단변량 빈도해석법은 수공구조물 설계에 널리 사용되고 있다. 하지만 호우사상은 강우량, 최대강우강도, 강우지속기간과 같은 특성으로 표현되기 때문에 단변량 빈도해석법으로는 그 특성을 종합적으로 표현하는데 한계가 있을 수 있다. 이러한 호우사상의 특성들을 함께 표현해 줄 수 있는 이변량 빈도해석법의 사용이 수공구조물의 설계에 필요하다. 본 연구는 서울 강우관측소의 46개년(1961~2006) 시 강우자료를 Gumbel 혼합모형에 적용하여 빈도해석을 수행하였다. 이변량 강우빈도해석을 통해 결합누적분포함수를 산정한 후, 결합재현기간, 그리고 조건부 재현기간을 산정하였다. 이와 같은 이변량 강우빈도해석은 다양한 호우특성들에 대한 확률적 거동에 대한 예측정보를 제공함으로써 수공구조물의 계획 및 설계 그리고 위험도 평가 등의 문제 해결에 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구에서는 미계측유역에서의 빈도홍수량을 추정하기 위해 지역홍수빈도분석의 표준방법인 지수홍수법을 이용하였다. 이를 위해 충주댐 상류유역을 대상으로 공간확장한 22개 지점의 연최대홍수량 자료을 활용하였으며, 구축된 다지점의 자료계열을 이용하여 지수홍수법의 주요인자인 평균홍수량의 지역화 과정를 수행하였다. 지역화를 위한 방법으로는 홍수량과 유역면적과의 관계가 멱함수 법칙(power law)를 따른다는 이론에 근거한 경험관계를 유도하였다. 충주댐 상류유역 전체를 하나의 그룹, 3개의 중권역을 각각 하나의 그룹으로 구분하여 분석하였다. 도출된 결과에 따르면 평균홍수량과 유역면적과의 관계를 멱함수 법칙으로 설명할 수 있었다. 또한, 미계측 지점의 홍수량 추정시에는 가까운 계측지점 즉, 직상하류 유역의 비유량의 관계를 사용하는 것이 타당함을 증명하였다. 따라서, 미계측 유역을 위한 지역빈도해석은 지역홍수빈도해석 절차 자체도 중요하지만, 지역의 세밀한 구분과 그에 따른 지역화 경험관계 개발과정도 중요한 절차임을 확인할 수 있었다.
극한 강우의 정량화는 홍수방어계획의 수립에 대단히 중요하며 극한 강우의 일반적인 척도는 T-년 재현기간으로 표현된다. 본 연구에서는 기후정보와 지리정보가 결합된 계층적 베이지안 모형을 이용하여 재현기간별 일 강우량의 공간 분포 및 불확실성을 추정하는 방법을 제시하고 이를 서울-인천-경기 지역에 적용하였다. 한국 기상청에서 운영 중인 서울-인천-경기 지역의 6개 종관기상관측소의 연 최대 일 강우량이 일반화된 극치 분포에 적합되었다. 지점 빈도해석과 지수 홍수법을 이용한 지역 빈도해석으로부터 도출된 재현기간별 일 강우량과의 비교를 통하여 제안된 방법의 적용성 및 신뢰도를 살펴보았다. 모든 지점과 모든 재현기간에서 지수홍수법에 의한 지역 빈도해석의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으며, 계층적 베이지안 모형에 의한 지역 빈도해석의 신뢰도가 가장 높은 것을 확인하였다. 제안된 방법은 서울-인천-경기 지역 및 공간적인 크기가 유사한 다른 지역에서 다양한 지속기간에 대한 확률강우량 지도를 생성하는데 사용될 수 있을 것이다.
강우는 수문 현상을 구성하는 가장 기본적인 요소로, 관측된 강우 자료의 정확한 분석 결과는 수자원 정책과 계획·관리에 합리적 판단 근거로 작용한다. 강원도는 지난 2002년 태풍 루사로 인하여 일 강수량 870.5mm의 폭우가 기록된 지역으로, 극한 강우로 인한 막대한 피해가 해마다 발생하고 있다. 특히, 강원도 지역은 태백산맥 중심의 산악지형과 동해의 영향을 직·간접적으로 받는 강우 사상의 특성이 집중호우, 폭설 등으로 나타난다. 본 연구에서는 강원도 지역 극한 강우의 통계적 특성을 파악하기 위하여 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 강우 자료를 수집하여 분석하였다. 또한, 최근 5년간 극한 강우의 변동 특성을 정량적으로 분석하고자 2022년까지의 자료를 구축하여 기존 『홍수량 산정 표준 지침』 작성 시 산정한 결과(2017년까지의 자료)와 비교·분석하였다. L-모멘트법 기반의 Generalized Extreme Value (GEV) 분포형을 이용하였고, 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하였다.
국내 홍수빈도해석 지침서 제공을 위한 기초 연구로서 미국 홍수빈도해석 지침서인 Bulletin 17B과 같이 국내 적합한 홍수빈도해석 기법을 제시하고자 하였다. 홍수빈도해석 지침서의 핵심은 확률분포형과 매개변수 추정법을 제시하는 것이며 이에 GEV(Generalized Extreme Value), GLO(Generalized Logistic) 분포, B-GLS(Bayesian Generalized Least Square) 기법을 대상으로 다양한 연구를 수행하였다. B-GLS 기법을 이용하여, 국내 대유역에 골고루 위치하며 댐의 영향을 받지 않는 31개 지점의 연최대 일유량 시계열의 L-변동계수(L-moment coefficient variation)와 L-왜도계수(L-moment coefficient skewness)를 추정할 수 있는 회귀모형을 제안하였다. 위 회귀모형을 구성하기 위한 유역특성으로는 유역면적, 유역경사, 유역평균강우 등을 사용하였다. Bayesian-GLS(B-GLS) 적용 결과를 OLS(Ordinary Least Square) 및 B-GLS 기법에서 지점간의 상관관계를 고려하지 않는 Bayesian-WLS(Weighted Least Square)와 비교 평가하여 그 우수성을 입증하였다. 따라서 본 연구에서 제안된 B-GLS에 의한 지역회귀모형은 국내의 미계측유역이나 또는 관측 길이가 짧은 계측유역의 홍수빈도분석을 위해 매우 유용할 것으로 기대된다. 또한 수행된 연구의 내용을 공론화하는 노력이 계속된다면 공감대가 형성된 가이드라인을 제정되는데 일조를 하리라 확신한다.
본 연구에서는 미계측유역에서의 수공구조물의 설계를 위한 홍수량을 추론하는데 있어, 공간자료 확장기법에 의해 모의된 다지점의 첨두홍수량 자료를 이용한 지역홍수빈도분석의 가능성을 검토하였다. 충주댐 상류유역을 대상으로 지역홍수빈도분석의 표준방법인 지수홍수법을 중심으로 공간확장 자료의 활용에 대한 타당성을 입증하고, 대상유역 내 22개 지점의 확장자료를 이용하여 지역홍수빈도분석을 수행하였다. 지역의 동질성 가정을 구체적으로 검토하기 위해 수문학적 개념의 누가유역과 독립적인 자체유역으로 구분하여 분석을 시도하였다. 자체유역에 대한 지역의 동질성 분석결과는 이질지역으로 평가되었으며, 이러한 가장 큰 원인은 강우의 공간적인 불균등한 분포에서 기인한 것으로 분석되었다. 지역확률분포형을 선정하기 위해 적합성척도와 Floodfreq (Cost action ES0901)에서 제시한 가중이동평균(WMA) 방법으로 검토한 결과, 홍수빈도해석에 널리 이용되는 GEV 분포가 적정 확률분포형으로 채택되었으며, 그에 따른 유역의 무차원 성장곡선(분위수)을 제시하였다. 본 연구는 미계측유역에 대한 빈도홍수량 추정을 위해 지역홍수빈도분석을 중심으로 국내 관측자료의 한계를 극복하기 위한 시도이다.
기후변화에 따른 수문순환 요소들의 변화로 인해 미래에는 전 세계적으로 수문사상의 규모 및 빈도가 증가할 것이라는 많은 선행연구들이 있다. 하지만 북한지역의 미래 강수량에 대한 정량적 연구와 평가는 미비한 실정이다. 북한지역 역시 우리나라와 마찬가지로 극한강수에 따른 피해가 발생될 것으로 예상되기 때문에 북한지역에 관한 연구는 지속적으로 진행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 정상성 및 비정상성 빈도해석을 통해 북한지역의 미래(2020-2060년) 극한강수를 산정하고 현재기후(1981-2017년)와 비교 분석하였다. 비정상성 빈도해석은 RCP기후변화시나리오에 따라 모의된 HadGEM2-AO모델의 외부인자(JFM(1-3월), AMJ(4-6월), JAS(7-9월), OND(10-12월)의 평균 강수량)를 고려하여 수행하였다. 북한지역 극치 강우 사상과 유사한 경향을 보이는 외부인자 선정을 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 연 최대 강우자료의 잔차를 추출하였다. 추출된 잔차와 외부인자 사이의 상관성분석을 실시하였다. 8개 지점(강계, 삼지연, 장진, 양덕, 함흥, 신포, 장전, 신계)에서 3개의 외부인자(AMJ, JAS, OND)가 경향이 있음을 확인하였다. 선정된 외부인자를 고려하여 비정상성 GEV모형을 구축하고 빈도해석을 수행하였다. 그 결과, RCP4.5에서는 8개 지점 중 4개 지점이 현재기후 대비 미래극한강수량이 감소하는 경향을 보였고 3개 지점이 증가하는 것으로 나타났다. 반면에 RCP8.5에서는 2개 지점이 감소하는 경향을 5개 지점이 증가하는 것으로 분석되었다.
본 연구는 치수 구조물의 규모를 결정하는 가장 기초가 되는 분석과정인 설계홍수량 산정 방법 중 실측 홍수량을 바탕으로 산정하는 홍수량 빈도해석방법과 설계강우법, 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법을 비교 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 기존의 설계홍수량 산정방법인 설계강우법과 강우량을 이용하여 유출을 모의하고 최대유출량을 빈도해석하는 방법을 비교 분석하였다. 대상 유역은 상대적으로 강우량과 유출량 자료의 기록이 오래된 7개 유역(남강댐 유역, 소양강댐 유역, 안동댐 유역, 임하댐 유역, 섬진강댐 유역, 충주댐 유역, 합천댐 유역)을 선정하였다. 실측 유출량 빈도해석 자료를 참값으로 가정하여 분석한 결과 섬진강댐 유역, 합천댐유역, 임하댐유역, 안동댐 유역에서는 본 연구에서 제시한 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법이 상대적으로 홍수량 빈도해석 값에 가까운 결과를 나타내었고, 남강댐유역, 소양강댐유역, 충주댐유역에서는 기존의 설계강우법이 실측 유출량 빈도해석 값에 더 가까운 결과를 나타냈다. 이러한 결과로 볼 때 지금까지 사용되어온 설계강우법이 최선의 방법은 아니며 상대적으로 유역면적이 작은 지역에서는 금회 연구에서 제안하는 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법이 좋은 결과를 나타냈다고 볼 수 있다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
지구온난화의 영향으로 기상이변으로 인한 피해가 증가하여 이를 예방하기 위해 풍수해 피해 예측의 필요성이 증가하였다. 이에 따라 관련 기관 및 지자체별로 각자 다른 필요성과 목적에 ?라 다양한 형태의 풍수해 관련 피해예상도가 작성되어 왔다. 풍수해 피해예상도 작성을 위해서는 시간적, 경제적 비용이 많이 소모되며, 일반적으로 정해진 빈도에 의해서만 작성되기 때문에 다양한 빈도의 작성은 불가능하다. 본 연구에서는 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 피해예상도를 작성하기 위해 보간기법을 마련하여 적용하고자 한다. 풍수해 피해예상도는 과거의 침수흔적과 홍수범람해석을 통하여 침수가 예상되는 지역을 미리예측한 지도로 방재대책 수립 및 재해정보지도 작성을 위한 기본 자료로 활용하는데 목적이 있다. 데이터의 보간은 불연속적으로 주어진 데이터 점들을 이용하여 그 점들 사이의 값을 추정하는 방법의 한 종류로 활용하는 데이터에 따라 보간기법이 달라진다. 보간법은 선형보간, 라그랑제 다항식 보간, 네빌레의 반복 보간, 뉴튼 다항식에 의한 보간법 등이 존재한다. 각 보간법의 내용과 특성, 활용법을 분석 비교하여 피해예상도 보간기법 모듈에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 보간 기법을 적용하기 매우 제한적이며 여러 보법 중 특성을 파악했을 때 선형보간법이 가장 적합한 방법이라 판단된다. 또한, 선형보간을 위한 변수로 확률빈도보다는 홍수량 자료를 사용하는 것이 정확도를 더 향상시킬 수 있으며 침수흔적도와 DEM을 사용하여 침수용량을 파악하고 피해예상도를 선형보간하여 작성한다. 침수용량을 파악하여 선형보간하여 침수용량에 대한 임의의 홍수량을 산정하고 이를 바탕으로 피해예상도를 홍수량과 침수용량에 대한 관계를 정리하였으며 피해예상도를 선형보간하여 작성할 수 있다. 선형보간하여 작성된 피해예상도는 빈도별 강우와 실시간 지속 강우를 기반으로 해당 지역에 대한 침수 피해 예상에 활용 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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