최근 지구온난화, 엘리뇨 및 라니냐 등 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 매우 높은 강도를 가진 이상호우에 의해 많은 인명과 재산피해가 발생하고 있다. 우리나라의 경우에도 1990년대 후반부터 과거와 달리 국지적 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며 집중호우에 의한 홍수는 우리나라의 가장 빈번한 자연재해 중 하나가 되었다. 이러한 성격의 홍수는 소유역 규모의 좁은 지역과 급경사지역에서 짧은 지속시간과 집중적인 강우강도에 의해 발생하고, 빠른 유속과 토사를 동반하는 빠른 수문반응으로 홍수에 대비할 시간이 부족한 것이 특징이기 때문에 기존의 홍수예보모형을 이용하여 발생홍수의 특성을 예측하기에는 많은 어려움이 있다. 유출수문곡선의 특성을 분석하여 홍수의 특성을 분석하는 연구는 Kyiamah (1996)가 유출수문곡선의 기초적인 상승곡선, 지체시간, 첨두홍수량을 이용하여 돌발홍수사상에 대한 크기를 산정하였으며, 이를 바탕으로 Bhaskar 등 (2000)은 유출수문곡선의 상승부 기울기, 첨두 홍수량비, 홍수 반응시간을 이용하여 돌발홍수지수(Flash Flood Index)를 산정하고 이 지수에 의해 돌발홍수를 설명하고자 하였다. 국내에서는 정재철 (2000)이 보청천을 대상으로 단 몇 개의 사상만을 대상으로 Bhaskar 등 (2000)이 제시한 돌발홍수지수를 적용한 바가 있다. 그러나, 이들 연구에서는 소수의 수문사상만을 이용하였기 때문에 상대심도를 산정하는데 있어 문제가 있으며 상대심도를 산정하는데 있어 각 심도계수들의 임의적인 도수분포를 이용하였기 때문에 매우 주관적이라고 할 수 있다. 김병식 등 (2008)은 한강유역의 과거 101개의 홍수사상에 대해 돌발홍수의 상대심도를 파악하기 위하여 돌발홍수지수를 산정하고 2006년 7월의 집중호우에 의해 발행한 홍수사상의 돌발홍수 심도를 시간 및 공간적으로 정량화하였다. 이러한 기존의 연구는 홍수심도 산정시에 필요한 유출수문곡선을 실측된 자료를 이용하여 산정하였으나 국내의 소유역의 경우 실측된 유출수문곡선 자료가 그다지 많지 않은 관계로 인해 홍수심도를 산정하는데 많은 어려움을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 미계측 소유역중 시범유역을 선정하고 30년 이상 장기간 실측 강우의 기왕최대 시강우량 자료에 대하여 강우-유출모형을 통한 홍수유출수문곡선을 모의한 후, 빈도별 확률강우량에 대한 수문곡선 특성인자들의 비를 무차원 지수화하여 극한홍수사상에 대한 설계강우의 취약성을 평가하기 위한 홍수위험지수 (Flood Hazard Index) 산정방법을 제시하였다.
본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.
본 연구는 우리나라의 강수빈도 및 강우강도의 시간적. 공간적 분포분석에 관한 것으로 전국을 5개의 권역으로 나누어 분석을 실시하였다. 강수빈도 해석은 39개 지점을 대상지점으로, 강우강도 해석은 36개 지점을 대상지점으로 하여 강수빈도 분포도의 작성과 강수빈도 분포의 시간적, 공간적인 해석 고찰, 각 지점 및 권역별 확률 강우량과 강우 강도식 및 각 강우기간별 회귀직선식을 유도, 제시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. (1) 각 권역내의 최다발생빈도 강수량 계급은 여름철을 제외한 모든 기간이 공히 1) 1~5mm, 2) 0.1~1.0mm, 3) 5~10mm 순이었다. (2) 강수량 계급에 따른 최다발생빈도 권역은 연간 20mm 이하의 강수빈도는 II 권역, 30~40mm의 강수빈도는 IV권역, 70mm 이상의 강수빈도는 I권역이었다. (3) 우리나라 전역에 있어서 강수량의 생기확률은 지수함수의 식으로 대표할 수 있음을 알았다.($W(x)=e^{\alpha+\beta}$) (4) 전국의 5개 권역 중 I권역은 자시간 지속, III권역은 단전간 지속 집중 호우지역으로 판단되었다. (5) 강우형태는 10분~40분, 40분~4시간, 4시간~24시간으로 크게 나눌 수 있었으며, 이들 구간에 대해 지점별 확률 강우 강도식을 유도하였다. (6) 각 권역별로 25시간과 10분~18시간 지속시간과의 강우량 상관식을 유도, 도시하였다. (7) 36개 지점에 대한 확률 강우량을 제시하였다.
최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.
기후변화로 인한 변동성의 증가는 돌발 홍수, 홍수량 증가로 이외에도 강우 사상의 변화, 가뭄의 빈도 및 강도의 증대 등의 문제를 이어질 수 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위하여 기후변화 시나리오를 제시하고 이를 정책적으로 반영할 수 있도록 하고 있다. 기존 IPCC 5차 보고서에 활용한 RCP(Representative Concentration Pathway) 시나리오에서는 온실가스 농도변화만을 반영하고 있으나, 최근 IPCC 6차 보고서에서는 사회적인 노력과 경제적 구조 등 전반적인 기후정책, 사회 불균형 등을 고려한 SSP(Shared Socio-economic Pathways) 시나리오를 제시하였다. 본 연구에서는 2가지 기후변화 시나리오의 차이점과 유사점을 강수 중심으로 평가하였다. 기존의 RCP 시나리오에 비하여 극한 강우 사상의 변화를 비교 및 평가하기 위하여 CORDEX-EA에서 제공하는 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM) 기반에 시나리오를 수집하여 극한기후지수를 산정하였다. 극한기후사상을 비교하기 위하여 WMO에서 활용하는 ETCCDI(Expert Team on Climate Change Detection and Indices) 지수 중 강우 관련 지수인 R10mm, RX1day, RX5day, RD95P, RD99P, SDII를 선정하여 시나리오 별로 결과를 비교하여 제시하였다. 또한, 기존의 연대기 기준의 평가방식에서 탈피하여 동일한 기온 상승 시점에 따라 변화를 확인하기 위한 분석절차를 수립하였다. 즉, 1.5℃, 2℃, 3℃ 및 4℃ 상승한 시점의 ETCCDI 지수를 산정하여 극한기후사상을 비교 및 평가하였다.
기후변화로 인한 이상기후 현상으로 이상홍수, 극한홍수의 발생빈도가 증가하고 있으며, 그 피해 양상 또한 대형화 다양화되고 있다. 최근 2014년 일본의 태풍 '판폰'과 '봄퐁', 2013년 중국의 태풍 '피토', '다나스', 2012년 한국의 태풍 '볼라벤', '덴빈', '산바'가 연속적으로 발생하는 등 연속적인 강우 사상으로 인한 피해가 발생하고 있다(최창현 등, 2016). 연속적인 강우사상으로 인한 홍수량은 단일 강우사상으로 발생하는 홍수량에 비해 6~17% 정도 증가된다(최창현 등, 2016). 단일강우 사상으로 인한 일반 홍수량에 비해 그 뒤에 따라오는 연속적인 강우로 인한 홍수량 증가에 따른 피해는 막대한 인명과 재산피해가 발생할 것으로 추정된다. 이에 연속적인 강우사상으로 인한 피해를 대비하기 위한 구조물적 비구조물적 홍수방어 대책 수립이 시급한 실정이다. 연속적인 강우사상으로 인한 홍수방어 대책을 수립하기 위해서는 먼저 연속적인 강우사상으로 인한 정확한 홍수량 모의가 필요하다. 하지만 국내 외에서는 단일강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 활발히 진행되어 왔지만, 연속강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 미비한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 홍수량 산정 방법을 이용하여 연속적인 강우사상에 대한 홍수량을 산정하고, 이를 비교 분석하여 연속적인 강우사상에 가장 적합한 홍수량 산정 방법을 제시하고자 한다. 본 연구결과를 통해 연속적인 강우사상을 고려한 홍수방어 대책 수립 시 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 호우의 빈도와 규모는 증가하는 추세이며 이에 따른 홍수 피해는 많은 피해를 야기하고 있다. 이러한 관점에서 홍수 피해에 대한 선제적 대응을 위한 요소로써 초단시간 강우예측 정보의 중요성은 매우 높다. 특히, 레이더 자료 기반의 강우예측은 수치예보모델과 비교하여 3시간 이내의 짧은 선행시간 이내의 높은 정확도를 갖고 있어 홍수예보에 다수 활용되고 있다. 최근에는 강우자료의 복잡한 관계와 특징을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 강우예측 활용 사례가 증가하고 있으나 국내 적용 사례는 적어 관련 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 레이더 강우를 활용한 딥러닝 기반의 강우예측 기법을 제안하고 이에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 2차원 레이더 강우자료의 특징과 시계열 특성을 고려하기 위한 심층신경망 구조를 제안하였으며 기존 딥러닝 모형과의 비교를 통해 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 적용 대상지역은 한강 유역으로 선정하였다. 정성적 평가를 위해 임계성공지수(CSI)를 활용하여 예측 강우에 대한 정확도를 평가하였으며 정량적 평가를 위해 예측 강우와 관측 강우의 상관관계를 분석하였다. 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 모형과 비교하여 예측오차의 범위가 적고 강우의 위치 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초단기간 강우예측 자료를 활용하는 홍수예보의 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
최근에는 확률강우량을 산정할 경우 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석법이 자주 실무에 적용되고 있으나, 가뭄에 관련한 연구에서는 대부분 아직까지 지점자료를 이용한 가뭄분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 가뭄의 지역적 특성 분석을 실시하기 위하여 필요한 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 구분하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 기상청 강우관측 지점자료 중 30년 이상의 강우자료를 보유한 58개의 관측지점을 대상으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 가뭄의 심도, 지속기간, 강도, 발생빈도 등과 같은 가뭄특성인자를 생성하였다. 가뭄특성인자는 수문학적으로 동질한 특성을 지닌 지역을 구분하는데 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 다양한 가뭄특성인자를 효율적으로 활용하여 K-means 기법을 적용한 군집분석을 실시하여 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 6개 지역으로 구분하였다. 이러한 지역구분은 가뭄 특성의 공간적 해석을 가능하게 할 수 있고, 지점빈도 해석의 단점을 보완하는 지역빈도 해석도 가능하게 할 수 있다.
수공구조물을 설계하기 위해서는 다양한 지속기간에 대한 설계수문량을 추정해야 한다. 국내의 경우도 기후변화로 인한 이상기후의 발생으로 1~2시간 동안 강우강도가 큰 집중호우가 발생하여 도시홍수를 발생시키며 직접 또는 간접적으로 피해를 주고 있다. 특히 북한 지역은 강우관측소가 존재하지 않은 지역이 많아 수공구조물 설계에 필요한 설계수문량을 추정하기에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 하향스케일링(down-scaling)을 이용하여 북한 지역의 24시간 이내의 확률강우량을 추정하고자 한다. 이를 위하여 미계측 유역인 화천댐 상류유역의 지역빈도해석과 군집분석을 수행하여 수문학적 동질성을 확보하였고, 한강유역을 4개의 동질지역으로 구분하였다. 스케일 성질은 동일한 분포형을 가정하므로 수문학적 동질성이 확보된 기준 지속기간의 자료로부터 임의이 지속기간에 대한 확률강우량 추정이 가능하다. 따라서 북한지역의 짧은 지속기간에 대한 확률 강우량 추정을 위하여 동일한 지역 내의 지역 스케일 지수와 스케일 인자를 이용하여 하향스케일링을 적용할 수 있으며, 단기 혹은 장기에 해당하는 지속기간에 대한 확률강우량을 추정할 수 있다.
최근 들어 전 세계적인 기후변화 양상에 따라 짧은 시간에 큰 유출양상을 보이는 국지적 돌발성 홍수의 발생이 증가하는 추세이며 이로 인한 인명 및 재산의 피해가 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 발생하고 있다. 이와 같이 소규모 지역의 집중된 강우로 발생하는 국지적 돌발성 홍수는 빠른 수문반응으로 인하여 홍수피해를 예방하기 위한 예 경보 시간이 부족한 것이 특징이다. 국지 홍수로 인한 피해를 막기 위해서는 한계유량을 초과하여 제내지의 피해발생 가능성이 있는 홍수사상에 대한 심도예측이 중요하다. 본 논문의 목적은 소규모 유역에서 발생하는 홍수사상의 심각성 정도를 정량화할 수 있는 새로운 홍수지수(New Flood Index)를 개발하고 새로운 홍수지수와 강우특성과의 회귀분석을 통하여 국지 돌발홍수예측에 적용하고자 하였다. 2개의 시범유역들에 대한 홍수유출수문곡선은 장기간 관측된 연최대치계열 실측 강우자료를 이용하여 강우-유출 모형을 통하여 산정하였다. 새로운 홍수지수 NFI는 2년 빈도 홍수량으로 가정된 한계유량을 초과하는 홍수사상에 대하여, 첨두홍수량비, 상승부경사, 초과홍수지속시간 등 홍수 유출수문곡선의 특성을 이용한 3가지 상대심도계수의 기하학적 평균값으로산정하였다. 분석결과 3시간최대강우가 새로운 홍수지수NFI와 가장높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 새로운 홍수지수와 강우특성과의 회귀분석을 통해 얻어진 최적 관계식은 소규모 미계측 유역에서의 국지적 홍수 심도예측을 위한 예비정보의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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