기후변화의 영향으로 겨울철 적설의 양상이 과거와는 많이 달라진 것으로 보인다. 따라서 미래의 적설이 어떤 확률로 발생할 것인지도 과거에 비해 많이 달라질 것으로 예상된다. 하지만 어떤 정도로 달라질 것인지는 정확하게 알 수가 없다. 본 연구에서는 이를 합리적으로 추정하기 위해 일본에서 수행한 대규모 기후 앙상블 모의실험 결과로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change) 자료 중 적설과 기온 자료를 이용하여 일 최심적설심을 모의하고 연최대치계열을 작성하여 과거의 최심적설심 연최대치분포와 비교하여 분위사상법을 통해 모형의 오차를 보정한 후 미래 지구평균온도 상승 시의 기후모의 결과에 적용함으로써 지구평균온도 상승 정도에 따라 우리나라의 적설양상과 확률적설심이 어떻게 변화할 것인지 추정해 보았다. 연구의 결과는 미래 적설과 관련된 설계와 방재 목적에 참고적으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 적설심 빈도분석을 수행하기 위해 우리나라에 가장 적합한 확률분포형과 모수추정방법을 선정하였다. 최적확률분포형으로는 Generalized Extreme Value (GEV), 모수추정방법으로는 확률가중모멘트법이 선정되었다. 선정된 확률분포형과 모수추정방법을 적용하여 우리나라 69개 기상관측소별 적설심 빈도분석을 수행하였다. 빈도분석을 통해 관측소별 빈도별 적설심을 산정하였고 적설심과 눈의 단위중량을 이용하여 적설하중을 산정하였다. 산정된 적설하중 중 100년 빈도 적설하중을 이용하여 ArcGIS 크리깅(Kriging) 기법을 통해 우리나라 설계적설하중 지도를 작성하였다. 또한, 본 연구를 통해 산정된 적설하중과 건축구조기준 및 해설(2009)에서 제시하고 있는 설계적설하중을 비교하여 설계적설하중 기준의 적정성을 평가하였다. 평가결과, 대부분의 지역에서 현재 지상적설하중 기준의 상향조정이 요구되었으며 본 연구를 통해 도출된 결과를 반영하여 보다 합리적인 지역별 설계적설하중을 제안하였다. 본 연구를 통해 제안된 지역별 설계적설하중은 폭설에 대비한 우리나라 전역의 구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
적설에 의한 피해는 자주 발생하지 않지만 발생하면 광범위한 지역에 피해를 준다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 고도 등 지형적인 특성이 다른 넓은 영역을 통계적으로 추론해야 하는 한계로 인해 지역에 대한 피해유발 피해유발적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 위상차분 간섭기법(DInSAR)을 활용할 수 있다. 위상간섭영상은 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상간섭을 이용한 것으로 일반적으로 미세한 지형의 변화를 추적할 때 사용되기도 한다. 본 연구에서는 유럽우주국(ESA)에서 운영하는 Sentinel-1B 위성의 dual polarimetric IW 모드 C-band SAR 데이터를 사용하여 DInSAR 분석을 수행하여 적설심의 공간분포를 추정하였다. 또한 정지궤도복합위성 천리안 2호(GK-2A)의 L2 적설심 추정 자료를 이용하여 비교하였다. 적용 결과, 적설예측의 정확도는 격자별로 계산할 경우, DInSAR 는 약 0.92%, GK-2A 는 약 0.71% 를 나타내 DInSAR의 적용성이 높게 나타났다. 즉, DInSAR 방법을 이용하여 계산된 적설심과 기상관측소에서 관측된 적설심을 공간보간하여 비교한 결과, 적설의 분석 결과 적설심을 과대추정하는 경우가 발생하기는 했으나, 적설심의 공간분포를 추정하는데 충분한 정보를 제공했으며, 이러한 방법으로 파악된 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.
본 연구는 2001년 1월, 2004년 3월, 2005년 12월 그리고 2010년 1월의 4개 폭설사상을 대상으로 3가지 적설심분포도를 구축하고 그 결과를 비교하고자 하였다. 첫째는 우리나라 76개의 지상기상관측소의 최심적설자료를 대상으로 IDW (Inverse Distance Weighting) 기법을 적용하여 구축한 경우(Snow Depth Map; SDM), 둘째는 SDM를 Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 영상에 의한 적설분포지역(Snow Cover Area; MODIS SCA)으로 추출한 경우(SDM+MODIS SCA; SDM_M), 셋째는 둘째 경우에 DEM (Digital Elevation Model)을 이용하여 고도에 따른 적설심 감률을 고려한 경우(SDM_M+DEM; SDM_MD)이다. 4개년도의 적설분포도를 작성한 결과, Terra MODIS 영상에 의한 적설분포면적은 남한면적($99,575.3km^2$)의 62.9%, 44.1%, 52.0%, 69.0% 였다. 3가지 경우에 대한 평균 적설심을 비교한 결과, SDM보다 SDM_M이 각각 0.9cm, 1.9cm, 0.8cm, 1.5cm 작게, SDM_M보다 고도를 고려한 SDM_MD는 1.3cm, 0.9cm, 0.4cm, 1.2cm 크게 나타났다.
본 연구는 생물생산시설의 안전구조설계기준 마련을 위한 기초자료를 제공하기 위하여, 우리나라의 60개 지역에 대한 기상자료를 사용하여 설계하중 산정에 필요한 재현기간별 설계풍속 및 설계 적설심을 구하고 등풍속선도 및 등적설심선도를 작성하였으며, 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 년최고치 계열의 최대풍속 및 최대적설심 자료에 대한 Type-I 극치분포의 적정 확률분포형 검정을 위해 Chi-Square검정을 실시한 결과 대부분 지역에서 적합성이 인정되었다. 2. 적정 확률분포형으로 설정된 Type-I 극치분포에 의하여 재현기간별 표본 수에 따른 빈도계수를 구하고, 각 지역의 설계풍속 및 설계적설심을 구하였으며 결과는 Table 5와 Table 6, 그리고 Fig.3 및 Fig.4와 같다. 3. 최대풍속의 최빈풍향 분석결과 최대풍속의 약 46.4 %가 일정한 방향인 것으로 나타났으며, 지형이나 환경상의 문제가 없을 경우 최빈풍향을 고려해 주는 시설배치로 구조적 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 4. 우리나라의 풍속 및 적설심을 고려해 볼 때 울릉도 및 영동지방은 시설재배지역으로 매우 불리하며, 충남과 전북 서해안 지역은 적설에, 서남해안 지역은 바람에 강한 구조로 설계하는 것이 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다.
홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.
본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 SLURP 모형에서 RS, GIS를 이용한 융설매개변수 적용 및 영향을 평가하고자 한다. 모형의 음설 관련 매개변수 준비를 위해 3 set (1998-1999, 2000-2001, 2001-2002)의 NOAA AVHRR 위성영상을 분석하였다. 적설분포면적은 채널 1번, 3번, 4번을 이용하여 추출하였고, 적설심은 지상기상관측소의 적설심 자료를 이용하여 공간적으로 내삽하여 추출하였다. 융설 매개변수와 DEM, 토지피복도, NDVI, 수문기상자료를 이용하여 3개년도(1998, 2000, 2001)의 일별유출량을 모의하여 보정하였다 그리고 보정된 매개변수를 이용하여 1개년도(1999)를 검증하였다. 4년(1998-2001)동안의 유량 비교 결과, 평균 Nash-Sutcliffe의 모형 효율은 0.76이고 적설 및 융설 기간(1월$\sim$5월)동안의 평균 모형 효율은 0.57이다. 융설매개변수 미고려시 평균 Nash-Sutcliffe의 모형 효율은 0.73이고 적설 및 융설 기간(1월$\sim$5월)동안의 평균 모형 효율은 0.19이다. 융설매개변수를 포함한 유출량이 융설매개변수를 포함하지 않은 경우보다 관측유량의 수문시계열적 특성을 잘 표현하는 결과를 보였다.
눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 GIS 공간 수문자료를 입력 자료로 활용하는 물리적기반의 분포형 강우유출모형(K-DRUM, K-water Distributed RUnoff Model)을 고도분포에 따른 기온변화와 융 적설 모의가 가능하도록 확장 개발하여 파키스탄 Kunhar강 유역($2,500km^2$)을 대상으로 융 적설을 고려한 장기 유출량 모의결과를 비교 분석하였다. 기온 및 강우 시계열 자료 분석 결과 동일한 유역 내 표고에 따른 기온 및 강우차가 국내유역과는 달리 매우 심하게 나타나 기온 및 고도감율을 적용하여 모형의 입력값으로 산정하였다. 해발고도 4,000m차이의 융 적설 특성을 반영한 유출량 재현성은 비교적 양호하였으며, 연중 유출패턴은 여름철 기온상승에 의해 융설로 인한 유출이 강하게 나타나고 있었다.
본 연구에서는 충주댐 유역($6,642.0km^2$)을 대상으로 Terra MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 융설이 댐유입량에 미치는 영향을 분석하였다. SWAT 모형의 융설 매개변수인 적설면적 감소곡선(Snow Cover Depletion Curve; SCDC)을 결정하기 위해 10 sets (2000-2010)의 Terra MODIS 위성영상으로부터 추출한 적설분포도와 지상 강설자료를 이용하여 구축한 적설심분포도(snow depth distribution; SDD)를 도출한 결과, 50% 적설면적일 때의 적설면적감소계수(sno50cov)는 0.4~0.7의 범위를 가지는 것으로 분석되었다. 매년의 융설 매개변수를 적용하여 융설기간 (11~4월)동안의 유출을 보정한 결과 평균 $R^2$는 0.54이었다. 10년 동안 융설기간의 유출량은 평균 104.3 mm로 연 유출량의 12.0%를 차지하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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