• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.278-282
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• 2010

기후변화는 홍수나 가뭄과 같은 극한사상의 발생가능성을 증가시키게 됨과 동시에 하천유량, 홍수, 수질, 생태, 지하수, 농업, 융설, 수력발전 등 수자원 전반에 걸쳐 영향을 미치고 있다. 이 중 홍수는 국민의 생명과 재산에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 상당수의 국가들이 홍수로부터 자국민을 보호하기 위한 다양한 정책을 제시하고 있다. 이러한 정책을 수립하는데 있어서 무엇보다 중요한 것이 미래의 강수량이 기후변화로 인하여 얼마나 변하게 되는지를 정량적으로 평가하는 것이다. 이에 본 연구에서는 기후변화의 영향을 평가하기 위해서 프랑스 국립기상연구소에서 개발한 A1b시나리오 기반의 CNCM3모형을 대상으로 KNN기법과 일강수발생모형을 적용하여 기상청 산하 58개 관측소의 일 강수량으로 축소하였다. 제시된 일 강수량을 이용하여 2020s, 2050s, 2080s에 해당하는 80년, 100년, 150년, 200년 빈도의 확률강수량을 각각 산정하였다. 검토결과 확률강수량은 전국 58개 지점 중 49~52개 지점정도가 증가하는 것으로 나타나 현재에 비해서 전반적으로 증가하는 것으로 예측되었으며, 지점별 증가량의 경우, 빈도별로 차이를 보이기는 하나 현재에 비해서 전반적으로 3%~7%정도 증가하는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.428-428
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• 2022

본 연구에서는 최근 RCM을 이용하여 생산된 미래 강우자료를 1시간강우량으로 변환하기 위한 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모델 기반의 강우분해기법을 개발하고 이를 기반으로 짧은 지속시간에 대한 확률강우량이 어떻게 변화하는지 전망해보고자 하였다. 강우분해기법의 성능평가는 관측자료를 이용하여 수행되었으며, 관측 시계열을 우수하게 모의했으나 일최대 시간 강수량이 20mm를 초과하는 경우 불확실성이 증가함에 따라 사용에 주의가 필요할 것으로 판단된다. 미래 확률강우량 전망결과는 모든 지점(울산, 부산, 창원, 밀양)에서 향후 재현기간별 1시간 확률강우량이 증가될 것으로 전망되었다. 울산과 밀양 지점의 경우, 재현기간에 클수록 증가율 또한 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났는데 이는 상대적으로 복잡한 산악지역 내 위치하고 있고, 다른 지점보다 산지효과 영향이 크기 때문으로 판단된다. 부산과 창원지점은 다른 두 지점에 비해 재현 기간별 확률강우량의 변동성이 크게 나타났는데, 이는 해안에 가깝에 위치해 있어 RCM별 불확실성이 다소 크게 작용한 것으로 판단된다. 특히 과거 200년 빈도 확률강우량 보다 미래 50년미만 빈도 확률 강우량이 더 커질 수 있는 가능성을 확인하였다. 다양한 불확실성이 포함되어 있는 결과이긴 하나 이러한 결과를 기반으로 곧 도래할 미래의 도시유역 방재성능 재정비가 필요할 것으로 사료된다. 아울러, 극한 강우발생 가능성이 높아질 수 있음을 의미하기 때문에 이에 대한 새로운 수자원의 이수와 치수 대비를 위한 구조적/비구조적 대책이 시급할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.325-325
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• 2022

본 연구는 용담댐 유역을 대상으로 현재 기후조건 대비 미래 기후조건에서의 강우 특성의 변화 분석을 목적으로, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하였다. d4PDF 자료는 현재 기후조건에서 3000 개의 연 강수 자료를 제공하고, RCP 8.5 시나리오를 따르는 미래 기후조건에서 5400 개의 연 강수자료를 제공하기 때문에, 각 기후조건에서 대규모 표본크기를 이용하는 것이 가능하다. 이는 현재 기후조건과 미래 기후조건 사이의 강수 특성의 변화를 합리적으로 분석할 수 있도록 한다. 연평균강수량 및 계절별 평균강수량은 미래 기후조건에서 10% 이상 증가하였다. 10 mm 이상의 규모를 나타내는 호우의 발생일 수는 3 일에서 4 일 증가하였다. 본 연구는 연 최대 일강우량의 변화 및 특정 장기간 재현기간을 나타내는 확률강우량의 변화도 분석하였다. 그 결과, 미래 기후조건에서 더 높은 평균 및 표준편차를 나타냈다. 이 결과는 미래 기후조건에서 연 최대 일강우량 계열들이 더 높은 규모를 나타내고, 더 넓은 분포 형태를 나타내는 것을 의미한다. 이와 같은 특징은 미래 기후조건의 특정 재현기간을 나타내는 확률강우량의 규모 증가에 영향을 주었다. 현재 기후조건 대비 미래 기후조건의 확률강우량은 재현기간 10 년, 20 년, 50 년, 100 년, 200 년, 400 년에서 약 20% 증가하였다. 이 결과는 특정 규모에서 강우의 재현기간이 미래 기후조건에서 더 짧아지는 것을 의미하며, 또한 극한 규모의 강우량의 발생가능성이 미래 기후조건에서 증가한다는 것을 의미한다. 결과적으로, d4PDF 는 미래 기후에 따른 기존 강우의 특성 및 극한강우량의 변화 분석에 충분히 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.433-433
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• 2022

수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.404-404
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• 2011

최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.162-162
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• 2018

지난 100년간(1996~2005년)의 전지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였고 이러한 온도 상승은 온실효과의 영향으로 파악되고 있으며, 장래에는 이러한 상승 경향이 가속화되어 진행될 것으로 예측되고 있다(IPCC 2014; Baek et al 2011). 전지구 기온 상승은 극한 해수면 증가 및 호우 빈도와 평균 강수량 증가로 나타나며, 이로 인한 상당한 홍수 및 침수피해 가능성이 나타나고 있어 이에 대한 선제적 대응책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 GCMs 모델별 연 최대 일 강수량을 추출하여 정상성 및 비정상성 빈도분석을 수행하고 빈도별 확률강수량을 산정하였다. 정상성 및 비정상성 분석을 위해 모델별 연최대치 일강우 자료를 산정하고, 모델별 경향성 검정을 수행하였다. 또한 각 모델별로 2021년부터 30년을 기준으로 1개년씩 자료이동을 통해 30세트를 구성하고, 각 세트별 80mm 이상의 강우의 평균 발생횟수 및 여름철(6월~9월) 평균 강우 총량의 산정을 통해 순위 도출에 적용하였다. 경향성 검정 및 순위도출 결과를 토대로 8개 GCMs 자료 중에서 4개의 GCMs를 선정하였고, 시나리오별 세트구성에 따른 연 최대 일 강우량의 평균 및 Gumbel 분포형의 위치 및 축척매개변수를 산정하였으며, 이를 토대로 서울지역을 대상으로 위치 및 축척 매개변수 추정에 따른 비정상성 빈도분석을 수행하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.1
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• pp.37-44
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• 2015

A Bayesian nonstationary probability rainfall estimation model using the Grid method is developed. A hierarchical Bayesian framework is consisted with prior and hyper-prior distributions associated with parameters of the Gumbel distribution which is selected for rainfall extreme data. In this study, the Grid method is adopted instead of the Matropolis Hastings algorithm for random number generation since it has advantage that it can provide a thorough sampling of parameter space. This method is good for situations where the best-fit parameter values are not easily inferred a priori, and where there is a high probability of false minima. The developed model was applied to estimated target year probability rainfall using hourly rainfall data of Seoul station from 1973 to 2012. Results demonstrated that the target year estimate using nonstationary assumption is about 5~8% larger than the estimate using stationary assumption.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.5
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• pp.655-669
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• 2018

In this study, we developed a hybrid forecasting model based on a four-parameter distribution which allows a simultaneous season-ahead forecasting for both seasonal rainfall and sub-daily rainfall in Han-River and Geum-River basins. The proposed model is mainly utilized a set of time-varying predictors and the associated model parameters were estimated within a Bayesian nonstationary rainfall frequency framework. The hybrid forecasting model was validated through an cross-validatory experiment using the recent rainfall events during 2014~2017 in both basins. The seasonal precipitation results showed a good agreement with the observations, which is about 86.3% and 98.9% in Han-River basin and Geum-River basin, respectively. Similarly, for the extreme rainfalls at sub-daily scale, the results showed a good correspondence between the observed and simulated rainfalls with a range of 65.9~99.7%. Therefore, it can be concluded that the proposed model could be used to better consider climate variability at multiple time scales.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1216-1220
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• 2010

기후변화에 따른 기상변화가 집중호우 및 돌발홍수 등의 형태로 가시화 되고 있으며, IPCC 보고서(2007)는 21세기 후반까지 온도상승으로 인한 폭우 및 태풍이 점차 강력해질 것이라는 예측을 하였다. 이러한 예측의 대응으로 전 세계는 $CO_2$ 감축을 위한 노력이 진행중에 있으며, $CO_2$ 변화에 따른 미래 강수의 빈도해석을 해야한다는 주장이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 기상청 지역기후모델(KMA-RegCM3) A1B시나리오의 강우 자료를 이용하여 Quantile-Mapping을 실시한 후 지역빈도해석을 실시하였다. 대상지역은 국내 전역에 위치한 기상청 산하 58개 관측소를 선정하였다. Hosking(1997)이 제안한 L-moment 알고리즘을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였으며, 그 결과 A2 시나리오보다 상대적으로 $CO_2$ 배출량이 낮은 A1B시나리오 역시 모든 지역에서 확률강수량이 증가함을 알 수 있었다.