위를 넘어서는 사상이 10% 이상 증가되었다. 강우에 대한 초기유출의 양을 결정하는 포화우량($R_{sa}$)의 분포는 세 곳 수위관측소의 유량값을 중심으로 중권역의 포화우량($R_{sa}$)을 최적화하는 경우, 중권역의 최적화된 포화우량($R_{sa}$) 값은 큰 차이를 보이지 않으며 포화우량($R_{sa}$) 분포가 강우사상과 유출량의 크기분포에 큰 영향을 받지 않았다. 홍수 유출자료의 강수자료 영향은 30개의 홍수사상 자료에서 자료의 이상치를 제외한 17개 홍수사상을 이용해 검증하였으며 강우자료가 많아질수록 오차 범위가 줄어듦을 보였다. 하지만, 전체 홍수사상의 규모에 비해 그 영향이 크지 않는 것으로 파악되었다.
도달시간 산정식에서 강우강도는 고려되어야 할 매우 중요한 요소이지만 일반적으로 강우강도식의 복잡함 때문에 도달시간 산정에서 강우강도를 충분히 고려하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 도달시간 계산의 정확성을 높이기 위하여 강우강도와 재현기간을 도달시간 산정식의 유도에 포함시켰다. 강우강도식으로는 Sherman형 식을 사용하였고, 건설교통부에서 발행한 확률강우량도에서 독취한 강우강도 값으로 수식의 지역상수를 추정하였다. 그리고 확률강우량을 간결하게 계산하기 위하여 Sherman형 식의 지역상수를 등치선도로 나타냈다. 기존의 연구에서는 일반형 강우강도식을 대입하여 반복계산으로 도달시간을 산정하였지만, 본 연구에서는 Sherman형 강우강도식을 도달시간 수식에 대입함으로써 반복계산이 필요 없는 간단한 도달시간 식이 유도되었다. 연구 결과로부터, 도달시간 계산에 강우강도의 영향을 반영하기 위하여 Sherman형 식의 사용을 추천한다. 그리고 재현기간과 우리나라에서 위치가 정해지면, 강우강도식의 지역상수를 간편하게 추정할 수 있고, 강우강도가 고려된 도달시간을 계산할 수 있다.
강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 이상기후에 의한 국지적인 집중호우에 의해서 산사태가 발생하기 쉬운 자연조건을 가지고 있는데, 특히 강우는 산사태를 유발하는 직접적인 원인이 되는 요소이다. 산사태 발생면적과 4개월간의 누적강우량과의 관련성을 분석해 보면, 3개월간의 강우량이 1,100mm 이상이 되는 지역에서는 극심한 산사태 피해가 발생하게 되고 누적강우량이 많을수록 산사태의 규모도 커진다. 이러한 분석결과는 산사태 취약지역에서 강우에 의해 산사태가 발생할 가능성이 있다는 것을 의미함과 동시에 일정이상의 강우가 발생하면 취약성이 낮은 지역에서도 산사태가 발생할 가능성이 충분히 존재함을 의미한다. 따라서 이 연구에서는 강원도 남부지역을 대상으로 산사태 유발인자들에 대한 GIS DB를 구축하고 산사태 취약성을 평가한 자료를 이용하여, 강우조건을 달리하면서 산사태 취약지의 분포 변화를 모의 실험하였다. 그 결과 강우량이200mm이상 발생하였을 때 산사태 발생가능성이 생성되는 것을 확인할 수 있었다.
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.
강우량은 매우 중요한 기상 정보이다. 일반적으로, 도로 수준과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수준의 강우량을 측정하기 위해 충분한 수의 기상 관측 장비를 설치하는 것은 비용 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 영상으로부터 강우량을 인식하기 위해 심층 신경망을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 위해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 영상과 강우량 데이터를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 프레임 RGB와 두 연속 프레임 RGB 차이를 입력으로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 또한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.
본 연구(II)에서는 2002년 8월 집중호우시 낙동강 유역에 대하여 강우예측 신경망 모형을 적용하였다. 예측된 3시간 선행 강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴을 잘 따르고 있었으며, 기존의 연구와 비교하여 선행시간을 감안하면 강우예측의 정확성이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한 동일한 유역의 실제 제방붕괴에 따른 범랑양상을 모의하였다. 이때 예측된 강우량 자료는 유역에서의 홍수량 산정을 위한 기본자료로 이용되었으며, 유역에서의 홍수량은 하도 및 제내지에서의 홍수범람 모의를 위한 경계조건으로 이용되었다. 모의결과는 실제 범람흔적과 하천에서의 홍수위 자료와 비교하여 잘 일치되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 집중호우나 태풍과 같은 이상강우의 강우예측에 대한 인공위성 자료의 실질적인 활용성을 제공하였으며, 위성자료를 이용한 강우예측 기법과 연계하여 국내 실정에 맞는 홍수유출 및 홍수범람 모형의 개발을 통합함으로써 홍수재해에서의 강우, 유출, 범람에 대한 체계적인 실무적용에 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.
A flash flood is one of the most hazardous natural events caused by heavy rainfall in a short period of time in mountainous areas with steep slopes. Early warning of flash flood is vital to minimize damage, but challenges remain in the enhancing accuracy and reliability of flash flood forecasts. The forecasters can easily determine whether flash flood is occurred using the flash flood guidance (FFG) comparing to rainfall volume of the same duration. In terms of this, the hydrological model that can consider the basin characteristics in real time can increase the accuracy of flash flood forecasting. Also, the predicted radar rainfall has a strength for short-lead time can be useful for flash flood forecasting. Therefore, using both hydrological models and radar rainfall forecasts can improve the accuracy of flash flood forecasts. In this study, FFG was applied to simulate some flash flood events in the Taehwa river basin by using of SURR model to consider soil moisture, and applied to the flash flood forecasting using predicted radar rainfall. The hydrometeorological data are gathered from 2011 to 2021. Furthermore, radar rainfall is forecasted up to 6-hours has been used to forecast flash flood during heavy rain in August 2021, Wulsan area. The accuracy of the predicted rainfall is evaluated and the correlation between observed and predicted rainfall is analyzed for quantitative evaluation. The results show that with a short lead time (1-3hr) the result of forecast flash flood events was very close to collected information, but with a larger lead time big difference was observed. The results obtained from this study are expected to use for set up the emergency planning to prevent the damage of flash flood.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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