최근 이상기후현상으로 지구상의 여러 지역에서 극치 수문 사상의 발생 빈도와 강도가 날로 증가하고 있는 추세이다. 이에 대해 수공구조물의 설계를 위한 극치강우사상의 빈도해석에 있어서 적절한 확률분포모형의 적용은 매우 중요하다. 이에 수문통계분야에서는 generalized extreme value(GEV), generalized logistic(GLO), Gumbel(GUM) 모형과 같은 극치 분포를 이용한 수문통계적 특성에 대한 접근이 주로 이루어지고 있다. 하지만 우리나라 강우 사상의 경우 GEV 분포와 GUM 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 표현할 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 기존의 GEV나 GUM분포로는 적절히 재현되지 않는 자료들을 분석하기 위해서 두 개의 형상매개변수를 가지는 분포형에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지는 Burr XII 분포형의 우리나라 극한 강우자료에 대한 적용성을 평가하였다. Burr XII 분포형은 gamma나 exponential 분포 모형처럼 양의 확률변수만을 가지고, Cauchy나 Pareto 분포 모형처럼 두꺼운 꼬리(heavy-tailed distribution) 형상을 나타내기 때문에 비교적 큰 확률변수가 빈번히 나타나는 극치사상에도 적합한 것으로 알려져 있다. 이를 위해 Burr XII 분포 모형을 이용하여 우리나라 강우자료에 대해 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 수행하고 우리나라 강우자료에 비교적 적합하다고 알려진 분포인 GEV, GLO, GUM 분포형을 통해 산정된 결과와 비교하였다.
최근 인간의 인위적인 활동으로 인하여 대기 중 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 이에 따라 전 세계적인 지구온난화로 인한 이상기후가 발생하고 있다. 특히, 홍수, 가뭄, 태풍 등 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있으며, 강우 특성의 변화는 극한 수문 현상의 직접적인 요인으로 작용한다. 현재 확률강우량을 추정하는 가장 보편적인 방법은 과거 강우 자료를 바탕으로 빈도해석을 수행하고 있으며, 지속기간별로 산정한 확률강우량은 강우강도-지속기간-빈도(Intensity-Duration-Frequency, IDF)곡선으로 유도하여 수공구조물 설계에 사용되고 있다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에 따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률 강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 본 연구에서는 1975년도부터 2020년도까지의 현재기간 모의자료, 2021년도부터 2100년도까지의 미래 강우자료와 기후변화 시나리오인 RCP 4.5와 RCP 8.5를 활용한다. 또한, 부산지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF곡선을 유도하여 분석하고자 한다.
기후변화로 인한 변동성의 증가는 돌발 홍수, 홍수량 증가로 이외에도 강우 사상의 변화, 가뭄의 빈도 및 강도의 증대 등의 문제를 이어질 수 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위하여 기후변화 시나리오를 제시하고 이를 정책적으로 반영할 수 있도록 하고 있다. 기존 IPCC 5차 보고서에 활용한 RCP(Representative Concentration Pathway) 시나리오에서는 온실가스 농도변화만을 반영하고 있으나, 최근 IPCC 6차 보고서에서는 사회적인 노력과 경제적 구조 등 전반적인 기후정책, 사회 불균형 등을 고려한 SSP(Shared Socio-economic Pathways) 시나리오를 제시하였다. 본 연구에서는 2가지 기후변화 시나리오의 차이점과 유사점을 강수 중심으로 평가하였다. 기존의 RCP 시나리오에 비하여 극한 강우 사상의 변화를 비교 및 평가하기 위하여 CORDEX-EA에서 제공하는 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM) 기반에 시나리오를 수집하여 극한기후지수를 산정하였다. 극한기후사상을 비교하기 위하여 WMO에서 활용하는 ETCCDI(Expert Team on Climate Change Detection and Indices) 지수 중 강우 관련 지수인 R10mm, RX1day, RX5day, RD95P, RD99P, SDII를 선정하여 시나리오 별로 결과를 비교하여 제시하였다. 또한, 기존의 연대기 기준의 평가방식에서 탈피하여 동일한 기온 상승 시점에 따라 변화를 확인하기 위한 분석절차를 수립하였다. 즉, 1.5℃, 2℃, 3℃ 및 4℃ 상승한 시점의 ETCCDI 지수를 산정하여 극한기후사상을 비교 및 평가하였다.
대기 중 온실가스 농도는 인간의 인위적 활동에 의해 증가하고 있으며, 이로 인하여 발생하는 기후변화는 극한 수문 사상에 상당한 영향을 미치고 있다. 특히, 기후변화로 인한 강수 특성의 변화는 홍수, 가뭄, 태풍 등과 같은 극한사상의 변화로 이어지며, 급격한 도시화와 복잡한 사회기반시설물 등과 맞물려 더욱 취약한 홍수위험 문제로 대두된다. 기후변화에 따른 미래의 불확실한 변화에 적응하기 위하여 다양한 기후모델들이 개발되었고, 기후변화와 관련된 많은 응용 연구들이 기후모델에서 모의된 자료를 기반으로 미래를 전망하고 있다. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 제6차 평가보고서(The 6th Assessment Report: AR6)에서는 사회경제 구조의 변화를 반영한 공통사회경제경로 시나리오(Shared Socioeconomic Pathways, SSP) 개념을 도입하였다. SSP 시나리오는 사회경제 변화를 기준으로 기후변화에 대한 완화와 노력에 따라 5개의 시나리오로 구별된다. 기상청 기후정보포털(http://www.climate.go.kr/)에서는 4개 조합의 시나리오(SSP1-RCP2.6, SSP2-RCP4.5, SSP3-RCP7.0, SSP5-RCP8.5) 결과가 제공된다. 자료는 동아시아 지역에 대해 생산한 자료로 25km의 공간해상도를 가지고 있으며, 현재모의기간(1979-2014, SHIST)과 미래시나리오기간(2015-2020, SSSP)으로 구분된다. 본 연구에서는 전술한 SSP-RCP 시나리오 조합 중 SSP1-RCP2.6, SSP5-RCP8.5 조합을 이용하여 광주지역 극한강우의 미래 변화를 분석하였다. 시나리오 기반 강우자료의 통계적 특성 분석을 위해 연최대 자료를 추출하여 경향성 및 변동성 분석을 수행하였고, 광주지역 강우 자료에 내재된 특성 변화를 정량적으로 분석하였다.
기후 변화로 인한 극한사상의 크기와 빈도 변화를 예측하는 것은 수공 인프라 설계에 있어 주된 관심사 중 하나이다. 보통 극한사상에 대한 강도, 빈도, 지속시간에 대한 정보가 필요하며, 이는 일반적으로 IDF(Intensity-Duration-Frequency) 곡선으로부터 추출된다. 최근 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project) 6단계에서 새로운 이산화탄소 배출 시나리오와 업데이트된 기후모델을 이용하여 미래의 기후에 대한 예측 시계열을 발표했으므로, 미래 기후 변화 시나리오를 기반으로 IDF 곡선을 새로 추정하고 미래 기간의 변화를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 한국의 40개 지역에 대해 일단위 자료를 시단위로 축소(downscaling)한 후, 확률론적 일기생성기(stochastic weather generator)를 이용하여 30년 시단위 시계열을 100개의 앙상블로 생성하였다. 생성된 시계열로부터 연최대강수량 시계열을 재구성하여 GEV 분포와 gumbel 분포에 적용하였다. 적합도 검정(Anderson-Darling(AD) 검정 및 Kolmogorov-Smirnov(KS) 검정)을 수행하였으며, 과거 자료를 기반으로 생성된 IDF 곡선과 비교 검증하였다. CMIP5의 기후변화 자료를 사용한 결과와 CMIP6 기후변화의 결과를 비교하였으며, 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 향후 강우 강도는 증가할 것이며 강우 강도의 증가는 말기에 현저하게 관찰될 것이다. (2) 시간별 강우 강도의 미래 변화가 일단위 강우 강도보다 더 크다. (3) 강우 강도의 불확실성을 정량화하기 위해 앙상블을 사용해야 한다. (4) 강우 강도의 미래 변화에 대한 공간적인 경향이 확인된다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 IDF 곡선에 대한 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 기상청 산한 56개 기상관측소의 연최대치계열 일 강우자료를 대상으로 Bootstrap기법과 SIR알고리즘을 이용하여 표본을 재추출한 후, 빈도해석을 적용하여 결과를 비교검토 하였다. SIR알고리즘은 기존에 발생되었던 극한 사상에 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법으로 과거에 발생한 극한사상이 기후변화에 의해서 더욱 빈발하게될 것 이라는 가정에 기초한다고 할 수 있다. 반면에 Bootstrap기법은 현재 발생한 사상에 동일한 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법이다. 따라서 두 방법의 차이를 계산하여 기후변화로 인한 극한강우의 빈도별 확률강우량의 변화를 산정할 수 있다. 비교결과 SIR알고리즘에 의하여 재추출된 강우를 이용하여 산정된 확률강우량의 경우, Bootstrap기법에 의해서 재추출된 강우를 이용하여 산정한 확률강우량에 비해 지점에 따라 작게는 -10%정도의 감소와 크게는 60%정도의 차이를 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 연속적인 호우 사상으로 인한 심각한 홍수를 거대홍수라고 정의하고, 일정 시간 간격으로 극한 호우 사상이 연속적으로 발생 될 수 있음을 가정하여 가상의 거대홍수 시나리오를 구성하였다. 최소 무강우 시간 결정(Inter Event Time Definition, IETD)방법을 사용하여 연속적인 강우의 시간 간격을 결정하였으며, IETD에 의해 산정된 시간 간격 안에서 호우 사상을 연속적으로 발생시켜 평창강 유역을 대상으로 거대홍수를 모의하였다. 즉, (1) 기록된 극한 호우 사상의 연속적인 발생 (2) 기왕 자료를 기반으로 빈도해석에 의해 산정된 설계 호우 사상의 연속적인 발생을 가정하여 거대홍수를 모의하였다. 연속 호우 사상으로 인한 거대홍수는 단일 호우 사상으로 인한 일반 홍수에 비해 6~17%의 홍수량이 증가하는 것으로 나타났다. 앞의 호우 사상으로 인한 홍수량에 비해 뒤에 오는 호우로 인한 홍수량의 증가는 많지 않지만, 연속적인 호우는 두 번의 홍수피해를 가져오므로 가상의 거대홍수로 인한 홍수 피해는 매우 클 것으로 판단된다. 따라서 본 연구와 같이 가상의 강우 시나리오를 통해 예상하지 못한 연속적인 홍수 재해와 같은 비상 상황에 대비할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.
강우시 불포화 자연사면의 파괴메커니즘을 규명하기 위하여 사면내 모관흡수력의 변화를 고려한 안정해석을 수행하였다. 사면에는 강우계, Tensiometer, Pizometer, Water mock, 경사계 등이 설치되었으며 강우시 사면내 부간극수압과 임시지하수위의 거동을 관찰하였다. 실내실험으로부터 불포화 사면의 안정해석을 위하여 입력 값으로 사용되는 불포화투수계수, 불포화강도정수를 시료의 No.200체 통과량과 건조밀도를 기준으로 경험계수를 이용하여 추정 사용하였다. 강우의 침투로 인한 사면내 부간극수압의 분포는 계측값과 수치해석결과가 차이를 보였으며 이는 불포화 흐름시 흙속의 공기의 영향, 강우의 나무와 수풀에 의한 중간차단효과 및 증발의 영향을 해석에 고려하지 못했기 때문으로 사료된다. 사면안정해석결과 강우초기 모관흡수력을 고려하는 경우 약 10%의 안전율의 증가를 나타냈으며, 침투가 진행되면서 그 차이는 좁아져 임시지하수위가 표층까지 도달했을 때 흡수력을 고려하지 않는 해석과 안전율은 일치하였다.
모형이 갖는 불확실성의 정량화나 매개변수의 최적화는 계산시간의 기하급수적인 증가를 가져온다. 계산시간의 효율성을 극대화할 수 있는 기법으로 최근 대체모형이 개발되었으며, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그러나 대체모형은 훈련된 데이터 공간에서 크게 벗어난 극한 사상를 정확하게 모의하기는 어려운 단점이 있다. 본 연구는 이와 같은 대체모형의 단점을 개선할 수 있는 새로운 PCK(polynomial chaos-krigging) 기법을 제시한다. PCK는 PCE(polynomial chaos expansion) 기법과 OK(ordinary krigging) 기법을 결합한 것이며, PCK의 효과는 기존의 PCE 및 OK 모형의 결과와 비교하여 입증하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. (1) PCK는 더 적은 수의 훈련 샘플만으로도 원래 모형을 더 정확하게 대체할 수 있다. (2) 원래 훈련 샘플보다 약 3배 더 큰 극한사상을 모의했을 때, PCE와 OK는 예측이 실패하였지만, PCK의 예측은 정확하였다. (3) 민감도 분석 결과 PCK의 매개변수 특성과 거동이 PCE 및 OK보다 원래 모형의 특성과 거동에 더 일치한다. 본 연구에서는 3개의 대체모형의 결과를 원래모형의 결과와 비교하였으며 그 적용성을 극한강우에 대해 검토하였다. 일반적으로 훈련 샘플의 범위와 비슷한 강우사상에 대해서는 모든 대체모형의 결과가 우수하였으나, 훈련 샘플의 범위에서 벗어난 극한 사상의 모의는 PCK만 적용이 가능하였다. 제안된 대체모형은 극한사상의 예측에 있어 기존 대체모형보다 매우 향상된 정확도를 제공함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형의 하나인 MBLRP 모형의 매개변수지도를 우리나라에 대하여 제작하고 이에 기반을 둔 가상강우생성 웹 어플리케이션을 개발 및 검증하였다. 이를 위하여 우리나라의 62개 ASOS 지상 강우 관측소에서 관측된 강우자료를 기반으로 서로 다른 수문모의의 목적(홍수량 모의, 장기 유출량 모의, 일반 모의)에 따른 MBLRP 모형의 매개변수지도를 산정한 후, 이를 Ordinary Kriging 기법을 통해 공간 보간하여 우리나라에 대한 매개변수지도를 제작하였으며, 이에 기반을 두고 가상강우 시계열을 생성하는 웹 어플리케이션을 개발하였다. 검증을 위하여 웹어플리케이션을 사용하여 가상강우를 생성한 후 평균, 분산, 자기상관계수, 무강우 확률, 극한강우량 및 다양한 유역에 대한 극한홍수량과 유출량을 계산하고 이를 관측 강우에 근거하여 산출된 값과 비교하였다. 비교 결과 가상 강우의 각종 통계값은 관측강우에 근거한 값과 매우 유사하게 나타났으나, 극한강우와 극한홍수는 관측치에 근거한 값과 비교하여 16%-40% 정도 과소산정되는 경향을 보였다. 이러한 결과는 교정계수로 활용할 수 있도록 등고선도의 형태로 제공되었다. 본 연구에서 개발한 웹 어플리케이션은 모형의 매개변수 산정부터 가상 강우 시계열 생성까지 일련의 과정을 포함하고 있어 강우자료를 필요로 하는 다양한 수문 분석에 활발히 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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