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요약문

SUMMARY

CONTENTS

목차

제1장 연구개발과제의 개요 30

제1절 연구개발의 최종 목표 30

제2절 연구개발의 필요성 30

1. 연구개발의 과학기술, 사회경제적 중요성 31

제3절 단계별 연구개발 목표 및 범위 33

1. 연구개발 목표 및 범위 33

제2장 국내·외 기술개발 현황 34

1. 세계적 수준 34

2. 국내 수준 38

3. 국내외 연구현황 40

제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 42

제1절 방재시스템 구축 42

1. 하드웨어 환경 43

2. 소프트웨어 환경 46

제2절 GME-WRF-QPM 모형의 연동 및 자료 생산 48

1. Geodesic 격자체계 모형의 자료 생산 50

2. WRF 모형의 자료 생산 68

3. QPM 모형의 자료 생산 86

제3절 연안역의 폭풍해일 예측기술 개발 105

1. 연구 배경 및 필요성 105

2. 폭풍해일의 일반적인 특성 107

3. 태풍 매미에 의한 해일의 피해사례 110

4. 태풍 예측에 관한 기존 연구 113

5. 해안재해 저감 및 방재대책 114

6. 상세기상예측결과를 이용한 부산 연안 상세역 해일예측범람시뮬레이션 120

7. 결론 159

제4절 강우예측 및 홍수예측 모형을 연계한 도시침수 예측 모형 구축 160

1. 모형의 연결 개요 160

2. 홍수예측 및 침수모의 모형의 prototype 구축을 위한 대상지역 선정 161

3. 면적강우량 계산 162

4. 홍수예측 모형 165

5. 범람예측 모형 180

6. 홍수예측 모형구축 및 수행 184

7. 범람예측 모형구축 및 수행 199

제5절 기상정보 제공을 위한 웹서비스 구축 206

1. 개요 206

2. 사용환경 206

3. 웹서비스 페이지 구성도 207

4. 웹서비스 사용방법 208

제4장 목표 달성도 및 관련분야에의 기여도 226

제1절 목표달성도 226

제2절 관련분야에의 기여도 228

제5장 연구개발결과의 활용계획 229

1. 연구개발결과의 기대성과 229

2. 연구개발결과의 활용방안 229

제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 231

제7장 참고문헌 232

2009학년도 Hawaii 국외 연수 보고서 234

목차 236

I. 연수의 배경 및 동기 237

II. 연수내용 및 관련 정보, 학습자료의 내용 분석 239

III. 내용 요약[내용누락;p.213] 242

IV. 수집자료 및 참고 문헌[내용누락;p.213] 242

Table 3.1.1.1. Cluster system spec 45

Table 3.1.2.1. Cluster system hardware and user account environment 46

Table 3.2.1.1. Modules of pre-processing IFS2GME 53

Table 3.2.1.2. Modules of main program gmtri 54

Table 3.2.1.3. Tree of time stepping routine progorg 55

Table 3.2.1.4. Subroutines of physics part 57

Table 3.2.1.5. Modules of post processing 58

Table 3.2.1.6. Single-level fields 62

Table 3.2.1.7. Multi-level fields on model levels 66

Table 3.2.2.1. Multi-level fields on model levels 69

Table 3.3.3.1. Main damage cause and characteristic by Typhoon MAEMI in regional(Busan, 2004) 112

Table 3.3.6.1. Analysis on advantages and disadvantage of numerical modelTable 3.3.6.2 Computational grid size 121

Table 3.3.6.2. 계산격자의 크기 144

Table 3.4.3.1. Weight of each grid area 165

Table 3.4.4.1. Functions of SWMM blocks 168

Table 3.4.4.2. Estimates of Manning's Roughness Coefficients for Overland flow (Huber and Dickinson, 1988) 172

Table 3.4.4.3. Estimates of Manning's Roughness Coefficients for Channel and Pipe (Chow et al., 1988) 172

Table 3.4.5.1. Type of initial conditions in FLUMEN 182

Table 3.4.5.2. Number of boundary conditions 182

Table 3.4.6.1. Characteristics of subbasins 188

Table 3.4.6.2. Pipe input data 190

Table 3.4.6.3. Rainfall-duration-freauency relation of Busan meteorological station 193

Table 3.4.6.4. Coefficient of dimensionless cumulative regression curves by Huff 193

Table 3.4.6.5. Flooding time series from probability rainfalls 196

Fig. 2.0.1.1. Flood a disaster of catastrophic dimension in Bangladesh. 34

Fig. 2.0.1.2. Sundergani Thana of Gaibandha district, Bangladesh. 35

Fig. 2.0.1.3. Flood phase maps of Sundergani Thana. 36

Fig. 2.0.1.4. A customized flood warning system. 36

Fig. 3.1.0.1. Key map of cluster system 42

Fig. 3.1.1.1. Configuration of cluster system 44

Fig. 3.1.1.2. network configuration of cluster system 46

Fig. 3.2.0.1. Progress of System 50

Fig. 3.2.1.1. Grid Generation by successive halving the triangles edges to form new triangles. 51

Fig. 3.2.1.2. Logical data structure of the icosahedral-hexagonal GME grid. 52

Fig. 3.2.1.3. The process of medium range forecast(10 Day) using Global Icosahedral-hexagonal grid point model GME 60

Fig. 3.2.1.4. Precipitation in 20 km horizontal resolution in GME 67

Fig. 3.2.2.1. Progress of WRF 68

Fig. 3.2.2.2. Progress of GME-WRF model 70

Fig. 3.2.2.3. GME data 70

Fig. 3.2.2.4. Shell of ungrib progress in GME 71

Fig. 3.2.2.5. Ungrib data in GME 72

Fig. 3.2.2.6. Domain 1 of 8 km resolution 76

Fig. 3.2.2.7. Domain 2 of 2 km resolution 76

Fig. 3.2.2.8. Wind field in 8 km horizontal resolution in WRF 79

Fig. 3.2.2.9. Wind fields in 2 km horizontal resolution in WRF 81

Fig. 3.2.2.10. Wind fields information using as initial data in hail model 85

Fig. 3.2.3.1. Calculation procedure of precipitation using a quantitative precipitation model. 86

Fig. 3.2.3.2. Domain of 0.5 km resolution 87

Fig. 3.2.3.3. The namelist of interpolation 88

Fig. 3.2.3.4. Execute of interpolation 89

Fig. 3.2.3.5. Dynamic progress of QPM 91

Fig. 3.2.3.6. Flow Chart in the quantitative precipitation model. 94

Fig. 3.2.3.7. The output file of QPM 95

Fig. 3.2.3.8. Precipitation in 0.5 km horizontal resolution in QPM 97

Fig. 3.2.3.9. Precipitation in 2 km horizontal resolution in WRf and 0.5 km horizontal resolution in QPM 101

Fig. 3.2.3.10. Precipitation information using as initial data in SWMM 104

Fig. 3.3.1.1. Flow chart on research. 106

Fig. 3.3.2.1. Facter of storm surge 107

Fig. 3.3.2.2. Location of tidal station(NORI) 108

Fig. 3.3.2.3. Concept of Water level rise by dropping pressure 109

Fig. 3.3.2.4. Concept of Water level rise by wind 110

Fig. 3.3.3.1. Analysis of damage cause on regional by Typhoon MAEMI(BUSAN, 2004) 112

Fig. 3.3.6.1. Coordination system of Governing equation in storm surge and explanation of symbol. 122

Fig. 3.3.6.2. stationing of computed poing in Leap-frog method 131

Fig. 3.3.6.3. Dynamics equilibrium of gradient wind 139

Fig. 3.3.6.4. Computation concept of Ocean wind by typhoon model. 141

Fig. 3.3.6.5. Concept of boundary condition 142

Fig. 3.3.6.6. Concept of overflow 143

Fig. 3.3.6.7. Study area 145

Fig. 3.3.6.8. Bottom topography of Coarse area 146

Fig. 3.3.6.9. Computational grid system of coarse area(Area 1/2/3) 147

Fig. 3.3.6.10. Computational grid system of mid-area(Area 4/5) 148

Fig. 3.3.6.11. Computational grid system of fine area(Area 6/7/8) 148

Fig. 3.3.6.12. Bottom topography of mid-area(영역 4/5) 149

Fig. 3.3.6.13. Bottom topography of fine area 149

Fig. 3.3.6.14. Computational grid system of Noksan 150

Fig. 3.3.6.15. Computational grid system of Haeundae. 151

Fig. 3.3.6.16. Comparison of observation and computation data 152

Fig. 3.3.6.17. Storm surge height in Haeundae 153

Fig. 3.3.6.18. Storm surge height in Haeundae(used WRF data) 154

Fig. 3.3.6.19. Difference of storm surge height in Haeundae by used and not used in WRF data 155

Fig. 3.3.6.20. Storm surge height in noksan 156

Fig. 3.3.6.21. Storm surge height in Noksan(used WRF data) 157

Fig. 3.3.6.22. Difference of storm surge height in Noksan by used and not used on WRF data 158

Fig. 3.4.1.1. Flowchart of inundation prediction 160

Fig. 3.4.2.1. Study area of Suyeong-Mangmi watershed 162

Fig. 3.4.3.1. Study area grid to calculate areal precipitation 164

Fig. 3.4.4.1. Relationship among SWMM blocks (Huber and Dickinson, 1988) 167

Fig. 3.4.4.2. Structure of Runoff Block subroutines. (Huber and Dickinson, 1988) 169

Fig. 3.4.4.3. Subcatchment schematization (Huber and Dickinson, 1988) 170

Fig. 3.4.4.4. Computing grid system of finite difference equation 177

Fig. 3.4.4.5. Definition of variables in a pipe for the routing of TRANSPORT block 178

Fig. 3.4.6.1. Watershed division of the study area 185

Fig. 3.4.6.2. Soil types of the study area 185

Fig. 3.4.6.3. Land use of the study area 186

Fig. 3.4.6.4. Curve number of the study area 186

Fig. 3.4.6.5. Drainage system of the watershed 187

Fig. 3.4.6.6. Simulated hyetograph 192

Fig. 3.4.6.7. Distribution of 10 year return period precipitation 194

Fig. 3.4.6.8. Distribution of 20 year return period precipitation 194

Fig. 3.4.6.9. Distribution of 50 year return period precipitation 195

Fig. 3.4.6.10. Distribution of 100 year return period precipitation 195

Fig. 3.4.6.11. Flooding hydrograph from 10 year return period rainfall 197

Fig. 3.4.6.12. Flooding hydrograph from 20 year return period rainfall 197

Fig. 3.4.6.13. Flooding hydrograph from 50 year return period rainfall 198

Fig. 3.4.6.14. Flooding hydrograph from 100 year return period rainfall 198

Fig. 3.4.7.1. An inundation location of the study area 199

Fig. 3.4.7.2. A satellite image of the inundation area 200

Fig. 3.4.7.3. The computational region selected from the geographic information 201

Fig. 3.4.7.4. TIN generation 201

Fig. 3.4.7.5. Inundation map; 30 min 202

Fig. 3.4.7.6. Inundation map; 60 min 202

Fig. 3.4.7.7. Inundation map; 65 min 202

Fig. 3.4.7.8. Inundation map; 70 min 202

Fig. 3.4.7.9. Inundation map; 75 min 203

Fig. 3.4.7.10. Inundation map; 80 min 203

Fig. 3.4.7.11. Inundation map; 85 min 203

Fig. 3.4.7.12. Iundation map; 90 min 203

Fig. 3.4.7.13. Iundation map; 95 min 203

Fig. 3.4.7.14. Inundation map; 100 min 203

Fig. 3.4.7.15. Inundatlon map; 105 min 204

Fig. 3.4.7.16. Inundation map; 110 min 204

Fig. 3.4.7.17. Iundation map computed from 20 year return period rainfall 204

Fig. 3.4.7.18. Iundation map computed from 50 year return period rainfall 205

Fig. 3.4.7.19. Inundation map computed from 100 year return period rainfall 205

Fig. 3.5.4.1. Login page 208

Fig. 3.5.4.2. Site Information 209

Fig. 3.5.4.3. Main Page - User 210

Fig. 3.5.4.4. Realtime Forecast - Wind field 211

Fig. 3.5.4.5. Selecting date 211

Fig. 3.5.4.6. Wind-field result on web-page 211

Fig. 3.5.4.7. Another wind-field result - Comparison view 212

Fig. 3.5.4.8. Precipitation field on web page 212

Fig. 3.5.4.9. Select date 213

Fig. 3.5.4.10. Precipitation field result on web-page 213

Fig. 3.5.4.11. Another Precipitation field result - Comparison view 213

Fig. 3.5.4.12. Inundation forecasting result on web-page 214

Fig. 3.5.4.13. Hail result on web-page 215

Fig. 3.5.4.14. System usage report on web-page 216

Fig. 3.5.4.15. Web notification board 217

Fig. 3.5.4.16. Read notification page 217

Fig. 3.5.4.17. Visitor Bulletin board 218

Fig. 3.5.4.18. Write on visitor bulletin board 219

Fig. 3.5.4.19. Main page for Administrator 220

Fig. 3.5.4.20. Member list 221

Fig. 3.5.4.21. Member information 221

Fig. 3.5.4.22. mail to member 221

Fig. 3.5.4.23. page of Writing letter to member 222

Fig. 3.5.4.24. Member delete & confirmation 222

Fig. 3.5.4.25. Member add 223

Fig. 3.5.4.26. Mail send to member 224

Fig. 3.5.4.27. Writing form of notification board 225

Fig. 3.5.4.28. View of visitor bulletin board 225

I. 제목

부산시 방재를 위한 prototype 풍수해정보 시스템 구축

II. 연구개발의 목적 및 필요성

1. 연구개발의 목표

태풍 예측, 도시홍수 예측, 해일 예측 등 각 분야에서 이미 개발되어 있는 기술 및 모델을 통합 연계하여 재해예측시스템을 구성하고, 이에 미국 선진 재난관리(risk management) 시스템을 도입함으로써 부산시 방재를 위한 풍수해 종합 예측시스템을 prototype 형태로 구축하는 것에 목표를 두고 있다.

2. 연구개발의 필요성

최근 홍수재해에 대한 자연적 발생 요인의 빈도와 강도가 증가하고 있으며 집중호우, 엘리뇨, 한발 등 이상기상이 빈번하게 발생하고 있다 UCEP (유엔환경계획) 조사 결과에 의하면 지구온난화로 인한 자연재해는 50년 후 전 세계에서 발생할 손실이 연간 3,000억 달러에 이를 것으로 예측되고 있어 각 지자체의 실정에 맞는 홍수재해 통합관리가 필요하다. 최근 10년간의 자연재해 발생 원인을 보면 태풍이나 호우, 태풍에 동반되는 호우 등에 의한 자연재해가 거의 대부분을 차지하고 있다. 특히, 우리나라의 경우 여름철 동안 대부분의 집중 호우 및 태풍 등의 피해가 집중적으로 나타나며, 평균 강우 강도가 12시간 당 200 mm를 육박하고 있으므로 이 시기에 해당 지역에 대한 상세한 풍수해 상황을 미리 예측하고 실시간으로 감시·대응할 수 있는 시스템을 개발, 운영하는 것이 필요하다.

이와 같이 기상이변의 속출과 태풍 등에 의한 풍수해가 매년 급증하고 있으며 그 규모 또한 점차 증가하고 있는 실정인데 반해, 우리나라 각급 지자체에서는 국지적 상세 기상 정보에 대한 예측·감시 능력과 경보 전달 체계의 미비로 인해 적절한 대응체제를 세우는데 한계가 있다. 더욱이 매년 풍수해로 인한 물질적, 경제적 피해가 급증할 뿐 아니라, 이를 복구하기 위한 재해 복구비도 천문학적 수준을 넘고 있어, 기존의 다양한 분야에서 개발된 기반 기술들을 종합적, 유기적으로 연계하여 국지적으로 발생하는 풍수해에 체계적으로 대응하기 위한 지자체 단위의 상세지역 종합 풍수해 정보 시스템을 개발하는 것이 무엇보다 시급하다. 이로부터 부산광역시 구·군, 유관기관 및 시민들에게 방재를 위한 실용적인 정보를 제공함으로써 재난으로부터 유발되는 각종 위험 및 인적·물적 피해를 최소화하여 시민의 안전한 삶을 보장하기 위한 연구가 필요하다.

III. 연구개발의 내용 및 범위

1. 방재시스템 구축

본 연구에서는 대기, 해양, 수문에서 사용하는 각각의 수치모델을 계산하기 위해 고성능의 클러스터 시스템을 구축하였다. 구축한 시스템은 프로토타입의 풍수해정보 시스템구축으로써 웹서버와 연동하였다.

2. GME-WRF-QPM 모형을 연계한 상세 기상 정보 생산

2-1. Geodesic 격자체계 모형의 자료 생산

본 연구에서는 일반적으로 사용 중인 카테시안/스펙트릴 격자 모델의 규모 축소화 기법 한계점을 해결하기 위해 개발된, Icosahedral-Hexagonal 격자 체계의 전구 모형(General Circulation Model, GCM)을 사용하여, 20km 격자 간격의 고해상도 기상 자료를 생산하였다.

2-2. WRF 모형의 자료 생산

20 km 격자 체계를 가진 전지구 모형인 GME를 이용하여 2003년 9월 11일 06시부터 2003년 9월 13일 06시까지 총 2일간 모의 하였으며, 고해상도로 모의할 수 있는 중규모 모형인 WRF의 초기자료로 사용하였다. 8 km/2 km 해상도로 모의된 중규모 모형 WRF는 해양의 '해일모형'의 초기장으로 바람장을 제공하고, 강수 모형인 QPM의 초기장으로 바람장, 상대습도, 온도, 고도, 강수 등을 제공하였다.

전지구 모형인 GME의 결과값을 중규모 모형인 WRF의 초기장으로 사용하기 위하여 wgrib을 사용하여 grib 자료를 해체시켜준 후, WRF에 사용할 수 있는 파일의 형태인 'Intermediate file'를 만든다.

8 km/2 km의 고해상도로 바람장을 모의하고자 하는 영역을 설정한 후, 8 km 해상도의 domain은 바람의 속도 및 풍향으로 태풍이 한반도 영역으로 접근하는 모습을 알 수 있게 하였으며, 2 km 해상도의 domain은 경상남도 지역을 중심으로 선택하였다.

8 km의 고해상도로 모의된 WRF의 결과자료는 1시간 간격으로 생산되게 하였으며, 2 km의 고해상도로 모의된 WRF의 결과자료는 5분 간격으로 생산되게 하였다. 1시간/5분 간격으로 생산된 결과자료는 'sigma level'로 되어 있기 때문에 'pressure level'로 변환시켜준 후, 'READ_NE' 프로그램을 사용하여 해양의 '해일모형'의 초기장으로 사용될 수 있는 형태의 자료로 제공하였다.

2-3. QPM 모형의 자료 생산

2 km 격자 체계를 가진 중규모의 WRF 모형을 사용하여 생산한 5분 간격의 결과 자료를, 0.5 m 격자 체계를 가진 QPM 모형의 입력 자료로 사용하였다. 기존의 중규모 모형에서는 표현되지 않는 소규모의 지형적 효과까지도 고려하여 빠른 시간 내에 국지적이고 지역적인 강수량을 계산할 수 있는 QPM 모형을 사용하여 부산을 포함한 경남 일대 영역에 대해 태풍 '매미' 기간 동안 상세 강수 정보를 생산하였다.

또한 생산된 강수 정보는 수문의 '홍수 모형'에 사용될 수 있는 형태의 자료로 변환하여 제공하였다.

3. WRF-해양 연계

기존의 동심원적인 기압에 따른 풍속분포에서 벗어나, 2 km의 고해상도로 모의된 WRF의 5분간격 결과자료를 폭풍해일 모델의 입력자료로 사용하였다.

WRF 바람자료를 실제 폭풍해일의 대상영역에 대하여 각 계산격자점(광역 31,200 m ~ 상세역 50 m)에 대하여 interpolation을 통한 자료를 재생산 하였다. 재생산된 바람자료는 폭풍해일 모델의 각 시간스텝에 따라 시간에 따른 interpolation 과정을 통하여 매 시간간격마다 외력으로 입력하였다.

폭풍해일의 계산결과는 육역 범람 모의가 가능하여 실제, 연안범람에 따른 재해 지도 작성 등에 활용될 수 있다.

4. 강우예측 및 홍수예측 모형을 연계한 도시침수 예측 모형 구축

강우예측 모형과 홍수예측 모형 및 범람모의 모형을 연계하여 도시홍수 예측 모형의 prototype을 구축하였다. 강수예측 모형은 0.5 km 격자 단위의 강우자료를 생성시키는 QPM 모형을 이용하였다. 홍수예측 모형은 미국 EPA에서 개발한 SWMM 5(Storm Water Management Model 5)를 사용하였다. 범람모의 모형은 홍수침수 해석에 주로 사용되는 FLUMEN(FLUvial Model ENgine)을 사용하였다. 모형 구축 지역은 부산시 수영·망미 저지대 유역이다.

5. 기상정보 제공을 위한 웹서비스 구축

기상데이터를 취합하여 그 결과를 인터넷 웹페이지 형태로 표시하여 주는 서비스로 명칭은 풍수해예측 시스템 웹서비스이다.

본 웹서비스는 웹서버 Apache 2.2.11, 데이터베이스 관리시스템은 MySQL 5.1.35, 웹페이지를 표시하기 위해 PHP 5.2.9 를 기반으로 하여 서비스를 제공한다.

풍수해예측 시스템 웹서비스는 사이트의 기능을 소개하는 소개페이지, 기상정보를 열람하는 사용자(회원)페이지, 회원관리 및 서비스를 관리하는 관리자 페이지로 구성되어 있다.

웹서비스 구성도를 살펴보면 소개페이지로 site information 이 있고, 사용자 페이지에서는 real time forecasting (바람장, 강수량, 우수유출도, 해일범람도), using CPU, 게시판 등이 있고, 관리자 페이지에서는 회원관리 및 메일 발송들을 할 수 있게 되어져 있다.

IV. 연구개발결과

1. 방재시스템 구축

현재 급속도로 기술 발전을 하고 있는 클러스터 시스템을 이용하여, 서버급 PC를 1Gbps의 고성능 네트워크로 연결하여 부산시 방재를 위한 prototype 풍수해정보시스템 구축하였다. 이를 위해 이미 개발되어진 소프트웨어군을 이용하고, 활용성의 극대화를 위하여 클러스터 내 자원 관리 및 본 클러스터 시스템을 이용 시 단일 시스템과 같은 모습을 보여주기 위한 다양한 기술을 적용하였다.

2. GME-WRF-QPM 모형을 연계한 상세 기상 정보 생산

2-1. Geodesic 격자체계 모형의 자료 생산

Icosahedral-hexagonal grid의 GME 모형을 사용하여 전지구를 20 km의 분해능으로 예측하였으며, 다른 전지구 모델들에 비해 상대적으로 높은 해상도로 상세 기상정보를 생산하여 중규모 모형인 WRF의 초기자료로 제공하였다.

2-2. WRF 모형의 자료 생산

20 km 격자 체계를 가진 전지구 모형인 GME를 이용하여 생산된 결과 자료를 중규모 모형인 WRF의 초기자료로 사용하였으며, WRF 모형을 이용하여 8 km/2 km의 고해상도로 바람장을 생산하였다. 생산된 자료는 해양의 '해일모형'의 초기장으로 사용될 수 있는 형태로 변환하여 제공하였다.

2-3. QPM 모형의 자료 생산

2 km 격자 체계를 가진 중규모의 WRF 모형을 사용하여 생산한 5분 간격의 결과 자료를 QPM 모형의 입력 자료로 사용하였으며, QPM 모형을 사용하여 0.5 km 간격의 부산을 포함한 경남 일대 영역의 상세 강수 정보를 생산하였다.

또한 생산된 강수 정보는 수문의 '홍수 모형'에 사용될 수 있는 형태의 자료로 변환하여 제공하였다.

3. WRF-해양 연계

4. 강우예측 모형을 연계한 도시홍수 예측 모형 구축

강우예측 모형과 홍수예측 모형을 연계하기 위한 연결프로그램을 개발하였다. 연결프로그램은 Areal Precipitation으로 명명하였다. 이 프로그램은 강우예측 모형에서 생성된 자료를 받아 면적강우량을 계산하고 SWMM모형의 입력자료를 생성해 준다.

태풍 매미 기간의(2003년 9월 11~13일) 예측 강우를 이용하여 홍수예측을 수행하였다. 그 결과 태풍 매미의 호우사상으로는 대상지역에 홍수가 발생하지 않았다. 그 다음 확률강우량에 대한 홍수예측을 수행하였다. 분석결과 사용한 2시간 지속기간의 10년~100년의 확률강우 모두에 대해서 도로 위로 우수분출이 발생하였다 예측된 우수분출량을 이용하여 범람예측을 수행하였다. 10년 빈도 확률강우량으로 인해 가장 오래 침수된 곳의 침수시간은 약 1시간이었다. 도로를 따른 최장 침수 길이는 약 350 m였다. 최대 침수심은 약 1.1 m로서 재산 피해를 야기할 수 있다.

5. 기상정보 제공을 위한 웹서비스 구축

기상데이터를 취합하여 그 결과를 인터넷 웹페이지 형태로 표시하여 주는 서비스로 명칭은 풍수해예측 시스템 웹서비스이다.

본 웹서비스는 웹서버 Apache 2.2.11, 데이터베이스 관리시스템은 MySQL 5.1.35, 웹페이지를 표시하기 위해 PHP 5.2.9 를 기반으로 하여 서비스를 제공한다.

V. 연구개발결과의 활용계획

1. 연구결과의 활용계획

- 전구 규모 기상 현업 모형 중 최고의 해상도를 가지는 GME 모형에서 생산한 기상자료를 초기 자료로 이용하여 중규모 모형인 WRF를 수행하고, WRF에서 제공하는 바람장 및 강수량은 강수모델인 QPM 과 폭풍해일 모델의 초기값으로 제공이되며, 강수모델(QPM)에서 제공되는 초기값을 이용하여 우수유출 모델의 결과 값이 제공된다.

- 강우예측 모형과 도시홍수 예측 모형 및 범람 모의 모형이 하나의 컴퓨터 시스템에서 결합되었다. 적절한 하드웨어, 운영체제를 갖추고 자료수집이 이루어지면, 이 시스템을 실제의 도시지역 방재업무에 사용할 수 있다.

- 기존의 기상, 수문, 재난재해, IT 인프라, 네트워크, 웹표출 등의 기반기술과 초고속망, 클러스터 컴퓨팅 기법 등의 기존 인프라를 충분히 활용함으로써 종합 풍수해 정보 시스템을 시범 개발하여, 이를 부산시 소행정 구역을 대상으로 시스템을 시범설치, 운용하고 각종 풍수해를 대상으로 종합 풍수해 정보 시스템의 효율성을 제고하게 된다.

이를 통하여 부산시에서의 방재 계획 수립과 방재 활동 마련에 효율성이 제고 된다면, 이를 각 지자체별로 확대 실시, 운영함으로써 방재활동수칙과 연동 시킬수 있을 것이다. 동시에 각 지자체별로 개발된 시스템을 확대 실시, 적용함으로써 범국가적인 방재활동에 많은 도움을 줄 것이다.