본 연구에서는 기후변화에 따른 극한 강우의 비정상성을 반영하기 위하여 GEV 분포의 3개 매개변수 중 위치매개변수를 공변량으로 적용하여, 지표면 기온(Surface air temperature, SAT) 및 이슬점 온도(Dew point temperature, DPT)을 고려한 비정상성 빈도해석이 실시된다. 부산 지점이 연구대상지점으로 선정되었으며, 5월부터 10월까지의 월 최대 일강수량을 이용하여 분석을 수행하였다. GEV 분포의 위치 매개변수를 위한 가장 적절한 공변량(기온과 이슬점 온도) 함수를 선택하기 위하여 다양한 모델을 구성하였으며, 구성된 모델 중 AIC(Akaike Information Criterion)가 가장 작은 모델을 최적 모델로 선정하였다. 분석 결과, exp(DPT)가 공변량인 비정상성 GEV 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 선택된 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 확률강우량의 영향을 분석하였으며, 부산지점의 경우 미래 이슬점 온도가 증가함에 따라 확률강우량이 증가할 가능성이 매우 높음을 살펴볼 수 있었다.
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.
최근 지구온난화로 인해 전 세계적으로 기상이변이 발생하여 강우량과 집중호우 발생빈도가 증가하는 추세이다. 특히 동북아시아 지역은 인구밀도가 높아 강우량 및 집중호우 발생빈도 증가에 따른 도시홍수 발생확률이 높으며 홍수피해가 가중될 수 있다. 또한 도심지에 위치한 하천의 외수위 상승 및 배수시설 설계빈도 이상의 강우의 발생빈도가 증가하여, 기존 홍수방어대책으로는 제어하기 어려운 실정이다. "수자원장기종합계획(2011~2020), 2011, 국토해양부"에 따르면 기상청의 한반도 장기 미래 전망을 21세기말(2071년~2100년)에 대해 한국 평년 기온은 $4^{\circ}C$정도 상승하고, 강우량도 증가할 것으로 전망하고 있다. 따라서 도심지에 위치한 하천의 외수위 상승 및 배수실 설계빈도 이상의 강우가 빈번히 발생하여 기존 홍수방어대책으로는 제어하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 연구 대상지역인 서울, 북경, 도쿄 지역의 과거 도시홍수 사례의 비교분석을 통하여 집중호우 빈발, 기존 방재시설물의 기후변화 대응능력 부족, 저지대지역 지형적 영향, 무분별한 도시개발로 인한 도시지역 불투수면적의 증가, 고령화와 재해취약계층 등 여러 가지 도시홍수 재해 영향인자들을 제시하였다. 앞으로 도시홍수 발생의 근본 원인 파악 및 홍수관리 효과를 최대화 시킬 수 있는 대책 설립에 대한 연구가 필수적이다. 본 연구에서는 동북아시아 지역 도시홍수로 인한 인명 재산 피해를 최소화하기 위해 기존 한국, 중국, 일본 삼국의 주요 도시별 홍수에 대한 구조적 비구조적 방어대책을 종합하고 비교분석을 실시하였다. 향후, 국내외 도시홍수 저감대책 수립을 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 빈번하게 발생하는 집중호우로는 강우자료의 경향성에 영향을 주고 있다. 하지만, 우리나라의 강우관측기록이 충분하지 못하여 통계학적 경향성 분석은 유의한 결과를 보여주고 있지 않아, 확률강우량 산정시 강우자료가 정상성을 지니고 있다고 가정하여 빈도분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 경향성이 나타나지 않는 강우관측소 49개지점중 4개의 지점을 선정하여 향후 경향성 여부를 분석하였다. 이들 관측자료가 가지는 경향성을 유지하면서 추계학적 시계열 모의발생기법을 이용하여 강우자료를 발생시킨 후 경향성 검정을 실시하였다. 이를 위하여 Regression model, ARMA model을 이용하여 강우자료를 발생시켰으며, 발생된 강우자료는 Mann-Kendall test, Hotelling-Pabst test, Wald-Wolfowitz test를 사용하였다. 그 결과 거의 모든 지점에서 가까운 미래에 경향성을 갖게 될 것임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 미래 기후변화로 인한 미래 홍수의 불확실성을 고려하여 영산강유역 종합치수계획 보고서(MLTM, 2005)에서 제시한 4가지 홍수방어대안들을 재평가하였다. 불확실성을 반영하기 위해 미래 RCP 기후 시나리오에 따른 확률강우량 값의 변화, 홍수의 시간적 분포, 그리고 공간적 분포 등 세가지 불확실성 요소를 고려하였다. 이 요소들의 조합을 통해 각기 다른 특성을 갖는 216개의 홍수 시나리오가 생성되었으며 생성된 홍수 시나리오 하에서 대안들의 수행능력이 평가되었다. 평가 결과를 통해 4개의 대안들 중 가장 로버스트한(혹은 강건한) 대안이 선별되었다. 또한, 불확실성 요소 평가를 통해 대안들이 좋지 못한 수행능력을 보이게 하는 주 원인 요소를 파악하였다. 이러한 정보는 의사결정자에게 대안들에 대한 더 상세한 통찰력을 제공하며 이후 선정한 대안의 로버스트함을 증대시키는데 있어 중요한 단서로 활용될 수 있다.
IPCC 제5차 보고서('14) 및 세계위험보고서('15) 등에서 기후변화에 대한 과학적 근거를 제시하였으며, 상위 위험요소로 '수자원 위기'를 꼽았다. 전 세계적으로 기후변화로 인한 이상 기상현상이 발생하고 있으며, 국내에서도 최근 기후변화에 따른 수문사상의 변화로 극한홍수 및 극한가뭄 등으로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 물 관리에서 기후변화는 가장 큰 리스크 요인이므로 물관리 계획 수립 과정에서 기후변화 영향을 고려한 대책을 수립할 필요가 있다. 기후변화에 대한 댐 취약성 평가 관련 연구가 이루어지고 있으나, 미래 기후변화의 불확실성을 충분히 고려했다고 보기 어렵기 때문에 현업에서 의사결정 도구로 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 과거 수문자료 및 특정 기후모델에 의존하지 않고 댐 인프라의 취약성을 평가할 수 있는 새로운 방법론이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 기후변화의 불확실성에 대비한 댐 취약성 평가 방법론을 정립하고자 한다. 본 연구에서는 기존에 진행된 IPCC 기후변화 시나리오에 따른 댐 취약성 평가 연구사례 및 한반도의 기후변화 영향 및 수문변화를 조사하였다. 그리고 기후 스트레스 시나리오 기반 취약성 평가 체계 및 방법론을 정립한 뒤, 월 강우량을 4분위로 나누어 각 분위별 강우량과 기온을 변경하여 기후 스트레스 시나리오를 생성하였다. 생성된 기후 스트레스 시나리오와 IPCC 기후변화 시나리오 기반 취약성 평가를 유출 및 저수지 모형을 결합하여 충주댐, 용담댐, 합천댐, 섬진강댐에 실시하였다. 그 결과 기후 스트레스에 따른 유출 취약성 평가는 20분위 수 갈수량을 이용해 연중 보장확률을 나타내는 것이 효율적이며, 온도의 영향보다는 강우의 변동이 댐 이수안전도 취약성 평가에 더 큰 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다.
2007년 세계경제포럼(WEF)은 우리가 직면한 최우선 해결과제로 기후변화를 언급하였다. 최저 기온 상승과 가뭄 영향 지역 확대, 폭염일수와 지역적 홍수 위험 증가 등 각종 이상기상이 야기하는 피해 확대에 대한 예상과 우려 때문이다(IPCC, 2007). 세계적으로 고온극한과 호우빈도 증가, 태풍 세기가 강화될 것으로 전망되고 있으며(IPCC, 2007), 국내의 경우 겨울철 한파 감소와 대설 피해 증가, 여름철 집중호우의 강도 심화, 가을철 초대형 태풍 발생으로 인한 피해 가능성이 예측 되고 있다(기상연구소, 2007). 현재, 이러한 현상들을 가시화하고 대처방안을 마련하기 위한 일환으로 기후변화 시나리오(GCM)가 작성되어 연구에 이용되고 있다. 그러나 GCM의 경우, 공간적 해상도가 낮아 지형학적 특성 등을 충분히 반영하지 못하는 단점이 있어 최근에는 공간 해상도가 GCM보다 높은 RCM(Regional Climate Model, 지역기후모델)자료를 적용한 연구도 진행되고 있다. 본 논문에서는 SRES A2 온난화가스시나리오 기반의 기상청 RegCM3 RCM($27km{\times}27km$)로 부터 일(daily)단위 자료를 각각 모의하여 비교하고, BLRPM을 이용하여 일(daily)단위 자료를 시(hourly)단위로 분해(disaggregation)하였다. 그리고 이들을 이용하여 지속기간별 확률강우량을 산정하여 미래 기후변화가 극한 강우에 미치는 영향을 평가하였다.
침투효과과 큰 산지 소유역은 사면류가 유역내의 주된 흐름이 되며, 강우일유출의 수문응답은 사면길이의 분포특성으로 나타낼 수 있다. 유역의 지형특성은 홍수도달시간으로 표현되며, 홍수도달시간에 확률밀도함수를 적용시키면, 강우, 유출의 응답함수인 순간단위도를 구성할 수 있다. 서면길이와 관측된 홍수도달시간의 확률분포를 비교해 본 결과 형상계수가 거의 일치하였다. 이는 서면의 특성이 도달시간으로 집약되어 나타나는 것을 의미하며, 서면의 특성치로서 유출에 대한 응답함수를 구성할 수 있음을 나타낸다. 특히, 유역내 유출의 평균화를 시도하기 위해서 소류역내 분수계르르 기준으로 다수의 분할 소구역으로 나누어 전체소유역과 분할소구역의 서면특성치를 비교 분석하였다. 응답함수에 의해 유도되는 직접유출수문곡선을 유효강우량의 산정 방법에 따라 그 재현정도가 달라진다. 본 논문에서는 Horton의 침투 eq.을 이용 기본 방정식을 재구성하였고, $\Phi$-index 법과 직접유출수문곡선의 재현성을 비교 검토하였다.
본 연구에서는 비정상성 Bayesian 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 시변성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계하여 한강 및 금강유역의 미래 계절 강수량 전망 및 일단위 이하의 확률강수량을 도출하였다. 모형의 적합성 검증을 위하여 2014~2017년의 모의된 사후 확률분포 값과 관측치를 비교하였다. 그 결과 계절강수량 모의에서 한강은 관측 값의 최대 약 86.3%, 금강은 약 98.9% 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 지속시간별 극치강우량은 약 65.9~99.7%의 정확성을 나타냈다. 이에 본 연구에서 산정한 결과는 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
강우량의 시간분포 특성에 관한 강우상태 분석은 소유역의 계획홍수량을 결정한다거나 도시지역의 배수망 설계를 위한 설계유량 산정을 위하여 대단히 중요하다. 서울 지역의 과거 기록치로부터 총강우량이 20mm 이상 되는 약 400개의 호우자료를 이용하여 5분간격 강우의 시간분포를 해석하였다. 총강우량에 대한 백분율을 총강우시간에 대한 백분율과 연관시키고 획득된 자료를 강우 최대치가 발생되는 위치 따라 4개의 그룹으로 분류 분석하여 그 결과를 제시하였다. 또한 강우와 강우간의 변화성을 정량적으로 나타내기 위하여 시간분포 특성을 빈도 확률에 따라 분석하였다. 분석결과로 얻어진 강우의 시간분포 관계는 설계유량 수문곡선 결정에 사용되는 설계강우의 우량주상도를 얻는데 사용될 뿐만 아니라 주어진 유역에서의 강우형상을 파악하는데 적용될 수 있다. 또한 수문해석 문제를 위한 강우의 모델을 형성할 수 있으며 공간적 분포 이외의 강우특성 및 매개변수 등과 같은 자료와 연관시킬 수 있다. 분석결과 제2구간 강우의 빈도가 가장 높았으며 제4구간 강우의 빈도가 가장 낮았다. 이와 같은 분석 결과인 시간분포의 특성을 누가 강우시간 백분율과 누가 강우량 백분율의 항으로써 확률별로 표시하였으며 각 구간별 강우의 시간분포 양상 및 그에 따른 우량주상도를 도표화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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