• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1162-1166
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• 2009

본 논문에서는 공간상의 한 점에 대한 연속시간 강우모델로 시간단위의 통계특성을 재현하는데 유용하다고 알려진 BLRPM(Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Model)을 이용하여, 측우기 자료를 포함하는 서울지점의 일강우 자료를 분해하고 지속시간별로 집성하여 모의된 시단위 단기 강우의 정량적 장기변화 특성을 분석해 보았다. 모의자료의 전이확률과 발생빈도 분석결과, 측우기 관측계열(CWK)에 비해 근대 우량계 관측계열(MRG)의 무강우 지속기간은 길어지고 강우지속기간은 짧아졌음을 알 수 있다. 이는 과거에 비해 근래의 강우지속기간이 짧아졌음을 의미하고, 근래 강우량의 양적증가와 같이 고려해 보면 근래의 강우강도가 과거보다 매우 높아졌음을 증명해 준다. 1960년대 전후로 구분한 자료계열(BCC와 ACC)에 대하여 지속시간별 모의 강우량의 평균과 분산의 비(증감률)를 월별로 비교한 결과, 전반적으로 9월이 증가의 정도가 가장 컸고 8월도 비교적 큰 증가 경향을 보였다. 그러나 6월은 오히려 약간 감소한 경향을 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.224-228
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• 2008

2007년 세계경제포럼(WEF)은 우리가 직면한 최우선 해결과제로 기후변화를 언급하였다. 최저 기온 상승과 가뭄 영향 지역 확대, 폭염일수와 지역적 홍수 위험 증가 등 각종 이상기상이 야기하는 피해 확대에 대한 예상과 우려 때문이다(IPCC, 2007). 세계적으로 고온극한과 호우빈도 증가, 태풍 세기가 강화될 것으로 전망되고 있으며(IPCC, 2007), 국내의 경우 겨울철 한파 감소와 대설 피해 증가, 여름철 집중호우의 강도 심화, 가을철 초대형 태풍 발생으로 인한 피해 가능성이 예측 되고 있다(기상연구소, 2007). 현재, 이러한 현상들을 가시화하고 대처방안을 마련하기 위한 일환으로 기후변화 시나리오(GCM)가 작성되어 연구에 이용되고 있다. 그러나 GCM의 경우, 공간적 해상도가 낮아 지형학적 특성 등을 충분히 반영하지 못하는 단점이 있어 최근에는 공간 해상도가 GCM보다 높은 RCM(Regional Climate Model, 지역기후모델)자료를 적용한 연구도 진행되고 있다. 본 논문에서는 SRES A2 온난화가스시나리오 기반의 기상청 RegCM3 RCM($27km{\times}27km$)로 부터 일(daily)단위 자료를 각각 모의하여 비교하고, BLRPM을 이용하여 일(daily)단위 자료를 시(hourly)단위로 분해(disaggregation)하였다. 그리고 이들을 이용하여 지속기간별 확률강우량을 산정하여 미래 기후변화가 극한 강우에 미치는 영향을 평가하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.7
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• pp.545-556
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• 2022

It is recommended to use long-term hydrometeorological data for more than the service life of the hydraulic structures and water resource planning. For the purpose of expanding rainfall data, stochastic simulation models, such as Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (BLRP) and Neyman-Scott Rectangular Pulse (NSRP) models, have been widely used. The optimal parameters of the model can be estimated by repeatedly comparing the statistical moments defined through a combination of parameters of the probability distribution in the optimization context. However, parameter estimation using relatively small observed rainfall statistics corresponds to an ill-posed problem, leading to an increase in uncertainty in the parameter estimation process. In addition, as shown in previous studies, extreme values are underestimated because objective functions are typically defined by the first and second statistical moments (i.e., mean and variance). In this regard, this study estimated the parameters of the NSRP model using the objective function with the third moment and compared it with the existing approach based on the first and second moments in terms of estimation of extreme rainfall. It was found that the first and second moments did not show a significant difference depending on whether or not the skewness was considered in the objective function. However, the proposed model showed significantly improved performance in terms of estimation of design rainfalls.