한국에서 현재 사용되고 있는 홍수예보모형은 집중형 강우-유출모형을 적용하여 유역의 유출을 계산하고 하도 및 저수지 추적모형 등을 활용하여 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정한다. 따라서 유역내의 다양한 공간적 특성을 고려하지 못한다는 단점이 있다. 또한, 사용되는 강우자료도 지점강우를 활용하기 때문에 공간적인 분포를 자세히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 홍수예보모형에 분포형 모형을 적용하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 GRM모형을 한국 홍수예보시스템에 적용하기 위해 모형의 다양한 해상도에 따른 유역유출의 결과의 차이를 분석하여 최적의 해상도를 결정하고자 한다. 모형의 격자가 너무 조밀한 경우 계산시간이 과다하게 되어 홍 수예보모형에 적용하기에는 적합하지 않다. 너무 성길 경우에도 분포형 모형을 적용하여 공간적인 분포를 파악하고자 하는 목적에 맞지 않게 된다. 본 연구의 결과로 유역유출 예측의 정확성을 만족시키고 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였다. 유출량 예측의 정 확도는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) 값의 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서 도출된 최적해상도 산정 결과는 분포형 유 역유출모형을 홍수예보모형에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 것이다.

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.

홍수예보는 정확성과 신속성, 2가지 조건을 만족해야 한다. 정확성은 홍수주의보 및 경보에 도달하는 시간과 수위를 정확하게 예측하는 정도를 말하며, 신속성은 예보선행시간으로써 홍수예보에 따른 하류지역 주민의 대피에 필요한 시간이라 할 수 있다. 이를 위한 홍수예보 방법으로 기상법, 수위법, 강우-유출법 등 3가지로 구분할 수 있다. 기상법은 강수를 정량적으로 예측하여 홍수 유발량 이상이면 경보를 발령하는 방법이다. 수위법은 상류에 위치한 수위관측소의 수위자료를 이용하여 하류의 수위상황을 예측하는 방법이며, 강우-유출 모형은 현재 4대강 홍수통제소에서 사용되고 있는 방법으로 유효우량산정을 통한 유역유출과 하도유출로 구분하여 홍수위와 도달시간 등을 예측하는 방법이다.본 연구는 영산강수계 홍수예보 지점 중 선암과 남평지점의 수위와 상류지점의 수위자료를 활용하여 인공신경망 모형을 이용한 홍수위 예측모형을 개발하였다. 더불어 홍수예보 업무 중 중요한 부분을 차지하는 홍수위 예측과 관련하여 범용성을 확대하기 위하여 Web환경에서 국가표준수문DB와 연계를 통한 RFFS을 개발하였다. 본 연구의 결과, 통계적 기준과 도식적 평가를 통한 본 연구의 모형은 홍수예보시스템에 대한 보조적 수단으로 활용할 수 있음을 확인시켜 주었으며, 홍수위 예측모형의 다양화를 통한 홍수예보업무의 효율성을 증대하였다는 측면에서 유의미하다고 판단된다. 또한 홍수예보지점을 중소하천까지 확대할 경우 인공신경망 모형을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.