eISSN : 2466-1201 / pISSN : 2466-1198
한국위기관리논집 [Crisisonomy], Vol.22 no.5 (2026)
pp.39~53
- Assessment of Inflow Uncertainty with Rain Spatial Structure and Elevation Representativeness of Gauge Networks -
본 연구는 남강댐 유역을 대상으로 강우 관측망의 고도 대표성이 유역 평균강우 산정과 유입량 모의 정확도에 미치는 영향을 평가하였다. 유역 내 86개 지상 강우관측소를 기관별 관측망으로 구분하고, 광역형 태풍 강우 사상과 이동형 장마전선 강우사상 등 총 3개 강우사상에 대해 산정한 유역 평균강우와 K-DRUM 모형을 이용한 유입량 모의 결과를 비교·분석하였다. 분석 결과, 광역적으로 분포한 강우사상에서는 관측망 구성에 따른 차이가 상대적으로 작았으나, 국지적이고 이동성이 큰 강우사상에서는 강우대의 이동 경로, 관측소의 공간적 분포, 지형 조건에 따라 유역 평균강우와 첨두 유입량의 차이가 크게 나타났다. 또한 관측망의 고도 대표성은 모의 정확도를 설명하는 중요한 인자였으나 단독으로 충분한 판단 기준은 아니었으며, 실제 관측망 선정과 운영에는 지형 대표성, 강우장의 시공간 구조, 관측소 밀도와 배치를 종합적으로 고려할 필요가 있음을 확인하였다.
강우 공간구조와 관측망 고도 대표성에 따른 댐 유입량 불확실성 평가 : 남강댐 유역 사례
This study evaluated the effects of elevation representativeness of rain gauge networks on areal mean rainfall estimation and inflow simulation in the Namgang Dam basin. A total of 86 ground rain gauges were grouped into institutional networks, and three rainfall events, including one widespread event and two moving-band events, were analyzed using IDW-based basin-average rainfall and K-DRUM. The results showed that differences among networks were limited under widespread rainfall conditions, whereas substantial discrepancies in rainfall and inflow errors occurred during moving rainfall events depending on storm-track location and gauge distribution. Elevation representativeness was identified as an important explanatory factor, but not a sufficient condition by itself. These findings indicate that both topographic representativeness and the spatial structure of rainfall fields should be considered in selecting observation networks for flood forecasting and water resources operation.