전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역 내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scaling invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, Neymann-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라 상이하게 나타났으며, 이에 따른 확률홍수량의 변화를 검토해 보는 것은 미래의 치수 측면에서 필요한 작업이라 할 수 있다. 또한 기후 변화의 영향은 시나리오와 GCM에 따라 달라질 수 있기 때문에 향후 다양한 시나리오와 GCM에 따른 확률 강우량 변화를 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.
기후 내적 변동성(Climate Internal Variability, CIV)은 기후를 이해하는 데 중요한 역할을 하며 기후예측에 있어 주요 불확실성 원인들 중 하나이다. 본 연구는 다양한 이산화탄소 배출 시나리오에 대해 CIV와 기후학적 평균(Climatological Mean, CM)을 추정하는 것을 목표로 한다. 확률론적 날씨생성기(Stochastic Weather Generator)를 이용하여 국내 40개 기상 관측소에 대해, 30년에 해당하는 시단위 시계열 100개 앙상블을 생성하였다. CIV는 Detrend 방법과 Differenced 방법을 이용하여 추정되었으며, noise 계산값과 비교하였다. 그 결과, CIV 값과 noise 값들 사이의 correlation이 매우 높았으며, 제시된 방법론이 신뢰할 수 있음을 검증하였다. 국내 40개 지역에 적용하여 계산된 CIV와 CM의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 국내의 대부분의 지역에 있어 평균적으로 CM과 CIV는 미래에 증가할 것이며, 그 증가 정도는 RCP 8.5의 경우와 먼 미래END(2071-2100년) 기간에서 더 커질 것이다; (2) CM과 CIV의 미래 변화의 특성은 강수의 특성 지수에 따라 다르다. 강수량의 양을 나타내는 3개의 지수(총 강수량, totPr, 일 최대 강수량, maxDa 및 시간당 최대 강수량, maxHr)와 강수량의 발생일수를 나타내는 지수(무강우 일수, nonPr)의 특성은 크게 다르다. (3) CIV와 CM의 변화 요인들 사이의 관계를 조사하면 maxDa와 maxHr에 대해서는 그들 사이에 높은 상관관계가 있지만 다른 지수에는 그렇지 않다. (4) 국내에서 CIV 값이 공간적으로 변동성이 큰 경우는 계절적으로 여름이며, 이는 totPr 및 maxDa에서만 유효하다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 기후내적변동성 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.
전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일 단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G GCM 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scale invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, NSRPM(Neymann-Scott Rectangular Pulse Model)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라, 미래기간에 따라 상이하게 나타났으나 대체로 scaling에 의한 결과가 관측값에 근거한 확률강우량보다 대체로 큰 값을 보였고, NSRPM에 의한 결과는 미래 기간에 따라 관측값보다 크거나 작은 값을 보였다.
본 논문에서는 공간상의 한 점에 대한 연속시간 강우모델로 시간단위의 통계특성을 재현하는데 유용하다고 알려진 BLRPM(Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Model)을 이용하여, 측우기 자료를 포함하는 서울지점의 일강우 자료를 분해하고 지속시간별로 집성하여 모의된 시단위 단기 강우의 정량적 장기변화 특성을 분석해 보았다. 모의자료의 전이확률과 발생빈도 분석결과, 측우기 관측계열(CWK)에 비해 근대 우량계 관측계열(MRG)의 무강우 지속기간은 길어지고 강우지속기간은 짧아졌음을 알 수 있다. 이는 과거에 비해 근래의 강우지속기간이 짧아졌음을 의미하고, 근래 강우량의 양적증가와 같이 고려해 보면 근래의 강우강도가 과거보다 매우 높아졌음을 증명해 준다. 1960년대 전후로 구분한 자료계열(BCC와 ACC)에 대하여 지속시간별 모의 강우량의 평균과 분산의 비(증감률)를 월별로 비교한 결과, 전반적으로 9월이 증가의 정도가 가장 컸고 8월도 비교적 큰 증가 경향을 보였다. 그러나 6월은 오히려 약간 감소한 경향을 나타냈다.
기후변화의 영향 중 하나인 무강우일수의 증가는 우리의 삶에 다양한 피해를 야기하고 있다. 영산강·섬진강권역은 2001년 이후 가장 심한 가뭄을 겪고 있으며, 이로 인해 하천의 건천화, 수질악화, 농업피해 등이 발생하고 있다. 무강우일수의 증가로 인한 피해는 농업지역에만 국한되지 않는다. 도시지역에 무강우가 지속될 경우 공기 중의 미세먼지가 효과적으로 제거되지 못하는 문제가 발생한다. 미세먼지로 인한 환경문제는 특정 배출지역에 국한되지 않고 기상조건에 따라 오염물질이 이동할 수 있으므로 타지역 및 타국가와의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서, 정확한 분석을통해 원인을 규명하고 해결방안을 강구하는 것은 중요한 일이다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 한국환경공단에서 운영 중인 523개의 도시대기 측정소에서 관측된 PM10 시단위 자료를 이용하여 미세먼지의 추세를 분석하였다. 다음으로 미세먼지의 이동과 소멸과 연관성이 있을 것으로 판단되는 강우량, 습도, 풍속 등의 기상요소 및 무강우일수와 미세먼지 농도의 관련성을 분석하였다. 무강우일수는 전국에 분포된 103개 지상관측소의 시단위 강우자료를 통해 계산하였으며, 무강우일수와 미세먼지 농도의 관계는 각각의 무강우일수에 대응되는 미세먼지의 농도분포를 통해 년단위 및 월단위로 지역별로 분석하였다.
본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.
일반적으로 설계홍수량 산정을 위해서는 시단위의 연최대홍수량 계열을 이용하여, 홍수빈도분석을 수행한다. 그러나, 국내에서는 홍수빈도분석을 수행할 수 있을 정도로 충분한 기록기간을 가진 양질의 시유량 자료를 확보하지 못한 실정이다. 이와 같은 이유로 국외에서는 최근에도 일유량 자료로부터 첨두유량을 추정하는 연구가 이루어지고 있으며, 크게 두가지 방법으로 구분되어진다. 첫 번째는 유역 특성인자를 이용하여 일유량과 첨두유량의 관계를 도출하는 방법이며, 두 번째는 연속 일유량으로부터 첨두유량을 도출하는 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 일유량으로부터 첨두유량을 추정하는 방법론의 장단점을 검토하고, 실제 국내 다목적댐 유역의 연최대 홍수사상을 중심으로 일유입량 자료를 이용하여 첨두홍수량을 추정하였다. 도출된 결과는 대부분 일단위 기반인 장기유출모형의 홍수빈도분석을 위한 자료확보에 대한 대안이 될 수 있을 것이며, 홍수빈도 측면에서 일단위 기후변화 시나리오를 이용한 장기유출모형 결과의 활용성을 증대시킬 것으로 판단된다.
자연재해대책법 제 16조 6에 따라 기후변화로 인한 방재성능목표의 영향을 고려하기 위해 방재성능가이드라인을 설정하여 운영하고 있다. 2017년 공표된 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량의 단기 할증률은 CMIP5 자료를 기반으로 기본 5%, 관심 8%, 주의 10%의 할증률로 구분되어 적용되고 있다. 그러나, 미래 기후변화 시나리오에 따르면 확률강우량이 늘어나는 지역도 있지만, 감소될 것으로 예상되는 지역도 존재한다. 따라서, 모든 지역을 3개의 구간으로 나누어 증가 할증률을 적용하는 것에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 CMIP6 기후변화 자료를 시단위로 다운스케일링한 시계열을 이용하여 미래 기후변화로 인한 방재성능목표의 할증률을 산정하고, 각 할증률에 기반한 구간을 상세화하고자 한다. 구체적으로, 현재 기상청에서 제공하는 일단위 기후변화 데이터베이스와, CMIP6에서 제공하는 일단위 기후변화 자료를 구축하고, 분석하였다. 이후 구축된 일단위 자료를 시단위 자료로 Downscaling한 후, 각 이산화탄소 배출 시나리오인 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 대해 앙상블 시계열을 생성하고, 다양한 기후변화의 불확실성을 적절하게 정량화 할 예정이다. 그중에서 방재성능목표와 가장 밀접하다고 생각되는 변수들(연강우량, 8월강우량, 연최대강우량, 30년빈도 확률강우량 등)을 CCF(Cross Correlation Function), ACC(Auto Correlation Function)방법 등을 통해 분석하여 최적의 변수들을 찾고, 그 값들의 앙상블 평균을 통해 안정된 방재성능목표 기후변화 할증률 값을 산정할 예정이다. 169개 지역의 시·군 단위의 티센망과, 238개 지역의 시·군·구 단위의 티센망을 구축하고, 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 69개 기상관측소 강우관측자료와 AWS(Automatic Weather System)의 419개 기상관측소를 활용하여 지역별 미래 기후변화를 고려한 비선형적 할증률를 제시할 것이다.
우리나라 도로중 PMS가 구축된 도로는 현재, 고속도로와 국도가 있다. 그러나 많은 시(市)에서 도로의 효율적인 관리를 위해 요구되는 시도로 PMS는 아직 없는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 시단위에 적용가능한 Prototype PMS 전산시스템을 개발 제시하였다. 개발한 PMS는 기본적으로 PC 수준에서 운영 가능하도록 구성하였으며 GIS 기능을 이용하여 사용자가 쉽게 포장상태나 유지보수 현황 및 계획을 이해할 수 있게 하였다. 본 PMS의 기능상 구성은 크게 조회, 분석, 자료관리, 출력 부분으로 구축하였다. 특히, 분석과정의 주논리(보수우선순위결정, 보수공법결정)부분은 필요시 사용자가 각 항목의 criteria 값을 수정 할 수 있게 하여 시스템운영이 경직되지 않도록 배려하였다. PMS 데이터베이스의 항목은 시도로 PMS의 규모 및 목적을 고려하여 선정하였다. 또한 PMS에서 사용된 도로 관리길이 및 위치 지정체계는 노선을 기준으로 기본 100m길이의 section으로 분할관리하였으며, 위치 지정체계 방식은 reference points 방식을 기본으로 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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