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.
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 이상기후현상으로 지구상의 여러 지역에서 극치 수문 사상의 발생 빈도와 강도가 날로 증가하고 있는 추세이다. 이에 대해 수공구조물의 설계를 위한 극치강우사상의 빈도해석에 있어서 적절한 확률분포모형의 적용은 매우 중요하다. 이에 수문통계분야에서는 generalized extreme value(GEV), generalized logistic(GLO), Gumbel(GUM) 모형과 같은 극치 분포를 이용한 수문통계적 특성에 대한 접근이 주로 이루어지고 있다. 하지만 우리나라 강우 사상의 경우 GEV 분포와 GUM 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 표현할 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 기존의 GEV나 GUM분포로는 적절히 재현되지 않는 자료들을 분석하기 위해서 두 개의 형상매개변수를 가지는 분포형에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지는 Burr XII 분포형의 우리나라 극한 강우자료에 대한 적용성을 평가하였다. Burr XII 분포형은 gamma나 exponential 분포 모형처럼 양의 확률변수만을 가지고, Cauchy나 Pareto 분포 모형처럼 두꺼운 꼬리(heavy-tailed distribution) 형상을 나타내기 때문에 비교적 큰 확률변수가 빈번히 나타나는 극치사상에도 적합한 것으로 알려져 있다. 이를 위해 Burr XII 분포 모형을 이용하여 우리나라 강우자료에 대해 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 수행하고 우리나라 강우자료에 비교적 적합하다고 알려진 분포인 GEV, GLO, GUM 분포형을 통해 산정된 결과와 비교하였다.
최근 기상상태의 불안정으로 인하여 위험기상이 빈번히 발생하고 있다. 우리나라는 지리적으로 단시간에 매우 높은 강우강도를 유발하는 강우사상이 빈번하게 발생하여 홍수사상이 유발되기 쉽다. 기후변동으로 인하여 지난 30년 동안 극한강우의 발생 빈도는 점차 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 과거부터 현재까지의 강우패턴을 입력 자료로 사용하여 극단적으로 변화하는 강우사상에 대하여 면밀한 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 극치강우사상을 분석하는데 있어 서로 다른 절점기준을 사용하였다. 첫째, 6시간 누적 강우량이 70mm를 초과하는 경우이며 두 번째는 1시간 누적 강우량이 30mm를 초과하는 경우로 구분하였다. 강우빈도 해석을 수행함에 있어 확률분포형의 매개변수의 불확실성을 보다 정량적으로 산정할 수 있는 Bayesian 기법을 적용하였으며, 또한 각각의 절점기준에 따라서 분류된 강우사상 발생시 종관기후학적 분석을 수행하였다. 이를 위해 미국 대기해양청 재해석자료를 활용하였다. 연구결과 산악지역의 극치강우 발생 증가를 확인하였으며, 동중국해 지역의 저기압 특성과 북태평양 고기압 특성이 우리나라 극치강우현상에 주로 영향을 미치는 것을 확인하였다.
수공구조물을 설계하는데 설계강우량을 결정하기 위한 강우시간분포의 생산은 중요한 요소이고 주로 Huff 방법, Mononobe 방법, SCS 방법, Yen and Chow 방법 등을 이용하고 있다. 그러나 Huff 방법 등들로 한국의 극치강우사상을 고려하기에는 반영하지 못하는 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기존 방법들의 한계점을 극복하고 한국 극치강우사상의 집중지속시간 특성을 반영하는 HSD 방법을 제시하여 서울과 대구광역시에 적용해 설계빈도에 관한 강우 시간분포를 발생시키고 설계 강우량을 산정하며 기존 기법들과 비교하였다. 이에 따라 연구결과를 통해 Huff 방법과 HSD 방법의 첨두 강우량은 지속시간이 길어질수록 차이가 상당하였고 과거 극치강우사상을 살펴보면 HSD 방법을 반드시 고려할 필요가 있다고 판단되었다. 게다가 기후변화로 인해 집중호우현상이 더욱 심해져서 Huff 방법만 이용할 경우 추후에 큰 문제가 발생할 수도 있다. 그래서 수공 구조물 설계 시 HSD 방법을 이용한 대상 지역의 집중지속시간 특성을 반영하는 설계 강우량과 Huff 방법을 이용한 설계 강우량을 같이 고려하여 비교 선택하면 안전한 수공구조물 설계를 실시 할 수 있을 것으로 판단되었다.
극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다.
최근 기후변화로 인한 기상이변 및 이상기후로 예상하지 못한 극치사상이 빈번하게 발생하고 있다. 극치사상을 예측하기 위해 다양한 모형들이 개발되고 있으나 주로 유출의 변화 특성을 모의하는데 대부분의 연구가 초점을 맞추고 있다. 그러나 기본적으로 사용되는 강수량 자료의 정확한 추정이 기후변화 연구에서 가장 중요하다고 해도 과언이 아니다. 또한, 과거 연구들은 강수지점간의 공간상관성을 고려하지 않고 일강수량을 모의 발생시킨 후 이를 입력 자료로 강우-유출 모형에 사용하여 유역전체의 내리는 강수의 특성을 반영하지 못하였다. 이런 점들을 해결하기 위해 유역에 존재하는 실제 강우패턴을 모의 할 수 있는 다변량 Downscaling Model을 제안하였고, 기존 연구에서 극치사상을 재현해 내지 못하는 문제를 해결하기 위하여 입력 자료를 극치 값으로 변환하여 분석을 수행하였다. 즉, 본 논문에서는 실제 유역에 적용하여 모형의 타당성을 평가하고 기존 연구와 비교하여 극치 수문량의 변동 특성 등을 분석, 평가하였다.
최근 반복적인 도시침수 피해가 발생하고 있으나 다양한 강우 및 홍수 자료를 이용하여 실시간으로 침수분석을 실시할 수 있는 기술력이 부재한 실정이다. 한정된 시나리오에 따라 다양한 강우패턴에 의한 침수지역 파악에 어려움이 있으며, 불필요한 자료의 사용으로 인해 짧은 시간에 발생하는 도시침수에 대해 실시간으로 대응하는 데에 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 강우패턴과 극치강우 사상을 반영하기 위한 강우시간 분포법을 나타내고자 하였으며, 강우-유출 자료에 대한 최적의 자료조합을 선정하는 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 지역 특성에 따른 극치강우사상의 시간분포에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔지만, 기존의 강우시간분포는 다양한 강우의 집중현상을 나타내기에는 한계가 있음을 보였다. 따라서 본 연구에서는 기존 강우시간분포 기법의 단점을 보완하고 극치강우사상의 집중지속시간 특성을 반영한 강우시간분포 방법과 Huff에 의한 강우시간 분포법을 사용하여 다양한 강우시나리오를 생성하였다. 본 연구에서는 부산 및 울산 연구대상지역의 도시유출해석의 입력 자료로서 사용하였다. 강우 및 유출 자료의 상관성 분석과 불확실도 분석을 기반으로 추후 홍수예측을 위한 최적의 입력 자료를 선정하고자 하였다. 위의 과정들을 통해 다양한 강우조건에 따른 연구대상 지역에서의 침수예상도를 분석할 수 있었으며, 선정된 극치강우사상을 통해 다양한 강우의 집중현상을 나타낼 수 있었다. 1차원 도시유출해석을 실시하여 구축한 강우-유출 데이터베이스의 최적화를 위해 불확실도 분석을 실시하였으며, 수리학적 특성이 고려된 입력 및 출력자료에 대한 사용자의 합리적인 판단을 위해 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 더욱이 제시된 방법론을 이용함에 따라 지속적으로 나타나는 국지성 호우와 급변하는 수재해 양상에 능동적으로 대처하는데 도움을 줄 수 있는 기초자료를 제공할 것으로 판단된다.
최근 기상변동성이 증가함에 따라 지난 30년 동안 극한강우의 발생 빈도는 점차 증가하고 있다. 우리나라는 지리적으로 단시간에 매우 높은 강우강도를 유발하는 강우사상이 빈번하게 발생하여 홍수사상이 유발되기 쉽다. 본 연구에서는 장기간의 강우자료를 활용하여 극치강우사상의 발생을 고려한 강우빈도해석을 수행하였다. 이를 위해 극치강우사상을 분석하는데 있어 서로 다른 절점기준을 사용하여 극치강우의 발생횟수를 반영한 포아송-GPD 강우빈도해석 기법을 개발하였다. 빈도해석을 수행함에 있어서 확률분포 매개변수의 불확실성을 보다 정량적으로 산정할 수 있는 Bayesian 기법을 적용하였으며, 또한 각각의 절점기준에 따라서 분류된 강우사상의 종관기후학적 분석을 수행하였다. 연구결과 우리나라의 극치강우 발생이 증가하는 지점에서 기존의 Gumbel 분포를 통한 확률강우량보다 상향된 결과를 도출하였다. 이는 포아송-GPD 모형이 치수안정성 측면에서 유리한 모형으로 판단된다. 또한 동중국해 지역의 저기압 특성과 북태평양 고기압 특성이 우리나라 극치강우현상에 주로 영향을 미치는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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