• 대한토목학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.325-331
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• 2017

최근 세계적인 기상이변으로 인해 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 겨울철 대표적인 자연재해인 대설에 의한 재난 발생 빈도도 증가하고 있다. 그러므로 대설 피해 저감이나 대설 피해액 예측에 대한 연구들이 다수 수행되고 있다. 본 연구에서는 과거 22년간 발생했던 대설 피해 사례를 재해연보에서 조사하여 시군구별로 빈도 분석을 하였다. 그 결과 대설 피해 발생 빈도가 높았던 충청도, 전라도, 강원도를 대상으로 대설피해액 예측을 위한 다중회귀모형을 구축하였다. 설명변수로 기상학적 요소인 최심신적설량, 최고기온, 최저기온, 상대습도와 사회 경제적인 요소인 시군구의 면적과 비닐하우스 면적, 농가인구, 60세 이상 농가인구를 선택하여 모형을 구축하였다. 또한 대설 피해를 야기하는 적설심에 대한 분석을 위해 최심신적설심 별 구간을 구분하여 모형을 별도로 구축하였다. 그 결과, 적설심이 낮았던 피해 사례까지를 모두 고려한 경우에는 모형의 예측력이 매우 낮았지만, 피해를 야기한 적설심이 큰 경우만을 분리하여 모형을 구축한 경우에는 70% 이상의 매우 향상된 예측력을 보였다. 이는 적설심이 25 cm 이상 큰 경우에는 적설하중에 의해 설해가 발생할 가능성이 있으며, 이를 대설 피해 기준 적설심이라고 가정할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.25-36
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• 2020

기후변화로 인해 다양한 자연재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위하여 행정안전부에서 가뭄과 대설까지 포함한 자연재해저감 종합계획을 발표하였다. 강설량은 기온과 지형적 요인의 영향을 크게 받는다. 산악지형이 많은 강원도는 강설량이 많아 큰 적설량이 관측되지만, 겨울철 평균 온도가 상대적으로 높은 남부지방은 적설량이 작다. 무강설과 결측으로 인해 관측값에 0이 포함된 경우가 존재한다. 자료에 포함된 0은 통계적으로 민감하게 작용하며, 최적 확률분포 선정과 매개변수 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 창원, 통영, 진주 관측소의 최심신적설에 대해 혼합분포를 적용하여 0을 구분하였고, 0에 근사한 값을 나누는 기준인 임계값을 매개변수 𝛿로 가정함으로써 무적설 기준을 자동으로 모형에서 추정하도록 하였다. Bayesian기법 활용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하였고, 산정된 빈도별 확률적설심의 불확실성을 정량화하였다. 대관령 지점과 비교한 결과, 본 연구의 혼합분포모형은 적설량이 적은 지점에 대해 적용성이 우수한 것으로 평가되었다.