정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

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.

변동점 분석은 강우, 유량, 온도 등의 수문기상자료의 기초적인 정보를 이해함에 있어 유용한 수단으로 활용될 수 있다. 특히 합리적인 방법으로 분석된 미래 강우량에 대한 변동점 분석 결과는 최근 기후변화로 인해 발생되는 홍수나 가뭄과 같은 수문현상을 예측하는 데 있어 문제가 되는 비동질성 또는 비정상성 요인을 해결하는 데 있어 중요하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 변동성 분석을 위해 이용되는 3가지의 이론(CUSUM, BCP, DP)을 소개함과 함께 3가지 기법들의 특성을 알아보기 위한 상호비교 연구를 수행하였다. 3가지 종류의 합성 모의 강우자료의 생성을 통해 3가지 기법들을 수행한 뒤 그 결과를 특정 성능평가 절차를 거쳐 평가하였으며, 그 중 2가지 기법을 국내 관측 강우자료 및 미래 강우자료의 변동점 분석에 적용하고 그 결과를 제시하였다. 기법 간 비교를 통해 BCP 0.9가 가장 우수한 탐색능력이 있는 것으로 분석되었으며, DP 또한 합리적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되었다. 향후 이와 같은 강우자료에 대한 변동점 분석에 관한 연구는 비동질성이나 비정상성을 고려하여 수문모형을 구축하는 연구 등에 있어 효율적으로 사용될 수 있다.

본 연구에서는 초과확률 또는 비초과확률이 시간에 따라 변화한다는 비정상성을 가정하여 재현기간 산정에 대한 연구를 수행하였다. 비정상성을 고려한 2가지 재현기간 산정 방법에 대해 검토하고 비정상성 Gumbel 모형을 이용한 빈도해석을 수행하여 초과확률 및 비초과확률을 구한 뒤 비정상성을 고려한 재현기간 정의에 따른 우리나라 재현기간의 변화에 대해서 살펴보았다. 적용 대상으로는 자료기간 30년 이상을 보유하면서 일 강우 자료의 경향성이 나타나는 서귀포, 인제, 제천, 구미, 문경, 거창 등 6개 지점을 선정하였다. 적용결과 비정상성을 고려한 재현기간 산정 시 기존의 재현기간 산정 방법과는 재현기간이 다르게 산정됨을 알 수 있었고, 재현기간이 커질수록 정상성 가정하의 재현기간과 비정상성 가정하의 재현기간 값의 차이가 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 비정상성을 고려한 재현기간의 2가지 정의 중 기대 대기시간(expected waiting time) 정의에 의한 방법이 기대 초과사상 수(expected number of exceedance event) 정의에 의한 방법 보다 작은 재현기간이 산정 되었다.

본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 Z=303R0.72를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우 알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분 강우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근오차는 3.146으로 분석되었고, 공간상관행렬 오차의 평균은 -0.530～-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도 위성의 이용을 통한 다중 원격탐사 자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예․경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

최근 기후변화가 미래 수문자료에 미칠 수 있는 영향을 예측하기 위한 다양한 기법이 개발 및 적용되고 있으며, 과거 및 미래 수문자료의 경향성을 파악하고 비교하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 경향성 분석은 크게 모수적 검정과 비모수적 검정으로 구분될 수 있으나, 수문자료의 특성에 의해 비모수적 검정이 유리한 경우가 대부분이다. 본 연구에서도 낙동강 유역에서 수집된 과거 및 미래 강우량의 경향성 분석을 위해 비모수적 검정 중 MK 검정과 SR 검정을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 경향성 분석 절차의 사전절차로 PW 기법과 TFPW 기법을 적용하고 비교함으로써, 자료의 사전처리가 최종 결과에 통계적으로 유의한 영향을 미칠 수 있음을 제시하였다. 특히 SMK 기법을 적용하여 낙동강 유역의 강우자료의 경향성이 시작되는 시기를 추가로 분석하였다. 과거 강우자료의 분석결과 년총강우량은 대부분 증가하는 경향을 보였으며, 4월과 5월 그리고 9월과 10월 사이를 기점으로 강우패턴이 변화됨을 알 수 있었으며, 미래 강우자료의 분석결과 기후변화가 심해짐에 따라 경향성이 시작되는 시기가 수개월씩 빨라짐을 알 수 있었다. 이와 같은 연구결과는 향후 기후변화와 관련된 연구의 기초자료로 제공될 수 있으며, 낙동강 유역의 수자원 관리와 계획의 수립에 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

최근 이상기후로 인한 국지적 집중호우가 빈번히 발생하여 홍수피해가 증가함에 따라, 이에 대비하기 위하여 여러 선진국에서는 기상원격탐사(레이더 및 위성) 자료를 활용하여 실시간으로 강수현상을 감시하고 있다. 특히, 강우·기상레이더는 신속한 관측능력과 우수한 공간적, 시간적 강수 관측이라는 장점을 지니고 있어 세계 각국에서는 다수의 레이더를 설치하여 레이더네트워크 구성과 강수현상 감시 체계의 보편화를 위해 노력하고 있다. 국내에서도 국토교통부 및 기상청의 레이더네트워크 구축 및 레이더자료의 정확도 확보와 활용을 위하여 레이더 인프라를 구축 중에 있다.하지만 현재까지 강우·기상 레이더 관련 연구는 대부분 레이더 자료 취득, 품질관리(QC : 시스템 및 기상학적 측면), 강우량 산출 등에만 집중되어 있으며, 레이더 자료를 이용한 수문/방재분야에서의 활용 및 적용성 검토에 대한 연구 추진이 미흡한 실정이다.따라서 본 연구에서는 강우·기상레이더에 대한 기본지식과 레이더강우 자료를 활용하는데 있어 필요한 개념 및 절차(process)에 대하여 지금까지의 연구 및 경험, 전략 및 기술을 바탕으로 작성하고, 레이더를 처음 접하는 수문/방재분야의 실무자들이 참고할 수 있는 레이더자료 활용 가이드라인을 제시하고자 하였으며, 본 가이드라인은 레이더자료를 쉽고 빠르게 적용하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

강우자료는 수문분석에 있어 가장 중요한 기초자료로, 다양한 원인으로 인해 측정범위를 넘어서는 오차가 발생하거나 일정기간 데이터를 취득 못하는 결측기간이 발생하게 된다. 강우자료를 제공하는 자동기상관측시스템(AWS)은 관측지점이 계속 확충되고 있으며 비교적 관측소 밀도가 높을 뿐만 아니라, 분 단위로 강우자료가 측정되고 있어 수문분석의 활용도가 높다. 그러나 관측 자료의 품질 등에 대한 문제점이 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 AWS 강우 자료의 품질개선을 위하여 결측치 보완 방법 및 이상치 처리에 대한 적용성을 검토하였다. 결측치의 시공간적 특성을 고려하여 서울지점(108)의 강우자료를 대상으로 지속시간별, 결측률별 통계적 특성을 비교 검토하였다. 또한, ESD 이상치 처리를 실시하여 기존의 강우자료와의 비교분석을 통해 신뢰도를 검증하였다.

본 연구에서는 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST를 이용하여 분포형 수문모형인 GRM(grid based rainfall-runoff model) 모형의매개변수및불확실성범위를추정하였다. 특히, 레이더강우및지상관측강우를각각적용하여, 입력자료 차이가매개변수추정에미치는영향을분석하였다. 자동보정모형은GUI (graphic user interface)에대한접근없이모형구동이가능하도록개선된GRM-MP (multiple projects) 버전과병렬PEST버전을결합하여매개변수추정에소요되는시간을단축시켰다. 이를낙동강수계금호강유역과감천유역에대해적용하여, 초기포화도, 지표면조도계수및토양투수계수의보정계수에 대해 매개변수 최적화 및 불확실성 추정을 수행하였다. 강우자료 분석 결과, 레이더와 지상 강우의 유역평균누적시계열은비슷하거나지상강우가조금큰경향을보였으나, 공간분포에있어서는지상강우에비해레이더강우에서큰 변동성이 확인되었다. 보정된 수문모의 결과는 레이더 강우 적용 시, 지상 강우에 비해 비슷하거나 더 나은 정확도를보였다. 추정된매개변수는레이더강우적용시, 토양투수계수의보정계수가일관되게1보다작은경향을보였으며, 이는강우강도가 강한 격자가 상당수 존재하기 때문으로 판단되었다. 초기 포화도 및 지표면 조도계수의 보정계수는 레이더및 지상 강우에서 일정한 경향성을 보이지 않았다. 본 연구의 대상 유역 및 호우사상에 대한 PEST의 최적화 모의 결과,동일유역및호우사상에대해서도강우추정방법에따라서로다른최적매개변수값을갖는것을알수있었으며, 이는향후 레이더 강우 자료의 수문 모의 활용 시 유의해야할 점으로 판단된다.

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 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR (minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위 기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.

강우량계에 대한 바람의 영향은 우량의 감소와 강우자료의 일관성에 영향을 미치게 된다. 이러한 강우량을 보정하기 위해서는 강우의 감소율을 산정 할 수 있는 연구가 필요하다. 이러한, 강우의 감소에 대한 연구는 거의 수행되지 않았으며, 적절한 보정기법에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 강우의 입자 크기에 따른 낙하속도를 산정하였다. 이를 이용하여 강우의 입자크기에 따라 강우의 감소율을 보정할 수 있는 모형을 실험을 통하여 검토하였다. 실험결과 강우의 감소율은 강우의 강도와는 상관없고 강우의 입자크기에 따라 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정된 강우감소율은 실험결과와 잘 일치하고 있으며, 보정계수로 사용가능 한 것으로 판단된다.

본 연구는 관측강우자료의 경향성과 기후변화를 고려하여 미래의 확률강우량을 산정하는 강우빈도해석방법을 개발하기 위해서, 확률분포함수의 모수와 전지구모형(GCM)을 통해 모의된 연강수량, 그리고 관측자료로부터 구축된 연최대강우량 사이의 관계를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 우리나라 10개 지점에 대해서 2030년의 확률강우량(지속기간 24시간)을 산정하고, 기후변화 시나리오와 GCM 모형에 따른 확률강우량의 불확실성을 분석하는데 적용되었다. 그 결과, 강릉, 대전, 서울, 속초 등의 지점은 2030년의 확률강우량이 현재(2009년)보다 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 부산, 목포, 대구 등은 2030년의 확률강우량이 현재보다 작게 산정되었다. 이러한 결과는 각 지점에서 관측된 연최대강우시계열의 추세성분이 확률강우량 산정과정에 반영된 것이다.

본 논문에서는 각각의 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 Barry and Hartigan (BH)의 베이지안 변화시점 추정방법(Bayesian changing points estimation method)을 이용하여 측우기 관측자료계열(CWK)과 근대우량계 관측자료계열(MRG)간의 변화에 대한 상대확률적 절점의 발생여부를 분석하였다. 어떠한 자연 현상도 완전히 동일하게 재현되지 않기때문에 시간적인 순서를 고려하지못하는 통계적 방법은 구체

지구온난화에 따른 기후변화가 우리나라의 물순환 과정에 영향을 미칠 수 있다. 강우는 여러 기상인자들과 복잡한 영향을 주고 받으며 발생한다. 따라서 강우는 물순환 과정에서 기후변화에 따른 영향을 크게 받는 인자 중의 하나이다. 본 연구에서는 강우특성을 나타낼 수 있는 여러 시계열 자료를 구축하였다. 또한 강우의 발생 시계열을 연별, 계절별 및 월별로 구성하여 분석하였다. 분석 방법은 시계열 자료의 평균과 표준편차의 변동성 분석과 경향성 분석을 수행하였다.

본 연구에서는 부트스트랩(Bootstrap) 기법을 이용하여 측우기 강우량 관측계열(CWK)과 근대우량계 강우량 관측 계열(MRG)에 대해 동질성 분석을 실시하였다. 서로 다른 두 자료계열에 대한 전통적인 통계적 동질성 검정 방법은 모집단의 분포형을 알고 있어야 검정결과가 유효하였기 때문에 모집단의 분포가 복잡한 기상자료들은 이러한 전통적 방법을 사용하여 동질성을 파악하는 것이 매우 어려웠고 결과로 제시된 통계적 유의성에 대해서도 의심의 여지가 있었다.

강우유출모형의 입력 자료로 사용되는 강우 관측 자료의 불확실성이 유량예측에 미치는 영향을 분석하기 위하여 모형변수 검정의 불확실성 연구에서 사용하는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)방법을 입력 자료 부분으로 확장하여 적용 하였다. 독일의 Weida 유역의 강우 관측 자료를 바탕으로 구조적 및 비구조적인 불확실성 부분을 각각 구조적인 오차 수정 과정과 DUE (Data Uncertainty En

수문학적 해석에 있어 레이더 강우의 활용은 원시자료를 획득하기가 어려울 뿐만 아니라 이를 처리하여 적용하는 과정이 간단하지 않기 때문에 대부분의 연구와 실무적용에 있어 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 레이더 영상자료를 실용적으로 활용하기 위한 방안으로 기상청에서 제공하는 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 이미지 자료를 디지털 강우자료로 변환할 수 있는 '레이더 영상 디지털 변환법(RA

최근 몇 년간 전 세계에 걸쳐 폭풍우와 관련한 자연재해는 그 규모와 빈도에 있어서 상당히 증가하고 있는 추세다. 특히, 우리나라는 강수의 대부분이 여름철에 집중되어 있어 이러한 태풍, 폭우 그리고 국지성 집중호우 등과 같은 자연재해로 인한 피해가 더욱 심각하다. 이러한 현상은 대기 중 이산화탄소 농도의 증가로 인한 지구온난화와 엘리뇨 등으로 인하여 앞으로도 더욱 빈번해질 것으로 전망된다. 따라서 이와 같은 폭풍우로 인한 피해를 줄이기 위하여 본 연구에서

분해기법은 일 단위 강수시계열 자료를 시간단위로 분해하는 데 주로 사용되고 있으며, 시단위 자료는 홍수예측을 위하여 주요하게 사용될 수 있다. 그러나 현재까지 제시된 대부분의 분해기술은 강우데이터가 추계학적 특성을 가지고 있다는 기본 가정을 전제로 하고 있기 때문에 모형을 구성하는데 있어서 강우자료의 물리적 특성을 반영하는 데는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 각기 다른 해상도로 변환하는데 따른 가중치의 동역학적 거동이 카오스 특성을