확률강우량은 수공구조물 설계, 목표강우량과 같은 방재성능목표 그리고 방재성능평가에 활용되는 기준으로 활용되고 있다. 과거 강우자료계열을 기반으로 통계분석 과정을 걸쳐 산정되는 확률강우량은 재현기간별 발생빈도에서 실제 발생한 강우량보다 과소 산정되는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 최대치계열과 초과치계열로 구분하여 각각 확률강우량을 산정하고, 확률분포형별 확률강우량과 실제 강우량의 비교분석을 실시하였다. 또한, 실제 강우의 재현기간별 발생빈도를 기반으로 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하는 산정방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하여 적정 확률강우량 산정함으로써, 수공구조물 설계 및 방재성능평가에 기여할 것으로 판단된다.
최근 다변량 확률모형 연구 및 기후변화에 따른 강우패턴 연구의 증가에 따라 시계열로 기록되어 있는 강우량 자료로부터 강우사상(Event)을 분리하는 연구 또한 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 강우사상은 최소무강우시간(Inter-Event Time)을 기준으로 전후강우가 독립적인 강우인지 연속적인 강우인지 구별하는데 이 최소무강우시간을 결정하는 방법이 각 사용되는 분야마다 일관되지 않은 점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상 기록된 기상청 강우관측소 자료를 이용하였으며, 설계강우의 시간분포를 위한 Huff 4분위법에서 사용되는 6시간의 최소무강우시간분터 지수확률분포 방법으로 얻어지는 최소무강우시간(일반적으로 12시간 내외)까지 최소무강우시간의 변화에 따라 분리된 강우사상의 특성을 분석하였다. 또한 강우사상의 이변량 빈도해석 적합성을 검토하기 위해 연최대강우량 사상을 선정하여 빈도해석을 수행하였으며 최소무강우 시간에 따라 이변량 확률분포형 적합성을 검토하였다.
우리나라 5대 하천유역 즉 한강, 낙동강, 금강, 영산강 및 섬진강에 대한 지역최대일 강우량의 실측기록을 써서 지역강우빈도 분석을 실시한바 분석방법으로는 다섯가지 방법을 활용하여 비교 검토하였다. 지역강우에 대한 빈도분석은 많이 이루어졌으나 지역강우에 대한 연구는 찾아 볼 수 없었기 때문에 이 성과를 쓴다면 홍수해석에 도움을 줄 수 있겠다 하겠다. 본 연구에서 제시한 강우량의 빈도별 산정식을 쓴다면 수문관측 기록이 나와 있지 않은 기타 지역에도 지역확률 강우량을 산정 할 수 있다.
현대 강우관측 자료를 빈도분석할 때 나타나는 가장 큰 문제는 관측기간이 짧기 때문에 고빈도 확률강우량 추정이나 장기간의 경향성 예측시 신뢰성 부족하다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 현대 강우자료의 문제점를 보완하기 위한 방법으로 측우기 관측기록을 활용하기 위한 방안을 검토하였다. 빈도해석을 통한 확률강우량의 결정을 위해서는 연최대치 계열의 작성이 선행되어야 한다. 측우기 강우자료는 강우시작시점과 종료시점 그리고 그 사이의 강우량으로 구성된 펄스 형태로 기록되어 있기 때문에 이를 이용하여 빈도해석을 하려면 전통적인 빈도해석 방법과는 다르게 독립호우사상을 적절하게 정의하는 것이 필요하다. 독립호우사상에 대한 기존 연구결과에 기초하여 무강우지속기간 10시간을 기준으로 측우기 관측기록과 현대 관측기록으로부터 이를 추출한 후 총강우량과 강우강도 두 가지를 대상으로 이변량 지수분포를 적용하였다. 그리고 각 호우사상의 재현기간을 산정하고, 연도별로 최대 재현기간을 가지는 호우사상을 연최대 호우사상으로 결정하였다. 이변량 지수분포의 매개변수 산정시 전기간에 대해 매개변수를 산정하는 경우보다 연도별로 매개변수를 산정하는 경우가 강우발생의 변동양상 및 수문학적인 극한호우의 정의를 반영하기에 적합한 것으로 검토되었고 또한 그로 인해 얻어진 연최대 호우사상이 이변량 극치분포를 보다 잘 따르는 것으로 나타났다. 연도별 매개변수 추정결과를 우기해와 건기해로 나누어 살펴보면 우기해에는 강우강도가 재현기간 산정에서 상대적으로 영향이 크고, 건기해에는 총강우량과 관련된 영향이 큰 것으로 나타났다. 연최대 호우사상의 변동성을 살펴보면 현대자료에서 강우지속기간은 점점 증가하고 강우강도는 감소하며 이에 따른 호우사상의 총강우량은 증가하는 특징을 보였다. 그러나 측우기 자료에서는 이러한 변화양상이 반복순환하는 것으로 나타났으며 이와 관련된 별도의 연구가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 측우기 자료를 이용한 빈도해석의 선행작업으로서 연최대 호우사상 계열의 결정 과정을 살펴보았으며 이렇게 얻어진 연최대 호우사상은 현대자료와 어우러져 보다 신뢰성 높은 설계호우사상을 결정하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 우리나라는 전 지구적인 기후변화로 인하여 집중호우 및 돌발 홍수와 같은 극치 사상들이 증가하고 있는 추세이며, 이에 대한 분석을 위해 극치 분포를 이용한 수문통계적 특성에 대한 접근이 주로 이루어지고 있다. 이를 위해서는 충분한 수의 자료가 필요하나 우리나라 강우자료는 지점별로 자료 보유 년 수가 비교적 많지 않기 때문에, 이러한 문제를 극복하기 위하여 하나의 지역, 즉 주어진 지점을 포함하여 수문학적으로 동일한 조건을 만족하는 주변 지점의 자료를 모두 포함하여 빈도해석을 실시하는 지역빈도해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역빈도해석과 두 개의 형상매개변수를 포함하여 다양한 극치 수문통계특성을 나타낼 수 있다고 알려진 Burr XII 분포를 이용하여 우리나라 강우자료에 대한 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위해 군집분석을 통한 강우지점의 지역화 과정을 거치고 분류된 지역을 L-moment ratio diagram에 도시하여, Burr XII 분포 영역 내 포함여부를 통해 Burr XII 분포의 적합도를 도시적으로 살펴보고, Hosking and Wallis (1997)이 제안한 적합성 척도($^{IST}$)를 통한 적합성 여부를 판별하였다. 또한 우리나라 강우자료에 비교적 적합하다고 알려진 분포인 generalized extreme value, generalized logistic, Gumbel 분포와의 비교를 위해, 전체 지역에 대하여 재현기간에 따른 상대편의 (relative bias)와 상대평균제곱근오차 (relative root mean square error)를 산정하여 Burr XII 분포형의 적용 가능성을 살펴보았다.
본 연구에서는 자연하천유역에 적합한 저류상수 산정공식을 개발하기 위하여 섬진강 유역에 대한 유역특성인자 및 강우특성인자를 분석하고, 이의 단계별 회귀분석으로부터 유역면적, 하도연장, 하도경사의 유역특성인자뿐만 아니라 강우특성인자인 유효강우강도를 설명변수로 갖는 저류상수 산정공식을 개발하였다. 그리고 개발된 공식의 적용성을 검토하고자 Clark의 단위도 모형에 기존의 경험공식 및 본 인구에서 개발된 공식을 이용하여 섬진강 유역의 실제 호우사상에 대한 유출수문곡선을 분석하여 관측수문곡선과 비교 검토한 겉과, 본 연구에서 개발된 공식에 의한 유출수문곡선이 관측치에 가장 적합하였다. 또한, 남한강의 지류인 섬강 유역에 대한 빈도별 설계강우량을 적용하여 저류상수 및 설계홍수량을 산정하고 기존에 분석된 저류상수 및 홍수량과 비교 검토한 결과 빈도별 유효강우강도의 변화를 고려한 저류상수의 적용 가능성 및 그 타당성을 확인할 수 있었다.
수공구조물을 설계하기 위해서는 설계수문량을 빈도해석을 통해 산정할 수 있다. 빈도해석 중 지점빈도해석을 보완한 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 군집분석을 통한 지역구분이 무엇보다 중요하다. 또한 스케일 성질(scaling property)은 강우의 시 공간적 특성을 지속기간별 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 방법이다. 따라서 스케일 성질을 통해 군집된 지역에서의 강우자료에 적용하여 스케일 인자(scaling exponent)를 추정한 후 수문학적 동질성을 통계적 특성으로 설명하고자 한다. 본 연구를 수행하기에 앞서 군집 분석은 4개의 군집방법(평균연결법, Ward방법, Two-Step방법, K-means방법)을 적용하였고, 한강유역에 위치한 104개의 강우지점은 4개의 지역으로 구분하는 것이 적절하다고 판단되어 비계층적 방법인 k-means방법을 이용하여 지역을 구분하였다. 본 연구에서는 군집된 결과를 바탕으로 4개의 지역으로 구분된 지역에 포함된 강우지점을 대상으로 스케일 인자를 추정하고 수문학적 동질성을 통계적 방법으로 제시하고자 한다.
본 연구에서는 우리나라에 집중호우와 태풍 등으로 인해 빈번히 높은 빈도의 강우사상이 발생하는 특성을 파악하고자 확률강우량을 초과하는 강우사상의 시간 공간적 특성을 분석하였다. 우리나라 강우관측소 증에서 1973년부터 2002년까지 30년간 보유하고 있는 시간강우자료를 이용하여 전국 61개 지점의 산정된 지속시간 24시간 확률강우량을 초과하는 지점별 초과강우량과 초과횟수를 산정하였다. 2가지 경우에 대하여, 첫 번째 시간적 특성분석은 같은 지속시간에 대해 1973년부터 2007년가지 연도별로 나열한 후 변동성 경향성 분석을 하였다. 두 번째 공간적 특성분석은 각 지점에서 빈도가 증가할수록 지역적으로 차이를 비교 분석하였다.
본 연구는 북한의 강수특성과 기후변화에 대한 전망을 분석하였다. 강우특성 분석은 북한전역에 분포한 27개 강우 관측지점의 자료를 사용하였으며, 자료 연한은 관측지점에 따라 차이가 있으나 1974년부터 2008년까지였다. 일강수량 자료를 바탕으로 강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 발생빈도 등 다양한 강수특성에 대한 통계 분석을 수행하였다. 북한의 연강수량은 전반적으로 증가경향을 보이나 통계학적으로 유의미하다고는 할 수 없으며, 강수일수는 뚜렷한 감소추세를 나타내었다. 이로 인해 평균 강우강도(연강수량/강수일수)의 증가경향 또한 뚜렷이 나타났으나, 80mm 이상의 일강수량 발생 빈도는 과거에 비해 크게 증가하지 않는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 북한의 경우 강수량의 변화보다는 강수일수의 감소가 더 두드러져 홍수와 가뭄에 대한 취약성이 동시에 높아지는 결과로 귀결되며 수자원 관리에 더 대비해야 할 것으로 판단된다. 북한의 기후변화에 대한 전망은 A1B 시나리오를 사용하여 연강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 등 다양한 수문 변량을 분석하였다. 분석 결과 앞으로 북한지역에서는 강수량은 전반적으로 증가경향이 유지될 것으로 전망된다.
전 세계적으로 이상기후의 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 6~9월에 강우가 집중되는 우리나라의 경우에는 예측하지 못한 강우의 발생 빈도가 점점 증가하고 있어 이로 인한 인명 및 재산 피해 또한 심각한 문제가 되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는, 일반적으로 발생한 강우사상이 아니라 극치의 확률로 발생한 강우사상에 대한 실질적인 연구가 우선으로 수행되어야 한다. 기존의 극한강우에 대한 연구 중 대부분은 정량적인 기준보다는 정성적인 기준을 제시하고 있으며, 최근 국외에서는 STARDEX(Goodess, 2005)와 같은 극한지수를 선정하여 경향성을 분석하는 연구도 수행되고 있다. 국내에서도 극한지수를 사용한 연구사례가 있으나(최영은, 2004, 김보경 외, 2009), 국외에서 제안된 극한지수를 우리나라에 그대로 적용한 것이며, 이외에도 확률모형을 이용한 극한기후사상의 발생빈도 분석에 관한 연구도 활발히 수행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 확률적으로 양적, 시간적, 공간적 측면이 동시에 극한의 값을 갖는 사상을 극치사상이라고 정의하여, 발생 가능한 강수량의 최대량으로 주로 사용되는 가능최대강수량(PMP)과는 다른 의미의 강수량으로 분석하였다. 극한강우사상의 정량적인 분석을 위해, 안성천 유역 강우관측소의 시계열 강우자료를 토대로 전체 강우사상에 대한 강우지속시간, 총 강우량 및 최대 시강우량의 95퍼센타일, 시간에 대한 누적 강우량의 25퍼센타일과 75퍼센타일의 증가율로 계산된 강우 증가율 등 4가지 요소를 제안하였다. 이 방법을 IHP 시험유역인 평창강 유역에 적용하여 그 적용성을 검토하였으며, 극치사상으로 분석된 강우사상은 각 유역별 주요하천의 상위 12개 장기 유출량의 발생일과 비교하였다. 분석 결과, 하천과의 거리가 먼 관측소일수록 최대 유출량의 발생일과 극한강우사상의 발생일에 차이가 발생했으며, 결측자료가 많은 관측소의 경우에는 인근 관측소의 자료로 보완하였을 때 높은 정확도로 분석되는 것으로 보아, 결측자료에 대한 영향과 강우 관측소와 하천과의 거리에 대한 영향이 큰 것으로 판단되었다. 향후 연구에서는 거리 및 지형에 대한 영향과 결측자료의 보완을 통해 더 정확한 분석을 수행하여, 홍수위험도의 개선 및 장기 유출분석에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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