겨울철 대설 현상에 따른 도로 결빙과 항공기 운항 지연, 비닐하우스 및 가건물 붕괴와 같은 피해가 증가함에 따라 대처방안을 마련하는 일이 중요시 되고 있다. 이를 위해 정확한 적설 정보가 근본적으로 필요하지만, 문제는 적설량을 정량적으로 관측하는 일이 간단하지 않다는 점이다. 최근에는 무게식 우량계를 이용한 적설 관측이 수행되고 있지만, 강설량이 많을 경우 우량계가 눈에 덮이는 캐핑(capping) 현상으로 인해 제대로 관측하기 어려운 문제가 있다. 본 연구에서는 무게식 우량계의 이러한 한계를 보완하고 자료의 활용성을 높이기 위해 광학우적계(Parsivel)로 관측된 강설입자정보를 이용하여 적설량을 보정하는 방법을 제안하였다. 무게식 우량계 자료는 대관령 구름물리선도센터에 설치되어 있는 플루비오(Pluvio)의 적설 관측 자료를 이용하였다. 먼저, 관측된 플루비오 자료에서 단위 시간동안의 신적설을 산정한 후 과도한 관측값과 같은 노이즈를 제거하였다. 또한 플루비오와 동일 기간에 관측된 광학우적계 자료에 대해 강설 입자가 $10/m^3$ 초과로 나타나는 사상을 강수 기간으로 결정하고 두 자료가 모두 '0'인 경우 무강수로 나타냈다. 그 결과 강수 입자가 관측된 적설 기간에 플루비오가 우수하게 강설 사상을 관측하고 있음을 확인하였고, 부적합한 자료를 보정할 수 있었다. 이러한 방법으로 적설 자료를 개선할 경우 향후 레이더를 이용한 공간적 강설 추정의 정확도를 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.
본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.
최근 지구온난화의 영향으로 겨울철 한파를 야기하는 일이 잦아지고 있다. 우리나라에도 그 영향으로 매년 겨울 한파가 지속되고 있다. 그러므로 겨울철 적설량을 기록하고 갑작스러운 재난에 대비하는 것은 지구온난화의 또 다른 숙제가 되었다. 우리나라는 전통적으로 폭설 피해가 크지 않았기 때문에 적설관측소의 수가 강우관측소에 비해 현저히 적다. 그리하여 추가적인 적설관측소의 설치가 필요하다고 판단되지만, 이에 앞서 우리나라의 현재 적설관측소의 분포현황을 분석하였다. 1월, 2월, 12월의 최대 최심신적설량과 관측소 고도자료를 K-평균 알고리즘의 4개의 변수로 사용하였으며, 전국에서 총 94개의 적설관측소를 자료보유기간으로 분류하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과 서해안지역, 태백 소백산맥을 따라 존재하는 내륙산악지역, 경상도와 남해안 그리고 제주도지역, 울릉도와 대관령으로 군집이 형성되었다. 또한, 제주도의 적설관측소가 해안가 위주로 설치되어있어, 비교적 눈이 많이 오는 한라산 산간지역에 추가적인 적설관측소 설치가 고려되어야 할 것이다.
최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 충청북도 내 각 지자체를 대상으로 지역별 대설특성을 통한 잠재적 위험요인을 분석하였다. 분석결과, 35년 평균적설량으로 인한 잠재적 위험도는 제천시와 보은군이 가장 높았으며 35년 최대적설량을 통한 잠재적 위험요인에서는 다른 결과가 도출되는 것을 알 수 있었다. 잠재적 위험요인에 대한 지역의 빈도수를 살펴보면 가장 높은 지역은 보은군, 제천시, 괴산군, 영동군, 청주시 순으로 도출되었다. 본 연구는 일반적인 대설특성 뿐만 아니라 잠재적인 위험요인들을 도출하고 그에 대한 위험도를 제시하였다는 점에서 그 의의를 가진다. 본 연구의 결과는 향후 충청북도 각 지자체들의 제설대응체계 및 방안 마련에 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
각 지역의 겨울철 강수인 눈의 산성도와 화학적 조성과 산림지역의 임내ㆍ외 강설의 특성을 비교 분석하고자 대관령 지역(강원도 평창군 도암면 횡계리) 운교 지역(강원도 평창군 방림면 운교리)을 대상으로 강설을 채취하여 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 조사 지역의 강설을 채취하여 적설량과 pH의 관계를 보면, 두 지역 모두 적설량이 적을 때는 pH의 변화 분포가 크게 나타났으며, 적설량이 증가할수록 pH가 안정되는 경향을 보였다. 이와 같은 결과는 강우현상에 있어 국지적인 환경에 따른 대기중의 부유물질 중에서 산성물질의 흡착비율이 달라짐을 의미함과 동시에 광역적으로 분포하는 산성물질의 유입도 고려해야 한다는 연구(나춘기와 정재일, 1997)와 유사한 것으로 강설의 경우에도 적용할 수 있다고 판단하였다. 2. 각 조사 지역의 강설 중 임외 강설과 임내 강설의 이온농도 변화는 전체적으로 임내에서 증가하는 경향을 보였다. 이 중에서 양이온의 경우는 $Ca^{2+}$, 음이온은 NO$_{3}$$^{-}$, SO$_{4}$$^{2-}$ , Cl$^{-}$ 모두가 증가의 양상을 보였다. 3. 이러한 결과를 기초로 하여 각 이온농도간의 편차와 상호관계를 파악하기 위해서 각 이온간의 상관성과 요인분석을 실시하여 비교하는 것이 각 지역 강설의 화학적 특성을 구명할 수 있을 것으로 판단된다.
폭설은 짧은 시간에 많은 양의 눈이 오는 기상현상으로, 자연재해에 속하며 각종 피해를 유발한다. 우리나라는 주로 산지가 많고 삼면이 바다로 둘러싸인 지형으로 폭설의 발생 및 영향은 국지적으로 차이가 많이난다. 이에 우리나라 폭설의 지역별 위험도를 이해하기 위해서는 체계적인 지역구분과 연구가 필요하다. 본 연구는 우리나라 폭설의 지역별 위험도를 분석하기 위해 지난 39년 겨울철동안(Oct-Apr, 1971-2010) 68개의 지상기상관측소에서 측정한 일별 최심신적설량을 이용하여 우리나라 대설지역을 바탕으로 크게 울릉도, 영동 해안북부(속초와 강릉), 서태백산맥(춘천, 홍천, 양평, 원주 등), 소백산맥북서부(부여, 보은, 대전 등), 남해안 (해남, 완도, 장흥 등)의 폭설지역으로 세분화하였다. 폭설지역을 기상청의 대설특보 기준에 따라 대설주의보(5cm이상)와 대설경보(20cm이상)가 발령됐던 기간으로 빈도분석을 시행하였다. 대설주의보의 발생일수는 총 5,712일로 전체 폭설 발생일의 68%를 차지한다. 이 중 대설경보의 발생일수는 총 1,976일로 전체 폭설 발생일의 23%를 차지한다. 울릉도에서는 대설주의보의 발령일수가 총 602회로 가장 눈이 많은 지역으로 나타났으며, 그 반대로 가장 눈이 적은 지역인 남해안은 3cm이상일 경우에 대설주의보를 발령하며, 이 지역에서의 대설주의보의 발령일수가 지역별 평균 21회였다. 영동북부해안에서는 대설주의보의 발령일수가 지역별 평균 180회, 서태백산맥에서의 대설주의보 발령일수가 지역별 평균 87회, 소백산맥북서부에서의 대설주의보 발령 일수가 지역별 평균 122회로 우리나라의 폭설지역에 속하는 것으로 나타났다. 각 관측소의 39년 겨울철 최심 신적설량을 대설주의보와 대설경보의 빈도수에 따른 지역별 위험 지역을 IDW (Inverse Distance Weighting) 기법을 이용하여 공간 분포도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 폭설 위험 지역의 지역별 빈도 분석 결과를 위험 분포도로 도시화하여 매년 반복적으로 발생하는 폭설로 인한 피해 경감 및 사회 경제적 안정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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