[논문]크리깅 기법을 이용한 낙동강 유역 홍수강우의 공간해석 연구

윤강훈; 서봉철; 신현석

doi:10.3741/jkwra.2004.37.3.233

크리깅 기법을 이용한 낙동강 유역 홍수강우의 공간해석 연구
Spatial Analysis of Flood Rainfall Based on Kriging Technique in Nakdong River Basin 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.37 no.3, 2004년, pp.233 - 240

윤강훈 (한국건설기술연구원 수자원연구부) , 서봉철 (한국건설기술연구원 수자원연구부) , 신현석 (부산대학교 토목공학과)

초록
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수자원 분야에서 대부분의 수문해석은 강우자료의 수집 및 분석으로부터 시작되며, 지점 강우량으로부터의 면적 평균강우량 추정 및 결측치에 대한 자료보완 기법은 여러 가지가 있다. 이러한 강우분석 기법으로 기존에 사용되어온 티센법 및 RDS법은 전통적인 자료보완 기법으로 매개변수의 특성이 관측소간 거리에만 의존하며, 공간적인 연속성을 가질 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 전통 기법들의 단점을 보완하고 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기 위하여 크리깅 기법을 낙동강 유역의 강우해석에 적용하였다. 공간상관 및 반분산 분석으로 낙동강 유역 강우의 지역적인 통계특성을 파악하였으며, 낙동강 유역 격자시스템에 대한 크리깅 분석을 통하여 공간격자 강우량 및 소유역별 평균강우량을 산정하였다. 또한, 크리깅 기법의 공간추정 오차 분석으로 시강우량에 대한 격자별 내삽오차 및 소유역별 평균오차를 제시하여 낙동강 유역의 강우관측 취약지역을 파악할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Most of hydrological analyses in the field of water resources are launched by gathering and analyzing rainfall data. Several methods have been developed to estimate areal rainfall from point rainfall data and to fill missing or ungaged data. Thiessen and Reciprocal Distance Squared(RDS) methods whose parameters are only dependent on inter-station distance are classical work in hydrology, but these techniques do not provide a continuous representation of the hydrologic process involved. In this study, kriging technique was applied to rainfall analysis in Nakdong river basin in order to complement the defects of these classical methods and to reflect spatial characteristics of regional rainfall. After spatial correlation and semi-variogram analyses were performed to perceive regional rainfall property, kriging analysis was performed to interpolate rainfall data for each grid Thus, these procedures were enable to estimate average rainfall of subbasins. In addition, poor region of rainfall observation was analyzed by spatial interpolation error for each grid and mean error for each subbasin.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

해석에 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존홍수예경보에서 사용되어온 RDS 및 티센의 전통적인 강우 분석 기법보다는 지형통계학(geostatistics)을 이용한 공간강우 분석기법을 적용하여 홍수기 낙동강 유역의 공간강우 특성 및 분포에 관하여 해석하고자 하였다. 공간강우량 분석기법으로는 유역 내 강우의 공간적인 통계특성을 반영한 공간함수를 매개변수로 공간 강우량 추정 오차까지 정량적으로 제시할 수 있는 크리깅기법을 사용하였으며, 이 기법을 500m 격자기반의 유역 시스템에 적용하였다.
본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 크리깅을 이용한 공간강우 분석기법 및 유역평균강우량 산정기법을제시하였다. 낙동강 유역은 우리나라 제2의 하천유역으로 유역면적이 23, 817 km², 유로연장이 521.
본 연구에서는 낙동강 유역의 공간강우 분포 특성 및 유역 공간강우량을 산정하기 위하여 다양한 분야에서 적용되어 그 우수성이 증명된 바 있는 지형통계학적 (geostatistical) 공간분석 기법 중 크리깅 기법을 사용하였으며, 이를 이용한 강우량 결측치 보완 및 유역 평균 강우량 산정기법을 제시하였다. 또한, 크리깅 기법은 공간내삽에 따른 오차를 제공할 수 있으므로, 현 강우관측망의 효율성을 판단할 수 있는 기준을 마련하였다.

제안 방법

(1) 낙동강 유역의 106개 T/M 우량관측소에 대한 공간상관 및 반분산 분석을 실시하여 대표 공간상관도 및 반분산도를 결정하였다. 대표 공간상관도로부터 관측소간의 상관성에 의해 공간내삽 유의 거리를 30km로 정의하였고, 이때 강우량 추정 오차는 대표 반분산도로부터 약 2.
(2) 낙동강 유역 전체를 500m의 격자를 기반으로 하는 공간시스템을 구성하였으며, 이에 대하여 공간 강우량을 산정하기 위해 대표 공간상관도 및반분산도로부터 크리깅 기법을 적용하였다. 크리깅 기법을 통해 그림 8과 같이 격자별 공간 강우량의 산정 및 등우선도를 작성할 수 있었으며, 격자 강우량 값을 소유역 단위로 재산정하여 그림 10과 같이 유역평균 강우량을 산정할 수 있었다.
본 연구에서는 기존홍수예경보에서 사용되어온 RDS 및 티센의 전통적인 강우 분석 기법보다는 지형통계학(geostatistics)을 이용한 공간강우 분석기법을 적용하여 홍수기 낙동강 유역의 공간강우 특성 및 분포에 관하여 해석하고자 하였다. 공간강우량 분석기법으로는 유역 내 강우의 공간적인 통계특성을 반영한 공간함수를 매개변수로 공간 강우량 추정 오차까지 정량적으로 제시할 수 있는 크리깅기법을 사용하였으며, 이 기법을 500m 격자기반의 유역 시스템에 적용하였다. 적용 결과를 요약하면 다음과 같다.
또한, 수계 내의 지역적인 강우특성을 파악하기 위하여 그림 2의 4개 대유역별로 각 공간상관함수 및 반분산도를 결정하였다. 그 후, 그림 3에서와 같이 대표 공간상관도 및 반 분산도의 선정 결과로부터 크리깅 기법의 매개변수를 결정하고, 500 m 간격으로 구성한 낙동강 유역 격자 시스템에 대하여 크리깅 분석을 수행하여 격자기반 공간강우량 및 추정오차 등을 산정하였다.
우선, 전체유역을 통계적 강우특성이 동질한 하나의 권역으로 가정하고, 공간상관 및 반분산분석을 실시하여 낙동강 유역 전체를 대표하는 공간함수의 유형 및 매개변수를 산정하였다. 또한, 수계 내의 지역적인 강우특성을 파악하기 위하여 그림 2의 4개 대유역별로 각 공간상관함수 및 반분산도를 결정하였다. 그 후, 그림 3에서와 같이 대표 공간상관도 및 반 분산도의 선정 결과로부터 크리깅 기법의 매개변수를 결정하고, 500 m 간격으로 구성한 낙동강 유역 격자 시스템에 대하여 크리깅 분석을 수행하여 격자기반 공간강우량 및 추정오차 등을 산정하였다.
본 연구를 통하여 홍수시 단기 강우의 공간적인 상관관계를 지형통계학을 사용하여 분석하였으며, 이를이용하여 현 홍수예경보 상의 단기 강우 결측보완 및유역평균 강우량 산정기법을 제안하였다. 이는 공간 강우의 분석이 흥수관리에 가장 중요한 인자인 점에서 전통적인 개략 기법보다는 통계학적으로 유의한 강우의해석 모듈을 제시하였다는 점에서 가치가 있을 것이다.
앞에서 선정한 자료를 사용하여 그림 3의 절차에 따라 낙동강 유역의 공간적 강우특성, 즉 강우 관측소 간 거리에 따른 강우량의 상관성 및 공간강우량 추정오차를 분석하였다. 우선, 전체유역을 통계적 강우특성이 동질한 하나의 권역으로 가정하고, 공간상관 및 반분산분석을 실시하여 낙동강 유역 전체를 대표하는 공간함수의 유형 및 매개변수를 산정하였다.
분석하였다. 우선, 전체유역을 통계적 강우특성이 동질한 하나의 권역으로 가정하고, 공간상관 및 반분산분석을 실시하여 낙동강 유역 전체를 대표하는 공간함수의 유형 및 매개변수를 산정하였다. 또한, 수계 내의 지역적인 강우특성을 파악하기 위하여 그림 2의 4개 대유역별로 각 공간상관함수 및 반분산도를 결정하였다.
하지만, 우량관측소의 설치년도가 관측소마다 상이하여수집한 모든 연한의 자료를 사용하여 분석하기에는 자료의 일관성이 부족하므로, 현재의 T/M 강우관측망 시스템과 동일하게 운영되기 시작한 1997년 이후의 시우량 자료만을 선정하여 공간강우의 분석에 필요한 공간함수의 매개변수를 결정하였다.

대상 데이터

공간강우 분석을 위한 적용자료는 1987 〜2000년까지그림 1의 106개 T/M 우량관측소에 대한 강우량 자료를낙동강홍수통제소 수문자료 DB로부터 수집하였다. 하지만, 우량관측소의 설치년도가 관측소마다 상이하여수집한 모든 연한의 자료를 사용하여 분석하기에는 자료의 일관성이 부족하므로, 현재의 T/M 강우관측망 시스템과 동일하게 운영되기 시작한 1997년 이후의 시우량 자료만을 선정하여 공간강우의 분석에 필요한 공간함수의 매개변수를 결정하였다.

이론/모형

반분산을 이용한 최적보간 기법을 크리깅 기법이라고 하며 공간현상에 대한 공간적인 변동성을 표현하기 위해 반분산을 이용한다. 크리깅 기법은 공간현상이 등방성의 반분산을 가지며 공간현상의 평균 및 분산도 공간적으로 균일하다는 가정을 포함한다.

성능/효과

2mm 임을 알 수 있었다. 대유역별 특징을 보면 공간상관도는 모두 exponential형이었으나 반분산도는 대유역 1, 3이 monomial형, 대유역 2 및 대유역 4가 spherical형으로 대유역 2는 관측소간 거리가 약 60km, 대유역 4는 약 40km 이상이 되면 거리에 관계없이 강우량 추정오차가 일정한 "sill"이 나타나므로, 그 이상의 거리에 대한 강우량 추정은 의미가 없음을 알 수 있다.
표 1 및 그림 6 ~ 그림 7과 같다. 대표 공간상관도 및 반분산도는 각각 exponential 형과 monomial 형이었으며, exponential형의 대표 공간상관도는 관측소간거리 30km에서 0.51 의 상관성을 가지고, monomiaT형의대표 반분산도를 통해서는 거리 30 km에서 강우량 추정오차의 범위가 약 2.2mm 임을 알 수 있었다. 대유역별 특징을 보면 공간상관도는 모두 exponential형이었으나 반분산도는 대유역 1, 3이 monomial형, 대유역 2 및 대유역 4가 spherical형으로 대유역 2는 관측소간 거리가 약 60km, 대유역 4는 약 40km 이상이 되면 거리에 관계없이 강우량 추정오차가 일정한 "sill"이 나타나므로, 그 이상의 거리에 대한 강우량 추정은 의미가 없음을 알 수 있다.
및 반분산도를 결정하였다. 대표 공간상관도로부터 관측소간의 상관성에 의해 공간내삽 유의 거리를 30km로 정의하였고, 이때 강우량 추정 오차는 대표 반분산도로부터 약 2.2 mm 정도임을 알 수 있었다. 이는 낙동강 유역 내에서 약 30km 정도 떨어진 관측소들간의 시강우량 표준편차 값이 약 2.
이는 강우지점의 공간적인 통계특성을 고려하지않은 단순 지배면적 평균법으로 알려진 기존 티센법의 단점을 보완할 수 있으며, 공간 강우량 추정시 그 오차를 제공할 수도 있다. 또한, 본 연구에서의 크리깅 시스템은 격자를 기본단위로 구성하였으므로, 지점 강우량의 결측보완에도 사용할수 있어, 현 홍수예경보의 결측보완 및 평균강우량 산정 시스템이 RDS 및 티센법으로 이원화되어 있는 점을 하나의 기법으로 일원화할 수 있다는 데에도 그 의의가 있다.
강우량 산정기법을 제시하였다. 또한, 크리깅 기법은 공간내삽에 따른 오차를 제공할 수 있으므로, 현 강우관측망의 효율성을 판단할 수 있는 기준을 마련하였다.
이를 통하여 유역 내 강우관측의 취약지역을 파악할 수 있으며, 또한 강우량 오차가 가장 큰 지역은 약 3.0mm 정도로 시강우량 오차로는 비교적 큰 값이므로 강우 관측망의 적절한 보완 및 개선이 필요함을 알 수 있었다.

후속연구

이는 공간 강우의 분석이 흥수관리에 가장 중요한 인자인 점에서 전통적인 개략 기법보다는 통계학적으로 유의한 강우의해석 모듈을 제시하였다는 점에서 가치가 있을 것이다. 이는 차후 홍수의 공간적인 불확실성 (uncertainty) 분석및 그를 통해 홍수의 의사결정을 위한 통계적인 자료를제시할 수 있으며, 또한 다양한 홍수 강우의 공간 분석을 통하여, 차후 RS (Remote Sensing) 및 기상레이더를통하여 제공될 수 있는 공간 강우 자료의 해석을 위한기초적인 연구가 될 수 있을 것이다.

참고문헌 (13)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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