2014년 제12호 태풍 나크리(Nakri)의 영향으로 한라산 윗세오름에는 2014년 8월 2일 하루 동안 총 1,182 mm의 강수량을 보였다. 이 기록은 지금까지 한국에서 관측된 가장 높은 강수량이다. 한라산 윗세오름의 해발고도가 1,673 m이므로 강수의 산지효과에 영향을 미칠 것으로 생각된다. 이는 한라산의 다른 지점에서도 최대 강수가 관측될 가능성이 있다. 그러나 제주도에는 23개의 지상강우관측소만이 설치되어 있어 강수량을 공간적으로 정확하게 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 제주도를 대상으로 레이더(성산과 고산)와 우량계 자료를 이용하여 나크리 호우사상에 대한 최대 강수 지점을 탐색하였다. 먼저, 레이더 반사도의 고도를 해수면으로부터 250 m 간격으로 2,000 m 까지 구분하였다. 또한 각 구간에 해당되는 레이더 자료와 AWS 자료를 이용하여 Z-R 관계식을 유도하였다. 유도된 Z-R 관계식을 제주도 전역에 적용하여 최대 강수가 발생한 지점을 파악하고, 아울러, 제주도 전역에 내린 총 강수량을 추정하였다.
확률강수량은 하천, 하수도, 재해관련 시설 계획 등 각종 물 인프라를 계획하기 위한 기초 자료로 활용되고 있다. 최근의 기후변화 양상을 고려할 때, 지역적으로 다양하게 변화되는 강수패턴은 확률강수량 산정에 있어서도 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이 연구에서는 현재 물 인프라 계획에 사용되는 확률강수량의 적용실태를 분석하였으며, 기후변화 영향이 점차 증가할 것으로 보이는 미래의 물 관련 인프라를 건설하거나 시설 개선에 사용되는 확률강수량이 미래 예측 강수를 고려하는 경우에 어떻게 변화되는지를 연구하였다. 인천관측소 지점을 대표 분석 지점으로 선정하여 연강수량, 일최대강수량을 제시하였으며, 기존 확률강수량을 검토하였다. 또한, 인천관측소 지점의 1961~2015년의 분단위 자료를 이용하여 임의시간에 따른 1440분 최대강수량을 산정하였으며, RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5 시나리오에 따른 2016~2100년 기간의 미래 예측 강수자료에 고정시간-임의시간 환산계수를 적용하여 빈도별 확률 강수량을 산정하였다. RCP 기후변화 시나리오에 의한 미래 예측 강수를 적용한 경우와 과거 관측 자료만을 이용한 확률강수량의 차이를 분석한 결과, 편의보정 여부와 관측지점 및 확률빈도에 따라 결과에 상당한 차이가 발생하였다. 향후 물인프라 계획에 있어서는 미래 예측 강수의 패턴과 지역적 특성 등을 여러 측면으로 고려한 계획을 수립하는 것이 지속가능한 물 관리에 필요한 것으로 판단된다.
최근 한반도와 세계 곳곳에서 기후변화로 야기되는 이상기후에 의한 피해가 늘고 있으며, 그 피해 규모와 빈도 또한 점점 증가하는 추세이다. 이러한 추세 속에서 인적, 물적 피해를 최소화하기 위해 세계 각국이 기후변화에 대한 정확한 예측을 위한 많은 노력과 연구가 진행되고 있다. 지금까지 수행된 연구들은 일반적으로 강수특성의 변화를 파악하기 위해서 연 및 월 최대 강우량, 지속시간별 최대 강우량 등 총량적 개념을 이용한 연구가 대부분이다. 그러나 이는 실제 강수사상의 구조적 변화를 파악하는 데 있어서 한계가 있다. 본 연구에서는 전국 기상관측소 59개의 지점에 대한 1961년-2009년까지의 시계열 강수자료를 이용하여 지점 및 유역별 강수사상의 number of rain even, duration, intensity, quantity 시간분포 구조의 변화를 파악하고자 하였다. 분석결과 number of rain event와 total quantity는 전국적으로 증가 하였으며 total rain hour는 남해안 지역을 제외한 전국에서 증가 하는 것으로 분석 되었다. 결과를 바탕으로 강수변화의 패턴과 추세를 보다 정확하게 파악하고 미래강수 예측에 유용한 자료로 활용될 것으로 사료된다.
국지강수로 발생하는 홍수사상을 예측하기 위해서 국내외적으로 레이더 강수량을 활용하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 레이더 강수량을 이용하는 주된 목적은 레이더 강수량이 제공하는 강수량의 공간 분포를 최대한 활용하여 단기홍수를 효과적으로 예측하자는데 있다. 레이더 강수량이 강수의 시공간적 특성을 잘 묘사할 수 있는 반면에 강우량에 대한 신뢰성은 의문에 여지가 있다. 이를 위해 다양한 방법을 통해 강우량을 보정하고자 하는 연구가 진행되고 있으나 시공간적 정보를 손실시키지 않고 동시에 강우량의 편차를 보정하는 기술의 발전은 그다지 만족스럽지 않다. 일반적으로 사용되는 지상강수와 지상강수지점의 해당하는 레이더 강수량의 비율을 일괄적으로 모든 격자에 적용하는 GR 공식이 주로 이용되고 있다. 이런 경우 레이더 자료의 공간적 정보의 손실되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해서 조건부합성 방법이라는 기법을 이용하여 레이더강수의 공간적 특성을 그대로 유지하면서 지점강수량 수준의 분산을 회복하도록 모형을 구성하여 이용하고 있다. 조건부합성 방법에서는 일반적으로 크리깅 방법을 통해 레이더강수와 지점강수량을 공간 분포시켜 사용하게 되는데 이런 경우 Variogram을 추정하는 데 있어서 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하고자 지점강수량 및 레이더강수량에 대해서 공간분포를 실시할 수 있는 Harmonic Spline기법, Nearest Neighbor기법 등 다양한 Interpolation 기법을 활용한 새로운 조건부합성 기법을 개발하였다. 이를 국내 레이더 강수자료에 적용하여 모형에 대한 신뢰성 및 적합성을 평가하였다.
본 연구는 우리나라 전국 기상관측소 중 1973년부터 2011년까지 시 강수 자료가 구축되어 있는 기상관측소 61개 지점에 대해서 지속시간별(1, 2, 3, 6, 12, 24, 48, 72 시간) 연 최대 강수량의 발생특성 즉 발생 시기 및 정량적 특성의 변화를 지역특성에 따라 분석 제시하였다. 대상 기간을 전기(1973년-1992년)와 후기(1993년-2011년)로 나누어 극치 강수량과 발생시점의 변화를 비교하였으며, 지역 특성별 변화를 분석하기 위하여 고도별, 위도별, 경도별, 내륙/해안별, 유역별, 도시화별로 변화 특성을 분석하였다. 분석결과, 전체적으로 짧은 지속시간의 연 최대 강수량의 빈도는 대부분 7월에서 8월로 옮겨가는 추세를 나타났으며 장마철에 발생하던 짧은 지속기간 극치 강수현상이 태풍과 장마이후 집중호우 시 발생하는 것으로 판단되며 지속시간이 24시간 이상일 경우에는 8월에서 7월로 변하는 결과는 긴 지속시간의 극치 강수가 장마기간에 강수량 증가와 연관되어 나타나는 것으로 판단된다. 경도가 130도 이상인 지역에서는 7월과 8월에만 강수량이 편중되어 있지 않고 다양하게 나타났다. 또한 각 지점의 위치적 특성에 따라 분석한 결과에서는 지속시간별 강수량은 통계적 유의성을 가지지는 않지만 대체적으로 전기에 비해서 후기에 연 최대 강수량이 증가하는 경향을 보였다. 또한 각 월별 지역특성에 따른 연 최대 강수량의 평균에 대한 분석 결과에서도 일반적으로 7월과 8월에 연 최대 강수량이 다른 기간에 비해 큰 것으로 나타났다. 또한 전기 대비 후기에 양도 증가하는 지역들이 나타났으며, 전기에는 7월에 많은 강수량이 나타난 반면, 후기에는 8월에 많은 강수량이 나타나는 지역들이 나타남을 보였고 오히려 전기에는 8월에 많이 내리는 것으로 나타났으나 후기에는 7월에 많이 내리는 지역도 나타났다. 이러한 지역 특성별 극치 강수 발생 특성 분석 결과는 수자원 관리 및 수재해 예방을 위한 계획 수립 시 도움을 줄 것으로 판단된다.
이상기후 및 기상변동성의 증가로 극치강수량의 시공간적인 변동성이 크게 증가되고 있다. 서울시에 2010년 9월 21일에 내린 폭우사례와 같이 공간적으로 변동성이 큰 형태의 강우가 발생하는 사례가 빈번해지고 있다. 이러한 점에서 과거 강우자료로부터 시공간적인 추출하고 이를 범주화하는 연구는 방재관점에서 매우 중요한 정보로 활용할 수 있다. 이러한 강수의 시공간적 특성을 평가하기 위해서는 상대적으로 조밀한 강수관측망이 요구된다. 서울시의 경우 기상청에서 운영하는 관측소이외에도 서울시에서 운영하는 강수관측지점이 다수 존재한다. 이러한 점에서 착안하여 본 연구에서는 서울시에 운영하고 있는 26개의 AWS자료를 활용하여 시공간적인 강수변동성을 추출하고 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 시간강수량 및 일강수량을 대상으로 연구를 진행하였으며 공간상관성분석, 지체상관분석을 실시하여 서울시 강수량 특성을 정량화 하였다. 강수의 공간적인 변동성은 2002년부터 2009년까지 26개 강수지점으로부터 추정된 150mm이상 최대강우사상 10개와 일강수량이 20mm미만이 10개의 강우사상의 지점별 표준편차를 통해서 대표적으로 분석하였다. 일강수량을 대상으로 공간적인 특성을 평가해본 결과 강수량의 크기가 클수록 서울시 강수장의 특성은 매우 불균질한 특성을 보여주고 있으며 반대로 강수량이 작은 경우 상대적으로 균질한 특성을 보여주고 있다.
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.
본 연구에서는 강수량, 월 최대강수량, 강수일수, 일강수량 20 mm, 30 mm 및 80 mm 이상인 일수의 장기추세의 통계적 유의성을 비모수 검정법인 Mann-Kendall 검정기법과 62개 지점의 1905년부터 2004년 기간 사이의 자료를 이용하여 분석하였다. 한반도 강수특성은 연강수량과 월 최대강수량의 증가, 강수일수 감소 그리고 20 mm, 30 mm, 80 mm 이상의 일강수를 가진 강수일수 증가로 요약될 수 있다. 또한 자료의 월별 추세분석 결과는 1, 5, 6, 7, 8, 9월 강수량과 월 최대강수량은 증가추세를 보이고 3, 4, 10, 11, 12월에는 감소추세를 보인다. 또한 6, 7, 8, 9월의 일강수량 20 mm와 30 mm 이상인 강수일수는 증가추세를 보였다. 그러나 Mann-Kendall 검정결과 90%와 95% 유의수준에 대하여 유의한 증감추세를 가지는 지점의 비율은 매우 낮았다. 이러한 결과는 각 변수의 선형 증감에 따른 장기 변동보다 자료들이 가지고 있는 분산형태의 불확실성이 매우 우세함을 의미하므로 수자원 계획 등에 반영하여야 할 것이다.
본 연구에서는 최근의 한반도 여름철 강수특성을 파악하기 위해 장기간($1958{\sim}2007$년) 관측을 수행하고 있는 기상관측소를 대상으로 강수량의 변화 경향을 시 공간적으로 분석하였다. 여름철($6{\sim}9$월) 강수량의 연변화를 분석하고 여름철을 장마와 장마 후 강수기간으로 구분하여 그 특징을 살펴보았다. 장마기간에는 남서풍과 준정체전선의 영향으로 산악지역의 풍상측에서 최대 강수량이 발생하였으며 장마 후 강수기간에는 한반도 주변의 서쪽 및 남동쪽에서 유입되는 하층순환장과 함께 태풍, 대류불안정, 저기압성 강수에 의해 주로 남해안과 영동 산간 및 해안지방에서 최대 강수량이 나타났다. 여름철($6{\sim}9$월) 강수량의 시계열 변화에서는 모든 지점에서 강수량이 증가하는 경향을 보여주었으며 이 중에서도 최근 10년이 가장 큰 증가 경향을 보였다. 일 강수량을 10년 단위로 평균하여 분석한 결과, 모든 지점에서 최근 10년에 장마 및 장마 후 강수기간의 강수량이 가장 크게 증가하는 것으로 나타났다. 지점별로 증가 경향은 차이를 보여주었는데, 강릉은 장마 후 강수기간의 강수량이 장마기간보다 더 많았으며 최근 들어 장마 후 강수기간의 강수량이 가장 크게 증가하였다. 서울과 부산의 경우는 최근 10년 동안 여름철 강수량의 두 개 최대값 사이의 강수량이 크게 증가하는 경향을 보여주었다.
강수는 지역에 따라 발생양상이 매우 다른 자연현상 중 하나이다. 이러한 강수를 효과적으로 분석하여 확률강수량을 산정하기위해서 수문학에서는 다양한 방법이 시도되어 왔다. 우리나라에서는 지점빈도해석을 통한 확률강수량을 주로 사용해왔으나 최근 들어 Hosking and Wallis(1997)가 제안한 지역빈도해석을 활용을 적극 도모 하고 있는 중이다. 이러한 지역빈도해석 기법은 지점빈도해석 기법에 비하여 한정된 강수자료를 활용하는 측면 등 여러 가지 장점을 가진 확률 강수량 산정방법이다. 그러나 이 기법을 적용하여 확률강수량을 산정하기 위해서는 강수의 지역구분을 먼저 수행하여야 한다. 강수지역의 구분을 위해서는 여러 가지 기법이 존재하나 최근에는 Cluster 기법 중 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등을 주로 적용하여 지역구분을 수행하고 있다. 그러나 K-means 방법이나 Fuzzy c-means 방법 등은 산정 방법내에서 최적 군집수를 결정할 수 있는 알고리즘이 없기 때문에 임의적으로 최적 군집수를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 Cluster 평가지수 중 하나인 Dunn 지수를 이용하여 최적 군집수를 제시하고자 한다. 본 연구에서 강수지역을 구분하기 위하여 적용한 인자는 월 평균 강수량, 연 평균 강수량, 월 최대 강수량, 경도, 위도, 고도 등이며, 이를 K-means, PAM 및 친근도 전파 기법을 통하여 강수지역을 구분하였다. 적정 군집수를 임의적으로 증가시켜 가면서 Dunn 지수를 산정하였다. 산정된 결과를 통하여 최적 군집수를 결정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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