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제안 방법
- 강우의 공간분포를 수행하기 위하여 3가지의 크리깅 방법을 수행하였다. 첫 번째 방법으로는 표 1의 강우량을 이용하여 정규크리깅을 실시하였고, 두 번째 방법은 표 1의 강우량을 주변수로 입력하고 태풍 나리의 레이더 강우자료를 이차변수로 하는 공동크리깅 방법이며, 마지막으로 제주 재난안전대책본부의 41개 관측소의 강우자료를 공동크리깅의 이차변수로 입력하는 방법이다.
- 고도보정 방법의 비교·분석을 위해서 3가지 보정 방법으로 사면별 고도보정 계수를 산정하였다.
- 또한, 기존의 보정방법 및 HEC-HMS 모형으로 산정한 유출량과 크리깅 기법 및 Vflo 모형으로 산정한 유출량을 비교·검토 하였다.
- 본 연구에서는 제주도의 지역적 강우특성을 반영하기 위해 지구통계학적 공간자료의 처리기법인 크리깅(Kriging) 기법을 이용하였으며, 공간 분포된 강우를 격자 형태로 변환하였다. 변환된 강우량으로 강우 고도보정계수를 산정하였으며 확률강우량에 보정계수를 적용하여 분포형 모형인 Vflo 모형의 강우입력 데이터를 생성하였다. Vflo 모형으로 산정한 유출 결과와 기존에 발표된 고도보정 방법을 HEC-HMS에 적용하여 산정된 유출 결과를 비교·분석하였다.
- 제주관측소의 1961년～2007년까지의 시우량 자료를 이용하여 50년 빈도의 확률강우량을 산정하였다. 크리깅 방법으로 산정한 강우보정계수를 50 m 격자로 분할하여 확률강우량에 적용함으로서 강우를 보정하였고 분포형 모형에 입력하여 유출량을 산정하였다.
- 강우의 공간분포를 수행하기 위하여 3가지의 크리깅 방법을 수행하였다. 첫 번째 방법으로는 표 1의 강우량을 이용하여 정규크리깅을 실시하였고, 두 번째 방법은 표 1의 강우량을 주변수로 입력하고 태풍 나리의 레이더 강우자료를 이차변수로 하는 공동크리깅 방법이며, 마지막으로 제주 재난안전대책본부의 41개 관측소의 강우자료를 공동크리깅의 이차변수로 입력하는 방법이다. 세 가지의 방법을 비교한 결과 표 2의 RMSE(Root Mean Square Error)의 값이 가장 작은 3번 방법이 가장 적합한 것으로 나타났다.
- 크리깅 기법을 이용한 강우의 공간분포 방법으로 강우 보정계수를 산정하고 기존의 방법들과 비교·분석 하였다.
- 2007년까지의 시우량 자료를 이용하여 50년 빈도의 확률강우량을 산정하였다. 크리깅 방법으로 산정한 강우보정계수를 50 m 격자로 분할하여 확률강우량에 적용함으로서 강우를 보정하였고 분포형 모형에 입력하여 유출량을 산정하였다. 그림 4에서 Jeju 및 Um은 기존 방법과 HEC-HMS 모형으로 산정된 유출수문곡선이며, Kriging은 본 연구 방법과 Vflo 모형으로 산정한 수문곡선이다.
대상 데이터
- 2007년까지 최근 10년간의 시강우자료를 이용하였으며, 각 년도에 따라 지속시간별 최대강우량을 산정하였고, 이를 평균하여 크리깅의 입력변수로 사용하였다. 강우관측 기간이 짧은 AWS의 경우, 관측개시일로부터 2007년까지의 강우자료를 사용하였다. 관측소의 표고 및 지속시간별 최대강우량은 표 1과 같다.
- 고도보정 방법의 비교·분석을 위해서 3가지 보정 방법으로 사면별 고도보정 계수를 산정하였다. 대상유역으로는 사면별로 4개 유역을 선정하였다. 북부지역은 유역평균고도 437 m의 병문천 유역, 서부지역은 429 m의 금성천 유역, 남부지역은 679 m의 효돈천 유역, 동부지역은 375 m의 천미천 유역을 선정하였다.
- 대상유역으로는 사면별로 4개 유역을 선정하였다. 북부지역은 유역평균고도 437 m의 병문천 유역, 서부지역은 429 m의 금성천 유역, 남부지역은 679 m의 효돈천 유역, 동부지역은 375 m의 천미천 유역을 선정하였다. 지속시간에 따른 고도보정 계수를 그림 2의 그래프로 도시하였다.
- 표 1에서와 같이 표고와 지속시간이 증가할수록 강우량이 더욱 커지며, 제주도의 지형적 영향으로 인해 북서지역 보다 남동지역의 강우량이 더욱 크게 나타난다. 제주 재난안전대책본부(41개소)의 2004년～2007년까지의 시강우자료를 이용하여 6～9월까지의 평균강우량을 산정하였고 공동크리깅의 이차변수로 사용되었다. 또한, 제주도에 많은 영향을 미친 태풍 나리에 대한 기상청의 CAPPI 합성 레이더 자료를 오경두(2007)가 제시한 레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM, RAdar Image DigitalizatiOn Method)으로 격자 형태의 강우 데이터를 생성하여 크리깅의 입력자료로 사용하였다.
- 크리깅을 수행하기 위한 강우입력 자료로서 제주도내 17개 강우관측소(기상관서 4개소, AWS 13개소)의 1998년～2007년까지 최근 10년간의 시강우자료를 이용하였으며, 각 년도에 따라 지속시간별 최대강우량을 산정하였고, 이를 평균하여 크리깅의 입력변수로 사용하였다. 강우관측 기간이 짧은 AWS의 경우, 관측개시일로부터 2007년까지의 강우자료를 사용하였다.
데이터처리
- Vflo 모형으로 산정한 유출 결과와 기존에 발표된 고도보정 방법을 HEC-HMS에 적용하여 산정된 유출 결과를 비교·분석하였다.
이론/모형
- 하지만 단순크리깅 추정식은 편향되어 추정식의 평균이 모집단의 평균과 일치하지 않는 문제점이 있으므로, 본 연구에서는 추정식이 편향되지 않으면서 오차분산을 최소로 하는 크리깅 기법인 정규크리깅(Ordinary kriging) 방법을 사용하였다. 또한 두 가지 이상의 변수의 선형조합을 사용하여 자료가 알려지지 않은 지점에서 값을 예측하는 공동크리깅(co-kriging) 방법을 사용하였다(최종근, 2007). 정규크리깅의 방정식은 다음과 같다.
- 제주 재난안전대책본부(41개소)의 2004년～2007년까지의 시강우자료를 이용하여 6～9월까지의 평균강우량을 산정하였고 공동크리깅의 이차변수로 사용되었다. 또한, 제주도에 많은 영향을 미친 태풍 나리에 대한 기상청의 CAPPI 합성 레이더 자료를 오경두(2007)가 제시한 레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM, RAdar Image DigitalizatiOn Method)으로 격자 형태의 강우 데이터를 생성하여 크리깅의 입력자료로 사용하였다.
- 본 연구에서는 제주도의 지역적 강우특성을 반영하기 위해 지구통계학적 공간자료의 처리기법인 크리깅(Kriging) 기법을 이용하였으며, 공간 분포된 강우를 격자 형태로 변환하였다. 변환된 강우량으로 강우 고도보정계수를 산정하였으며 확률강우량에 보정계수를 적용하여 분포형 모형인 Vflo 모형의 강우입력 데이터를 생성하였다.
- 분포형 모형의 대상유역으로는 임해욱(2007)이 고도 보정된 강우를 HEC-HMS 모형에 적용한 병문천 유역을 선정하였으며, 크리깅을 이용하여 보정한 강우를 Vflo 모형에 적용하여 유출량을 비교하였다. 병문천은 한라산에서 발원하여 북부 해안으로 바로 유입되는 하천이며, 유로연장은 19.
- 단순크리깅은 오차분산을 최소로 하는 가중치를 구하여 주위의 알려진 값들의 선형조합으로 미지값을 예측하는 기법이다. 하지만 단순크리깅 추정식은 편향되어 추정식의 평균이 모집단의 평균과 일치하지 않는 문제점이 있으므로, 본 연구에서는 추정식이 편향되지 않으면서 오차분산을 최소로 하는 크리깅 기법인 정규크리깅(Ordinary kriging) 방법을 사용하였다. 또한 두 가지 이상의 변수의 선형조합을 사용하여 자료가 알려지지 않은 지점에서 값을 예측하는 공동크리깅(co-kriging) 방법을 사용하였다(최종근, 2007).
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