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문제 정의
- 본 연구에서는 적합한 기후변화를 고려한 확률강우량을 산정 방법을 제시하기 위해 세 가지 방법으로 확률강우량 산정하고 이를 비교하여 관측소별 적합한 확률강우량 산정 방법을 제안하였다.
- 따라서 기후변화를 고려한 관측소별 확률 강우량 산정은 실제 하천제방 및 수공구조물 설계를 위해 필수적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 제주도에 기후시나리오를 역학적 방법(dynamical method)과 통계적 방법(statistical method)의 두 기법을 동시에 적용한 혼합 상세화기법의 적용성을 분석하고 이를 활용하여 관측소별 확률 강우량 산정방법을 제시하였다. 이 같은 연구는 미래 확률강우량을 고려한 하천제방 및 수공구조물 등의 설계 시 유용한 정보로 활용될 수도 있다.
제안 방법
- 강우자료와 위치 및 축척 매개변수는 A1B 시나리오 예측자료(1961 2100년)에 분위 사상법을 적용하여 산정한 값을 사용하는 방법이다. 24시간 연 최대 강우량 평균값과 위치 및 축척 매개변수를 이용하여 각 관측소에 대한 재현기간별 확률강우량을 산정하였다(Fig. 6.).
- 기상청의 실측자료를 활용하는 기존방법은 강우 경향 성변화와 Gumbel분포의 확률가중모멘트법의 위치, 축척 매개변수와의 관계를 회귀분석을 통하여 산정하는 방법으로 확률강우량을 산정하였다. 24시간 연 최대 강우량 평균값은 초기 20년을 기준으로 하여 1년씩 누적하여 산정하여 미래의 연도별 연 최대 강우량 평균값을 산정하기 위해 기존 평균자료의 선형회귀곡선을 작성하였다.
- Case 1, 2, 3으로 산정한 확률강우량 중에서 관측소별 적정 확률 강우량 산정방법을 채택하기 위해서 각 지점의 관측시작일로부터 2100년 자료의 24시간 연 최대강우량을 활용하여 빈도별 확률강우량 증가율을 산정하였다. 오차분석은 Case 3 방법인 기후변화를 고려한 확률 강우량을 기준으로 하여 기존대비 오차율을 분석하였다(Table.
- 강우자료는 24시간 연 최대 관측값과 기후변화 시나리오 자료의 24시간 연 최대 예측값의 비초과확률을 산정하여 A1B 시나리오자료에 대응하는 값을 관측자료의 누적확률밀도함수로부터 획득한다. Case 1과 같이 24시간 연 최대 강우량 평균값은 초기 20년을 기준으로 하여 1년씩 누적하여 산정하였으며 위치 및 축척매개변수는 분위사상을 적용하여 산정된 24시간 연 최대 강우량 평균과 같은 기간의 실측 강우자료를 활용하여 산정하였다(Fig. 5.).
- 기후변화 정보센터에서 제공하고 있는 기후시나리오는 실측자료와 보정과정을 거쳐야 하며 시나리오와 실측값의 차이를 분위사상법을 통하여 보정을 실시하였다. 분위사상법은 관측지의 경험적인 확률분포를 토대로 관측치와 분석된 값이 동일한 확률 분포형을 가질 수 있도록 전이함수를 통한 통계학적인 접근방법이다(Bae, 2013).
- 제주도의 관측소는 총 24개에 관측소가 설치·운영되고 있어 관측밀도는 높은 편이나 경향성 분석을 위해서는 최소한 30년 이상의 장기간 자료가 필요하다(Semenov와 Barrow, 2002). 따라서 Fig. 1과 같이 제주, 서귀포의 2개 관측소를 선정하여 30년 이상의 실측 일강우량 자료와 기후변화정보센터에서 제공하는 A1B 시나리오의 예측 강우량 자료를 이용하여 관측소별 미래 확률 강우량을 산정하였다(Table 1).
- 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려한 확률강우량 산정 하기위해 대상관측소별 3가지 방법으로 관측소별 적합한 확률강우량을 비교·분석한 결과는 다음과 같다.
- Case 1, 2, 3으로 산정한 확률강우량 중에서 관측소별 적정 확률 강우량 산정방법을 채택하기 위해서 각 지점의 관측시작일로부터 2100년 자료의 24시간 연 최대강우량을 활용하여 빈도별 확률강우량 증가율을 산정하였다. 오차분석은 Case 3 방법인 기후변화를 고려한 확률 강우량을 기준으로 하여 기존대비 오차율을 분석하였다(Table. 3).
- 위치 및 축척 매개변수 산정은 24시간 연 최대 강우량 평균과 매개변수 간의 선형 회귀곡선을 추정하고 산정한 매개변수 값을 제주관측소의 24시간 연 최대 강우량 평균과 위치 및 축척 매개변수를 이용하여 재현기간별 확률강우량을 산정하였다(Fig. 3.).
- 최근 10년(2003~2013)간 제주와 서귀포 관측소의 강우량자료를 사용하여 경향성을 분석하였으며, 최근 기후지표들의 변동성이 가지는 의미를 평가하기 위해 총 52년(1961~2013)간의 장기 경향성 분석을 통해 변화 추세를 비교·검토하였다(Fig. 2.).
대상 데이터
- 78% 줄어들어 서로 상이한 결과를 나타낸 것으로 판단된다. 따라서 기후변화를 고려한 확률강우량 산정방법은 제주관측소는 Case 3이며 서귀포관측소는 Case 1로 채택하였다.
- 제주도의 사전재해 및 하천기본계획에서 주로 사용하는 50, 100년 빈도 선정 시 기후변화를 고려한 확률강우량 산정방법은 제주관측소는 Case 3이며, 서귀포관측소는 Case 1으로 선정하였다. 각 관측소 마다 상이한 것은 최근 기후변화에 따른 강우특성이 서로 상이하기 때문이며, 현재 알려진 확률강우량에 대한 위험도가 향후 더욱 증가할 수 있을 것으로 보인다.
이론/모형
- 적용방법은 GCM(Global Climate Model) 일단위 강수량과 관측자료의 일단위 강수량을 이용하여 확률분포의 누가밀도 함수를 추정하며 일반적인 GCM 및 RCM과 같은 기후모형은 육지에 떨어지는 강수량을 모의하는 모형이 아니라 대기에서의 발생량을 추정하기 때문에 현실에 비해 작은 강수량이 과다하게 발생하게 된다(Bae, 2013). 강수량의 확률분포는 실무에서 가장 많이 이용하는 Gumbel 분포를 사용하였으며 매개변수 추정방법은 모멘트법을 적용하였고 Gumbel 분포의 확률 밀도함수(PDF), 누적확률밀도함수(CDF)산정하는 식은 다음과 같다.
- 본 연구에서는 편의보정기법 중에 가장 많이 활용되고 있는 분위사상법을 적용하였으며 분위사상법은 비초과확률을 기반으로 한 기후변화시나리오의 편의보정 기법이다. 적용방법은 GCM(Global Climate Model) 일단위 강수량과 관측자료의 일단위 강수량을 이용하여 확률분포의 누가밀도 함수를 추정하며 일반적인 GCM 및 RCM과 같은 기후모형은 육지에 떨어지는 강수량을 모의하는 모형이 아니라 대기에서의 발생량을 추정하기 때문에 현실에 비해 작은 강수량이 과다하게 발생하게 된다(Bae, 2013).
성능/효과
- 기후변화시나리오는 불확실성을 가지고 있어 각 Case 별 확률 강우량을 산정 후 비교하였으며, Case 1은 지속적으로 증가하는 강우량에 의해 과대 산정하는 경향이 강했으며, Case2은 Case1과 비슷한 경향성을 보이고 있으나 A1B시나리오 강우량에 의해 낮은 확률 강우량을 보였다. 따라서, Case 2 산정방법은 기존의 실측강우량으로 산정하는 방법보다 과소 추정되어 이를 적용할 경우에는 추가 보정이 필요하다.
- (a)). 따라서 호우발생 빈도가 최근 급속히 증가하고 있는 것을 알 수 있으며, 상위 90% 크기의 일강수량 증가율이 연강우량 증가율보다 높은 값을 보이는 것은 연강수량에서 호우가 차지하는 비율이 점차 증가한다는 것을 의미한다.
- ). 또한, 각 관측소마다 상이한 이유는 최근 강우량 특성을 분석한 결과 제주관측소인 경우 최근 상위 90% 크기의 일강수량을 초과하는 강우일수 기울기는 2배 정도의 기울기가 증가하는 것으로 나타났지만 서귀포관측소는 상위 90% 크기인 강우일수 기울기는 기존보다 0.78% 줄어들어 서로 상이한 결과를 나타낸 것으로 판단된다. 따라서 기후변화를 고려한 확률강우량 산정방법은 제주관측소는 Case 3이며 서귀포관측소는 Case 1로 채택하였다.
- 서귀포관측소는 최근 강우량의 기울기가 기존에 비해 1.45배 정도 증가하는 것으로 나타났지만 상위 90% 크기인 일 강수량을 초과하는 강우일수 기울기는 기존보다 0.78%로 줄고 있어(Fig. 2.
- 45배 정도의 기울기가 증가 하였다. 연강수량에서 호우가 차지하는 비율을 검토하기 위해 상위 90% 크기의 일강수량을 분석 실시한 결과 제주관측소는 총 관측년수보다 2배 정도의 증가하였지만 서귀포관측소는 기존보다 0.78% 줄어 관측소별 기후변화의 특성을 파악할 수 있었다.
- 제주관측소의 연강우량의 변동은 최근 10년간의 기울기가 52년간에 비해 약 20% 증가하고 있으며, 상위 90% 크기의 일강수량을 초과하는 강우일수의 기울기는 2배정도 증가하는 것으로 나타났다(Fig. 2.
- 제주관측소의 확률강우량 증가는 30년 빈도에서 Case 3이 Case 1보다 높게 산정이 되어 제주도의 사전 재해 및 하천기본계획에서 주로 사용하는 50, 100년 빈도 선정시 기후변화를 고려한 확률강우량을 산정하는 것이 적절한 선택이지만, 서귀포관측소인 경우 다소 빈도가 높은 200년 빈도에서 기존방법보다 증가하는 것으로 분석되었다(Fig. 7.). 또한, 각 관측소마다 상이한 이유는 최근 강우량 특성을 분석한 결과 제주관측소인 경우 최근 상위 90% 크기의 일강수량을 초과하는 강우일수 기울기는 2배 정도의 기울기가 증가하는 것으로 나타났지만 서귀포관측소는 상위 90% 크기인 강우일수 기울기는 기존보다 0.
- 최근 기후변화 경향성 분석을 위한 총 관측년도와 최근 10년간의 강우증가 경향은 제주관측소인 경우는 총 52년 동안에 비해 20% 증가하였으며, 서귀포관측소는 1.45배 정도의 기울기가 증가 하였다. 연강수량에서 호우가 차지하는 비율을 검토하기 위해 상위 90% 크기의 일강수량을 분석 실시한 결과 제주관측소는 총 관측년수보다 2배 정도의 증가하였지만 서귀포관측소는 기존보다 0.
- 홍수피해를 유발하는 극한사상의 발생횟수가 증가함에 따라 예·경보 없이 발생하는 홍수피해도 꾸준히 증가될 것으로 보인다.
후속연구
- 제주도의 사전재해 및 하천기본계획에서 주로 사용하는 50, 100년 빈도 선정 시 기후변화를 고려한 확률강우량 산정방법은 제주관측소는 Case 3이며, 서귀포관측소는 Case 1으로 선정하였다. 각 관측소 마다 상이한 것은 최근 기후변화에 따른 강우특성이 서로 상이하기 때문이며, 현재 알려진 확률강우량에 대한 위험도가 향후 더욱 증가할 수 있을 것으로 보인다.
- 본 연구는 관측소별 기후변화 특성과 미래 확률강우량을 산정하였으며 이 연구 결과는 실제 하천제방 및 수공구조물 설계시 하천범람 및 설계빈도를 고려하기 위한 이상기후에 대한 설계기준 조정에 유용한 정보가 될 것으로 기대된다.
- 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 제주도에 기후시나리오를 역학적 방법(dynamical method)과 통계적 방법(statistical method)의 두 기법을 동시에 적용한 혼합 상세화기법의 적용성을 분석하고 이를 활용하여 관측소별 확률 강우량 산정방법을 제시하였다. 이 같은 연구는 미래 확률강우량을 고려한 하천제방 및 수공구조물 등의 설계 시 유용한 정보로 활용될 수도 있다.
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