본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.
본 연구는 겨울철 남한지역 황사출현일수에 대한 이 범주 계절예측모형 개발을 목적으로 수행되었다. 최근 31년간 관측된 황사출현일수를 예측량으로 하고, 황사발원지 기상요소(지상기온, 강수량, 강설량, 지상풍속)에 대한 NCEP 재분석자료 예측치와 광역규모 기후지수들을 잠재적 예측인자로 사용하였다. 월별로 구분하여 예측모형을 개발하기 위하여 네 종류 통계모형(중회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무모형, 지지벡터기계)을 각각 적용하였다. 예측모형 평가측도인 정분류율, 탐지확률, 잘못된 경고를 사용하여 모형 비교하고 예측모형을 제안하였다.
우리나라의 동일강수지역에 대한 구분은 기상학적으로 의미를 지닐 뿐만 아니라 장기예보를 위한 자료로 활용된다. 또한 최근 들어 수문학에서는 확률강수량을 산정하기 위해 지금까지 사용되어 온 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석방법의 활용이 적극 제시되고 있다. 이에 따라 동일강수지역의 군집화에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 본 연구에서는 1980년부터 2010년까지 61개 지상관측지점의 자료를 이용하여 자기조직화지도 군집기법으로 동일강수 지역을 군집화하고 K-means Clustering과 Davies-Bouldin Index를 적용하여 우리나라의 동일강수지역에 대해 6개의 최적 군집 개수를 산출하였다. 그리고 최종적으로 GIS에 기반한 Thiessen Polygon을 활용하여 동질지역의 지역화 하였다.
본 연구에서는 일강수량의 누적 패턴을 고려하여 새로운 가뭄지수(RADI)를 개발하였다. RADI는 누적 강수량의 장기간의 평균과 특정 기간에 관측된 누적 강수량을 비교하여 일단위로 가뭄지수를 간단히 산정할 수 있도록 개발되었다. 우리나라의 대표적인 가뭄기간 동안의 RADI의 시 공간적 변동성과 재현 주기를 살펴봄으로써 장 단기 가뭄의 감시에 대한 RADI의 적용성을 평가하였다. SPI의 경우, 장 단기 가뭄을 표현하기 위해서는 여러 가지 지속기간을 가지는 SPI를 사용해야 하지만, RADI는 하나의 지수로 단기 및 장기가뭄을 표현하고 모니터링 할 수 있다. RADI의 전국 평균값을 살펴본 결과, 우리나라에서 20년 주기로 가뭄이 발생하고 있다는 사실을 확인하였다. 또한 RADI의 발생확률 및 통계 분석을 통해 5단계의 가뭄 등급을 제안하였으며, 이는 가뭄 예보와 대응을 위한 기준으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The objective of this study was to assess the flood probability based on temporal distribution of forecasted-rainfall in Cheongmicheon watershed. In this study, 6-hr rainfalls were disaggregated into hourly rainfall using the Multiplicative Random Cascade (MRC) model, which is a stochastic rainfall time disaggregation model and it was repeated 100 times to make 100 rainfalls for each storm event. The watershed runoff was estimated using the Clark unit hydrograph method with disaggregated rainfall and watershed characteristics. Using the peak discharges of the simulated hydrographs, the probability distribution was determined and parameters were estimated. Using the parameters, the probability density function is shown and the flood probability is calculated by comparing with the design flood of Cheongmicheon watershed. The flood probability results differed for various values of rainfall and rainfall duration. In addition, the flood probability calculated in this study was compared with the actual flood damage in Cheongmicheon watershed (R2 = 0.7). Further, this study results could be used for flood forecasting.
최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.
최근 지구온난화, 엘리뇨 및 라니냐 등 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 매우 높은 강도를 가진 이상호우에 의해 많은 인명과 재산피해가 발생하고 있다. 우리나라의 경우에도 1990년대 후반부터 과거와 달리 국지적 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며 집중호우에 의한 홍수는 우리나라의 가장 빈번한 자연재해 중 하나가 되었다. 이러한 성격의 홍수는 소유역 규모의 좁은 지역과 급경사지역에서 짧은 지속시간과 집중적인 강우강도에 의해 발생하고, 빠른 유속과 토사를 동반하는 빠른 수문반응으로 홍수에 대비할 시간이 부족한 것이 특징이기 때문에 기존의 홍수예보모형을 이용하여 발생홍수의 특성을 예측하기에는 많은 어려움이 있다. 유출수문곡선의 특성을 분석하여 홍수의 특성을 분석하는 연구는 Kyiamah (1996)가 유출수문곡선의 기초적인 상승곡선, 지체시간, 첨두홍수량을 이용하여 돌발홍수사상에 대한 크기를 산정하였으며, 이를 바탕으로 Bhaskar 등 (2000)은 유출수문곡선의 상승부 기울기, 첨두 홍수량비, 홍수 반응시간을 이용하여 돌발홍수지수(Flash Flood Index)를 산정하고 이 지수에 의해 돌발홍수를 설명하고자 하였다. 국내에서는 정재철 (2000)이 보청천을 대상으로 단 몇 개의 사상만을 대상으로 Bhaskar 등 (2000)이 제시한 돌발홍수지수를 적용한 바가 있다. 그러나, 이들 연구에서는 소수의 수문사상만을 이용하였기 때문에 상대심도를 산정하는데 있어 문제가 있으며 상대심도를 산정하는데 있어 각 심도계수들의 임의적인 도수분포를 이용하였기 때문에 매우 주관적이라고 할 수 있다. 김병식 등 (2008)은 한강유역의 과거 101개의 홍수사상에 대해 돌발홍수의 상대심도를 파악하기 위하여 돌발홍수지수를 산정하고 2006년 7월의 집중호우에 의해 발행한 홍수사상의 돌발홍수 심도를 시간 및 공간적으로 정량화하였다. 이러한 기존의 연구는 홍수심도 산정시에 필요한 유출수문곡선을 실측된 자료를 이용하여 산정하였으나 국내의 소유역의 경우 실측된 유출수문곡선 자료가 그다지 많지 않은 관계로 인해 홍수심도를 산정하는데 많은 어려움을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 미계측 소유역중 시범유역을 선정하고 30년 이상 장기간 실측 강우의 기왕최대 시강우량 자료에 대하여 강우-유출모형을 통한 홍수유출수문곡선을 모의한 후, 빈도별 확률강우량에 대한 수문곡선 특성인자들의 비를 무차원 지수화하여 극한홍수사상에 대한 설계강우의 취약성을 평가하기 위한 홍수위험지수 (Flood Hazard Index) 산정방법을 제시하였다.
최근 기후변화가 가속화되면서 집중호우가 급증하고 계획홍수량을 초과하는 홍수재해가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 주요 선진국들은 홍수대응을 위한 새로운 패러다임을 도입하고 있다. 구조적 측면에서는 기존 제방 위주의 홍수방어에서 벗어나 유역에서 홍수 방어구획 설정, 대심도 터널 등 다원적 홍수방어체계로 전환하고 있다. 또한 ICT를 활용하여 다양한 수문정보를 실시간으로 관측하고 홍수상황을 신속하게 전파 대응할 수 있는 비구조적 대책도 적극적으로 개발하고 있다. 미국의 경우, 홍수량과 발생 확률을 예측한 정보를 시민들에게 조기에 제공함으로써 선제적으로 대응할 수 있도록 지원하고 있다. 그러나 우리나라의 홍수대응은 여전히 구조적 대책과 사후복구에 집중되어 있는 안타까운 상황이다. 세계 최고수준인 우리나라의 ICT 인프라를 이용하여 실시간 수문자료를 공유하고 이를 홍수대응에 활용하면 재난을 미연에 방지하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 홍수관련 유관기관 자료를 연계한 실시간 수문상황 모니터링 시스템을 구축하는 것만으로는 지자체 홍수피해 저감에 한계가 있을 수 있다. 이를 보완하기 위해 수집된 실시간 수문정보를 활용한 홍수분석 및 하천수위별 대응기준 수립을 통한 예방적 재난대응 체계를 마련해야 한다. 이에 본 연구에서는 A지자체를 대상으로 홍수분석 모형을 구축하고, 구축된 모형의 계산결과를 활용하여 예상강우별 도달시간, 수위상승 등을 예측하고, 하천수위별 대응기준을 수립하는 연구를 진행하였다. 수위별 대응기준은 현장에서 계측되는 수위값을 기준으로 홍수예보기준, 하천기본계획의 제방고 및 주변 제약 사항을 고려하여 직접알람 기준으로 활용하였다. 또한 대상 수위국에 대하여는 2~3년간의 관측자료 확보 및 유량측정을 통해 대응기준의 보완을 진행할 예정이다. 재난관련 골든타임을 확보하고 홍수피해 최소화를 위한 홍수재해 통합관리 체계 구축은 이제 선택이 아닌 필수라 할 수 있다. 특히 본 연구로 산정된 홍수대응기준과 함께 물관리 유관기관의 실시간 수문자료 공유체계 구축, 홍수통제기관 또는 기술력을 보유한 재해대책 책임기관과의 유기적인 기술교류 등을 통해 지자체 홍수피해 저감을 위한 능동적인 홍수대응 체계 구축이 수행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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