최근 기후변화로 인해 유역의 기상자료에 대한 반응이 달라지고 있어 강우-유출 모의에 대한 연구는 중요해지고 있다. 아울러 최근 기계학습 기법에 대한 높은 관심으로 이를 통한 강우-유출 모의 역시 활발하게 증가하고 있으나 기계학습 모형이 전통적으로 사용되어온 개념적 모형에 비해 활용성이 높은지는 아직 확실치 않다. 본 연구에서는 개념적 모형인 GR6J와 기계학습 모형인 Random Forest 성능을 한국 전역의 38개 계측 유역에 대해 계측 유역 예측기법과 미계측 유역 예측기법을 이용해 평가하였다. 먼저 계측 유역 적용기법 평가를 위해 각 모형을 관측 일 유량자료에 학습시키고 분리된 평가기간에 대한 모의성능을 비교하였다. 이후 미계측 유역 모의성능 평가를 위해 인접성 기반 지역화 방법을 Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)을 이용해 평가하였다. 그 결과 계측 유역 평가에서는 Random Forest 기법이 GR6J 모형보다 일관되게 높은 성능을 보였다. 학습된 데이터를 출력 값으로 재생산하도록 구조화되어 있는 기계학습 기법이 개념적 이론을 통한 모형보다 높은 재현성을 갖기 때문으로 판단된다. 하지만 Random Forest 모형의 성능은 미계측 유역의 예측기법으로는 재현되지 않았고 GR6J 모형보다 성능이 더 낮은 것이 확인되었다. 본 연구는 기계학습 모형은 계측 유역의 유출예측에는 적용성이 높을 수 있으나 미계측 유역에 대한 적용가능성은 전통적인 개념적 모형보다 낮을 수 있음을 제시한다.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation suggested by the first report of this project. According to the regions and consecutive durations, optimal design rainfalls were derived by the regional frequency analysis for L-moment in the second report of this project. Using the LH-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the optimal regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. regional and at-site parameters of the GEV distribution were estimated by the linear combination of the higher probability weighted moments, LH-moment. Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. Relative efficiency (RE) for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
In this study, we developed real-time urban stream discharge forecasting model using short-term rainfall forecasts data simulated by a regional climate model (RCM). The National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecasting System (CFS) data was used as a boundary condition for the RCM, namely the Global/Regional Integrated Model System(GRIMs)-Regional Model Program (RMP). In addition, we make ensemble (ESB) forecast with different lead time from 1-day to 3-day and its accuracy was validated through temporal correlation coefficient (TCC). The simulated rainfall is compared to observed data, which are automatic weather stations (AWS) data and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA 3B43; 3 hourly rainfall with $0.25^{\circ}{\times}0.25^{\circ}$ resolution) data over midland of Korea in July 26-29, 2011. Moreover, we evaluated urban rainfall-runoff relationship using Storm Water Management Model (SWMM). Several statistical measures (e.g., percent error of peak, precent error of volume, and time of peak) are used to validate the rainfall-runoff model's performance. The correlation coefficient (CC) and the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) are evaluated. The result shows that the high correlation was lead time (LT) 33-hour, LT 27-hour, and ESB forecasts, and the NSE shows positive values in LT 33-hour, and ESB forecasts. Through this study, it can be expected to utilizing the real-time urban flood alert using short-term weather forecast.
An attempt is made to analyse characteristic features of heavy rainfalls which occur at the metropolitan area of the Korean peninsular the on- and off- Changma season. For this, two representative heavy rainfall episodes are selected; one is the on-Changma season wherein a torrential rain episode happened at Goyang city on 12 July 2006, and the other is the off-Changma season, a heavy rainfall event in Seoul on 21 September 2006. Both recorded considerable amounts of precipitation, over 250mm in a half-day, which greatly exceeded the amount expected by numerical prediction models at those times, and caused great damage to property and life in the affected area. Similarities in the characteristics of both episodes were shown by; the location of upper-level jet streak and divergence fields of the upper wind over heavy rainfall areas, significantly high equivalent potential temperatures in the low atmospheric layer due to the entrainment of hot and humid air by the low-level jet, and the existence of very dry air and cold air pool in the middle layer of the atmosphere at the peak time of the rainfall events. Among them, differences in dynamic features of the low-level jet and the position of rainfall area along the low-level jet are remarkable.
본 연구에서는 산지하천 유역인 설마천 유역에 대하여 GIS기법을 이용한 지형기후학적 순간단위도(GcIUH)를 유도하고, 돌발홍수 예측을 위한 기준우량을 산정하는 것을 목적으로 하고 있다. GIS기법을 적용하여 GcIUH를 유도하였으며, 유효우량을 산정하기 위한 NRCS-CN값을 산정하였다. 산정된 GcIUH를 이용하여 2011년 주요 호우사상에 대하여 분석하였다. 그 결과 전적비교의 경우 한계유출량을 초과하지 않는 것으로 분석되었으며, 사방교의 경우 모의된 첨두유출량이 약 $149.4m^3/s$로 한계유출량을 초과하는 것으로 분석되었다. 기준우량을 산정하기 위하여 50년 빈도의 설계홍수량에 해당하는 수심을 한계수심으로 설정하고, 지속기간을 고려하여 돌발홍수 기준우량을 산정하였다. 향후에는 다양한 홍수사상에 대하여 분석하고 이를 통해 한계유출량 및 기준우량의 적합성을 평가하고자 하며, 이를 바탕으로 산지하천 유역의 특성을 고려한 돌발홍수예측시스템 프로토타입을 개발하고자 한다.
본 연구에서는 기온과 강수특성을 함께 고려하여 남한의 기후지역을 구분하였다. 먼저 계절별 기온 및 강수량 분포를 살펴보았는데, 기온은 모든 계절에서 지형 및 위도에 의해 영향을 받았다. 강수량은 여름철에 집중되고 지역적으로는 강원 영동, 남해안, 제주에서 많았고 경북 중부지역에서 적은 분포를 보였다. 기온 및 강수량의 경험적 직교함수(Empirical Orthogonal Function)분석을 통해서 산출된 주성분점수를 입력변수로 하여 평균연결법과 Ward법을 이용한 군집분석을 수행하였다. Ward법은 지형, 위도, 해양의 효과와 기압계 이동 방향에 따른 특성을 잘 반영하였으며 행정구역에도 잘 맞게 구분되어 가장 좋은 군집결과를 보여주었다.
1985년부터 1991년까지 일 강우량 80 mm 이상일 때의 유거량 자료를 이용하여 집중강우시 물유출 양상을 구명하였다. 지표유거가 발생하는 유거 발생 최소 강우량은 지표피복과 경사장에 따라 결정되는 것으로 나타났으며 토성과 경사각에 따라서는 별 차이를 나타내지 않았다. 유거 발생 최소 강우량을 기준으로 그 이후의 유거량은 강우량에 따라 직선적으로 증가하였다. 그러나 이 때의 기울기 즉, 유거율은 토성, 지표 피복형태, 경사각, 경사장에 따라 달라졌다. 유거율은 토성이 세립질로 침투속도가느릴 수록 커졌으며 콩 재배에 비해 물흐름에 대한 저항이 작은 나지에서 컸다. 또한 유거율은 경사각의 제곱근에 비례하여 증가하였으며 경사장이 길어짐에 따라 특정값에 수렴하면서 감소하였다. 이러한 결과를 바탕으로 집중강우 시 유거량을 모사할 수 있는 식을 다음과 같이 개발하였다. $$Runoff=a(s^{0.5}+l^b)(Rainfall-80(1-e^{-bl}))------(9)$$ 이 식에서 a는 토양의 침투특성과 관련된 토양계수, b는 지표 피복의 영향을 나타내는 지표피복계수, s는 경사각(radian), l은 경사장(m)이다. a는 토성에 따라 0.5~0.6으로 나타났으며 세립질일 수록 값이 컸다. b는 피복조건에 따라 나지에서 0.06, 콩 재배시 0.5 정도로 평가되었다.
본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역의 실시간 홍수예보를 위한 flow nomograph를 개발하고, 실측자료를 통해 flow nomograph의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상 지역인 청계천 유역은 높은 불투수율, 짧은 도달시간 및 복잡한 수문학적 특성을 갖고 있어 기존 강우-유출 모형에 의한 홍수예측 방법의 선행시간 확보 측면에서 실효성을 거두지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우정보만으로도 홍수예보가 가능한 flow nomograph를 개발하였다. Flow nomograph는 강우강도, 강우지속시간 등의 강우변수와 유량, 수위간의 상관관계를 구한 것이다. 본 연구에서는 Flow nomograph 개발과정에서 예보 기준 설정을 위해 홍수예보 지점을 선정하여 지점별 기준 홍수위를 산정하였으며, 다양한 홍수사상을 반영하기 위해 가상 강우시나리오를 설정하여 강우조건별 강우강도와 강우지속시간을 산정하였다. 또한 수위-유량관계 곡선식을 이용하여 기준 홍수위에 따라 홍수량 범위를 결정하고, SWMM모형을 이용하여 강우조건에 따른 지점별 홍수량을 산정하여 예보지점별로 기준홍수 위에 따른 홍수량을 산정하였다. 산정된 강우 시나리오에 따른 강우정보와 기준 홍수위에 따른 홍수량을 이용하여 flow nomograph를 개발하였으며, 이를 실제 홍수사상에 적용하여 평가하였다. 평가 결과 청계천 유역에 대해 flow nomograph의 적용성이 높은 것으로 나타났다. 향후 청계천과 같은 도시하천유역의 홍수예측 방법으로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
한국에서 현재 사용되고 있는 홍수예보모형은 집중형 강우-유출모형을 적용하여 유역의 유출을 계산하고 하도 및 저수지 추적모형 등을 활용하여 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정한다. 따라서 유역내의 다양한 공간적 특성을 고려하지 못한다는 단점이 있다. 또한, 사용되는 강우자료도 지점강우를 활용하기 때문에 공간적인 분포를 자세히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 홍수예보모형에 분포형 모형을 적용하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 GRM모형을 한국 홍수예보시스템에 적용하기 위해 모형의 다양한 해상도에 따른 유역유출의 결과의 차이를 분석하여 최적의 해상도를 결정하고자 한다. 모형의 격자가 너무 조밀한 경우 계산시간이 과다하게 되어 홍수예보모형에 적용하기에는 적합하지 않다. 너무 성길 경우에도 분포형 모형을 적용하여 공간적인 분포를 파악하고자 하는 목적에 맞지 않게 된다. 본 연구의 결과로 유역유출 예측의 정확성을 만족시키고 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였다. 유출량 예측의 정확도는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) 값의 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서 도출된 최적해상도 산정 결과는 분포형 유역유출모형을 홍수예보모형에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 것이다.
우리나라의 토석류에 관한 연구들을 살펴보면 강우강도 및 강우지속시간, 선행강우 등의 토석류를 유발하는 강우의 특성과 토석류 발생 등에 대한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 현재 산사태 및 토석류 예보는 산림청에서 제시한 산사태 경보 및 주의보 기준(Korea forest service, 2012)을 사용하고 있다. 그러나 산림청의 예보기준만으로 볼 때, 대부분의 피해는 주의보 기준 이상의 강우에서 발생한 것으로 나타났고, 또한 최대시강우량의 경우 주의보 이하의 강우에서도 많은 피해가 발생하였다(Hwang et al., 2013). 따라서 본 연구에서는 산림청에서 제시한 산사태 경보기준 보다 더욱 세밀한 예 경보 기준을 산정하기 위해 토석류 발생원인 인자인 강우량, 강우강도 및 누적강우량을 이용하여 강우경보지수(rainfall triggering index, 이하 RTI)를 산정하였으며, 이를 등급화 하여 관심, 주의, 경계, 대피로 구분하여 토석류 피해가 발생했던 서울시 우면산, 청주시, 인제군 피해사례를 적용하여 평가하였다. 또한 기존에 산림청에서 제시한 산사태 경보 및 주의보 기준과 비교하여 적용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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