확률강우량은 수공구조물 설계, 목표강우량과 같은 방재성능목표 그리고 방재성능평가에 활용되는 기준으로 활용되고 있다. 과거 강우자료계열을 기반으로 통계분석 과정을 걸쳐 산정되는 확률강우량은 재현기간별 발생빈도에서 실제 발생한 강우량보다 과소 산정되는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 최대치계열과 초과치계열로 구분하여 각각 확률강우량을 산정하고, 확률분포형별 확률강우량과 실제 강우량의 비교분석을 실시하였다. 또한, 실제 강우의 재현기간별 발생빈도를 기반으로 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하는 산정방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하여 적정 확률강우량 산정함으로써, 수공구조물 설계 및 방재성능평가에 기여할 것으로 판단된다.
수문설계시 설계자들의 주된 관심사는 어떤 한 지점의 강우량보다는 유역 평균강우량에 있다. 그러나 우리가 얻을수 있는 강우량은 특정 지점에 설치된 관측소에서 관측되는 지점강우량이므로 이를 이용하여 유역에 대한 면적평균확률강우량을 산정해야 한다. 그러나 면적평균확률강우량을 산정하기 위해서는 복잡한 자료처리과정을 거쳐야 하며 수문분석시 마다 이러한 과정을 반복한다는 것은 매우 번잡스러운 일이다. 따라서 비교적 산정이 손쉬운 지점평균확률강우량을 사용하여 면적평균확률강우량으로 손쉽게 전환할 수 있는 면적감소계수가 대안이 될 수 있다. 현재 우리나라는 건설교통부에서 제시하고 있는 면적감소계수를 사용하고 있으나, 이는 한강유역의 강우관측소를 이용하여 산정하였기 때문에 이를 한강유역과 지형학적, 수문 기상학적 특징이 상이한 지역에 적용하기에는 많은 제약이 따른다고 생각된다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 자료계열의 빈도해석을 통하여 기존의 지점평균확률강우량과 면적확률강우량을 산출한 후, 이를 이용하여 지점평균확률강우량을 면적확률강우량으로 전환할수 있는 면적감소계수 회귀곡선식을 산정하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 면적감소계수는 낙동강 유역에 대하여 지점평균확률강우량을 면적확률강우량으로 손쉽게 환산할 수 있는 한 가지 방안이 될 것으로 생각된다.
확률강우량은 일반적으로 년최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 실시하여 산정하며, 국내에서는 주로 매시각별로 관측된 자료를 이용하여 지속기간 1시간에서 24시간 사이에 대하여 산정하고 있다. 그러나 도달시간이 매우 단시간인 도시 유역의 확률강우량 산정을 위해서는 지속기간 15분 혹은 지속기간 30분과 같은 짧은 지속기간에 대한 확률강우량의 추정이 필요하며, 이와는 반대로 지속기간 24시간 이상의 장기간에 대한 확률강우량의 추정이 필요한 경우도 있다. 본 연구에서는 이와 같이 관측되지 않은 지속기간에 대한 확률강 우량을 산정하기 위한 방법으로써 강우자료의 지속기간별로 일정한 스케일이 유지된다는 스케일링 성질(Scaling Invariance Property)을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 이를 위해 대상지역의 지속기간별 년최대 강우량자료를 구축한 뒤 L-모멘트법으로 산정된 매개변수와 스케일링 성질을 이용하여 확률강우량을 산정한 후 이를 기존의 빈도해석 결과에 의한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.
현재 확률강우량을 산정할 때는 수문사상 자료계열이 정상성을 가지고 있다고 가정하고 산정하고 있다. 이는 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 자료계열이라 할지라도 이들 자료에 대해 해석을 할 수 있는 검증된 대안이 아직 없기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 증가경향성이 존재하여 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 지역에 대해서 경향성을 고려한 확률강우량을 산정하고, 기존의 방법에 의해서 산정된 확률강우량과 비교해보았다. 그리고 현재까지의 강우량 자료를 시계열분석을 이용하여 미래 강우량 자료를 예측하고 확률강우량을 산정함으로써 시계열분석을 통한 확률강우량 산정과 경향성을 고려하여 산정된 확률강우량을 비교했다. 우선 실제로 우리나라의 강우의 패턴이 변화하고 있는지 확인하고, 변화의 양상이 뚜렷한 지점에 대해서 시계열분석을 이용하여 가까운 미래의 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 2010년에 비해서 2020년의 확률강우량이 4~15%정도 증가하였다. 다른 방법과 비교해본 결과, 약 5%의 편차를 보였다. 본 연구에서는 최종적으로 우리나라 강우관측소 61지점의 경향성을 판별하여 전국 지도에 등고선으로 나타내어 경향성을 고려해야 할 지역들은 분류하였고, 이 지도를 활용하여 확률강우량을 산정함으로써 수공구조물의 계획 및 설계, 하천관리, 수자원 계획 등에 활용하고 전체적인 설계 빈도 상향조정으로 발생되는 예산 낭비 방지와 홍수피해 저감에 도움이 되고자 한다.
일반적으로 확률강우량은 관측지점에서 관측된 연최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 적용하여 산정한다. 그러나 국내에서는 매시각별로 관측된 자료가 대부분이기 때문에 단기간 혹은 장기간의 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 매시각단위의 지속기간 강우자료를 바탕으로 다양한 지속기간에 대한 확률 강우량을 산정할 수 있는 스케일 성질을 적용하여 확률강우량을 산정하여 정확성을 판단하였다. 강우자료는 비교적 신뢰성이 높고 자료기간이 긴 기상청 지점 22개 자료를 사용하였으며, 2003년까지의 관측된 자료를 이용하여 확률강우량을 산정한 후 지점빈도해석 프로그램인 FARD2006과 비교하여 지점빈도해석의 결과 값을 참값으로 절대상대오차를 산정하여 비교하였다. 산정한 방법은 기준이 되는 확률강우량을 산정한 후 그보다 긴 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 상향스케일링 (Up-scaling)과 그 보다 짧은 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 하향스케일링(Down-scaling)의 두 가지 방법으로 확률강우량을 산정하였다. 두 방법 모두 1시간$\sim$24시간의 지속기간에 대한 확률강우량을 2년$\sim$500년의 재현기간에 대하여 확률강우량을 산정하였으며, 빈도해석으로 산정한 FARD2006의 결과값과 비교하여 절대상대오차를 산정하였다. 그 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10% 미만인 결과를 얻을 수 있었으며, 14개의 재현기간 중에서 8개 이상의 재현기간에 대해 적용이 가능한 것으로 나타났다. 지속기간 1시간 강우자료를 기준 지속기간으로 1시간 미만의 지속기간에 대한 확률강우량을 추정한 결과 10분을 제외하고는 대부분 절대상대오차가 10% 내외의 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 스케일 성질을 이용하여 미계측 강우지속기간의 확률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
설계홍수량 산정에는 강우-유출 모형이 주로 사용되고 있으며 이 모형의 가장 중요한 인자는 확률강우량과 단위도이다. 따라서, 확률강우량을 합리적이고 정확하게 산정하는 것은 가장 중요한 과정이다. 국내의 경우, 확률강우량은 유역면적이 일정 기준을 초과할 경우에는 면적확률강우량을 사용하여야 하나 지점평균확률강우량을 주로 사용하고 있다. 이에 따라 확률강우량은 상당히 높게 사용하는 반면 단위도는 상대적으로 낮게 사용하고 있어서 개선 이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 기존에 일반적으로 사용되고 있는 1일, 2일 강우량을 24시간, 48시간 강우량으로 변환하기 위한 계수를 제시하였으며, 유역의 동시간 강우자료를 이용하여 임의시간 면적강우량 자료계열을 작성하였다. 또한 자료계열의 빈도해석을 통하여 기존의 지점평균확률강우량과 면적확률강우량을 산출한 후 면적에 따른 지점평균확률강우량의 면적확률강우량으로의 감소율인 면적감소계수론 산정하였다. 본 연구에서 제시하는 면적감소계수는 지점평균강우량에서 면적확률강우량을 손쉽게 환산할 수 있는 방안이 된다.
수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 각종 수공구조물의 수문학적 설계기준으로 사용되고 있는 확률강우량을 전국에 걸쳐 산정하고, 그에 따른 확률강우량도를 작성함으로써 이를 토대로 우리나라의 각종 수공구조물 설계시 적합한 계획강우량을 채택할 수 있도록 하고자한다. 현재 일반적으로 제방, 하천횡단구조물 등 하천시설물과 도로의 암거 및 측구, 하수도 등 소형구조물 설계시 한국확률강우량도(건설교통부, 2000)를 활용하고 있다. 최근 기후변화로 인한 집중호우가 빈발함에 따라 증가된 홍수량을 감안하지 않고 기존 확률강우량도 만을 활용하는 경우 과소 설계의 우려가 있다. 본 연구에서는 수집된 강우자료를 이용하여 자료 년에 따른 지속기간별 시계열 자료를 구축한 후, 분석 검토된 강우자료를 바탕으로 확률강우량 산정 지점을 결정하고, 이에 포함된 지점에 대하여 지속기간별 자료연한에 따른 임의시간 시계열 자료를 구축하였다. 수집된 임의시간 강우량 자료를 강우지속기간별로 연최대치 계열을 작성하여 강우량 자료를 검정하고, 지점별로 조사 정리된 사상별 강우자료의 통계적인 특성치를 분석하여 자료의 일관성과 지점간의 동질성 등을 검토하였다. 자료특성에 따라서 빈도 해석을 위한 최적확률분포형을 결정한 후, 지점별 강우지속기간별로 확률강우량을 산정하여 기존의 확률강우량도를 개선 및 보완하였다.
본 연구는 최근에 개발된 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량에 대한 적용성 및 신뢰성을 평가하였다. 이를 위하여 기상청 관할 강우관측소 중 자료의 증가 경향성이 유의한 4개 지점에 대하여 3가지 형태의 확률강우량을 산정하였다. 첫 번째 확률강우량은 1973-1997년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR1997)이고, 두 번째 확률강우량은 1973-2006년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도 해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR2006), 그리고 세 번째 확률강우량은 1973-1997년의 강우량 자료를 가지고 1997년을 현재시점이라 가정하여 2006년의 확률강우량을 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량(NSPR2006)이다. 2006년을 목표연도라 가정하고, 확률강우량을 비교분석한 결과, 비정상성 강우빈도해석법에 의한 확률강우량(NSPR2006)이 정상성 확률강우량(SPR1997)에 비해 목표연도의 확률강우량에 대하여 적절한 값을 추정하는 것으로 나타났다. 본 연구는 또한 Bootstrap 기법을 이용한 신뢰구간을 비교하여 비정상성 확률강우량 추정에 적용되는 매개변수 추정법에 대한 평가를 수행하였다. 최우도법에 의한 신뢰구간 길이가 확률가중모멘트법에 의한 신뢰구간 길이보다 좁게 나타났으며, 이는 최우도법이 비정상성 강우빈도해석법에 적용되어 신뢰성 높은 확률강우량을 추정하는 것으로 판단된다.
일반적으로 확률강우량은 관측된 강우자료의 분석을 통해 산정하게 된다. 관측된 강우자료의 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량은 기후변화 등을 반영하기 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 수문기상인자를 반영하여 서울지점의 확률강우량을 산정하였다. 수문기상인자와 연최대시간강우량사이의 상관관계에 기초하여 확률강우량을 산정할 수 있는 CPPM(Climate Pattern and Precipitation Model)을 구축하고 서울 지점을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과에서 매개변수적 지점빈도해석의 결과와 CPPM 확률강우량은 비슷한 Qunatile을 산정하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 결과를 지구온난화 등에 따른 기후변화에 따라 극한강우인 연최대강우량의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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