최근 다양한 기후변동성으로 인해 전 세계적으로 극한호우사상이 동시다발적으로 일어나고 있다. 우리나라의 극한호우사상은 주로 여름철 태풍으로 인한 호우와 국지성 집중호우에 의해서 발생한다. 극한호우사상에 대한 적절한 확률강우량을 추정하기 위해서, 본 연구에서는 연최대치일강우를 태풍으로 인한 강우와 집중호우로 인한 강우로 구분하여 확률적 거동을 고려하였다. 일반적인 강우빈도해석법은 연최대치강우가 단일 모집단을 이룬다고 가정하여 단일 분포함수를 적용하여 확률강우량을 추정하는 반면, 본 연구에서는 연최대치강우를 구성하는 두 가지 호우의 통계적 특성을 수문빈도해석에서 고려하기 위해, 혼합 분포함수를 적용하였다. 비교적 긴 관측강우자료를 보유한 15개 지점을 선정하여, 일강우량에 대한 확률강우량을 산정하고 비교분석을 실시하였다. 혼합 검벨분포모형에 의한 확률강우량은 단일 검벨분포함수를 적용한 확률강우량과 비교하여 지역에 따라 증감이 나타났으며, 이러한 결과는 홍수방어시스템의 계획 및 설계에서 유용한 정보를 제공할 것이다.
도시 배수 시스템의 설계 및 홍수 방지 전략의 수립은 공통적으로 특정 재현 기간에 대한 극한강우량의 정보가 필요하다. 최근 이상기후로 인한 극한강우사상의 발생이 잦아짐에 따라, 수공 구조물의 설계 및 계획에 기후변화의 영향(특히 강수량)이 고려되어야 한다. 이에 본 연구에서는 설계에 사용되는 일반적인 재현기간의 IDF(intensity duration frequency)곡선에서 극한강우량을 산출하고, 이를 분석한 통계학적인 추세가 기후변화 시나리오의 IDF곡선의 작성에 미치는 영향에 대한 평가를 실시하였다. 연구 첫 단계에는 연 최대 일강수량 시계열의 추세를 분석하고 정량화하였다. 본 연구에서는 1970년부터 2015년까지의 60개 관측소의 연 최대 일강수량 시계열을 사용하여 분석하였으며, 관측소별로 다른 유의수준을 고려하여 Mann-Kendall test가 실시되었다. 그 결과 연구기간동안 증가 및 감소 추세가 발생하였다. 추세가 분석 및 정량화 되면, Gumbel 분포를 이용하여 극한강우량을 계산하였다. 마지막으로 지역별로 실시한 추세분석으로부터 얻은 정보를 통합하고 추세분석 결과를 바탕으로 2가지의 기후 시나리오를 규정하여 IDF곡선의 매개변수를 산정하였다. 그 결과, 통계학적인 추세의 증가 또는 감소 모두 각 지속시간의 극한강우시계열에 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 1961~2010년 사이의 서울 지점 연 최대치 독립 호우사상들을 베타분포로 분석하여 서울지점의 대표 호우사상을 결정하였다. 구체적으로 살펴보면, 먼저, 첨두강우량을 기준으로 연최대치 호우사상들을 상위 50%와 하위 50%로 구분한다. 각각의 경우에 대해 첨두강우량의 평균을 지나는 베타분포를 유도한다. 마지막으로, 유도된 두 베타분포의 산술평균을 우량주상도로 나타내어 대표 호우사상을 결정한다. 이렇게 유도된 대표 호우사상은 실제 호우사상과 유사한 모양을 갖는 것으로 확인되었으며, 특히 Huff 분포에 비해 큰 첨두 강우량을 갖는 것으로 확인되었다. 여러 강우시간분포 모형들과 비교해 본 결과 Keifer & Chu 모형이 본 연구의 결과와 가장 유사한 것으로 나타났다.
본 논문은 최근 발생한 집중호우와 이상강우를 고려하며 인천지역에서 사용중인 확률강우강도식에 대한 새로운 확률강우강도식을 제안하였으며, 기상청 자료를 이용하여 지속시간 10분$\sim$24시간까지의 임의시간 연최대강우량을 산정하였다. 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 개의 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, framer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 최근 강우에 대한 경향을 분석하고 실제 발생한 강우 중에서 최대 발생 강우량을 고려하여 적정분포인 GEV 분포를 확률 분포형으로 선정하였다. 확률강우강도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot형, Sherman형, Japanese형, 통합형 I 및 II 형태로 산정하였고, 지역내 하수도 및 하천의 지속시간을 감안하여 확률강우강도식을 결정하였다. 또한 정확성을 고려하여 통합형 I을 선택하였고 지속시간에 따른 강우강도식의 확률강우와 관측치를 감안한 강도식을 인천지역의 강우강도식으로 제안하였다.
1970년대 이후, 우리나라는 산업화에 따른 급격한 도시화가 이루어졌다. 본 논문에서는 우리나라의 대표적인 도시인 서울특별시 및 6대 광역시의 1973년부터 2003년까지의 31개년의 강우량 자료를 이용하여 강우량의 변화에 대하여 분석하였다. 또한 강우량의 변화는 도시화 이외에도 엘니뇨 등의 기상 변화와 각종 기상 이변에도 큰 영향을 받으므로 도시 지역과 비교할 수 있는 비도시 지역을 선정하여 도시 지역의 강우량 변화와 비도시지역의 강우량 변화를 비교 분석하였다. 도시 지역과 비도시 지역의 연강우량, 여름 강우량, 지속 시간 1시간 및 24시간 연최대 강우량에 대해 통계적인 분석을 수행하였다. 그 결과, 도시 지역에서의 여름($6\~9$월) 강우량의 증가가 비도시 지역에 비해 두드러졌다.
본 연구에서는 조선왕조실록의 호우기록을 이용하여 강우량 기록기간을 확장하는 효과를 얻어 이를 반영했을 때의 확률강우량의 변화를 검토하였다. 우리나라의 조선왕조실록은 약 500여년에 걸친 조선왕조의 주요한 사건들을 다루고 있으며 큰 피해를 입힌 홍수나 가뭄피해 및 현상을 잘 기록하고 있다. 특히 조선시대의 경우 조선초기부터 강우량의 과학적 측정에 대한 관심으로 측우기를 개발하여 전국적인 우량 관측망을 갖춘 바 있으며 현재는 영조 말년에 해당하는 1777년 이후의 측우기 기록이 남아있다. 따라서 조선왕조실록의 큰 호우사상이 발생하였을 때의 기록을 당시의 대처, 기록방법 등의 검토와 함께 측우기 기록과 비교하여 조선왕조 전체에 걸친 주요호우사상을 판별할 수 있었다. 이때, Stedinger가 제시한 censored data를 이용한 빈도해석 방법을 적용할 경우 조선왕조실록을 검토하여 얻은 주요 호우사상의 개략적인 규모 및 회수를 이용하여 확률 강우량을 산정할 수 있었다. 이 방법은 일정기간동안 특정 크기 이상의 호우사상의 크기를 안다면 연속적인 연최대강우량계열이 있는 것과 거의 동일한 수준으로 확률강우량을 산정하는 방법이다. 현대 강우빈도해석의 가장 큰 문제는 자료의 관측기간의 부족으로 인해 고빈도에 대한 신뢰도가 떨어지는 문제이다. 이에 대한 대안으로 조선왕조실록과 측우기 자료를 이용하여 장기간의 강우자료를 확보한 효과를 반영할 때 확률강우량은 현재보다 상당히 증가할 수 있는 것으로 검토되었다.
지난 반세기에 걸쳐 우리나라 대도시에서는 집중호우로 인한 피해가 증가했다. 강우 특성의 변화를 야기하는 요인으로 여러 가지가 있겠으나, 그 중 도시화의 영향에 주목할 필요가 있다. 도시화는 여러 가지 기상특성의 변화를 야기하는 것으로 알려져 있으며, 수문순환에도 영향을 줄 수 있다. 우리나라 도시는 한국전쟁 이후 급격히 성장했으므로, 도시화의 영향이 같은 시기 우리나라 도시에서 증가한 집중호우 빈도와 관련이 있을 개연성이 있다. 이에 본 연구에서는 도시화 진행과 강우특성 변화와의 상관관계를 분석하여 이러한 가설을 뒷받침할 기초 증거를 수집하였다. 구체적으로 12개 지점, 37년간(1975~2011)의 일 강우 자료를 이용하여 총 강우량, 연 최대 강우량, 연 중 강우일수, 10/30/50/80 mm 초과강우일수의 경향성을 파악하였고, 도시화의 진행 정도를 분석하기 위해서 시가화면적비, 인구를 고려한 도시화지수(urbanization index, UI)를 구축하여 같은 방법으로 경향성을 파악하였다. 강우특성의 경향을 살펴본 결과, 대상 지역의 총 강우량과 큰 호우사상은 해마다 증가하는 추세로 확인되었으며, 나머지 강우 특성에는 큰 경향성이 없는 것으로 확인되었다. 최종적으로 UI의 변화와 강우특성 경향 간의 상관관계를 비교한 결과, UI는 50 mm 이상 강우일수, 80 mm 이상 강우일수, 총 강우량과 높은 상관관계를 보이는 것으로 확인되었다. 결론적으로, 도시화가 진행되는 정도에 따라 큰 호우 사상의 발생빈도가 크게 달라진다고 볼 수 있다. 따라서, 향후 도시화의 진행에 따른 집중호우의 피해를 예방하기 위해서는 해당 분야의 지속적인 연구가 필요하다고 판단된다.
본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험으로 생성된 d4PDF (Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측 자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석 과정의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50개의 앙상블로 구성되어있으며, 하나의 앙상블은 60년동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000개의 연 최대 일 강우량을 수집하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000개의 연 최대 일강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10년부터 1000년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV (General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.
본 연구에서는 기상청에서 관측하고 있는 서울지점을 대상으로 일강우자료를 활용하여 강우사상의 변화 특성에 대한 변동성과 경향성 분석을 수행하였다. 분석대상자료는 서울지점에서 관측된 일강우자료를 1958년부터 2007년까지 50년간 자료를 이용하였다. 일강우자료를 이용하여 연강우량, 계절별강우량 및 월별강우량을 추출하였다. 또한, 각 연, 계절 및 월별로 일강우량이 지속기간별로 1, 2, 3, 4, 5, 7일 최대강우량과 일강우량이 발생한 강우깊이가 분석대상기간에 따라 0, 10, 30, 50, 70, 80, 90, 95, 99% 이상 발생한 강우일수에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과에서 평균과 표준편차의 변동성은 일부 자료에서 확인되고 있으며 경향성은 거의 없는 것으로 나타났다. 그러므로 강우사상의 특성의 평균과 표준편차가 변화하고 있으므로 이에 대한 심도 있는 연구가 필요하다.
본 연구는 기후변화로 인한 국내 낙동강 유역의 기온, 강수, 상대습도의 변동 경향을 파악하고자, 낙동강 본류의 상, 중, 하류 지역을 연구대상 지역으로 선정하여 분석을 실시하였다. 이를 위하여 기상요소인 평균, 최저, 최고 기온과 상대습도 및 강우 자료를 기상청의 관측 자료를 활용하여 수집하였다. 분석을 실시함에 있어서 연평균, 최고, 최저 기온과 연평균, 최고, 최저 상대습도를 분석하였으며, 강우량 관측 자료를 통해 총 강우량, 강우집중률, 일 최대강우량을 고려하였다. 분석방법은 기후변화로 인한 기상자료의 변동 경향을 파악하기 위하여 비모수적 경향성 검정인 Mann-Kendall Test, Hotelling-Pabst Test, Sen's Test 3가지의 검정방법을 사용하였으며, 표준정규변량의 크기를 통하여 변동 경향의 유의성을 비교해보았다. 또한, 각 요소별 관측 자료의 상위 10개, 하위 10개의 자료를 통하여 최근(1995~2011)과 과거(1973~1994)의 기상요소들을 비교하여 변동 특성을 파악하였다. 연구지역 중 낙동강 중류 지점에 위치하는 구미의 경우, 요소별 자료 중 연평균기온의 상위 9개의 자료가 최근 17년 이내에 포함되어 있으며, 연 최저 및 최고 기온의 6개의 자료가 포함되어 있어 기후온난화가 진행되고 있음을 확인하였다. 연 최저 상대습도의 경우 3가지 경향성 검정 방법을 통하여 과거자료에 비해 하강하는 추세를 보이고 있다. 강우자료 분석 결과 관측이 시작된 이래 연강수량 중 상위 10개의 자료에서 7개가 최근에 발생한 것으로 분석되었고, 일 최대강우량은 9개가 포함되어 있다. 위의 요소별 분석 결과 낙동강 유역의 연강수량 및 강우강도는 대체적으로 증가하고, 기온 또한 증가하는 등 기후 변화로 인한 지구온난화현상이 국내에서도 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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