본 논문에서는 연속자료로서 세계 최장의 기록을 보유하고 있는 서울지점의 강우량 자료를 이용하여 강우 발생특성의 장기 변동성을 분석하였다. 우선 마코프 연쇄에 근거한 전이확률 및 발생특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 강우의 발생확률적 측면에서 평가하였다. 그리고 2차원 LOWESS 회귀방법을 이용하여 전이확률의 월간 장기변화특성을 분석하였다. 전이확률 및 발생특성 분석결과 원자료 계열의 CWK와 MRG는 발생특성이 다르게 나타났다. 강우사상의 특성은 과거에 비해 강우사상의 발생빈도가 높아지고 있으며 각 강우사상의 지속기간은 짧아지고 있는 것으로 나타났다. 그리고 전이확률의 월간 장기 변화특성을 분석한 결과, M20을 기준으로 CWK와 MRG의 무강우지속기간은 크게 차이를 보이지 않고 있으며, 강우지속기간은 1830년대 이후 지속적으로 감소하는 경향을 보이고 있는 것으로 나타났다. 특히 최근 9월 강우지속기간의 감소 경향이 두드러지게 나타났다. 이러한 결과를 최근 강우량의 증가양상과 더불어 고려하면 강우사상의 빈도와 심도(강우강도)가 증가하는 추세라고 해석할 수 있다.
본 논문에서는 연속자료로서 세계 최장의 기록을 보유하고 있는 서울지점의 강우량 자료를 이용하여 강우 발생특성의 장기 변동성을 분석하였다. 우선 마코프 연쇄에 근거한 전이확률 및 발생특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 강우의 발생확률적 측면에서 평가하였다. 그리고 2차원 LOWESS 회귀방법을 이용하여 전이확률의 월간 장기변화특성을 분석하였다. 전이확률 및 발생특성 분석결과 원자료 계열의 CWK와 MRG는 발생특성이 다르게 나타났다. 강우사상의 특성은 과거에 비해 강우사상의 발생빈도가 높아지고 있으며 각 강우사상의 지속기간은 짧아지고 있는 것으로 나타났다. 그리고 전이확률의 월간 장기 변화특성을 분석한 결과, M20을 기준으로 CWK와 MRG의 무강우지속기간은 크게 차이를 보이지 않고 있으며, 강우지속기간은 1830년대 이후 지속적으로 감소하는 경향을 보이고 있는 것으로 나타났다. 특히 최근 9월 강우지속기간의 감소 경향이 두드러지게 나타났다. 이러한 결과를 최근 강우량의 증가양상과 더불어 고려하면 강우사상의 빈도와 심도(강우강도)가 증가하는 추세라고 해석할 수 있다.
In this study, long-term variabilities of rainfall-occurrence characteristics are analyzed using rainfall data at Seoul, which is the longest data record existing in world. first, the accuracy of Chukwooki data set (CWK) are evaluated in view of rainfall-occurrence probability by analyzing the trans...
In this study, long-term variabilities of rainfall-occurrence characteristics are analyzed using rainfall data at Seoul, which is the longest data record existing in world. first, the accuracy of Chukwooki data set (CWK) are evaluated in view of rainfall-occurrence probability by analyzing the transition probabilities and occurrence characteristics based on Markov chain. And long-term inter-monthly variabilities of transition probabilities are analyzed using two dimensional LOWESS regression. From the results of analyzed transition probabilities and occurrence characteristics, it is different that rainfall-occurrence characteristics between CWK and modern rain gage data set (MRG) for original rainfall data sets (M00). For characteristics of rainfall series, occurrences probabilities of rainfall are increased and durations of each rainfall are shorter than past. And from the results of analyzing the long-term inter-monthly variabilities of transition probabilities, in case of M20, lengths of dry spells between CWK and MRG are not different significantly and lengths of wet spells are decreased persistently after A.D. 1830. Especially, decreasing trend for lengths of wet spells at recent september are appeared significantly. These results are considered with increasing trend of recent rainfall, it is concluded that recent frequencies and intensities of rainfall are increasing.
In this study, long-term variabilities of rainfall-occurrence characteristics are analyzed using rainfall data at Seoul, which is the longest data record existing in world. first, the accuracy of Chukwooki data set (CWK) are evaluated in view of rainfall-occurrence probability by analyzing the transition probabilities and occurrence characteristics based on Markov chain. And long-term inter-monthly variabilities of transition probabilities are analyzed using two dimensional LOWESS regression. From the results of analyzed transition probabilities and occurrence characteristics, it is different that rainfall-occurrence characteristics between CWK and modern rain gage data set (MRG) for original rainfall data sets (M00). For characteristics of rainfall series, occurrences probabilities of rainfall are increased and durations of each rainfall are shorter than past. And from the results of analyzing the long-term inter-monthly variabilities of transition probabilities, in case of M20, lengths of dry spells between CWK and MRG are not different significantly and lengths of wet spells are decreased persistently after A.D. 1830. Especially, decreasing trend for lengths of wet spells at recent september are appeared significantly. These results are considered with increasing trend of recent rainfall, it is concluded that recent frequencies and intensities of rainfall are increasing.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이러한 강우모형을 이용한 다양한 연구들은, 최종 활용목적은 다를지라도, 대부분이 모형이 입력 자료로서의 강우 관측 자료의 부족함을 보완하기 위해 강우 모의 방법에 대한 유도나 성능검증에 국한되어 있었다. 그러나 본 논문의 목적은 이러한 강우 모형의 성능에 대한 평가나 모의된 강우자료의 정밀도를 평가하는 것이 아니다. 본 논문에서는 세계최장의 기록을 보유하고 있는 우리나라의 서울지점 일강우량 자료의 확률적인 전이 특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 발생빈도적인 면에서 평가하고, 더 나아가 일강우의 장기적인 발생빈도적 변화특성을 가늠해보고자 한다.
따라서, 본 분석은 강우의 장기 변화특성을 파악하기 위해 월강우량과 전이확률간의 상관성의 변화를 분석하였다. 이를 위해, 동일 관측조건에서 월강우량과 전이확률간 상관정도의 시변성과 정도를 분석하여 강우 발생특성의 장기변동성을 파악하였다.
전이확률의 장기 월간 변동 특성을 분석하기 위해서 2차원 LOWESS 회귀분석(Cleveland, 1979)을 실시하였다. 본 논문에서는 근대우량계 원자료계열(M00의 MRG)에 대해서 전이확률의 월간 장기변동 특성을 분석한 후 비교적 동일한 조건으로 추정되는 M20에 대해 CWK와 MRG간의 월간 장기변동 특성을 비교하여 보았다. 물론 M20의 경우는 실제 발생특성이 아니고 CWK와의 비교를 위해 수정된 발생특성이므로 실제 전이특성과는 다르다는 점을 유념해야 한다.
본 논문에서는 세계 최장의 기록을 보유하고 있는 서울지점 일강우량 자료의 확률적인 전이특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 발생빈도적인 측면에서 평가하고, 일강우량의 장기 월간 발생빈도적 특성 변화를 분석해 보았다. 그 결과를 정리하면,
그러나 본 논문의 목적은 이러한 강우 모형의 성능에 대한 평가나 모의된 강우자료의 정밀도를 평가하는 것이 아니다. 본 논문에서는 세계최장의 기록을 보유하고 있는 우리나라의 서울지점 일강우량 자료의 확률적인 전이 특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 발생빈도적인 면에서 평가하고, 더 나아가 일강우의 장기적인 발생빈도적 변화특성을 가늠해보고자 한다.
4월에서 10월까지 분석하였으나, 본 논문은 여름철 강우특성에 초점을 두고 있으므로 주로 6월에서 9월 사이의 강우특성에 대해 중점을 두고 분석하였다. 본 분석의 목적은 우선 원자료계열(M00)에 대한 CWK와 MRG간의 발생특성에 따른 차이를 파악하고, 유사조건(M20)하에서 CWK와 MRG간의 발생특성을 분석하여 일강우의 월별 발생특성의 장기변동성을 파악하는데 있다. 여기서 유사조건이라 함은 측우기 최소 관측단위가 약 2 mm임을 고려하여 근대우량계 계열에서도 2 mm 이하를 무강우로 간주한 경우이다.
이를 통해 앞서 M00의 분석결과에서 나타난 “CWK의 경우 강우량이 상대적으로 적은 소규모 사상들은 기록에서 누락되었을 가능성”을 재확인해 보고자 하였다.
가설 설정
이러한 추계학적 강우발생 모형으로 대표적인 것이 포아송 과정과 마코프 연쇄가 있다. 포아송 과정을 이용한 모형은 Rodriguez-Iturbe et al. (1984; 1987; 1988)에 의해 연구되었고, 강우의 발생은 포아송 과정을 따르고 강우강도와 지속기간은 일반적으로 지수분포(혹은 감마분포)를 따른다고 가정한다. 이러한 지수분포의 가정은 모형의 이론적 해석을 쉽게 한다는 장점 때문에 많이 채택되고 있다.
제안 방법
전이확률(p00, p01, p10 p11)은 각각, 전날이 무강우일 때 다음날이 무강우일 확률(p00), 전날이 무강우일 때 다음날이 강우일 확률(p01), 전날이 강우일 때 다음날이 무강우일 확률(p10), 그리고 전날이 강우일때 다음날이 강우일 확률(p11)에 대한 월별 평균 전이확률을 의미한다. 4월에서 10월까지 분석하였으나, 본 논문은 여름철 강우특성에 초점을 두고 있으므로 주로 6월에서 9월 사이의 강우특성에 대해 중점을 두고 분석하였다. 본 분석의 목적은 우선 원자료계열(M00)에 대한 CWK와 MRG간의 발생특성에 따른 차이를 파악하고, 유사조건(M20)하에서 CWK와 MRG간의 발생특성을 분석하여 일강우의 월별 발생특성의 장기변동성을 파악하는데 있다.
Fig. 1(a2)에서 보듯이 자료계열 중 가장 자연 상태에 가깝고 관측의 정밀도가 높은 M00의 MRG(1908년-2006년)를 기준으로 월강우량에 따른 전이확률의 변화를 분석하였다. 분석은 두 단계로 나누어, 우선 MRG의 월강우량에 따른 전이확률을 분석하였고, 다음으로 기후변화가 예상되는 1960년 이후의 자료계열(ACC)에 대한 분석을 실시하여 상호 비교하였다.
Tables 1 and 2와 같이 각 자료계열별로 강우일과 무강우일에 대한 전이확률(p00, p01, p10 p11)과 지속기간의 개수(Number of w/d spells) 및 지속기간의 평균길이(Mean length of w/d spells)를 산정하여 보았다. 전이확률(p00, p01, p10 p11)은 각각, 전날이 무강우일 때 다음날이 무강우일 확률(p00), 전날이 무강우일 때 다음날이 강우일 확률(p01), 전날이 강우일 때 다음날이 무강우일 확률(p10), 그리고 전날이 강우일때 다음날이 강우일 확률(p11)에 대한 월별 평균 전이확률을 의미한다.
전이확률은 연중 매끄럽게 변동하는 경향이 있어서 시간의 연속함수로 모형화 할 수 있고, Richardson (1979)과 Buishand (1977)는 이러한 이유에서 푸리에 시리즈를 사용하였다. 본 논문은 마코프 연쇄를 이용한 강우의 모의가 목적이 아니고 실측자료간의 전이확률의 변동양상을 분석하는 것이므로, 마코프 연쇄를 이용한 모형에서 강우량의 재현을 위한 강우량 과정(지수분포나 감마분포 등을 결합하는 부분)은 고려하지 않았다. 이에 관한 내용은 Todorovic and Woolhiser (1975); Katz (1977); Richardson (1979); Stern and Coe (1984); Wilks (1989)의 연구에 잘 설명되어 있다.
그러나 이것이 겨울철을 제외한 4월에서 10월까지의 강수량에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 본다. 본 연구에서는 강설 등의 영향을 고려하지 못한 측우기 자료와 이를 고려한 근대 우량계의 차이를 고려하여 4월에서 10월까지의 자료만을 이용하였고 총 4개의 강우특성 자료계열을 만들었다. 4월에서 10월까지의 자료에 대해 분석을 실시하였지만, 여름철 월별로 단기강우특성의 변화양상을 파악해 보고자 하는데 목적을 두었으므로 주요결과 및 결론은 6월에서 9월 사이의 자료에 대해서만 제시하였다.
이를 위해, 동일 관측조건에서 월강우량과 전이확률간 상관정도의 시변성과 정도를 분석하여 강우 발생특성의 장기변동성을 파악하였다. 우선 근대우량계 원자료계열(M00의 MRG와 ACC)에 대해 월강우량과 전이확률의 관계를 분석한 후, 유사조건(M20)하에서 CWK와 MRG간의 월강우량과 전이확률의 관계를 분석하였다. Fig.
유사조건자료계열(M20)을 기준으로 일강우의 장기 월별 발생특성 변화를 분석한 결과는 다음과 같다. 우선, CWK와 MRG간의 강우발생특성의 변화양상을 분석하였고 다음으로, 기후변화가 예상되는 시점을 전후로 구분한 BCC와 ACC간의 강우발생특성의 변화양상을 분석하였다.
따라서, 본 분석은 강우의 장기 변화특성을 파악하기 위해 월강우량과 전이확률간의 상관성의 변화를 분석하였다. 이를 위해, 동일 관측조건에서 월강우량과 전이확률간 상관정도의 시변성과 정도를 분석하여 강우 발생특성의 장기변동성을 파악하였다. 우선 근대우량계 원자료계열(M00의 MRG와 ACC)에 대해 월강우량과 전이확률의 관계를 분석한 후, 유사조건(M20)하에서 CWK와 MRG간의 월강우량과 전이확률의 관계를 분석하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 1778년에서 2006년까지의 일강우 자료계열을 사용하였다. 1778년에서 1907년까지는 측우기관측자료이고 1908년에서 2006년까지는 근대우량계 자료이다. 1777년 측우기 관측자료도 존재하나 다른 연도와 비교해 볼 때 강우가 매우 작아 관측의 신뢰도가 매우 낮다고 판단하여 본 연구에서는 제외하였다.
본 연구에서는 1778년에서 2006년까지의 일강우 자료계열을 사용하였다. 1778년에서 1907년까지는 측우기관측자료이고 1908년에서 2006년까지는 근대우량계 자료이다.
데이터처리
1(a2)에서 보듯이 자료계열 중 가장 자연 상태에 가깝고 관측의 정밀도가 높은 M00의 MRG(1908년-2006년)를 기준으로 월강우량에 따른 전이확률의 변화를 분석하였다. 분석은 두 단계로 나누어, 우선 MRG의 월강우량에 따른 전이확률을 분석하였고, 다음으로 기후변화가 예상되는 1960년 이후의 자료계열(ACC)에 대한 분석을 실시하여 상호 비교하였다.
전이확률의 장기 월간 변동 특성을 분석하기 위해서 2차원 LOWESS 회귀분석(Cleveland, 1979)을 실시하였다. 본 논문에서는 근대우량계 원자료계열(M00의 MRG)에 대해서 전이확률의 월간 장기변동 특성을 분석한 후 비교적 동일한 조건으로 추정되는 M20에 대해 CWK와 MRG간의 월간 장기변동 특성을 비교하여 보았다.
성능/효과
1) 관측자료에 나타난 일강우의 월별 발생특성 분석 결과, M00의 CWK와 MRG는 발생특성에 차이를 보였고, CWK의 경우 강우량이 상대적으로 적은 소규모 사상들은 기록에서 누락되었을 가능성이 매우 높음을 확인 할 수 있었다. M20을 기준으로 볼 때, 과거에서 현재로 오면서 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 약간 증가하는 경향을 나타냈다.
p11의 경우는 p00과는 반대로 1980년대 이후 6월쪽으로의 증가추세가 뚜렷하다. 1980년대 중반이후 p00은 9월쪽으로의 감소추세가 뚜렷하고 p11은 6월쪽으로의 증가추세가 뚜렷한 것으로 보아, 9월의 무강우지속기간은 짧아지고(강우의 발생빈도는 커지고) 6월의 강우지속기간은 길어지고 있음을 추측할 수 있다.
2) 월강우량에 따른 강우 전이확률의 월별 변화특성을 분석한 결과, M00의 MRG의 경우, 4월에서 10월까지 동일강우량 대비 무강우지속기간의 변동폭은 커지고 강우지속기간의 변동폭은 비교적 일정하게 나타났다. M00의 ACC의 경우, 7월에서 9월까지 동일강우량 대비 무강우지속기간의 변동폭은 커지고 강우지속기간의 변동폭은 작아지는 것으로 나타났다.
3) 전이확률의 장기 월간 변동 특성을 분석한 결과, M00의 MRG를 기준으로 1980년대 중반이후 9월의 무강우지속기간은 짧아지고(강우의 발생빈도는 커지고) 6월의 강우지속기간은 길어지고 있는 것으로 나타났다. M20에 대하여 CWK와 MRG의 무강우지속기간은 크게 차이를 보이지 않고 있으며, 강우지속기간은 1830년대 이후 지속적으로 감소하는 경향을 보이고 있는 것으로 나타났다.
단, 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이 각각에 대한 증감 비율로 보면 강우지속기간의 평균길이와 무강우지속기간의 평균길이의 증감 정도는 큰 차가 없어 보인다. 5일이상 강우지속기간의 수(nxwsp)와 10일이상 무강우지속기간의 수(nxdsp)는 CWK와 MRG 간에 큰 차이를 보이지 않아 변화가 크지 않은 것으로 나타났다. CWK와 MRG의 발생특성을 종합해 보면, 2 mm 이상의 일강우에 대하여, CWK에 비해 MRG의 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 증가하였고 CWK에 비해 MRG의 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 감소한 것으로 나타났다.
62 정도까지 변화를 보이고 있고 MRG에 비해 약간 변동폭이 증가하였다. ACC의 월강우량과 전이확률 p00와의 상관계수는 6월에서 9월까지 (-)0.61에서 (-)0.17로 일정한 경향을 가지고 감소하는 것으로 나타났다. 이는 앞서 언급한 바와 같이 6월에서 9월까지 동일 월강우량 대비 p00의 변동폭이 커진다는 의미로, 결국 무강우지속기간의 변동폭이 커진다는 의미로 해석할 수 있다.
5일이상 강우지속기간의 수(nxwsp)와 10일이상 무강우지속기간의 수(nxdsp)는 CWK와 MRG 간에 큰 차이를 보이지 않아 변화가 크지 않은 것으로 나타났다. CWK와 MRG의 발생특성을 종합해 보면, 2 mm 이상의 일강우에 대하여, CWK에 비해 MRG의 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 증가하였고 CWK에 비해 MRG의 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 감소한 것으로 나타났다. 특히, 무강우지속기간 수의 증가와 무강우지속기간의 평균길이 감소폭이 매우 큰 것으로 나타났다.
이는 9월의 강우지속기간이 특히 짧아졌음을 의미한다. M20에 대하여 p00과 p11의 결과를 종합해 보면 과거에 비해 무강우지속기간(강우의 발생빈도)은 크게 차이를 보이지 않고 있으며, 강우지속기간은 1830년대 이후 지속적으로 감소하는 경향을 보이고 있다. 특히 최근 9월의 강우지속기간이 감소하는 경향이 두드러지고 있다.
1) 관측자료에 나타난 일강우의 월별 발생특성 분석 결과, M00의 CWK와 MRG는 발생특성에 차이를 보였고, CWK의 경우 강우량이 상대적으로 적은 소규모 사상들은 기록에서 누락되었을 가능성이 매우 높음을 확인 할 수 있었다. M20을 기준으로 볼 때, 과거에서 현재로 오면서 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 약간 증가하는 경향을 나타냈다. 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 약간 짧아지는 경향을 나타내었고, 특히 무강우지속기간의 평균길이 감소폭이 매우 큰 것으로 나타났다.
월강우량 대비 p00, p11 모두 MRG에 비해 ACC의 월별 변동폭이나 경향성이 커졌다. M20의 강우지속기간의 변동폭은 동일강우량 대비 CWK와 MRG간에 큰 변화가 없고(M20의 8월의 경우 강우지속기간의 변동폭은 동일 강우량 대비 CWK에 비해 MRG가 약간 증가) 무강우지속기간의 변동폭은 CWK에 비해 MRG가 약간 증가한 것으로 나타났다. 이는 CWK에 대한 MRG의 강우량 증가를 함께 고려하면 MRG의 강우강도의 변동폭이 커졌다고 볼 수 있다.
MRG의 강우지속기간의 수(nwsp)와 무강우지속기간의 수(ndsp)는 월평균(4월에서 10월까지의 평균) M20이 4.3일/월과 4.9일/월로 M00의 4.9일/월과 5.4일/월에 비해 작게 나타났고, CWK와 MRG의 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 M00에 비해 M20이 유사하게 나타났다.
MRG의 강우지속기간의 평균길이(mlwsp)와 무강우 지속기간의 평균길이(mldsp)를 분석한 결과, 무강우지속기간의 평균길이는 월평균 M20이 5.9일/월로 M00 4.3일/월보다 크게 나타났고, 강우지속기간의 평균길이는 월평균 M20이 1.7일/월로 M00 2.1일/월보다 작게 나타났다. 그 결과 CWK와 MRG의 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 M00에 비해 M20이 유사하게 나타났다.
MRG의 전이확률 분석 결과, 무강우발생확률(p10)이나 무강우지속확률(p00)은 M20이 M00보다 증가한 것으로 나타났다. 강우발생확률(p01)이나 강우지속확률(p11)은 M20이 M00보다 감소한 것으로 나타났다.
)은 M20이 M00보다 증가한 것으로 나타났다. 강우발생확률(p01)이나 강우지속확률(p11)은 M20이 M00보다 감소한 것으로 나타났다.
M20을 기준으로 볼 때, 과거에서 현재로 오면서 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 약간 증가하는 경향을 나타냈다. 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 약간 짧아지는 경향을 나타내었고, 특히 무강우지속기간의 평균길이 감소폭이 매우 큰 것으로 나타났다. 결론적으로, 최근 강우사상의 특성은 과거에 비해 강우사상의 발생빈도가 높아지고 있으며 각 강우사상의 지속기간은 짧아지고 있다.
결과를 종합해 볼 때 CWK의 경우 강우량이 상대적으로 적은 소규모 사상들은 기록에서 누락되었을 가능성이 매우 높음을 재확인 할 수 있었다.
결론적으로, M20을 기준으로 볼 때, 과거에서 현재로 오면서 강우지속기간의 수와 무강우 지속기간의 수는 증가하는 경향을 나타냈고, 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 짧아지는 경향을 나타내었다. 특히, 무강우지속기간의 평균길이 감소폭이 매우 큰 것으로 나타났다.
강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 약간 짧아지는 경향을 나타내었고, 특히 무강우지속기간의 평균길이 감소폭이 매우 큰 것으로 나타났다. 결론적으로, 최근 강우사상의 특성은 과거에 비해 강우사상의 발생빈도가 높아지고 있으며 각 강우사상의 지속기간은 짧아지고 있다. 이를 최근 강우량의 증가양상과 더불어 고려하면 강우사상의 빈도와 심도(강우강도)가 증가하는 추세라는 의미로 해석할 수 있다.
1일/월보다 작게 나타났다. 그 결과 CWK와 MRG의 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 M00에 비해 M20이 유사하게 나타났다. 단, 강우지속기간은 매우 유사하고 무강우지속기간은 약간의 차이를 보이고 있으나 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이 각각에 대한 증감 비율로 보면 강우지속기간의 평균길이와 무강우지속기간의 평균길이의 증감 정도는 큰 차이가 없어 보인다.
단, ACC의 7월 월강우량과 p00의 상관계수가 BCC에 비해 약간 크게 나타나 2 mm 이상의 동일 강우량 대비 무강우지속기간의 변동폭이 BCC에 비해 ACC가 약간 감소했다고 보여진다. 그리고 월강우량과 p11의 상관계수는 6월과 9월의 경우 BCC에 비해 ACC가 약간 크게 나타났고 8월은 약간 작게 나타났다. 이는 2 mm 이상의 동일 강우량 대비 강우지속기간의 변동폭은 6월과 9월의 경우 BCC에 비해 ACC가 약간 감소하였고 8월은 약간 증가하였다고 해석할 수 있다.
최저 중심역시 큰 차이를 나타내지 않는다. 단 작은 값을 기준으로 p00의 폭이 가장 작은 시기(무강우지속기간이 가장 큰 시기 혹은 강우의 발생빈도가 가장 작은 시기)는 1890년대 후반과 1900년대 초반으로 기존에 연구에서 알려진 건조기와 잘 일치하는 결과를 나타낸다. p11은 p00와는 달리 CWK와 MRG간의 월간 변동폭에 상당한 차이를 보이고 있다.
두 번째로, 기후변화가 예상되는 시점을 기준으로 나눈 BCC와 ACC를 비교해 보면, CWK와 MRG간의 강우발생특성 변화 분석결과와 큰 차이를 보이지 않았다. 발생특성을 종합해 보면, BCC에 비해 ACC의 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 증가하였고 BCC에 비해 ACC의 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 감소한 것으로 나타났다.
두 번째로, 기후변화가 예상되는 시점을 기준으로 나눈 BCC와 ACC를 비교해 보면, CWK와 MRG간의 강우발생특성 변화 분석결과와 큰 차이를 보이지 않았다. 발생특성을 종합해 보면, BCC에 비해 ACC의 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 증가하였고 BCC에 비해 ACC의 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 감소한 것으로 나타났다. 특히, 무강우지속기간의 평균길이 감소폭이 매우 큰 것으로 나타났다.
M00의 ACC의 경우, 7월에서 9월까지 동일강우량 대비 무강우지속기간의 변동폭은 커지고 강우지속기간의 변동폭은 작아지는 것으로 나타났다. 월강우량 대비 p00, p11 모두 MRG에 비해 ACC의 월별 변동폭이나 경향성이 커졌다. M20의 강우지속기간의 변동폭은 동일강우량 대비 CWK와 MRG간에 큰 변화가 없고(M20의 8월의 경우 강우지속기간의 변동폭은 동일 강우량 대비 CWK에 비해 MRG가 약간 증가) 무강우지속기간의 변동폭은 CWK에 비해 MRG가 약간 증가한 것으로 나타났다.
9일/월로 약간 크게 나타났으며 특히 무강우지속기간의 수는 상대적으로 변화가 크게 나타났다. 월평균 강우지속기간의 평균길이(mlwsp)는 CWK 1.9일/월과 MRG 1.7일/월로 변화가 크지 않은 것으로 나타났다. 그러나 월평균 무강우지속기간의 평균길이(mldsp)는 CWK 6.
그러나 강우지속확률(p11)과 무강우발생확률(p10)은 월별로 비교적 큰 차이를 보이고 있어 강우지속기간의 변화는 비교적 큰 것으로 나타났다. 월평균(4월에서 10월까지의 평균) 강우지속기간의 수(nwsp)와 무강우지속기간의 수(ndsp)는 각각 CWK의 3.9일/월과 4.1일/월에 비해 MRG가 4.3일/월과 4.9일/월로 약간 크게 나타났으며 특히 무강우지속기간의 수는 상대적으로 변화가 크게 나타났다. 월평균 강우지속기간의 평균길이(mlwsp)는 CWK 1.
여기서, M00와 M20을 비교할 때 강우지속기간과 무강우지속기간 평균길이의 변동폭에 차이가 있음을 주목할 필요가 있다. 즉, MRG의 경우에, M00에 대한 M20의 강우지속기간의 평균길이의 감소폭(0.4일/월)에 비해 무강우기간의 평균길이의 증가폭(1.6일/월)이 상대적으로 크게 나타났다. 이는 큰 규모의 강우사상에 포함된 2 mm 이하의 강우일이 차지하는 비중에 비해, 2 mm 이하의 작은 독립 강우사상이 차지하는 비중이 상대적으로 큼을 나타낸다.
첫 번째로, CWK와 MRG간의 강우발생특성을 분석해 보면, 무강우지속확률(p00)과 강우발생확률(p01)은 월별로 매우 유사한 값을 보이고 있어 무강우지속기간의 변화는 크지 않은 것으로 나타났다. 그러나 강우지속확률(p11)과 무강우발생확률(p10)은 월별로 비교적 큰 차이를 보이고 있어 강우지속기간의 변화는 비교적 큰 것으로 나타났다.
CWK와 MRG의 발생특성을 종합해 보면, 2 mm 이상의 일강우에 대하여, CWK에 비해 MRG의 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 증가하였고 CWK에 비해 MRG의 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 감소한 것으로 나타났다. 특히, 무강우지속기간 수의 증가와 무강우지속기간의 평균길이 감소폭이 매우 큰 것으로 나타났다.
발생특성을 종합해 보면, BCC에 비해 ACC의 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 증가하였고 BCC에 비해 ACC의 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 감소한 것으로 나타났다. 특히, 무강우지속기간의 평균길이 감소폭이 매우 큰 것으로 나타났다.
후속연구
즉, 강우사상의 빈도와 심도(강우강도)가 증가하는 추세가 있다고 보인다. 단, 본 연구에서 도출된 결과 자체는 발생특성의 정량적 비교에 의한 분석결과이므로 상당한 신뢰도를 가지고 있지만, 그 정량적 차이가 크지 않고 2 mm 이하의 강우를 제외한 상태에서 제한적으로 비교한 결과라는 점을 감안할 필요가 있다. 더불어 이러한 결과는 강우의 발생여부에 대한 변화특성으로 강우의 양적인 변화특성은 별도로 고려하여야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
강우를 포함한 대부분의 기상자료들은 산업혁명 이후인 언제 이후부터 관측되어 기록됐는가?
이는 기후 변화를 초래할 수 있는 요인들이 많아졌고 더불어 잦은 기상이변으로 인해 기후변화에 대한 체감률이 높아졌기 때문이다. 그러나 강우를 포함한 대부분의 기상자료들은 산업혁명 이후인 20세기 이후부터 관측되어 기록되었다. 이러한 현실에서 장기간의 변화추세를 나타내는 강우량의 경년변화 여부를 판단할 근거가 매우 빈약하다.
일강우량에 기초한 강우모형은 어떤 면에서 매우 매력적이고 많은 실무 문제에서 만족할 만한 대안으로 사용되어 왔는가?
다만 일정시간 단위의 관측기록이 아닌 사상중심의 기록으로 인해 일강우량으로 변환시 다소의 불확실성이 포함되게 된다. 일강우량에 기초한 강우모형은 상대적으로 길고 신뢰도 있는 자료를 확보할 수 있다는 면에서 매우 매력적이고 많은 실무 문제에서 만족할 만한 대안으로 사용되어 왔다. 이러한 추계학적 강우발생 모형으로 대표적인 것이 포아송 과정과 마코프 연쇄가 있다.
세계 최장의 기록을 보유하고 있는 서울지점 일강우량 자료의 확률적인 전이특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 발생빈도적인 측면에서 평가하고, 일강우량의 장기 월간 발생빈도적 특성 변화를 분석한 결과를 정리하면?
1) 관측자료에 나타난 일강우의 월별 발생특성 분석 결과, M00의 CWK와 MRG는 발생특성에 차이를 보였고, CWK의 경우 강우량이 상대적으로 적은 소규모 사상들은 기록에서 누락되었을 가능성이 매우 높음을 확인 할 수 있었다. M20을 기준으로 볼 때, 과거에서 현재로 오면서 강우지속기간의 수와 무강우지속기간의 수는 약간 증가하는 경향을 나타냈다. 강우지속기간과 무강우지속기간의 평균길이는 약간 짧아지는 경향을 나타내었고, 특히 무강우지속기간의 평균길이 감소폭이 매우 큰 것으로 나타났다. 결론적으로, 최근 강우사상의 특성은 과거에 비해 강우사상의 발생빈도가 높아지고 있으며 각 강우사상의 지속기간은 짧아지고 있다. 이를 최근 강우량의 증가양상과 더불어 고려하면 강우사상의 빈도와 심도(강우강도)가 증가하는 추세라는 의미로 해석할 수 있다.
2) 월강우량에 따른 강우 전이확률의 월별 변화특성을 분석한 결과, M00의 MRG의 경우, 4월에서 10월까지 동일강우량 대비 무강우지속기간의 변동폭은 커지고 강우지속기간의 변동폭은 비교적 일정하게 나타났다. M00의 ACC의 경우, 7월에서 9월까지 동일강우량 대비 무강우지속기간의 변동폭은 커지고 강우지속기간의 변동폭은 작아지는 것으로 나타났다. 월강우량 대비 p00, p11 모두 MRG에 비해 ACC의 월별 변동폭이나 경향성이 커졌다. M20의 강우지속기간의 변동폭은 동일강우량 대비 CWK와 MRG간에 큰 변화가 없고(M20의 8월의 경우 강우지속기간의 변동폭은 동일 강우량 대비 CWK에 비해 MRG가 약간 증가) 무강우지속기간의 변동폭은 CWK에 비해 MRG가 약간 증가한 것으로 나타났다. 이는 CWK에 대한 MRG의 강우량 증가를 함께 고려하면 MRG의 강우강도의 변동폭이 커졌다고 볼 수 있다. 그리고 6월과 9월의 경우 동일강우량 대비 강우지속기간의 변동폭은 BCC에 비해 ACC가 약간 감소하였고 8월은 약간 증가한 것으로 나타났으며 7월은 유사하였다.
3) 전이확률의 장기 월간 변동 특성을 분석한 결과, M00의 MRG를 기준으로 1980년대 중반이후 9월의 무강우지속기간은 짧아지고(강우의 발생빈도는 커지고) 6월의 강우지속기간은 길어지고 있는 것으로 나타났다. M20에 대하여 CWK와 MRG의 무강우지속기간은 크게 차이를 보이지 않고 있으며, 강우지속기간은 1830년대 이후 지속적으로 감소하는 경향을 보이고 있는 것으로 나타났다. 특히 최근 9월 강우지속기간의 감소 경향이 두드러지고 있고, 이를 강우량의 증가양상과 함께 고려하면 강우강도가 증가하고 있다고 추정할 수 있다.
참고문헌 (18)
유철상 (2007). “추계학적 기상모형에 대한 검토.” 물과 미래, 제40권, 제3호, pp. 41-51.
유철상, 이동률 (2000a). “일강우자료의 다지점 모의 발생을 위한 간단한 방법 제안.” 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제33권, 제1호, pp. 99-110
유철상, 이동률 (2000b). “기후변화에 따른 강수일수 및 강수강도의 변화연구.” 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제20권, 제4-B호, pp. 535-544
정현숙, 임규호 (1994). “서울 지역 월강수량 강수일의 관계, 1770-1907.” 한국기상학회지, 한국기상학회, 제30권, 제4호, pp. 487-505
Buishand, T.A. (1977). Stochastic modelling of daily rainfall sequences, Mededelingen Landbouwhogeschool, Wageningen, pp. 212
Cleveland, W.S. (1979). “Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatter plots.” Journal of the American Statistical Association, Vol. 14, No. 368, pp. 829-836
Entekhabi, D., Rodirguez-Iturbe, I., and Eagleson, P.S. (1989). “Probabilistic Representation of the Temporal Rainfall by a Modified Neyman-Scott Rectangular Pulse Model: Parameter Estimation and Validation.” Water Resources Research, Vol. 25, No. 2, pp. 295-302
Gabriel, K.R., and Neumann, J. (1962). “A Markov chain model for daily rainfall occurrence at Tel Aviv.” Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, Vol. 88, pp. 90-95
Heermann, D.F., Finkner, M.D., and Hiler, E.A. (1968). “Probability of sequences of wet and dry days for eleven Western states and Texas.” Colorado A.E.S. Technical Bulletin, No. 117
Katz, R.W. (1977). “Precipitation as a chaindependent process.” Journal of Applied Meteorology, Vol. 16, pp. 671-676
Richardson, C.W. (1979). “Simulation of daily weather variables.” Presented at Joint meeting of ASCE and CSAE, June 1979
Rodriguez-Iturbe, I., Gupta, V.K., and Waymire, E. (1984). “Scale Consideration in the Modeling of Temporal Rainfall.” Water Resources Research, Vol. 20, No. 11, pp. 1611-1619
Rodriguez-Iturbe, I., Cox, D.R., and Isham, V. (1987). “Some Models for Rainfall Based on Stochastic Point Process.” Proceedings of the Royal Society of London, Vol. A410, No. 1839, pp. 269- 288
Rodriguez-Iturbe, I., Cox, D.R., and Isham, V. (1988). “A Point Process Model for Rainfall: Further Developments.” Proceedings of the Royal Society of London, Vol. A417, No. 1853, pp. 283- 298
Stern, R.D., and Coe, R. (1984). “A model fitting analysis of daily rainfall data.” Journal of the Royal Society of Statistical Analysis, Vol. 147, pp. 1-34
Wilks, D.S. (1989). “Conditioning stochastic daily precipitation models on total monthly precipitation.” Water Resources Research, Vol. 25, pp. 1429-1439
Wilks, D.S. (1999). “International variability and extreme-value characteristics of several stochastic daily precipitation models.” Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 93, pp. 153-169
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.