일반적으로 빈도해석은 강우의 연 최대 강우자료들을 통해 지속기간별 확률강우량을 산정한다. 하지만 강우자료들은 관측기간이 상대적으로 짧은 편이라 지점 별 강우특성을 고려한 확률강우량 산정은 쉽지 않다. 각 지점 별 강우특성을 고려하기 위해서 연속적인 시계열로 기록되어 있는 강우자료를 독립 강우사상으로 분리하여 강우사상간의 시간, 즉, 무강우시간을 결정하는 것이 선행되어야 한다. 연속강우자료를 독립 강우사상으로 분리하기 위해서는 강우사상 간의 기준이 필요하다. 기존의 연구에서는 강우사상을 분리하기 위한 기준으로 무강우시간(Inter-Event Time, IET)을 사용하고 있다. 국내의 경우에는 무강우시간을 10시간부터 12시간까지 다양하게 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청 산하 강우관측소의 우기(4월~10월) 자료를 이용하여 시간 단위를 각각 1분, 5분 그리고 1시간으로 분리하였다. 강우분리방법은 자기상관계수와 포아송분포(Poisson distribution)를 고려한 지수분포(exponential distribution)의 변동계수를 이용하여 무강우시간 결정 방법(Inter-Event Time Definition, IETD)을 적용하였다. 각 지점별로 추출된 1분, 5분 그리고 1시간의 무강우시간을 비교 및 분석하였고, 이를 통해 각 지점의 시간단위 특성에 의한 적절한 무강우시간 및 강우사상시간을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
This study collected the latest 30-year (1976~2005) continuous rainfall data hourly recorded at 61 meterological observatories in Korea. The continuous rainfall data was divided into individual rainfall events. In addition, distribution charts of average intervent times between adjacent rainfall events were created to facilitate the application to the overflow risk-based design of storm-water infiltration basin. This study shows that the one-parameter exponential distribution is suitable for the frequency distribution of the average intervent times for the domestic rainfall data. Distribution charts of the average intervent times were created for 4 hour and 6 hour of storm separation time, respectively. The inland Gyeongsangbuk-do and Western coastal area had relatively longer average intervent times, whereas Southern coastal area and Jeju-do had relatively shorter average intervent times.
강우침식인자는 토양침식에 영향을 주는 한 인자이다. 강우침식인자는 강우강도, 강우량, 강우빈도 등과 같은 강우패턴으로 산정되는 값으로 기후변화로 인해 많은 지역에서 강우패턴의 변화가 관측되었기에 강우침식인자 또한 기후변화로 인한 변화가 예상된다. 한국의 강우의 시공간적인 변동성에 대한 연구는 많이 진행되었으나, 강우침식인자에 대한 연구는 아직까지 미흡한 상태이기 때문에 본 연구에서는 한국의 강우침식인자의 시공간적 변동성을 분석하였다. 강우강도, 강우량, 강우빈도, 강우지속기간 등 강우패턴을 결정하는 인자들 중 어떤 인자가 강우침식인자의 시간적인 변동성에 영향을 주는지 조사하였다. 시간적인 변동성을 조사하기 위해서 경향성 검사를 진행하였다. 적용된 경향성 검사는 Mann-Kendall test, 수정된 Mann-Kendall test, Block Bootstrapping Mann-Kendall test, T-test를 적용하였다. 검사결과 대부분의 지점에서는 강우침식인자에서는 경향성이 발견되지 않았다. 경향성이 발견된 지점에 대하여 경향성의 원인을 검토해본 결과, 복합적인 강우패턴 인자의 영향으로 인하여 강우침식인자의 경향성이 발생하는 것을 확인하였다. 강우패턴 인자 중에서는 유효강우사상의 강우량이 가장 큰 영향인자인 것을 확인 할 수 있었다.
최근 들어 이상기후로 인한 집중호우가 빈발하고 있으며, 이로인한 피해가 증가하고 있다. 실례로 2002년 발생한 태풍 루사의 경우, 가능최대강수량(PMP)에 근접한 강우강도를 보였으며, 최근 발생하고 있는 국지성 호우의 경우도 시간을 고려할 때 상당히 큰 강우강도를 보이고 있음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 가능최대강수량과 댐과의 관계를 분석하기 위하여 태풍 루사의 강우 사상을 대상으로 소양강 댐의 붕괴를 고려한 시나리오와 붕괴되지 않은 시나리오로 구분하여 홍수량을 모의하였다. 강우사상의 경우, 건교부에서 2004년에 제시한 방법을 이용하여 공간분포를 시킨 후, 공간 분포된 강우를 대상으로 Huff 2분위를 적용하여 시간분포 시켰다. 또한 공간분포를 적용하지 않은 강우를 같은 방법으로 시간분포를 시킨 후, 각각의 결과를 비교분석하였다. 댐 붕괴해석을 위한 모형으로는 미육군공병단(USACE)에서 제공하는 HEC-HMS 3.1.0을 사용하였다. 분석결과 댐 붕괴를 하지 않았을 때 공간분포를 적용하는 경우가 공간분포를 적용하지 않는 경우에 비해서 지속시간이 1시간$\sim$18시간 까지는 가능최대강수량 및 첨두홍수량이 작게 모의되었으며, 18시간 이상의 지속시간을 가지는 경우에는 각각 더 크게 모의됨을 알 수 있었고 댐이 붕괴하는 경우에는 불규칙한 값을 갖게 되는 것을 볼 수 있다. 또한 태풍 루사시 소양강 댐이 붕괴되었다면, 첨두 홍수량은 2.5배가량 증가된 것으로 모의되었다.
최근 기후변화에 따른 국지성 집중호우의 증가로 인해 도심지역의 홍수피해가 증가하고 있는 추세이다. 최근의 강우 증가경향을 고려한 서울시 강우량 증가추세 분석결과 2020년의 확률강우량이 지속시간별 2.3%~7.3% 증가하는 것으로 분석되었고, 50년빈도 확률강우량의 경우 강우강도는 2009년은 99.1mm/hr, 2030년은 103.5mm/hr로 분석되어 서울지점의 경우 최근 기후변화로 인한 강우강도와 확률강우량 모두 증가경향을 보이는 강우특성을 나타내었다. 특히 지난 2010년 9월 21일 집중호우의 특성을 분석하기 위해 당시 한반도 상공의 위성영상 및 기상현황과 서울시 지역별 누가강우량 및 지방하천의 지속시간별 강우빈도분석을 실시하였다. 또한, 서울지역 침수피해 현황조사와 홍수피해원인 및 문제점을 분석하고, 향후 기후변화 대비 설계 기준 강화에 대한 수해방재 대응전략 및 구조적인 저류조 설치 방안 검토를 통한 임시 또는 항구대책을 연구를 실시하였다.
우리 나라 주요 우량관측소 22개 지점의 매년 최대치 강우자료에 대하여 빈도해석을 실시하였다. 매개변수 추정방법은 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등이며, 매개변수 적합성, 도시적 해석, 분리효과, 적합도 검정결과 GEV 분포가 우리 나라 강우자료에 대하여 가장 적합한 확률분포형으로 나타났다. 선정된 GEV 분포형을 모집단의 확률분포형으로 가정하여 재현기간별 확률강우량을 산정하므로써 지역적 해석을 실시하였으며, 정확도 있는 선형화 기법을 통해 회귀분석을 실시하여 확률강두강도식을 유도하였다. 본 연구에서 유도된 확률강우강도식은 실무차원에서 임의 지속기간의 재현기간별 확률강우량을 간편하게 구할 수 있을 것으로 판단된다.
I-D-F곡선을 유도할 때 강우자료의 보유연한이 충분하지 않을 경우 지속시간별 강우강도의 변화가 매끄럽게 연결되지 못하는 경우가 발생하기도 한다. 특히 곡선에서, 상대적인 장시간에 강우강도가 크게 되는 문제는 실무적으로 I-D-F 곡선을 이용하는데 큰 혼란을 야기 시킨다. 본 연구에서는 강우자료를 Box-Cox변환을 이용하여 지속시간과 강우강도의 상관관계를 통해 이러한 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 산청과 영천의 강우자료에 대한 분석결과 Box-Cox 변환의 실효성을 확인할 수 있었다.
수공구조물을 설계하기 위해서는 설계수문량을 빈도해석을 통해 산정할 수 있다. 빈도해석 중 지점빈도해석을 보완한 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 군집분석을 통한 지역구분이 무엇보다 중요하다. 또한 스케일 성질(scaling property)은 강우의 시 공간적 특성을 지속기간별 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 방법이다. 따라서 스케일 성질을 통해 군집된 지역에서의 강우자료에 적용하여 스케일 인자(scaling exponent)를 추정한 후 수문학적 동질성을 통계적 특성으로 설명하고자 한다. 본 연구를 수행하기에 앞서 군집 분석은 4개의 군집방법(평균연결법, Ward방법, Two-Step방법, K-means방법)을 적용하였고, 한강유역에 위치한 104개의 강우지점은 4개의 지역으로 구분하는 것이 적절하다고 판단되어 비계층적 방법인 k-means방법을 이용하여 지역을 구분하였다. 본 연구에서는 군집된 결과를 바탕으로 4개의 지역으로 구분된 지역에 포함된 강우지점을 대상으로 스케일 인자를 추정하고 수문학적 동질성을 통계적 방법으로 제시하고자 한다.
최근 인간의 인위적인 활동으로 인하여 대기 중 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 이에 따라 전 세계적인 지구온난화로 인한 이상기후가 발생하고 있다. 특히, 홍수, 가뭄, 태풍 등 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있으며, 강우 특성의 변화는 극한 수문 현상의 직접적인 요인으로 작용한다. 현재 확률강우량을 추정하는 가장 보편적인 방법은 과거 강우 자료를 바탕으로 빈도해석을 수행하고 있으며, 지속기간별로 산정한 확률강우량은 강우강도-지속기간-빈도(Intensity-Duration-Frequency, IDF)곡선으로 유도하여 수공구조물 설계에 사용되고 있다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에 따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률 강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 본 연구에서는 1975년도부터 2020년도까지의 현재기간 모의자료, 2021년도부터 2100년도까지의 미래 강우자료와 기후변화 시나리오인 RCP 4.5와 RCP 8.5를 활용한다. 또한, 부산지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF곡선을 유도하여 분석하고자 한다.
강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 분석하는 것은 수문연구에서 중요한 주제 중 하나이며 댐유역에 대해 기상 및 유출자료를 사용하여 이를 상세히 분석함으로써 이수기에 필요한 수자원을 예측 및 확보하는 것은 중요하다. 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 상세히 분석하기 위해서는 댐유역의 상류부터 하류까지 많은 유출관측지점의 자료를 사용해야 하지만 상류의 소유역들은 대부분 미계측유역이라는 문제점이 있다. 본 연구에서는 자료공간확장 방법을 사용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하고 이 자료들을 분석함으로써 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 자세히 분석하였다. 먼저 안동댐유역내 관측유역인 안동댐, 도산, 소천유역을 대상으로 1989년부터 2009년까지의 기간 중 20개의 사상에 대하여 분포형 모형인 GRM 모형의 적용성을 조사하였으며 전반적으로 0.5 Nash-Sutcliffe 계수 이상의 타당한 모형효율성 결과를 얻었다. 그 후 자료공간확장 방법을 사용하여 안동댐 상류에 위치한 47개의 미계측 소유역들의 유출자료를 생성하였으며 세 관측유역을 포함한 총 50개 유역의 유출자료를 연구에 사용하였다. 그리고 총 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료를 생성하고 이동평균방법을 사용하여 이 평균강우량 자료를 강우강도-지속시간 곡선으로 변환하였다. 강우패턴과 유출반응간의 관계를 분석하기 위해 합리식의 유출계수와 강우강도비율을 사용하였으며 유출계수와 강우강도비율을 계산하기 위해 유역별 도달시간을 사용하였다. 여기서 강우강도비율은 강우강도지속시간 곡선을 사용하여 첨두강우강도를 도달시간에 해당하는 평균강우강도로 나눠준 값이다. 그리고 이 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 그 결과 20개 사상은 유출계수, 강우강도비율과 유역면적을 사용하여 물리적으로 타당한 네 가지의 타입으로 분류될 수 있었다. 이 네 가지 타입은 강우의 이동 및 분포와 상관이 있었는데 첫번째 타입은 안동댐 유역전체에 강우가 거의 등분포하는 경우, 두 번째는 강우가 유역의 상류방향으로 이동하는 경우, 세 번째는 강우가 유역의 하류방향으로 이동하는 경우, 그리고 네 번째는 강우가 유역에 무작위로 분포하는 경우였다. 이것은 어떠한 사상에 대해서도 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 강우패턴과 유출간의 관계를 분석할 수 있다는 것을 나타낸다. 그리고 이 네 가지 타입에 대한 강우사상들의 비율은 각각 65%, 20%, 10%, 그리고 5% 였다. 이 타입별 강우사상의 비율은 향후 강우-유출관계에 의한 수자원 예측 및 확보에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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