[논문]기후변화에 따른 주요 도시의 하수도 침수 재현기간 예측

박규홍; 유순유; 뱜바도지 엘베자르갈

doi:10.11001/jksww.2016.30.1.041

기후변화에 따른 주요 도시의 하수도 침수 재현기간 예측
Prediction of Return Periods of Sewer Flooding Due to Climate Change in Major Cities 원문보기

上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.30 no.1, 2016년, pp.41 - 49

박규홍 (중앙대학교 사회기반시스템공학부) , 유순유 (중앙대학교 사회기반시스템공학부) , 뱜바도지 엘베자르갈 (울란바타르 상하수도국)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, rainfall characteristics with stationary and non-stationary perspectives were analyzed using generalized extreme value (GEV) distribution and Gumbel distribution models with rainfall data collected in major cities of Korea to reevaluate the return period of sewer flooding in those cities. As a result, the probable rainfall for GEV and Gumbel distribution in non-stationary state both increased with time(t), compared to the stationary probable rainfall. Considering the reliability of ${\xi}_1$, a variable reflecting the increase of storm events due to climate change, the reliability of the rainfall duration for Seoul, Daegu, and Gwangju in the GEV distribution was over 90%, indicating that the probability of rainfall increase was high. As for the Gumbel distribution, Wonju, Daegu, and Gwangju showed the higher reliability while Daejeon showed the lower reliability than the other cities. In addition, application of the maximum annual rainfall change rate (${\xi}_1{\cdot}t$) to the location parameter made possible the prediction of return period by time, therefore leading to the evaluation of design recurrence interval.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 기후변화를 고려하여 시간에 따라 강우 사상의 분포가 이동하는 비정상계열(Non-stationary) 극치분포 모델을 이용하여 서울을 포함한 우리나라 8개 주요도시의 강우강도의 변화를 예측하고 이를 하수관 설계기준 관점에서 분석하였다. 앞서 알아본 바와 같이 모든 주요 대도시에서 재현주기에 따른 강우량이 정상계열의 결과 보다 더 큰 값을 갖는 것으로 나타났으며 70~99%의 신뢰도로 향후 강우강도가 증가할 것으로 예측되었고 이는 현재 하수관 설계에 기준이 되는 확률 강우량을 재정의 해야 할 필요성을 나타낸다.
본 연구에서는 대한민국 주요도시(서울, 강릉, 인천, 원주, 대전, 대구, 울산, 광주, 부산)의 40년(1972∼2011) 강우자료(hourly rainfall data)를 대상으로 지속 시간별 강우량을 분석을 통해 비정상성 여부를 검토 하였다.
이와 같은 강우사상의 변동을 예측하고 대처하기 위해서는 과거의 강우자료를 바탕으로 한 정량적 분석이 매우 중요하다 할 수 있으며 본 연구에서는 이와 같은 극치사상의 발생빈도의 증감을 정량적으로 분석하기 위해 비정상 계열의 극치분포(Non-Stationary Extreme Value Distribution) 모델을 사용하여 국내 주요도시별 극한 강우의 특성 및 향후 극한 강우량 변동을 예측하였고 이를 하수관로의 계획 확률년수 관점에서 검토하였다.

가설 설정

비정상 계열 분석에 있어 앞서 언급된 세 개의 매개변수 모두를 시간의 함수로볼 수 있으나 가능한 최소의 매개변수의 수로 관측 자료를 잘 설명할 수 있는 것이 최선의 방법이므로 매개 변수 중 함수의 최댓값의 위치를 나타내고 있어 강우량 증감에 가장 민감하게 반응하는 ξ만을 다음과 같이 시간의 1차 함수로 가정하여 분석을 하였다.

제안 방법

극치분포의 한 형태인 Gumbel분포는 “1999년도 수자원관리기법개발 연구조사 보고서-한국확률강우량도 작성(건설교통부, 2000)”에서 대한민국 지형에 대한 최적의 확률분포형으로 채택했으며, 국립방재연구소의 FARD(2011)를 활용하여 강우자료를 분석한 결과 추천분포형으로 산정되었다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 GEV모델과 이의 한 형태인 Gumbel 분포를 사용하여 우리나라 대도시의 극한 강우량을 분석하였다.
Table 3은 Gumbel 분포에 따른 비정상계열과 정상 계열의 확률강우량을 추정한 값이다. 체류시간이 짧은 하수관거의 특성과 하수관거의 설계기준을 고려하여 5년, 10년, 30년의 재현기간과 지속시간 60분, 120분, 180분을 중심으로 검토하였다. (GEV분포에 따른 비정상계열의 확률강우량 값을 나타낸 표는 본 논문에 수록하지 않음.

성능/효과

GEV 분포에서 서울, 대구, 광주의 경우에는 모든 지속시간에 90% 이상의 신뢰도를 나타내어 강우량 증가 확률이 높게 나타났으며 대전의 경우가 50~70%대의 값을 보임을 알 수 있다. 대전이 상대적으로 신뢰도가 낮게 나온 이유는 변화율인 ξ₁의 값 자체가 상대적으로 적은 반면 표준편차는 여타 도시와 크게 차이가 없기 때문으로 이는 경계선 근처에 값이 분포하면 경계선을 넘을 확률이 커지는 것과 같은 당연한 결과이며 다른 관점으로 분석하자면 타 도시에 비해 강우 강도의 변동이 상대적으로 미미하여 향 후 강우 강도의 증감 여부가 불투명한 것으로 이해할 수 있다.
4에서 실선, 파선 그리고 점선은 각각 60분, 120분 그리고 180분 지속 강우량의 재현주기를 나타내며 현재(0년)의 재현주기 10년, 30년, 50년에 해당하는 강우강도의 변화를 한 그림에 나타내었다. 서울, 강릉 그리고 인천의 경우 현재 10년, 30년 그리고 50년 빈도의 강우강도 모두 60분 지속시간(실선)의 감소 폭이 120분이나 180분 지속시간(파선과 점선)에 비해 크게 나타난 반면 원주, 대구 그리고 대전의 경우 120분의 변화율이, 울산은 180분의 변화율이 가장 큰 것으로 나타났으며 광주의 경우는 지속시간에 따른 차이가 거의 없었다. 이와 같은 결과는 미래의 강우량의 변화를 대응함에 있어서 각 대도시의 강우 특성에 따른 서로 다른 접근 전략이 이루어져야함을 의미한다.
본 연구에서는 기후변화를 고려하여 시간에 따라 강우 사상의 분포가 이동하는 비정상계열(Non-stationary) 극치분포 모델을 이용하여 서울을 포함한 우리나라 8개 주요도시의 강우강도의 변화를 예측하고 이를 하수관 설계기준 관점에서 분석하였다. 앞서 알아본 바와 같이 모든 주요 대도시에서 재현주기에 따른 강우량이 정상계열의 결과 보다 더 큰 값을 갖는 것으로 나타났으며 70~99%의 신뢰도로 향후 강우강도가 증가할 것으로 예측되었고 이는 현재 하수관 설계에 기준이 되는 확률 강우량을 재정의 해야 할 필요성을 나타낸다. 또한 각도시에 따라 강우의 지속시간 별, 또는 재현 주기별로 서로 상이한 변화율을 보이는 것으로 나타났고 이는 각도시의 강우 특성에 맞는 하수관의 설계기준을 적용하여야 할 필요성을 나타낸다.
한편 지속시간 60분의 재현주기 30년의 강우강도를 기준으로 분석을 해 보면 현재의 30년 빈도의 60분 지속 강우량이 40년이 경과한 후, 서울은 9년, 강릉과 인천은 13년, 원주는 12년, 대전은 29년, 대구는 9년, 울산과 부산은 18년, 광주는 10년 강우 강도에 불과한 것으로 나타났다. 예를 들면 서울에서 하수관의 용량을 재현기간 30년의 강우사상에 대처하도록 설계하고 기대수명을 40년이라 한다면 기대수명의 마지막 시점 부가 됐을 때 9년 빈도의 강우량을 대처할 수 있는 용량에 불과하여 심각한 용량 부족이 발생할 수 있음을 나타낸다.

후속연구

앞서 알아본 바와 같이 모든 주요 대도시에서 재현주기에 따른 강우량이 정상계열의 결과 보다 더 큰 값을 갖는 것으로 나타났으며 70~99%의 신뢰도로 향후 강우강도가 증가할 것으로 예측되었고 이는 현재 하수관 설계에 기준이 되는 확률 강우량을 재정의 해야 할 필요성을 나타낸다. 또한 각도시에 따라 강우의 지속시간 별, 또는 재현 주기별로 서로 상이한 변화율을 보이는 것으로 나타났고 이는 각도시의 강우 특성에 맞는 하수관의 설계기준을 적용하여야 할 필요성을 나타낸다.
예를 들면 서울에서 하수관의 용량을 재현기간 30년의 강우사상에 대처하도록 설계하고 기대수명을 40년이라 한다면 기대수명의 마지막 시점 부가 됐을 때 9년 빈도의 강우량을 대처할 수 있는 용량에 불과하여 심각한 용량 부족이 발생할 수 있음을 나타낸다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 단순히 기대수명 마지막 시점부를 기준으로 하수관 설계를 한다면 대부분의 사용시간 동안 과도한 용량의 설계 임이 당연할 것이므로 기후변화를 고려한 적절한 용량 산정을 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
이와 같은 정성적인 경향을 실제 하수관 설계에 적용하기 위해서는 기후변화를 고려한 적절한 하수관용량 산정 등과 같은 정량적인 값을 산출할 수 있는 추가적인 연구가 필요하며 더불어 현재 빈번히 발생 하는 국지성 집중호우를 대처하기 위해서는 기초 지자체와 같은 소규모 지역 별 분석이 이루어져야 할 것이라 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	극치분포 모델의 사용 목적은?	이와 같은 강우사상의 변동을 예측하고 대처하기 위해서는 과거의 강우자료를 바탕으로 한 정량적 분석이 매우 중요하다 할 수 있으며 본 연구에서는 이와 같은 극치사상의 발생빈도의 증감을 정량적으로 분석하기위해 비정상 계열의 극치분포(Non-Stationary Extreme Value Distribution) 모델을 사용하여 국내 주요도시별 극한 강우의 특성 및 향후 극한 강우량 변동을 예측하였고 이를 하수관로의 계획 확률년수 관점에서 검토하였다.
	정상계열이란?	기후변화 등에 의한 강우량의 시간적 변동은 모델매개변수들을 시간의 함수로 가정함으로써 모사할 수 있다. 관측 자료의 통계적 성질이 시간에 불변이라 가정한 것을 정상계열(stationary sequence)이라 하고 시간에 따라 변한다고 가정한 것을 비정상 계열(nonstationary sequence)이라 한다. 비정상 계열 분석에 있어 앞서 언급된 세 개의 매개변수 모두를 시간의 함수로볼 수 있으나 가능한 최소의 매개변수의 수로 관측 자료를 잘 설명할 수 있는 것이 최선의 방법이므로 매개 변수 중 함수의 최댓값의 위치를 나타내고 있어 강우량 증감에 가장 민감하게 반응하는 ξ만을 다음과 같이 시간의 1차 함수로 가정하여 분석을 하였다.
	GEV 분포가 홍수량 및 갈수량 자료계열의 분석에 사용되는 이유는?	연간 최대 시간당 강우량과 같이 자료의 최대치 혹은 최소치의 자료의 열은 일반 극치 분포(Generalized Extreme Value Distribution, GEV)를 따라야 한다. 이러한 이유로 GEV 분포는 수문자료 중 홍수량 혹은 갈수량 자료계열의 분석에 널리 사용되고 있으며 최근 기후변화 예측을 위한 확률강우량을 산정하는 연구에 많이 활용되고 있다.

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