Heavy Rainfall event accompanying with Mesoscale Convective Systems(MCSs) inducing flash flooding and Muan and Kunsan Airport closing over Jeollabuk-do area was investigated this study. Comparing to previous study(I), this heavy rainfall event was characterized by much abundant moisture from Typhoon, strong conditional convective instability, and cluster type MCSs. It almost impossible to make accurate forecasting of precipitation amounts and life cycle of MCSs unless proper analysis.
본지 제47호('11년 9, 10월) 기획특집으로 "기후변화 대응 국가방재대책"을 게제하여 '기후변화에 따른 재해환경 및 재해양상', '국가 방재 개선대책'을 중심으로 '기후변화대응 재난종합개선대책'을 소개한 바 있다. 특히 '10.9.1일 태풍 '곤파스'로 인해 광역적 대규모 정전사태등 예기치 못한 피해에 대한 지자체나 한전 등에서 신속하게 대응체제를 가동하지 못한 문제점이 대두되어 관계기관 긴급 대책회의(차관회의)를 개최 하고, 중앙합동점검기획단을 구성하여 현장점검을 실시하였으며, 기후변화 선제대응 차원에서 국토 체질 강화를 위해 현행 방재기준을 재설정, 방재시설 용량확대 및 재난대응시스템을 전면 개선하는 등 재난예방 근본대책을 마련하였다. (7개 분야 58건 추진과제) 이중 태풍 '곤파스' 이후에 추진된 "강풍대책 분야" 9개 개선대책에 대한 추진현황을 소개하고자 한다.
우리나라는 여름철의 큰 호우로 인해 피해가 빈번하게 발생하며, 이러한 호우는 주로 태풍과 집중호우로 인해 발생한다. 그런데 기후변화에 따른 이상기후로 인하여 이러한 호우사상들의 규모가 점차 커지고 있으며 그 특성 또한 변화하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 기상청에서 관할하는 총 78개의 기상 관측소 중에서 17개의 기상관측소를 대상으로 연최대시간강우량을 추출하여 각각의 지속시간에 대한 평균과 표준편차에 대한 변동성과 경향성에 대한 분석을 수행하였다. 또 호우의 원인을 태풍과 집중호우로 구분하여 각각의 지속시간별 연최대시간강우량을 구분하여 추출하고 이를 비교 분석하였다. 분석결과에서 연최대시간 강우량은 변동성이 있지만 경향성은 나타나지 않는 것으로 분석되었고, 지역에 따라 호우원인별 강우특성이 다르게 나타났다. 본 연구 결과를 기후변화에 따른 강우패턴의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용할 수 있고, 또 수공구조물의 설계에 반영한다면 호우로 인한 피해를 감소시킬 수 있는 것으로 사료된다.
최근 해수욕장, 저지대 침식, 해안시설물 노후화 등과 같이 해안지역 구성 및 지형적 요인에 따라 국지적으로 발생하는 피해와 태풍 및 이상너울 등의 대규모 기상현상에 의해 해안재난이 발생가능성이 높아지고 실제 발생하는 실정이다. 본 논문에서는 재난대응을 위한 과학적 재난정보 수집 및 분석을 통해 의사결정에 활용하고 효과적으로 예방 대응하고자 유관기관에서 다양하게 구축된 시스템의 재난관련 자료를 수집하였으며, 태풍 내습시 신속한 대응을 위해 폭풍해일 시뮬레이션을 통해 범람파고를 추정하였다. 기존 상황판단을 위한 정보수집단계에 추가적으로 관측자료 및 시뮬레이션을 통한 정량적 피해추정정보를 신속하게 제공함으로서 재난상황판단을 가능할 수 있도록 방안을 마련하였다.
일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.
최근 지구온난화의 영향으로 이상기후가 발생하고 있으며, 이로 인해서 가뭄, 홍수, 태풍 등의 자연재해 발생률과 그 강도 또한 점차 높아지고 있다. 이러한 피해에 대비하고 예방하기 위한 피해예측 및 저감 기술에 대해서 다양한 방법으로 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자연재해로 인한 피해 중 큰 피해를 남기는 하천시설에 대해서 호우 태풍으로 인해 발생하는 홍수피해규모 예측을 위해서 함수를 개발하였다. 함수개발에는 국가재난관리시스템(NDMS)의 과거 피해 자료와 당시 조사되었던 침수흔적도를 활용하였으며, 개발된 함수는 피해대상 유역에 적용하여 검증하였다. 본 연구에서 개발한 하천시설에 대한 손실함수는 하천에서의 재해저감대책을 마련하는데 필요한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$$p(\tau){\sim}G(k,s)$.
최근 전 세계적으로 지구온난화, 기후변화 등으로 태풍, 지진해일, 폭염 및 폭설 등과 같은 수재해의 피해가 대규모로 확대되었다. 특히 태풍으로 인한 경제적 손실은 1960년대 이후 경제개발 및 도시화로 인한 인구과밀지역에서 크게 나타나고 있다. 본 연구에서는 2016년 한반도를 강타한 태풍 차바를 비롯하여 태풍 루사('02), 태풍 매미('03) 및 태풍 볼라벤('12)에 대하여 한반도 내습 전 후 촬영된 위성 현황에 대하여 조사 및 분석을 실시한 결과, 기존 위성을 활용함에 있어 한계를 느끼게 되었다. 국내 위성은 주로 기상, 해양, 지형 및 통신 등의 목적으로 개발 운영됨으로 물 관리 및 수재해 대응에 필요한 시 공간적 데이터 관측 정보가 많이 부족하였다. 때문에 국외 위성으로 범위를 넓혀 조사를 실시하였으며, 이에 GMS, TRMM, COMS 및 GPM 등의 위성 자료를 수집하였다. 향후 한반도에 빠르고 정확한 수재해 정보를 얻기 위하여 시 공간적 데이터 분석단위를 만족시키는 수자원 위성의 개발 및 적용이 필요하다.
이 연구에서는 최근 20년간(1989-2008년)의 우리나라 기상청 자료를 사용하여 우리나라 남해안의 기상재해를 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 20년 동안에 남해안에서 발생한 기상재해는 총 149건으로 연평균 7.5건이었다. 7월이 가장 많았고, 그 다음은 8월, 9월의 순이었다. 7-9월의 기상재해가 전체의 약 42%를 차지하였다. 계절로 구분해 보면, 여름에 가장 많았고(전체의 약 39%), 그 다음은 가을, 겨울, 봄의 순이었다. 여름에 기상재해가 가장 많은 것은 주로 태풍과 장마 때문이다. 태풍 중에서도 특히, 남해안에 상륙하는 경우가 대규모의 인적 물적 피해를 입히는 것으로 밝혀졌다. 그와 같은 태풍의 대표적인 예로서는 9112호 글래디스와 0215호 루사 그리고 0314호 매미를 들 수 있다.
이 연구에서는 최근 20년(1989-2008년)간의 우리나라 기상청 자료를 이용하여 우리나라 남해안의 기상재해 특성을 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 20년 동안에 남해안에서 발생한 기상재해는 총 149건으로 연평균 7.5건이었다. 7월이 가장 많았고, 그 다음은 8월, 9월의 순이었다. 7-9월의 기상재해가 전체의 약 42%를 차지하였다. 계절로 구분해 보면, 여름에 가장 많았고(전체의 약 39%), 그 다음은 가을, 겨울, 봄의 순이었다. 여름에 기상재해가 가장 많은 것은 주로 태풍과 호우와 같은 기상현상 때문이다. 태풍 중에서도 특히, 남해안에 상륙하는 경우가 대규모의 인적 물적 피해를 입히는 것으로 밝혀졌다. 그와 같은 태풍의 대표적인 예로서는 9112호 글래디스와 0215호 루사 그리고 0314호 매미를 들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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