본 연구의 목적은 간헐 수문사상인 시간강수계열의 구조적 특성을 고찰하여 강수량 모의발생을 위한 추계학적 모형을 개발하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 강수발생과정에 대한 추계학적 모형은 이재준과 이정식(2002)이 개발한 추계학적 모형을 이용하였으며, 강수량과정을 위하여 사상내의 시간강수량을 비정상 1차 자기회귀모형으로 기술하였다. 시간강수계열의 강수발생과정과 강수량과정을 조합하면 시간강수사상의 발생패턴과 사상기간내의 강수의 종속구조를 모의할 수 있는 시간강수계열에 대한 모의모형이 얻어지며, 이 모형의 적합성을 구명하기 위해 서울을 대상으로 하여 실적강수자료를 분석하였다. Monte Carlo 모의결과는 모형이 사상기간내의 강수강도, 지속 기간, 크기의 주변 및 조건부 분포를 잘 재현하고 있음을 보여주었다. 실적 및 모의 자료에 대한 자기상관함수도 비교적 작은 시간지체에서는 유사하였다
본 연구는 간헐 수문사상인 시간강수계열의 구조적 특성을 고찰하여 강수발생의 군집성을 고려한 강수발생과정에 대한 추계학적 모의발생 모형을 개발한 것이다. 먼저 강수사상의 발생패턴을 기술하기 위해 Poisson 군집과정을 사용하였고, 이 과정에서 군집간의 시간과 군집내의 사상 수는 지수분포로 기술하였다. 둘째로 사상의 지속기간과 군집내에서 사상간의 시간은 음대수혼합분포로 기술하였다. 마지막으로 이상과 같은 시간강수사상의 발생패턴과 사상기간내의 강수의 종속구조를 구명하기 위해 서울을 대상으로 하여 실적강수자료를 분석하였다. Monte Carlo 모의결과는 모형이 강수발생의 계절적 패턴, 사상특성의 주변 및 조건부 분포를 잘 재현하고 있음을 보여주었다.
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.
본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 권역별 일강수량에 대한 기후변화 영향을 평가하고자 한다. 이를 위해서 지역기후 모형으로부터 유도된 A2시나리오가 기본자료로서 활용되며 분석에 앞서 기후변화 시나리오의 편의를 보정하였다. 보정된 지역기후 시나리오는 비정상성 Markov Chain 모형을 통해 강수지점별로 상세수문시나리오로 가공되어 분석에 이용되었다. 강수량에 대한 연주기 분포에 대한 특성을 권역별로 시기별로 평가하였다. 연주기의 분포는 관측치와 유사한 거동을 보이고 있으며 강우량이 2075년대에 증가하는 것으로 나타났다. 기후변화에 따른 일강수량에 발생 특성을 평가하기 위해서 Dryspell과 Wetspell을 지속시간분포별로 추정하여 분석하였다. 전체적으로 Dryspell이 지속시간별로 증가하는 것으로 나타나고 있으며 무강수일수의 증가도 전망되고 있어 같은 연강수량이라도 변동성이 크게 나타날 수 있는 개연성이 크다 하겠다. 일강수량, 월강수량, 연강수량에 대한 다양한 분석이 수행되었으며 기후변화에 따른 강수량의 변동양상을 권역별로 평가하였다.
기후변화로 인해서 발생하는 여러 영향 중 가뭄 및 홍수와 같은 극치강수량의 변동은 사회 경제적으로 파급효과가 크기 때문에 더욱 주목을 받고 있다. 이러한 점을 효과적으로 평가하기 위해서 본 연구에서는 지역규모기후변화시나리오와 비정상성 Markov Chain 모형을 이용한 Downscaling 기법의 적용 등 일련의 과정을 통해 기후변화를 반영한 지점별 일강수계열을 생성하고 이를 대상으로 다양한 분석을 실시하였다. 수문기후변화시나리오 작성 과정을 요약하면 다음과 같다. B1과 A2 지역규모 기후변화시나리오가 사용되었으며 이를 비정상성 Downscaling 기법의 입력 자료로 활용하여 일강수량 자료를 모의 발생하였다. 이러한 과정을 우리나라 기상청 산하 60개 강우지점에 적용하였으며 극치강수량의 빈도를 추정하기 위해 부분기간 계열과 전기간 계열 자료로 재생산하여 극치분석을 실시하였다. 극치분석결과 강수량에 대한 공간적인 편차가 심하게 발생하고 있으며 강수량의 변동성 또한 매우 크게 나타나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 선택된 시간 및 사용된 기후변화시나리오에 따라 다르게 나타나고 있으며 한 가지 주목할 점은 기후변화정도가 심한 A2 시나리오와 정도가 약한 B1 시나리오를 비교할 때 온도와 같은 뚜렷한 차이점은 발견할수 없었다.
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.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.
겨울철 동해안 강수 현상에 대한 규명을 위하여 라디오존데를 활용한 특별관측을 2012년 1월 5일부터 2월 29일까지 실시하였고, 이 연구는 대기의 불안정을 나타내는 다양한 변수를 활용하여 강수 사례의 분석을 수행하였다. 그 결과, 강수가 발생할 때 지표면(1000 hPa)에서 중층(약 750 hPa)까지의 상당온위가 증가하는 것을 볼 수 있었고, 이러한 대기층(1000~750 hPa)은 불안정을 일으키기에 충분한 수준의 수증기를 함유하고 있었다. 대류가용잠재에너지의 시간적인 변화를 살펴본 결과 강수가 발생하였을 때 증가하는 것을 볼 수 있었고, 연직바람쉬어의 경우에서도 대류가용잠재에너지와 마찬가지로 강수 기간 동안 상승하여 일정수준 이상의 값을 유지하는 것을 확인할 수 있었다. 강수에 따른 대기 구조의 상세한 분석을 위하여 지상 원격 탐사 자료와 지상 관측 자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 또한 가강수량과 바람벡터를 이용하여 가강수량플럭스를 계산하였다. 가강수량플럭스와 강수량은 북동풍 계열의 바람이 발생하였을 때 높은 관계성을 보였다. 그 결과 동해안영역에서 발생하는 강수 현상에서는 풍계와 같은 역학적인 작용의 이해가 중요한 것으로 판단되었다.
기후변화는 우리의 현실로 다가와 있지만 기후변화로 인해 어떠한 일이 벌어질 것인지는 정확하게 알 수 없는 문제가 있다. 특히 호우의 강도와 지속시간 등은 수문설계에 영향을 미치는 주요한 인자 임에도 불구하고 과학적이고 합리적인 추론이 쉽지 않다. 본 논문에서는 일본에서 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)자료 중 시간 단위의 강수앙상블 모의 자료를 이용하여 기상청 서울지점의 강우강도-지속시간-생기빈도 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve; IDF 곡선)의 변화를 추정해 보았다. 이를 위하여 대용량의 자료를 확보하고 서울지점에서의 과거 50년간의 실측자료와 동일기간의 모의자료에 대한 연최대치 계열에 분위사상법을 적용하여 모의자료의 계통적 오차를 소거할 수 있는 함수를 추정하고 이를 이용하여 미래 시나리오에 적용함으로써 지구평균기온 상승에 대응하는 서울관측지점의 IDF 곡선을 추정하여 제시하였다. 추정 결과의 내용은 다양한 요소에 의해 영향을 받는 미래 기후에 대한 내용이라 신뢰성의 평가가 어렵지만 기존의 강우강도에 일률적으로 위험률을 곱하는 방식보다는 좀 더 합리적인 방법이라 생각되며 향후 수문설계 등에 고려될 수도 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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