최근 국지성 집중호우 및 급격한 기상변화로 인해 돌발홍수와 같은 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더 강수자료를 활용하는 목적은 기상레이더 강수자료가 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 본 연구에서는 고해상도 기상레이더 강수자료의 공간적 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 극대화할 수 있는 조건부 합성기법을 보간법에 따라 분석 하였다. 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였으며 추가적으로 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 모형검증을 수행한 결과 조건부 합성을 통하여 생산된 공간적 강수정보의 수문학적 활용이 가능할 것으로 판단된다.

최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.

Copula 함수 기반의 모형들은 가뭄빈도해석 및 수문시계열분석 등 수문학적 모델링을 위해 다각적으로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 Copula 함수 및 주변확률분포 매개변수에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 모형의 개발 사례는 국내외적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Copula 모형에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 이변량 가뭄빈도해석 기법을 개발 하였다. 본 연구에서는 우선적으로 모의자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였으며, 모형 적용결과 가정한 매개변수를 정확하게 재추정하는 것을 확인할 수 있다. 최종적으로 기 개발된 Bayesian Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 최근 2013~2015 년에 가뭄 사상을 평가하였다. 서울, 경기 및 강원 지역에서 특히 가뭄이 심한 것으로 나타났으며, 대부분의 지역에서 결합재현기간이 100년을 상회하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 제안된 모형의 검증과정과 도출된 결과를 기준으로 판단해보면 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사 용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악 이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사 용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.

최근 기후변화로 인하여 발생하는 기상재해 및 위험기상 현상의 대비를 위하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있지만 널리 사용되는 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 과소추정의 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분위회귀 분석기법을 통한 레이더 강우자료 편의보정 기법과 Copula 함수를 연계한 강우자료 확충기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 통하여 편의가 보정된 시계열 레이더 강우자료 효율을 통계적으로 분석한 결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 Copula 기법을 이용하여 지상강 우 및 레이더 강우자료를 확충한 결과 기존의 강우특성을 현실적으로 재현하는 것을 확인하였다. Copula 기법을 통한 강우자료 확충기법은 레이 더 강우의 오차분포를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수문 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나 는 시간단위 강우 자료로서 기후변화 시나리오에 따른 수자원 변동성을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단 위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 다수 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대 적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향 평가가 가능한 자료생성을 위해 Conditional Copula 모형 을 활용하여 극치시간단위 강우량 상세화 기법을 개발하였으며, 미래 RCP 8.5 시나리오를 활용하여 연대별 극치시간강우량을 생성하였다. 생성 된 결과는 우리나라 기상청 지점별로 빈도해석을 통해 결과를 제시하였으며, 본 연구결과는 수자원 분야에서 미래 기후변화 영향을 평가하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

일반적으로 하천의 유량은 댐과 같은 수공구조물에 의해 조정된 유량으로 수자원계획을 위해서 필요한 자연유량과는 차이가 크다. 수자원계획 을 수립함에 있어 자연 유입량 정보는 댐 운영과 수문분석을 위한 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 댐 유역 일유입량 모의기법을 위한 통합 모형 을 개발하였다. 첫째, 장기 강우-유출 모형의 입력강우자료로 사용하기 위하여 평균 및 중앙값과 같은 통계적 모멘트를 효과적으로 재현하고 극치 강우량 재현에 유리한 불연속 Kernel-Pareto 확률분포 기반의 강우모의기법을 통하여 강우모의를 수행하였다. 둘째, SAC-SMA 장기 강우-유출 모형의 매개변수를 Bayesian MCMC 기법을 통하여 최적화하여 산정된 매개변수의 사후분포를 활용하여 댐 유입량 시나리오 도출하였다. 댐 유 역을 대상으로 개발된 모형을 평가한 결과 자연유량과 통계적으로 유사한 특성을 가지는 시나리오를 생성할 수 있었으며, 물수지 분석 등과 같은 수자원계획을 위한 시나리오로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 가뭄사상과 확률 가뭄심도를 결정하는 새로운 방법을 제안하였다. 강우자료로부터 가뭄사상을 추출하기 위해 연속이론과 누적 강우부족량을 동시에 고려하였다. 절단수준 이상의 강우사상이 발생할 경우, 그 때까지의 누적 강우부족량을 해갈할 수 있을 만큼의 강우량이 발 생하였는가를 확인하여 가뭄사상의 종료여부를 최종 결정하였다. 이와 같이 추출된 가뭄사상의 지속기간과 심도의 상호 의존성 구조를 파악하여 결합분포함수를 추정하기 위해 코플라 함수를 적용하였다. 또한 이변량 코플라 함수의 조건부 함수를 이용하여 가뭄의 특정 지속기간에 대한 가뭄 심도의 재현특성을 분석하였으며, 신뢰구간을 추정하여 이변량 빈도해석의 불확실성을 정량화하였다. 서울지점의 1909∼2015년 강수자료에 적용한 결과 과거 극한가뭄으로 판단되었던 가뭄사상은 대부분 최소 10년에서 최대 50년 정도의 재현기간을 갖는 반면 2013년 발생하여 현재까 지 지속되고 있는 2015년 가뭄은 현저히 높은 재현기간을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 향후 가뭄대책을 마련하는 데 있어 빈도개념을 바탕으로 하는 신뢰성 있는 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다

This study employed a Bayesian Markov Chain Monte Carlo based HEC-1 rainfall-runoff model to generate the plausible flood scenarios. The proposed modeling scheme showed a promising result in terms of estimating a set of model parameters and deriving their uncertainties. In this regard, the proposed model can be applied to various hydrologic applications such as frequency curve derivation, and hydraulic structures risk analysis.

수위-유량 관계곡선(rating curve)은 수위표에서 관측된 수위 및 유량을 이용하여 만들어진 회귀분석식을 의미하며, 하천의 수위를 유량으로 환 산하는 방법으로 일반적으로 활용되고 있다. 그러나 수위-유량 관계곡선식에서 저수위와 고수위와 분리 및 매개변수 추정에 있어 불확실성을 고려 한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 수위-유량 관계곡선식에서 매개변수 추정 및 저·고수위 분리시 발생하는 문제점을 개선하기 위해 Bayesian 기법을 도입하였으며, 수위-유량 관계곡선식의 매개변수의 추정과 더불어 불확실성을 정량화 하는데 목적을 두었다. 이 와 더불어 Bayesian 모형 기반 Multi-Segmented 수위-유량 관계곡선(Bayesian M-S)을 활용하여 저·고수위를 분리할 수 있는 새로운 수위-유량 관계곡선을 개발하고 기존 수위-유량 관계곡선과 비교·분석을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 Bayesian M-S 기법이 기존 수위-유량 관계 곡선식 보다 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 수위-유량 관계곡선식의 신뢰구간을 제시하는데 유리한 것을 확인할 수 있었다.

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.

본 연구에서는 가뭄의 특성분석에 유리하며, 확률론적 접근이 가능한 은닉 마코프 모델(HMM) 기반의 가뭄 분석 기법을 적용하였다. HMM 기반의 가뭄의 심도뿐만 아니라 지속시간을 동시에 평가할 수 있도록 코플라 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 기법을 도입하여 우리나라의 2015년 가뭄 빈도를 평가하였다. 가뭄빈도분석 결과 최근 40년 자료를 기준으로 영동지방에 비해 영서지방이 전체적으로 가뭄이 발생할 경우 가뭄의 심도가 큰 것으로 평가되었다. 심한가뭄의 발생 비율의 경우에 철원의 경우 10%를 상회하는 등 임진강 유역에서 상대적으로 심한가뭄의 발생비율이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 한강유역 일부지점에서는 2014/2015년의 가뭄 지속기간 및 심도의 결합재현기간이 1,000년이 넘는 가뭄이 발생하고 있는 것으로 평가되었다. 특히 북한강 및 임진강 유역에 심한 가뭄이 발생하고 있으며 전반적으로 100년 이상의 기왕최대가뭄을 나타내고 있는 것으로 판단되었다.

미계측유역의 유출량 모의는 수문학 분야에서 필수적인 사항이다. 강우-유출 모형을 이용하여 신뢰성 있는 유출량을 모의하기 위한 핵심사항은 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하는 것이다. 하지만 현재 우리나라는 불충분한 수문자료로 인해 매개변수 추정에 어려움이 존재한다. 본 연구의 목표는 불확실성 반영을 위한 Bayesian 통계기법 기반의 강우-유출 모형의 매개변수를 지역화 하는 것이다. 그 방법은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 세계적으로 널리 사용되고 있는 Sacramento 강우-유출 모형에 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 연계한 Bayesian Sacramento 강우-유출 모형을 사용하여 계측유역을 대상으로 13개 매개변수를 최적화하고 각 매개변수의 사후분포를 도출하였다. 둘째, 매개변수와 유역특성인자 사이에 회귀특성을 얻기 위해 다중선형회귀분석을 적용하여 유역특성을 고려한 지역화 매개변수를 결정하였다. 다중회귀분석을 통하여 산정된 지역화 매개변수를 계측유역에 전이하여 유출량을 모의 후 통계적 효율기준인 N-S계수, 일치계수 및 상관계수를 사용하여 지역화 매개변수 검증을 수행하였다.

댐 위험도 해석시 수문학적 변량(강수, 유출 및 수위)들의 상호관계를 고려한 체계적인 분석과정이 요구된다. 그러나 기존 댐 위험도 해석 연구에서는 변량간의 체계적인 관계 평가를 수행하는데 있어서 한계점을 나타내고 있다. 이러한 점에서, 본 연구에서는 수리·수문학적 변량간의 관계를 효과적으로 평가하고자 Bayesian Network 기반의 댐 위험도 해석 기법을 개발하였다. 실제 댐에 대해서 제안된 모형을 적용한 결과 파괴인자간의 상호관계 규명 및 불확실성을 평가하는데 있어서 기존 연구보다 쉽게 가장 큰 파괴인자를 파악할 수 있는 장점이 있었다. 이와 더불어 다양한 시나리오에 따른 댐의 안정성을 파괴확률 및 예상피해의 함수인 위험도로 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 기존 댐 위험도 기법으로 수행한 결과에서는 월류 확률이 도출 되지 않았지만, Copula 함수를 도입하여 댐 초기수위를 고려한 결과 댐 월류 확률이 발생하였 으며, 피해결과 역시 크게 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 기반으로 향후 댐의 보수보강 등의 우선순위 결정을 위한 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

최근 빈번하게 발생하는 이상기후 현상은 수자원관리에 많은 어려움을 주고 있으며 예상치 못한 기상관련 재난피해를 야기하고 있다. 특히, 기후변화에 의해 점차 태풍의 세력이 강력해짐에 따라 태풍은 위험기상으로 인지된다. 본 연구의 주요목적은 태풍으로 인하여 발생하는 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하는 것으로 일본 지역특별기상센터(Regional Specialized Meteorological Center Tokyo Typhoon Center, RSMC)에서 제공하는 1973년부터 2012년의 6시간 간격 최적경로(best track) 자료를 사용하여 우리나라에 상륙한 태풍사상만을 대상으로 태풍의 상륙 지속시간(내습시간)을 총 4개의 시간구간으로 구분하여 각 내습유형에 따른 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하였다. 본 연구를 통한 결과는 태풍의 진로 및 이동속도를 예측 가능한 현 시점에서, 우리나라 태풍내습시 내습유형에 따른 홍수방어 및 사전대피와 같은 재해관리 측면에서 매우 유용한 정보를 제공할 것으로 사료된다. 향후 연구로서 본 연구를 통해서 확인된 기상학적 패턴을 활용하여 단기 태풍강수량 모의기법 개발이 필요할 것으로 판단된다.

단기간에 발생하는 홍수와 달리 가뭄은 긴 시간 동안 큰 피해를 발생시키기 때문에 가뭄을 효과적인 예측하는 것은 매우 중요하다. 현재까지 제안된 여러 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 이용하기 때문에 대상자료 자체에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 강우량 자료를 이용하여 내재되어 있는 불확실성을 고려할 수 있는 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 기상학적 가뭄을 확률론적으로 평가하였다. 기상청에서 제공하는 1973년부터 2012년까지의 일 강우량 자료와 기후변화정보센터(Climate Change Information Center)에서 제공하는 2013년부터 2100년까지의 기후변화 시나리오(RCP 8.5) 기반 월강우량 자료를 대상으로 총 128년간의 강우량 자료에 HMM에 적용하고 가뭄현상을 분석하였다. 본 연구에서 제안된 은닉 마코프 가뭄지수(Hidden Markov based Drought Index, HMDI)는 자료에 내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류할 수 있으며, 이는 SPI와 같은 기존의 가뭄지수와 달리 특정 시점에서 각 은닉상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한 HMDI를 이용하여 미래 기상학적 가뭄의 계절·기간별 발생특성과 가뭄위험도를 분석하였다.

우리나라는 기후변화로 인해 강우의 변동성이 커지며 강우관측시스템이 지역적으로 불균형하고 시험유역을 제외한 대부분의 저수지 상류 유역이 미계측유역인 관계로 강우량, 유출량, 증발량 및 신뢰성 있는 관측 유입량이 절대적으로 부족하다. 이로 인해 유역의 특성을 반영한 강우-유출 관계를 유도하는데 문제점이 초래되고 있으며, 댐 및 저수지의 계획 및 설계 운영에 필요한 유입량 예측이 어려운 실정이다. 본 연구는 미계측유역 유입량의 정량적ㆍ정성적 분석방안을 수립하기 위해서 기존에 개발된 모형 IHACRES 모형, Sacramento 모형 및 Tank 모형을 이용하여 저수지의 유입량을 산정하고 각 모형의 매개변수를 지역화 하고자 한다. 지역화를 위해서 대상유역의 지형특성인자인 유역면적, 유로연장, 유역평균표고, 유역평균경사 및 단일형상계수와 회귀 분석하여 지역화시키고, 지역화를 통하여 산정된 매개변수를 각 모형에 적용하여 대상유역의 유입량을 재산정하여 처음에 산정한 유입량 값과 비교하여 각 모형의 지역화 가능성을 비교하였다.

해수면 상승은 국내외적으로 나타나는 현상으로서 1980년대 이후 지구온난화에 의해 남극의 빙산이 일 년에 약 1조톤 정도의 얼음 덩어리를 방출함에 따라 해수면 상승률은 20세기, 20세기 말, 1993년 이후 각각 연 1.7mm, 2.3mm, 3mm로 가속화되어지고 있으며 IPCC 기후변화 보고서에서는 이산화탄소 농도에 따라서 향후 100년간 1~2m(연 10mm~20mm)의 해수면 상승이 나타날 것으로 예측하였다. 예측한 결과에 따라 해수면이 1m 상승하면 저지대 지역은 지도상에서 사라지며, 지구 경작지의 1/3 이상이 피해를 입게 된다. 또한 해수면 상승으로 인해 전 지구적으로 대부분의 해안이 위협을 받을 것으로 예상된다. 특히 우리나라는 삼면이 바다로 되어있기 때문에 해수면 상승에 따라 연안이 받는 영향을 검토할 필요가 있다. 해수면 상승은 지구온난화뿐만 아니라 태풍, 바람 및 엘리뇨 등의 불확실성 위험요소에 의해서도 상승한다. 태풍에 의한 폭풍우 및 기류의 영향으로 해일고는 높아지며, 이는 2003년도 통영 및 울산의 조위가 태풍 매미가 지나갈 때 연극치조위가 발생한 결과로 나타났다. 본 연구에서는 태풍으로 인한 최대파고를 모의할 수 있는 통계 모형을 개발하고자 한다. 이를 위해서 우리나라 연안의 20개 지점에서 얻은 파고자료를 활용하였으며, 비정상성 빈도해석 모형을 기반으로 태풍 특성에 따른 최대파고의 확률분포 특성을 유도하고자 한다. 최종적으로 본 연구에서 얻어진 태풍특성에 따른 최대파고 모의기법을 활용하여 연안구조물의 안정성 및 해안 구조물 설계시 내포되는 위험성을 판단하는데 이용하고자 한다.

본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료 생산시 편의 보정(bias correction) 분석 기법을 이용하여 적정 시간 규모 결정 분석 연구를 수행하였다. 기후변화 시나리오는 기후변화에 대응한 수자원의 효율적인 관리를 위해 중요한 근거를 제공하는 자료이다. 그러나 기후변화 시나리오의 경우 시계열 형태로 제공되지만 관측치의 경향성을 효과적으로 반영하지 못하고 있으며, 관측값과 비교하였을 때 상당한 편의(bias)를 보여주고 있다. 이러한 기후변화 시나리오의 계통적 오차(systematic bias)를 줄이기 위해 편의보정 기법을 활용하여 미래 기후변화를 전망하는 것이 일반적이며, 이러한 편의 보정은 월별 또는 계절별로 자료를 분리하여 분석이 이루어지고 있다. 그러나 수문기상자료의 특성을 단순히 계절적 기준으로 분리하기에는 통계적 관점에서 분리한 면이 존재한다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오의 편의 보정시 국내 수문기상자료에 적합한 시간규모 및 통계적 분리기준을 제공하는 동시에 이를 자동화 할 수 있는 방안을 수립하고자 한다. 이를 위해서 다음과 같이 연구를 진행하고자 한다. 첫째, 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP 기반 국가표준 기후변화 시나리오를 활용하였다. 둘째, 기후변화 시나리오는 기상청 산하 관측소를 이용하여 지점간 분석을 수행하였으며, 관측일수를 점차 누적한 자료(1일,2일,3일...)를 활용하여 Bias Correction 분석을 수행하였다. 이때 Bayesian 기법을 도입하여 불확실성을 정량화 하였으며, 국내 특성에 맞는 적정 시간 규모를 제공하고자 한다.

컴퓨터의 발달로 인하여 분포형 입력 자료를 기반으로 복잡한 물리현상을 고려할 수 있는 수자원/수문 분야의 다양한 해석 모델이 활발하게 개발 및 연구되어지고 있다. 현재 우리나라에서 운영중인 지상관측장비는 AWS(Automatic Weather System), ASOS(Automated Synoptic Observing System)로 총 668개의 조밀한 자동 관측 장비가 운영 중이지만 공간적인 연속자료의 취득에 있어서 보간법의 적용이 불가피하며, 그에 따른 오차가 발생하고 있다. 위성 자료는 연속적인 자료의 취득이 가능하다는 장점이 있지만 지상 관측 장비와의 오차로 인하여 직접적인 기상 위성자료의 이용이 불가능한 상황이다. 이에 본 연구에서는 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission) 위성자료와 기상청에서 운영중인 80여개의 지상관측장비 자료, 한국의 지형자료를 이용하여 TRMM 위성자료를 이용한 고해상도 강수정보를 생성해보고자 한다. 본 연구는 지점 강우자료와 지형자료 또는 공간적 연속성을 갖는 위성자료(NDVI) 사이의 비교를 통하여 관계성이 큰 연속자료를 선택한다. 차후 선택된 자료와 TRMM 강우자료 사이의 관계식을 통하여 지점 관측자료와 상응하는 위치에 보정된 TRMM 강우 결과와 지점 관측 자료와의 적합성이 뛰어난 관계식을 도출한다. 마지막으로 도출된 결과에 대한 다양한 적합성 검정을 통하여 상세화 된 TRMM 강우정보의 적용성을 평가하고자 한다. 관계식을 활용한 보정된 TRMM의 상세화 정보는 미계측 지역의 공간적 상관성을 재현함으로서 지점자료가 갖는 한계를 보정할 수 있을 것으로 판단되며 다양한 분포형 기반의 수문/수자원 모형에 활용이 가능할 것으로 판단 된다.