[논문]태풍 발생 시 유출량 산정을 위한 개념적 강우-유출 모형의 지역화 연구

장형준; 이호진; 이효상

doi:10.21729/ksds.2019.12.4.63

태풍 발생 시 유출량 산정을 위한 개념적 강우-유출 모형의 지역화 연구
Regionalization of Conceptual Rainfall-Runoff Model to Simulate Runoff Induced by Typhoons 원문보기

한국방재안전학회논문집 = Journal of Korean Society of Disaster and Security, v.12 no.4, 2019년, pp.63 - 72

장형준 (충북대학교 토목공학부) , 이호진 (충북대학교 토목공학부) , 이효상 (충북대학교 토목공학부)

초록
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최근 이상기후로 집중호우 및 태풍 등과 같은 극한홍수사상의 발생으로 인한 인적 및 물적 피해가 과거와 비교하여 증가되고 있다. 이러한 피해를 예방하기 위하여 유역 수문분석이 필요하지만, 미계측 유역에서는 수문분석을 위한 수문 자료의 관측이 비교적 제한적이다. 이에 본 연구에서는 수문 자료가 제한적인 미계측 유역의 태풍사상에 의한 피해에 대비하기 위하여 개념적 강우-유출 모형의 지역화 모형을 개발하였다. 개발된 지역화 모형의 검증을 통하여 유역을 대표하는 모형 매개변수를 산정할 수 있다고 판단하였다. 향후 하천관리 및 수방시설물 설계에 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

There is an increasing demand for catchment runoff estimation to cope with the natural disasters such as typhoon, extreme rainfall. However, the ungauged catchments are common case in practices. This study suggested a rationalization of conceptual rainfall-runoff model for typhoon flood events in Geum river region. And the developed models were validated based on the observed hydrological data. Therefore, developed regionalization models could estimate catchment runoff for Typhoon flood events. It will be used as basic data for the river management for extreme flood conditions.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Study catchments in Geum River basin, South Korea
표 Table 1. Catchment characteristics of 13 catchments in geum river catchments
표 Table 2. The four major typhoons in Geum River basin since 2000
그림 Fig. 2. Schematic description of the PDM
그림 Fig. 3. Calibrated hydrograph of typhoon C3 (Cheongju) catchment
표 Table 3. Calibrated model parameters for four typhoon flood events at C3 (Cheongju)
표 Table 4. Calibration result of NSE for four typhoon flood events at 13 catchments
표 Table 5. The regionalisation model of model parameters of the PDM-2PAR model
그림 Fig. 4. Observed and simulated hydro graphs of typhoon C3 (Cheongju) catchment
표 Table 6. Estimated model parameters by the regionalisation model at C3 (Cheongju) catchment
표 Table 7. Validation result of NSE for four typhoons at C3 (Cheongju) catchment
표 Table 8. Values of the NSE for 52 Flood Events in 13 Catchment

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 개념적 강우-유출 모형 모의 결과와 해당 유역의 수문 및 물리적 유역 특성인자를 바탕으로 미계측 유역에 적용할 수 있는 지역화 모형을 개발하였다. 지역화 모형을 개발하고 적용하기 위한 일반적인 방법은 통계적 방법, 직접적 방법 및 근사적 방법 등이 있다.
본 연구에서는 태풍 발생 시 금강 미계측 유역에서 발생하는 유출량 산정을 위한 강우-유출 모형의 지역화를 수행하였다. 이를 위하여 2000년 이후 발생한 4개 주요태풍에 대하여 금강 13개 유역에 대하여 태풍별 홍수사상을 대상으로 강우-유출모형을 검정하였다.
이는 연구에 활용된 관측 수문자료의 오차 및 태풍에 의한 홍수사상 이전에 발생한 수문학적 현상이 복합적으로 고려되지 못한 점도 있으며, 홍수사상에 의한 유출 과정에 토양 및 기상학적 요인이 영향을 미치는 것으로 생각된다. 이에 본 연구에서는 수문, 토양 및 기상학적 요인의 복합적인 상호작용을 반영하기 위하여 13개 유역의 4개 태풍에 의한 52개 홍수사상 모두를 활용하여 PDM 모형을 검정하였으며, 결과는 다음 Table 4와 같다.

제안 방법

③ 태풍사상별 산정된 검정 매개변수와 금강 13개 유역의 유역 특성인자를 활용하여 PDM-2PAR 모형의 매개변수별 지역화 모형을 개발하고 제시하였다.
이를 바탕으로 개념적 강우-유출 모형 중 PDM-2PAR 모형을 검정하였으며, 모형의 검정 매개변수 결과와 8개 유역 특성인자를 활용하여 매개변수 지역화 모형을 개발하고 제시하였다. 개발된 지역화 모형을 검증하고, 모의 성능의 적합성을 평가하였다. 본 연구의 주요 결론은 다음과 같다.
그러나 직접적 방법과 근사적 방법은 유역의 수문학적 특성과 현장의 여건을 고려해야하는 복잡함이 있다. 따라서 본 연구에서는 통계적 방법으로 선형회귀분석 방법을 적용하여 강우 유출 모형의 지역화 모형을 제시하였다.
또한, 개발된 지역화 모형의 검증과정을 통하여 모의 성능의 적합성을 검토하기 위하여, 13개 연구유역 중 청주 유역을 미계측 유역으로 가정하고, 이를 제외한 나머지 12개 유역의 검정 모형 매개변수 결과 및 유역 특성인자를 바탕으로 적합성을 검토하였다. 지역화 모형과 유역 특성인자를 활용하여 산정한 청주 유역의 PDM 모형 매개변수는 다음 Table 6와 같으며, 이를 청주 유역에서 관측된 4개 태풍에 의한 홍수사상에 적용하여 산정된 검증 NSE 결과 값 및 모의 수문곡선은 다음 Table 7 및 Fig.
이를 위하여 2000년 이후 발생한 4개 주요태풍에 대하여 금강 13개 유역에 대하여 태풍별 홍수사상을 대상으로 강우-유출모형을 검정하였다. 또한, 홍수사상별 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자를 바탕으로 선형회귀분석을 수행하여 매개변수의 지역화 모형을 제시하였다.
본 연구에서는 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자를 활용하여 지역화 모형을 개발하였으며, 개발에는 IBM SPSS 20 프로그램의 다중 선형 회귀분석을 활용하였다. 매개변수별 지역화 모형 개발에 영향을 크게 미치는 유역 특성인자를 분석하고, 지역화 모형 개발에 활용되는 유역 특성인자를 선정하였다. 이를 위하여 다중 선형 회귀분석 방법 중 후진 분석 방법을 활용하였으며, 지역화 모형에 영향이 작은 인자들을 단계적으로 제외시켰다.
본 연구에서 활용한 강우-유출모형은 유역의 복잡한 수문작용을 강우-유출의 간략한 개념화에 바탕을 두고 있으며, 일반적으로 유역의 유효 강우량을 산정하는 토양저류모형(Soil Moisture Accounting)부분과 유역유출을 산정하는 유역추적모형(Routing)부분으로 구성되어 있다. PDM 모형은 Moore(2007)가 유역에 걸쳐 다르게 분포하고 있는 토양저류를 개념화한 토양 저류함수 모형과 병렬 2선형 저류지 유출 모형이 유출 모형으로 적용된다.
선정된 4개 태풍에 대하여 13개 유역 각각에서 수집된 52개 홍수사상을 활용하여 PDM 강우-유출 모형을 검정하였으며,Table 3은 청주 유역(C3)에 대한 모형 검정 매개변수 산정 결과에 대한 예를 나타낸다.
본 연구는 금강 미계측 유역의 태풍사상에 의한 피해에 대비하기 위하여 13개 유역에서 관측된 52개 태풍사상의 수문자료를 수집하였다. 이를 바탕으로 개념적 강우-유출 모형 중 PDM-2PAR 모형을 검정하였으며, 모형의 검정 매개변수 결과와 8개 유역 특성인자를 활용하여 매개변수 지역화 모형을 개발하고 제시하였다. 개발된 지역화 모형을 검증하고, 모의 성능의 적합성을 평가하였다.
본 연구에서는 태풍 발생 시 금강 미계측 유역에서 발생하는 유출량 산정을 위한 강우-유출 모형의 지역화를 수행하였다. 이를 위하여 2000년 이후 발생한 4개 주요태풍에 대하여 금강 13개 유역에 대하여 태풍별 홍수사상을 대상으로 강우-유출모형을 검정하였다. 또한, 홍수사상별 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자를 바탕으로 선형회귀분석을 수행하여 매개변수의 지역화 모형을 제시하였다.
매개변수별 지역화 모형 개발에 영향을 크게 미치는 유역 특성인자를 분석하고, 지역화 모형 개발에 활용되는 유역 특성인자를 선정하였다. 이를 위하여 다중 선형 회귀분석 방법 중 후진 분석 방법을 활용하였으며, 지역화 모형에 영향이 작은 인자들을 단계적으로 제외시켰다. 이때, 제외하는 인자들의 선택 기준을 유의수준이라 하며, 본 연구에서는 유의수준을 0.
국토교통부의 국가수자원관리종합정보시스템을 활용하여, 금강의 13개 수위관측소를 선정하였다. 해당 수위관측 지점의 수위 자료와 수위-유량 관계곡선식을 활용하여 유량을 산정하였으며, 본연구에서는 유량을 유역의 면적[km²]으로 나누어 유출고[mm]로 산정하였다.

대상 데이터

② PDM-2PAR 모형의 검정 모의 성능은 NSE 목적함수를 활용하여 분석하였으며, Monte-Carlo 방법을 적용하여 최적 모형 매개변수를 산정하였다. 검정된 52개 태풍사상 중 검정 NSE 결과 값이 0.4 이상으로 우수한 모의 성능을 나타내는 43개 태풍사상을 지역화 모형 개발에 활용하였다.
1과 같다. 국토교통부의 국가수자원관리종합정보시스템을 활용하여, 금강의 13개 수위관측소를 선정하였다. 해당 수위관측 지점의 수위 자료와 수위-유량 관계곡선식을 활용하여 유량을 산정하였으며, 본연구에서는 유량을 유역의 면적[km²]으로 나누어 유출고[mm]로 산정하였다.
본 연구의 수문자료는 기상청과 국토교통부 자료를 활용하였다. 기상 자료(강우량, 온도, 풍속 등)는 연구유역의 개황 파악 및 수문분석을 위한 기초자료로서, 금강 연구유역 인근에 위치하고 있는 기상청 관할 11개의 기상관측소로부터 수집하였다. 유역의 강우량은 Thiessen 가중법을 적용하여 산정하였으며, 증발산량은 FAO-Penman Monteith 방법을 적용하여 산정하였다.
본 연구는 금강 미계측 유역의 태풍사상에 의한 피해에 대비하기 위하여 13개 유역에서 관측된 52개 태풍사상의 수문자료를 수집하였다. 이를 바탕으로 개념적 강우-유출 모형 중 PDM-2PAR 모형을 검정하였으며, 모형의 검정 매개변수 결과와 8개 유역 특성인자를 활용하여 매개변수 지역화 모형을 개발하고 제시하였다.
선정된 4개 주요태풍의 현황 및 관측기간은 다음 Table 2와 같다. 본 연구에서는 4개 주요태풍에 대하여 13개 유역 각각에서 관측 수문자료를 수집하였으며, 수집된 총 52개 홍수사상은 유역 수문분석에 활용되었다.
금강유역의 기후는 여름에는 고온다습하고, 겨울에는 한랭 건조한 특성을 갖는다(Ministry of Land, Transport and MaritimeAffairs, 2011). 본 연구에서는 금강하구둑, 대청댐과 용담댐의 인위적인 홍수 조절 효과로부터 자유로운 금강 지류의 중소규모 유역을 대상으로 하여 수위관측지점을 바탕으로 연구유역을 선정하였다(Chang et al., 2018). 금강 중소 규모 유역을 대상으로 한 13개의 연구유역은 Fig.
우리나라는 태풍 및 집중호우에 의한 피해를 겪어 왔으며, 특히 2000년 이후 태풍에 의한 피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 소방방재청(2016)에서 제시한 우리나라에 영향을 미친 주요태풍 중 금강유역에 영향을 미친 나리, 덴무, 곤파스 및 볼라벤 4개의 태풍을 금강유역의 2000년 이후 주요태풍으로 선정하고 수문분석에 활용하였다. 선정된 4개 주요태풍의 현황 및 관측기간은 다음 Table 2와 같다.
본 연구의 수문자료는 기상청과 국토교통부 자료를 활용하였다. 기상 자료(강우량, 온도, 풍속 등)는 연구유역의 개황 파악 및 수문분석을 위한 기초자료로서, 금강 연구유역 인근에 위치하고 있는 기상청 관할 11개의 기상관측소로부터 수집하였다.

데이터처리

본 연구에서는 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자를 활용하여 지역화 모형을 개발하였으며, 개발에는 IBM SPSS 20 프로그램의 다중 선형 회귀분석을 활용하였다. 매개변수별 지역화 모형 개발에 영향을 크게 미치는 유역 특성인자를 분석하고, 지역화 모형 개발에 활용되는 유역 특성인자를 선정하였다.
지역화 모형은 각 연구유역의 유역 특성인자와 강우-유출 모형의 모의를 통하여 산정된 검정 모형 매개변수의 통계 분석을 통하여 개발되었다. 통계 분석에는 통계 프로그램인 IBM SPSS(Statistical Package for the Social Science) Statistics 20을 활용하였으며, 다중 선형 회귀분석을 통하여 지역화 모형을 개발하였다.

이론/모형

본 연구에서 활용한 강우-유출모형은 유역의 복잡한 수문작용을 강우-유출의 간략한 개념화에 바탕을 두고 있으며, 일반적으로 유역의 유효 강우량을 산정하는 토양저류모형(Soil Moisture Accounting)부분과 유역유출을 산정하는 유역추적모형(Routing)부분으로 구성되어 있다. PDM 모형은 Moore(2007)가 유역에 걸쳐 다르게 분포하고 있는 토양저류를 개념화한 토양 저류함수 모형과 병렬 2선형 저류지 유출 모형이 유출 모형으로 적용된다. Moore(2007)는 유역 내 저류용량의 편차를 고려하기 위하여 유역에서 공간적 토양저류(soil moisture storage)분포를 Pareto 확률분포로 개념화 하였으며, 토양 수분함유량의 공간적 다양성에 대한 함수식은 식 (1)과 같다.
① 유역 유출량을 산정하기 위하여 PDM-2PAR 모형을 강우-유출 모형으로 적용하였으며, 금강 13개 유역에서 관측된 52개 태풍사상을 바탕으로 PDM-2PAR 모형을 검정하였다.
② PDM-2PAR 모형의 검정 모의 성능은 NSE 목적함수를 활용하여 분석하였으며, Monte-Carlo 방법을 적용하여 최적 모형 매개변수를 산정하였다. 검정된 52개 태풍사상 중 검정 NSE 결과 값이 0.
또한, 모형의 검정을 위하여 사용한 도구는 영국의 임페리얼 칼리지에서 개발한 MCAT(Monte-Carlo Analysis Toolbox)을 적용하였다. MACT은 Monte-Carlo방법을 이용하여 생성되는 매개변수 샘들을 기반으로 하여 최적화된 매개변수를 산정하고, 모형의 모의 성능과 불확실성을 분석하기 위한 사후반응표면, 식별성 측도, 민감도 분석등의 방법이 제공되는 도구이다.
모형의 모의 성능을 객관적인 방법으로 평가하기 위하여 Nash Sutcliffe Efficiency(NSE) 목적함수로 평가하였으며, NSE는 식 (2)와 같은 무차원 목적함수로써 -∞에서 1의 값을 나타내며, 1에 가까울수록 최적값을 나타내고 있다.
기상 자료(강우량, 온도, 풍속 등)는 연구유역의 개황 파악 및 수문분석을 위한 기초자료로서, 금강 연구유역 인근에 위치하고 있는 기상청 관할 11개의 기상관측소로부터 수집하였다. 유역의 강우량은 Thiessen 가중법을 적용하여 산정하였으며, 증발산량은 FAO-Penman Monteith 방법을 적용하여 산정하였다. 활용된 기상관측소의 현황은 Fig.

성능/효과

④ 미계측 유역에 대한 지역화 모형의 성능을 평가하고자 금강 13개 유역을 미계측 유역으로 가정하고 Leave-one-outvalidation 방법을 활용하여 검증을 실시하여, 제시된 지역화 모형이 미계측 유역의 유출량 산정에 비교적 적합함을 확인하였다.
4이상으로 나타나고 있어, 수치적으로 지역화 모형의 성능이 비교적 적합함을 확인할 수 있다. 가장 큰 검증 NSE 결과 값을 보이고 있는 태풍 나리의 경우, 지역화 모형을 활용한 검증 수문곡선은 관측 및 검정 수문곡선과 비교하여 다소 작은 첨두홍수량을 나타내고 있다. 하지만 유출량 증가 및 첨두홍수량 발생 시점 등 수문곡선의 전체적인 개형이 비교적 유사하게 모의되어, 지역화 모형 성능의 적합성을 확인할 수 있다.
청주 유역의 4개 홍수사상에 대한 검증 NSE 결과 값은 검정 결과와 비교하여 0.03~0.67만큼 작은 수치를 보이고 있으나, 태풍 곤파스를 제외한 나머지 3개의 홍수사상에서 검증 NSE 결과 값이 0.4이상으로 나타나고 있어, 수치적으로 지역화 모형의 성능이 비교적 적합함을 확인할 수 있다. 가장 큰 검증 NSE 결과 값을 보이고 있는 태풍 나리의 경우, 지역화 모형을 활용한 검증 수문곡선은 관측 및 검정 수문곡선과 비교하여 다소 작은 첨두홍수량을 나타내고 있다.
가장 큰 검증 NSE 결과 값을 보이고 있는 태풍 나리의 경우, 지역화 모형을 활용한 검증 수문곡선은 관측 및 검정 수문곡선과 비교하여 다소 작은 첨두홍수량을 나타내고 있다. 하지만 유출량 증가 및 첨두홍수량 발생 시점 등 수문곡선의 전체적인 개형이 비교적 유사하게 모의되어, 지역화 모형 성능의 적합성을 확인할 수 있다.또한, 청주유역을 미계측 유역으로 가정하고 지역화 모형의 개발 및 그에 대한 검증을 실시한 것과 같이, 나머지 12개 유역에 대해서도 같은 과정을 반복하였다.

후속연구

본 연구의 결과를 바탕으로 향후 수행될 연구 내용은 다음과 같다. 연구유역을 확대하고, 관측 수문 자료의 수를 늘려, 관측자료에서 발생할 수 있는 불확실성이 고려되고 우수한 결정계수와 유의확률을 가지는 지역화 모형의 개발이 필요하다. 이를 통하여 금강 미계측 유역의 태풍에 따른 유출량을 보다 정확하게 산정하고, 효율적인 하천관리 및 수방시설물 설계가 이루어질 것으로 기대된다.
연구유역을 확대하고, 관측 수문 자료의 수를 늘려, 관측자료에서 발생할 수 있는 불확실성이 고려되고 우수한 결정계수와 유의확률을 가지는 지역화 모형의 개발이 필요하다. 이를 통하여 금강 미계측 유역의 태풍에 따른 유출량을 보다 정확하게 산정하고, 효율적인 하천관리 및 수방시설물 설계가 이루어질 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	수문자료 계측이 중요시 되는 이유는 무엇인가?	충청북도에서만 5명이 사망하였으며, 2,539명의 이재민이 발생하는 등의 인명피해가 발생하였다. 이러한 태풍 및 극한홍수사상에 따른 피해를 예방하기 위하여 정확한 유역 수문분석이 필요하며, 이를 위하여 수문자료의계측이 필수적이다. 우리나라는 기상 및 수위관측소의 수를 늘리는 등 수문자료 계측에 많은 노력을 기울이고 있지만, 이는 대부분 대규모 유역 및 주요 하천에 집중되어져 있다.
	금강이란 무엇인가?	금강은 한반도 중부에 위치한 우리나라 4대강 중 하나로서, 유역면적은 9,912 km2이고, 유로연장은 398 km이다. 금강유역의 기후는 여름에는 고온다습하고, 겨울에는 한랭 건조한 특성을 갖는다(Ministry of Land, Transport and MaritimeAffairs, 2011).
	금강 지류의 특징은 무엇인가?	금강유역의 기후는 여름에는 고온다습하고, 겨울에는 한랭 건조한 특성을 갖는다(Ministry of Land, Transport and MaritimeAffairs, 2011). 본 연구에서는 금강하구둑, 대청댐과 용담댐의 인위적인 홍수 조절 효과로부터 자유로운 금강 지류의 중소규모 유역을 대상으로 하여 수위관측지점을 바탕으로 연구유역을 선정하였다(Chang et al., 2018).

참고문헌 (12)

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Wagner, T., Wheater, H., and Gupta, H. (2004), Rainfall-Runoff Modeling in Gaged and Ungaged Catchments, London. Imperial College Press. London.

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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