본 연구는 용담댐 유역을 대상으로 현재 기후조건 대비 미래 기후조건에서의 강우 특성의 변화 분석을 목적으로, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하였다. d4PDF 자료는 현재 기후조건에서 3000 개의 연 강수 자료를 제공하고, RCP 8.5 시나리오를 따르는 미래 기후조건에서 5400 개의 연 강수자료를 제공하기 때문에, 각 기후조건에서 대규모 표본크기를 이용하는 것이 가능하다. 이는 현재 기후조건과 미래 기후조건 사이의 강수 특성의 변화를 합리적으로 분석할 수 있도록 한다. 연평균강수량 및 계절별 평균강수량은 미래 기후조건에서 10% 이상 증가하였다. 10 mm 이상의 규모를 나타내는 호우의 발생일 수는 3 일에서 4 일 증가하였다. 본 연구는 연 최대 일강우량의 변화 및 특정 장기간 재현기간을 나타내는 확률강우량의 변화도 분석하였다. 그 결과, 미래 기후조건에서 더 높은 평균 및 표준편차를 나타냈다. 이 결과는 미래 기후조건에서 연 최대 일강우량 계열들이 더 높은 규모를 나타내고, 더 넓은 분포 형태를 나타내는 것을 의미한다. 이와 같은 특징은 미래 기후조건의 특정 재현기간을 나타내는 확률강우량의 규모 증가에 영향을 주었다. 현재 기후조건 대비 미래 기후조건의 확률강우량은 재현기간 10 년, 20 년, 50 년, 100 년, 200 년, 400 년에서 약 20% 증가하였다. 이 결과는 특정 규모에서 강우의 재현기간이 미래 기후조건에서 더 짧아지는 것을 의미하며, 또한 극한 규모의 강우량의 발생가능성이 미래 기후조건에서 증가한다는 것을 의미한다. 결과적으로, d4PDF 는 미래 기후에 따른 기존 강우의 특성 및 극한강우량의 변화 분석에 충분히 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다.
도시화란 급격한 인구의 증가와 산업화를 의미하며, 도시화로 인해서 수문학적 물순환과정은 많은 변화를 일으키게 된다. 본 연구에서는 도시화가 강수사상에 끼치는 영향을 분석하였다. 강수사상은 도시화의 효과 이외에도 여러 기후학적인 인자와 기상학적인 요인에 의한 영향을 많이 받게 된다. 따라서 한반도의 여러 지점에서 관측된 강수 자료를 이용하여 분석에 적용하였다. 분석대상자료는 연강수량, 지속기간 1일최대강수량, 강수일수, 10 mm 이상 강수일수, 80 mm 이상 강수일수, 계절별 강수량 및 계절별 강수일수이다. 분석방법은 군집분석을 통해 강수특성이 비슷한 4개의 군집을 구분하여, 군집별로 도시지역과 비도시지역에서 발생한 강수사상을 비교분석하였다. 또한, 대표지점을 선정하여 도시화 지점과 비도시화 지점을 비교분석하였다. 분석 결과에서 호우 피해를 야기할 수 있는 80 mm 이상 강수일수의 증가가 두드러졌다. 시간강수량 자료를 이용하여 확률강수량을 산정하고, 지속시간별 재현기간별 확률강수량을 초과하는 강우사상을 분석하였다. 도시지역이 비도시지역에 비해서 수공구조물 설계에 이용되는 확률강수량을 초과하는 횟수가 더 많이 증가한 것으로 나타났다.
미래 기후변화 시나리오에 따르면 극한강우사상이 현재보다 더 강화될 것으로 전망되기 때문에, 기후변화의 영향이 추정절차에 반영되지 않는다면 가능최대강수량(PMPs)을 과소 추정하게 될 가능성이 매우 높다. 본 연구에서는 미래의 강우 변동이 반영된 PMPs가 추정된다. PMPs 계산을 위하여 수문기상학적 방법이 이용되며, 기존에 사용되어오던 지형영향비를 대신하여 산악전이비가 가능최대강수량의 산정에 적용된다. 미래 주요호우사상들로부터의 DAD는 기상청 RCM (HEDGEM3-RA) RCP 8.5 기후변화 시나리오의 일 강수자료를 기반으로 편의보정 및 이동평균 된 변화인자를 이용하여 간접적으로 산출된다. 미래 PMPs 산출결과, 현재보다 증가하는 것으로 나타났으며 증가율은 2045년 기준으로 평균적으로 연간 3 mm 정도 증가하는 것으로 예측되었으며, 먼 미래로 갈수록 PMPs의 증가율은 커졌으나 미래강우자료로부터 유발되는 PMPs 추정의 불확실성 또한 증가되고 있는 것으로 파악된다.
1. 금강유역(錦江流域)의 평균년강수량(平均年降水量)은 1203.0mm이고, 면적강수량(面積降水量)을 산출(算出)할 때 많이 사용(使用)하는 Thiessen법(法)의 Areal weight는 표(表)-과 같다. 2. 최대연강수량(最大年降水量)은 1501~2000mm인 곳이 24개관측소중(個觀測所中)며 17개소(個所)나 되어 가장 많은 71%이고, 나머지는 1500mm이하(以下)인 곳이 3개소(個所)이며, 2001mm이상(以上)인 곳은 4개소(個所)이다. 3. 최대일강우량(最大日降雨量)은 201~300mm인 곳이 15개소(個所)로 가장 많은 63%의 분포(分布)이다. 4. 최대(最大)2일간연속강우량(日間連續降雨量)은 300mm를 중심(中心)으로 전후(前後) 각각 50%씩 분포(分布)된다. 5. 최대(最大)3일간연속강우량(日間連續降雨量)은 301~400mm인 곳이 15개소(個所)로 63%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 100mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 6. 최대연속강우량(最大連續降雨量)은 401~600mm인 곳이 14개소(個所)로 가장 많은 58%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 200mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 7. 확률일강우량(確率日降雨量)은 표(表)-5와 같고, 무주(茂朱)를 중심(中心)으로한 대청(大淸)댐유역(流域)의 확률일강우량(確率日降雨量)이 가장 많으며, 다음으로는 강경(江景) 공주(公州) 및 부여(扶餘)를 연결(連結)하는 지방(地方)이 다우(多雨)인 편(便)이다. 8. 6월(月)1일(日)부터 9월(月)10일(日)까지 100일간(日間)의 논벼 관개기간중(灌漑期間中)의 강우량(降雨量)은 601~800mm 인 곳이 16개소(開所)로 76%의 분포(分布)이며 이는 표(表)-6과 같다. 9. 유효우량(有效雨量)은 501~600mm인 곳이 15개소(個所) 71%의 분포(分布)이며, 유효율(有效率)은 66~75%인 곳이 13개소(個所)로 62%의 비율(比率)이고, 다음으로는 76~85%인 곳이 7개소(個所)로 33%의 비율(比率)이다. 10. 확률유효우량(確率有效雨量)은 각 지방(地方)의 연평균유효우량(年平均有效雨量)은 보다 100mm정도(程度)씩 적고, 301~500mm인 곳이 14개소(個所)로 67%의 분포(分布)이다. 11. 갈수년도(渴水年度)는 유역내(流域內)를 총괄적(總括的) 동일(同一)하게 지정(指定)할수 없다고 여겨진다. 12. 금강유역(錦江流域)의 s/S는 0.53~0.74로 되어 수자원면(水資源面)에서 비교적(比較的) 안정(安定) 편(便)이다.
본 연구에서는 개념적인 토양수분수지 모형을 구성하여 유역에서의 물의 기화량과 유역의 습윤량의 비인 Horton 지수의 변동성을 살펴보고 있다. 제안된 모형으로부터 다양한 수문기상학적 변수들 및 유역 특성변수를 반영한 토양수분 확률밀도함수가 유도되며, 강수현상을 구성하는 두 가지 주요 인자인 강수발생빈도와 우기일의 평균 강수량의 변화에 따른 Horton지수의 민감도가 탐색된다. 수치모의결과를 통하여 Horton 지수는 강수량의 연간변동성보다 약 절반가량 낮았으며 둘 사이에는 강한 역 상관관계가 있음을 살펴볼 수 있다. 또한 강수량이 일정하더라도 강수발생빈도와 우기일 강수량 평균에 따라 서로 다른 Horton 지수를 가질 수 있음이 보여진다. 마지막으로 Horton 지수와 강수 프로세스를 구성하는 두 가지 주요 성분과는 어떤 한계점을 기준으로 비례/반비례 관계가 전환되는 비선형적인 관계를 가지고 있음을 살펴볼 수 있다.
우리나라의 과거 기상자료 분석결과를 보면 최근 10년(1999~2008년)과 과거 30년(1971~2000년)의 자료를 비교하였을 때 연 평균 강수량과 기온이 각각 9.1%, 0.6$^{\circ}C$ 상승하였고 2010년 전 지구 기온은 $14.52^{\circ}C$로 20세기 평균인 $13.90^{\circ}C$보다 $0.62^{\circ}C$ 높아 기온 관측이 시작된 1880년 이래 최고를 기록하였으며(2005년과 공동 1위), 2010년 북반구 기온편차는 $0.73^{\circ}C$로 역대 기온 관측 사상 가장 높았고 남반구 또한 $0.61^{\circ}C$로 상위 6위에 위치되었다. 또한 우리나라에서는 겨울철 이상 저온 현상을 경험하기도 하였다. 이에 본 연구에서는 우리나라 전역 기상청 60개 지점 1980년 1월 1일부터 2009년 12월 31 일까지의 자료를 바탕으로 기록 일 최저 기온 및 기록 일 최고 기온의 발생빈도를 분석하고자 하였다. 확률이론에 따르면 동일한 분포를 갖는 확률변수의 독립적인 시계열의 경우 최대값 또는 최소값의 발생빈도는 ��/n의 비율로 감소하게 된다. 여기서 /n은 관측이 시작된 시점부터 해당 시점까지 자료의 수이다. 본 연구의 경우에는 특정 지점의 특정 시점에 관측된 일 최대 기온이 동일한 분포를 갖는 독립적인 시계열을 이룬다고 한다면(즉, 증가 또는 감소 추세가 있지 않다면), 어떤 해에 관측된 일 최고 기온이 그 동안에 특정 시점에 관측된 일 최고 기온들보다 높을 확률은 1/n이 될 것이다. 그러나 만약 일 최대(또는 최저) 기온의 기록경신 발생빈도가 감소 비율로부터 유의하게 이탈하게 된다면, 이는 일 최고(또는 최저) 기온의 분산이 커지거나 작아지는 현상이 벌어진 경우이거나 일 최고(또는 최저) 기온의 평균이 어떤 추세를 갖게 되는 경우가 될 것이다. 그 결과 기록 일 최저 기온 발생빈도에 대한 기록 일 최고 기온 발생빈도의 비는 현재 약 2.5정도의 값이 나오는 것으로 분석되었으며 이러한 결과는 1980년 이후로 기록 일 최고 기온의 발생빈도는 /n의 비율로 감소하지만 기록 일 최저 기온의 발생빈도는 /n의 비율보다 낮게 발생하기 때문인 것으로 파악되었다. 이러한 과거 자료의 분석을 통하여 지금까지 진행되어 오고 있는 기후변화의 패턴을 보다 명확하게 인식하고자 하였으며, 추후 다양한 기후수치실험으로부터 도출된 결과들의 신뢰성을 평가할 때 기초적인 비교 자료를 제공할 수 있을 것이다.
본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF 를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 용담댐에 위치한 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50 개의 앙상블로 구성되어 있으며, 하나의 앙상블은 60 년 동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000 개의 연 최대 일 강우량을 수집 및 활용하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF 의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000 개의 연 최대 일 강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10 년부터 1000 년의 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, d4PDF 는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.
지하수자원의 적절한 관리를 위한 정보제공을 위해서는 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간 계산을 통한 지하수위 상승시기 추정 및 지하수위 변동특성 파악이 필요하다. 본 연구에서는 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 9개 지하수위 관측정 지점을 대상으로 선행강수를 고려하기 위해 이동평균법을 활용하여 생성한 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 일단위 총 지체시간 및 교차상관계수를 계산하고 추정결과를 비교분석 하였다. 분석결과 이동평균 강수량 시계열자료를 사용시 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 모든 관측정에서 지하수위 시계열자료와의 상관성이 증가함으로써 보다 명확한 강수량-지하수위 지체시간 추정이 가능하였다. 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 지하수위 시계열자료와 최대 0.57~0.58까지의 교차상관계수를 보였으며 평균적으로 약 24일의 선행강수를 고려할 경우 상대적으로 높은 상관성을 보였다. 총 지체시간은 평균적으로 약 32일 이었으며 이동평균 강수일이 총 지체시간 계산에 큰 영향을 미침으로써 선행강수의 고려가 총 지체시간 추정시 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 또한 이동 평균 강수량 시계열자료 사용을 통해 원시 강수량 시계열자료 사용에 의한 총 지체시간 추정오류를 발견하였다. 본 연구에서 사용한 총 지체시간 추정방법과 본 논문의 부록에 제시된 총 지체시간 추정용 R 코드의 활용을 통해 향후 다른 지역에 대한 총 지체시간을 비교적 쉽게 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
장시간의 강수부족으로부터 야기되는 가뭄은 다른 자연재해에 비하여 하나의 물리적인 특성으로 표현하기에는 한계가 있다. 이러한 가뭄의 특성을 파악하기 위하여 다양한 지수들이 사용되고 있으며, 각각의 지수는 기후적 혹은 물리적 특성 등을 반영하여 가뭄을 평가하고 있다. 다양한 가뭄지수중 SPI(Standardized Precipitation Index)는 가뭄 발생에 있어 가장 중요한 요소를 차지하는 강수를 이용하여 가뭄을 평가하고 있으며, 비교적 간단한 방법으로 계산되어지며 다양한 기관에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 무강수일수와 선행강수조건에 따른 영향을 고려한 개선된 SPI 지수를 제시하고 가뭄감지능력을 기존의 가뭄지수와 비교 분석 하였다. 무강수일수의 고려를 위하여 월 최대 무강수일수의 확률분포를 구하고 이를 다시 누적확률분포로 나타냄으로서 기존에 가뭄지수에 무강수일수의 영향을 추가할 수 있는 가중치를 생성하였다. 또한 추가적으로 월 최대 무강수일의 시점을 전기, 중기, 후기로 구분하여 각각의 기간에 따라 가중치를 변환하여 수행하였다. 이전의 강수효과를 고려하기 위하여 15일 이전의 강수를 성수기와 비성수기로 구분하고 각각의 기간에 강수량에 따른 가중치를 세분하여 기존의 가뭄지수에 추가하였다. 기존의 가뭄지수와 새롭게 제시된 가뭄지수의 평가를 위하여 ROC분석을 사용하였으며, ROC분석은 실제 발생했던 사실과 산정된 값을 평가하는 방법으로 본 연구에서는 과거 실제 방생한 가뭄기록과 산정된 지수의 수치를 4가지의 범주로 나누어 분석하였다. 평가 기간은 1973년부터 2009년까지이며, 사용된 자료는 우리나라 기상청의 76개 지상관측지점 중 섬 지역 7개를 제외한 69개 지점의 정보를 이용하였다. 분석결과 기존의 SPI3에 비하여 전반적으로 향상된 가뭄감지능력을 보여주었다. 무강수일수와 선행강수효과를 이용한 가뭄지수의 가중치 생성은 SPI3 뿐만 아니라 다양한 지수에 적용되어 사용성이 높아 뛰어난 가뭄감지능력을 가지는 가뭄지수 개발에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
최근 기상이변의 가속화로 인해 홍수피해는 더욱 증가되고 있으며, 도시화로 인해 불투수면적이 급격히 늘어남에 따라 기존 관개수로의 통수능력 부족으로 도시침수피해가 증가되고 있다. 재난 연감과 재해연보를 바탕으로 비교한 결과, 홍수를 비롯한 각종 재난 발생 시 일반적으로 남성들에 비해 여성들의 피해자 수가 많으며 피해의 정도는 상대적으로 심각하였다. 그러나 국내외적으로 홍수에 대한 피해를 줄이고자 홍수 취약성에 대한 많은 연구들이 수행되었지만 아직 젠더를 고려한 취약성 분석은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 대상지역을 우리나라의 인구밀집도가 가장 높은 서울시 25개구로 선정하였고, 엔트로피 이론을 활용해 25개 구의 홍수 취약성 지수를 계산하였다. 홍수 취약성 지수 계산 시 고려요인으로는 여성인구비율, 고령화비율 및 인구밀도 등과 같은 사회적 요인과 연 홍수 피해액, 복구금액 등 경제적 요인 그리고 일일 최대 강수량 및 80mm 이상의 강수량, 홍수 피해 횟수 등과 같은 환경적 요인을 고려하였다. 그 결과 각각의 요인에 따라서 서울시 25개구의 홍수취약성 지수가 상이하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 취약성지수가 높은 자치구들의 경우 지역특성을 고려한 별도의 홍수대책 가이드라인이 필요 할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과물을 바탕으로 향후 홍수 대책이나, 홍수대비 관련 정책을 수립할 정부 및 지자체에서 사회, 경제, 환경적 요인을 고려한 합리적인 정책 수립 결정에 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.