본 논문에서는 극치수문자료의 경향성 분석 개념을 소개하고 이를 빈도해석과 연계시켜 해석하는 방법론을 제시하고자 Gumbel 극치분포를 기반으로, 시간변화에 의한 수문빈도 특성 변화를 모의할 수 있는 Bayesian 모형을 구성하였다. 사후분포의 매개변수는 깁스표본법에 의한 Markov Chain Monte Carlo Simulation을 통해 추정하였으며, 이를 통해 경향성을 고려한 확률강우량과 불확실성 구간을 추정하였다. 또한 경향성을 고려한 확률강우량이 현재 알려진 확률강우량을 초과할 확률을 통해 동적 위험도 해석과정을 소개하였으며, 현재의 경향성에 대해서 시간에 따라 연속으로 추정된 확률밀도함수를 비교하여 수문학적 위험도가 증가할 수 있음을 모의결과를 통해 확인하였다. 이와 더불어 단순히 경향성의 존재여부를 확인하는데 그치지 않고 사후분포를 통해서 통계적 추론을 수행함으로써 경향성에 대한 통계학적인 유의성을 정량적으로 평가할 수 있었다.
기후변화로 인해 가뭄 재해는 수자원 관리 및 계획에 큰 부담으로 작용하므로 이에 대한 연구와 대책 마련이 필요하나, 아직까지 가뭄 특성의 정량적인 거동 분석이나 기후변화가 가뭄에 미치는 영향 연구는 아직 미흡하다. 이에 본 논문에서는 가뭄변수 분석을 통해 결합확률을 이용한 가뭄분석이 타당함을 보이고, 코풀라 이론에 의해 결합확률을 이용한 가뭄빈도분석을 수행하고자 하였다. 또한 기후변화가 유역단위의 수문학적인 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 예측하고자 하였다. 이를 위하여 가뭄 사상에 대하여 전통적인 방법으로의 빈도분석을 수행하였다. 이를 Clayton 코풀라 함수를 적용하여 가뭄의 결합확률을 고려한 빈도분석을 수행해 기존의 단변량 기반의 빈도분석 방법과 비교 분석 하였다. 또한, 결합확률을 이용하여 가뭄의 재현빈도를 분석하고 이를 이용하여 가뭄의 심도-지속기간-빈도 곡선을 유도하였다. 그리고 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 분석하기 위하여 IPCC의 SRES A1B 시나리오와 KMA RCM 기후모형을 이용하여 미래 가뭄 시계열을 산정하고, 미래 가뭄에 대한 결합확률 빈도해석과 미래 가뭄분석을 수행하였다. 본 연구의 결과에 따르면 가까운 미래에 짧은 지속기간을 가진 심한 가뭄이 다발할 것으로 전망되었다.
하천의 유황특성을 평가 하는 것은 하천생태계의 인위적인 변형을 이해하고 예측하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 댐 건설에 따른 하류하천의 영향을 분석하고자 수문변화 지표모형을 이용하여 용수 전용댐인 영천댐을 대상으로 댐 건설전 후의 유황변동을 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. (1) 월 평균유량은 갈수기와 홍수기 모두 댐건설 후 감소하였다. (2) 연 극치유량의 크기와 기간 분석결과, 댐 건설전 후의 1일 최소유량은 $3.48\;m^3/sec$와 $0.89\;m^3/sec$ 이였으며, 1일 최대유량은 $833.1\;m^3/sec$와 $672.1\;m^3/sec$ 이었다. (3) 연극치 유량의 발생시기 분석결과, 최소유량의 Julian Day는 댐 건설전 180 일(6월), 댐 건설 후 257 일(9월)이었으며, 최대유량의 Julian Day는 댐 건설전 209 일(7월), 댐 건설 후는 217 일(8월)에 발생하였다. (4) 홍수맥파의 빈도와 기간의 분석결과, 저맥파(Low Pulse)의 발생횟수는 댐 건설전 3회, 지속기간은 23 일, 댐 건설 후에는 7회, 지속기간 61 일 이었으며, 고맥파(High Pulse)의 발생횟수는 댐 건설 전 4회 지속기간은 2 일, 댐 건설후에는 2회 1.2 일로 분석되었다. (5) 변화율과 빈도의 분석결과, 상승율은 댐 건설 전, 후의 각각 39.27 %와 19.36 %로 댐 건설 전에 수문변동이 크게 발생하였으며, 감소율은 각각 -15.85 %와 -8.16 %로 분석되었다. (6) 분산정도를 변동계수로 분석하였으며, 1일 최소 최대유량은 0.9054에서 0.6314와 1.0440에서 0.9617로 모두 감소하였으며, 연 극치유량 발생시기는 댐 건설전 후 최소유량은 0.269에서 0.282, 최대유량은 0.069에서 0.153으로 댐건설이후 변동계수가 증가하였다.
최근 중소규모 하천은 하천수 및 하천변 지하수 이용의 증가와 토지이용변화 등 유역 내 수문인자의 특성 변화로 인해 하천의 건천화가 점증하고 있어 하천 환경이 악화되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 격자기반의 분포형 장기수문 모델(PGA-CC)을 이용하여 과거 수십년동안 토지이용변화에 따른 하천 건천화 영향을 평가하였다. 실제 건천화가 진행되고 있는 삽교천 상류유역($358.8km^2$)을 선정하였고 토지이용변화분석을 위해 과거 1975년 토지이용도(Past), 현재 2008년 토지이용도(Present)를 구축하였다. 각각의 토지이용 항목 중 변화율이 가장 높은 도시비율은 과거 토지이용도에서는 2.6 %였으며 현재 토지이용도에서는 11.3 %로 8.7 %가 증가하였다. 모델 검보정은 최근 7년(2005-2011)동안 최종유역출구지점에서 유출 검보정을 실시하였다. 그 결과 NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency)은 평균 0.71로 유출량의 모의값과 실측값이 유효한 것으로 나타났다. 건천화를 평가하기 위해 시험유역에서의 5 WPs (Watching Points)를 선정하여 과거 및 현재 토지이용조건을 모의하고 유황분석을 통한 갈수 변화량 분석을 실시하였다. 건천화 빈도분석을 위해 GEV (Generalized Extreme Value) 갈수빈도분석을 실시하여 과거 토지이용 모의결과 산정된 평균 갈수량($m^3/s$) 이하로 낮아지는 유출량 일수를 계산하였다. 최종유역출구에서 과거 및 현재 토지이용도에서 모의된 평균갈수량은 각각 $3.27m^3/s$ 및 $3.11m^3/s$로 나타났다. GEV 갈수빈도분석결과 과거 토지이용조건에서의 평균갈수량은 $3.20m^3/s$(재현기간 2.33년)으로 나타났다. 도시증가에 따른 인구증가는 지하수 사용량에 증가를 가져온다. 이는, 건천화에 영향을 미치며 본 연구에서는 지하수이용량 자료(1998-2011)를 이용하여 도시면적과 지하수이용량의 선형회귀분석을 실시하여 과거 22년 지하수 사용량을 예측하였다. 그 결과 지하수사용량 증가는 토지이용변화와 복합적으로 상류유역에 하천의 변화를 가속시키는 것으로 나타냈다.
지하수 함양은 수문학적으로 복잡한 프로세스로서 강우의 빈도, 강도, 지속시간, 계절적 분포 뿐 아니라 온도, 습도, 풍속과 같은 기상인자, 그리고 지하수위 상부에 존재하는 토양 및 암반층의 특성과 깊이, 지표의 지형과 식생분포 및 토지이용과도 관련된다(Memon, 1995). 이러한 지하수 함양량의 영향요소를 반영하기 위해 연속 유역수문모형인 SWAT-K를 이용하여 충주댐 상류 유역의 지하수 함양량을 계산하였다. 우리나라에서는 10년 빈도 갈수시 강수량에 함양계수를 곱하여 지역별 개발가능량을 산정한다. 본 연구에서는 빈도해석을 통한 10년 빈도 갈수시의 함양량을 추정, 이를 기존 개발가능량 값과 비교, 검토하는 방식으로 충주댐 상류유역의 지하수 개발가능량을 평가하였으며, 이같은 계산 절차를 통해 지하수 개발가능량을 산정하는 기존 절차의 문제점을 제시할 수 있었다.
기후변화나 인위적인 요인 등에 의해 수문 자료에 비정상성(nonstationarity)이 나타나면서 정상성 가정 하에서 수행되는 빈도해석으로는 정확한 확률수문량 산정이 어려운 실정이다. 최근 이를 보완하기 위한 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있고, 이와 더불어 비정상성 지역빈도 해석에 대한 관심도 높아지고 있다. 비정상성 지역빈도해석은 대개 홍수지수법(index flood method)을 기반으로 진행되고 있는데, 홍수지수와 성장곡선(growth curve)에 시간에 따른 변화를 고려하느냐의 여부에 따라 다양한 형태의 홍수지수모형이 적용되고 있다. 본 연구는 다양한 형태의 홍수지수모형의 성능을 평가하여 비정상성 자료에 적합한 형태를 선정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 위치 매개변수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 GEV 분포(GEV100)를 모분포로 하는 지점들로 지역들을 구성하고, Monte Carlo 모의를 통해 발생시킨 자료에 여러 형태의 홍수지수모형을 적용하여 각 모형의 성능을 평가하였다. 모의실험 결과 홍수 지수는 시간에 따른 변화가 없고, 성장곡선은 시간에 따라 변화하는 형태인 홍수지수모형이 다른 형태의 모형에 비해 대체로 더 정확한 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 우리나라 기상청 관할 강우 관측 지점들 중 GEV100 분포가 적합한 것으로 선정된 지점들을 하나의 지역으로 구성하여 모의실험에서 적용한 것과 동일한, 여러 형태의 홍수지수모형을 적용한 결과 모의실험 결과와 일치하게 성장곡선에만 비정상성 고려된 홍수지수모형이 상대적으로 정확한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 따라서 GEV100 모형 기반의 비정상성 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 성장곡선만 시간에 따라 변화하는 홍수지수모형이 적합할 것으로 판단된다.
강우자료의 빈도해석을 위해서 널리 사용되고 있는 지점빈도해석기법은, 우리나라와 같이 구축된 강우자료의 자료년수가 충분하지 못한 경우에 신뢰도가 떨어지는 결과를 가져올 수 있다. 이런 단점을 극복하기 위해서, 최근에는 수문학적인 성질이 서로 비슷한 지점을 하나의 지역으로 설정해서 빈도해석을 실시하는, 지역빈도해석기법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 지역빈도해석에 사용되는 군집해석(cluster analysis)에 관한 연구로서, 다목적 유전자알고리즘을 이용해서 군의 개수와 군집도간의 상호관계를 밝혀내고 이를 지역빈도해석에 적용해서 군집해석의 효율성 및 적용성을 높이고자 한 연구이다.
가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.
유량자료를 이용한 매개변수적 빈도해석 방법은 주관적인 분포형 선정문제를 안고 있다. 이러한 분포형 선택문제는 수문자료의 오랜 축척에 따른 통계적 분석을 통해 하나의 확률분포형을 선택할 수 있는 경우 극복될 수 있을 것이다. 그러나, 일반적으로 수문자료의 관측 기간이 짧아 하나의 분포형을 선택하는데 어려움을 갖고 있다. 반면에, 지역가중다항식을 이용한 빈도해석의 경우 단일분포형 선택문제가 아닌 자료로 부터 매개변수를 선택하고 추정함으로서 White noise를 제거 또는 감소하며 자연계의 이질적, 다중변수적 그리고 시공간적 특성을 잘 반영할 수 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 단일 주관분포 선택문제가 아닌 자료로부터 매개변수의 선택 추정이 이루어지는 지역가중다항식을 이용한 빈도해석을 수행하였다. 분석에는 서울강우자료로 매개변수적 빈도해석을 수행하는 경우 Gumbel, GEV(Type I Extreme Value) 그리고 LN2 (Log-Normal 2) 등의 분포형을 적용하여 지역 가중다항 추정자의 산출 결과와 비교 검토하였다. 또한 각각의 방법을 적용해 이중첨두(bimodal) 분포형에 대한 모형의 적합성을 도시적으로 비교 산정하였다.
지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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