기우변화로 인한 폭우는 도시지역 내 침수피해의 빈도와 규모를 증가시키고 있으며, 이에 따라 전 세계적으로 통합적 홍수관리 및 저영향개발 개념의 종합적 대응책의 중요성이 강조되고 있다. 하지만 현재, 도시배수유역의 세부유형을 위한 객관적 분류 체계의 부재로 인하여 관련 기법의 전략적 배치가 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 PSR개념을 비롯한 종합적 대응책을 바탕으로 도시배수유역 구분을 위한 세부유형을 제시하고자 한다.본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 바탕으로 수문학적 특성 및 인문학적 특성을 고려한 도시배수유역의 세부배수유역 유형을 도출하고자 하였다. 구축된 DEM 자료를 기반으로 피해발생지역(P)을 설정하였고, 계획홍수위 이하 표고지역을 피해영향지역(S)으로 설정하였다. 그 외의 지역은 피해발생유발지역(R)으로 구분하고, 간선가로로 구분되는 블록단위를 기준으로 피해발생유발지역(R)을 세부분할 하였다. 각 블록단위는 지표수의 움직임, 블록 내 경사, 블록 내 토양 등의 수문학적 특성과 토지이용, 건축물 밀도 등 인문학적 특성을 고려하여 도입시설을 결정할 수 있도록 하였다.본 연구에서는 수문학적 특성과 인문학적 특성을 고려한 세부유형분류체계를 도출하였으며, 이는 최근 강조되고 있는 종합적 방재대책의 효율성을 제고하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 폭우재해에 대응하는 안전도시 구축을 위한 시스템을 검토하였다. 이 시스템은 폭우에 따른 PSR도출 및 폭우재해저감 도시설계기법 효과를 정량적으로 분석하는 시스템으로서 폭우재해의 취약성 정보와 도시개발 및 각종 규제를 제공함으로써 도시계획 및 관리 단계에서 합리적인 의사결정을 지원하게 된다. 이를 위해서 대상지역을 Point-Site-Region으로 구분하고 각각에 맞는 도시설계기법을 적용할 수 있도록 하였으며, 이에 따른 시간대별 침수심의 변화를 확인 할 수 있다. 침구구역이 되는 기준은 상황이나 지역에 따라 다르게 나타나게 되므로 본 시스템에서는 침수심을 사용자가 지정하여 침수구역을 확인할 수 있는 기능을 추가하여 다양한 침수심에 대한 침수구역을 확인할 수 있다. 또한 분포형 모형을 적용하여 시스템을 구성하였기 때문에 대상유역에 도시설계기법을 적용하는 경우 사용자가 위치와 규모를 선택하여 적용할 수 있도록 하였다. 도시화가 진행될수록 불투수면적이 증가하고 이에 따라 도시침수에 대한 관심도 증가하고 있는 실정이다. 이미 개발된 도시지역에 도시설계기법을 적용하여 유출저감효과를 분석하거나 새로운 신도시의 유출량 변화를 확인하는 경우 본 시스템을 활용한다면 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.전폭발로 인한 일본의 대피･구호 정책의 변화 사례를 분석하여 우리나라에서의 정책적 함의를 찾고자 한다.

2010년 11월 경상북도 안동시에서 시작된 구제역으로 경상북도에서는 약 300만 마리의 가축이 매몰 처분되었으며, 매몰된 가축의 사체에서 생성된 침출수가 인근 하천이나 토양, 지하수 등에 침투해 2차 오염을 유발할 위험에 따라 수질 관리에 대한 관심이 높아졌다. 가장 민감한 부분은 식수로 사용하는 지하수의 오염이 매우 우려되나, 매몰지는 대부분 마을 및 지하수 관정과 300m정도 떨어져 있어 지하수 오염 우려는 없는 것으로 보인다. 그러나 침출수의 지하수 오염 및 하천 유입을 방지하기 위해서는 적절한 조치가 필요하여 본 연구에서는 구제역의 확산 방지 및 조기종식을 위하여 본 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 현재 업무에 활용중인 3차원 지리정보시스템을 기반으로 매몰지 정보를 구축하여 매몰지 관리뿐 아니라 주변 환경분석을 통하여 환경오염을 최소화하며, 매몰지의 체계적 관리를 위하여 GIS(Geographic Information System) 분석 기법을 활용한 축산관련정보, 방역정보, 매몰처리 현황 정보를 이용하여 보다 정확한 매몰지 정보 제공으로 효율적이고 체계적인 매몰지의 사후 관리가 가능하리라 기대된다.

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.

This study conducted a laboratory simulation using artificial and natural rainfall in order to investigate the runoff characteristics of livestock resources through the analysis of the surface runoff water and infiltration water by rainfall intensity and fertilization level. Cattle manure and pig liquid fertilizer was used as livestock resource. As a result of this study, it was observed that the surface runoff occurred over 32 mm/hr rainfall intensity, and flow rate of the surface runoff water and the runoff ratio of contaminant parameters from livestock resource was increased, as rainfall intensity was stronger. With doubled fertilization level, T-N increased in compost and the amount of CODMn runoff also considerably increased in liquefied fertilizer. In the case of natural rainfall, the runoff ratio of T-P clearly increased in compost and the T-N of final surface runoff ratio in compost and liquefied fertilizer was ranged from 0.13047 to 0.13623 with stronger rainfall intensity.

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.

본 연구에서는 유역의 공간상관성을 고려한 다지점 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 일강수량 모의기법을 개발하였다. 기존 Hidden Markov Chain Model(HMM)은 단일지점 강수모의에 적용되어 왔으나 관측지점간의 유역상관성을 충분히 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Chow-Liu Tree(CLT) 모형을 적용하여 다변량(multivariate) 형태로써 유역내에 위치한 강우관측소간의 상호종속성을 고려하기 위하여 기존의 동질성 HMM 강우모의기법과 CLT 알고리즘을 결합한 동질성 CLT-HMM 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 동질성 CLT-HMM 모형을 사용하여 장기간의 수문자료를 보유하고 있는 기상청 산하의 한강유역 강수네트워크에 대해서 적합성을 검토하였다. 동질성 CLT-HMM 모형을 적용하여 모의 된 결과를 보면 일강수량의 계절적 특성뿐만 아니라 일강수량 모의 시 강수시계열의 통계적인 특성들까지 우수하게 모의하였다. 추가적으로 상관행렬(correlation matrix)을 이용하여 기상관측소간의 공간상관 재현성을 검토한 결과 관측지점들 사이의 공간상관성도 비교적 우수하게 재현하는 것을 확인할 수 있었다.

본 논문은 강릉 지역에서 동일 기간에 기록된 공간 감마선량률과 강수량, 일조시간, 평균풍속 사이의 교차 상관 지수 pDCCA를 DCCA cross-correlation coefficient(DCCA p)방법으로 구하여 교차 상관성을 분석하였다. 우리는 이 연구를통해 다음의 사실을 알았다. 첫 번째, 공간 감마선량률과 강수량 사이 pDCCA는 일(4~7일), 달(30일), 계절(90일), 년(360일)에서 0.57~0.48, 0.39, 0.34, 0.26, 공간 감마선량률과 일조시간 사이 pDCCA는 일, 달, 계절, 년에서 –0.20~-0.23,-0.22, -0.17, -0.13, 공간 감마선량률과 평균풍속 사이의 pDCCA는 일, 달, 계절, 년에서 –0.10~-0.12, -0.11, -0.05, -0.05이다. 두 번째, pDCCA를 통하여 공간 감마선량률과 강수량은 교차 상관성이 있으며 공간 감마선량률과 일조시간, 평균풍속 사이에는 교차 상관성이 없다는 것을 확인하였다.

최근 도시지역에서는 호우로 인한 침수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 치수계획 수립의 기초가 되는 확률강우량을 초과한 국지적인 집중호우는 도시지역 침수피해의 주요 원인이 된다. 따라서 강우의 지역적인 특성을 고려한 신뢰도를 향상시킨 확률강우량 산정이 요구된다. 그러나 현재의 확률강우량 산정에는 강우의 시･공간적인 특성을 고려하지 않고 기상청 강우관측소 지점의 자료를 모든 지역에 동일하게 적용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기후변화 영향 및 강우의 시･공간적인 특성을 고려한 확률강우량을 예측하였다. 강우의 공간적인 특성을 고려하기 위하여 AWS의 자료를 활용하였으며, 부족한 강우자료를 확보하기 위하여 강우발생 모형인 WGR 모형을 적용하였고, 기후변화 시나리오는 RCP 4.5와 RCP 8.5를 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 치수대책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 우리나라 전역에 대하여 제작된 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse(MBLRP) 강우생성 모형의 모수지도의 적용성을 홍수 재현의 관점에서 평가하였다. MBLRP 모형을 통해 생성된 가상 강우시계열을 사용하여 산정된 확률강우량은 관측치를 사용하여 산정된 확률강우량 보다 약 5%에서 40% 정도 작았고, 확률강우량의 재현기간이 클수록 과소산정의 정도가 크게 나타났다. 가상의 도시 유역에 MBLRP 모형을 적용하여 산정한 확률홍수량은 관측치를 사용하여 산정한 확률홍수량 보다 약 20%에서 45% 정도 작게 나타났고, 확률홍수량의 재현기간이 클수록, 그리고 유역의 불투수성이 작을수록 과소산정의 정도가 크게 나타났다.

Spring rainfall events were comprehensively analyzed based on the distribution of precipitation amount and the related synoptic weather between 2008~2012. Forty-eight cases are selected among the rain events of the entire country, and each distribution of the 24-hour accumulated precipitation amount is classified into three types: evenly distributed rain(Type 1), more rain in the southern area and south coast region (Type 2), and more rain in the central region (Type 3), respectively. Type 1 constitutes the largest part(35 cases, 72.9%) with mean precipitation amount of 19.4 mm, and the 17 cases of Type 1 are observed in March. Although Type B and C constitutes small parts (11 cases, 22.9% and 2 cases, 4.2%), respectively. The precipitation amount of these types is greater than 34.5 mm and occurred usually in April. The main synoptic weather patterns affecting precipitation distribution are classified into five patterns according to the pathway of low pressures. The most influential pattern is type 4, and this usually occurs in March, April, and May (Low pressures from the north and the ones from the west and south consecutively affect South Korea, 37.5%). The pattern 3(Low pressures from the south affect South Korea, 25%) happens mostly in April, and the average precipitation is usually greater than 30 mm. This value is relatively higher than the values in any other patterns.

본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호 관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 단변량 가뭄해석의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 이변량 가뭄해석을 수행하였으며, 이를 위해 코플라 함수를 적용하였다. 가뭄 발생의 확률 및 경향성을 종합적으로 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정한 후, 지점별 가뭄빈도해석 및 과거 최대가뭄사상에 대한 단변량 및 이변량 재현기간을 산정하여 비교·분석하였다. 또한, 우리나라의 과거 최대가뭄사상에 대한 가뭄위험도분석을 위해, 연속되는 50년과 100년 동안 최소 한번 발생하는 확률(과거 최대가뭄사상 크기의 가뭄)을 강우관측지점별로 계산하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 그러나 우리나라와 같이 강수자료의 기록연한이 짧은 경우에는 이변량 가뭄빈도해석을 수행하는 데 큰 불확실성을 야기할 가능성이 있다. 그러므로 가뭄해석 결과의 불확실성을 정량화시키기 위한 방안으로 강수모의기법을 활용하였으며, 그 결과 관측된 가뭄사상으로 추정된 이변량 가뭄빈도곡선에 대한 5%, 25%, 50%, 75%, 그리고 95%의 신뢰구간을 제시할 수 있었다. 또한 가뭄 지속기간과 심도의 95% 신뢰수준에 대한 이변량 가뭄재현기간의 경계값(상한값 및 하한값)을 추정하였다. 그 결과 불확실성의 원인은 가뭄빈도해석 시 고려되었던 두 변량에 대한 낮은 상관성으로 인해, 확률적인 방법으로 결합분포모형을 추정하는 데 있어 발생한 불확실성인 것으로 확인되었다.

본 연구에서는 1961～2010년 사이의 서울 지점 연 최대치 독립 호우사상들을 베타분포로 분석하여 서울지점의 대표 호우사상을 결정하였다. 구체적으로 살펴보면, 먼저, 첨두강우량을 기준으로 연최대치 호우사상들을 상위 50%와 하위 50%로 구분한다. 각각의 경우에 대해 첨두강우량의 평균을 지나는 베타분포를 유도한다. 마지막으로, 유도된 두 베타분포의 산술평균을 우량주상도로 나타내어 대표 호우사상을 결정한다. 이렇게 유도된 대표 호우사상은 실제 호우사상과 유사한 모양을 갖는 것으로 확인되었으며, 특히 Huff 분포에 비해 큰 첨두 강우량을 갖는 것으로 확인되었다. 여러 강우시간분포 모형들과 비교해 본 결과 Keifer & Chu 모형이 본 연구의 결과와 가장 유사한 것으로 나타났다.

This paper proposed a new method for estimating missing values in time series rainfall data. The proposed method integrated the two most widely used estimation methods, general linear model(GLM) and ordinary kriging(OK), by taking a weighted average of covariance matrices derived from each of the two methods. The proposed method was cross-validated using daily rainfall data at thirteen rain gauges in the Hyeong-san River basin. The goodness-of-fit of the proposed method was higher than those of GLM and OK, which can be attributed to the weighting algorithm that was designed to minimize errors caused by violations of assumptions of the two existing methods. This result suggests that the proposed method is more accurate in missing values in time series rainfall data, especially in a region where the assumptions of existing methods are not met, i.e., rainfall varies by season and topography is heterogeneous.

본 연구에서는 전형적인 엘니뇨와 새로운 형태의 엘니뇨 Modoki에 따른 한강유역의 여름철(6～9월) 강우량의 특성 변화를 분석하였다. 전형적인 엘니뇨 시기에는 대체로 여름철 강우량이 감소하였으며, 강우의 변동성도 비교적 크게 나타났다(CV=0.40). 반면에 엘니뇨 Modoki 시기에는 한강 대부분 유역에서 평년보다 강우가 증가하는 경향을 보였으며, 여름철 강우의 변동성은 작은 것으로 분석되었다(CV=0.23). 엘니뇨 Modoki 시기에는 한강 남부의 11개 중권역에서 통계적으로 유의한 강우의 증가를 보였고, 30 mm/day와 50 mm/day를 초과하는 중호우의 강우발생일은 각각 9.9일과 5.4일로 나타났으며, 전형적인 엘니뇨 시기보다 백분위 편차가 각각 17.74%, 50.94% 큰 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 새로운 형태의 엘니뇨 Modoki가 전형적인 패턴의 엘니뇨 보다 한강유역의 여름철 수자원 변동에 민감하게 영향을 주고 있음을 확인하였으며, 향후 수자원의 계절적 변동과 불확실성이 큰 지역에서 안정적인 수자원 확보를 위한 기초자료로 활용이 가능하리라 사료된다.

신뢰성 있는 홍수빈도해석을 수행하기 위해서는 충분한 홍수량 및 강우자료가 필요하다. 강우자료의 경우 우리나라 대부분 지역에서 30년 이상의 극치자료가 활용이 가능한 반면 홍수량 자료는 상대적으로 충분한 자료가 확보되지 않아 신뢰성 있는 빈도해석이 어려운 실정이다. 이에 따라 강우모의기법에 근거한 홍수빈도곡선 유도방안연구가 몇몇 연구에서 제안된 바 있으나, 기본적으로 입력된 강우의 빈도와 홍수의 빈도가 동일하다고 가정함으로 인하여 발생하는 불확실성이 상당부분 내포되어 있다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강우모의기법과 불확실성 분석이 고려된 홍수빈도곡선 유도방법을 개발하는 것으로 홍수빈도곡선을 유도하는데 있어서의 핵심은 미래에 발생 가능한 극치강수량을 효과적으로 재현할 수 있는 강수량 모의발생 기법과 강우-유출관계의 불확실성 분석에 있다. 본 연구에서는 극치강수량 모의를 위해 불연속 Kernel Pareto 분포를 이용한 다지점 강수모의기법과 Bayesian HEC-1 (BHEC-1) 모형을 연계하여 본 연구의 대상유역인 대청댐 유역의 강우-유출 관계의 불확실성을 고려한 홍수빈도곡선을 개발하고 모형의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 기존 홍수빈도결정방법과 비교를 통해서 모형의 적합성을 확인하였다.

An attempt is made to analyse characteristic features of heavy rainfalls which occur at the metropolitan area of the Korean peninsular the on- and off- Changma season. For this, two representative heavy rainfall episodes are selected; one is the on-Changma season wherein a torrential rain episode happened at Goyang city on 12 July 2006, and the other is the off-Changma season, a heavy rainfall event in Seoul on 21 September 2006. Both recorded considerable amounts of precipitation, over 250mm in a half-day, which greatly exceeded the amount expected by numerical prediction models at those times, and caused great damage to property and life in the affected area. Similarities in the characteristics of both episodes were shown by; the location of upper-level jet streak and divergence fields of the upper wind over heavy rainfall areas, significantly high equivalent potential temperatures in the low atmospheric layer due to the entrainment of hot and humid air by the low-level jet, and the existence of very dry air and cold air pool in the middle layer of the atmosphere at the peak time of the rainfall events. Among them, differences in dynamic features of the low-level jet and the position of rainfall area along the low-level jet are remarkable.

확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중 3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이 사용됐으며 copula 모형은 Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을 바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.