최근 공간적으로 지역적 편차가 심한 형태의 강우가 빈번히 발생하고 있으며, 기존 지점관측방식의 지상우량 관측망으로는 강우의 발생 및 이동을 고려한 공간적인 편차를 정확히 관측하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 강우의 시 공간적인 분포를 고려할 수 있는 레이더 강우를 도시 소유역에 적용하여 유출을 모의 하고자 하였다. 서울시 구로구 일대를 대상지역으로 선정하였으며, AWS (Automatic Weather Station)를 기준으로 소유역을 분할한 후, 지상 강우를 이용하여 레이더 강우자료를 보정하였다. 보정된 레이더 강우를 토대로 소유역별 면적강우량을 산정하였고, 도시배수시스템을 고려할 수 있는 XP-SWMM 모형을 이용하여 유출모의를 실시하였다. 소유역별로 보정된 레이더 강우자료는 지상강우량의 60~95% 수준을 나타내었다. 물론 강우의 양적인 차이로 인해 전체 유출량에 차이가 존재하였으며, 특히, 첨두유출량의 발생시각이 빨라짐을 확인할 수 있었다. 본 연구는 레이더 강우를 도시유출 모형에 활용한 사례로 도심지의 홍수유출 예측을 위한 기술적 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 공간적으로 지역적 편차가 심한 형태의 강우가 빈번히 발생하고 있으며, 기존 지점관측방식의 지상우량 관측망으로는 강우의 발생 및 이동을 고려한 공간적인 편차를 정확히 관측하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 강우의 시 공간적인 분포를 고려할 수 있는 레이더 강우를 도시 소유역에 적용하여 유출을 모의 하고자 하였다. 서울시 구로구 일대를 대상지역으로 선정하였으며, AWS (Automatic Weather Station)를 기준으로 소유역을 분할한 후, 지상 강우를 이용하여 레이더 강우자료를 보정하였다. 보정된 레이더 강우를 토대로 소유역별 면적강우량을 산정하였고, 도시배수시스템을 고려할 수 있는 XP-SWMM 모형을 이용하여 유출모의를 실시하였다. 소유역별로 보정된 레이더 강우자료는 지상강우량의 60~95% 수준을 나타내었다. 물론 강우의 양적인 차이로 인해 전체 유출량에 차이가 존재하였으며, 특히, 첨두유출량의 발생시각이 빨라짐을 확인할 수 있었다. 본 연구는 레이더 강우를 도시유출 모형에 활용한 사례로 도심지의 홍수유출 예측을 위한 기술적 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
In recent, the rainfall is showing different properties in space and time but the ground rain gauge only can observe rainfall at a point. This means the ground rain gauge has the limitations in spatial and temporal resolutions to measure rainfall and so there is a need to utilize radar rainfall whic...
In recent, the rainfall is showing different properties in space and time but the ground rain gauge only can observe rainfall at a point. This means the ground rain gauge has the limitations in spatial and temporal resolutions to measure rainfall and so there is a need to utilize radar rainfall which can consider spatial distribution of rainfall This study tried to apply radar rainfall for runoff simulation on an urban drainage system. The study area is Guro-gu, Seoul and we divided study area into subbasins based on rain gauge network of AWS(Automatic Weather station). Then the radar rainfalls were adjusted using rainfall data of rain gauge stations the areal rainfalls were obtained. The runoffs were simulated by using XP-SWMM model in subbasins of an urban drainage system. As the results, the adjusted radar rainfalls were underestimated in the range of 60 to 95% of rain gauge rainfalls and so the simulated runoffs from the adjusted radar and gauge rainfalls also showed the differences. The runoff peak time from radar rainfall was occurred more fast than that from gauge rainfall.
In recent, the rainfall is showing different properties in space and time but the ground rain gauge only can observe rainfall at a point. This means the ground rain gauge has the limitations in spatial and temporal resolutions to measure rainfall and so there is a need to utilize radar rainfall which can consider spatial distribution of rainfall This study tried to apply radar rainfall for runoff simulation on an urban drainage system. The study area is Guro-gu, Seoul and we divided study area into subbasins based on rain gauge network of AWS(Automatic Weather station). Then the radar rainfalls were adjusted using rainfall data of rain gauge stations the areal rainfalls were obtained. The runoffs were simulated by using XP-SWMM model in subbasins of an urban drainage system. As the results, the adjusted radar rainfalls were underestimated in the range of 60 to 95% of rain gauge rainfalls and so the simulated runoffs from the adjusted radar and gauge rainfalls also showed the differences. The runoff peak time from radar rainfall was occurred more fast than that from gauge rainfall.
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문제 정의
G/R 보정기법을 통해 과소 추정된 레이더 강우의 정확도를 높이고자 하였다. 고척1 및 신도림 배수구역에 대하여 보정계수(f)를 적용한 결과, Thiessen법을 적용했을 때보다 강우의 시공간적 특성과 함께 지상강우의 특성까지 반영할 수 있었으며, 소유역별로 분할된 지상 강우 및 레이더 강우를 이용한 도시 소유역의 유출모의 결과, 레이더보정 강우를 이용한 강우 유출은 지상 강우의 유출양상에 비해 첨두량 및 유출량이 작게 산정되었다.
레이더를 이용한 도시 소유역에 대한 강우-유출분석에 대한 연구는 최근 국외에서 활발히 이루어지고 있으며, 본 논문은 국내 도시 소유역의 레이더자료 적용에 관한 연구의 필요성에 따라 강우의 공간적인 분포를 고려할 수 있는 레이더 강우를 도시 소유역에 적용하여 유출모의를 실시함으로써 기존 도시유출 모형의 적용 가능성을 제시하고자 하였다.
본 연구는 강우의 시공간적인 분포를 고려할 수 있는 레이더 강우를 이용하여 도시유출 모형에 적용 가능한 방법을 제시하고자 하였으며, 도시 소유역에서 레이더 강우에 의한 유출모의 및 적용성을 평가하고자 하였다. 본 연구의 내용을 요약하면 다음과 같다.
본 연구에서는 G/R 기법을 적용하여 기상청에서 제공한 지상관측강우 자료인 AWS 관측자료를 이용하여 강우레이더 자료를 보정하고자 하였으며, 레이더 추정 강우량과 지상관측 강우량 유무의 행렬로 이루어진 강우 분할표를 이용하여 보정계수(f)를 산정하였다. 앞서 2.
제안 방법
유출분석에 있어 강우자료는 매우 중요한 입력자료로 유역의 수문 및 유출분석을 하기 위해서는 유역의 평균 우량 산정이 선행되어야 한다. AWS(Automatic Weather System)을 기준으로 대상지역을 소유역으로 분할하였으며, 보정된 레이더 강우와 지상 강우자료를 이용하여 소유역별 면적강우량을 산정하였다. 강우의 공간적인 분포를 고려할 수 있는 레이더 강우를 이용하여 도시 소유역의 적용 및 유출모의를 하고자 하였으며, 도시유출 모형으로 XP-SWMM 모형을 이용하였다.
: 보정레이더셀 우량을 나타낸다. G/R 기법은 지상강우를 이용한 레이더 강우량 보정방법에 있어서 간단한 계산식을 적용함으로써 보정강우량 생성 처리시간을 단축하는 장점을 가지고 있어 많은 레이더시스템에서 적용하고 있는 방법으로 레이더 추정 강우량의 정확도를 높이고 있으며, 본 연구에서도 G/R 기법을 적용하여 AWS 관측자료를 이용하여 레이더 강우자료를 보정하고 이를 도시유출 모형에 활용하고자 한다.
XP-SWMM을 이용한 도시유출 모의를 위해 Fig. 8과 같이 분구별 관거 하도망을 구축하였으며, 앞서 산정된 소유역별 레이더 강우와 지상 강우를 구분하여 입력자료로 활용하였으며, 앞서 보정한 소유역별 레이더 강우를 적용하여 유출모의를 실시하였다.
5mm/h)를 적용하여 유출모의를 실시하고 실제 발생한 침수상황을 비교하였다. 고척분구, 신도림 분구 모두 실제 침수상황과 근사하게 모의하고 있는 것으로 확인되었으며, 소유역별 레이더 강우를 적용하여 유출모의를 실시하였다.
그러나 레이더강우의 정확도(ACC)는 무강우 관측이 많을 경우 C값에 영향을 많이 받아 적중률이 좋아지는 결과를 보이기 때문에 정확한 추정강우의 적중률을 평가하는데 어려움이 있다(Yoon, 2006). 따라서 보정계수 (f)산정에 있어 H에 해당하는 경우만을 고려하여 레이더 강우를 보정하였으며, AWS의 최소관측 단위(0.5mm)를 고려하여 강우 발생의 기준 단위를 0.5mm로 설정하였다.
관거를 통해 배수되는 유역의 유출량은 유출부에 설치된 펌프장의 유입량으로 산정할 수 있으나, 본 대상유역은 펌프장이 설치되지 않는 지역으로 실측값과 비교하는 것은 불가능하다. 본 연구에서는 2001년 7월 14일~15일에 발생한 기왕 최대 강우(시간당 99.5mm/h)를 적용하여 유출모의를 실시하고 실제 발생한 침수상황을 비교하였다. 고척분구, 신도림 분구 모두 실제 침수상황과 근사하게 모의하고 있는 것으로 확인되었으며, 소유역별 레이더 강우를 적용하여 유출모의를 실시하였다.
3)을 구성하여보면, 고척1과 신도림 배수 분구는 양천과 광명관측소의 지배면적에 포함이 되고 있다. 소유역별 강우 적용을 위해 Fig. 3과 같이(Thiessen망을 기준) 고척_1, 고척_2, 신도림_1, 신도림_2과 같이 4개의 소유역으로 분할하였다.
대상 데이터
대상 호우사상으로 2012년 8월 14일 15:00부터 17일 21:00까지의 기간 동안의 강우자료를 수집하였으며, 레이더 자료를 추출하였다. Fig.
2와 같이 고척 1배수분구와 신도림 배수분구를 대상유역으로 선정하였다. 대상지역은 대상유역 내에 기상관측소 및 AWS가 존재하지 않는 지역으로 강우자료 확보가 용이하지 않는 지역이다. 고척1 배수분구의 유역면적은 132.
본 연구에서는 국토해양부에서 홍수예보 목적으로 사용하고 있는 임진강 강우레이더 관측소의 자료를 이용하였다. 임진강 강우레이더는 2001년에 준공되어 북쪽의 임진강 유역을 관측대상으로 하지만, 북한강 일부 및 한강 유역의 안성천, 안양천, 경안천, 탄천 등의 일부 하천 유역에 대한 관측도 가능하다.
본 연구의 대상지역은 행정구역상 서울시 구로구 고척1동과 신도림동, 구로2동, 구로5동 일원으로 Fig. 2와 같이 고척 1배수분구와 신도림 배수분구를 대상유역으로 선정하였다. 대상지역은 대상유역 내에 기상관측소 및 AWS가 존재하지 않는 지역으로 강우자료 확보가 용이하지 않는 지역이다.
이론/모형
AWS(Automatic Weather System)을 기준으로 대상지역을 소유역으로 분할하였으며, 보정된 레이더 강우와 지상 강우자료를 이용하여 소유역별 면적강우량을 산정하였다. 강우의 공간적인 분포를 고려할 수 있는 레이더 강우를 이용하여 도시 소유역의 적용 및 유출모의를 하고자 하였으며, 도시유출 모형으로 XP-SWMM 모형을 이용하였다. 개락적인 연구 흐름도는 Fig.
G/R 기법은 레이더 연구 초기에 개발된 것으로 레이더 관측영역에 대하여 레이더자료와 지상강우자료간의 비율을 평균하여 곱해주는 방법이며, 정밀 기법은 지상 우량의 정확성과 레이더 우량값의 공간분포특성을 이용하여 레이더 추정 우량값의 정확도를 높이고자하는 Co-Kriging, SOA, 칼만필터(Kalman filter) 등 여러가지 형태로 연구되고 있다(Noh et al, 2012). 본 논문에서는 G/R(MFB) 방법을 이용하여 레이더 강우의 보정을 실시하였으며, G/R 방법에 대해 간단히 살펴보면 다음과 같다.
본 연구에서는 지점에 대한 보정계수의 평균을 적용하는 일반적인 단일 매개변수 우량계 보정기법으로 기본식은 다음과 같다.
XP-SWMM은 주로 도시유역에서 단일호우나 연속호우사상으로 인해 발생하는 지표면 유출 및 지하수 흐름, 관로 시스템 내에서의 흐름을 모의하여 유출량 및 수질의 변화를 분석하는 모형이다. 연구에서 사용된 SWMM은 미 환경보존국(Environmental Protection Agency)의 지원 아래 개발된 개념적 도시 유출(conceptual urban runoff) 모형으로서, 주로도시유역에 대한 배수체계의 설계와 계획에 많이 사용되고 있다(Javaheri, 1998). XP-SWMM 모형은 강우-유출 해석조건에 따라 Runoff 블록, Transport 블록, Extran 블록을 조합하여 부정류 해석을 실시함으로써 기존 모형에서 해석하지 못하였던 수리구조물로 인한 월류, 배수효과, 압력류, 지표면 저류 등의 수리현상 및 관로 내 수질변화 모의를 동시에 수행할 수 있도록 구성되어 있다.
성능/효과
G/R 보정기법을 통해 과소 추정된 레이더 강우의 정확도를 높이고자 하였다. 고척1 및 신도림 배수구역에 대하여 보정계수(f)를 적용한 결과, Thiessen법을 적용했을 때보다 강우의 시공간적 특성과 함께 지상강우의 특성까지 반영할 수 있었으며, 소유역별로 분할된 지상 강우 및 레이더 강우를 이용한 도시 소유역의 유출모의 결과, 레이더보정 강우를 이용한 강우 유출은 지상 강우의 유출양상에 비해 첨두량 및 유출량이 작게 산정되었다.
대상 배수유역에 대하여 Thiessen법과 레이더 강우를 이용하여 면적강우량을 산정한 결과, 강우량의 참값으로 가정하는 지상관측 강우량과 비교하였을 때, 60~95% 수준을 나타내고 있었으며, 소유역별 상관계수는 고척_1은 0.858, 고척_2는 0.765, 신도림_1은 0.844, 신도림_2은 0.770으로 양호한 결과를 얻었음을 알 수 있다.
10에 도시하였다. 레이더보정 강우를 이용한 강우 유출은 지상 강우의 유출양상에 비해 첨두량 및 유출량이 작게 산정되었으며, 고척1분구의 경우, 레이더 강우에 의한 첨두 유출량 발생시간이 지상 강우(광명, ①)에 의한 발생시간보다 20분 정도 늦어졌으며, 신도림 분구의 경우, 지상 강우(양천, ②)에 의한 첨두유출량 발생시간에 비해 30분 가량의 첨두유출량의 발생시각이 빨라졌다. 이는 유출특성이 강우의 이동방향과 유역의 형상에 영향에 의한 것으로 판단된다.
배수구역이 동일한 강우관측소의 영향 하에 있지 않고 여러 강우관측소의 지배면적에 포함된 경우, 레이더 강우는 점강우와 비교하여 시간과 공간에 따라 변화하는 강우의 양상을 측정함에 있어 매우 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
84mm로 산정되었다. 이처럼 본 대상지역과 같이 배수구역이 동일한 강우관측소의 영향 하에 있지 않고, 여러 강우관측소의 지배면적에 포함된 경우, 지상 우량계는 관측지점들 사이의 공간적인 강수의 변동성을 반영하지 못하기 때문에 같은 배수구역 내에서도 지배면적의 영향에 따라 강우량의 차이가 있는 것을 확인할 수 있다(Fig. 6). 따라서 같은 배수구역 내에서도 지배면적 차이로 인해 유역의 유출량 모의나 예측에 있어서도 차이가 존재할 것이며, 대상지역의 유출 모의시 이러한 경향을 반영할 필요가 있다.
후속연구
먼저 유출모의에 앞서 구축된 모형이 대상유역의 유출 특성을 적절하게 모의할 수 있는지에 대한 검증이 필요하다. 관거를 통해 배수되는 유역의 유출량은 유출부에 설치된 펌프장의 유입량으로 산정할 수 있으나, 본 대상유역은 펌프장이 설치되지 않는 지역으로 실측값과 비교하는 것은 불가능하다.
집중호우 등에 의한 도심지 침수 방지 및 대비를 위한 사전예측 능력향상, 정확한 강우 예측을 위하여 강우 레이더의 활용성이 커지고 있는 만큼 본 연구는 집중형 도시유출 모형에서의 레이더 강우의 활용을 위한 기술적 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지상강우자료를 이용한 레이더강우의 보정 기법은 어떻게 구분되는가?
레이더를 이용한 강우관측은 강우의 공간적 변동성을 파악하는데 유리하지만, 레이더 관측 자료로부터 산출되는 강우량의 정확도는 아직 신뢰할만한 수준에 이르지 못하여 지상강우자료를 이용한 보정이 필요한 실정이다. 지상강우자료를 이용한 레이더강우의 보정(adjustment) 기법은 크게 “Gauge to Radar(G/R)비” 기법과 “정밀(sophisticated)"기법으로 구분할 수 있다(Barbosa,1994). G/R 기법은 레이더 연구 초기에 개발된 것으로 레이더 관측영역에 대하여 레이더자료와 지상강우자료간의 비율을 평균하여 곱해주는 방법이며, 정밀 기법은 지상 우량의 정확성과 레이더 우량값의 공간분포특성을 이용하여 레이더 추정 우량값의 정확도를 높이고자하는 Co-Kriging, SOA, 칼만필터(Kalman filter) 등 여러가지 형태로 연구되고 있다(Noh et al, 2012).
G/R 기법이란 무엇인가?
지상강우자료를 이용한 레이더강우의 보정(adjustment) 기법은 크게 “Gauge to Radar(G/R)비” 기법과 “정밀(sophisticated)"기법으로 구분할 수 있다(Barbosa,1994). G/R 기법은 레이더 연구 초기에 개발된 것으로 레이더 관측영역에 대하여 레이더자료와 지상강우자료간의 비율을 평균하여 곱해주는 방법이며, 정밀 기법은 지상 우량의 정확성과 레이더 우량값의 공간분포특성을 이용하여 레이더 추정 우량값의 정확도를 높이고자하는 Co-Kriging, SOA, 칼만필터(Kalman filter) 등 여러가지 형태로 연구되고 있다(Noh et al, 2012). 본 논문에서는 G/R(MFB) 방법을 이용하여 레이더 강우의 보정을 실시하였으며, G/R 방법에 대해 간단히 살펴보면 다음과 같다.
레이더를 이용한 기상관측의 예로 유럽은 무엇을 수행하고 있는가?
반면, 해외에서는 레이더를 이용한 기상관측이 1950년대에 본격적으로 이루어져 1980년대까지 비약적인 기술 발전을 이루었으며, 레이더 선진국이라 할 수 있는 미국은 NEXRAD((Next-Generation Radar) 레이더 네트워크를 이용하여 미국전역을 관측하고, 여기서 산출되는 다양한 자료를 이용한 여러 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 유럽은 유럽기상레이더 네트워크 프로그램인 OPERA(Operational Programme for the Exchange of weather RAdar information)를 운영하면서 기상관측과 수문분야의 레이더 활용에 대한 기술개발에 힘쓰고 있다.
참고문헌 (19)
Ahnert, PR, Krajewski, WF, and Johnson ER (1986). Kalman filter estimation of radar-rainfall field bias, reprints, 23rd Conference on Radar Meteorology, Am. Meter. Soc, Snowmass, CO, pp. JP33-JP37
Bae, DH, Tran, AP, and Yoon, SS (2009). A Method to Evaluate the Radar Rainfall Accuracy for Hydrological Application. Korea Water Resources Association, 42(12), pp. 1039-1052. [Korean Literature]
Bae, YH, Kim. BS, Kim, HS, Seo, BH (2007). Radar Rainfall Adjustment by Kalman-Filter Method and Flood Simulation using two Distributed Models. Proceedings of the 2007 Conference of the Korean Society of Civil Engineers, Korean Society of Civil Engineers, pp. 2040-2045. [Korean Literature]
Barbosa, S (1994). Brief review of radar-raingauge adjustment techniques. Advances in Radar Hydrology, EC, Brussels, pp. 148-169.
Bedient, PB, Hoblit, BC, Gladwell, DC, Vieux, BE (2000). NEXRAD radar for flood prediction in Houston. Journal of Hydrologic Engineering, 5(3), pp. 269-277.
Berne, A, Krajewski WF (2012). Radar for hydrology: Unfulfilled promise or unrecognized potential? Advances in Water Resources, 51(35), pp. 357-366.
Hong. SJ, Kim, BS, Halm, CH (2010). Spatial-Temporal Interpolation of Rainfall Using Rain Gauge and Radar, Journal of the Korean society for geo-spatial information system, 18(3), pp. 37-48. [Korean Literature]
Javaheri, H (1998) Automatic calibration of urban run-off models using global optimization techniques, M.Sc. thesis, McGill University, Montreal, Canada.
Kim, BS, Hong, JB, Kim, HS, and Choi, KH (2007). Combining radar and rain gauge rainfall estimates for flood forecasting using conditional merging method. Korean Society of Civil Engineers, 27(3), pp. 255-265. [Korean Literature]
Kim, KJ, Choi, JH, and Yoo, CS (2008). Synthesis of radar measurements and ground measurements using the Successive Correction Method (SCM). Korea Water Resources Association, 41(7), pp. 681-692. [Korean Literature]
Kim, SJ, Kwon, YS, Lee, KJ, Kim, HS (2010). Radar Rainfall Adjustment by Artificial Neural Network and Runoff Analysis. Journal of Korea Society of Civil Engineers, 30(2B), pp. 159-167. [Korean Literature]
Krajewski, WF (1987). Co-kriging of radar-rainfall and rain gauge data, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 92(D8), pp. 9571-9580.
Ministry of Science and Technology (2004). Water Resources Application of Short-and Long Term Weather Forecasts. [Korean Literature]
Noh, HS, Kang, NR, Kim, BS, Kim, HS (2012). Flood Simulation using Vflo and Radar Rainfall Adjustment Data by Statistical Objective Analysis. Korean Wetlands Society, 14(2), pp. 243-254. [Korean Literature]
Seo, DJ (1998). Real-time estimation of rainfall fields using radar rainfall and rain gage data. Journal of Hydrology, 208(1-2), pp. 25-36.
Vieux, BE, PB. Bedient, E. Mazroi (2005). Real-time urban runoff simulation using radar rainfall and physics-based distributed modeling for site-specific forecasts. 10th International Conference on Urban Drainage.
Villarini, G, Smith, JA, Baeck, ML, Sturdevant-Rees, P, and Krajewski, WF (2010). Radar analyses of extreme rainfall and flooding in urban drainage basins, Journal of Hydrology, 381(3-4), pp. 266.286.
Wilson, JW and Brandes, EA (1979). Radar measurement of rainfall - a summary. American Meteorological Society, 60(9), pp. 1048-1058.
Yoon, SS (2006). Applicability of Radar Rainfall Estimation for Runoff Analysis, Master's Thesis, Sejong university. [Korean Literature]
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