최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 홍수방어를 위하여 구축된 수리구조물이 파괴 되는 등 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 따라서 극한 강우사상의 시공간적 발생 특성을 파악하고 미래의 기후변화하에서 극한강우사상이 어떻게 변화하고 설계수명기간(Design period)동안 분포 특성이 어떻게 변화할지를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 미래의 기후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위해 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 극한강우의 특성 분석과 I-D-F 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 SRES B2 온난화가스 시나리오와 YONU CGCM 를 이용하여 2030s(2031-2050)를 모의하였으며 통계학적 축소기법을 적용하여 우리나라에 위치한 기상청 산하 관측소별로 일 기상자료를 구축하였다. 또한, 이를 과거 관측 자료와 비교하여 Quantile Mapping 방법으로 편이보정을 실시하였고, 구형펄스(Modified Bartlett Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) 모형(Onof과 Wheater, 1993; Onof 2000)과 분해기법(adjust method)을 적용하여 일 강우 시계열자료를 시 강우 시계열 자료로 변환하였으며 지속기간별 빈도별 강우량을 산정하여 I-D-F 곡선을 작성하였다. 본 논문에서는 66개 관측소 중에서 서울, 대구, 전주, 광주 지점의 결과만을 수록하였으며 그 결과 거의 모든 지점에서 현재와 비교하였을 때 지속기간이 길어질수록 강우강도가 증가함을 확인할 수 있었다.
토양침식에 영향을 미치는 강우, 토양, 지형, 식생 등을 종합적으로 고려하여 단위면적당 토양유실량(土壤流失量)을 예측하는 범용토양유실식(汎用土壤流失式)(Universal Soil Loss Equation)을 지리정보(地理情報)시스템(GIS)에 접목시켰다. 경기도 광릉 임업연구원 시험림을 연구지역으로 선정하여 이곳에서 지난 12년 동안 측정된 시간별 강우자료를 이용하여 강우인자(强雨因子)(R) 값을 산출하였고, 토양도, 지형도, 위성자료 등을 이용하여 USLE 계산에 필요한 다른 인자들의 값을 $25{\times}25m^2$의 격자마다 입력하여 디지털공간정보 데이터베이스를 구축하였다. 각 격자단위로 USLE에 의하여 토양유실량이 계산된 후 그 결과를 종합하여 토양유실의 정도를 공간적으로 살펴볼 수 있는 디지털지도가 산출되었다. GIS에 의한 USLE의 적용은 일정한 테두리 안의 산림유역(山林流域)에서 발생되는 강우에 의한 토양유실량을 추정할 수 있을 뿐만아니라, 주변지역과 비교하여 토양유실의 위험이 높은 특정지점을 공간적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 접근 방법은 임지전용(林地轉用), 임도(林道)개설, 벌채, 산불 및 병충해에 의한 임지의 변화가 토양침식에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 도구로 사용될 수 있을 것이다.
미래 기후변화 현상은 농촌지역의 홍수 위험을 중가 시켜 농업의 지속 가능성과 식량 안보를 위협할 것으로 예견된다. 본 연구에서는 미래기후변화를 파악하기 위해 세 개의 GCM을 선정하여 RCP 및 SSP 시나리오 중 중간 및 극한조건을 각각 적용하여 미래 기후변화를 예측하였다. 충북 청주시 신대지구를 대상으로 미래 홍수 위험도를 평가하기 위한 수문 모델을 개발하였으며, 대상지구에서 발생했던 2021~2022년내 강우사상에 대한 시우량, 유출량 측정자료를 사용하여 수문 모델을 검보정 하였다. RCP와 SSP 시나리오에 의한 미래 기상자료를 활용하여 홍수 위험 정도를 비교 분석한 결과. 미래로 갈수록 극한 강우 발생가능성이 높아지는 경향을 보여, 2051~2100년 기간에 극한강우 발생 가능성이 가장 높게 나타났다. 대상지구에서 발생한 침수심이 700 mm를 초과하는 경우는 2015~2030년 기간에는 13~36%, 2031~2050년 기간에는 54~74%, 2051~2100년 기간에는 71~91%를 각각 차지하는 것으로 나타났다. 또한 RCP 시나리오 보다 SSP 시나리오에 적용한 미래 기후변화 조건에서 극한 홍수 발생 가능성이 더 높게 나타나는 것으로 평가되었다.
우리나라는 많은 산막지역으로이루어져 있으며 우기에 많은산사태의 발생으로 인하여 인명과 재산의 손실을 입고 있다. 따라서, 산사태의 발생에 대한 예측 시스템과 위험도 분석 연구가 필요하며, 본 연구의 목적은 관측된 지하수위의 분석을 통하여 산사태 발생을 예측하는 가능성에 대한 것이다. 이를 위하여 AR 모델을 사용하여 모델계수를 일정하게 하는 경우와 변화시키는 경우로 나누어 분석하였다. AR모델계수를 일정하게 하는 경우에는 AR(1), AR(2), AR(3) 모델을 선택하여 각 각의 모델계수를 구하였고, AR모델계수를 변화시키는 경우에는 변형된 AR(1)과 전형적인 AR (2) 모델을 과정 모델로 이용하여 Kalman Filtering 기법에 의하여 모델계수를 구하였다. 그 결과, 모델계수를 변화시키는 실시간 예측 방법이나 AR모델계수가 일정한 경우 모두 산사면 에서의 지하수위를 잘 예측해주며, 지하수위 뿐만아니라 시간별 강우강도를 고려함으로써 더욱 정 확한 예측을 할 수 있을 것으로 사료된다.
A disease forecast model for Marssonina blotch of apple was developed based on field observations on airborne spore catches, weather conditions, and disease incidence in 2013 and 2015. The model consisted of the airborne spore model (ASM) and the daily infection rate model (IRM). It was found that more than 80% of airborne spore catches for the experiment period was made during the spore liberation period (SLP), which is the period of days of a rain event plus the following 2 days. Of 13 rain-related weather variables, number of rainy days with rainfall ≥ 0.5 mm per day (Lday), maximum hourly rainfall (Pmax) and average daily maximum wind speed (Wavg) during a rain event were most appropriate in describing variations in airborne spore catches during SLP (Si) in 2013. The ASM, Ŝi = 30.280+5.860×Lday×Pmax-2.123×Lday×Pmax×Wavg was statistically significant and capable of predicting the amount of airborne spore catches during SLP in 2015. Assuming that airborne conidia liberated during SLP cause leaf infections resulting in symptom appearance after 21 days of incubation period, there was highly significant correlation between the estimated amount of airborne spore catches (Ŝi) and the daily infection rate (Ri). The IRM, ${\hat{R}}_i$ = 0.039+0.041×Ŝi, was statistically significant but was not able to predict the daily infection rate in 2015. No weather variables showed statistical significance in explaining variations of the daily infection rate in 2013.
In this study, the RDII impact on sewer designing in the upstream monitoring area (A site) was considered. Based on the long-term (1/1/2011~12/31/2011) rainfall and flow data consisting of 10-min interval sampling in the nearby design area (B site), the maximum RDII/DWF ratio was selected. The sewer network system at B site was evaluated by the Manning equation. Scenario 1 considering the hourly maximum flow with respect to the flow velocity showed that none of the sewer pipes satisfied the minimum flow velocity condition (0.6 m/s), and 40 pipes did not achieve half of the velocity condition. In scenario 2 considering I/I, 1 the pipes satisfied 0.6 m/s, and 35 pipes showed 0.3 m/s. Scenario 3 reflected the effect of RDII. Velocities in 26 pipes were less than 0.3 m/s, and 4 pipes satisfied the velocity condition. With respect to the allowance rate, 17 pipes were shown to have more than 99%, and none of the pipes satisfied less than 95% of the allowance rate in scenario 1. In scenario 2, 17 Ed: Per the Table pipes showed more than 99% and one pipe showed less than 95%. In scenario 3, 16 pipes showed more than 99% of the allowance rate, and 19 pipes showed less than 95%. Based on these results, it is predicted that deposition would occur due to the slow flow velocity; however, capacity would not be a problem.
본 연구는 강우특성과 홍수피해액과의 관계를 히스토그램분석을 이용해 분석하였다. 분석대상의 공간적 범위는 전국 및 16개의 광역자체단체로 하였으며 시간적 범위는 1994년에서 2009년까지 16개년도의 홍수피해 자료를 이용하였다. 분석결과, 홍수로 인한 총 피해액은 대부분 발생횟수가 높은 중 소규모 호우사상에 의한 피해 비중이 가장 높게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 또한 국내 16개 광역지자체별 홍수피해액을 비교한 결과 도(道)에 비해 광역시의 방재능력이 우수한 것으로 나타났으며, 각 지자체별로 총 피해액이 최대로 발생하는 강우 특성들이 상이하게 나타났다. 따라서 국가에서 집중해야 할 치수대책 수립 시 위의 결과들을 고려하여 대상 규모를 결정하여야 할 것으로 판단된다.
결측 강수량을 보완하기 위한 방법으로 사용되고 있는 거리고도비율법에 포함되어 있는 거리와 고도차의 지수는 동일하게 제곱으로 고정되어 있으나 본 연구에서는 이 두 개의 지수를 각각 분리하여 분석하였다. 적용 사례로 한강 유역에 있는 평창을 기준 관측소로 하고 주변에 있는 5개 지표 관측소(방림, 수주, 청옥산, 진부, 영월1)의 10년(2004~2013년) 간 326개 시우량에 적용한 결과 적합한 거리와 고도의 지수 값은 각각 3.7, 0.57로 나타났다. 수정거리고도비율법의 거리와 고도의 지수는 결측 보완 또는 보간을 필요로 하는 위치의 지형공간적인 특성에 따라 맞게 적용해야 한다.
도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.
단변량 빈도해석법은 수공구조물 설계에 널리 사용되고 있다. 하지만 호우사상은 강우량, 최대강우강도, 강우지속기간과 같은 특성으로 표현되기 때문에 단변량 빈도해석법으로는 그 특성을 종합적으로 표현하는데 한계가 있을 수 있다. 이러한 호우사상의 특성들을 함께 표현해 줄 수 있는 이변량 빈도해석법의 사용이 수공구조물의 설계에 필요하다. 본 연구는 서울 강우관측소의 46개년(1961~2006) 시 강우자료를 Gumbel 혼합모형에 적용하여 빈도해석을 수행하였다. 이변량 강우빈도해석을 통해 결합누적분포함수를 산정한 후, 결합재현기간, 그리고 조건부 재현기간을 산정하였다. 이와 같은 이변량 강우빈도해석은 다양한 호우특성들에 대한 확률적 거동에 대한 예측정보를 제공함으로써 수공구조물의 계획 및 설계 그리고 위험도 평가 등의 문제 해결에 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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