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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 1990년 이전부터 운영된 우리나라 65개의 관측소들을 대상으로 강수량 데이터를 사용하여 강수빈도와 극한지표들을 산출해 냄으로써, 지표에 따라 지역별 분포를 살펴보고 시간적인 증·감률에 대한 결과를 제시하고자한다.
- 본 연구는 강수빈도와 극한 사상에 대한 기후변화의 관련성을 지수화하여 보다 객관적인 기준을 제시하고자 하였다. 이에 우리나라 전역에 고르게 분포되어있는 65개의 관측소들을 대상으로 과거에서부터 기록된 강수량 자료를 사용하여 지표를 산출하였고 지표의 성격에 따라 크게 RIA, RIE, RIF로 분류하여 시공간적 증 감률과 각 지표의 경향성을 분석하여 결과를 제시하였다.
제안 방법
- 1960년도부터 2000년까지(S1)와 2001년부터 2010년까지(S2) 일강수량을 사용하여 강수량, 강수빈도와 극한 지수들을 산정하였고 이에 대한 평균값을 2000년 이전 결과(S1)와 2001∼2010년의 결과(S2)를 비교하였다.
- Freq100과 Freq200은 과거 자료를 이용해서 24시간 지속시간에 대한 100년, 200년 빈도의 확률강우량을 FARD를 이용해서 계산하였다. 총 65개 대상지점의 확률강우량은 관측소의 1960년도부터 2000년까지와 2010년까지의 연 최대 강우량 자료를 이용하여 산정하였다.
- 또한 일 강수량이 50 mm 이상인 날의 수인 Prcp50과 80 mm 이상인 날의 수인 Prcp80을 추가하였다. RIE에는 연 최대 연속 강우일수인 CWD와 연 3일 최대 강수량인 R3day와 연 최대 일 강수량인 AMDR, AMRI는 연 최대 1시간동안 집중적으로 내린 최대 강수량으로 구성하였다. RIF는 Wet day로 지정된 날의 수인 NWD와 100년 빈도 확률강우량인 Freq100 및 200년 빈도 확률강우량인 Freq200으로 구성하였다.
- RIE에는 연 최대 연속 강우일수인 CWD와 연 3일 최대 강수량인 R3day와 연 최대 일 강수량인 AMDR, AMRI는 연 최대 1시간동안 집중적으로 내린 최대 강수량으로 구성하였다. RIF는 Wet day로 지정된 날의 수인 NWD와 100년 빈도 확률강우량인 Freq100 및 200년 빈도 확률강우량인 Freq200으로 구성하였다.
- 1960년도부터 2000년까지(S1)와 2001년부터 2010년까지(S2) 일강수량을 사용하여 강수량, 강수빈도와 극한 지수들을 산정하였고 이에 대한 평균값을 2000년 이전 결과(S1)와 2001∼2010년의 결과(S2)를 비교하였다. 각각의 지수들의 값을 우리나라 지도에 도시하여 지역간 최근 10년간의 변화를 비교하여 특징을 제시하였다. 두 번째는 각각 도출한 기상 지표들을 표준화하여 지점별로 산정하였다.
- 각각의 지수들의 값을 우리나라 지도에 도시하여 지역간 최근 10년간의 변화를 비교하여 특징을 제시하였다. 두 번째는 각각 도출한 기상 지표들을 표준화하여 지점별로 산정하였다. 각 지점별 평균 변화율에 대한 정량적인 지표를 제시하여 최근 10년간 강수량의 변화 특성을 제시하였다.
- 본 연구에서는 강우특성을 크게 Amount, Extremes, Frequency로 분류하고 각각의 지수를 강우량 지수(Rainfall Index for Amount, RIA), 강우극치 지수(Rainfall Index for Extremes, RIE), 강우빈도 지수(Rainfall Index for Frequency, RIF)로 정의하였다. 또한 RIA, RIE, RIF를 산술평균하여 평균 강우지수(Average Rainfall Index, ARI)를 산정하였다.
- RIA에는 강우량의 정량적인 측면에서 연 총 강수량인 Total DR과, 1 mm/day 이상의 강수량을 나타낸 날을 wet-day로 지정하고 연 총 강수량을 연 wet day의 수로 나눈 SDII 값을 인자로 정의하였다. 또한 일 강수량이 50 mm 이상인 날의 수인 Prcp50과 80 mm 이상인 날의 수인 Prcp80을 추가하였다. RIE에는 연 최대 연속 강우일수인 CWD와 연 3일 최대 강수량인 R3day와 연 최대 일 강수량인 AMDR, AMRI는 연 최대 1시간동안 집중적으로 내린 최대 강수량으로 구성하였다.
- 본 연구에서는 강우특성을 크게 Amount, Extremes, Frequency로 분류하고 각각의 지수를 강우량 지수(Rainfall Index for Amount, RIA), 강우극치 지수(Rainfall Index for Extremes, RIE), 강우빈도 지수(Rainfall Index for Frequency, RIF)로 정의하였다. 또한 RIA, RIE, RIF를 산술평균하여 평균 강우지수(Average Rainfall Index, ARI)를 산정하였다.
- 각 지점별 평균 변화율에 대한 정량적인 지표를 제시하여 최근 10년간 강수량의 변화 특성을 제시하였다. 세 번째 단계는 각 지표별 경향성 분석을 수행하여 강우 지표의 변화 가능성을 확인하였다.
- 본 연구는 강수빈도와 극한 사상에 대한 기후변화의 관련성을 지수화하여 보다 객관적인 기준을 제시하고자 하였다. 이에 우리나라 전역에 고르게 분포되어있는 65개의 관측소들을 대상으로 과거에서부터 기록된 강수량 자료를 사용하여 지표를 산출하였고 지표의 성격에 따라 크게 RIA, RIE, RIF로 분류하여 시공간적 증 감률과 각 지표의 경향성을 분석하여 결과를 제시하였다.
- 총 65개 대상지점의 확률강우량은 관측소의 1960년도부터 2000년까지와 2010년까지의 연 최대 강우량 자료를 이용하여 산정하였다. 확률분포함수는 Gumbel 분포와 GEV 분포를 이용하여 확률밀도함수를 추정하였다. Gumbel 분포는 강우빈도 해석 시 실무에서도 가장 많이 선택하여 사용하는 분포이며, 우리나라 전국을 대상으로 분석한 한국 확률 강우량도 작성(건설교통부, 2000)에서 모든 관측소에 대하여 최적 확률분포형을 Gumbel 분포로 채택한 바 있다.
대상 데이터
- 따라서 본 연구에서는 기상자료의 확보가 용이하고 과거로부터 관측 자료의 신뢰성이 확보되어 있는 기상청 관측 자료를 이용하였다. 기상청이 보유하고 있는 관측지점 중 Fig. 1과 같이 20년 이상 자료 보유 기간을 가지며 우리나라 전체에 고르게 분포되도록 65개 지점을 선정하여 분석을 수행하였다.
- 우리나라의 경우 자료 보유 연수가 짧기 때문에 신뢰성있는 자료의 구축은 기후분석에 앞서 매우 중요한 부분이다. 따라서 본 연구에서는 기상자료의 확보가 용이하고 과거로부터 관측 자료의 신뢰성이 확보되어 있는 기상청 관측 자료를 이용하였다. 기상청이 보유하고 있는 관측지점 중 Fig.
- 본 연구는 크게 세 개 과정으로 구성되어 있다. 첫 번째로 우리나라의 기상청에서 관할하는 관측소 중 1991년 이전부터 관측을 시작한 65개의 기상 관측소를 선정하고 이를 분석하였다. 1960년도부터 2000년까지(S1)와 2001년부터 2010년까지(S2) 일강수량을 사용하여 강수량, 강수빈도와 극한 지수들을 산정하였고 이에 대한 평균값을 2000년 이전 결과(S1)와 2001∼2010년의 결과(S2)를 비교하였다.
- Freq100과 Freq200은 과거 자료를 이용해서 24시간 지속시간에 대한 100년, 200년 빈도의 확률강우량을 FARD를 이용해서 계산하였다. 총 65개 대상지점의 확률강우량은 관측소의 1960년도부터 2000년까지와 2010년까지의 연 최대 강우량 자료를 이용하여 산정하였다. 확률분포함수는 Gumbel 분포와 GEV 분포를 이용하여 확률밀도함수를 추정하였다.
데이터처리
- 따라서 본 연구에서는 1990년 이전부터 운영된 우리나라 65개의 관측소들을 대상으로 강수량 데이터를 사용하여 강수빈도와 극한지표들을 산출해 냄으로써, 지표에 따라 지역별 분포를 살펴보고 시간적인 증·감률에 대한 결과를 제시하고자한다. 또한 결과를 시계열로 도시함으로 쉽게 파악 할 수 있지만 경향이 뚜렷하게 나타나지 않는 경우에는 통계적 방법을 이용하여 Mann-Kendall 경향성 분석을 실시하여 이에 대해 파악하였다.
- 본 연구에서는 관측소별로 강수량자료에 대해 유의 수준을 5%로 하여 Mann-Kendall 검정을 실시하였다. 경향성 분석 결과를 2000년까지 자료와 2010년까지 자료의 경우로 분류 하여 제시하면 Table 8과 같다.
- 모수 추정은 최우도법과 확률가중 모멘트법이 효율적인 방법으로 채택되어 사용되고 있으나 본 연구에서는 WMO (World Meterorological Organization)에서 추천한 확률 가중 모멘트법에 의해 추정된 모수를 이용하였다. 분포형별로 실제 강수자료와 적합성을 판단하기 위해 x2 검정, K-S(Kolmogorov-Smirnov) 검정, CVM (CramerVon Mises) 검정, 및 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient) 검정을 통해 적합도 검정을 수행하였다.
이론/모형
- GEV는 최대홍수나 최대강우, 극심한 가뭄 등 자료의 극치 즉, 최대치 또는 최소치 계열을 분석하는 경우에 자주 쓰이는 분포형이기 때문에 최근 기상이변으로인한 극한사상의 특성을 잘 반영할 수 있는 분포형이다. 모수 추정은 최우도법과 확률가중 모멘트법이 효율적인 방법으로 채택되어 사용되고 있으나 본 연구에서는 WMO (World Meterorological Organization)에서 추천한 확률 가중 모멘트법에 의해 추정된 모수를 이용하였다. 분포형별로 실제 강수자료와 적합성을 판단하기 위해 x2 검정, K-S(Kolmogorov-Smirnov) 검정, CVM (CramerVon Mises) 검정, 및 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient) 검정을 통해 적합도 검정을 수행하였다.
- 사전조사를 통하여 얻어진 일련의 자료들은 모든 항목의 단위가 다르기 때문에 통합지수를 만들기 위해서는 무차원화과정이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 표준화 방법들 중 다음과 같은 Re-scaling 방법을 사용하였다.
성능/효과
- 또한 Prcp50은 5개소, Prcp80은 6개소로 각 각 분석되었다. 2000년부터 2010년까지 최근 10년간 자료를 포함하여 RIA의 지표들을 분석한 결과 2000년까지의 자료 분석결과에 대비하여 Total DR은 6개소, SDII는 13개소, Prcp50와 Prcp80은 3개소가 증가하였다. RIA지표들의 분석결과를 종합해 보면 과거에 비해 최근 10년간 강수량의 경향성이 증가하고 있음을 알 수 있다.
- 2 일/yr로 큰 차이가 나타나지 않았다. Freq100과 Freq 200은 모두 크게 증가하는 경향을 보였는데 NWD는 차이가 없는 것으로 보아 강우의 강도가 상당히 큰 것으로 나타났다. 2000년 이전과 이후 울릉도가 104.
- RIA, RIE, RIF의 평균값들이 과거에 비해 최근 10년간 각 각 22.3%, 26.2%, 5.1% 증가하였음을 확인할 수 있었다. 즉, 총량 계열과 극치 계열에서의 증가는 앞선 연구들에서 분석된 결과와 마찬가지로 최근 기후 변화가 강수의 극한 사상에 영향을 미친 것으로 판단된다.
- 2000년부터 2010년까지 최근 10년간 자료를 포함하여 RIA의 지표들을 분석한 결과 2000년까지의 자료 분석결과에 대비하여 Total DR은 6개소, SDII는 13개소, Prcp50와 Prcp80은 3개소가 증가하였다. RIA지표들의 분석결과를 종합해 보면 과거에 비해 최근 10년간 강수량의 경향성이 증가하고 있음을 알 수 있다. RIE의 지표들에 대해서 분석한 결과 CWD는 과거와 최근 모두 4개소로 동일한 결과를 보였다.
- RIA지표들의 분석결과를 종합해 보면 과거에 비해 최근 10년간 강수량의 경향성이 증가하고 있음을 알 수 있다. RIE의 지표들에 대해서 분석한 결과 CWD는 과거와 최근 모두 4개소로 동일한 결과를 보였다. R3day은 5개소에서 8개소로 증가하였으며, ADMR은 7개소에서 6개소로 감소하였다.
- AMRI는 7개소에서 10개소로 증가하였다. RIF에 대한 경향성 분석 결과 NWD는 감소 경향을 가진 관측소의 수가 3개소에서 4개소로 증가하였다. 전체 지표 분석결과를 종합해 보면 위의 자료만 가지고 우리나라 강수사상의 최근 변동성을 규정하기 어려우나 강수의 빈도와 극한 사상보다는 양적인 특성에 대한 경향성이 더 많음을 확인 할 수 있다.
- 4 mm로 각각 가장 큰 값을 나타냈다. Table 3으로부터 지역적으로 살펴보면 Freq100과 같이 강원도가 364.4 mm에서 392.2 mm로 크게 증가하는 것으로 나타났고 경기도, 충북, 충남, 경남을 제외하면 모두 소량 증가하는 것으로 나타났다.
- 70 mm/hr로 가장 큰 값을 나타냈다. Table 4로부터 지역적으로 살펴보면 서울이 2000년 이전과 이후 모두 가장 큰 값을 보였으며 증가율로 본다면 강원이 20.8%로 가장 놓은 증가율을 보였고 경기, 충북, 제주를 제외한 전 지점에서 10%이상의 증가율을 보였다. 그러나 경기와 충북은 1.
- Table 7은 평균 강우지표(ARI)로써 경북의 경우 세 항목별로 모두 최하위 값을 보였고 서울은 2000년 이전에도 강우량 지표가 가장 큰 값이었지만 최근 10년간 증가율도 상당히 큰 편에 속해서 결국 최고 평균 강우지표를 보였다. 강원도와 전남도 비교적 큰 증가율을 보였고 제주도는 증가율이 상대적으로 낮게 나타났다.
- 0 mm/day나 증가하였다. 경기도, 강원도, 전남, 경남도 큰 값을 보였고 증가율도 크게 나타났다.
- 대상 65개 관측소의 AMDR 평균값은 128.6 mm/day에서 141.3 mm/day로 약 9.9% 증가하는 것으로 나타났다. 2000년까지는 경남 거제 지점에 184.
- 대상 65개 관측소의 AMRI 평균값은 39.96 mm/hr에서 45.23 mm/hr로 약 13.2% 증가하는 것으로 나타났다. 2000년까지는 경기도 강화 지점에 54.
- 대상 65개 관측소의 CWD 평균값은 2000년까지 평균 5.54일에서 2001∼2010년 동안 평균 6.25일로 약 12.8% 증가하였다.
- 대상 65개 관측소의 Prcp50 평균값은 2000년까지 1.57일에서 2001∼2010년 동안 1.79일로 약 14.1% 증가하였다.
- 대상 65개 관측소의 R3day의 평균값은 2000년까지 평균 186.8 mm에서 203.5 mm로 약 9.0% 증가하는 것으로 나타났다. 2000년까지는 경기도 강화지점이 262.
- 대상 65개 관측소의 SDII 평균값은 2000년까지 16.6mm/day에서 2001∼2010년 동안 18.0mm/일로 약 8.4% 증가하였다.
- 대상 65개 관측소의 TotalDR 평균값은 2000년까지 1,292.8 mm/yr에서 2001∼2010년 동안 1,391.4mm/yr으로 약 7.6% 증가하였다.
- 51로 가장 높은 수치를 나타냈다. 또한 과거에 비해 최근 10년간 우리나라 전체 관측소에서 지표의 값들이 전반적으로 증가하는 것으로 나타났고 총량계열의 경우 인구 밀집지역인 서울에서 가장 큰 증가율을 보였다. 이는 서울과 수도권 지역의 홍수관리에 보다 많은 투자가 이루어져야 한다는 것을 의미한다고 볼 수 있다.
- (1)을 이용해 무차원화 후 1960년도부터 2000년, 최근 10년의 변화를 계산한 후 RIA, RIE, RIF 별로 산술평균하여 제시하면 Table 6과 같다. 우리나라 65개 지점에 대한 평균은 RIA의 경우 0.39에서 0.47로 약 22.3%증가하였고 RIE의 경우 0.33에서 0.45로 약 19.6%, RIF의 경우 0.33에서 0.36으로 약 9.5% 증가하는 것으로 나타났다. 즉 총량 계열의 강우 특성이 가장 크게 증가하였고 극치 계열의 특성도 크게 증가하는 것으로 확인할 수 있었다.
- 자료 기간이 2000년까지의 경우 거제도가 100년과 200년의 확률강우량에서 최대로 분석되었고 2010년까지의 경우는 강릉이 최대로 분석되었다. 반면에 최소의 확률강우량은 2000년까지의 경우 GEV 분포형에서는 안동과 문경이 Gumbel 분포형에서는 의성이 선정되었다.
- RIF에 대한 경향성 분석 결과 NWD는 감소 경향을 가진 관측소의 수가 3개소에서 4개소로 증가하였다. 전체 지표 분석결과를 종합해 보면 위의 자료만 가지고 우리나라 강수사상의 최근 변동성을 규정하기 어려우나 강수의 빈도와 극한 사상보다는 양적인 특성에 대한 경향성이 더 많음을 확인 할 수 있다. 확률강우량은 과거의 모든 자료를 고려해서 결정하므로 연도별 값을 산정하기 어렵다.
- 5% 증가하는 것으로 나타났다. 즉 총량 계열의 강우 특성이 가장 크게 증가하였고 극치 계열의 특성도 크게 증가하는 것으로 확인할 수 있었다. 다만 빈도 계열의 특성은 보다 긴 자료 기간을 요구하므로 본 연구에서는 확실한 결과를 얻기 어려웠다.
- 지표의 지역적 분석결과 경북 지역의 경우 평균 강우지표가 1960년부터 2000년까지는 0.22, 최근 10년은 0.28로 모두 최하위 값을 보인 반면 서울은 0.49, 0.51로 가장 높은 수치를 나타냈다. 또한 과거에 비해 최근 10년간 우리나라 전체 관측소에서 지표의 값들이 전반적으로 증가하는 것으로 나타났고 총량계열의 경우 인구 밀집지역인 서울에서 가장 큰 증가율을 보였다.
- 지표의 경향성 분석결과 경향성을 나타내는 관측소의 수가 과거에는 전체 관측소 65개 중 총량계열의 경우 24개, 극한계열의 경우 23개, 빈도계열의 경우는 3개로 분석되었다. 최근 10년간의 변화를 보면 극한 계열의 경향성이 다소 증가하였고 총량계열의 경우 약 2배 정도 증가하는 결과를 나타냈다. 이는 앞서 분석된 결과와 마찬가지로 기후변화에 의해 최근 강수사상이 변화하고 있음을 나타내는 결과로 판단된다.
후속연구
- 세계적으로 기후변화로 인한 강수의 양과 패턴의 변화로 인하여 다양한 형태의 재해가 발생하고 있으며 이러한 이유로 인하여, 변화하고 있는 강수량을 고려한 빈도해석의 필요성이 제기되고 있다(문기호 등, 2010). 기후변화 연구 방법 중의 하나인 연자료 및 연평균 자료 분석 연구를 바탕으로 하여 극한 사상의 발생빈도와 경향성과 같은 특성을 분석할 수 있는 연구가 수반되어야 한다. 국내에서는 김정희 등(2002)이 기상청 산하 12개 관측소의 기온 자료를 사용하여 특이 발생 빈도와 강수량 특성을 분석하였으며, 이상복 등(2004)은 연 최대강수량과 연 강수량 자료를 이용하여 변동 및 경향에 관한 연구를 수행하였다.
- 본 연구를 통해 최근 시·공간에 따른 강우 지표별 변동 특성 및 경향성 분석 결과는 최근 기후변화에 따른 우리나라 물 관리를 지역적으로 기상인자의 특성에 맞도록 시행하는데 기초자료로 사용될 수 있다. 이러한 자료를 토대로 기후변화 여부를 지역적으로 접근하여 보다 구체적 으로 영향 분석과 대응 대책 마련에 힘을 쏟을 수 있을 것으로 기대된다.
- 본 연구를 통해 최근 시·공간에 따른 강우 지표별 변동 특성 및 경향성 분석 결과는 최근 기후변화에 따른 우리나라 물 관리를 지역적으로 기상인자의 특성에 맞도록 시행하는데 기초자료로 사용될 수 있다. 이러한 자료를 토대로 기후변화 여부를 지역적으로 접근하여 보다 구체적 으로 영향 분석과 대응 대책 마련에 힘을 쏟을 수 있을 것으로 기대된다.
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