기후변화로 인해 많은 경우 강수량은 증가할 것으로 전망되지만 시공간적 편차 또한 커짐으로써 가뭄 위험은 증가할 것으로 예상된다. 가뭄 위험도 평가는 강수량, 유출량 등 수문자료로부터 추출한 가뭄변량의 빈도해석을 통해 이루어질 수 있다. 빈도해석의 대상이 되는 수문변량의 통계적 속성이 일정하게 유지되는 정상성의 가정은 기존 빈도해석 방법의 핵심이 되지만, 최근 기후변화로 인한 수문변량의 통계적 특성 변화가 발생할 것으로 예상되기 때문에 이러한 비정상성의 특성을 빈도해석 시 고려할 필요가 있다. 자료의 비정상성을 평가하는데 짧은 기록을 갖는 자료로부터 변화 추세를 신뢰성 있게 평가하는 것은 어려움이 크다. 이러한 점에서 지점자료를 통합적으로 활용할 수 있는 지역빈도해석 절차 도입을 통해 해석 결과에 신뢰성을 확보하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 유역단위에서 가뭄의 지속기간과 심도 사이의 상호의존성을 고려하기 위해 이변량 Copula 함수 기반 가뭄 지역빈도해석을 도입했으며, 두 가뭄변량의 주변확률분포의 매개변수는 시간에 따른 함수로 가정하였다. 모형의 모든 매개변수는 계층적 Bayesian 모형을 통해 동시에 추정하였다. 최종적으로 주어진 가뭄빈도에 해당하는 시간에 따라 변화하는 가뭄 위험을 평가하였다.
보는 일반적으로 흐르는 하천을 막아 수위를 높여서 취수 용도로 사용되는 저수 시설의 역할을 한다. 그러나 홍수 시 보 구조물은 홍수류 소통의 장애물 역할을 하여 보 상류의 수위를 상승시키고, 이는 곧 보의 상류에서는 침수피해를 발생시키기도 한다. 따라서 홍수 시 보 구조물이 하천흐름을 방해하지 않도록 설계하여 보의 통수능과 안정성을 확보시키는 것은 보 설계 시에 매우 중요한 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 낙동강 구미보를 대상으로 보 구조물에 의한 보 상류부의 통수능 및 치수안정성에 대해 분석하기 위하여 수리모형실험을 수행하였다. 가동보의 수문 운영 조건에 따른 보 상류부의 수위 변화, 빈도 홍수량에 의한 구미보 상류의 흐름특성을 유속 및 수위측정을 통하여 비교 분석하였다. 구미보의 수문 2개를 이용하여 수문 2개 개방 조건, 수문 1 개 개방, 수문 1개 폐쇄 조건, 수문 2개 폐쇄 조건으로 구분하여 실험을 진행하여 분석하였다. 연구 결과 수문폐쇄조건에서 수위가 가장 크게 나타났으며 급격히 상승하였다. 수문이 폐쇄된 2년 빈도의 홍수량조건이, 수문이 개방된 100년 빈도 홍수량조건보다 상류수심이 높게 형성되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 계획홍수량보다 작은 유량조건일지라도 수문이 폐쇄됐을 경우에 보 상류부는 홍수범람의 위험이 더욱 커진다고 판단되었다. 가동보 수문을 개방하여 통수하는 경우에 보 상류의 수위저하 영역을 검토한 결과, 유량이 클수록 가동보에 의해 수심저하 영향을 받는 보 상류의 영역이 늘어나며, 보 상류 방향으로 거리에 따른 보 상류의 수심저하가 발생하는 거리의 관계는 유량 크기에 비례하는 것으로 나타났다.
수자원의 계획 및 설계에 활용되는 홍수량 산정 방법은 홍수량 빈도해석 방법과 강우-유출 모형에 의한 방법으로 구분된다. 홍수량 빈도해석에 의한 방법은 홍수량 자료를 직접 빈도해석 하여 확률홍수량을 산정하며 이론적으로 가장 정확한 방법으로 평가된다. 기존의 홍수량 해석은 자료의 제약으로 인하여 실측유량의 직접 빈도해석은 한계가 있었으나 과거부터 국가적으로 수문조사를 수행하여 10년 이상의 실측유량 자료를 확보할 수 있는 수준에 도달하였다. 본 연구는 수위-유량 관계 곡선식을 통하여 안정적으로 확보된 실측유량 자료를 활용하여 홍수량 빈도해석을 수행하였다. 홍수량 빈도해석을 위하여 Bayesian 기법을 적용하여 매개변수를 산정하고 빈도별 홍수량의 불확실성을 정량화하였다. 확률홍수량 산정 결과는 장기간의 강우량 자료를 적용하여 강우-유출모형으로 산정된 홍수량과 근접한 것을 확인하였다. 수문조사를 통하여 장기간의 실측유량 자료를 활용하여 다각적인 관점으로 수문해석을 가능할 것으로 판단된다.
효율적인 수자원 관리를 위해 빈도해석을 통한 수문 자료의 통계적 특성을 고려하여 정확한 확률강수량을 산정해야 한다. 지점빈도해석은 지점 자료만을 이용하여 확률강수량을 산정하기 때문에 정확도를 높이기 위해서는 자료 확충이 필요하지만, 지점별로 활용할 수 있는 자료가 제한적이며 지점마다 변동성이 크다. 지역빈도해석은 수문기상학적으로 동질한 주변 지점들의 자료를 모두 포함해서 빈도해석을 수행함으로써 지역에 대한 통합 결과를 제시하고 자료에 대한 신뢰성 확보가 가능하다. 일반적으로 빈도해석은 자료에 적합한 확률분포 기반으로 수행되지만 확률분포 선정과정에 따라 결과는 상이하다. 본 연구에서는 지역빈도해석에서 확률강수량 산정방법으로 Quantile Regression(QR)을 적용하였다. QR 기반의 빈도해석은 확률분포 아니라 자료 자체로 확률강수량을 산정하여 기존의 확률분포 기반의 빈도해석에서 발생했던 불확실성을 개선하였다. 또는, 확률강수량의 시간에 따른 변동성도 고려되어 바정상성 빈도해석도 가능하다. 최종적으로 본 연구에서 소개된 지역빈도해석 결과와 기존의 지역빈도해석 결과 비교 검증하였다.
지난 2008년부터 2013년까지 우리나라는 홍수방어 및 가뭄을 대비하기 위하여 하천정비사업인 4대강 사업을 실시하였다. 또한, 4대강 사업은 환경적인 측면을 고려하기 위해 하천변에 대체습지를 조성하였다. 하지만, 대체습지 조성 이후 대체습지에 대한 평가가 제대로 이루어지지 않아 관리하는데 있어 문제가 발생하고 있다. 따라서 대체습지에 대해 기능을 평가하고 평가 결과를 통해 관리방안을 수립하는 것이 필요하다. 현재 습지의 기능은 수문학적, 생태학적, 지형학적으로 구분하여 평가하고 있다. 본 연구에서는 대체습지의 수문학적 평가를 위해 필요한 대체습지 제원 및 수리수문요소 등 관련자료를 수집하였다. 빈도해석과 수문모형을 통해 침수빈도, 침수심 등을 분석하여 수문학적 측면으로 대체습지를 평가하였다. 본 연구의 결과는 4대강 사업으로 조성된 대체습지의 관리방안을 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
벤포드 법칙(Benford's Law)은 실생활에서 관찰되는 수치 데이터를 첫 자리 숫자에 따라 분류할 때 첫 자리의 숫자가 커질수록 그 분포가 점차 감소되는 현상을 말한다. 이러한 벤포드 법칙은 일반식으로 도출하여 다양한 자릿수로 확장하여 적용할 수 있는 연구결과가 제시되었으며, 회계학, 사회과학, 물리학, 컴퓨터과학, 생물학 등 다방면의 수치 자료에서 그 유효성이 확인되고 있다. 자릿수의 관찰빈도를 분석하는 것만으로 많은 양의 실생활 데이터에서 빠르고 쉽게 데이터 조작여부를 탐지하거나 1차적인 데이터 품질검사에 효과적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다학제적 연구의 측면에서 수학·물리적 법칙인 벤포드 법칙을 일유량 등 다양한 수문학 측정자료에 적용하여 그 적용가능성을 확인하고 자료의 불균질성과 신뢰성을 빠르게 탐지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 수문자료는 공인심의를 통해 자료의 신뢰도를 확보하고 있으나 확정·배포까지 약 2년이 소요되어 활용기간 단축에 대한 사용자 요구가 지속되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 분석대상 데이터의 자릿수 관찰빈도가 벤포드 법칙에 의한 예상자릿수 빈도를 따르는지 여부에 대한 가설을 설정하고 카이제곱 검정 또는 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정 등을 통해 적합도에 대한 통계적 유의미함을 분석함으로써 대략적으로나마 빠르고 쉽게 측정자료의 신뢰성을 판단할 수 있다. 본 연구는 다양한 학문과의 결합을 통한 새로운 접근을 시도함으로써 빅데이터 시대에 효과적으로 수자원의 개발, 관리 및 운영의 의사결정을 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 수문학적 가뭄의 위험도 평가를 위해 이변량 지역빈도해석 방법을 적용하여 2022년 가뭄 빈도를 평가하였다. 현재 우리나라의 수문학 분야에서 사용 가능한 자료의 대부분이 자료연수가 부족하여 기존의 지점빈도해석 수행 시 도출되는 결과의 신뢰도에는 한계가 있다. 본 연구에서는 유입량 자료를 대상으로 지역빈도분석을 수행하였으며, 최종적으로는 가뭄사상의 결합재현기간을 도출하여 가뭄위험도 평가를 위한 각 댐 별 빈도분석을 수행하였다. 본 연구에서 제안되는 Copula 기반 지역빈도해석 모형은 가뭄변량 간의 상관성 및 극치 특성을 효과적으로 반영하는 것을 확인할 수 있었으며, 지역빈도해석모형과 지점빈도해석모형의 적합성 검정 결과의 비교를 통해 지역빈도해석 모형의 장점을 확인할 수 있었다. 결과적으로 2022년에 발생한 낙동강 유역의 수문학적 가뭄사상은 결합재현기간이 8년을 상회하는 것으로 나타났으며 남강댐의 경우 결합재현기간이 20년으로 평가되어 낙동강 유역에서 상대적으로 심한 가뭄이 발생한 것으로 판단된다.
최근 극심한 가뭄은 전년도 홍수기 이후 강수량이 예년 평균 강수량대비 약 60%정도이고 댐유입량은 예년 평균 유입량대비 약 30%로써 매우 극심한 가뭄을 겪고 있다. 따라서 강원도 태백지역을 비롯하여 전라 및 경상남도지역에 제한급수 등이 이루어지고 있는 실정이다. 또한 기상청 전망에서도 금년 홍수기전까지 가뭄이 지속될 것이라는 보도가 나오고 있어 향후에도 매우 어려운 상황이 지속될 것으로 예상된다. 따라서 이러한 악조건하에서 우리가 대체할 수 있는 방법중의 하나로서는 가용한 수자원량과 향후 예상되는 유입량에 대한 정량적 판단을 통해 수자원의 효율적인 관리일 것이다. 이에 본 연구에서는 이수기 저수지의 효율적 운영을 위해서 기존에 이용되고 있는 저수지에서의 빈도유입량 산정방법을 개선하여 보다 적정한 운영이 이루어질 수 있도록 하고자 한다. 현재 수자원공사에서는 이수기 유입량 빈도분석을 위해 연속된 수문량이 가지고 있는 주기특성을 반영한 수문량 누가방식(누가차분법)을 채택하여 실무에서 이용하고 있다. 그러나 해당방법은 누가기간에서 산정된 빈도값의 차분량 계산시 부분적으로 음(-)의 값이 산출되고 갈수빈도가 증가함에도 수문량이 증가하는 이상 현상이 발생할 뿐만아니라 빈도분석 초기에는 극한 가뭄이 오고 분석기 말에는 평년수준의 유입량이 유입되는 것으로 분석되어 효율적인 저수지 운영이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 상기 문제들을 해결할 수 있는 새로운 갈수빈도유입량의 분해방법을 제시하고 이에 대한 검증을 위해 금번 가뭄 패턴과 비교 분석하고자 한다.
최근 전 세계적으로 극한수문사상의 증가로 인한 피해의 규모와 빈도가 잦아지고 있다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC)5차 보고서에 따르면 우리나라는 모든 시나리오 하에서 평균 강수량이 증가하는 지역으로 분류되었다. 특히 강우와 태풍피해가 잦은 7월에서 9월의 강우량이 급격히 증가하는 것으로 나타나며 이는 현재보다 극한수문사상이 더욱 빈번하게 일어날 것이라 예상할 수 있다. 하지만 기존의 매개변수 추정방법은 이상치 산정기준을 넘어서는 극치를 제외하고 확률강우량을 산정하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존의 매개변수 추정방법 보다 극한값에 강건한 MDPDE(minimum density power divergence estimator)를 이용한 매개변수 추정을 사용하여 우리나라 60개 강우관측소의 과거 강우관측자료에 대한 최적조율모수에 대한 빈도별 확률강우량을 추정하여 기존의 방법으로 산정한 확률강우량과 비교하였다. 이상치로 분류할 수 있는 극한수문사상이 발생한 우리나라 31개소에 대하여 MDPDE의 적용성을 검토한 결과 기존의 매개변수 추정방법에 비해 이상치를 포함한 100년 빈도 확률강우량이 약13.3% 감소하는 것으로 나타났다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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