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문제 정의
- 본 연구는 확률강우량의 시간적인 변화를 알아보기 위해서 자료기간에 따라 확률강우량을 산정하고, 확률강우량의 변동성 및 경향성에 대한 분석을 수행하였다. 첫 번째로 우리나라의 기상청에서 관할하는 14개 강우관측소를 선정하고 강우량의 분산자료를 이용하여 확률강우량 산정을 위해 최소 자료 기간을 선정하였다.
- 세 번째로 산정된 확률강우량에 대하여 통계적 기법을 이용한 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다. 본 연구에서 분석된 결과를 바탕으로 수공구조물 설계 시에 확률강우량이 갖는 가변성을 파악하고, 최근의 기후변화 등에 따라 확률강우량이 변화에 대하여 고찰하였다.
- Case별 분석 결과에서 지속시간과 재현기간에 따른 확률강우량의 차이점은 크게 발생하지는 않는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 지속시간 1일의 재현기간 100년에 해당하는 확률강우량의 변화에 대한 분석을 중점적으로 수행하였다. 그림 10~23은 각 14개 지점에 대해 빈도해석 한 결과 중에서 지속시간 1일의 100년 빈도 확률강우량 변화를 Case 별로 도시하였다.
- 모든 자료에 대하여 변동성 및 경향성 분석을 수행하지 않고 Case 3과 Case 5에 의해 산정된 확률강우량에 대하여 분석을 수행하였다. 이는 관측년수가 관측지점별로 상이하므로 이에 의한 영향을 최소화하고, 자료기간 중에서 결측으로 인한 자료의 손실의 영향을 최소화하기 위해서이다. 따라서 통계적 기법을 이용한 변동성 및 경향성 분석을 수행하여 비교하였다.
- 분석결과 동일한 지점에 대해서는 지속시간과 재현기간에 따른 결과의 차이가 거의 나타나지 않았다. 따라서 지속시간 1일의 재현기간 100 년에 해당하는 확률강우량에 대한 변동성 및 경향성 분석 결과를 정리하여 제시하였다. 표 5는 Case 3의 100년 빈도에 지속시간 1-day에 대한 통계적으로 유의한 분석 결과를 정리한 것이다.
- 본 연구에서는 14개 지점의 기상관측소의 강우 자료를 이용하여 자료기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하였다. 분석대상자료에서 지속시간별 연최대치 자료를 추출하여 여러 방법으로 분류된 자료기간을 갖는 강우자료를 빈도 해석함으로써 확률강우량을 산정하였다.
제안 방법
- 확률강우량의 특성분석에 대한 선행 연구 사례를 살펴보면, 안재현 등(1999, 2000)은 자료기간 증가에 따른 확률강우량의 거동특성 분석을 실시하였다. 확률강우량의 시간적인 변화를 알아보기 위해 자료기간을 30년으로 한 후 1년 씩 이동하는 방법으로 100년 빈도 확률강우량을 산정하였으며, 수공 구조물의 설계를 위한 빈도해석을 실시할 경우에 자료선정의 중요성과 기존 하천시스템의 홍수방어 능력에 대한 재평가의 필요성을 강조하였다. 정성인 등(2004)은 서울지역 강우관측 소의 1908~2002년 강우량자료를 이용하여 처음 21개의 (1908~1928) 자료에서부터 1개년씩 추가해 가는 방법으로 빈도해석을 실시하여 확률 강우량의 변동성 분석을 수행하였다.
- 안상현 등(2006)은 단시간 집중호우양상의 변화와 자료기간의 누적에 따른 지속시간 및 재현기간별로 확률강우량의 변화양상을 분석하였다. 서울지역을 분석대상으로 기본 자료기 간을 20년으로 선정하여 매해 강우자료를 추가하는 방법으로 확률강우량을 산정하여 경년변화를 분석하였다. 이동률 등 (2001)은 1950년 전·후 확률강우량의 변동과 엘니뇨와 라니냐에 의한 확률강우량 변동의 상관성을 분석하였다 Angel, J.
- 본 연구는 확률강우량의 시간적인 변화를 알아보기 위해서 자료기간에 따라 확률강우량을 산정하고, 확률강우량의 변동성 및 경향성에 대한 분석을 수행하였다. 첫 번째로 우리나라의 기상청에서 관할하는 14개 강우관측소를 선정하고 강우량의 분산자료를 이용하여 확률강우량 산정을 위해 최소 자료 기간을 선정하였다. 두 번째로 확률강우량은 총 5가지 방법으로 산정하였으며, 각각의 지점별로 자료기간을 달리 하여 산정하였다.
- 첫 번째로 우리나라의 기상청에서 관할하는 14개 강우관측소를 선정하고 강우량의 분산자료를 이용하여 확률강우량 산정을 위해 최소 자료 기간을 선정하였다. 두 번째로 확률강우량은 총 5가지 방법으로 산정하였으며, 각각의 지점별로 자료기간을 달리 하여 산정하였다. 분석방법은 강우자료를 보유하고 있는 기간부터 결측년도의 제외 및 포함에 따른 확률강우량의 변화를 분석하기 위해 자료기간을 역순으로 하는 방법, 1년씩 이동하는 방법, 1개년씩 누가하는 방법으로 자료기간을 달리하여 분석을 실시하였다.
- 두 번째로 확률강우량은 총 5가지 방법으로 산정하였으며, 각각의 지점별로 자료기간을 달리 하여 산정하였다. 분석방법은 강우자료를 보유하고 있는 기간부터 결측년도의 제외 및 포함에 따른 확률강우량의 변화를 분석하기 위해 자료기간을 역순으로 하는 방법, 1년씩 이동하는 방법, 1개년씩 누가하는 방법으로 자료기간을 달리하여 분석을 실시하였다. 세 번째로 산정된 확률강우량에 대하여 통계적 기법을 이용한 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다.
- 본 연구에서는 자료기간에 따른 확률강우량의 변화특성을 분석하기 위하여 14개 지점 강우관측소의 일강우량 자료를 활용하였다. 또한 안정적인 확률강우량을 산정할 수 있는 최소자료기간을 산정하였으며, 확률강우량 산정을 위한 자료기 간의 분류에 대하여 설명하였다.
- 대상 자료의 특성을 반영하여 확률강우량을 산정할 수 있는 최소자료기간을 선정하여야 한다. 이는 안정적인 확률강우 량을 추정하는 최소한의 자료수를 판단하기 위한 과정으로 관측된 강우량의 분산(Variance)을 비교함으로써 최소자료기간을 선정하였다. 최소자료기간을 선정하기 위해 각각의 14개 지점을 대상으로 관측된 연최대치 강우자료로부터 5개부터 60개까지 무작위로 1,000set을 추출하였다.
- 자료기간에 따른 확률강우량의 변동 특성을 비교하기 위하여 본 연구에서는 다음과 같이 5가지 방법으로 자료기간을 분류하였다. 단, 자료기간은 최소자료기간을 포함하도록 분류 하였다.
- Case 1. 결측년도를 제외하고 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 점진적 이동.
- Case 2. 결측년도를 제외하고 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 추가.
- Case 3. 결측구간이 없는 54년 이후의 강우자료에 대해 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 추가.
- Case 4. 결측년도를 포함하여 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 점진적 이동.
- Case 5. 2007년부터 1954년까지 시간의 역순으로 최근 30 년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 추가.
- Case 1과 Case 4의 차이점은 Case 1에서는 결측된 연도에 연최대치를 추출할 수 없으므로 이를 제외하고 연최대치 자료의 개수가 30개를 만족하도록 하였으며, Case 4는 관측 기간이 30년을 만족하면 결측으로 인하여 자료가 30개가 부족하더라도 빈도해석을 실시하였다. 위와 같은 5가지 방법으로 자료기간을 설정하여 확률강우량을 산정하였다.
- Case 1과 Case 4의 차이점은 Case 1에서는 결측된 연도에 연최대치를 추출할 수 없으므로 이를 제외하고 연최대치 자료의 개수가 30개를 만족하도록 하였으며, Case 4는 관측 기간이 30년을 만족하면 결측으로 인하여 자료가 30개가 부족하더라도 빈도해석을 실시하였다. 위와 같은 5가지 방법으로 자료기간을 설정하여 확률강우량을 산정하였다. 그림 4와 표 2는 Case별로 빈도해석에 활용되는 자료기간을 정리하여 나타낸 결과이다.
- 구분된 자료기간에 따라 14개 지점에서 관측된 강우자료에서 지속시간별로 연최대치 자료를 추출하여 빈도해석을 수행 하였다. 각 확률분포형별로 모멘트법, 최우도법 및 확률가중 모멘트법으로 매개변수를 추정하였다. 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법의 매개변수는 큰 차이를 보이지는 않았으나, WMO(World Meteorological Organization)에서 추천한 확률 가중모멘트법(method of probability weighted moments, PWM)에 의해 추정된 매개변수를 이용하였다.
- 분포형별로 실제 강우 자료와의 적합성을 판단하기 위해 χ2검정, K-S 검정, CVM 검정 및 PPCC 검정을 통해 적합도 검정을 수행하였으며, 그 결과 Gumbel 분포형의 적합도가 가장 뛰어난 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 각 지점의 확률강우량의 비교 분석을 위해 우리나라 대부분의 지점의 적정 확률분포 형인 Gumbel분포를 최적분포형으로(건설교통부, 2000), 각 Case별 지속시간 1, 2, 3, 4, 5, 7일, 재현기간 2, 3, 5, 10, 20, 30, 50, 70, 80, 100, 200, 300, 500년 빈도에 대한 확률강우량을 산정하였다.
- 자료기간의 분류에 따라 산정한 확률강우량의 특성분석을 위해 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다. 모든 자료에 대하여 변동성 및 경향성 분석을 수행하지 않고 Case 3과 Case 5에 의해 산정된 확률강우량에 대하여 분석을 수행하였다.
- 자료기간의 분류에 따라 산정한 확률강우량의 특성분석을 위해 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다. 모든 자료에 대하여 변동성 및 경향성 분석을 수행하지 않고 Case 3과 Case 5에 의해 산정된 확률강우량에 대하여 분석을 수행하였다. 이는 관측년수가 관측지점별로 상이하므로 이에 의한 영향을 최소화하고, 자료기간 중에서 결측으로 인한 자료의 손실의 영향을 최소화하기 위해서이다.
- 이는 관측년수가 관측지점별로 상이하므로 이에 의한 영향을 최소화하고, 자료기간 중에서 결측으로 인한 자료의 손실의 영향을 최소화하기 위해서이다. 따라서 통계적 기법을 이용한 변동성 및 경향성 분석을 수행하여 비교하였다.
- 산정된 확률강우량 중에서 지속시간 1일의 재현기간 100년에 해당하는 확률강우량에 대한 변동성 및 경향성 분석을 정리하여 제시하였다. 또한, 확률강우량의 변동성 및 경향성 분석 결과와의 비교를 위하여 지속시간 1일의 연최대 자료를 대상으로 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다.
- 산정된 확률강우량 중에서 지속시간 1일의 재현기간 100년에 해당하는 확률강우량에 대한 변동성 및 경향성 분석을 정리하여 제시하였다. 또한, 확률강우량의 변동성 및 경향성 분석 결과와의 비교를 위하여 지속시간 1일의 연최대 자료를 대상으로 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다.
- 14개 강우관측소에서 관측한 지속시간 1일 연최대강우자료를 대상으로 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다. 유의 수준은 5%로 설정하였으며, 분석결과에서 대부분의 지점은 통계적으로 유의한 결과를 나타내지 아니하였다.
- 자료기간에 따라 산정한 확률강우량의 Case 3과 Case 5에 대하여 평균에 대한 변동성 분석과 경향성 분석을 수행하였다. Case별로 지속시간 1, 3, 5일의 재현기간 2, 10, 50, 100, 200년 빈도에 해당하는 확률강우량에 대하여 유의수준 5%로 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다.
- 자료기간에 따라 산정한 확률강우량의 Case 3과 Case 5에 대하여 평균에 대한 변동성 분석과 경향성 분석을 수행하였다. Case별로 지속시간 1, 3, 5일의 재현기간 2, 10, 50, 100, 200년 빈도에 해당하는 확률강우량에 대하여 유의수준 5%로 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다. 분석결과 동일한 지점에 대해서는 지속시간과 재현기간에 따른 결과의 차이가 거의 나타나지 않았다.
- 첫 번째로 여러 분석 방법에서 통계적으로 유의한 결과가 절반 이상일 경우에 분석결과가 유의한 것으로 판단하였다. 두 번째로 유의한 분석 결과의 변동점이 서로 다를 때에는 계산된 통계량과 기각역의 차이가 가장 큰 분석기법에 의한 결과를 선정하여 정리하였다.
- 본 연구에서는 14개 지점의 기상관측소의 강우 자료를 이용하여 자료기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하였다. 분석대상자료에서 지속시간별 연최대치 자료를 추출하여 여러 방법으로 분류된 자료기간을 갖는 강우자료를 빈도 해석함으로써 확률강우량을 산정하였다. 산정된 확률강우량의 변화 특성을 통계적 기법을 이용하여 변동성 및 경향성을 파악 하였다.
- 분석대상자료에서 지속시간별 연최대치 자료를 추출하여 여러 방법으로 분류된 자료기간을 갖는 강우자료를 빈도 해석함으로써 확률강우량을 산정하였다. 산정된 확률강우량의 변화 특성을 통계적 기법을 이용하여 변동성 및 경향성을 파악 하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 강우자료의 확보가 용이하고 과거로부터 관측 자료의 신뢰성이 확보되어 있는 기상청 관측 자료를 이용하여 분석을 수행하였다.
- 본 연구에서는 자료기간에 따른 확률강우량의 변화특성을 분석하기 위하여 14개 지점 강우관측소의 일강우량 자료를 활용하였다. 또한 안정적인 확률강우량을 산정할 수 있는 최소자료기간을 산정하였으며, 확률강우량 산정을 위한 자료기 간의 분류에 대하여 설명하였다.
- 기상청은 우리나라에 총 76개의 지상관측지점을 보유하고 있다. 이 중에서 관측년수가 50년 이상이고 우리나라에 고르게 분포할 수 있도록 14개 지점을 선정하여 분석을 수행하였다. 그림 1은 분석대상지점을 나타낸 결과이다.
- 그림 1은 분석대상지점을 나타낸 결과이다. 선정한 14개 지점에 관측시작년도부터의 강우량 자료를 이용하였으며, 14개 지점 가운데 6개 지점은 한국전쟁 및 강우량자료 누락 등으로 인한 결측기간이 있는 것을 확인할 수 있다. 표 1은 각 지점별 관측시작 연도 및 결측기간을 정리하였다.
- 이는 안정적인 확률강우 량을 추정하는 최소한의 자료수를 판단하기 위한 과정으로 관측된 강우량의 분산(Variance)을 비교함으로써 최소자료기간을 선정하였다. 최소자료기간을 선정하기 위해 각각의 14개 지점을 대상으로 관측된 연최대치 강우자료로부터 5개부터 60개까지 무작위로 1,000set을 추출하였다. 추출된 set별로 평균을 산정하여 평균값에 대한 분산을 계산하였다.
- 그러나 많은 자료의 수를 최소자료연수로 선정하게 되면 확률강우량의 결과치가 적어 시간적 변화를 비교분석 하는데 어려움이 발생한다. 따라서 시간적 변화를 비교 분석할 수 있으며, 분산이 약 5~8% 이내의 범위로 비교적 변동성이 작은 것으로 분석된 자료의 개수인 30개를 최소자료기간으로 선정하였다.
데이터처리
- 분석방법은 강우자료를 보유하고 있는 기간부터 결측년도의 제외 및 포함에 따른 확률강우량의 변화를 분석하기 위해 자료기간을 역순으로 하는 방법, 1년씩 이동하는 방법, 1개년씩 누가하는 방법으로 자료기간을 달리하여 분석을 실시하였다. 세 번째로 산정된 확률강우량에 대하여 통계적 기법을 이용한 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다. 본 연구에서 분석된 결과를 바탕으로 수공구조물 설계 시에 확률강우량이 갖는 가변성을 파악하고, 최근의 기후변화 등에 따라 확률강우량이 변화에 대하여 고찰하였다.
- 최소자료기간을 선정하기 위해 각각의 14개 지점을 대상으로 관측된 연최대치 강우자료로부터 5개부터 60개까지 무작위로 1,000set을 추출하였다. 추출된 set별로 평균을 산정하여 평균값에 대한 분산을 계산하였다. 그림 2 및 그림 3은 서울과 부산지점의 자료기간 개수에 따른 강우량 분산의 변화에 대해 도시한 결과이다.
- 구분된 자료기간에 따라 14개 지점에서 관측된 강우자료에서 지속시간별로 연최대치 자료를 추출하여 빈도해석을 수행 하였다. 각 확률분포형별로 모멘트법, 최우도법 및 확률가중 모멘트법으로 매개변수를 추정하였다.
- Case별 지점별 변동 정도를 판단하기 위해서 산정된 지속 시간 1일 100년 빈도의 확률강우량 중 가장 큰 값과 작은 값의 결과를 비교하였다. 확률강우량의 최대값과 최소값의 차이는 식 (1)을 통하여 산정하였으며, 표 3은 Case 및 지점별 최대값과 최소값의 결과를 정리하였다.
- 본 연구에서는 대상 자료의 변동성을 검정하는 기법으로 Mann-Whitney U 검정(Mann과 Whitney, 1947), T 검정과 Modified T 검정(Kite, 1977), Sign 검정(Hollander와 Wolfe, 1973)을 이용하였다. 경향성 검정을 위하여 T 검정(Haan, 2002), Hotelling-Pabst 검정(Conover, 1971), Mann-Kendall 검정(Haan, 2002)을 수행하였다.
- 본 연구에서는 대상 자료의 변동성을 검정하는 기법으로 Mann-Whitney U 검정(Mann과 Whitney, 1947), T 검정과 Modified T 검정(Kite, 1977), Sign 검정(Hollander와 Wolfe, 1973)을 이용하였다. 경향성 검정을 위하여 T 검정(Haan, 2002), Hotelling-Pabst 검정(Conover, 1971), Mann-Kendall 검정(Haan, 2002)을 수행하였다.
이론/모형
- 각 확률분포형별로 모멘트법, 최우도법 및 확률가중 모멘트법으로 매개변수를 추정하였다. 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법의 매개변수는 큰 차이를 보이지는 않았으나, WMO(World Meteorological Organization)에서 추천한 확률 가중모멘트법(method of probability weighted moments, PWM)에 의해 추정된 매개변수를 이용하였다. 분포형별로 실제 강우 자료와의 적합성을 판단하기 위해 χ2검정, K-S 검정, CVM 검정 및 PPCC 검정을 통해 적합도 검정을 수행하였으며, 그 결과 Gumbel 분포형의 적합도가 가장 뛰어난 것으로 분석되었다.
성능/효과
- 따라서 장·단기 수자원계획과 수공구조물의 설계를 위하여 확률강우량의 산정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 즉, 과거의 여러 수문 사상에 대한 통계적인 분석을 통해서 수공구조물들의 설계 빈도를 결정하는 우리나라의 현실에서 사용된 수문 사상의 자료기간에 따라 확률 값은 큰 차이를 보일 수 있다. 특히 최근에 발생한 주요 호우사상의 포함 여부에 따라 서로 다른 설계빈도가 산정된다(안재현, 2000).
- 분포형별로 실제 강우 자료와의 적합성을 판단하기 위해 χ2검정, K-S 검정, CVM 검정 및 PPCC 검정을 통해 적합도 검정을 수행하였으며, 그 결과 Gumbel 분포형의 적합도가 가장 뛰어난 것으로 분석되었다.
- 1950~1954년까지 결측기간이 있는 서울지점의 경우는 Case 1, 2에서 결측년도를 제외하여 확률강우량을 산정하였기 때문에 그 기간 동안의 확률강우량 값은 도시하지 않았다. Case 1 서울지점의 빈도해석결과 재현기간 2년 빈도에서는 일정한 확률강우량 값을 보이다가 1990년부터 확률강우량이 증가하고 있는 경향이 나타났다. 50, 100년 빈도에서는 1980 년을 기점으로 확률강우량이 감소하다가 증가하는 경향을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
- Case 1 서울지점의 빈도해석결과 재현기간 2년 빈도에서는 일정한 확률강우량 값을 보이다가 1990년부터 확률강우량이 증가하고 있는 경향이 나타났다. 50, 100년 빈도에서는 1980 년을 기점으로 확률강우량이 감소하다가 증가하는 경향을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
- Case 3 서울지점의 빈도해석결과에서는 모든 빈도에서 확률강우량이 꾸준히 증가하는 것으로 분석되었으며, 특히 1998년 이후로 확률강우량의 큰 상승폭을 보여주고 있다.
- Case 4는 지점의 결측년도를 포함하여 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 점진 이동하는 방법으로 Case 1에서 나타나지 않은 결측기간의 확률강우량의 변화를 확인할 수 있었다. 결측기간인 1950~1954년에 확률강우량은 조금씩 상승하는 것으로 분석되었으며 그 외 자료기간에 확률강우량의 값은 Case 1과 거의 같은 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
- Case별 분석 결과에서 지속시간과 재현기간에 따른 확률강우량의 차이점은 크게 발생하지는 않는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 지속시간 1일의 재현기간 100년에 해당하는 확률강우량의 변화에 대한 분석을 중점적으로 수행하였다.
- 특히 부산지점의 경우 1990년에 많은 확률강우량의 증가를 보였으며 이후에 점차 감소하는 것으로 분석되었다. Case2의 확률강우량 산정결과는 강릉, 서울, 인천, 추풍령, 포항, 대구, 울산, 광주 및 제주지점에서 증가 경향을 보였으며, 전주지점에서는 확률강우량이 점차 감소하는 경향을 보이는 것으로 분석되었다. Case3의 확률강우량 산정결과는 강릉, 서울, 인천, 추풍령, 포 항, 대구, 광주 및 제주지점에서 증가하는 결과를 보였으며, 목포지점은 확률강우량이 일정하게 감소하는 경향을 보였다.
- Case2의 확률강우량 산정결과는 강릉, 서울, 인천, 추풍령, 포항, 대구, 울산, 광주 및 제주지점에서 증가 경향을 보였으며, 전주지점에서는 확률강우량이 점차 감소하는 경향을 보이는 것으로 분석되었다. Case3의 확률강우량 산정결과는 강릉, 서울, 인천, 추풍령, 포 항, 대구, 광주 및 제주지점에서 증가하는 결과를 보였으며, 목포지점은 확률강우량이 일정하게 감소하는 경향을 보였다. Case4의 경우 Case1과 비슷한 경향으로 확률강우량이 변화하는 것으로 나타났다.
- 이는 결측기간이 확률강우량 산정에 많은 영향을 주지 않는 것으로 판단된다. Case5의 경우는 14 개 모든 지점에서 최근 30년간의 확률강우량은 증가한 경향을 뚜렷하게 보여주고 있으며 자료의 기간이 길어질수록 확률강우량이 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 최근의 기후변화 등에 따라 강우강도가 증가하고 있음을 반증하는 결과로 생각된다.
- 자료기간에 따라 산정된 확률강우량의 최대값과 최소값의 비교 결과에서 확률강우량이 많은 차이를 보이고 있음을 확인할 수 있다. 따라서 확률강우량은 자료기간에 따라 변화하며 그 차이는 매우 큰 것으로 분석되었다.
- 자료기간에 따라 산정된 확률강우량의 최대값과 최소값의 비교 결과에서 확률강우량이 많은 차이를 보이고 있음을 확인할 수 있다. 따라서 확률강우량은 자료기간에 따라 변화하며 그 차이는 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 주요한 수공구조물 설계 시에 여러 자료기간에 따른 확률강우량을 산정하여 비교할 필요성이 있는 것으로 판단된다.
- 유의 수준은 5%로 설정하였으며, 분석결과에서 대부분의 지점은 통계적으로 유의한 결과를 나타내지 아니하였다. 단, 추풍령과 포항 지점은 변동성과 경향성 분석 결과에서 통계적으로 유의한 결과를 나타내었다. 표 4는 변동성과 경향성 분석 결과를 정리한 결과이다.
- 변동성 및 경향성 분석을 여러 통계적 방법을 통하여 수행하였으므로 다음과 같은 기준에 따라 분석을 수행하였다. 첫 번째로 여러 분석 방법에서 통계적으로 유의한 결과가 절반 이상일 경우에 분석결과가 유의한 것으로 판단하였다. 두 번째로 유의한 분석 결과의 변동점이 서로 다를 때에는 계산된 통계량과 기각역의 차이가 가장 큰 분석기법에 의한 결과를 선정하여 정리하였다.
- Case 3의 100년 빈도에 1일 지속시간의 변동성 분석 결과 에서 울릉도, 목포 및 여수 지점은 각각 6.23%, 7.39%, 3.27%씩 감소하는 것으로 분석되었으며, 목포지점의 감소율이 가장 크게 나타났다. 나머지 11개 지점에서는 모두 증가 하는 것으로 분석되었으며 가장 큰 증가를 보인 지점은 포항으로 나타났다.
- Case 5는 다른 방법과는 달리 자료의 기간의 선정을 역순으로 하였기 때문에 대부분의 지점에서 변동전 평균이 더 큰 값을 가지는 것을 판단할 수 있었다. 분석결과는 울릉도지점만(4.45%) 감소하는 것으로 분석되었으며, 나머지 13개 지점 에서는 모두 증가하는 것으로 분석되었다. 가장 큰 변동차를 보인 지점은 Case 3의 결과와 마찬가지로 포항(12.
- 76%)으로 분석되었다. 울릉도 지점은 Case 3, 5 모두에서 감소하는 것으로 나타났으며, 포항지점은 모든 경우에서 가장 큰 변동차를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 그림 25는 Case 5에 서울 지점의 변동성 및 경향성 분석 결과를 도시하였다.
- 변동성 및 경향성 분석 결과에서 많은 지점이 최근으로 올수록 확률강우량이 증가하고 있음을 확인 할 수 있다. 이는 관측강우자료에서는 통계적으로 유의한 결과가 많이 나오지 않은 결과와 비교하였을 때에 평균적인 강우강도가 증가하고 있음을 의미한다.
- 1) 자료 기간의 선정 및 결측기간의 포함 여부에 따라 확률강우량의 값은 달라지며, 우리나라 대부분의 지역에서 확률강우량의 증가를 확인할 수 있었다. 자료기간의 분류에 따라 확률강우량을 산정한 Case 1(결측년도를 제외하고 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 점진 이동하는 방법)과 Case 4(지점의 결측년도를 포함하여 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 점진 이동하는 방법)는 비슷한 확률강우량의 변화를 나타냈으며, 이는 대형 홍수 사상이 발생하지 않아 결측기간 확률강우량 산정에 그리 많은 영향을 주지 않는 것으로 판단할 수 있다.
- 1) 자료 기간의 선정 및 결측기간의 포함 여부에 따라 확률강우량의 값은 달라지며, 우리나라 대부분의 지역에서 확률강우량의 증가를 확인할 수 있었다. 자료기간의 분류에 따라 확률강우량을 산정한 Case 1(결측년도를 제외하고 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 점진 이동하는 방법)과 Case 4(지점의 결측년도를 포함하여 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 점진 이동하는 방법)는 비슷한 확률강우량의 변화를 나타냈으며, 이는 대형 홍수 사상이 발생하지 않아 결측기간 확률강우량 산정에 그리 많은 영향을 주지 않는 것으로 판단할 수 있다. 또한 Case 1, 4의 자료 기간으로 산정한 확률강우량 값이 Case 2(지점의 결측 년도를 제외하고 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간 으로 하여 1개년씩 추가해 가는 방법)나 Case 3(1954 년 이후의 강우자료에서 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1개년씩 추가해 가는 방법)보다 확률강우량이 더 크게 산정되는 것을 확인할 수 있었다.
- 자료기간의 분류에 따라 확률강우량을 산정한 Case 1(결측년도를 제외하고 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 점진 이동하는 방법)과 Case 4(지점의 결측년도를 포함하여 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1년씩 점진 이동하는 방법)는 비슷한 확률강우량의 변화를 나타냈으며, 이는 대형 홍수 사상이 발생하지 않아 결측기간 확률강우량 산정에 그리 많은 영향을 주지 않는 것으로 판단할 수 있다. 또한 Case 1, 4의 자료 기간으로 산정한 확률강우량 값이 Case 2(지점의 결측 년도를 제외하고 관측개시부터 30년을 1개의 자료기간 으로 하여 1개년씩 추가해 가는 방법)나 Case 3(1954 년 이후의 강우자료에서 30년을 1개의 자료기간으로 하여 1개년씩 추가해 가는 방법)보다 확률강우량이 더 크게 산정되는 것을 확인할 수 있었다. Case 5(2007년부터 1954년까지 최근 30년을 1개의 자료기간으로 하여 시간의 역순으로 1개년씩 추가해 가는 방법)에서는 최근의 자료만을 이용하였을 때에 확률강우량이 뚜렷하게 증가하는 경향을 확인할 수 있었다.
- 2) 강우량과 확률강우량의 변동성과 경향성 비교 분석 결과 에서 관측 강우자료의 변동성과 경향성이 통계적으로 유의한 지점은 추풍령과 포항 지점이며 나머지 12개 지점 에서는 변동성과 경향성이 나타나지 않았다. 확률강우량을 이용하여 변동성과 경향성을 분석한 결과에서는 모든 지점에서 변동성과 경향성을 나타나는 것으로 분석되었다.
- 2) 강우량과 확률강우량의 변동성과 경향성 비교 분석 결과 에서 관측 강우자료의 변동성과 경향성이 통계적으로 유의한 지점은 추풍령과 포항 지점이며 나머지 12개 지점 에서는 변동성과 경향성이 나타나지 않았다. 확률강우량을 이용하여 변동성과 경향성을 분석한 결과에서는 모든 지점에서 변동성과 경향성을 나타나는 것으로 분석되었다. 변동 전과 후의 평균을 비교한 결과 14개 대상지역 에서 Case 3의 경우에는 울릉도와 목포 및 여수지점, Case 5의 경우에는 울릉도 지점의 확률강우량이 감소하는 경향을 보였다.
- 확률강우량을 이용하여 변동성과 경향성을 분석한 결과에서는 모든 지점에서 변동성과 경향성을 나타나는 것으로 분석되었다. 변동 전과 후의 평균을 비교한 결과 14개 대상지역 에서 Case 3의 경우에는 울릉도와 목포 및 여수지점, Case 5의 경우에는 울릉도 지점의 확률강우량이 감소하는 경향을 보였다. 특히 울릉도지점은 모든 경우에서 확률강우량이 감소하는 경향을 나타내었으며, 포항지점은 다른 지점에 비해 가장 크게 확률강우량이 변동하는 것을 확인할 수 있었다.
- 변동 전과 후의 평균을 비교한 결과 14개 대상지역 에서 Case 3의 경우에는 울릉도와 목포 및 여수지점, Case 5의 경우에는 울릉도 지점의 확률강우량이 감소하는 경향을 보였다. 특히 울릉도지점은 모든 경우에서 확률강우량이 감소하는 경향을 나타내었으며, 포항지점은 다른 지점에 비해 가장 크게 확률강우량이 변동하는 것을 확인할 수 있었다.
- 3) Case 5의 분석 결과 최근 30년 자료에 과거자료를 더하여 빈도해석한 확률강우량은 점차 감소하는 경향을 뚜렷하게 나타내었다. 이는 최근의 기후변화 등에 의하여 강우강도가 증가하였음을 나타내는 결과로 판단된다.
- 분석 결과에서 우리나라의 대부분의 지점에서 뚜렷한 확률 강우량의 증가를 확인할 수 있었다. 이는 과거에 확률강우량으로 설계된 수공구조물에 대한 재평가 및 점검이 필요하다고 생각되며, 앞으로 확률강우량을 이용한 수공구조물 설계시에는 확률강우량의 변화를 고려해야 할 것으로 판단된다.
- Case 2 서울지점의 빈도해석결과 2년 빈도에서는 거의 일정한 확률강우량을 나타내고 있으며, 50, 100년 빈도에서는 1940년부터 1980년 중반까지 조금씩 감소하는 경향을 보이다 가 다시 증가하면서 2007년에는 1940년과 거의 비슷한 확률 강우량 값을 나타나는 것으로 분석되었다.
후속연구
- 특히 최근에 발생한 주요 호우사상의 포함 여부에 따라 서로 다른 설계빈도가 산정된다(안재현, 2000). 그러므로 관측 자료기간을 달리하여 빈도 해석한 결과를 비교함으로써 우리나라의 확률강우량의 변화특성에 대한 분석이 필요하다.
- 분석 결과에서 우리나라의 대부분의 지점에서 뚜렷한 확률 강우량의 증가를 확인할 수 있었다. 이는 과거에 확률강우량으로 설계된 수공구조물에 대한 재평가 및 점검이 필요하다고 생각되며, 앞으로 확률강우량을 이용한 수공구조물 설계시에는 확률강우량의 변화를 고려해야 할 것으로 판단된다.
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