On account of the increase in water demand and climate change, droughts are in great concern for water resources planning and management. In this study, rainfall characteristics with stationary and non-stationary perspectives were analyzed using Weibull distribution model with 40-year records of annual minimum rainfall depth collected in major cities of Korea. As a result, the non-stationary minimum probable rainfall was expected to decrease, compared with the stationary probable rainfall. The reliability of ξ1, a variable reflecting the decrease of the minimum rainfall depth due to climate change, in Wonju, Daegu, and Busan was over 90%, indicating the probability that the minimal rainfall depths in those city decrease is high.

수문 ․ 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 불확실성 관련한 기존 연구들은 정량적 레이더기반 강우량 추정과정에서 보정방법을 이용하여 각 단계별 불확실성을 줄이는 연구들을 수행하였다. 하지만 기존 연구들은 전체 과정에 대한 포괄적인 불확실성을 나타내지 못하고 각 단계별 불확실성의 상대적인 비율도 제시하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 정량적 레이더강우량 추정과정의 각 단계별 불확실성을 정량화하고 불확실성 전파를 나타낼 수 있는 적합한 방법을 제시하였다. 첫 번째로 초기와 최종 불확실성, 각 단계별 불확실성의 변동과 상대적인 비율을 나타낼 수 있는 새로운 개념을 제안하였다. 두 번째로 레이더기반 추정과정의 불확실성 정량화와 전파과정을 분석하기 위해 Maximum Entropy Method (MEM)와 Uncertainty Delta Method (UMD)를 적용하였다. 세 번째로 레이더기반 강우량 추정과정의 불확실성 정량화를 위해 2개 품질관리 알고리즘, 2개 강우량 추정방법, 2개 후처리 강우량 보정방법을 2012년 여름철 18개 사례에 대하여 사용하였다. 적용결과, MEM에서 최종 불확실성(후처리 강우량 보정 불확실성: ME = 3.81)이 초기 불확실성(품질관리 불확실성: ME = 4.28)보다 작게 나타났으며, UMD에서도 최종 불확실성(UMD = 4.75)이 초기 불확실성(UMD = 5.33)보다 작게 나타나 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 하지만 레이더강우량 추정단계의 불확실성은 증가하는 것으로 나타났다. 또한 레이더강우량 추정과정에서 각 단계별로 적합한 방법을 선정하는 것이 각 단계별로 불확실성이 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 새로운 방법이 명확히 불확실성을 정량화할 수 있으며 정확한 정량적 레이더 강우추정에 기여할 것으로 판단한다.

면적평균강우량의 산정은 가용 수자원의 정확한 양을 파악하고 강우-유출해석에 필수적인 입력자료이기 때문에 매우 중요하다. 이와 같은 면적평균강우량의 정확한 산정을 위한 필수적인 조건은 강우관측망의 균일한 공간적 분포이다. 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 강우관측망의 공간분포 평가방법론을 제시하고, 이를 5대강 유역에 적용하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 유역별 강우관측소의 공간적 분포가 면적평균강우량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 2005년~2014년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센가중법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 추정오차를 평가하였다. 적용 유역에 대해 수문학적 유출특성을 고려하여 분할된 중유역을 바탕으로 강우관측소의 공간적 특성을 평가한 결과 국토교통부의 강우관측망은 최근린 지수가 1이상으로 공간적 분포가 상당히 분산되어 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 국토교통부의 강우관측소 설치 목적인, 즉, 강우-유출 해석의 입력자료인 면적평균강우량을 정도 있게 추정하기 위한 목적에 상당히 배치된다. 아울러 면적평균강우량의 추정오차를 공간분포가 우수한 중유역과 상대적으로 떨어지는 중유역에 대해 산정한 결과 공간분포가 떨어지는 중유역에서 상대적으로 면적평균강우량의 오차가 더욱 크게 산정됨을 확인하였다. 이는 공간적 변동성이 큼으로 인해 면적평균강우량의 추정에 큰 오차가 포함되기 때문이다. 면적평균강우량 산정 방법별 가중치를 산정한 결과 공간분포가 우수한 유역에서는 가중치의 편차가 작아 공간적 변동성이 작음을 재확인하였다. 향후 관할 기관별 목적에 의해 강우관측망을 평가한다면 보다 설득력이 있는 관측망 평가가 가능할 것이다.

강우관측망 평가는 가용한 수자원의 정확한 양을 파악하기 위해, 또한 강우-유출의 해석에 있어서 입력자료로 사용되는 면적평균강우량의 적절한 추정을 위해 중요하다. 따라서 강우관측망의 평가와 보완은 유역의 전반에 걸쳐 내린 면적평균강우량을 산정하기 전에 반드시 고려되어야 할 부분이다. 관측소 설치의 다양한 목적인 면적평균강우량의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 이에 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 평가방법론을 제시하고, 4대강 유역 및 섬진강 유역에 대해 강우관측망의 공간적 특성을 파악하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 아울러 2013년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 오차를 평가하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 유역은 면적평균강우량의 추정오차가 상대적으로 작으며, 반대로 공간분포가 왜곡된 유역의 경우는 상대적으로 추정오차가 큼을 확인하였다.

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.

This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.

본 연구는 확률강우량에 대한 공간분포 추정시 신뢰도를 향상시키는데 있어서 외부변수 사용의 유효성을 평가하기 위하여 확률강우량과 단일 보조변수로서 지형특성인자들과의 상관관계를 고려한 KED 기법을 적용하였으며, 그 결과 강우공간분포 및 유역평균강우량의 추정에 있어서 확정론적 공간보간기법 및 크리징 기법과 대체로 비슷한 결과를 나타내는 것으로 분석되었으며, KED 및 크리징 기법에 대한 교차검증 결과 보조변수로서 표고를 사용한 KED 기법이 가장 좋은 결과

본 연구에서는 서로 다른 지속기간을 가지는 강우자료간의 스케일 성질을 이용하여 확률강우량을 추정하는 방법을 알아보고, 국내 강우자료에 대해서 그 적용성을 살펴보고자 하였다. 기상청 지점중에서 기록기간이 비교적 장기간인 22개 지점에 대해서 지점빈도해석을 통한 확률강우량과 스케일 성질을 활용한 확률강우량간의 정확도를 비교해 본 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10 % 미만인 결과를 얻을 수 있었고, 각각의 지속 기간별로 적용가능한

본 연구에서는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 및 추정이론에 근거한 최적가중치를 이용하는 방법으로 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대해 오차를 평가해 보았다. 본 연구에서는 남한강 유역의 영월 상류지역을 대상으로 하여 수행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저 유역 내 강우계가 균등하게 분포되어 있는 경우 산술평균법이나 Thiessen의 가중평균법을 이용한 결과에는 큰 차이가 없다. 그러나 이들 두 방법은 강우의 공간적 변동성을