본 연구에서는 합천댐, 회천 유역에 대하여 비슬산 이중편파 레이더를 이용하여 유역평균강우량을 각각 추정하여 지상 우량계의 강우량과 비교한 후 분포형 유출모형인 Vflo 모형을 사용하여 유출을 모의하였다. 유역평균 강우량 분석 결과 이중편파 레이더 변수를 사용한 결과 첨두우량 및 전체 강우량 값이 지상우량계 값과 근접하게 산정되었고, Vflo 분포형 모형을 사용한 유출모의 분석 결과 또한 이중편파 레이더 변수를 사용한 유출모의가 실제 유출량에 근접하였다. 이는 이중편파 레이더를 사용한 강우추정 및 유출모의가 기존의 수평반사도만을 사용한 단일편파 레이더보다 정확성을 높일 수 있는 방법이라고 판단된다.

최근 기후변화에 의한 기상이변이 발생하고 국지적 집중호우로 인한 홍수피해가 심각하게 증가하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 방법으로 정확한 홍수유출량 예측을 통한 홍수예경보 구축이 필요시 된다. 정확한 홍수유출량 예측을 위해 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 정확한 홍수유출량을 산정하기 위한 강우-유출모형을 이용한 입력자료의 해상도에 따른 불확실성을 감소시키기 위해 강우격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였다. 분포형 강우-유출 모형인 GRM 모형을 이용하여 내성천 및 감천 유역을 대상으로 이벤트를 산정하여 홍수유출 모의 및 검증을 실시하였다. GRM 모형 구성을 위한 입력자료(강우, DEM, 토지이용도, 토양도)의 해상도 격자크기는 500m 격자크기를 기본으로 각각 1 km, 2 km, 5 km, 10 km, 12 km 격자크기의 지형자료를 사용하여 유출모의를 실시하고 유출량 변화를 모의하였다. 입력자료별 모의결과로 DEM의 분석결과는 모든 시험유역에서 공통적으로 DEM의 격자크기가 증가할수록 첨두유량과 총유출량이 일정하게 감소하는 경향을 나타내고 있다. 나머지 입력자료로 토지이용 및 토양도에 격자크기에 따른 모의결과는 DEM과는 상반되게 일정한 경향성을 나타나지 않는 것으로 분석되었다. 특히 일정한 경향성이 나타나는 DEM의 분석결과는 DEM의 격자크기가 증가할수록 수평거리가 증가하여 경사도는 감소하는 특징으로 인해 나타나는 결과인 것으로 판단된다.

강우가 지표면에 강하하여 일부는 지표를 따라 유출되고 나머지는 손실이 된다. 손실 중에는 일부는 증발이 되고 일부는 토양으로 침투가 된다. 이러한 수문사상의 변화를 분석하기 위해서는 유역의 토양 및 토지이용상태를 내포하고 있는 GIS정보를 입력하는 것 뿐 만아니라 토양의 함유수분에 따른 선행강우를 고려하여야 한다. 토양의 함유수분은 선행강우에 의해 유역의 토양이 포화됨으로써 강우-유출 분석에 영향을 미친다.

강우관측소 설치의 다양한 목적 중 면적평균강우량의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 아울러 산지효과를 파악하기 위해서는 강우관측소의 고도별 설치밀도 파악이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 강우관측소의 공간적 분포특성과 강우관측소의 고도별 특성을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리를 이용하여 2개의 목적함수를 통합하였다. 강우관측소의 공간적 특성은 최근린지수를 이용하여 정량화하였으며, 관측소의 고도별 설치밀도의 특성은 변동계수를 이용하여 평가하였다. 이를 4대강 유역에 대해 적용하여 유역별 강우관측망을 평가 및 비교하였다.

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 용담댐 상류, 천천 시험유역을 대상으로 분포형 수문모형을 이용하여 강우의 공간분포 특성에 의한 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 분석하고, 유출 및 유사량 모의결과에 미치는 영향을 분석하였다. 일반적으로 강우의 공간적 분포를 묘사하기 위해 사용되는 지점 강우 내삽기법(Thiessen Polygon: TP, Inverse Distance Weighting: IDW, Kriging) 및 레이더 강우 합성기법(Gauge-Radar ratio: GR, Conditional Merging: CM)을 이용하여 태풍으로 인한 3개의 집중호우 사상기간동안의 강우장을 생성한 후 각 기법들에 의해 생성된 강우장의 양적, 공간적 특성을 평가하였다. 또한, 각 기법별로 생성된 공간분포형 강우를 분포형 수문모형에 적용하여 강우의 공간분포에 따른 유역에서의 강우-유사-유출 분석 및 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 비교·분석하였다. 그 결과, 지상 우량계를 이용한 내삽기법의 경우 유사한 우량주상도 및 수문응답을 나타내었으며, 원시 레이더 자료 및 GR기법에 의한 결과는 각각 과소, 과대산정된 반면 CM기법은 레이더 강우의 공간적 특성을 유지하면서 양적으로도 개선된 결과를 보여주었다. 또한 양적으로 유사한 강우장임에도 불구하고, 각 기법에 의한 강우장의 공간적 특성으로 인하여 대상유역내 침식 및 퇴적양상은 매우 상이하게 나타났다.

본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR (minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위 기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.

최근 다양한 기후변동성으로 인해 전세계적으로 극한호우사상이 동시다발적으로 일어나고 있다. 우리나라의 극한호우사상은 주로 여름철 태풍으로 인한 호우와 국지성 집중호우에 의해서 발생한다. 극한호우사상에 대한 적절한 확률강우량을 추정하기 위해서, 본 연구에서는 연최대치일강우를 태풍으로 인한 강우와 집중호우로 인한 강우로 구분하여 확률적 거동을 고려하였다. 일반적인 강우빈도해석법은 연최대치강우가 단일 모집단을 이룬다고 가정하여 단일 분포함수를 적용하여 확률강우량을 추정하는 반면, 본 연구에서는 연최대치강우를 구성하는 두 가지 호우의 통계적 특성을 수문빈도해석에서 고려하기 위해, 혼합 분포함수를 적용하였다. 비교적 긴 관측강우자료를 보유한 15개 지점을 선정하여, 일강우량에 대한 확률강우량을 산정하고 비교분석을 실시하였다. 혼합 검벨분포모형에 의한 확률강우량은 단일 검벨분포함수를 적용한 확률강우량과 비교하여 지역에 따라 증감이 나타났으며, 이러한 결과는 홍수방어시스템의 계획 및 설계에서 유용한 정보를 제공할 것이다.

강우관측소로부터 수집된 강우량 자료는 강우-유출 해석모형, 다양한 재해 예경보 시스템(disaster forecasting and warning system)등의 입력자료로 이용된다. 현재 여러 관할기관(the competent authorities?)에서는 악기상의 감시(Monitoring of severe weather), 홍수 예경보(flood forecasting and warning system), 다목적댐(multipurpose dam)의 관리 및 운영을 목적으로 강우관측소를 설치 운영중에 있다. 강우관측망을 평가하는 기법들로는 엔트로피 이론, 주성분회귀분석(principle component regression anlysis), 상관성 분석(correlation analysis), 평균제곱근오차 분석(RMSE analysis) 등이 있으며, 주로 엔트로피 이론에 의해 평가되고 있다. 그러나 엔트로피 이론을 통한 강우관측망 평가는 정보전달량(total information)의 크기만을 이용하여 강우관측망을 평가하는 방법으로, 단순히 관측자료의 특성만이 고려되는 한계가 있다. 그러나 경우에 따라 중요한 관측소가 단지 정보전달량이 작다는 이유로 최적 관측망에서 배제(exclusion) 될 가능성이 있다. 관측소 설치의 다양한 목적 중 면적평균강우량(area average rainfall)의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등(uniform)하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 따라서 관측자료의 특성과 면적평균강우량을 산정을 위한 공간적 특성이 동시에 반영된 경우가 최적의 관측망이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 낙동강 임하댐 유역을 대상으로 엔트로피 이론(혼합분포 적용, mixed distribution)과 관측소의 공간적 분포를 동시에 고려하여 강우관측망을 평가하였다. 혼합분포를 이용하는 강우관측망 평가는 연속분포(continuous distribution)를 이용하는 경우 비해 강우의 시공간적 간헐성(rainfall intermittency in time and space)을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 아울러 강우관측소(raingauge station)의 공간적 분포 특성(spatial distribution characteristics)은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화(quantification)할 수 있으며, 최근린 지수는 임의의 점에 가장 가까운 인접 점들 간의 거리 특성을 이용하는 방법으로 점의 분포를 보다 지리적(geographically)으로 파악할 수 있다. 최근린 지수를 이용하여 강우관측소의 공간적 특성을 파악한 후, 이를 바탕으로 강우관측소의 등급을 결정하였다. 엔트로피의 최대 정보전달량(maximum amount of total information of entropy) 및 강우관측소의 공간적 특성(spatial characteristics)을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리(euclidean distance)를 이용하여 2개의 목적함수(objective functions)를 통합하였으며, 이를 MOGA(Multi Objective Genetic Algorithm)를 이용하여 최적관측망(optimal raingauge network)을 선정하였다. 그 결과 MOGA를 이용하여 관측망을 평가한 경우, 엔트로피 이론만을 적용했을 때보다 선정된 최적관측소가 보다 공간적으로 분산됨을(dispersed) 확인하였다. 이는 강우관측소의 공간적 분포와 자료의 특성이 동시에 반영된 결과이다.

수공구조물의 설계기준인 확률강우량은 정상성(stationary)라는 가정 아래 산정되어 적용되고 있다. 하지만 기후변화의 영향으로 우리나라에서 평균 강수량이 증가하는 모습을 보이고 있으며, 최근 일어난 국지성 호우는 설계빈도를 크게 벗어나면서 도심지역의 침수를 발생시키고 있다. 본 연구에서는 최근에 관측되는 강우량의 경향성을 반영하기 위하여 GEV 모수의 비선형성을 고려한 비정상성 강우빈도해석법을 제안하고 이를 관측강우량을 이용하여 적용성을 검토하였다. 30년 이상의 지점 일강우량을 보유한 관측지점을 이용하여 행정구역별 일강우량을 산정하고 연최대일강우량 자료를 구축한 뒤, Mann-Kendall Test와 Regression Test를 통하여 경향성을 가진 24개 지역을 선정하였다. 경향성을 가지고 있는 지역을 대상으로 이동평균방법을 이용하여 강우량의 평균, 분산, 왜곡도를 산정하였으며, GEV 확률분포함수의 모수를 추정하여 이들의 상관성을 파악하였다. 이를 바탕으로 비선형 회귀모형을 이용하여 GEV 함수의 모수를 추정하였으며, 이를 바탕으로 행정구역의 확률강우량을 산정하였다. 이러한 결과는 최근 도입된 행정구역별 방재성능목표 강우량 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.

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.

The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.

Bootstrap methods is the computer-based resampling method that estimates the standard errors and confidence intervals of summary statistics using the plug-in principle for assessing the accuracy or uncertainty of statistical estimates, and the BCa method among the Bootstrap methods is known much superior to other Bootstrap methods in respect of the standards of statistical validation. Therefore this study suggests the method of the representation and treatment of uncertainty in flood risk assessment and water resources planning from the construction and application of rainfall frequency analysis model considersing the uncertainty based on the nonparametric BCa method among the Bootstrap methods for the assessement of the estimation of probability rainfall and the effect of uncertainty considering the uncertainty of the parameter estimation of probability in the rainfall frequency analysis that is the most fundamental in flood risk assessement and water resources planning.

본 연구에서는 강원도의 지역인자를 이용하여 지점 강우량과 면적 강우량의 관계를 파악하였다. 강원도는 면적의 대부분이 산지로 형성된 산악지형이며 태백산맥 동쪽 (영동지방)은 경사가 급하여 해안평야의 발달이 취약하고, 태백산맥 서쪽 (영서지방)은 경사가 완만하여 남 북한강의 대하천이 발달하고 곳곳에 산지가 분포되어 있는 복잡한 지형이다. 강원도 지역의 확률강우량 공간분포를 산정하기 위하여 강원도 인근의 기상관측소 66개소의 자료를 이용하였으며, 강우의 공간

본 연구에서는 1961∼2010년 사이의 서울 지점 연 최대치 독립 호우사상들을 대상으로 실제 호우사상에서 나타난 강우 시간분포의 특성들을 살펴보고자 한다. 먼저, 각각의 호우사상들에 대한 시간분포 특성을 정량화하기 위해 베타분포(beta distribution)를 이용하여 강우의 시간적인 변동 특성을 이론적으로 모형화하였다. 또한 이론적으로 모형화된 호우사상의 특성들로부터 연 최대치 독립 호우사상들의 대표 호우사상을 결정하고, 강우 시간분포 특성을 검토하였다. 이를 근거로 본 연구에서는 베타분포를 이용한 강우 시간분포 모형을 제안하였으며 이와 관련된 방법론을 제시하였다.

The purpose of this research is to understand the change of runoff characteristics by estimated spatial rainfall. Therefore, this paper largely composed of two parts. First, we compared the simulated result according to estimation method, ID(Inverse Distance Method, ID2(Inverse Square Distance Method), and Kr(General Covariance Kriging Method), after letting miss rainfall data to the observed data. Second, we reviewed the runoff characteristics of the distributed runoff model according to the estimated spatial rainfall. On the basis of Yuseong water level station, we select the target basin as Gabchun watershed. We assumed 1 point or 2 point of the 6 rainfall gauge stations in watershed were missed. We applied the spatial rainfall distributed by Kr to Hy-GIS GRM, distributed runoff model. When 1 point rainfall data is missed, Kr is superior to others in point rainfall estimation and runoff estimation of Hy-GIS GRM. However, in case rainfall data of 2 points is missed, all of three methods did not give suitable result for them. In conclusion, Kr showed better applicability than other estimated methods if rainfall’s data less than 2 points is missed.

본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모

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

지금까지 분포형 모형은 개념적 모형에 비해 운동역학적인 이론에 근거하여 물의 흐름을 수치해석으로 추적해 나가기 때문에 많은 컴퓨터 메모리용량이 요구되고 계산수행시간이 상대적으로 오래 걸리는 단점이 있었다. 그래서 분포형모형의 적용은 주로 소유역에 국한되어 적용되어왔으며, 대유역에 적용하기 위해서는 격자의 해상도를 낮추거나 소유역 적용과 동일한 해상도에서는 계산 시간이 많이 소요되어 실무적용을 어렵게 하는 요인이 되어왔다. 이에 대해 본 연구에서는 MPI

하천의 유량 측정은 대부분 홍수 예보지역, 댐 상류지역, 대하천 및 유역내 주요 지점을 위주로 수행되고 있으며, 이에 따라서 중소하천과 소유역에 대한 유량 산정에 어려움이 있다. 물리적 기반의 분포형 모형에서는 유역의 지형학적 매개 변수를 기반으로 강우-유출 현상을 해석하고 있으며, 특정 지점에 대해서 최적화된 매개변수를 이용하여 유역 내 모든 지점에 대한 유량을 모의할 수 있다. 본 연구에서는 물리적 기반의 분포형 모형인 GRM(Grid based R