확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.
이 연구는 1998년 여름철에 지질조건이 서로 다른 경기도 장흥, 경북 상주 및 포항지역에서 산사태가 많이 발생된 곳의 강우자료와 산사태들을 조사하여 강우조건에 따른 산사태의 특성을 분석하였다. 연구지역들에서는 $2{\sim}4$일간에 걸친 집중호우로 인해 많은 산사태들이 발생되었다. 강우자료는 지역별로 산사태밀집지역을 중심으로 반경 약 50 km 내에 위치 한 관측소들에서의 기록을 기초로 하였으며, 산사태자료는 현장조사를 통하여 직접 확인된 산사태만을 대상으로 하였다. 산사태를 유발하는 강우조건은 크게 누적강우량과 강우강도로 구분하고 산사태는 지질조건을 고려한 지역별 발생빈도 등으로 구별하여 이들의 관계를 통계적으로 분석하였다. 산사태들은 집중호우에 의해 발생되었고 국지적으로 밀집되는 양상을 보이는 등 강우와 산사태는 매우 밀접한 연관성을 보였다. 강우를 지배하는 여러 요소 즉, 누적강우량, 강우강도 및 강우지속시간 등이 지역별로 다른 양상을 보였으며, 그에 따른 산사태의 양상이나 발생빈도 또한 각기 다른 것으로 분석되었다. 누적강우량이 많은 지역에서만 산사태가 집중적으로 발생하였고 그 지역을 벗어난 바로 인근지역에서는 산사태가 거의 발생되지 않음으로써 강우가 산사태를 유발하는 매우 중요한 외적 요인으로 간주되고, 누적강우량과 산사태빈도는 서로 상관관계를 갖는 것으로 분석되었다.
The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.
본 연구에서는 확률강우량 산정과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 파악하기 위하여 신뢰도 분석을 실시하였으며, 이를 위해 서울관측소의 39개년(1961년${\sim}$199년)간의 연최대 강우량자료 계열을 이용하였다. 강우량 빈도해석을 위해 국내에서 일반적으로 적용되어온 9개의 확률분포형 및 3가지의 매개변수 추정법을 적용하여 각 방법별로 강우 지속기간별, 재현기간별로 확률강우량을 산정하였으며, 계획강우량의 결정방법을 3가지(최대치, 중앙치, 선정치)로 구분하여 각 방법에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 확률강우량의 분포형을 파악하기 위하여 확률강우량 산정치를 표준화하였으며, 표준화된 확률강우량은 정규분포를 따르는 것을 볼 수 있었다. 또한 이 값들로부터 강우 지속기간별 빈도별로 변동계수를 산정할 결과 0.0456의 값을 가지는 것을 알 수 있었으며, 이 값은 신뢰도 개념을 도입한 확률강우량의 산정을 위해서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
In recent, the utilization of underground in urban area is increased as subway, store, and others but we have done a few studies for the inundation of underground due to flooding. So, we investigate the examples of underground inundation and the causes of inundation for flood events. And the relationship between flood characteristics and underground inundation is analyzed through the frequency of rainfall which is made by annual multi maximum series. As a result, most of underground is inundated by high frequency of rainfall. And there are some cases that the underground is inundated by low frequency of rainfall because of poor drainage system and characteristics of location.
Due to recent heavy rain events, there are increasing demands for adapting infrastructure design, including drainage facilities in urban basins. Therefore, a clear definition of urban rainfall must be provided; however, currently, such a definition is unavailable. In this study, urban rainfall is defined as a rainfall event that has the potential to cause water-related disasters such as floods and landslides in urban areas. Moreover, based on design rainfall, these disasters are defined as those that causes excess design flooding due to certain rainfall events. These heavy rain scenarios require that the design of various urban rainfall facilities consider design rainfall in the target years of their life cycle, for disaster prevention. The average frequency of heavy rain in each region, inland and coastal areas, was analyzed through a frequency analysis of the highest annual rainfall in the past year. The potential change in future rainfall intensity changes the service level of the infrastructure related to hand-to-hand construction; therefore, the target year and design rainfall considering the climate change premium were presented. Finally, the change in dimensional safety according to the RCP8.5 climate change scenario was predicted.
본 연구에서는 기상청 산한 56개 기상관측소의 연최대치계열 일 강우자료를 대상으로 Bootstrap기법과 SIR알고리즘을 이용하여 표본을 재추출한 후, 빈도해석을 적용하여 결과를 비교검토 하였다. SIR알고리즘은 기존에 발생되었던 극한 사상에 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법으로 과거에 발생한 극한사상이 기후변화에 의해서 더욱 빈발하게될 것 이라는 가정에 기초한다고 할 수 있다. 반면에 Bootstrap기법은 현재 발생한 사상에 동일한 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법이다. 따라서 두 방법의 차이를 계산하여 기후변화로 인한 극한강우의 빈도별 확률강우량의 변화를 산정할 수 있다. 비교결과 SIR알고리즘에 의하여 재추출된 강우를 이용하여 산정된 확률강우량의 경우, Bootstrap기법에 의해서 재추출된 강우를 이용하여 산정한 확률강우량에 비해 지점에 따라 작게는 -10%정도의 감소와 크게는 60%정도의 차이를 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 확률강우량의 정상성을 판단해 볼 수 있는 간단한 방법을 제시해 보고, 이를 서울 지점의 강우량 자료에 적용하여 보았다. 본 연구에서의 방법은 확률강우량의 크기변화를 분석했던 기존의 연구(Ahn 등, 2001)와 달리 주어진 규모의 확률강우량의 발생빈도를 분석하는 형태를 가진다. 본 연구에서 제시하는 방법은 두 가지로 첫째는 기록년수를 초과하는 재현기간을 갖는 강우의 발생빈도를 평가하는 방법이며, 두 번째는 관측기록 중 최대치의 재현기간에 대한 신규 관측 치의 영향을 평가하는 방법이다. 이러한 방법의 적용결과 서울지점 강우의 정상성을 의심할 만한 유의한 근거는 찾을 수 없었다.
본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 지점빈도해석(At-site Frequency Analysis, AFA)과 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis, RFA) 등을 수행하였고, Monte Carlo simulation을 통한 RRMSE(relative root mean squared error) 값을 비교·분석함으로써 각 빈도해석 방법에 따른 성능을 평가하고자 하였다. 확률강우량 산정을 위하여 기상청에서 국가표준시나리오로 제공하는 RCM(Regional Climate Model) 자료 중 하나인 HadGEM3-RA(12.5km) 기후모델 자료로부터 우리나라 615개 지점에 대한 일 강우 자료를 추출하였고, 자료의 편의보정(bias correction)과 공간상세화(spatial disaggregation)를 위하여 분위사상법(quantile mapping)과 역거리제곱법(inverse distance squared method)을 적용하였다. 분석 결과 지역빈도해석 방법이 지점빈도해석보다 정확하게 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났으며, 이는 기후변화 시나리오 기반의 확률강우량 산정시 지역빈도해석의 결과가 보다 합리적인 전망 결과를 도출할 것으로 판단된다.
우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내린다. 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수량 조건하에 수공구조물을 설계할 경우 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 특히 우리나라의 경우 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수량의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라 연강수량 특징도 바뀌고 있다. 즉, 기존의 단일 분포형으로 재현이 가능했던 수문기상 자료들이 혼합분포형의 특징을 가지게 되었으며 이러한 변화를 고려할 수 있는 극치빈도분석 개발이 요구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 극치강수량 자료에 대해서 기존의 단일 Gumbel 분포형 기반 극치빈도분석과 혼합 Gumbel 분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였다. 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion (BIC) 값을 비교하였다. 분석한 결과, 앞서 제안된 혼합 Gumbel 분포형은 하나의 첨두를 가지는 단일 Gumbel 분포형에서 반영되지 못한 꼬리(tail)부분의 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 설계강수량을 추정할 때 보다 신뢰성있는 접근이 가능하였다. 이러한 점에서 우리나라 극치강우자료 분석시 기존 단일분포기반의 빈도해석기법에 대안으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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