최근 한반도와 세계 곳곳에서 기후변화로 야기되는 이상기후에 의한 피해가 늘고 있으며, 그 피해 규모와 빈도 또한 점점 증가하는 추세이다. 이러한 추세 속에서 인적, 물적 피해를 최소화하기 위해 세계 각국이 기후변화에 대한 정확한 예측을 위한 많은 노력과 연구가 진행되고 있다. 지금까지 수행된 연구들은 일반적으로 강수특성의 변화를 파악하기 위해서 연 및 월 최대 강우량, 지속시간별 최대 강우량 등 총량적 개념을 이용한 연구가 대부분이다. 그러나 이는 실제 강수사상의 구조적 변화를 파악하는 데 있어서 한계가 있다. 본 연구에서는 전국 기상관측소 59개의 지점에 대한 1961년-2009년까지의 시계열 강수자료를 이용하여 지점 및 유역별 강수사상의 number of rain even, duration, intensity, quantity 시간분포 구조의 변화를 파악하고자 하였다. 분석결과 number of rain event와 total quantity는 전국적으로 증가 하였으며 total rain hour는 남해안 지역을 제외한 전국에서 증가 하는 것으로 분석 되었다. 결과를 바탕으로 강수변화의 패턴과 추세를 보다 정확하게 파악하고 미래강수 예측에 유용한 자료로 활용될 것으로 사료된다.
본 연구에서는 강우 지속기간이 짧은 경우와 긴 경우에 대한 연최대치 계열과 연최대치 독립 호우사상 계열의 차이를 살펴보았다. 연최대치 독립호우사상은 1961년부터 2010년까지의 서울지점 시강우 자료에 다양한 IETD와 절단값을 적용하여 추출하였다. 결정된 연최대치 독립호우사상 계열은 기존의 연최대치 계열과 비교하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, IETD와 절단값의 영향은 예상할 수 있는 수준을 벗어나지 않았다. 예를 들어, IETD의 증가에 따라 짧은 지속기간 및 긴 지속기간을 갖는 독립 호우사상의 발생 빈도는 유사한 감소비율을 갖으나, 절단값의 증가에 따라서는 특히 지속기간이 긴 호우사상의 발생빈도가 급격히 감소하는 것으로 나타났다. 둘째, 추출된 독립 호우사상의 평균 강우강도는 강우 지속기간에 관계없이 거의 일정한 것으로 나타났다. 이는 연 최대치 강우강도가 주로 지속기간이 긴 호우사상에서 결정될 가능성이 크다는 것을 의미한다. 마지막으로, 강우지속기간이 짧은 경우, 연 최대치 계열과 연 최대치 독립 호우사상 계열의 차이가 매우 큰 것으로 확인되었다. 그러나 이러한 차이는 강우 지속기간이 증가함에 따라 현저히 줄어들었다. 이러한 결과는 특히 매우 짧은 집중시간을 고려하는 작은 유역의 경우, 전통적인 자료 분석방법을 통해 결정된 설계강우가 실제 발생 가능성이 없는 비현실적인 경우가 될 가능성이 매우 큼을 의미한다.
수문관측자료에서 비정상성(nonstationarity)이 관측됨에 따라 수공구조물 설계에서 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대기-해양 시스템에 내재된 기후 변동성은 비정상성 현상과 관련이 있는 것으로 알려져 있지만, 비정상성 빈도해석은 일반적으로 선형적 추세를 기반으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 기후 변동성과 극치 강우 사상의 장기 경향성을 고려하기 위하여 기상인자를 활용한 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 먼저, 경향성이 나타나는 11개 기상관측지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 통계적 분해 방법인 앙상블 경험적 모드분해법을 활용해 자료에 내재된 장기 경향성을 추출하였으며, 계절에 따른 다양한 기상인자와의 상관성 분석을 수행하였다. 그 결과, 연 최대 강우 발생년도를 기준으로 전년도 가을철 AMM과 전년도 가을철 AMO, 그리고 전년도 여름철 NINO4가 10개 이상의 지점에서 연 최대치 강우자료의 장기 경향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 선정된 기상인자를 일반 극치(generalized extreme value, GEV) 분포모형에 적용하여 비정상성 GEV (NS-GEV) 모형을 구축하고 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형과의 AIC값을 비교하여 최적모형을 선정하였다. 선정된 모형과 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형에 대한 성능 평가를 통해 기상인자를 활용한 NS-GEV 모형이 극치강우사상을 반영하여 확률강우량의 과소산정 문제를 보완할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 최근 발생한 집중호우와 이상강우를 고려하며 인천지역에서 사용중인 확률강우강도식에 대한 새로운 확률강우강도식을 제안하였으며, 기상청 자료를 이용하여 지속시간 10분$\sim$24시간까지의 임의시간 연최대강우량을 산정하였다. 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 개의 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, framer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 최근 강우에 대한 경향을 분석하고 실제 발생한 강우 중에서 최대 발생 강우량을 고려하여 적정분포인 GEV 분포를 확률 분포형으로 선정하였다. 확률강우강도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot형, Sherman형, Japanese형, 통합형 I 및 II 형태로 산정하였고, 지역내 하수도 및 하천의 지속시간을 감안하여 확률강우강도식을 결정하였다. 또한 정확성을 고려하여 통합형 I을 선택하였고 지속시간에 따른 강우강도식의 확률강우와 관측치를 감안한 강도식을 인천지역의 강우강도식으로 제안하였다.
본 연구는 A1B 기후변화 시나리오를 고려하여 지역별 확률강우량을 산정하고 관측소별 기존 관측자료의 특성을 고려한 적정 방법을 제안하였다. 이를 위하여 우리나라 주요 지점 강우관측소를 연구 대상지점으로 선정하여 선정된 주요 지점 관측소에 대해 24시간 연최대강우량 평균값과 매개변수의 관계를 분석하여 2100년의 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 2100년 빈도별 확률강우량은 기상청 실측강우량 자료를 활용하여 산정하는 방법, 확률분포의 매개변수는 실측 강우자료를 활용하고, 2100년까지의 강우자료는 A1B 시나리오를 활용하는 방법, A1B 시나리오를 활용하여 확률강우량을 산정하는 3가지 방법을 적용하였다. A1B 시나리오에 의한 강우 예측값은 실측값 보다 과소 추정되어 이를 활용하는 경우에는 보정이 필요하며, 분위 사상법을 적용하여 보정한 결과 모든 관측소에서 약 2.3~3.0배의 강우량이 평균적으로 상향조정 되었다. 실측강우 자료만으로 산정한 확률 강우량의 경우, 강우량이 지속적으로 증가하여 과대 산정되어 증가하는 경향이 강하며, A1B 시나리오 자료를 활용하여 산정한 확률강우량의 경우 대체적으로 기존 관측자료의 증감율과 유사하게 산정되기는 하지만 지역적 특성을 정확히 반영하지 못하는 경우가 다소 발생하였다. 각 지점별로 24시간 연 최대 강우량 평균 증가율과 방법별로 산정된 확률강우량의 증가율을 비교하여 기후변화를 고려한 관측지점별 확률강우량 산정 방법을 선정하였다.
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.
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 동시에 가지는 다변량 지역빈도해석은 다양한 변수를 고려함으로써 수문 현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있고 많은 가용 자료 수로 인하여 높은 정확도의 분석결과를 도출할 수 있다. 현재까지는 우리나라의 강우 자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 강우 자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 매개변수 추정, 최적 분포형 선정, 확률수문량 성장곡선 추정 등에 집중하여 이변량 수문자료인 연 최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 이변량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 적용된 지역강우자료의 최적 copula 모형으로는 Frank와 Gumbel copula 모형이 선택되었고 주변분포형에 대해서는 지역별로 Gumbel과 대수정규분포와 같은 다양한 분포형이 최적 분포형으로 선택되었다. 상대제곱근오차(relative root mean square error)를 기준으로 지역빈도해석이 지점빈도해석보다 안정적이고 정확한 확률수문량 곡선 추정을 하였다. 이변량 강우분석에서 지역빈도해석을 적용하면 안정적인 수공구조물 설계기준 제시와 강우-지속기간 관계를 모형화 할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 빈도해석(frequency analysis) 방법은 자료의 정상성(stationarity)을 가정하고 있다. 즉, 자료 분포가 기상에 영향을 받는 정도가 통계적으로 유의하지 않다는 것을 의미하는데 최근의 관측값들은 주기를 나타내거나 증가, 감소하는 경향을 자주 보이고 있고 이는 정상성에 대한 가정이 더 이상 유효하지 않음을 의미한다. 본 연구는 최근 증가경향이 두드러지게 나타나고 있는 관측 연최대 일강우량을 대상으로 증가 변동점(changing point)을 탐색하였다. 이를 위하여 Barry and Hartigan이 1999년에 제안한 BCP (Bayesian Change Point) 방법을 우리나라 전체 강우 관측지점에 적용하였다. 적용 결과, 2000년대를 기준으로 이전의 관측값과 통계적 특성이 다른 관측값들이 많이 발생하는 것을 알 수 있었다. 향후, 매개변수와 시간의 회귀분석(regression analysis)으로 확률분포형의 미래 매개변수를 구하는 비정상성 빈도해석 방법 적용시, BCP 결과로 얻은 변동점을 바탕으로 회귀분석의 구간을 적절하게 선택한다면 계산된 결과의 신뢰성이 더욱 향상되리라 본다.
우리나라의 경우 짧은 자료기간으로 인해 지점빈도해석에 의한 확률강우량 추정시 불확실성이 커지는 문제가 있어 지역빈도해석의 적용이 필요하다. 본 인구에서는 지역빈도해석 기법의 하나인 FORGEX 기법을 우리나라 강우자료에 적용하였다. 전국의 82개 기상청 산하 관측지점의 자료로부터 지속기간별 연최대 강우 자료를 추출하였으며, FORGEX 기법의 절차애 따라 확률강우량을 계산하고자 하는 지점을 중심으로 네트워크를 구성하였다 Netmax 계열을 이용하여 긴 재현기간에 내한 안정된 확률강우량을 추정할 수 있는 성장곡선을 유도할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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