효율적인 수자원 관리를 위해 빈도해석을 통한 수문 자료의 통계적 특성을 고려하여 정확한 확률강수량을 산정해야 한다. 지점빈도해석은 지점 자료만을 이용하여 확률강수량을 산정하기 때문에 정확도를 높이기 위해서는 자료 확충이 필요하지만, 지점별로 활용할 수 있는 자료가 제한적이며 지점마다 변동성이 크다. 지역빈도해석은 수문기상학적으로 동질한 주변 지점들의 자료를 모두 포함해서 빈도해석을 수행함으로써 지역에 대한 통합 결과를 제시하고 자료에 대한 신뢰성 확보가 가능하다. 일반적으로 빈도해석은 자료에 적합한 확률분포 기반으로 수행되지만 확률분포 선정과정에 따라 결과는 상이하다. 본 연구에서는 지역빈도해석에서 확률강수량 산정방법으로 Quantile Regression(QR)을 적용하였다. QR 기반의 빈도해석은 확률분포 아니라 자료 자체로 확률강수량을 산정하여 기존의 확률분포 기반의 빈도해석에서 발생했던 불확실성을 개선하였다. 또는, 확률강수량의 시간에 따른 변동성도 고려되어 바정상성 빈도해석도 가능하다. 최종적으로 본 연구에서 소개된 지역빈도해석 결과와 기존의 지역빈도해석 결과 비교 검증하였다.
수공구조물 설계 시 수문 설계빈도의 결정은 추정한계치방법과 주요 수공구조물의 설계빈도 표를 활용하여 결정되어지고 있다. 외국의 경우 수문 설계빈도가 결정되면 설계빈도와 자료의 수를 고려하여 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행한다. 하지만 국내의 주요 수공구조물의 설계수문량은 지점빈도해석만을 이용하여 산정하고 있는 실정이다. 국내의 수문자료의 관측기관이 짧다는 것을 고려하면, 지점빈도해석만을 이용하여 설계수문량을 결정하는 것은 효율적이고 안정적인 설계수문량을 산정하기에는 불충분하다 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 자료보유기간과 설계빈도를 고려하여 지점 및 지역빈도해석을 실시하고 지구의 온난화로 인한 강우 및 홍수량의 증가추세를 반영할 수 있는 비정상성 빈도해석법을 지점 및 지역빈도해석에 적용하였으며, 이를 수행하기 위한 실무프로그램을 개발, 제안하였다.
빈도해석에 따른 홍수량 산정에 있어서 일반적으로 강우빈도 해석에 의해 유출해석을 통하여 빈도별 유출량을 산정하여 빈도별 홍수량을 산정하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 기왕의 자료가 충분하다면 유출량 자료를 이용하여 빈도별 유출빈도해석을 통하여 빈도별 홍수량을 산정하는 것이 가장 좋을 것이다. 그러나 현재의 자료는 대부분이 절대적으로 부족하며 특히 미계측 유역의 경우 자료가 전무한 실정으로 유출량자료를 이용한 빈도별 해석은 불가능한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 미계측 유역의 강우자료를 수집하여 각 년의 일 최대강우자료를 이용하여 유출해석을 실시하여 유출량을 산정하여 그 자료를 빈도해석한 홍수량과 강우자료를 빈도해석하여 유출량을 산정한 빈도별 홍수량 자료를 비교 검토 하였다.
본 연구에서는 지점빈도해석의 단점을 보완하기 위해 지역화의 개념을 사용한 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 정확도에 문제를 발생시킬 수 있으므로 지점 내 충분한 수의 자료 확보가 선행되어야 하나, 우리나라의 경우 지점별로 자료수가 많지 않기 때문에 지역빈도해석을 통해서 보다 정확하고 안정적인 확률수문량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 한강유역의 강우자료 선별을 통해서 신뢰성 있는 자료를 구축한 후, Regional Shape Estimation법과 Index Flood법을 사용한 지역빈도해석을 각각 실시하여 지점빈도해석을 시행한 결과와 비교 분석하였다. 그 결과, 한강유역의의 경우 Regional Shape Estimation 법보다 Index Flood 법이 약간 우수하게 나타났으며, 이질성이 내포되어 있는 경우라도 지점빈도해석보다는 지역빈도해석 기법이 우수하게 나타났다. 국내의 경우와 같이 관측 자료기간이 짧은 경우에는 지점빈도해석 기법보다는 지역빈도해석 기법을 적용하는 것이 보다 신뢰할 수 있는 확률수문량을 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
수공구조물 설계의 기준을 정하기 위해서 수문자료의 빈도해석이 널리 사용되고 있다. 수문자표의 빈도해석 기법으로는 자료의 차원과 기법에 따라서 총 네 개로 구분할 수 있다. 그 네 개의 빈도해석은 다음과 같다 1) 단변량 수문자료와 지점별로 확률분포형 모형을 구축하는 단변량 지점빈도해석, 2) 다변량 수문자료와 지점별로 확률분포형을 구축하는 다변량 지점빈도해석, 3) 단변량 수문자료와 동일지점내의 확률분포모형을 구축하는 단변량 지역빈도해석, 4) 다변량 수문자료와 동일지점내의 확률분포모형을 구축하는 다변량 지역빈도해석. 현재는 다변량 지역빈도해석에 대한 연구사 수문분야에서 활발히 연구되고 있다. 현재 다변량 지역빈도해석에 대한 한국의 극한 강우 자료에 대한 연구가 진행되지 않았기 때문에, 본 연구에서는 이변량 극한강우자료에 대한 다변량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다.
지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 확률수문량 산정의 신뢰도가 낮은 경향이 있으므로, 지점 내 충분한 수의 자료확보가 선행되어야 한다. 지역빈도해석은 지점 자료가 부족한 경우 또는 미계측 지점에서 확률수문량을 결정하기 위하여 제안된 방법으로서, 자료수가 부족한 경우 지역빈도해석을 사용하면 효율적이고 안정적으로 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 알려져 있다. 그간 국내 수문자료를 적용한 지역빈도해석에 대해 많은 검토가 이루어져 왔으나, 해외 수문자료에 대해서는 구하기 어려운 점 등의 이유로 상대적으로 검토가 부족했던 바, 본 검토에서는 해외 수문자료를 이용하여 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 수행하여 결과를 비교하였다. 지역빈도해석의 기법으로는 지수홍수법 및 지역형상추적법을 적용하였으며, 적용한 지점의 L-변동계수, L-왜곡도계수의 차이에 따라 다른 결과가 나타났다. 일반적으로는 지역형상추적법이 지점빈도해석과 지수홍수법의 절충형으로, 확률수문량 산정결과도 지역형상추적법의 결과가 지점빈도해석과 지수홍수법의 사이에 위치할 것으로 예상하였으나, 어떤 경우에서는 그렇지 않은 결과를 도출하기도 하였다. 따라서, 지역빈도해석은 가급적 두 가지 이상의 방법을 적용한 뒤, 설계자가 자료의 특성에 따라 판단하여 적용해야 할 것으로 판단된다. 향후 국내에 비해 자료가 상대적으로 부족한 해외 수자원사업의 경우, 적은 자료수에서도 안정적인 결과를 산출하는 지역빈도해석의 적용이 필수적으로 판단되며, 해외 자료를 이용한 관련 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
기후변화로 인하여 극한 홍수와 극한 가뭄 발생이 증가할 것으로 전망하고 있어 이에 대한 위험이 대두되고 있는 실정이다. 홍수 및 가뭄 수문시계열의 빈도해석시에 일반적으로 활용되는 정상성 빈도해석기법은 수문자료의 정상성을 기반으로 한 빈도해석이 대부분이기 때문에 기후변화 및 수문자료의 비정상성을 반영한 새로운 빈도해석 기법이 요구되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 5개의 대표 관측지점(서울, 포항, 추풍령, 여수, 광주)를 선별하고 1976년부터 2015년까지 일강우자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 산정하였다. 산정한 SPI의 경향성을 Mann-Kendall 분석을 하였으며, 정상성 및 비정상성 빈도해석을 위하여 최적확률분포로 선정된 GEV 분포 적용하였다. 본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위하여 SPI를 입력자료로 활용하였으며, 산정된 SPI의 비정상성을 반영한 비정상성 빈도해석의 경우 Bayesian 모형을 기반으로 한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 모의를 이용하여 극치분포의 사후분포 매개변수를 추정하였다. 추정 값을 바탕으로 하여 가뭄의 관측소별 빈도해석을 실시하였고 재현기간별-지속기간별 가뭄심도를 추정하여 관측소별 가뭄심도-지속기간-빈도(SDF,Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 본 연구를 통하여 정상성과 비정상성 빈도해석 결과의 비교연구를 수행하였으며 기후변화에 따른 비정상 시계열로 구성된 가뭄빈도해석에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 나타났다.
최근 기후변화에 의하여 기상현상이 급변하고 있는 추세이며 강우사상의 경향 또한 그러한 변화를 따라가고 있다. 이러한 시점에서 극적인 강우사상에 대하여 대비해야 할 필요성이 대두되고 있으며 빈도해석을 통하여 확률강우량을 제시하는 방법이 연구되고 많은 발전을 거듭하고 있다. 이러한 방법은 모든 설계에 대하여 보편적으로 적용되고 있지만 일변량 빈도해석을 통하여 얻게 되는 확률량(Quantile)은 한 가지 자료계열에 대하여서만 고려할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여서는 다변량 빈도해석을 수행하는 방법이 있으며 이 또한 국내외적으로 활발히 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해 3가지의 copula 모형을 선택하였으며 강우량과 강우지속시간을 자료계열로 사용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이를 통하여 얻은 확률강우량을 기존의 일변량 빈도해석의 결과와 정량적으로 비교하여 그 결과를 비교 분석하였으며 향후 새로운 빈도해석 방법의 가능성 및 적절성을 판단하고자 하였다.
강우자료의 빈도해석을 위해서 널리 사용되고 있는 지점빈도해석기법은, 우리나라와 같이 구축된 강우자료의 자료년수가 충분하지 못한 경우에 신뢰도가 떨어지는 결과를 가져올 수 있다. 이런 단점을 극복하기 위해서, 최근에는 수문학적인 성질이 서로 비슷한 지점을 하나의 지역으로 설정해서 빈도해석을 실시하는, 지역빈도해석기법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 지역빈도해석에 사용되는 군집해석(cluster analysis)에 관한 연구로서, 다목적 유전자알고리즘을 이용해서 군의 개수와 군집도간의 상호관계를 밝혀내고 이를 지역빈도해석에 적용해서 군집해석의 효율성 및 적용성을 높이고자 한 연구이다.
전 세계적으로 기후변화로 인해 나타나는 이상기후의 영향을 고려하기 위해서 수문빈도해석분야에서는 비정상성 빈도해석에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 자료의 비정상성을 고려하여 빈도해석을 수행하는 방법은 다양하게 연구되어오고 있는데, 그중 시간에 따른 자료의 변화를 고려할 수 있도록 기존 모형의 매개변수에 시간을 고려할 수 있는 변수를 더하여 모형을 구축하는 기법이 비정상성 빈도해석기법으로 널리 활용되고 있다. 한편, 이러한 비정상성 가정에 관련한 연구들은 주로 지점빈도해석 기법을 중심으로 개발되어왔을 뿐, 아직 지역빈도해석기법을 대상으로 시도된 비정상성 연구는 미비한 실정이다. 지역빈도해석은 수문학적 동질지역이라는 가정을 바탕으로 표본의 확장을 통해 지점빈도해석보다 비교적 안정적인 빈도해석을 수행할 수 있는 기법으로 널리 알려져 있다. 따라서 지역빈도해석에서 수문학적 동질지역의 구분은 지역빈도해석 절차 중 가장 중요한 절차라고 할 수 있다. 이러한 수문학적 동질지역 구분을 위해서는 지점별로 가지고 있는 위치 정보나 수문 자료의 통계값과 같은 해당 지점을 대표할 수 있는 인자들이 필요하다. 본 연구에서는 모의실험을 통해 경향성이 나타나는 가상의 지점 자료를 생성한 뒤, 지역구분을 통해 자료의 비정상성이 나타나는 지역의 지역구분 결과를 살펴보고 이질성 척도(heterogenity measure)를 산정하였다. 이를 바탕으로 비정상성 지역빈도해석에서 이질성 척도의 적용성을 검토하고자 한다. 본 연구의 결과는 추후 기후변화의 영향이 나타나는 수문학적 동질 및 비 동질지역의 분석 및 비정상성 지역빈도해석을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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