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 문제가 되고 있는 초기우수에 의한 비점오염원 관리를 위한 CSOs 탱크 설계에서 강우에 의한 비점오염원의 총량을 산정하는 것을 쉬운 일이 아니다. 특히 기존의 강우분석으로는 도시지역 초기우수에 의한 비점오염원의 총량을 산정할 수 없다. 비점오염원의 총량을 산정하기 위해서는 먼저 도시지역의 표준강우사상의 1회 평균 강우량을 구해야 하며 이를 위해서는 연속강우를 표준 강우사상으로 분리하고 분리된 강우사상의 확률적인 분석을 통해 1회 평균강우량, 평균강우강도, 평균지속시간 등의 강우특성에 대하여 분석해야 한다. 따라서 본 연구에서는 기상자료의 연속 강우를 분석하기 위하여 연속 강우를 일반적인 강우사상으로 분리할 수 있는 기준을 제시하고 민감도 분석을 실시하였으며 분리된 강우사상을 분석하여 도시 지역의 일반적인 표준강우사상의 형태와 특징을 알아보았다. 또한 기존의 I-D-F곡선에 의한 설계강우량의 산정방법과 V-D-F 곡선에 의한 설계강우량을 비교 분석하고 두 곡선사이의 상관성 분석을 토대로 더 정확한 설계강우분석방법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 연최대치 독립 호우사상 계열과 연최대치 계열의 차이를 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 몇 가지 경우의 IETD 및 절단값을 적용하여 독립 호우사상을 결정하고, 그 특성을 살펴보았다. 이어 연최대치 계열과 연 최대치 독립 호우사상 계열을 비교하였다. 본 연구는 1961년부터 2010년까지 서울지점의 시강우 자료를 분석대상으로 사용하였다. 그 결과, IETD의 증가에 따라서 독립 호우사상의 발생빈도 및 평균 강우강도는 감소하고, 평균 지속기간은 증가하였다. 절단값의 증가에 따라 독립 호우사상의 발생빈도 및 평균 지속기간은 감소하고, 평균 강우강도는 증가하였다. 호우사상의 평균 강우강도는 강우 지속기간에 관계없이 거의 일정한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 지속기간이 짧은 호우사상의 최대 강우강도는 지속기간이 긴 호우사상의 최대 강우강도보다 매우 작을 것으로 파악되었다. 지속 기간이 짧은 경우, 연 최대치 계열과 연 최대치 독립 호우사상 계열의 차이는 매우 크며, 강우 지속기간이 길게 적용한 경우에는, 두 계열의 차이는 매우 줄어드는 것으로 나타났다.
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.
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.
최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.
기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
호우사상의 특성은 기후별, 국가별, 지역별, 계절별로 차이가 있는 것으로 알려져 있다. 강우운동 에너지는 호우사상 특성 중에 하나로서 강우강도와 강우운동에너지의 관계로 규명할 수 있다. 전세계 학자들이 자국의 호우사상을 분석하여 유도한 강우운동에너지식이 보고되고 있음에도 불구하고, 지난 40여 년 동안 전세계적으로 유독 미국의 호우사상으로부터 유도된 강우운동에너지식이 범용성을 가지고 사용되어 왔다. 본 연구는 강우운동에너지에 대한 연구로서 최근까지 학계에 보고된 강우운동에너지식을 수집하여 기후에 따른 해당 지역의 강우운동에너지 특성을 분석하였다. 본 연구는 강우운동에너지식이 유도된 방법과 호우사상에 초점을 맞추었으며, 이를 바탕으로 한국과 유사한 기후에서 유도된 강우운동에너지식과 한국의 강우운동에너지식을 비교 분석하였다.
일반적으로 빈도해석은 강우의 연 최대 강우자료들을 통해 지속기간별 확률강우량을 산정한다. 하지만 강우자료들은 관측기간이 상대적으로 짧은 편이라 지점 별 강우특성을 고려한 확률강우량 산정은 쉽지 않다. 각 지점 별 강우특성을 고려하기 위해서 연속적인 시계열로 기록되어 있는 강우자료를 독립 강우사상으로 분리하여 강우사상간의 시간, 즉, 무강우시간을 결정하는 것이 선행되어야 한다. 연속강우자료를 독립 강우사상으로 분리하기 위해서는 강우사상 간의 기준이 필요하다. 기존의 연구에서는 강우사상을 분리하기 위한 기준으로 무강우시간(Inter-Event Time, IET)을 사용하고 있다. 국내의 경우에는 무강우시간을 10시간부터 12시간까지 다양하게 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청 산하 강우관측소의 우기(4월~10월) 자료를 이용하여 시간 단위를 각각 1분, 5분 그리고 1시간으로 분리하였다. 강우분리방법은 자기상관계수와 포아송분포(Poisson distribution)를 고려한 지수분포(exponential distribution)의 변동계수를 이용하여 무강우시간 결정 방법(Inter-Event Time Definition, IETD)을 적용하였다. 각 지점별로 추출된 1분, 5분 그리고 1시간의 무강우시간을 비교 및 분석하였고, 이를 통해 각 지점의 시간단위 특성에 의한 적절한 무강우시간 및 강우사상시간을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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