우리나라는 전체 강수량 중 절반 이상이 여름철에 집중되어 있으며, 그 중 전선형 강우와 같은 장마/집중호우와 저기압형 강우인 태풍이 동반하는 강우로 나뉠 수 있다. 태풍은 북태평양 부근에서 발생하며 중심 최대풍속이 17m/s 이상이며 폭풍우를 동반하는 열대성 저기압으로 정의된다. 태풍 관측 이래 우리나라에 영향을 준 태풍은 총 324개 이며, 연평균 3.1개가 영향을 미치고 있다. 태풍은 2010년 콤파스와 뎬무와 같이 많은 피해를 주기도 하지만 2009년과 같이 우리나라에 내습한 태풍이 없는 해도 있다. 이와 같이 태풍은 매 년 일정하게 내습을 하거나 영향을 미치지 않으며 무작위적으로 발생한다. 태풍의 발생확률은 설계강우량에 영향을 미치므로 이를 고려한 설계강우량 산정방법이 필요하며 태풍이 내습한 기간 중 가장 많은 강수량이 연최대치강우와 같아지는 횟수를 전체 자료기간으로 나눈 값을 발생확률로 설정하였다. 본 연구에서는 연최대치강우계열에서 태풍으로 인한 강우와 집중호우에 의한 강우로 분리하여 빈도해석을 실시하여 설계강우량을 산정하였다. 단일 모집단 분포를 이용하는 기존의 빈도해석 방법을 보완할 수 있는 혼합 분포함수를 이용하였다. 적용된 혼합 Gumbel 분포로 태풍 강우를 고려할 시 설계강우량의 변화율 살펴보았다. 대상 지점으로는 기상청에서 제공하고 1961년부터 강우량 자료가 존재하는 15개 지점을 대상으로 연구를 수행하였다. 그 결과 대구, 울산을 포함한 9개 지점에서 기존의 설계강우량에 비해 증가하였으며, 부산과 광주를 포함한 6개 지점에서 새롭게 추정된 설계강우량이 기존 값 보다 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.
우리나라에 많은 강수를 유발시키는 호우원인에는 크게 태풍, 집중호우를 들 수 있으며 태풍과 집중호우는 우리나라에 막대한 홍수피해를 야기하고 있다. 그러므로 태풍과 집중호우의 발생으로 인한 홍수 피해를 저감시킬 필요성이 있으며, 이러한 문제는 해결해 나가야하는 필수 과제 중 하나라 할 수 있다. 그리하여 본 연구에서는 우리나라를 비교적 잘 표현해주는 지점 21개 관측소를 선정하였으며 1979년~2009년까지의 태풍과 집중호우를 구분하여 지속시간 24시간 연초과치자료를 구축하였고 매개변수적 지점 빈도해석을 통해 재현기간별 확률 강우량을 추출하여 전기간에 대한 확률강우량과 비교, 분석을 하고자 하였다. 분석결과 태풍, 집중호우 모두 저빈도의 경우는 전기간에 대한 확률강우량이 대부분 컸으나 고빈도의 확률 강우량의 경우 전기간 강우사상에 의한 확률강수량 보다 집중호우, 태풍에 의한 확률 강우량이 큰 지점이 발생 함을 알 수 있었다. 그러므로 태풍 및 집중호우의 영향을 받는 주요지점들의 경우 태풍, 집중호우만을 고려하여 확률 강우량을 산정하는 것이 방재 및 치수적인 면에서 필요하다고 판단되며, 고빈도에 대한 확률 강우량 산정시 태풍, 집중호우에 의한 확률강우량을 산정하여 비교 및 검토가 필요하다고 판단된다.
본 연구에서는 우리나라를 주지적으로 내습하여 많은 강수를 유발시키는 태풍의 특성에 대해 고찰하고, Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 우리나라에 영향을 준 것으로 나타난 139개 태풍에 대하여, 중심 위치와 중심 기압 자료와 우리나라 강우관측소의 시간강수량 자료를 이용하여 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하였다. 우리나라에 영향을 준 태풍운 연평균 3.09회 발생하고, 약 107시간 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 서울과 부산 지점을 대상으로 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법을 적용하여 태풍에 의해 발생할 수 있는 확률강우량을 산정하여, 빈도해석에 의한 확률강우량과 비교를 수행하였다. 그 결과, 서울 지점은 태풍에 의한 강우량이 그리 크지 않았으나, 부산 지점은 태풍에 의해서 발생할 수 있는 강우량이 매우 큰 것으로 분석 되었다.
우리나라는 연강우량의 여름철 집중현상이 뚜렷하며 많은 부분이 태풍에 기인한다. 기후변화로 인하여 최근 들어서 태풍이 수반하는 폭우나 국지성 호우로 인한 강우사상이 증가하고 있어 짧은 시간에 많은 강우량이 발생하여 단기강우의 강도가 증가하고 있다. 이로 인하여 단기간에 예측하기 힘든 큰 강우량이 발생하는 경우가 빈번하여 이와 같은 강우에 의한 홍수를 대비할 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인한 강우에 대하여 빈도해석을 수행하여 태풍으로 인하여 발생하는 확률강우량을 산정하였다. 태풍은 여러 인자를 포함하고 있는데 강우(1시간, 24시간, 총합), 풍속(최대, 순간최대), 중심최저기압, 중심최대풍속 등이 그것들이며, 강우와 동시에 그 이외의 인자들을 고려하기 위하여 이변량 빈도해석 모형인 copula 모형을 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 이와 같이 copula 모형이 구성되면, 조건부 copula의 개념을 이용하여 강우 이외의 인자가 주어졌을 경우의 확률강우량을 산정할 수 있다.
태풍은 열대태평양 지역에서 발생하여 북상하면서 우리나라에 영향을 끼치게 되며, 태풍이 우리나라를 지나면서 강풍과 호우를 통하여 자연재해를 유발시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인해 발생하는 호우 사상을 여러 통계적 기법을 통해 정량적으로 평가하였다. 첫 번째로 빈도해석을 통해 확률강우량과 태풍 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 두 번째로 미공병단에서 개발한 EST 기법을 통해 태풍의 극치강우량을 평가하여 EST 확률강우량을 산정하였다. 마지막으로 비매개변수적 모의발생기법과 지역가중다항식을 결합하여 태풍에 의한 NL 확률강우량을 추정하였다. 분석결과에서 대상지점 중에서 강릉과 목포는 태풍의 영향을 다른 지점에 비해 많이 받으며, 서울과 인천은 태풍에 의한 호우의 영향이 미비한 것으로 나타났다. 또한, EST 확률강우량과 NL 확률강우량은 관측 자료를 이용하여 장기간의 모의를 통하여 quantile을 산정하므로 주요 수공구조물과 태풍의 영향이 큰 지역에서는 이를 검토할 필요성이 있으며, 태풍특성인자의 모의를 통하여 강우량을 평가하므로 지구온난화 등에 따른 기후변화의 영향에 대한 연구에 활용 할 수 있다.
서북태평양에서 발생하는 태풍은 돌풍 및 강우를 동반하여 한반도뿐만 아니라 동아시아에 상당한 인적 및 물질피해를 야기함에 따라 이에 대한 수방대책 및 치수정책 수립이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 태풍의 경로 및 규모를 고려한 태풍강우량 추출기법을 제안하고 과거 태풍 감시구역을 이용한 태풍강우 추출기법과 비교하여 적용성을 검토하였다. 태풍규모를 결정하기 위해 본 연구에서는 평균 태풍강우량을 산정하였으며, 산정결과 태풍 규모가 반경 700 km일때 평균 태풍강우량이 최대로 나타났다. 또한, 본 연구에서 제안하는 태풍의 경로 및 규모를 이용한 태풍강우량 추출기법은 과거 태풍 감시구역을 이용한 강우량 추출기법의 한계를 보완할 수 있을 것으로 판단되며, 유역별, 행정구역별로 태풍이 야기한 직접적인 강우를 추출할 수 있으며 주관적인 판단에 의해 발생할 수 있는 태풍강우의 과대 및 과소평가의 위험성을 최소화 할 수 있다. 본 연구의 결과는 향후 태풍과 집중호우의 특성분석과 기상인자를 활용한 강우예측, 수공구조물 설계, 산사태, 토석류에 대한 사전 대비책 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
동아시아에 위치한 한반도는 여름철에 강우량의 70%가 집중되어 홍수로 인한 피해가 주기적으로 발생한다. 홍수피해를 일으키는 호우는 주로 여름철의 집중호우와 태풍으로 구분할 수 있다. 집중호우는 여름에 우리나라에 한 지역에서 짧은 시간에 많은 양의 강우를 발생시킨다. 태풍은 연평균 3개 정도가 열대 지방에서 발생하여 주기적으로 우리나라를 내습하여 극심한 강우와 강풍으로 큰 피해를 야기시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도의 23개 강우관측소에서 관측된 강우자료를 이용하여 태풍과 집중호우로 인해 발생한 호우사상을 구분하여 특성을 비교 분석하였다. 이를 위해 한반도에서 발생한 강우사상을 집중호우와 태풍으로 분류하여 우리나라에 영향을 준기간을 분석하였고 각각의 기간 동안에 발생한 연초과강우량을 구축하였으며 비교분석을 위하여 호우발생원인을 구분하여 연초과강우량을 구축하였다. 분석방법으로는 호우원인 별로 구축된 강우량 자료를 호우사상의 크기와 발생원인에 대한 비교 분석을 수행하였다.
우리나라는 여름철의 큰 호우로 인해 주기적인 홍수피해가 발생하며, 이러한 호우의 원인은 태풍과 집중호우로 구분 할 수 있다 태풍은 열대 지방에서 발생하여 주기적으로 우리나라를 내습하여 극심한 강우와 강풍으로 인해 큰 피해를 발생시키고 있으며, 일반적으로 태풍에 의한 피해가 집중호우보다 큰 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라에 발생하는 강우 사상을 태풍과 집중호우로 구분하여 호우 원인별로 지속시간별 연 최대 강우량을 구축하였다. 따라서 발생 원인별로 구축된 시간강우자료의 통계분석을 통해 기본적인 특성을 파악하고 빈도해석을 통해 강우의 발생 원인별로 확률강우량을 산정하여 비교 분석하였다. 분석 결과에서 태풍에 의해 산정된 확률강우량은 지속시간과 재현기간이 커질수록 확률강우량의 증가가 전호우에 의한 확률강우량 보다 큰 지점이 있는 것으로 나타났다.
최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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