수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법을 기반으로 하는 비정상성 빈도해석 모형을 구축하였다. 서울지점의 관측 자료로부터 98% Threshold를 적용하여 POT 자료를 추출하였으며, GEV 분포에 대한적합성을 검토하였다. 위치 및 규모매개변수의 계절적변동성을 Fourier 급수로 표현하고, Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 통해 매개변수들의 사후분포를 추정하였으며, 사후분포와 Quantile 함수를 이용하여 재현기간에 따른 확률강수량을 추정하였다. 계절성을 고려한 비정상성빈도해석 결과 7~8월의 비정상성 확률강수량과 기존 정상성빈도해석의 결과가 유사한 값을 나타내고 있으며 동시에 계절성을 반영한 확률강수량의 거동을 효과적으로 모의가 가능하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1415-1425
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2017
태풍은 강한 바람과 폭우를 동반하며 매년 한반도에 인명과 재산피해의 원인이 된다. 국내에서 발생한 자연재해 피해에서 태풍이 차지하는 비중이 높다. 태풍의 많은 피해는 폭우에 의해 발생하므로 태풍이 일 최대강수량에 미치는 영향을 정량적으로 살펴볼 필요가 있다. 일 최대강수량은 극치자료로 일반적으로 일반화극단치분포를 따른다. 연구자료로 1976년부터 2016년까지 한반도에 설치된 60개 종관기상관측장비에서 수집된 일강수량, 최대풍속, 평균풍속 자료가 사용되었다. 태풍이 온 기간을 제외한 일강우량 자료와 태풍이 온 기간을 포함한 일강우량 자료로 구분하여 일반화극단치모형에 적합시켰다. 모수추정방법으로 최우추정법과 L-적률추정법이 이용되었다. K-S검정과 $Cram{\acute{e}}r$ von Mises검정을 통해 모형의 적합도를 검정하였다. 추정된 모수를 기반으로 25년, 50년, 100년, 200년 재현수준을 계산하였다. 태풍기간 포함유무에 따른 재현수준을 비교한 결과 태풍은 강릉 인근의 동해안과 울산과 완도 인근의 남해안의 일 최대강수량에 영향을 미친다.
확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.
최근 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 자연재해의 형태는 점차 대형화, 다양화되고 있으며 극치사상의 발생 빈도가 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 특히 도시하천의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 기후변화에 따른 홍수위험 및 취약성이 클 것으로 사료된다. 본 연구에서는 기후 변화에 따른 홍수위험 및 취약성 분석을 위하여 위험도 기반 불확실성을 다루는 수단으로 UQR-MCS (Upper Quartile Range-Monte Carlo Simulation)을 적용하였으며, 다양한 형태의 확률 분포로부터 특정변량(variable)의 확률분포 Quartile을 모의하였다. 또한 기후변화에 따른 도시하천의 홍수위험 및 취약성 평가를 위하여 도시하천에 적합한 홍수위험 및 취약성평가 지수(FVI: flood vulnerability index)를 산정하였으며, 홍수취약성지수는 기후변화(Climate change)와 도시화(Urbanization), 제방월류위험(Overtopping risk) 및 홍수범람 면적(Flood area) 등의 지표를 사용하였다. 각각의 지표는 엔트로피(Entropy) 기법을 적용하여 가중치를 부여하였으며, 표준화과정을 통한 일반화된 지표 값을 산정하였다. 우이천 유역의 기후변화에 따른 홍수위험 및 취약성 지표값은 KMA RCM A1B 시나리오자료를 바탕으로 추정한 미래 확률강수량과 각 인자별 재현기간에 따른 수문변량의 변화를 통하여 산정하였다. 본 연구의 결과는 향후 도시하천의 기후변화에 따른 홍수위험도분석 및 취약성 평가, 극치 수문사상에 대한 신뢰성 있는 분석과 더불어 예상치 못할 이상홍수에 대비한 하천방재 연구에 도움이 되리라 사료된다.
최근 지구온난화로 인한 기상변동성 증가로 인해 극한기후현상의 발생빈도가 점차 증가하고 있으며 유역단위의 수자원을 효율적으로 운영하는데 문제점을 해소하고자 다양한 측면에서 체계적인 수자원 운영을 위한 연구가 이루어지고 있다. 수공구조물을 설계하는데 있어서 가장 일반적인 가정 사항은 수문모형에 사용되는 강우의 빈도와 유출의 빈도가 동일하다는 가정에 근거한다. 즉, 유역의 초기함수조건, 강우강도, 강우의 시간적 분포와 관계없이 동일한 빈도로 고려되는 문제점이 있다. 이러한 점에서 비교적 장기간의 자료를 확보하고 있는 계측유역에 대해서 다변량 확률밀도함수를 적용하여 비선형관계를 고려한 수문빈도해석기법을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 이변량 분석기법(bivariate analysis) 중 전통적인 이변량 분포에 비해 주변분포형(marginal distribution)을 자유롭게 선택할 수 있는 장점이 있는 추계학적 Copula 모형을 활용하여 댐 및 저수지 상류유역의 강우량과 유입량을 대상으로 이변량 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 비선형 관계에 있는 강수량과 유출량 사이에 이변량 빈도해석 모형을 개발하고 기존 해석방법과의 종합적인 비교를 실시하였다.
현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수문 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료로서 기후변화 시나리오에 따른 수자원 변동성을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단 위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 다수 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향 평가가 가능한 자료생성을 위해 Conditional Copula 모형을 활용하여 극치시간단위 강우량 상세화 기법을 개발하였으며, 미래 RCP 8.5 시나리오를 활용하여 연대별 극치시간강우량을 생성하였다. 생성된 결과는 우리나라 기상청 지점별로 빈도해석을 통해 결과를 제시하였으며, 본 연구결과는 수자원 분야에서 미래 기후변화 영향을 평가하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 우리나라 113개 중권역에 대한 기후변화에 따른 미래 홍수 피해액의 예측을 위하여 26개 GCM 모형에서 생산한 강우자료와 1시간 최대 강수량, 10분 최대 강수량, 1일 강수량이 80 mm 초과한 일수, 일 최대 강수량, 연강수량, 유역고도, 시가화율, 인구 밀도, 자산 밀도, 도로와 같은 사회 간접 시설, 하천개수율, 하수도 보급률, 배수펌프시설, 유수지용량 및 과거 홍수 피해액 자료를 활용하였다. 구축된 자료에 대하여 구속 다중선형회귀 모형(Constrained Multiple Linear Regression Model)을 적용하여 홍수 피해액과 여타 입력자료 사이의 상관관계를 구축하고 RCP 4.5와 8.5에 대한 26개 GCM 모형 산정자료를 활용하여 미래 홍수 피해액을 예측하였다. 홍수피해에 주된 요인이 되는 연강수량, 극치 강우량 등 강우관련 요소들이 전반적으로 증가하며 이로 인하여 과거 홍수로 인한 피해액이 광범위하게 증가할 것으로 판단되고 특히 동해안 및 남강댐 유역에 미래의 홍수피해액이 높게 예측되는 경향을 보인다.
기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 이용한 경향성 분석은 경향성을 과소평가하는 문제점을 나타낸다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료의 정규분포 가정과 평균을 중심으로 경향성 평가가 이루어지는 기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 개선한 Quantile Regression (QR) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 64개 강우 관측지점의 연 최대 극대강수량 자료에 대하여 QR 방법과 OR 방법에 대하여 통계적 성능을 평가하였다. QR 방법의경향성 분석결과 47개 지점에서 5% 오차수준 내에서 t-검정을 통과한 반면 OR 방법에서는 13개 지점 만이 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 OR 방법이 자료의 평균을 중심으로 경향성을 평가하는 기법인데 반해 QR은 자료의 다양한 분위에서 경향성을 평가함으로써 극대 및 극소 부분에서의 경향성을 보다 유연하게 감지하는 이유로 판단된다. QR 방법을 통한 경향성 평가는 평균 중심의 해석문제점을 개선할 수 있으며 자료가 정규분포를 따르지 않거나 왜곡된 분포형태를 갖는 자료의 수문학적 경향성 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
통계자료는 국가의 정책을 수립하는데 가장 기초가 되는 자료로서 국가 경영에 필수적인 인프라에 해당하며, 국가정책 수립의 근거자료로 활용하기 위해서는 생산되는 통계자료의 신뢰성이 담보되어야 한다. 신뢰성은 생산되는 통계자료의 정확성을 가장 기본으로 하며, 더 나아가서는 시기적절하게 통계자료를 생산하고 수요자 중심의 통계지표를 발굴 제시했을 때 통계자료로서 의미를 갖게 된다고 할 수 있다. 본 연구는 통계자료가 갖는 의미에 맞고 효과적인 통계자료를 생산하기 위하여 현재 발간중인 한국수문조사연보의 통계량과 산정기준, 적용성 및 활용방안에 대한 종합적인 검토를 통해 표준화된 통계처리 기준을 제시하고자 한다. 이를 위해 강수량과 수위, 유량측정성과 및 유량자료 통계량 44종에 대한 통계량별 결측치 처리기준과 활용성 및 결측치 처리방안에 대하여 검토로 통계값의 일관성 및 객관성이 확보될 수 있도록 개선방안을 마련하였다. 더불어 자연현상에 대한 명확한 해석이 가능하고, 기후변화에 따른 기왕의 극치자료와 비교검토가 용이하도록 통계량 표 개선과 이동시간 기준 최다강수량 등 신규 통계값에 대한 산정기준 방안을 제안하였다. 본 연구의 결과로 제시한 신규 통계량 정보를 추가적으로 제시하고, 표준화된 통계처리 기준에 따라 통계값을 산정할 경우 통계 자료의 일관성 및 객관성이 확보될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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