본 연구에서는 2006-2007년 여름(6-8월)동안의 기상청 낙뢰 관측자료와 자동관측소 강우량 자료를 사용하여 여름철 낙뢰와 강우의 관계에 대해 분석하였다. 대부분의 부극성 낙뢰는 대류가 활발한 중심에 집중되어 발생하고 낙뢰빈도가 높고 강한 강우를 동반하였다. 반면 대부분의 정극성 낙뢰는 구름의 가장자리 또는 모루운에서 발생하고 낙뢰빈도는 낮으며, 약한 강우를 동반하였다. 일반적으로 강우강도는 부극성과 정극성이 함께 발생했을 경우 가장 강하고 부극성 낙뢰, 정극성 낙뢰, 그리고 낙뢰가 발생하지 않은 순으로 나타나고 있다. 여름철 전체 낙뢰 중 정극성 낙뢰의 비율은 평균 10% 이하이며 강우를 유발하지 않는 낙뢰의 비율은 평균 34%이다. 강우강도는 특히 부극성 낙뢰빈도와 높은양의 상관을 보였고, 낙뢰는 강우와 동시에 발생하거나 약 10분정도 선행하는 경향을 보였다. 낙뢰를 동반한 강우를 대류성 강우로 정의하여 분석한 결과 우리나라 여름철 강우 중 적어도 20% 이상은 대류성 강우이며 6, 7월보다는 8월에 대류성 강우가 많이 발생하고 있다. 또한 강우 및 낙뢰와 같이 대류성 강우의 비율도 오후에 최대치를 보이는 일변동을 보인다.
본 연구에서는 강우의 공간상관구조에 대한 무강우자료의 영향을 혼합분포를 이용하여 평가하였다. 강우자료의 형태는 두 강우관측소간의 자료를 모두 양의 자료를 가지는 경우, 두 자료중 하나 이상의 양의 자료를 가지는 경우, 그리고 전체 자료를 사용한 경우 등 3가지를 고려하였다 아울러 사용된 자료는 강우의 형태별로 태풍, 장마, 대류성 강우에 의한 강우로 나누어 비교가 이루어 질 수 있도록 하였다. 금강유역 내 12개 강우관측소의 시 자료를 이용하였으며, 그 결과 WMO에서 추천하는 강우관측망의 밀도가 장마와 태풍으로 인한 강우에 대하여는 적절하지만, 대류성 강우에 대하여는 부족한 수준인 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 강우의 공간상관구조에 대한 무강우 자료의 영향을 혼합분포를 이용하여 평가하였다. 강우자료의 형태는 두 강우관측소 모두 양의 자료를 가지는 경우, 두 지점중 하나 이상의 양의 자료를 가지는 경우, 그리고 전체자료를 사용한 경우 등 3가지를 고려하였다. 아울러 사용된 자료는 강우의 형태별로 태풍, 장마, 대류성 강우에 의한 강우로 나누어 비교가 이루어 질 수 있도록 하였다. 금강유역 내 12개 강우관측소의 시 자료를 이용하였으며, 그 결과 WMO에서 추천하는 강우관측망의 밀도가 장마와 태풍으로 인한 강우에 대하여는 적절하지만, 대류성 강우에 대하여는 부족한 수준인 것으로 파악되었다.
최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 강우 특성은 산지지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 돌발홍수 예경보시스템에 예측강우 자료는 예측 선행시간의 한계를 가진다. 즉, 예측강우 자료자체가 가지는 편의와 불확실성으로 인해 예측 선행시간이 3시간을 초과하면 신뢰도가 급격히 하락하게 된다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 지상관측치와의 편의를 보정하거나 예측강우자료 자체의 품질을 개선하려는 노력을 지속하고 있다. 본 연구에서는 예측 선행시간을 확장하고자 순차적으로 생산되는 예측강우를 가중평균하여 앙상블 예측치를 모의하는 기법을 개발하였다. 각 선행시간별 예측강우자료를 앙상블 멤버로 인식하여 이들의 공분산 구조를 파악하고, 분산과 공분산 수치를 이용하여 가중치를 결정하였다. 1, 2, 3시간 예측 선행시간에 대한 확장 가능성을 확인하고자 하였고, 최적의 앙상블 멤버 개수를 결정하여 적용 및 평가하였다. 본 연구에서는 2016년과 2017년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 예측강우 앙상블 생성 방법론을 적용하였다. 그 결과, 가중평균 앙상블의 예측치가 예측강우장 1개, 단순평균 앙상블 예측치에 비해 좋은 품질의 예측 성능을 보였으며, 예측치의 분산 또한 감소하여 예측에 대한 불확실성이 줄어듦을 확인하였다.
최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며 이러한 강우 특성은 산지 지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 통상 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우 패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 초단기예보 모형은 돌발홍수 예경보시스템의 입력 값인 예측강우 자료를 생산한다. 시스템에 입력되는 예측강우 자료는 두 가지의 문제점을 가지게 된다. 첫 번째는 예측강우 자료 자체가 가지는 정확도의 문제이다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 G/R비 개념을 도입하여 예측강우의 품질을 개선하고 있다. 두 번째 문제는 호우사상의 크기에 대한 것이다. 현재 돌발홍수 예경보시스템의 예측강우 보정기법은 호우의 거동 특성을 고려하지 않으며, 이로 인해 예측강우의 편의보정계수인 G/R비가 적절하지 않게 결정되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 현재의 예측강우 보정기법과는 달리 호우의 이동경로를 고려하여 G/R비를 결정하고 이를 예측강우에 적용하는 방법을 제시하였다. 현재 호우가 위치하는 지역에 대해 G/R비를 산정하고 몇 시간 내에 대상지역에 도달하게 될 호우에 대한 예측 강우에 적용하였다. 본 연구에서는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 개선된 보정기법 방법론을 적용하였다. 그 결과 현재의 보정방법을 적용하는 경우 비정상적으로 과대하게 보정된 결과를 주는 데 반해, 호우의 이동경로를 고려한 보정방법을 적용한 경우에서는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 합리적인 보정치를 제공해 주는 것으로 확인되었다.
강우는 시 공간적 변동성이 크고 지형특성으로 인한 지역 편차가 큰 특성을 가지고 있다. 따라서 강우 발생을 분석하는 경우, 강우의 시 공간적 변동성과 지역특성을 고려해야한다. 본 연구에서는 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다. 강우의 지역특성을 고려하기 위해 2010~2015년 동안 발생한 강우사상 중 서울지역을 통과하는 대류성 강우사상 30개를 선정하였다. 지역특성 고려하기 위한 매개변수로 강우강도와 풍향을 선정하고, 매개변수의 가중인자를 결정하였다. 또한 매개변수의 정량화를 위해 강우강도의 경우 대수정규분포, 풍향의 경우 Von mises분포를 매개변수의 확률분포로 선정하고, 선정된 두 확률분포에 Copula함수를 적용하여 결합확률분포를 추정하였다. 아울러 추정된 결합확률분포에 Monte-Carlo Simulation기법을 적용하여 매개변수에 대한 난수를 발생시키고, 이를 이용하여 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다.
우량계 자료를 참 값이라고 가정할 때 레이더 자료에는 크게 두 가지 문제점이 나타난다. 평균의 차이로 인한 편의의 문제와 불확실성으로 인한 변동성의 문제가 그것이다. 두 가지 문제점으로 인해 발생하는 오차를 모두 고려할 수 있는 자료의 품질평가 방안으로 유철상과 윤정수(2009)는 통계학 분야의 분산분석과 유사한 방법론을 제시하였다. 그러나 이러한 방법론은 호우사상에 따라 가용한 레이더 강우와 우량계 강우 쌍의수가 다르기 때문에 서로 비교 평가할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 자료 쌍의 수에 영향을 받지 않는 레이더 강우의 품질기준(RRQC, Radar Rain rate Quality Criterion)을 제안하였다. 제안된 방법론에 따르면 우량계 강우와 레이더 강우가 완벽하게 일치하는 경우 100%의 품질이 되고 레이더 자료가 모두 0이면 0%가 된다. 위 기준은 충주댐 유역에서의 태풍 루사(2002년)와 대류성 강우(2003) 사상의 원자료, G/R 보정된 자료, CoKriging된 자료, G/R 보정 후 CoKriging된 자료에 적용하였다.
본 연구에서는 하천유역에 대한 호우의 대표 이동방향을 결정하였다. 대상유역으로는 내성천 유역을 고려하였으며, 101개의 호우사상을 선정하여 각각의 호우사상별로 방향적 특성을 분석하였다. von Mises 분포의 주방향을 이용하여 모든 호우사상의 대표 이동방향을 결정하고, 이를 이용하여 내성천 유역에 대한 호우 대표 이동방향을 결정하였다. 아울러 호우 발생특성별(장마, 태풍, 대류성 강우)로 호우의 방향적 특성을 분류하여 각각의 특성이 구분될 수 있도록 하였다. 적용 결과, 태풍에 의한 호우의 이동방향은 기존 연구결과와 유사하게 주로 북동 방향으로 진행되었으며, 장마와 대류성 강우에 의한 호우가 대표방향 결정에 가장 큰 영향력을 갖는 것으로 나타났다. 아울러 대상유역에 대한 호우의 대표 이동방향은 mode의 특성이 뚜렷하게 한 방향으로 나타나며, 내성천 유역의 경우 대표 호우 이동방향은 59.45도로 결정되었다. 이러한 결과는 한반도에 발생하는 강우의 특성과도 잘 부합하는 것으로 판단된다.
기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 레이더 강우의 지상보정(ground-truth)을 위해 사용가능한 기상청(KMA), AWS 및 건설교통부(MOCT) 강우자료를 다양한 지상보정 설계에 적용하여 비교 평가하였다. 본 연구에서는 동일 기간의 KMA, MOCT, AWS의 우량계 자료와 관악산 레이더 강우자료를 이용하였으며, 각각 두 관측방법사이의 차이(오차)를 편의(bias)의 유무 및 크기의 관점에서 평가하였다. 추가로 호우 사상의 특성에 따른 차이도 함께 검토하였다. 그 적용 결과 지상우량계 자료별 편의의 차이는 확연하게 부각되지는 않았으나, 통계 특성치에서는 어느 정도의 차이가 존재함을 확인하였다. 전체적으로 보면 MOCT 우량계 자료를 이용하는 경우가 다른 강우자료를 이용하는 경우에 비해 편의의 규모가 제일 작은 것으로 확인되었다. 호우 사상별로는 강우의 공간적 간헐성이 가장 큰 장마 기간의 경우가 태풍이나 대류성 강우에 비해 설계편의가 작게 나타나는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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