이 연구는 지속가능한 수자원 이용 및 관리대책을 수립하는 데에 필요한 수문학적 자료를 제공할 목적으로 2017~2020년 홍수기 (6~9월)에 발생한 총 59회의 강우 사상에 대한 강우-유출 특성을 파악하였다. 그 결과, 강우량은 5.0~400.8 mm, 유출고는 0.1~176.5 mm, 유출률은 0.1~242.9%의 범위로 나타났다. 그리고 유출수문곡선에서 직접유출과 기저유출을 분리한 결과, 홍수기의 총 유출일 대비 기저유출 (139.3일)이 직접유출 (78.3일)보다 유출기간이 길었지만, 총 유출고에 대한 기여도는 직접유출 (54.2%)이 기저유출 (45.8%)보다 높게 나타났다. 또한, 유출에 영향을 미치는 강우조건을 분석한 결과, 직접 유출과 기저유출의 유출고 및 첨두유출고에 높은 유의성 (p<0.05)을 보이는 강우조건은 강우량과 강우지속시간으로 나타났다. 특히, 유출고와 첨두유출고의 강우량은 각각 5.0~200.4, 10.5~110.5 mm의 범위에서는 기저유출이 우세한 강우사상이 나타났지만, 유출고와 첨두유출고의 강우량이 각각 267.4~400.8, 169.0~400.8 mm의 범위에서는 직접유출이 우세한 강우사상이 나타났다. 앞으로 극한 기후현상에 따른 물 부족이 심화할 것으로 예상되는 가운 데, 산지계류의 직접유출 및 기저유출에 대한 장기적이고도 지속적인 분석이 이루어진다면 지표수-지하수의 이용 및 관리 측면에서의 활용과 자료의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

최근 기후변화로 인한 국지성 호우 및 태풍 피해가 자주 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하다. 그러나 지점 및 레이더 강우 시 ․ 공간적 오차를 포함하고 있고, 유출 모형에 의한 유출수문곡선 역시 보정을 실시하더라도 관측유량과 오차를 가지고 있어 불확실성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 확률론적 강우 앙상블을 생성하여 강우의 불확실성을 확인하였다. 또한 유출 결과를 통해 수문 모형의 불확실성을 확인하였고, 블랜딩 기법을 이용하여 하나의 통합된 유출 수문곡선을 제시하였다. 생성된 강우앙상블은 강우강도 및 지형적인 영향으로 레이더가 과소 관측이 될 때, 강우 앙상블의 불확실성이 큰 것을 확인하였고, 블랜딩 기법을 적용하여 산정된 최적 유출 수문곡선은 유출모형의 불확실성을 크게 줄이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 활용한다면, 정확한 홍수량 산정 및 예측을 통해 집중호우로 인한 피해를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

설계홍수량 산정을 위한 유효우량은 대부분 미국에서 개발된 SCS-CN 방법으로 계산된다. 이때 사용되는 토지이용상태에 따른 유출곡선지수 또한 미국의 기준을 토대로 결정된 것이다. 그러나 미국과 우리나라의 토지이용상태는 많은 차이가 있다. 특히 미국의 기준에는 우리나라의 면적의 70%를 차지하고 있는 산림(forest)과 담수재배하는 논에 대한 명확한 기준이 없다. 논의 경우, 이전의 연구결과를 바탕으로 논이 홍수기에 담수 상태인 것을 고려하여 토양형에 관계없이 CN값을 79로 사용하고 있다. 산림의 경우 미국 SCS의 목적이 농작물 증산에 있었기 때문에 SCS의 분류 기준은 조성림에 해당하는 수림(woods)에 대한 기준만 제시하였다. 따라서 수자원 실무에서 산림에 대한 유출곡선지수를 결정하기 위해서 미국 산림청에서 개발한 방법을 이용하고 있다. 이것은 수문학적 조건 등급을 고려하여 결정하는 대안적인 방법이다. 본 연구에서는 굴운, 방림, 왕성동 지역의 실측된 강우-유출 자료를 이용하여 산림의 유출곡선 변화를 살펴보았다. 연구결과, 산림의 CN값은 HC=1의 등급이 적당하며, 그때의 유출 곡선지수는 AMC-Ⅱ 기준으로 수문학적 토양군 A는 54와 55가 적당한 것으로 나타났다.

지금까지 돌발홍수는 주로 강우의 시공간적인 특성들을 고려한 기후학적 측면에서 관심을 가지고 연구가 진행되어 왔을 뿐 유출의 시각에서 돌발홍수를 평가하기 위한 노력은 매우 미흡하였다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 Bhaskar 등(2000)의 연구를 우리나라에 적용하여 유출수문곡선에 의해 돌발홍수를 설명하고, 다른 홍수사상과 돌발 홍수 사상을 구별하고자 하는데 있다. 즉, 유출수문곡선의 특성을 이용해 홍수사상에 대한 돌발홍수지수(flash flood

본 연구는 하천에서 호우의 발생에 따라 하천 유출수문곡선을 예측코자 블랙박스모형의 신경망이론을 적용하여 수문학적인 문제를 규명하고자 하였다. 이를 위해 신경망 이론 중 Levenverg-Marquardt 방법에 의한 오차역전파 알고리즘과 Radial Basis Function Network(RBFN)를 이용하여 IHP 대표유역인 보청청유역에 수문곡선을 적용하여 선행유출량 예측과 미학습 유역의 적용성을 검토하였다. 그 결과 복잡하고 비선형적인 수문계의 강

신경회로망은 어떤 사상에 대한 인과관계를 연상기억능력을 통하여 인식할 수 있는 기능을 가지고 있을 뿐 아니라 비선형현상에 대한 적응능력이 뛰어나 수문계의 강우-유출 현상에 대한 적용가능성은 많으나 이를 수문학적으로 검증하는데는 아직 검토단계라 할 수 있으며 적용에 따른 방법론에 대한 연구가 필요하다 할 수있다. 본 연구에서는 하천유역에서 호우의 발생에 따른 하천의 홍수유출수문곡선을 모의하기 위한 블랙박스모형으로서 신경회로망이론의 적용에 따른 문제를 수문