지역빈도해석은 수문관측자료의 보유기간이 짧은 지점 또는 미계측 지점에 대하여 보다 정확하며 신뢰할 수 있는 설계수문량을 산정하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 지역빈도해석에서 사용되는 가장 대표적인 모형인 홍수지수모형 (index flood model)은 각 지점의 표본평균을 홍수지수로 정의하고 이를 이용하여 설계수문량을 산정하는 방법이다. 모홍수지수모형 (population index flood model)은 표본평균을 홍수지수로 사용함으로써 발생하는 설계수문량의 왜곡과 오차를 극복하기 위해 제안된 방법으로 홍수지수를 미지의 모분포로 가정한 후 설계수문량을 산정한다. 본 연구에서는 모홍수지수모형을 국내 강우관측자료에 적용하여 지역빈도해석을 수행하고자 한다. 먼저, 이질성척도(heterogeneity)를 통해 지역동질성이 확인된 지역에 대하여 GEV 분포형을 적용한 비정상성 모홍수지수모형을 적용해 지역빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 또한, 기존의 지점빈도해석 및 L-moment 기반의 지역빈도해석 결과와 비교를 통해 모홍수지수모형의 적용성을 확인하였다.
현재 우리나라에서는 지속적으로 홍수 및 가뭄에 대한 예방사업을 진행하고 있음에도 불구하고 해마다 피해가 발생하고 있으며, 이에 따라 효율적인 이수 치수 계획이 절실히 필요한 실정이다. 하지만 우리나라의 경우, 강우의 발생 특성이 과거와는 다른 양상을 보이고 있다. 따라서 강우빈도해석 시 강우특성이 변화하지 않는다는 정상성(stationary)을 가정하는 기존의 방법론은 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 강우특성이 어떻게 변화하였는지 평가하는 방법론에 대하여 고찰하고자 한다. 우선, 대상 강우관측소의 과거 일강수량 자료를 수집하고 연도별 강우발생 천이확률(Markov Chain)과 강우량 확률분포(Gamma)의 매개변수를 산정한다. 그리고 일강우시계열의 경향성 분석(Mann-Kendall test) 결과와 함께 비교 검토하여 어떠한 방법론이 강우특성 변화를 더욱 잘 추정하는지에 대하여 평가한다. 본 연구를 통하여 우리나라 강우특성의 변화를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 기틀을 마련할 수 있을 것이며, 향후 비정상성 기반의 기후변화 모의를 수행하기 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 극한 강우의 비정상성을 반영하기 위하여 GEV 분포의 3개 매개변수 중 위치매개변수를 공변량으로 적용하여, 지표면 기온(Surface air temperature, SAT) 및 이슬점 온도(Dew point temperature, DPT)을 고려한 비정상성 빈도해석이 실시된다. 부산 지점이 연구대상지점으로 선정되었으며, 5월부터 10월까지의 월 최대 일강수량을 이용하여 분석을 수행하였다. GEV 분포의 위치 매개변수를 위한 가장 적절한 공변량(기온과 이슬점 온도) 함수를 선택하기 위하여 다양한 모델을 구성하였으며, 구성된 모델 중 AIC(Akaike Information Criterion)가 가장 작은 모델을 최적 모델로 선정하였다. 분석 결과, exp(DPT)가 공변량인 비정상성 GEV 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 선택된 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 확률강우량의 영향을 분석하였으며, 부산지점의 경우 미래 이슬점 온도가 증가함에 따라 확률강우량이 증가할 가능성이 매우 높음을 살펴볼 수 있었다.
본 연구에서는 초과확률 또는 비초과확률이 시간에 따라 변화한다는 비정상성을 가정하여 재현기간 산정에 대한 연구를 수행하였다. 비정상성을 고려한 2가지 재현기간 산정 방법에 대해 검토하고 비정상성 Gumbel 모형을 이용한 빈도해석을 수행하여 초과확률및 비초과확률을 구한 뒤비정상성을 고려한 재현기간 정의에따른 우리나라 재현기간의 변화에 대해서 살펴보았다. 적용 대상으로는 자료기간 30년 이상을 보유하면서 일 강우 자료의 경향성이 나타나는 서귀포, 인제, 제천, 구미, 문경, 거창 등 6개 지점을 선정하였다. 적용결과 비정상성을 고려한 재현기간 산정 시 기존의 재현기간 산정방법과는 재현기간이 다르게 산정됨을 알 수 있었고, 재현기간이 커질수록 정상성 가정하의 재현기간과 비정상성 가정하의 재현기간 값의 차이가 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 비정상성을 고려한 재현기간의 2가지 정의 중 기대 대기시간(expected waiting time) 정의에 의한 방법이 기대 초과사상 수(expected number of exceedance event) 정의에 의한 방법보다 작은 재현기간이 산정 되었다.
우리나라의 최근 10년간(1999~2008년) 1일 100mm 이상 집중호우의 발생빈도는 총 385회로, 70~80년대 222회에 비해 무려 1.7배나 증가하였으며 이상기후로 인한 국지성 폭우로 각종 피해가 커지고 있는 추세이다. 2011년의 경우에도 7월 서울 및 수도권 지역에 발생한 100년 빈도 설계 강우량을 초과하는 집중호우로 인해 서울의 도심지역 곳곳이 침수로 인해 많은 재산피해와 인명피해를 유발하였다. 이러한 원인으로서 기후변화와 변동이 기정사실로 인정되고 있으며 가까운 미래에도 기후변화로 인한 물 관련 재해의 정도는 점차 심해질 것으로 예상되고 있다. 그러나 대부분의 기후변화로 인한 집중호우 관련 연구들은 주로 서울, 부산 등 대도시 및 중부 내륙지방과 남부 지방을 중심으로 이루 졌으며 실제로 과거에 이상기후로 인한 집중호우로 큰 피해를 입은 강릉을 중심으로 한 영동지방에 대한 연구는 미비한 실정이다. 예를 들어, 2002년 8월 31일 하루 동안 강릉에 870.5mm의 비가 내렸으며 이는 국내 기상 관측 사상 최고 기록이었다. 2006년 7월 14~24일 평창 지역에 쏟아진 집중호우 역시 대단했다. 이 기간 봉평의 누적 강우량은 694mm에 이르렀다. 실제 2000년대 들어 이상강우현상은 영서와 영동의 태백산맥의 관문인 대관령 양쪽 지역에서 자주 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 영동지방의 과거 강우량자료를 대상으로 극한치 이론을 이용한 분석을 통해 극한강우특성 변화를 분석하고 비정상성 빈도해석을 통해 기후변화 및 변동이 미치는 영향을 분석하였다.
세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.
최근 지구온난화가 가속화되면서 전 세계적으로 기록적인 기상재해가 급증하고 있다. 특히 강우패턴의 변화로 인하여 강우강도가 증가하여 집중호우의 발생빈도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 강우패턴의 변화를 반영하여 목표연도 확률강우량을 산정하는 비정상성 강우빈도해석법을 제안하였다. BCM2 모형(A2 시나리오)과 NCEP 자료를 K-NN 축소기법을 사용하여 축소시킨 연 총 강우량을 이용하여 연 최대 강우량 평균, 연 최대 강우량 평균과 매개변수 간 통계학적 관계를 분석하여 목표연도 확률강우량을 산정하였다. 분포형은 Gumbel 분포를 사용하였으며 매개변수 추정법은 확률가중모멘트법을 사용하였다. 국내에서 가장 긴 관측 강우자료를 가진 서울지점을 대상으로 모형의 적합성 검증을 실시하였으며, 2006년 현재 통계학적으로 증가경향성을 가진 7개의 강우관측지점에 적용한 결과를 분석하였다. 기후변화 시나리오에 따른 지역적 연 총 강우량의 변화는 미래 확률강우량의 증감에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 한반도의 관측 강우자료를 기반으로 하여 과거의 가뭄 특성을 파악함과 동시에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 활용한 장래 발생 가능한 극치 가뭄에 대한 장기전망을 수행하였다. 정량적인 가뭄 분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 적용하였으며 일단위 강우 관측 자료 및 RCP 시나리오를 단일한 장기 시계열 자료로 구축하여 1, 3, 6, 9, 12개월 지속기간의 SPI 입력인자로 활용하였다. 한반도의 지역별 가뭄특성 분석을 위한 대상 강우관측소는 1954년 시점부터 강우 자료를 보유하고 있는 12개 관측 지점을 선정하였으며, 동일 지점의 10개 GCM(General Circulation Model)을 적용하였다. 기후변화에 따른 가뭄 특성 변화 분석을 위해 강우발생일수와 총강수량에 대한 12개 강우관측소별 추세 변동 분석 및 군집화를 수행하였다. 샘플링 기법을 활용한 비정상성 빈도분석을 위해 베이지안 기반의 DE(Differential Evolution)와 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 결합한 DEMC 기법을 채택하였고, 비정상성 가뭄빈도해석을 통하여 12개 지점별 SDF(Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 비정상성을 가정한 장기 수문자료를 보유한 지점들의 SDF 곡선 산정을 통해 미래의 가뭄에 대한 정량적인 전망을 수행하였다. 장기시계열 자료를 보유한 12개 지점의 군집분석을 수행한 결과 Zone 1-2, 2, 3-2에 해당하는 제주를 제외한 전주, 광주, 여순, 목포, 추풍령 등에서 장래에 가뭄발생 위험이 높은 것으로 분석되었다. 장래 발생 가능한 가뭄 위험성을 정량적으로 파악함으로써 미래 가뭄관리 정책에 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 수문자료에서 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 시간에 따라 변화하는 통계적 특성을 고려하기 위하여 다양한 형태의 비정상성 확률분포형이 제시되고 있으며, 비정상성 매개변수를 추정할 수 있는 다양한 방법들이 연구되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용한 비정상성 Gumbel 분포형의 매개변수 추정방법을 제시하고 기존에 비정상성 매개변수 추정방법으로 주로 사용되어온 최우도법과 비교해보고자 하였다. 국내 자료의 적용을 위하여 기상청 지점의 다양한 지속기간에 대해 경향성이 나타나는 연 최대치 강우자료를 사용하였다. 적용 결과 선형적 경향성을 나타내는 자료에 대해서는 두 가지 방법 모두 적절한 모형을 선정하였으나, 2차 곡선 형태의 경향성이 존재하는 자료에 대해서는 앙상블 경험적 모드분해법의 경우에만 이러한 경향성을 반영하는 비정상성 Gumbel 모형을 선정하였다.
최근 기후변화에 의한 가뭄과 홍수의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며 기후변화에 의한 재해는 국민 생활에 직접적인 영향을 미칠 수 있어 전 세계 여러 나라에서는 기후변화에 대한 연구를 활발하게 진행하고 있는 실정이다. 특히 도시유역의 경우 인구와 재산이 밀집해 있기 때문에 기후변화에 의한 수자원의 영향평가나 극한홍수 등의 자연재해에 대비한 홍수방어 적응대책에 대한 연구가 절실히 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도시유역을 중심으로 KMA RCM의 기후변화 시나리오 분석을 통한 미래 확률강수량을 분석하는 시나리오적 방법과 과거 강수 특성과 경향성을 분석하여 비정상성 빈도해석을 통한 미래 확률강수량을 분석하는 비시나리오적 방법을 통한 도시유역의 기후변화 영향을 고려한 확률강수량을 산정하고자 한다. 또한 향후 발생할 수 있는 강우의 불확실성 분석을 통한 미래확률강수량 산정을 실시하고 도시유역의 IDF곡선을 제시함 으로써 기후변화영향을 고려한 도시유역의 수자원 및 물 수요 관리와 제도개선에 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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