미계측 유역의 홍수량 예측 신뢰도 제고를 위한 관측강우와 예측강우의 적용기법 개발
Development of Observed and Forecasted Rainfall Application Technique to Improve the Reliability of Flood Prediction for Ungaged Watershed
- 주제(키워드) 홍수량 예측 , 미계측 유역 , 국지 예보 모델(LDAPS) , RAR
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 이재응
- 발행년도 2016
- 학위수여년월 2016. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 건설교통공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000021805
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
최근 들어 우리나라는 지구 온난화로 인해 가속화되는 기후 변화로 지역별 기후 변동뿐만 아니라 집중 호우, 홍수, 태풍, 가뭄 등 극한 기상 발생의 규모와 빈도가 커지고 있다. 최근 5년 여름철 (6월, 7월, 8월) 평균기온은 평년기온보다 대부분 높았으며, 여름철 강수량은 지역에 따라 차이가 컸다. 2013년 여름철 전국 강수량은 567.5 로 평년 (723.2 )와 비슷하였으나 7월 장마전선이 주로 중부지방과 북한에 위치하여 중부지방에 강수일수 최고값, 남부지방에 강수일수 최저값을 기록하였다. 이러한 강우의 공간적, 시간적 집중현상으로 인한 피해로 치수의 중요성은 더욱 부각되고 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수기 신속한 홍수 방재를 위한 수문 분석의 정확도 향상을 위해 관측강우와 예측강우의 적용기법을 개발하였다. 본 연구에서는 정확도 높은 수문 분석을 위해 향상된 실시간 기상 자료와 실시간 기상 예보 자료를 이용하여 수문 분석을 진행하였다. 실시간 기상 자료는 레이더의 과소 추정하는 문제를 해결하기 위해 레이더의 반사도를 AWS로 보정한 RAR (RADAR-AWS Rain rate) 자료를 사용하였다. 실시간 기상 예보 자료는 1.5 수평 분해능을 가지며 1시간 간격으로 36시간을 예측하는 등 능력이 우수한 국지 예보 모델 (Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS) 자료를 사용하였다. 기상 자료의 정확도 분석을 위해 미계측 유역을 포함하는 한탄강홍수조절댐 유역을 시험유역으로 선정하여 연구를 수행하였다. 수문 분석을 위한 강우-유출 모형은 K-water에서 개발한 COSFIM 모형을 사용하였으며 저수지 운영 모형은 미공병단에서 개발한 HEC-ResSim 모형을 사용하였다. 관측강우 자료 (Thiessen 가중법, RAR)와 예측강우 자료 (LDAPS)를 COSFIM 수문 모형의 입력 자료로 사용하여 한탄강홍수조절댐의 홍수 유입량 산정 및 비교 분석하였다. 분석 결과 미계측 유역이 80%가 넘는 1번 소유역에서 Thiessen 가중법은 강우의 공간적, 시간적 특성을 반영하는 데 한계가 있어 RAR 자료와 상관성이 낮게 분석되었다. 예측강우 자료는 관측강우 자료보다 과소 추정하였으나 강우의 발생 유무 및 강우 패턴은 잘 나타내었다. RAR 자료를 이용한 저수지 운영 모형 적용 결과 기존 Thiessen 가중법을 사용한 경우보다 높은 상관성 및 정확도를 확보할 수 있었다. 예측 유입량을 사용하여 하류 지점의 선행시간별 홍수량을 검토한 결과 선행시간 12 시간까지 상관성이 0.87 이상으로 높은 상관성을 나타내었다. 관측강우와 예측강우 자료를 추출할 수 있는 프로그램을 개발하여 일반 사용자도 RAR 관측강우 자료와 LDAPS 예측강우 자료에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다. RAR 및 LDAPS 강우 자료는 본 연구를 통해 적용성 및 활용성이 검증되어 향후 저수지 운영에 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
more목차
제1장 서 론 1
1.1 연구 배경 및 목적 1
1.2 연구 동향 4
1.2.1 레이더 자료의 수자원분야 활용 4
1.2.2 기상 예보 자료의 수자원분야 활용 6
1.3 연구내용 8
제2장 기본 이론 11
2.1 레이더 강우 추정 11
2.1.1 레이더 관측 원리 11
2.1.2 레이더 강우량 산출 12
2.1.3 레이더 영상 종류 13
2.1.4 RADAR-AWS Rain rate (RAR) 17
2.2 수치예보 자료 20
2.2.1 전지구 예보모델 (GDAPS) 24
2.2.2 지역 예보모델 (RDAPS) 25
2.2.3 국지 예보모델 (LDAPS) 25
제3장 대상 유역 및 호우사상 26
3.1 대상 유역 27
3.2 호우사상 31
3.2.1 Case Ⅰ (2012.08.14. 18:00 ~ 08.15. 21:00) 33
3.2.2 Case Ⅱ (2012.08.18. 21:00 ~ 08.20. 09:00) 35
3.2.3 Case Ⅲ (2013.07.13. 21:00 ~ 07.15. 19:00) 36
3.2.4 Case Ⅳ (2015.07.23. 15:00 ~ 07.24. 15:00) 37
3.2.5 Case Ⅴ (2015.07.25. 00:00 ~ 07.26. 00:00) 38
3.3 유역 평균 강우량 39
3.3.1 Thiessen 유역 평균 강우량 39
3.3.2 RAR 유역 평균 강우량 46
3.3.3 LDAPS 유역 평균 예측 강우량 53
3.4 자료별 유역 평균 강우량 비교 59
3.4.1 유역 평균 강우량 비교 결과 - Case Ⅰ 61
3.4.2 유역 평균 강우량 비교 결과 - Case Ⅱ 64
3.4.3 유역 평균 강우량 비교 결과 - Case Ⅲ 67
3.4.4 유역 평균 강우량 비교 결과 - Case Ⅳ 70
3.4.5 유역 평균 강우량 비교 결과 - Case Ⅴ 73
제4장 홍수 유입량 산정 76
4.1 홍수 유입량 산정 78
4.1.1 관측강우의 홍수 유입량 78
4.1.2 예측강우의 홍수 유입량 81
4.2 자료별 홍수 유입량 비교 83
4.2.1 홍수 유입량 비교 84
4.2.2 홍수 예측 유입량 비교 89
제5장 저수지 모의 운영 및 홍수량 평가 96
5.1 저수지 운영 모형 구축 98
5.1.1 유역 설정 99
5.1.2 유역 구축 100
5.2 홍수량 추정 108
5.2.1 관측 자료를 활용한 홍수량 추정 109
5.2.2 예측 자료를 활용한 홍수량 추정 111
5.3 홍수량 평가 114
5.3.1 관측 자료를 활용한 홍수량 추정 평가 114
5.3.2 예측 자료를 활용한 홍수량 추정 평가 119
제6장 결 론 126
참고문헌 129
Abstract 136
부록 138
