본 연구에서는 장기예보자료 기반의 장기 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄사상을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측 및 과거재현 자료를 활용하였으며, 다양한 지속기간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 ROC (Receiver Operating Characteristic)및 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근 오차)을 수행하여 전망정보의 활용성을 평가하였다. ROC 분석결과, SPI(3)는 2개월, SPI(6)은 3개월, SPI(9)는 4개월, SPI(12)는 5개월까지 ROC score 약 0.70 이상으로 산정되었다. 예보선행시간별 상관계수 및 평균제곱근오차의 경우, 2개월 선행시간 SPI(3)은 0.60, 0.87, 4개월 선행시간 SPI(6)은 0.72, 0.95, 5개월 선행시간 SPI(9)는 0.75, 0.95, 6개월 선행시간 SPI(12)는 0.77, 0.89로 상관계수는 높게, 평균제곱근오차는 낮게 산정되어 활용성이 있는 것으로 판단된다.

본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 다목적 댐 예측유입량 산정기법 BAYES-ESP를 개발하고 평가하였다. BAYES-ESP 기법은 기존 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법에 베이지안 이론을 적용하여 개발하였으며, 수문모델은 ABCD를 활용하였다. 입력자료는 기온, 강수량 자료와 댐 관측유입량 자료를 활용하였으며, 기온 및 강수량은 기상청, 국토교통부, 한국수자원공사의 지점관측자료, 댐 관측유입량은 한국수자원공사의 자 료를 이용하였다. 적용성 평가방법은 시계열 분석과 Skill Score를 활용하였으며, 평가기간은 1986~2015년이다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측 유입량(ESP)는 매년 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. BAYES-ESP 댐 예측유입량(BAYESESP) 는 ESP가 관측유입량에 비해 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 특히 다우년에 개선효과가 있는 것으로 나타났다. 월별 평균 댐 관측유입량 과의 Skill Score 비교분석결과 ESP는 1~3월에 SS가 비교적 높은 값을 보였으며, 나머지 월에는 음의 값을 나타내었다. BAYES-ESP는 ESP와 관측 값 간의 선형적 관계를 갖는 1~3월에 ESP의 정확도를 향상시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 국내 강수특성상 우리나라에 적용하기에는 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측연구에 가치가 있다고 판단된다.

전지구적으로 발생하는 기후변화로 인해 수자원의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 기후변화에 따른 수자원의 영향을 정량적으로 평 가하고 그에 적응할 수 있는 수자원 관리 방안이 필요하다. 하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 평가 시 발생하는 불확실성을 정 량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가 시 발생하는 불확실성을 단계별로 평가할 수 있 는 기법을 개발하였으며, 지역기후모형, 통계적 후처리기법, 수문모형에 따른 불확실성을 분석하였다. 평가를 위해 5개 지역기후모형, 5개 통계적 후처리기법과 2개 수문모형을 이용하였다. 불확실성의 요인을 분석한 결과 유출량의 경우 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM의 불확실성이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으나, 겨울철은 수문모형의 불확실성이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 증발산량 의 경우 가을철을 제외하고 수문모형의 불확실성이 28.5∼65.1%로 가장 큰 비중을 차지하였다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것 으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이 기법을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선 정에 따라 전체 불확실성이 어떻게 변화될 수 있는지를 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대 된다.

본 연구에서는 인위적 수공시설물을 고려하지 않는 자연상태의 가뭄해석을 위해 자연가뭄지수(NDI)를 산정하고 활용성을 평가하였다. 자연가 뭄지수는 주성분 분석을 이용하여 산정하였으며, 입력자료는 3개월 누적강수량, 자연유량, 토양수분량 자료이다. 강수량은 ASOS 59개 지점 자료 이고, 자연유량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄지수의 평가기간은 1977∼2012년이며, 활용성 평가를 위해 시계 열 분석, 지역별 분석 및 가뭄특성인자 분석을 수행하였다. 시계열 분석결과, 자연가뭄지수는 가뭄의 시작과 끝에 대한 평균절대오차는 0.85로 가 장 정확하게 나타났다. 과거 가뭄사례와 가뭄특성인자를 분석한 결과, 자연가뭄지수의 지속기간과 발생간격의 평균절대오차는 각각 1.3, 1.0으로 가뭄의 지속기간 및 발생간격을 적절히 반영하는 것을 확인하였다. 지역별 분석결과, 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수의 지역별 가뭄상황을 적 절히 반영하여 활용성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격에 대한 자연가뭄지수, 표준강수지수, 표준유출지수, 표 준토양수분지수의 순위를 분석한 결과 자연가뭄지수가 가장 높은 순위로 산정되었다. 자연가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 상이한 가뭄상황 을 종합적으로 반영하며, 가뭄의 특성을 정량적으로 제시한다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.􀀁

본 연구에서는 도시하천 유역의 신뢰성 높은 수문해석을 위해 지역적 성향을 고려한 도달시간 및 저류상수 공식을 개발하였다. 이를 위해 국내 대표 도시하천 유역인 중랑천, 탄천, 안양천, 홍제천 내 13개 유역을 대상으로 지역적 성향이 없는 유역특성인자와 지역적 성향이 있는 도시 및 강우특성인자를 분석하였으며, 단계적 다중회귀분석을 통하여 공식을 개발하였다. 개발된 공식은 국내외 경험식들과 함께 도시하천 유역에 대해 정확도를 비교 평가하였다. 분석결과 본 연구에서 개발한 공식의 계산값이 다른 경험식들에 비해 더욱 정확하게 모의하였으며 오차합, 평균오차, 평균제곱근오차 또한 가장 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 도시하천 유역이라는 지역적 성향을 고려하여 공식을 개발함으로써 기존 국내외 경험식들보다 더 나은 결과를 제시하였다는 측면에서 가치가 있다고 판단된다.

본 연구에서는 고해상도 기후시나리오를 이용하여 국내 대표 도시 지역인 서울특별시를 대상으로 기준기간(1971～2000년) 대비 미래기간 2020s (2011～2040년), 2050s (2041～2070년), 2080s (2071～2100년)의 기후변화에 따른 배수시스템의 영향을 평가하 였다. 이를 위해 과거 관측 강수량 자료는 기상청 관할 기상관측소와 자동기상관측망 자료를 이용하였으며, 기후변화 시나리오는 RegCM3과 Sub-BATS 기법을 통해 역학적 상세화된 5 × 5 km 해상도 기반의 시단위 강수량 자료를 생산하였다. 과거기간 대비 미래기간 확률강우량의 변동성을 비교한 결과 과거기간 대비 2080s의 확률강우량 증가율은 28～54%로 나타났으며, 특히 지속시간 3시간, 6시간, 24시간 확률강우량의 증가폭이 크게 나타났다. 또한 배수시스템의 기후변화 영향을 직접적으로 분석하기 위해 XP-SWMM을 이용하여 유출해석을 수행하였다. 평가 결과, 강우강도 증가로 인해 과거기간 대비 미래 3기간에 공릉1, 서초2, 신림4 배수분구의 침수발생 맨홀 수와 월류량이 크게 증가하였다. 이러한 결과는 현재 구축되어 있는 서울시 배수시스템은 기후변화 에 취약함을 나타내고 있으며, 이에 대응하기 위해 다양한 기후변화 적응대책이 요구됨을 의미한다.c

본 연구에서는 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성을 평가하였다. 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내 AWS(Automatic Weather System) 123개 관측소를 대상으로 레이더 추정강우의 오차를 레이더 반경 및 강우강도의 증가에 따라 평가하였다. 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 오차가 작은 것으로 확인되었다. 또한, 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성 평가 및 적용을 위해 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 평가 결과, 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 관측치에 유사하게 나타났으며, 강우형태에 관계없이 강우 강도가 강한 부분에서 이중편파 레이더의 정확도가 향상됨을 보였다. 그러나 차등반사도를 통해 산정된 강우는 과대추정되는 경향이 나타났다. 연속형 저류함수모형인 SURR 모형에 적용하여 남강댐 유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 이중편파 레이더 추정강우를 통한 유출량이 단일편파 레이더 추정강우에 비해 유출용적오차는 약 12∼63%, 첨두유량오차는 약 30∼42% 감소하였으며, 평균제곱근오차 또한 감소하는 것으로 나타났다. 또한 이중편파 레이더에 의해 산정된 유역평균강우량을 유출모형에 적용할 경우 AWS 강우로부터 추정된 유출결과보다 더 우수한 경우가 있어 향후 홍수예보 활용 시 예보의 정확도 향상에 기여하리라 판단된다.

기후변화는 기온과 강수량의 변화를 초래하여 수자원의 시공간적 변화를 야기한다. 이러한 변화는 홍수 및 가뭄 등 수재해 발생에 영향을 미치게 되므로, 이러한 영향을 평가하기 위한 가장 기초적인 방법은 장기 관측자료를 이용하여 경향성을 분석하는 것이다. 다만, 관측된 수문자료의 경우 국가 혹은 해당 관측소 지점마다 관측기간, 관측방법 등이 상이하여 자료의 일관성을 유지하기 힘들며 신뢰성이 낮은 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 아시아 지역의 과거 관측자료 및 수문모형을 통해 생산된 수문자료를 이용하여 과거 기후 및 수문자료의 경향성을 분석하였다. 본 연구를 위해 관측자료는 APHRODITE 기온과 강수량 자료를 이용하였으며, 수문모형은 VIC 모형을 이용하였다. 평가를 위해 대상지역을 쾨펜의 기후대로 구분하여 평가를 수행하였으며, 경향성 분석은 선형회귀식을 이용한 방법과 Mann-Kendall test를 이용하였다. 평가 결과, 아시아 전역의 연유출량이 감소하는 것으로 나타났으며, 기후대 분석 결과 Af, Am, Bs, Bs, Cs, Cw, Dw, Df에서 감소 경향, Cf, ET 증가 경향, Aw, Ds는 경향이 없는 것으로 나타났다. 그 중 연평균 유출량이 가장 높은 Af, Am 기후대의 감소하는 경향이 뚜렷하게 나타났으나 Aw지역은 감소율이 적었다. 특징적인 것은 1∼2년에 한번씩 강수량이 많고 적은 해가 반복적으로 나타났다. 건조지역인 B기후대도 감소하는 경향이 나타났으며, 그 중 Bs 지역이 크게 감소하는 것으로 나타났다. C기후대에서도 여름철이 건조한 Cs지역과 겨울철이 건조한 Cw지역은 감소하는 것으로 나타났으나, 건조한 기간이 없는 Cf 지역은 증가하였다. D 기후대(Ds, Dw, Df)는 다소 감소하는 경향이 나타나며, 그중 Ds 지역은 경년 변화가 점점 크게 나타나는 경향이 나타났다. 이러한 연평균 유출량의 감소는 향후 아시아 지역의 가뭄 및 물부족에 더욱 취약해질 것으로 판단된다.

가뭄은 그 특성상 홍수에 비해 점진적이고 피해규모가 광범위하여 효율적인 대처가 어려운 기상재해이다. 그러나 이런 가뭄의 특징은 가뭄관리에 장점이 되기도 한다. 즉 적시에 경보해야하는 홍수와 달리 가뭄은 진행속도가 느려 시간적으로 대처할 여유가 있기 때문에 비록 진행중일 지라도 초기에 이를 감지할 수 있다면 피해를 최소화 할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 장기예측정보 및 수문모델의 연계를 통해 여러 가뭄전망정보를 생산하고 있으며, 웹 기반으로 이를 제공하고 있다. 국내에서도 가뭄전망정보의 생산 및 활용이 되어야 할 것이며, 이를 위해서는 기상예측정보 기반의 가뭄정보 생산기술이 요구된다. 최근 기상청에서는 기존 UM (Unified Model)에서 Glosea5 (Global Seasonal forecasting system 5, GS5)의 체계로 전환한바 있다. GS5는 한국 및 영국의 공동계절예측시스템 운영을 목적으로 개발된 것으로 그동안 여러 평가 및 검증을 통해 국내 현업 장기예보에 활용되기 시작하였다. 다만, 가뭄예보에 있어 GS5 정보가 활용된바 없기 때문에 이에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 GS5로부터 가뭄전망정보를 생산하고 가뭄예보의 활용성을 평가하고자 한다. 이를 위해 GS5의 과거 hindcast 기간(1996년∼2009년)에 강수량, 최고, 최저 및 평균기온, 평균풍속 자료를 수집하였으며, LSM에 입력하여 유출전망정보를 생산하였다. 수문학적 가뭄지수인 SRI(Standardized Runoff Index)를 산정하고 가뭄감시에서의 SRI와 비교분석하였다. 1개월 전망의 경우 과거 2개월의 관측자료의 활용으로 SRI의 거동이 감시정보와 유사하였으나, 2개월 및 3개월 전망으로 갈수록 차이가 높게 나타났다. 상관계수는 선행시간별 0.82, 0.58, 0.31로 나타났으며, 계절별로는 가을 및 겨울철에 상관성이 높게 나타났다. RMSE는 평균 0.52, 0.88, 1.19로 나타나 선행시간 길어질수록 감시정보와의 거동 및 평균적 심도의 차이가 높은 것으로 확인되었다. 1개월 전망까지는 GS5가 가뭄예보에 활용성이 높다고 판단되며, 향후 실시간 조기경보시스템을 통해 현업화가 추진된다면 국내 가뭄관리 및 기술개발에 큰 기여를 할 것이라 기대된다.

Drought prediction is of significance importance for drought disaster risk management and mitigation. The regression based statistical models and physical process based models are commonly used for drought prediction. The statistical models assume stationarity of data which limits their ability to capture highly non-linear patterns of droughts. On the other hand, reliable long-range rainfall forecast is necessary for drought prediction using physical process based models. However, the long-range rainfall prediction especially in the Asian monsoon regions is quite challenging for climate models. In this study, the use of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) was explored to develop a model for prediction of droughts over the East Asia monsoon region (20oN–50oN,103oE–149oE) by employing Standardized Precipitation Index (SPI) as a drought index. Most of the drought studies in the East Asia have been focused on basin or country scale. In this study, we identified homogeneous rainfall zones in the East Asia monsoon region using cluster analysis methods and analyzed the impact of global Sea Surface Temperature Anomalies (SSTA) on drought in each zone. The ANFIS-based model was developed and evaluated with different configurations to identify optimal model architecture and suitable predictor variables for drought prediction. The performance of the proposed model was assessed by comparison of observed and predicted values of the drought index using different statistical measures.

본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역의 실시간 홍수예보를 위한 flow nomograph를 개발하고, 실측자료를 통해 flow nomograph의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상지역인 청계천유역은 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-유량관계곡선식을 이용하여 기준 홍수위에 따라 홍수량 범위를 결정하고, SWMM 모형을 이용하여 강우조건에 따른 지점별 홍수량을 산정하여 예보 지점별로 기준 홍수위에 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.