In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.

본 연구에서는 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하여 태풍 및 정체 전선 등 3개의 강우사상과 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교․ 검토하였다. 강우예측 정확도 평가 결과, LDAPS와 MSM 모두 태풍 사상과 같은 광역적인 예측에 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 국지적으로 발생하는 강우사상의 경우 예측 오차가 많이 발생하는 것으로 나타났다. 홍수예측 정확도 평가 결과, 선행시간이 증가함에 따라 점점 예측 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, LDAPS와 MSM 모두 기상 및 수자원간의 연계를 통하여 강우 및 홍수 예측 분야에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우 (MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강 우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현 의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예·경보를 위한 수문모형의 입력자료 로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

Flood disaster generates large amounts of flood wastes and it is rarely well-treated due to the heavy amount of wastes.Therefore the prediction of flood waste generation and making a plan for appropriate treatment have been required.Targeting for Seoul city, we investigated the history of flood disasters and the number of flooded buildings, and conductedregression analysis between the number of flooded buildings and rainfall data. As a result, daily average rainfall andmaximum daily rainfall showed better correlations with the number of flooded buildings than total rainfall data. As aresult of verification on the official unit of flood waste generation, 1.35ton/flooded building, it was reliable data for totalSeoul city, but not for regional units (gu). Finally, using regression equation and the official unit of flood waste generation,we suggested the method to predict flood waste generation by rainfall. For more reliable prediction, it is necessary toaccumulate more regional data about the number of flooded buildings, building types, and topographic conditions dueto a wide regional deviation.

본 연구에서는 기상레이더 자료를 이용하여 도시하천 유역을 대상으로 초단기 강우예측 및 홍수예측을 실시하였다. 초단기 강우예측 결과 선행시간이 증가함에 따라 관측 자료와의 상관계수가 감소하며, 평균제곱근오차는 증가하여 정확도가 감소하였으나, 선행시간 60분까지 상관계수가 0.5이상 유지되는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 강우예측 자료 적용에 의한 도시유출 분석결과, 선행시간 증가에 따른 첨두유량과 유출체적의 감소가 발생하였으나, 첨두시간은 비교적 일치하는 것으로 분석되었다. 레이더 예측 강우 적용을 통한 도시유출 분석결과, 관측 자료와의 오차가 발생하나 이는 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 추후 강수 에코의 급격한 생성과 소멸현상 모의, 국지성 강우 예측 성능 향상 등 지속적인 알고리즘 개선과 강우-유출 모형 매개변수 검․보정이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 도시하천 유역뿐만 아니라 관측이 어려운 미계측 지역의 수문자료 확보 및 실시간 홍수 예․경보시스템 구축에 확장이 가능하며, 다양한 관측자료 기반 Multi-Sensor 초단기 강우예측 기반기술로의 활용이 가능하다.

우리나라의 산사태 및 토석류의 발생 시기는 주로 7,8,9월에 집중 되어 있고 유발인자 중 강우는 산사태 및 토석류를 발생시키는 가장 큰 인자이다. 특히 강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 국지적인 집중호우에 의해 토석류 발생 빈도가 잦다. 또 면적과 누적 강우량을 분석해보면 1,100mm 이상이 되는 지역에서는 극심한 피해가 발생하게 되며 누적강우량이 많을수록 규모도 커진다. 이러한 분석결과는 취약지역에서 강우에 의해 토석류가 발생할 가능성이 증가한다는 것을 의미하며, 일정 이상의 강우가 발생할 시 취약성이 낮은 지역에서도 토석류 및 산사태가 발생할 가능성이 충분히 있다는 것을 의미한다. 따라서 강우발생에 따른 토석류 발생기준에 대해서 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 강원도 지역의 산사태 및 토석류 발생이력에 대해서 강우데이터를 분석하여 강우기준을 설정 하였다. 강우관측소는 국토교통부, 한국수자원공사, 기상청의 강우자료를 활용하였다. 관측소의 선택은 Thieesn 망에 의해 선택 하였고, 유효시간에 따라 강우강도, 유효 평균 강우강도, 누적강우량을 산정하여 DFG (Debris-Flow Guardians) 곡선을 작성하여 강우기준을 설정하였다.

최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 도시유역의 내수 침수 피해가 날로 증가하고 있는 실정이며, 이로 인한 대책의 일환으로 내·외수를 고려한 홍수 예보 시스템 구축이 고려되고 있다. 본 연구에서는 도시유역의 관측자료 기반 강우의 초단기(1~2hr) 예측을 위하여 위성영상자료와 레이더 자료를 사용하였으며, 시뮬레이션 기반 강우의 단기(1~2day) 예측을 위하여 기후역학모형을 사용하였다. 향후 도시유역의 최적 강우예측 시스템구축을 통한 내·외수를 고려한 실시간 홍수 예·경보시스템의 강우예측 입력으로 활용될 예정이다. 현재, 초단기 강우예측을 위한 레이더 자료 전처리 및 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 산정프로그램을 개발하였으며, 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission) 위성을 이용한 극치 강우 추정 알고리즘을 개발하였다. 또한 레이더 자료와 위성영상자료를 이용하여 집중호우와 태풍 사상을 대상으로 강우의 최적 이동양상 분석(Quantitative Precipitation Forecasting, QPF)을 실시하였다. 레이더와 천리안 위성, TRMM자료의 초단기 강우예측 정확성 검증을 위하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS)의 분단위 강우측정 결과를 비교·분석 하였으며, 그 적용가능성을 검증하였다. 다음으로 강우의 단기예측을 위하여 GRIMs(Global Regional Integrated Model System)와 WRF(Weather Research and Forecasting) 연계 모형을 사용하였으며, 한반도(Big Domain)와 서울(Small Domain) 지역을 포함하는 시뮬레이션 영역을 대상으로 집중호우의 모의 성능 평가를 실시하였고 기후역학 모형의 단기 강우예측 능력을 검증하였다. 도시유역 초단기 및 단기 강우예측 분석 결과 관측자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보인다. 이러한 오차 발생의 원인은 여러 가지 외부적인 요인이 있는 것으로 판단되며, 보다 정확한 극치강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검·보정이 필요할 것으로 사료된다.

본 연구에서는 해수유입과 강우유출에 따른 용원수로 내의 염분도 분포를 모의하기 위해 EFDC(Environ-mental Fluid Dynamics Code) 모형을 이용하였다. 유량경계조건은 대표 방류구에서 유출되는 양을 모니터링하여 면적비 유량법으로 산정하였으며, 수위경계조건으로는 시간별 조위 값을 입력하였다. 강우량에 따른 염분도 모의 결과는 일 강우량 245 mm의 유출조건을 반영하였으며, 그 결과 Site 1∼2 지점과 망산도 부근 방류구가 위치한 곳에서는 염분도가 0 ppt에 가까운 수치가 나타났으며, 반면 비강우시에는 30 ppt가 넘는 것으로 나타났다. 용원수로 내측지점(Site 2∼5)에서의 2010년 1월 1일∼12월 31일까지의 염분도 시계열 변화 모의결과와 월별 실측값을 비교하여 나타내었다. 용원수로의 지점별 염분도를 분석한 결과, 내측지점(Site 1∼4)과 송정천지점(Site 7∼8)에서 염분도가 낮게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 망산도 부근 염분도를 집중적으로 조사한 결과, 1차 조사결과 누적강우량은 17mm로 염분도 농도는 21.9∼28.8ppt로 측정되었으며, 2차 조사결과 누적강우량은 160.5mm로 염분도 농도는 2.33∼8.05ppt로 나타났다. 결과적으로 용원수로에서는 해수의 순환이 원활하게 이루어지지 않으므로, 이로 인하여 염분도의 차이가 크게 나타났으며 특히 강우시에는 염분도가 급격히 낮아지는 것으로 나타났다.

매년 우리나라는 돌발홍수나 게릴라성 폭우 등으로 인한 피해가 반복되고 있으며 최근에는 산지 및 하천 주변 등 자연재해에 취약한 지역뿐 아니라 비교적 방재대책이 잘 갖춰져 있다고 볼 수 있는 도심지역까지 확대되고, 그 피해도 증가하고 있다. 기존의 재난상황관리는 기상 특보에 따른 상황대기와 피해상황 발생에 따른 긴급 대응 및 복구 체계로, 선제적 재난대응을 통한 피해저감에는 한계가 있었다. 이를 극복하고자 소방방재청에서는 “재해상황분석판단시스템”을 구축하여 과학적이고 선제적인 재난대응을 도모하고 있다.재해상황분석판단시스템에서는 피해 발생이전에 재난대응을 위해서 기존의 실황자료 외에 초단기 강우예측자료(MAPLE), 동내예보 등을 활용하며, 상황관리에 사용할 수 있는 정확도를 확보하기 위해 예측강우를 다양한 형태로 보정하여 활용하고 있다.기존 기법과 재난관련 경험을 융합한 강우보정을 통해 정확도를 검증한 결과, 최대 3시간전 예측된 강우량의 정확도가 오차 ±20% 이내에서 70% 수준으로 분석되어 재난상황관리에 활용 가능성이 높음을 확인하였다.

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 연구는 AWS 관측강우정보를 이용하여 실시간 유량예측을 수행할 경우 적용가능한 예측선행시간 및 정확도를 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 남한강 상류유역을 대상유역으로 선정하였으며 2006∼2009 홍수기간에 대해 SURF 모형을 구축하였다. 관측유량 자료동화 수행 유무에 따른 모의유량은 관측유량을 잘 모의하며 유효성지수를 이용하여 자료동화 효과를 분석한 결과에서 충주댐 32.08%, 달천 51.53%, 횡성 39.70%, 여주 18.23%가 개선된 것으로 나타났다. 첨두유량 발생시간 이전 가상의 현재시점까지의 AWS 관측강우정보를 이용하여 유량예측 적용성을 평가한 결과 허용오차 20% 범위 내에서 첨두유량은 충주 11시간, 달천 2시간, 횡성 3시간, 여주 5시간, 유출용적은 충주 13시간, 달천 2시간, 횡성 4시간, 여주 9시간 이내에서 예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 유역의 지체효과로 인해 관측강우만을 이용하여 적정 예측시간에 대해서 실시간 첨두유량 예측이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 대유역의 홍수모의가 가능한 연속형 강우-유출모형을 개발하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 가변저류변수와 유출곡선지수를 기반으로 하는 시단위 지표유출량 산정방법을 개발하였으며 수문성분을 토양수분에 대한 연속방정식에 적용하여 연속적인 강우에 대한 토양수분 모의가 가능하도록 모형을 구성하였다. 또한 유출수문성분과 유역 저류함수모형을 연계하여 유역에 대한 연속적인 유출모의가 가능하도록 하였으며 하도 저류함수모형을 이용하여 대유역에 대한 유

모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 원인들은 수문모의 및 예측결과에 있어 불확실성을 야기한다. 본 연구에서는 강우-유출 및 강우-유사유출 모의가 가능한 분포형 강우-유사-유출 모형을 용담댐 상류유역인 천천유역에 적용하여 수문곡선 및 유사량곡선의 재현성을 평가하고, 다중최적화기법인 MOSCEM을 이용하여 강우-유출 모듈, 강우-유사유출 모듈의 매개변수를 독립적으로 보정한 경우(Case I과 II), 그리고 두 모듈

기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 피해 역시 증가하고 있다. 태풍과 집중호우로 인한 피해를 줄이기 위한 홍수 예 경보 시스템에는 단시간 강우예측모델과 레이더 자료를 이용하여 산정된 예측강우가 필요하다. 이를 위하여 외국의 경우 단시간 강우예측 모델을 개발하여 레이더 자료를 이용한 강우예측을 수행하고 이를 수문모형과 연계하여 그 적용성을 분석하거나 홍수예보의 활용성을 평가하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 이에

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

본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도

강우시 저수지로 유입하는 탁수의 시공간분포를 실시간으로 예측하기 위해서는 하천 유입수 수온의 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 강우시 하천 수온의 변동특성을 조사하기 위해 2004년 홍수기 동안 대청호 상류 하천에서 한 시간 단위의 연속측정을 실시하였다. 강우사상 동안 하천수온은 강우 전 보다 최대 정도 하강하는 것으로 나타났으며, 이것은 저수지로 유입하는 하천수의 밀도를 tcg/ () 상승시켜 중층 밀도류를 형성하는 원인으로 작용했다. 실측자

본 연구에서는 단기 예측강우를 활용하여 실시간 유량을 예측할 수 있는 기상-수자원 연계기법을 개발하였다. 이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 저류함수(SFM) 모델을 통해 소양강댐 상류유역의 댐유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하였다. 대상 사례기간인 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24일까지 RDAPS 강우예측자료의 정확도를 평가한 결과 RDAPS 및 관측 강수량 사이의 정성적 평가에서 매우 우수한 정확도를 보이고, 수자원 측면에서 필