집중호우 등의 빈번한 증가로 인해 수방시설 관리의 중요성이 증대되고 있다. 수방시설 관리를 위해서는 구조물에 대한 정보와 구조물이 위치한 지역의 표고, 경사, 토양분포현황, 수계현황 등의 분석 자료를 구축하여야만 한다. 이러한 구축된 정보를 바탕으로 침수 모의를 통해 재난상황 발생 시 수방시설물의 대피 경로의 확보가 필요하다. 이를 위해서는 수방시설물에 저류되는 수자원에 대한 계측데이터를 기반으로 BIM(Building Information Modeling, BIM)과 연계하여 신속한 의사결정이 수반되어야 하며 극한홍수 등의 재해로부터 대피할 수 있는 통로를 설정하여야 한다.본 연구에서는 BIM기술과 연계되는 재해 상황 별 시나리오인 확률강우량의 범위를 지점빈도해석과 지역빈도해석을 통해 극한 홍수가 일어나는 범위를 산정하여 제시하고자 한다. 일반적으로 빈도해석에 의한 확률강우량 추정 방법은 지점빈도해석과 지역빈도해석에 의한 방법으로 확률강우량을 추정한다. 지역빈도해석에 의한 확률강우량 추정은 지점빈도해석을 보완한 방법으로 강우 자료의 기록년이 짧아 지점빈도해석에 의한 불확실성이 커졌을 경우 다수의 강우 관측소로부터 수문학적 동질성이 확보하여 적용한다. 본 연구의 대상 유역은 BIM기술에 활용되는 극한 홍수에 대한 침수 피해가 분석 가능한 의정부시의 홍복저수지와 백석천 및 중랑천 유역을 선정하였고, 재난상황별 극한 홍수의 시나리오를 제시할 수 있는 지속기간별 확률강우량을 추정하였다. 대상 유역의 침수 분석은 1차원 홍수침수모형인 “HEC-RAS” 를 이용하여 하천구간별 경계조건에 대한 유량 및 수위값을 산정하였고, 2차 홍수침수모형은 “HYDRO AS_2D”를 이용하였으며 효과적인 침수 모의를 위해 두 모형을 연동하여 모의하였다. 침수모의를 위한 재해 상황에 따른 시나리오별 강우자료는 기상청 산하의 서울 지점의 강우 관측소를 선정하였으며, BIM기술에 활용할 수 있도록 극한 홍수에 대하여 침수범위를 제시하고자 지속기간별 확률강우량을 지역빈도해석과 지점빈도해석에 대하여 적절한 재해 상황별 시나리오를 제시하고자 한다.

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 고위도 및 아열대 지역의 남북간 기온 차이에 따른 동아시아 지역에서의 대기순환 패턴의 변화와 그와 관련된 대기수분이송에 대한 분석을 실시하였다. 여름철 동아시아의 수문기상은 식수, 관개용수, 수력발전 및 수산산업과 연관성이 매우 크며, 인간과 자연변화는 상호관계를 통한 지속가능한 수자원의 공급에 대한 주요 결정요소이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 유역을 중심으로 남북간 기온변화에 따른 여름철 강우의 지역적 특성을 분석하였다. 한반도 몬순강우와의 통계적 상관성 분석을 실시한 결과, 남북간 기온의 변화가 여름철 한반도 몬순강우와 강우 발생일수의 변화에 민감하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 한반도 유역과 같이 계절적 수문변화가 큰 유역에 대하여 극치사상에 대한 영향분석 및 가용 수자원의 계절적 변화특성에 대한 기후시스템의 잠재적 영향을 파악하는데 유용하게 적용될 것으로 기대된다.

전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하는 추세로 나타나고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 대표농도경로(RCP) 시나리오인 RCP 4.5 및 RCP 8.5 시나리오를 바탕으로 관측자료와 시나리오의 기온, 강수, 적설량 간의 관계를 이용하였으며, 기상청 산하 대표 기상관측소 58개 대상 지점으로부터 목표기간별(목표Ⅰ:1971∼2005년, 목표Ⅱ:2006∼2040년, 목표Ⅲ:2041∼2070년, 목표Ⅳ:2071∼2100년) 적설량을 변동추이를 예측하고자 하였다. 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 기온, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 58개 기상관측소의 30년 이상 기온, 강수, 적설량 관측자료를 이용하여 지점별로 훈련을 시켜 이를 기후변화 시나리오에 활용하였으며, 기후변화에 따른 미래 적설량의 증감율은 목표기간이 진행될수록 지속적으로 감소하는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 기후변화 시나리오를 고려한 목표기간별 확률적설량 산정 및 관련 방재기준의 개선 방안 및 재설정 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 충주댐 유역을 대상으로 2002-2013년에 발생한 호우사상(6-9월)으로부터 산지효과를 파악하고자 하였으며 레이더 자료를 이용하여 그 특성을 확인하였다. 각각의 강우자료로부터 독립 호우사상을 추출하기 위해 무강우기간으로 12시간, 절단값(threshold)으로 0.5 mm를 적용하였다. 이를 근거로 산지효과가 발현된 호우사상의 특성을 파악하기 위해 유출율을 계산하였으며, 실제 발생 가능한 유출율보다 과대하게 산정된 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서는 레이더 자료를 이용하여 호우의 이동속도, 호우방향, 강우강도 등의 특성을 파악하고, 로지스틱 회귀분석을 통해 산지효과 발현조건을 탐색하였다.

본 연구에서는 비슬산 레이더 반사도 자료와 지상강우 자료를 이용하여 확률대응법으로 레이더 강우 추정관계식(Z-R 관계식)의 매개변수를 결정하였다. 먼저, 확률대응법의 자료 수와 히스토그램의 구간 간격에 따른 민감도 분석을 수행하여 적합한 자료 수와 구간 간격을 정하였다. 민감도 분석 결과를 바탕으로 실제 자료에 확률대응법을 적용하여 매개변수를 결정하고 레이더 강우를 추정하여 그 특성을 지상강우와 비교하였다. 이를 통해 확률대응법의 적용 방법을 체계화하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다.1. 자료 수에 따른 민감도 분석을 통하여 확률대응법에 2시간 정도 누적된 반사도와 강우 쌍을 적용하는 것이 적합함을 확인하였으며, 2. 히스토그램의 구간 간격에 따른 민감도 분석을 통하여구간을 100개로 분할하였을 때 해당하는 간격이 적절함을 파악하였으며, 3. 확률대응법으로 호우사상에 적합한 매개변수를 결정할 수 있지만 지상강우를 적절히 표현할 수 있는 레이더 강우를 산정하기에 어려움이 있는 것을 확인하였다.

고도의 산업화 및 도시화로 인해 도시는 조밀해지고 인구는 밀집되는 현상을 보이고 있다. 인류 역사상 2007년도 이후 세계 인구 절반이상이 도시지역에 거주하고 있으며, 향후 2025년도에는 도시지역 거주인구 비율이 전체 인구의 약 60%에 육박할 것으로 추정되고 있다. 도시화 및 생활수준의 향상으로 인해 생활용수 및 공업용수 필요량이 급격히 늘어나고 있으며 기후변화로 인해 점차 발생 빈도가 잦아지는 극한가뭄 및 극한강우는 수자원의 변동성을 증가시켜 충분한 수자원 확보에 어려움을 주고 있으며 이는 급수난이 발생할 수 있는 확률을 더욱 높이고 있다. 우리나라의 년 강우량은 세계 평균 이상이나 국토면적이 좁고 인구밀도가 높아 UN에서는 물 부족 국가로 지정된 바 있다. 부족한 수자원확보 및 관리를 위한 해결방법을 찾지 않는다면 급수난은 예상된 재해이다.“자유재”에서 “경제재”로 그 개념이 바뀌고 있는 수자원은 안정적인 물 공급을 위해 효율적인 물관리 운영 시스템이 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라 수자원관리 시스템에 ICT(Information & Communication Technology)기술을 융합하여 적시적소에 원하는 수량 및 수질의 목적용수를 공급함으로써 효율적인 수자원관리 및 에너지사용 저감 효과를 갖는 스마트워터그리드(SWG, Smart Water Grid) 시스템 기술이 개발 중에 있다. 지역별 수자원 확보 및 관리를 위한 스마트워터그리드 시스템 도입 시 대상지역의 수자원 특성 및 사용량의 특성을 고려하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 인천광역시를 대상으로 각 지역구별 상수도 사용량을 중심으로 용도별 사용량의 통계적 분석을 통해 목적용수공급을 위한 지역구별 특성을 알아보기 위한 연구를 수행 하였다.각 지역구별로 인구 변화가 상수도 사용량 변화에 어느 정도 영향을 주며 지역별 목적용수공급을 위한 용도별 사용량의 지역적 특성을 알아보기 위해 연혁적 분석방법이 아닌 과거 급수인구, 상수도사용량, 공업용수사용량 및 가정용수사용량의 기초자료를 활용하여 비교법적 분석을 통해 변수들 사이의 통계적 의존성을 분석하였다. 다항식(polnaminal function)을 활용한 회귀식을 통해 추세선을 도출하여 인천광역시 지역구별 특성을 분석하였다. 분석 결과 인구변화에 따른 상수도 사용량의 변화 추세와 목적용수 공급이 용이한 지역구를 파악 할 수 있었으며 차후 지역구의 년도별 목적용수 사용량 변화추세를 파악하여 SWG 시스템 적용의 기초자료로 활용할 수 있는 것으로 사료된다.

본 연구에서는 한반도 봄철 가뭄에 대한 발생 원인과 예측 가능성을 진단하기 위하여 전 지구적 대기순환 패턴과의 상관분석을 실시하였으며, 지연 및 원격상관 패턴에 의한 한반도 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석하였다. GPCP(Global Precipitation Climatology Project) 월별강우와 북반구 대표 대기순환 패턴인 WP (Western Pacific) Teleconnection과의 상관분석 결과, 중국 난징과 상하이를 포함한 양쯔강 유역에서부터 한국의 남해안 일대 그리고 일본 후쿠오카와 히로시마 등에 걸쳐 강한 양의 상관성을 보였으며, 대만부터 필리핀해를 걸쳐 뚜렷한 음의 상관을 보였다. 한반도 5대강 유역의 109개 중권역에 대한 SPI(3) 가뭄지수를 적용한 결과, 낙동강 일부 지역을 제외한 한반도 전역에서 봄철 가뭄이 심화되었으며, 봄철 SPI(3)지수와 WP패턴과는 강한 양의 상관이 나타났다. 특히 남해안과 서해안 일부 지역에서는 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 나타나는 것으로 분석되었다. 그러나 지연상관에 대한 분석결과는 통계적으로 유의한 변화가 나타나지 않았다. 본 연구는 한반도를 포함한 동아시아의 가뭄특성을 진단하고 가뭄예측기법의 개발을 통해서 봄철 가뭄의 현실적인 적응전략 구축에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

최근 급격한 도시의 재해환경변화와 기후변화로 인해 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있으며, 특히 태풍 및 돌풍 등 강풍을 동반한 피해가 도시지역에 광범위하게 발생하고 있다. 이러한 도시지역의 풍해는 원활한 바람길 형성의 저해나 빌딩풍으로 대표되는 국지성 동풍과 같은 도시풍환경 악화에 따라 발생하는 경향을 나타낸다. 이에 따라 도시지역의 쾨적하고 안전한 풍환경 구축을 위해 강풍이나 돌풍과 같은 풍환경 악화에 따른 풍해위험도 분석모형과 전산해석기술개발이 요구되고 있는 시점이다. 풍해위험도를 정확하게 분석하기 위해서는 높은 수준의 풍해위험도 분석모형의 개발 외에 높은 정밀도를 갖는 지형, 시설물, 바람 등 풍해위험도 분석시 필요한 자료에 대해 데이터베이스(Database, DB)의 구축이 필수적이며, DB의 품질은 풍해 위험도 분석 결과의 정확성 및 신뢰도와 직결되므로 정확한 산정방법의 결정은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 풍해위험도 분석을 위한 DB를 사용 목적에 따라‘위험요인 DB’,‘적응 DB’,‘취약도 DB`로 구분하여 구축하고 각각의 항목에 대해 DB 구축방법을 정의하였다.

기후변화에 따라서 강수량과 강수의 강도는 지속적으로 증가하여 집중호우의 빈도가 높아질 것으로 예측되고 있으며, 이러한 집중호우에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 강수에 대한 지속적인 관측 및 그에 대한 특성 분석이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 집중호우 사례에 대한 종관기상상태에 따라 그 원인을 분류하고, 분류된 사례의 강수율, 수직낙하 속도, 강수입자의 크기 등에 대한 제반 특성을 분석하였다. 본 연구에서 경상남도 김해시를 대상으로 2011년 여름철 기간 동안(총 34일의 강수일) AWS와 2DVD를 이용하여 관측을 수행하였다. 집중호우 사례는 장마전선, 태풍, 기압골, 고기압 가장자리의 4가지 원인으로 분류되었다. 각 사례에 대한 대표사례일의 강수율, 빗방울 크기분포, 강수의 침강속도, 강수직경에 따른 입자의 편평도를 분석해본 결과, 강수 입자크기와 입자에 따른 수직 낙하 속도와 편평도의 변화를 알 수 있었다. 또한 각 시간대의 강수율은 평균 강수율이 아닌 수 차례의 peak를 나타내었는데 이를 10분 단위로 세분화 시켜 분석해본 결과, 시간 강수량의 강수율과 강수입자의 분포와 거의 유사하게 나타났으며, 10분 간격으로 나타나는 강수량의 편차가 크게 나타나는 것을 알 수 있었다. 이는 강수에 의한 재해는 짧은 시간에 많은 비가 내리는 것이기 때문에 기후변화에 따른 집중호우의 특성을 밝히고, 대비책을 수립하는데 기초자료를 제시해 줄 것으로 판단된다. 향후 보다 장기적인 관측을 통해 많은 사례에 대한 분석이 이루어진다면 기후변화로 인해 변화하고 있는 강수의 특성에 대해 이해할 수 있을 것이며, 향후 집중 호우 등에 의한 재해를 예방하는데 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

국내에서 발생하는 산불의 원인은 자연적인 원인보다는 인위적인 원인이 대부분이지만 이와 같은 실화가 산림에 피해를 줄 정도로 발화·연소·확산되기 위해서는 바람, 습도, 기온 등과 같이 연소 환경에 영향을 미칠 수 있는 기상학적 조건이 중요하다. 즉, 작은 규모의 산불의 경우 실화 등의 인위적인 요인에 의해서 발생하지만, 산불이 사회·경제적으로 영향을 미칠 만큼 대규모로 발생하기 위해서는 산불이 발생하는 당시의 기상조건이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 산불 발생일의 기상요소를 연도별, 규모별, 지역별로 구분하여 통계적 특성을 해석하고, 대형 산불을 유발한 기상학 특성을 분석함으로써 향후 발생하는 산불의 발화조건, 확대규모 예측 등의 기초 자료로 제공하고자 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 남한전역의 산불 발생 지역을 대상으로 연구를 수행하였다. 그 결과 국내에서 발생하는 산불의 원인은 실화에 의한 것이 가장 많았고, 산불의 대형화에 가장 큰 영향을 미치는 것은 강한 풍속과 낮은 습도이며, 이와 같은 기상 조건은 산불의 확산속도 및 진화 작업에 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 국내에서 발생한 산불의 주된 원인은 실화나 방화가 높으므로, 대형 산불이 발생할 가능성이 높은 기상조건에서는 보다 강력한 규제가 마련되어야할 것으로 판단된다.

최근까지 우리나라에서 수행된 자연재해 관련 연구는 태풍이나 집중호우에 관한 것이 대부분이나 폭풍이나 폭풍우에 의한 재해의 발생 빈도도 높다. 폭풍과 태풍에 의해 발생하는 강풍에 의한 피해는 현재까지 거의 연구가 수행되지 않고 있지만, 최근 지속적으로 발생하는 강풍 피해를 저감하기 위해서는 그에 대한 기초연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 종관 분석을 통해 우리나라에서 발생한 강풍을 분류하고 그 유형을 제시하였다. 본 연구에서의 ‘강풍 사례’는 2001년부터 2010년까지 전국 AWS와 ASOS의 시간평균풍속을 기준으로 14m/s(기상청 강풍주의보 기준)이상인 풍속이 10개소 이상이 나타난 경우로 정의하였다. 그리고 선정된 ‘강풍사례’의 24시간 전 일기도를 이용한 종관 분석을 실시하여 기압 배치에 따라 유형을 분류하였다. 강풍발생에 영향을 준 기압 유형에 따라 중국 화북, 화중, 화남지역에서 발생한 경우를 유형 CN, CC, CS으로 정의하였다. 그리고 우리나라 동해안에 저기압이 발생한 유형은 KE, 태풍은 유형 TY, 시베리아 고기압으로 인해 강풍이 발생한 유형은 H로 정의하였다. 연간 강풍 발생 횟수는 2004년, 2005년, 2006년이 각 10회로 가장 높게 나타났고, 최근 10년간의 강풍 사례 분석을 통해서는 발생 횟수의 증가·감소 경향을 판단할 수 없었다. 2001년과 2007년을 제외한 모든 해에는 유형 H가 발생하였고(총 22회) 강풍 사례 중 유형 H와 KE에 의한 것이 전체 사례의 53%로 나타났다. 유형 CN은 2004~2006년에만 총 4회 발생했다. 강풍 발생 유형의 빈도수는 H, KE, CC, TY, CS, CN으로 나타났다(유형 CC와 TY는 동일한 빈도수). 본 연구에서는 기상학적인 전문지식을 바탕으로 종관 분석을 통해 강풍사례를 분류하였지만, 이를 보다 객관적인 기준에 따라 분류한다면 일반인(비전문가)도 강풍유형 분류가 가능할 것이다. 따라서, 향후 더 많은 강풍 사례를 대상으로 하여 강풍 분류를 보다 객관적으로 할 수 있는 체계적인 방법을 제시할 필요성을 가진다.

본 연구에서는 우리나라 주요 해변관광지인 강릉지역 고속도로 톨게이트를 대상으로 기상상황의 변화가 고속도로 일별 유입교통량에 미치는 영향을 분석한다. 기상청이 운용하는 ASOS 및 AWS 관측자료를 이용하여 일별 기상상황을 파악하고 호우 및 폭설 등 일별 기상상황의 변화가 강릉지역 톨게이트 유입교통량에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 파악한다.

We illustrate in the current study that fitting a univariate time series model to each extracted component might end up with the underestimation of the serial dependence that the observation data might contain. A alternative for parameter estimation is suggested to preserve the serial dependence of the observation variable using the relationship between the observation variable and the decomposed variable. The case study of the Upper Colorado River basin shows that some improvement is made through the suggested alternative.

Hydrologic responses to variations in storm direction provide useful information for the analysis and prediction of floods and the development of watershed management strategies. However, the prediction of hydrologic responses to changes in storm direction is a difficult task that requires meteorological simulations and extensive computation. It is also difficult to identify the center of rotation of a storm affecting a basin of interest. Therefore, we propose a simple approach of rotating the basin position relative to the storm within the rainfall-runoff simulation model instead of changing the pathway of the storm, which we term the Basin Rotation Method (BRM). The proposed BRM was tested on four major typhoon events in South Korea. The results illustrated that the original basin orientation (i.e., before it was rotated) exhibits earlier and higher peak discharge and earlier recession compared to the basin after rotation. We conclude that the proposed method (BRM) is a viable alternative for use in assessing the directional influence of moving storms on floods caused by historical rather than hypothetical storm events.

Climate indices generally contain nonstationary oscillations (NSO). Not much study has been done in the literature to reproduce the NSO processes through a stochastic time series model. Therefore, we proposed a model that reproduces the NSO of climate indices employing EMD- NSO resampling (NSOR) technique. The proposed simulation model was tested with three climate indices (i.e. AO, ENSO, and PDO) for the annual and winter (January, February, and March - JFM) datasets. The results of the proposed model are compared with the ones of the Contemporaneous Shifting Mean and Contemporaneous Autoregressive Moving Average (CSM-CARMA) model. One set of the 5000 year records is simulated from each model. The results (ex. Figure 1) indicated that the proposed model is superior to the CSM-CARMA model for reproducing the NSO process while the other basic statistics are comparatively well preserved in both models.

Reproducing nonstationary oscillation (NSO) processes in a stochastic time series model is a difficult task because of the complexity of the nonstationary behaviors. In the current study, a novel stochastic simulation technique that reproduces the NSO processes embedded in hydroclimatic data series is presented. The proposed model reproduces NSO processes by utilizing empirical mode decomposition (EMD) and nonparametric simulation techniques (i.e., k-nearestneighbor resampling and block bootstrapping). The model was first tested with synthetic data sets from trigonometric functions and the Rossler system. The North Atlantic Oscillation (NAO) index was then examined as a real case study. This NAO index was then employed as an exogenous variable for the stochastic simulation of streamflows at the Romaine River in the province of Quebec, Canada. The results of the application to the synthetic data sets and the real-world case studies indicate that the proposed model preserves well the NSO processes along with the key statistical characteristics of the observations. It was concluded that the proposed model possesses a reasonable simulation capacity and a high potential as a stochastic model, especially for hydroclimatic data sets that embed NSO processes.

We developed a stochastic model that captures long term nonstationary oscillations (NSOs) within a given variable. The model employs a data-adaptive decomposition method named empirical mode decomposition (EMD). Irregular oscillatory processes in a given variable can be extracted into a finite number of intrinsic mode functions with the EMD approach. A unique data-adaptive algorithm is proposed in the present paper in order to study the future evolution of the NSO components extracted from EMD. To evaluate the model performance, the model is tested with the synthetic data set from Rossler attractor and with global surface temperature anomalies (GSTA) data. The results of the attractor show that the proposed approach provides a good characterization of the NSOs. For GSTA data, the last 30 observations are truncated and compared to the generated data. Then the model is used to predict the evolution of GSTA data over the next 50 years. The results of the case study confirm the power of the EMD approach and the proposed NSO resampling (NSOR) method as well as their potential for the study of climate variables.

The objective of the current study is to compare the performances of a classical regression method (SWR) and the LASSO technique for predictor selection. A data set from 9 stations located in the southern region of Quebec that includes 25 predictors measured over 29 years (from 1961 to 1990) is employed. The results indicate that, due to its computational advantages and its ease of implementation, the LASSO technique performs better than SWR and gives better results according to the determination coefficient and the RMSE as parameters forcomparison.

최근 도시유역에서 발생하는 홍수피해는 내수의 배제불량으로 인한 침수가 상당부분을 차지하고 있다. 내수침수 발생시 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해서는 내수침수의 예측 및 경보가 필요하다. 그러나 도시지역의 내수침수예상 구역은 자연유역과는 현저하게 다른 강우-유출 반응을 보이며, 기존의 하천에 기존에 하천을 대상으로 개발된 예경보 모형의 적용이 불가능하여, 내수침수 예경보 시스템을 위한 별도의 모형을 구축하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 도시유역에 적용할 수 있는 내수침수 경보 모형을 개발하였다. 사전 시뮬레이션을 통하여 강우-유출 모의에 소요되는 시간을 줄이고, 실시간 강우를 활용하여도 도시유역에서는 침수 예경보를 통하여 확보되는 시간이 매우 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 예보와 경보를 구분하였다. 예측 강우자료를 활용하여 선행시간의 확보는 용이하지만, 정확도는 낮은 모형을 예보로, 실시간 강우를 사용하여 선행시간은 짧지만 정확도를 높일 수 있는 모형을 경보로 정의하였다. 내수 침수 경보모형은 사전 시뮬레이션을 통하여 해당 내배수 시스템에서의 지속기간별 최소 월류가능 강수량을 결정한 후, 실시간 관측강수량이 사전 모의한 월류 가능 강수량을 넘어설 때 경보를 발령하도록 구성하였다. 경보 대상강수는 10분∼90분까지 10분 간격으로 EPA SWMM 모형을 사용하여 모의하였으며, 강우의 시간분포는 고려하지 않았다. 개발된 모형을 부산의 거제지구, 서울 송파구 신천 빗물펌프장 유역, 서울 관악구의 신림 빗물펌프장 유역에 적용하여 지속기간별 월류발생지점 및 경보발령 강수량을 산정하였다.본 연구에서 개발된 내수침수 경보 모형은 향후 도시침수로 인한 인명 및 재산피해를 저감하는데 도움이 될 것으로 기대된다.