IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.
1. 금강유역(錦江流域)의 평균년강수량(平均年降水量)은 1203.0mm이고, 면적강수량(面積降水量)을 산출(算出)할 때 많이 사용(使用)하는 Thiessen법(法)의 Areal weight는 표(表)-과 같다. 2. 최대연강수량(最大年降水量)은 1501~2000mm인 곳이 24개관측소중(個觀測所中)며 17개소(個所)나 되어 가장 많은 71%이고, 나머지는 1500mm이하(以下)인 곳이 3개소(個所)이며, 2001mm이상(以上)인 곳은 4개소(個所)이다. 3. 최대일강우량(最大日降雨量)은 201~300mm인 곳이 15개소(個所)로 가장 많은 63%의 분포(分布)이다. 4. 최대(最大)2일간연속강우량(日間連續降雨量)은 300mm를 중심(中心)으로 전후(前後) 각각 50%씩 분포(分布)된다. 5. 최대(最大)3일간연속강우량(日間連續降雨量)은 301~400mm인 곳이 15개소(個所)로 63%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 100mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 6. 최대연속강우량(最大連續降雨量)은 401~600mm인 곳이 14개소(個所)로 가장 많은 58%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 200mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 7. 확률일강우량(確率日降雨量)은 표(表)-5와 같고, 무주(茂朱)를 중심(中心)으로한 대청(大淸)댐유역(流域)의 확률일강우량(確率日降雨量)이 가장 많으며, 다음으로는 강경(江景) 공주(公州) 및 부여(扶餘)를 연결(連結)하는 지방(地方)이 다우(多雨)인 편(便)이다. 8. 6월(月)1일(日)부터 9월(月)10일(日)까지 100일간(日間)의 논벼 관개기간중(灌漑期間中)의 강우량(降雨量)은 601~800mm 인 곳이 16개소(開所)로 76%의 분포(分布)이며 이는 표(表)-6과 같다. 9. 유효우량(有效雨量)은 501~600mm인 곳이 15개소(個所) 71%의 분포(分布)이며, 유효율(有效率)은 66~75%인 곳이 13개소(個所)로 62%의 비율(比率)이고, 다음으로는 76~85%인 곳이 7개소(個所)로 33%의 비율(比率)이다. 10. 확률유효우량(確率有效雨量)은 각 지방(地方)의 연평균유효우량(年平均有效雨量)은 보다 100mm정도(程度)씩 적고, 301~500mm인 곳이 14개소(個所)로 67%의 분포(分布)이다. 11. 갈수년도(渴水年度)는 유역내(流域內)를 총괄적(總括的) 동일(同一)하게 지정(指定)할수 없다고 여겨진다. 12. 금강유역(錦江流域)의 s/S는 0.53~0.74로 되어 수자원면(水資源面)에서 비교적(比較的) 안정(安定) 편(便)이다.
본 연구에서는 2002년 태풍 루사(RUSA) 기간에 대한 강릉지역의 수분최대화비를 그 지역의 지형적인 특성을 고려하여 산정하였다. 수분최대화비는 최대가능강수(Probable Maximum Precipitation, 이하 PMP)를 추정하는데 가장 중요한 요소로써 최대 12시간 지속 1000 hPa 이슬점과 대표 12시간 지속 1000 hPa 이슬점에 따른 가강수량의 비로 계산된다. 각각의 이슬점을 결정하는 방법으로, 대표 12시간 지속 이슬점은 수분 유입지역을 파악함으로써 계산되는데, 이 유입지역은 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장등을 고려하여 선정되었다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 구하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme TypeⅠ(Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 10%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 구하였다. 본 연구에서는 이와 같은 과정을 통해 재 추정된 수분최대화비와 기존에 제시된 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 강릉호우의 소유역$(3.76km^2)$에 대한 PMP를 산정하고 기존 결과와의 차이점을 제시하였다.
2002년의 태풍 루사와 2003년의 태풍 매미 이후 수공구조물의 설계기준에 대한 관심이 커지고 있는 가운데, 댐 설계기준인 가능최대강수량 및 가능최대홍수량 산정의 일관성에 대한 문제가 제기된 바 있다. 그러나 이러한 문제들은 우리나라의 전반적인 기후, 강수형태, 지형 등을 종합적으로 고려하고, 장기간에 걸쳐 진행되어야 할 연구로 단기간 내의 분석을 통한 해결책 제시는 어렵다고 할 수 있다. 본 연구에서는 가능최대강수량의 공간분포 시 등우선 배치에 따른 가능최대강수량의 면적별 감소율을 분석하여 제시하고자 한다. 이를 위해 우리나라의 대표 유역인 한강 유역, 낙동강 유역, 금강 유역의 수자원단위유역을 기준으로 유역면적과 배치된 등우선 면적간의 차에 대한 가능최대강수량의 감소율을 분석하였다. 이때 대상유역별 가능최대강수량은 국토해양부에서 제공하는 가능최대강수량도에서 값을 읽었고, 가능최대강수량의 포락방법에 따라 기존 방법 및 Horton 경험식과 spline식을 이용하는 경우로 구분하여 공간분포 방법을 적용하였다. 그 결과 기존에 사용하고 있는 포락방법을 적용하여 가능최대강수량을 산정한 경우에는 한강, 낙동강, 금강 유역의 지속기간별 면적차에 대한 감소율을 회귀식의 형태로 도출할 수 있었으나, Horton 경험식과 spline 방법을 이용하여 포락을 수행한 경우에는 PMP의 감소량 및 감소율은 지속기간, 면적차 또는 면적차비율에 대해 뚜렷한 경향성을 나타내지는 못하는 것으로 분석되었다.
As a fundamental research to establish a safety operation plan for irrigation dams, this study presents hydrologic analysis conducted in Sungju Dam watershed based on various rainfall data. Especially those reservoirs without flood control feature are widely exposed to the risk of flooding, a safe and optimized operation program need to be improved against arbitrary flooding. In this study, reservoir routing program was developed and simulated for reservoir runoff estimation using WMS hydrology model. The model simulated the variations of reservoir elevation under the condition of open or closed emergency gate. In case of closed emergency gate, water surface elevation was given as 193.15 m, and this value exceeds the dam crest height by 1.65 m. When the emergency gate is open, the increment of water surface elevation is given as 192.01 m, and this value exceeds dam crest height by 0.57 m. As an alternative plan, dam height increase can be considered for flood control under the PMP (Probable Maximum Precipitation) condition. Since the dam size is relatively small compare to the watershed area, sound protection can be expected from the latter option rather than emergency gate installation.
Precipitation samples were collected at Kosan, Cheju Island over a period of 6 months An automatic rain sampler was manufactured domestically and installed at Kosan station. All samples were collected on a weekly basis. Samples were analyzed for S $O_4$$^{=}$, N $O_3$$^{[-10]}$ , C $l^{[-10]}$ , N $H_4$$^{+}$, N $a^{+}$, $K^{+}$, $Ca^{++}$, $Mg^{++}$, and pH and specific conductivity. The quality analysis of rain sample data were performed based on ion balance and specific conductivity. The pH of rain samples ranged between 4.6 to 6.6. Bicarbonate ion concentration were included in ion balance and specific conductivity calculations. The sum of cation concentrations were slightly greater than the sum of anion concentrations. Calculated specific conductivity was greater than measured specific conductivity. The most probable explanations for this discrepancy is "an anion too low or anion missing." Two criteria were used to identify outliners. They are 1) the difference between the sum of anion concentrations and cation concentration is more than 50 $\mu$eq./1 and 2) the difference between calculated and measured specific conductivity is more than 25%. Chemical analysis from several samples did not satisfy these quality control criteria. Volume weighted average concentrations were calculated. Dominant free acids in rain samples were N $a^{+}$, C $l^{[-10]}$ , S $O_4$$^{=}$, N $O_3$$^{[-10]}$ ions in order of abundance. Non-seasalt sulfate comprises 76% of total sulfate.sulfate.e.ate.e.
가능최대강수량(PMP)은 대규모 수공구조물의 설계 시 기준이 되는 강수량으로, 최근 대규모 거대재난에 대비한 대피계획수립에 PMP를 활용하려는 움직임이 있으며 PMP에 대한 국내 연구가 활발히 수행되고 있다. PMP를 추정하기 위해 Hershfield의 통계적 방법에 대한 간단한 대안이 제안되었다. PMP는 물리적인 강우량 상한계로, 확률론적 개념과는 모순적이다. 또한, Hershfield의 PMP는 연 최대 시계열 평균의 선형함수로 주어지는 모양 매개변수를 가지는 GEV 분포의 약 60,000년 빈도임이 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 Hershfield의 방법을 확률론적으로 해석하는 것이 바람직할 것으로 판단하였고, 기상청 ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 우리나라 각 지점자료 중 10년 이상의 자료를 사용하여 Hershfield 방법을 적용하여 PMP를 산정하였다. 각 지점의 빈도계수를 구하여 우리나라 자료에 적합한 확률분포의 형태를 적용하였고, 분포형의 매개변수 값을 추정하였다. 또한, Hershfield의 빈도계수와, 우리나라 자료에 해당하는 빈도계수가 몇 년 빈도로 계산되는지 각각 확인해 보았다. ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 연 최대 강수량 시계열 평균과 모양 매개변수의 관계 공식 또한 구성하였다. 본 연구의 방법을 검증하기 위하여 우리나라에서 제일 오래된 자료(57년)인 서울지점 자료를 이용하여 경험적인 분포함수와 본 연구에서 제안하고 있는 방법을 비롯한 다양한 방법을 통하여 구한 분포함수를 비교하여 도시하였다.
최근 기후변화로 인한 강우 패턴이 변화하고 있으며 강도가 큰 강우의 발생빈도가 높아짐에 따라 홍수의 위험성이 증가하고 있다. 또한, 강우발생의 공간적 이질성이 더욱 증가하는 실정이며, 지역적 강우특성은 각 유역의 지형적 특성과 맞물려 홍수특성을 나타낸다. 이러한 상황은 보다 상세한 지역적 특성을 반영하여 홍수를 대처하는 방어 체계가 요구되며, 행정구역간 강우의 특성을 분석하여 할 필요가 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 낙동강권역에 강우의 지역적 특성을 파악하기 위해, 행정구역별 강우에 대한 빈도분석을 실시하였다. 이를 위하여 과거 기상청의 홍수 예 경보 기준을 분석하였으며, 낙동강권역에 해당되는 70개 행정구역(시,군,구)에 해당되는 기상청 및 국토교통부의 강우관측소의 데이터를 사용하였다. 본 연구 결과는 같은 빈도에서 행정구역별로 강우의 크기가 상당히 달랐으며 특정시기에 발효된 호우특보와 해당 행정구역에 100년 빈도의 강우크기에 차이가 있는 것으로 나타났다. 행정구역별 홍수위험전망 매트릭스를 구축하는데 있어 행정구역별 홍수 위험의 크기를 결정하는데 본 연구 결과가 적용될 수 있다고 판단된다. 또한, 국가 홍수 재해 연구를 진행할 때 유역단위 및 행정구역별 홍수 방어방안을 활용함으로써 관련 연구들의 연구방안에 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 2002년 강릉지역에 큰 피해를 일으킨 태풍 루사(Rusa) 호우 사례에 대하여 PMP(Probable Maximum Precipitation)의 산정 및 전이에서 발생할 수 있는 문제에 대해 분석하였다. PMP산정을 위해서는 2가지 이슬점온도 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 그 중 대표 12시간 지속 이슬점온도를 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장 뿐만 아니라 강릉 지역의 지형적 특성까지 고려하여 수분 유입 지역을 결정한 후 계산하였다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 계산하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme Type I (Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 5%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 계산하였으며, 계산 방법을 3가지 구분하여 분석하였다. 이 결과 기존의 연구에서는 대표 및 최대 12시간 지속 이슬점의 차가 $2.98^{\circ}C$였으나 본 연구 결과에 따르면 $4.55^{\circ}C$(I방법) ${\sim}6.05^{\circ}C$(III방법)로 큰 차이를 보였다. 또한 이와 같은 과정들을 통해 수분최대화비를 산정한 결과 기존에 비해 $0.20{\sim}0.40$ 정도 크게 산정되었으며, 이 수분최대화비를 기존 무명천 유역(면적 $3.76km^2$)의 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 전이한 결과에서도 $16{\sim}31%$ 정도 강수량이 크게 계산되는 것으로 나타났다.전류 변동 제어에서 노이즈 지수가 증가하면 CTDIvol과 DLP가 감소하였으나 노이즈는 증가하였다. 생식부위를 포함하는 하지 정맥조영술에서 Z-축 자동 관전류 변동 제어 방법이 고정 관전류 기법에 비해 선량을 감소하는 효과가 있었다.되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3%,\;68.7{\pm}26.6%$이었고(p=0.001), 직장선량은 $86.4{\pm}18.3%,\;76.9{\pm}15.6%$이었다(p=0.08). 방광 및 직장선량의 최대 점선량 또한 ICRU 치료계획과 CTV계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1%$ vs $107.6{\pm}47.9%$, (p=0.008), $101.1{\pm}41.8%$ vs $86.9{\pm}30.8%$ (p=0.045) 로서 CTV 치료계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV 치료계획에서 정상조직 선량이 권고 선량보다 현저히 높게 나타났다. 방광 및 직장의 용적선량에서는 투여선량의 80% 이상을 받는 직장용적선량(V80rec)은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$(p=0.02), 방광용적선량(V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을 현저히 낮추고 잔류종양에 목표한 선량을 조사할 수
본 연구에서는 목포 용당지역 호남선 복선화 터널굴착이 인근 국가 지하수관측소의 지하수위에 끼친 영향을 현장조사 및 수치모델링을 통해 분석하였다. 목포용당 관측소에서는 2002년 7월부터 1년사이에 약 5m 이상의 지하수위 강하를 보였다. 현장조사 결과 자연적인 강수량 감소나 지하수 이용량의 증가는 원인이 아닌 것으로 나타났다. 해당 관측소와 이격거리 70m 정도에 있는 호남선철도 목포터널이 주요 원인으로 파악되었는데 터널굴착의 시기도 지하수위 강하 시기와 대체적을 일치하였다. 터널굴착의 국가관측소 지하수위에 대한 영향을 정량적으로 분석하기 위해 지하수 유동모델링을 수행하였다. 특히 주변지역에 대한 수리지질 자료가 국가지하수 관측소의 수위영향을 정량화하였다. 현장조사 및 수치모델링 결과 본 국가지하수 관측소의 상당한 수위강하는 목포터널이 직접적인 원인일 가능성이 크나 엄밀한 평가를 위해서는 인근 지역에 대한 추가적인 수리지질학적 조사가 수행되어야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.