본 연구에서는 2003년 기상청에서 분류한 강수유발 기압유형을 근거로 1973년부터 2002년까지 30년간 전국 61소의 시간별 강수자료를 사용하여 우리나라 강수의 특성을 살펴보았다. 시간강수자료를 이용하여 강수의 시작과 종료를 정의하여 지속시간과 집중호우까지의 도달시간을 조사하였고 집중호우 발생 확률을 분석하였다. 지난 30년 동안 한반도의 강수현상을 조사한 결과 연평균 약 179회의 강수가 발생하였으며, 강수지속시간과 강수량은 각각 2.9시간과 7.1 mm로 나타났다. 저기압형에 의한 강수가 전체의 약 $59\%$를 차지했고, 여름에는 장마형, 가을에는 전선형과 태풍형, 겨울에는 지세형의 강수가 나타나는 계절적 특징을 보여주었다. 태풍과 장마 등 열대기류와 관련된 강수유형들은 10 mm 이상의 강수량을 보인 반면에, 국지적인 규모로 나타나는 유형들은 5 mm 미만의 약한 강수량을 보였다. 전체 강수현상 중 집중호우로 이어진 경우는 $1.24\%$로 호우 기준까지 약 12.9 시간이 소요되었다. 집중호우를 자주 유발하는 유형은 장마형과 저기압형으로 나타났으나, 발생 확률은 태풍직접형, 태풍변질형, 열대류수렴형이 높았다. 지역별로는 남해안 지역은 태풍직접형과 태풍변질형, 영동지역은 태풍직접형, 경기 및 강원북부는 태풍변질형, 열대류수렴형과 장마형이, 그리고 충청지역은 태풍변질형과 열대류수렴형에 의한 집중호우의 가능성이 큰 것으로 분석되었다. 기상청에서 분류하였던 강수의 유형은 다소 주관적인 면을 가지고 있으나 한반도 강수의 특성을 파악하는 데 별 무리가 없었다. 특히 새롭게 분류를 시도한 열대류수렴형은 여름철에 많은 강수를 유발하는 기압계로 주목할 필요가 있다고 본다.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
최근 기상변동성이 증가함에 따라 지난 30년 동안 극한강우의 발생 빈도는 점차 증가하고 있다. 우리나라는 지리적으로 단시간에 매우 높은 강우강도를 유발하는 강우사상이 빈번하게 발생하여 홍수사상이 유발되기 쉽다. 본 연구에서는 장기간의 강우자료를 활용하여 극치강우사상의 발생을 고려한 강우빈도해석을 수행하였다. 이를 위해 극치강우사상을 분석하는데 있어 서로 다른 절점기준을 사용하여 극치강우의 발생횟수를 반영한 포아송-GPD 강우빈도해석 기법을 개발하였다. 빈도해석을 수행함에 있어서 확률분포 매개변수의 불확실성을 보다 정량적으로 산정할 수 있는 Bayesian 기법을 적용하였으며, 또한 각각의 절점기준에 따라서 분류된 강우사상의 종관기후학적 분석을 수행하였다. 연구결과 우리나라의 극치강우 발생이 증가하는 지점에서 기존의 Gumbel 분포를 통한 확률강우량보다 상향된 결과를 도출하였다. 이는 포아송-GPD 모형이 치수안정성 측면에서 유리한 모형으로 판단된다. 또한 동중국해 지역의 저기압 특성과 북태평양 고기압 특성이 우리나라 극치강우현상에 주로 영향을 미치는 것을 확인하였다.
최근 기후변화/변동으로 인한 집중호우가 증가하여 수문기상재해에 따른 피해가 증가하고 있다. 미래의 발생가능한 극한 강우사상에 대응하기 위해, 일반적으로 수문학적 빈도해석을 이용하여 목표연도의 설계 강우량을 산정한다. 이것은 수문빈도 해석에 적용된 강우자료가 정상성임을 가정하여 설계 강우량을 산정하는 것이다. 하지만, 최근 관측된 강우자료를 살펴보면, 통계적 특성이 시간에 따라 변하는 경우가 있다. 본 연구는 연최대강우량의 회귀직선에 대한 잔차의 수문학적 빈도해석을 바탕으로, 가까운 미래로 설정된 목표연도의 확률강우량을 산정하는 방법을 제안하였다. 현재까지의 관측자료를 기초로 선형회귀식의 추세선을 이용하여 잔차 시계열을 생성하고, 잔차에 대한 확률밀도함수를 추정한 후, 추세선의 증가 및 감소 경향을 고려하여 확률강우량을 산정하였다. 14개의 강우관측지점에 적용한 결과, 증가경향을 보이는 경우에는 현시점까지의 자료에 대한 선형회귀식을 산정한 후, 목표연도까지 연장했을 때의 추세요소를 산정한 방법이 보다 적합한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정상성을 바탕으로 추정한 확률강우량과 비교했을 때, 5-25%의 예측편차가 1-22% 정도로 감소하였다.
우리나라는 수공구조물 설계할 때 강우빈도해석과 강우-유출 모형으로 홍수량을 산정하여 사용하고 있다. 그러나 강우자료의 확률분포 및 자료기간 등에 따른 매개변수 추정에 많은 불확실성이 존재하나 이를 고려한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 점에서 Gumbel 분포형과 확률가중 모멘트법을 기준으로 확률강우량의 신뢰구간을 평가함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가하는데 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Bayesian방법을 도입하여 서울지역의 확률강우량의 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 두 가지 방법의 비교결과 확률가중모멘트법의 신뢰구간이 Bayesian 방법의 불확실성 구간보다 전반적으로 크게 나타났다. 신뢰구간의 경우 정규분포를 따르기 때문에 좌우대칭의 형태를 갖는 반면에 Bayesian 방법의 불확실성은 Gumbel 분포로부터 유도되어, 보다 현실적인 불확실성 평가가 가능하였다. 자료의 구간 및 기간에 따른 확률강우량의 불확실성을 평가한 결과 자료에 증가에 따른 불확실성 감소를 확인할 수 있었으며, Bayesian 방법이 자료 증가에 따른 불확실성 범위 감소가 보다 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 고해상도 기후시나리오를 이용하여 국내 대표 도시 지역인 서울특별시를 대상으로 기준기간(1971~2000년) 대비 미래기간 2020s (2011~2040년), 2050s (2041~2070년), 2080s (2071~2100년)의 기후변화에 따른 배수시스템의 영향을 평가하였다. 이를 위해 과거 관측 강수량 자료는 기상청 관할 기상관측소와 자동기상관측망 자료를 이용하였으며, 기후변화 시나리오는 RegCM3과 Sub-BATS 기법을 통해 역학적 상세화된 $5{\times}5km$ 해상도 기반의 시단위 강수량 자료를 생산하였다. 과거기간 대비 미래기간 확률강우량의 변동성을 비교한 결과 과거기간 대비 2080s의 확률강우량 증가율은 28~54%로 나타났으며, 특히 지속시간 3시간, 6시간, 24시간 확률강우량의 증가폭이 크게 나타났다. 또한 배수시스템의 기후변화 영향을 직접적으로 분석하기 위해 XP-SWMM을 이용하여 유출해석을 수행하였다. 평가 결과, 강우강도 증가로 인해 과거기간 대비 미래 3기간에 공릉1, 서초2, 신림4 배수분구의 침수발생 맨홀 수와 월류량이 크게 증가하였다. 이러한 결과는 현재 구축되어 있는 서울시 배수시스템은 기후변화에 취약함을 나타내고 있으며, 이에 대응하기 위해 다양한 기후변화 적응대책이 요구됨을 의미한다.
미래 기후변화 현상은 농촌지역의 홍수 위험을 중가 시켜 농업의 지속 가능성과 식량 안보를 위협할 것으로 예견된다. 본 연구에서는 미래기후변화를 파악하기 위해 세 개의 GCM을 선정하여 RCP 및 SSP 시나리오 중 중간 및 극한조건을 각각 적용하여 미래 기후변화를 예측하였다. 충북 청주시 신대지구를 대상으로 미래 홍수 위험도를 평가하기 위한 수문 모델을 개발하였으며, 대상지구에서 발생했던 2021~2022년내 강우사상에 대한 시우량, 유출량 측정자료를 사용하여 수문 모델을 검보정 하였다. RCP와 SSP 시나리오에 의한 미래 기상자료를 활용하여 홍수 위험 정도를 비교 분석한 결과. 미래로 갈수록 극한 강우 발생가능성이 높아지는 경향을 보여, 2051~2100년 기간에 극한강우 발생 가능성이 가장 높게 나타났다. 대상지구에서 발생한 침수심이 700 mm를 초과하는 경우는 2015~2030년 기간에는 13~36%, 2031~2050년 기간에는 54~74%, 2051~2100년 기간에는 71~91%를 각각 차지하는 것으로 나타났다. 또한 RCP 시나리오 보다 SSP 시나리오에 적용한 미래 기후변화 조건에서 극한 홍수 발생 가능성이 더 높게 나타나는 것으로 평가되었다.
The impact and adaption on agricultural water resources considering climate change is significant for reservoirs. The change in rainfall patterns and hydrologic factors due to climate change increases the uncertainty of agricultural water supply and demand. The quantitative evaluation method of uncertainty based on agricultural water resource management under future climate conditions is a major concern. Therefore, it is necessary to improve the vulnerability management technique for agricultural water supply based on a probabilistic and stochastic risk evaluation theory. The objective of this study was to analyse the uncertainty of water resources under future climate change using probability distribution function of water supply in agricultural reservoir and demand in irrigation district. The uncertainty of future water resources in agricultural reservoirs was estimated using the time-specific analysis of histograms and probability distributions parameter, for example the location and the scale parameter. According to the uncertainty analysis, the future agricultural water supply and demand in reservoir tends to increase the uncertainty by the low consistency of the results. Thus, it is recommended to prepare a resonable decision making on water supply strategies in terms of using climate change scenarios that reflect different future development conditions.
최근 기후변화 영향으로 인해 수문변동성이 크게 증가되고 있으며 이러한 변동성을 고려하기 위한 방안으로서 강수량 모의발생 기법에 대한 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 복잡한 강수발생 패턴을 인지하고 강수량의 다양한 분포특성을 고려할 수 있는 혼합분포를 이용한 동질성 Hidden Markov Chain(HMM) 모형을 제안하였다. HMM 모형의 개선효과를 검증하기 위해서 기존 Markov Chain 모형과 비교 하였으며 서울관측소 및 전주관측소를 대상으로 연구를 진행하였다. 계절강수량 및 일강수량 등 다양한 시간규모에서 모형의 적합성을 평가하기 위해서 천이확률, 평균, 분산, 왜곡도 및 첨예도 등을 비교하였으며 HMM 모형이 기존 Markov Chain 모형에 비해서 개선된 모의능력을 확인할 수 있었다. 특히, HMM 모형은 극치강수량을 재현하는데 있어서 기존 Markov Chain 모형에 비해서 월등한 모의능력을 보여주었다. 이러한 점에서 장기유출량 및 확률홍수량 등을 산정하기 위한 입력자료로 활용이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
For performance analysis of flood prevention projects, this study performed simulation (SWMM) for the five sites where the projects have been completed. The models were constructed using watershed and sewer information of the project sites and were verified using flood records in the past to improve accuracy. In this simulation, the design rainfall data (probability 30~50 years) and the rainfall data in the summer of 2017 were applied. When the design rainfall data was applied to the models, simulation results presented that all the sites were flooded before the projects, but after the projects all the sites were not flooded due to improve discharge capacity. And when the rainfall data in the summer of 2017 was applied to the models, simulation results presented that all the sites were flooded before the projects, but after the projects any sites did not occur flooding in this summer. So if the projects had not been completed, all the sites might be flooded in the summer of 2017. These effects were analyzed as the improvement of discharge capacity due to rehabilitation of sewer, construction of underground tunnel and pumping station, etc. As the results, ratio of sewer that water depth exceed diameter reduced from 52.3~75.8% to 17.1~39.8%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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