• 한국수자원학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.425-435
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• 2004

수자원분야에서 관측최대강수량은 주로 지점최대 강수량에 의해 평가되어 왔으나, 엄밀한 의미에서 강수량이라 함은 면적평균강수량으로 고려되어야 한다. 면적평균강수량은 관측호우의 DAD(rainfall Depth-Area-Duration) 분석을 통하여 계산된 추정치이고, 이로부터 대상면적-지속기간별 면적평균강수량 또는 최대관측강수량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역을 수문학적으로 동질하다고 가정하여 호우중심의 DAD 분석을 수행하였으며, 이로부터 면적-지속기간별 최대관측강수량의 연도별 변화를 고찰하였다. 또한, 면적-지속기간별고 구성된 시계열로부터 확률강수량을 산정하여, 면적별 IDF와 관측치대강수량의 특성에 대하여 논하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.56-56
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• 2022

지속시간 동안 물리적으로 발생 가능한 최대의 강수량으로 정의되는 PMP(Probable Maximum Precipitation)를 나타내는 한 가지 방법으로 포락곡선이 있다. 포락곡선은 최대강수량을 지속시간에 대해 도시한 것으로 역사적으로 발생한 극한 강수현상의 특징을 그대로 나타낸다. 오랜 기간 동안 강수 관측이 이루어졌다면 관측자료로부터 직접 포락곡선을 그릴 수 있겠으나, 지금까지 우리나라에서는 통계적 추정 방법을 통해 간접적으로 접근해왔다. 하지만, 강우관측자료가 상당히 누적된 지금에 이르러서는 직접 포락곡선을 도출하는 것이 가능해졌다. 이 연구에서는 50년 이상의 강우관측년도를 보유하고 있는 24개 종관기상관측 지점의 최대강우량을 종합하여 우리나라 기후조건을 대표할 수 있는 포락곡선을 산정하였다. 이번에 산정된 포락곡선을 우리나라 선행연구들에서 제시된 PMP와 비교하였으며, 전세계의 지속시간에 따른 최대강수량을 대표하는 Jennings law와도 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.523-523
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• 2015

2014년 제12호 태풍 나크리(Nakri)의 영향으로 한라산 윗세오름에는 2014년 8월 2일 하루 동안 총 1,182 mm의 강수량을 보였다. 이 기록은 지금까지 한국에서 관측된 가장 높은 강수량이다. 한라산 윗세오름의 해발고도가 1,673 m이므로 강수의 산지효과에 영향을 미칠 것으로 생각된다. 이는 한라산의 다른 지점에서도 최대 강수가 관측될 가능성이 있다. 그러나 제주도에는 23개의 지상강우관측소만이 설치되어 있어 강수량을 공간적으로 정확하게 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 제주도를 대상으로 레이더(성산과 고산)와 우량계 자료를 이용하여 나크리 호우사상에 대한 최대 강수 지점을 탐색하였다. 먼저, 레이더 반사도의 고도를 해수면으로부터 250 m 간격으로 2,000 m 까지 구분하였다. 또한 각 구간에 해당되는 레이더 자료와 AWS 자료를 이용하여 Z-R 관계식을 유도하였다. 유도된 Z-R 관계식을 제주도 전역에 적용하여 최대 강수가 발생한 지점을 파악하고, 아울러, 제주도 전역에 내린 총 강수량을 추정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1420-1424
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• 2010

강수량의 계절성은 수자원관리에 있어 매우 중요한 수문요소로서 계절성의 변동을 정량적으로 평가하는 것은 미래 수자원관리 및 정책 수립에 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강수량의 계절성을 평가하는데 유리한 방법론을 제시하고, 이를 통한 계절 변동성의 정량적인 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 적용한 순환통계치 분석은 시간을 각도로 변환하여 이용함으로써 미세한 시간적인 변화양상의 정량적인 해석이 가능한 방법이다. 강수량의 주기특성과 과거로부터 현재까지의 변화 양상을 평가하기 위해서, 우선 전국의 58개 강우관측소를 선별하고 각 관측소의 일강우자료를 이용하여 관측소별 연최대치계열(Annual maxima series)과 발생일자, 월최대강수계열(Monthly maxima series)과 발생일자를 추출하였다. 각 자료의 발생일자는 순환통계분석을 위해 해당 time scale을 한 주기로 하는 방향각 데이터로 변환하였으며, 변환된 시간속성 데이터의 통계특성치를 산정하여 발생시기에 대한 경향성을 분석하였다. 월최대강수량의 발생 시기는 자료 계열 연주기의 변동성을 평가하기 위해 사용되었고, 분석결과 남해안지역이 6월말에서 7월초이고, 북쪽으로 올라감에 따라 조금씩 발생시기가 늦어지는 것으로 분석되었다. 극치강수량의 발생 경향을 평가하기 위해 사용된 일최대강수량의 시공간적 변동성은 월최대강수량보다 크게 분석되었으며, 이는 일최대강수량의 경우 지형학적인 영향에 크게 좌우되며, 우리나라의 여름철 극치강수량이 태풍 발생빈도 및 경로와 연관성을 갖는다는 일반적인 사실을 반영한 결과라고 판단된다. 월최대강수량 및 일최대강수량 발생시기의 이동평균을 통해 발생시기의 변동을 분석한 결과, 서울과 강릉지방은 최대강수량의 발생시점이 늦어지고 있으며 반대로 목포와 부산지방은 최대강수량의 발생시점이 앞당겨지고 있었다. 이는 몬순시스템의 거동에 영향을 받는 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.696-700
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• 2004

본 연구에서는 우리나라 주요 관측소의 연최대강수량과 연강수량을 내상으로 변동 및 경향을 분석하여 그 결과를 비교하였다. 강수 자료의 변화분석을 수행함에 있어 양질의 강수 자료를 수집하기 위하여 기상청 보유 관측소 중 30년 이상 강우 기록을 가지고 있는 관측소를 내상으로 연최대강수량과 연강수량 자료를 추출하였다. 강수 자료의 변화분석은 크게 2가지로 변동분석과 경향분석을 수행하였다. 변동분석은 강수 자료의 평균과 분산의 편차에 따른 변동점 가정을 이용하여 변동점 전${\cdot}$후 강수 자료의 평균과 분산 변화에 내하여 통계적 유의성을 검정하는 방법이다. 경향분석은 강수 자료의 증가 또는 감소의 경향을 매개변수적, 비매개변수적 방법으로 통계적 유의성을 검정하는 방법이다. 본 연구에서 수행한 변동 및 경향분석 결과 어떤 기후적 요인에 의하여 강수량이 변화했다는 길과는 통계적 유의성에서 확인되지 않았다. 그러나 강수량 도시(plot)를 통한 강수량의 변동 및 경향은 존재하는 것으로 나타났으며, 이는 빈도 해석에 의한 확률강수량 산정시 고려 대상이 된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.208-208
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• 2018

본 연구에서는 비슬산 강우레이더 관측반경 내 표준유역별 정규화오차 정확도를 이용하여 강우량, 유역특성 등 강우레이더 관측의 수문학적 평가요소와의 상관 특성을 분석하였다. 이를 분석하면 강우레이더 관측 오차 또는 정확도가 수문학적 특성에 따라 얼마나, 어떻게 발생하는지를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 홍수예보에 활용되는 입력 자료의 오차를 유역단위로 명확히 정량화 할 수 있어 보다 정확하고 신뢰도 높은 홍수예보에 도움이 될 것으로 기대된다. 강수량 크기와 강수추정 정확도 간의 상관 특성을 분석하기 위해 표준유역 평균 최대 강수량과 강수추정 정확도 간의 분포특성을 분석하였다. 단기간의 자료를 분석하여 오차특성을 정규화 하기는 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 비슬산 강우레이더로 관측된 2012년에서 2016년(5년)사이의 236개 강우사상에 대하여, 동기간의 기상청 AWS 지점 강우량을 기준으로 비슬산 강우레이더의 정규화오차 정확도(1-NE)를 산정한 후 이를 이용하여 850개 표준유역 별 유역평균 정규화오차 정확도를 재산정 하였다. 분석결과 표준유역 평균 최대강수량과 정규화오차 정확도 간에는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 표준유역 평균 최대강수량의 크기에 따라 정규화오차 정확도가 상대적으로 일정한 경향이 나타났고 후처리 단계에서의 편파변수 최적화 이후에는 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도가 표준유역 평균 최대강수량 크기에 상관없이 일정해 지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 일정한 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도는, 편파변수 최적화에 의해 관측 가능한 최대 기대 정확도 수준 도달에 도달했다고 볼 수 있으며, 표준유역에서 강우레이더의 강수추정 기대 정확도 수준은 84%(정규화오차 16%에 해당) 정도로 추정되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1506-1510
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• 2006

현재 기상청에서 제공하는 강수자료는 정시자료로서 수문학적 의미의 임의지속시간 강수자료라 볼 수 없다. 따라서 이러한 정시자료를 임의지속시간 강수자료로 변환하여 사용하여야 한다. 이러한 환산계수는 국외에서는 Weiss(1964), Dwyer와 Reed(1995) 등에 의하여 제시되어졌고, 국내에서는 김규호 등(1988)등이 환산계수를 제시한 바 있다. 그렇지만 기존 연구의 자료들은 목측에 의한 자료로서 많은 불확실성을 가지고 있다. 최근 관측기기의 발달에 의하여 기상청에서는 1분 단위의 관측 자료를 구축하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 1분 단위 강수자료를 이용하여 수문학적 의미의 임의지속시간 강수자료를 적출하여 보다 정확하게 강수자료의 환산계수(Adjustment factor)를 구축하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 서울지방 7개 자동기상관측소(AWS:Automatic Weather Station)에서 관측된 6개년(2000년${\sim}$2005년) 1분 강수자료를 이용하여 고정시간 연 최대강수량과 임의시간 연 최대강수량간의 관계를 연구하였다. 1분 강수자료를 이용하여 고정시간과 임의지속시간에 대한 연 최대치 강수 계열을 구축.도시한 후 선형회귀분석에 의해 선정된 계수를 환산계수로 제시하였다. 고정시간 1시간부터 24시간까지의 최대강수량과 임의시간 간격 최대강수량의 비율을 분석한 결과 환산계수는 지속시간이 증가함에 따라 비선형적으로 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 관계를 이용하면 정시 강수자료를 보다 정확하게 임의지속시간 강수자료로 환산할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.235-235
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• 2016

댐이나 홍수방지시설과 같은 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에는 주로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)가 적용되고 있다. 이러한 PMP의 산정은 관측자료의 정상성 가정을 기반으로 하기 때문에 기후변화와 같은 비정상성을 고려할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 대기 프로세스의 비정상성 효과를 반영할 수 있는 물리적 기반의 수치 기상 모형(Numerical Weather Model)을 이용하여 최대강수량(Maximum Precipitation, MP)을 산정하는 접근법을 제시하고자 한다. 사례 연구로 대상 극한 강우사상을 식별하고, 식별된 사상들은 지역 대기 모형 중 하나인 WRF를 이용하여 재현된다. 이때, 한국 내의 약 650개의 AWS 자료와 NCEP에서 제공하는 전세계 기상관측자료 및 해수면 온도 자료를 사용하여 초기조건과 경계조건을 개선하고, 총 강수량과 강우의 공간적인 분포를 재현하기 위한 최적 물리옵션을 찾기 위해 다양한 수치실험이 수행된다. 최종적으로 재현된 극한 강우사상은 모형의 경계조건과 수분 최대화의 통해 최대화되어 물리적으로 가능한 최대 강수량을 산정하게 된다. 본 연구는 제한된 강우사상을 대상으로 최대 강수량을 산정하였기 때문에 추후 다양한 강우사상에 대한 연구와 강우의 최대화에 대한 보완이 필요하지만, 정상성 가정에 의존하지 않는 극한 강우사상 산정에 잠재적인 대안이 될 것이라 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.398-398
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• 2017

확률강수량은 하천, 하수도, 재해관련 시설 계획 등 각종 물 인프라를 계획하기 위한 기초 자료로 활용되고 있다. 최근의 기후변화 양상을 고려할 때, 지역적으로 다양하게 변화되는 강수패턴은 확률강수량 산정에 있어서도 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이 연구에서는 현재 물 인프라 계획에 사용되는 확률강수량의 적용실태를 분석하였으며, 기후변화 영향이 점차 증가할 것으로 보이는 미래의 물 관련 인프라를 건설하거나 시설 개선에 사용되는 확률강수량이 미래 예측 강수를 고려하는 경우에 어떻게 변화되는지를 연구하였다. 인천관측소 지점을 대표 분석 지점으로 선정하여 연강수량, 일최대강수량을 제시하였으며, 기존 확률강수량을 검토하였다. 또한, 인천관측소 지점의 1961~2015년의 분단위 자료를 이용하여 임의시간에 따른 1440분 최대강수량을 산정하였으며, RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5 시나리오에 따른 2016~2100년 기간의 미래 예측 강수자료에 고정시간-임의시간 환산계수를 적용하여 빈도별 확률 강수량을 산정하였다. RCP 기후변화 시나리오에 의한 미래 예측 강수를 적용한 경우와 과거 관측 자료만을 이용한 확률강수량의 차이를 분석한 결과, 편의보정 여부와 관측지점 및 확률빈도에 따라 결과에 상당한 차이가 발생하였다. 향후 물인프라 계획에 있어서는 미래 예측 강수의 패턴과 지역적 특성 등을 여러 측면으로 고려한 계획을 수립하는 것이 지속가능한 물 관리에 필요한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.194-194
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• 2018

현재까지 우리나라에서는 공식적으로 총 세 번의 전국 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 추정이 이루어졌다. 첫 번째는 1988년에 건설부 주도로 작성된 바 있는데, 1987년까지의 관측된 기상자료를 이용한 수문기상학적인 방법을 전국에 적용하여 한국가능최대강수량도를 작성하였다. 이후 12년 뒤인 2000년에 건설교통부 주도로 그 동안의 축적된 관측자료를 추가하여 한국가능최대강수량을 추정하였다(건설교통부, 2000a). 2000년의 전국 PMP도 추정은 WMO 보고서(WMO, 1986)를 가능한 충실히 반영하려는 노력이 있었으며, 과학적인 측면에서도 한층 진일보된 PMP도가 생산되었다고 평가할 수 있다. 그러나 2000년 이후 태풍 '루사' 또는 태풍 '매미'와 같은 관측 최대 강우량 기록을 경신하는 대형 호우사상들이 연이어서 발생하였기 때문에, 기존에 추정된 전국 PMP도에 대한 의문이 제기됨에 따라 해당 호우들을 추가하여 전국 PMP도를 개략적으로 재산정하여 제시한 바 있다(건설교통부, 2004). 국외에서는 PMP 추정의 표준으로 인정받고 있는 World Meteorological Organization (WMO) 보고서(WMO, 1986)가 2009년에 수정되어 발간됨에 따라 PMP 추정절차 중 일부 방법에 대한 기술적 보완이 이루어졌다(WMO, 2009). 그러나 우리나라의 경우 2008년 PMP 및 PMF 산정절차 지침 수립 용역 이후 중앙정부 차원의 전국 PMP도 생산은 더 이상 추진되고 있지 않은 상태이기 때문에, 2018년 현재에도 2000년 혹은 2004년에 재산정된 전국 PMP도를 그대로 수자원 실무에 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 WMO(2009)에서 제시하는 방법 및 최근 국외에서 적용되고 있는 PMP 추정방식을 참고하여 1973년부터 2017년까지의 기상 자료를 이용하여 전국을 대상으로 PMP를 추정하여 다양한 지속시간별 영향면적별 전국 PMP도를 생산하고 기존 2004년 보고서 결과와 비교를 수행하고자 한다.