[논문]기후변화에 따른 주요 도시의 연간 최소 확률강우량 추정

박규홍; 유순유; 뱜바도지 엘베자르갈

doi:10.11001/jksww.2016.30.1.051

기후변화에 따른 주요 도시의 연간 최소 확률강우량 추정
Estimation of Annual Minimal Probable Precipitation Under 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.51 - 58

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

Abstract ▼ AI-Helper

On account of the increase in water demand and climate change, droughts are in great concern for water resources planning and management. In this study, rainfall characteristics with stationary and non-stationary perspectives were analyzed using Weibull distribution model with 40-year records of annual minimum rainfall depth collected in major cities of Korea. As a result, the non-stationary minimum probable rainfall was expected to decrease, compared with the stationary probable rainfall. The reliability of ${\xi}_1$, a variable reflecting the decrease of the minimum rainfall depth due to climate change, in Wonju, Daegu, and Busan was over 90%, indicating the probability that the minimal rainfall depths in those city decrease is high.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 대한민국 주요도시(서울, 강릉, 인천, 원주, 대전, 대구, 울산, 광주, 부산)의 40년(1972∼2011) 강우자료(hourly rainfall data)를 대상으로 지속시간별 강우량을 분석을 통해 비정상성 여부를 검토하였다.

가설 설정

비정상 계열 분석에 있어 매개변수 모두를 시간의 함수로 볼 수 있으나 가능한 최소의 매개변수의 수로 관측 자료를 잘 설명할 수 있는 것이 최선의 방법이므로 식 (1)에서 함수의 최댓값의 위치와 관계되어 강우량 증감에 가장 민감하게 반응하는 α만을 다음과 같이 시간의 1차 함수로 가정하여 분석을 하였다.

제안 방법

본 연구에서는 계절별로 뚜렷한 특성을 보이는 우리 나라 기후 특성을 고려하여 우리나라 9개 대도시의 90일 간의 최소 누적 강우량의 연도 별 추이를 극치분포 Type-Ⅲ인 Weibull 분포를 적용하여 분석하였다. 또한 기후변화에 따른 가뭄 심도의 변화 여부를 알아보기 위해 매개변수가 시간의 함수라 가정한 비정상계열 분석을 시도하였는데 이 결과는 시간의 경과에 따른 최소확률강우량 발생의 재현기간 변동성을 예측하여, 상수도 취수원 확보를 위한 저수지 계획수립 등에 필요한 확률강우량 산정에 참고할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 대한민국의 주요도시의 강우자료를 바탕으로 지속시간 90일에 대해 연 최소 누적강우량을 정상 및 비정상상태에서 Weibull 분포를 통해 분석하였다.
하지만 α1이 음수라 해서 앞으로 최소강우량이 감소할 확률이 100%란 의미는 아니므로 본 절에서는 이와 같이 α가 감소할 확률, 즉 α1이 음수일 확률에 대한 분석을 해 보기로 한다.

이론/모형

반면 최우도법을 사용하면 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있으며, 표본자료의 크기가 충분할 때 매개변수 추정을 위한 다른 방법의 매개변수추정 효율성을 비교 평가하는 기준으로 사용되기도 한다. 본 연구에서는 최우도법을 매개변수 추정방법으로 이용하였다. n개의 관측 자료의 열 x₁,x₂, …,x_n이 서로 독립이고 각 관측 자료가 parameter의 수가 k개인 동일한 확률밀도 함수 f(x;θ₁,θ₂, … θ_k) ≡ f(x;θ)를 따르는 경우 관측자료의 열이 나올 확률은 다음과 같은 결합 확률밀도 함수에 비례한다.

성능/효과

결과적으로 우리나라의 각 지역의 특성에 따라 최소 확률강우량이 두 배 내외에서 차이를 보이며 공히 정상 계열 보다는 비정상계열로 가정한 경우 보다 적은 값이 도출됨을 알 수 있었다. 특히 기후변화를 모사한 비정상 계열 모델의 경우 최소강우량의 변화율이 모든 도시에서 음수로 나타난다는 점과 변화율이 음수일 확률인 신뢰도가 최소 75%에서 최대 98%의 상대적으로 높은 값을 보인다는 점 등은 향후 이러한 추세가 유지될 가능성이 상당히 높다는 것을 의미하고 따라서 저수지 용량 산정 등과 같은 가뭄대책을 수립함에 있어 보다 강화된 예측 값을 사용해야 함을 보여준다.
마지막으로 본 연구와 병행하여 수행된 우리나라 대도시의 연 최대 시간당 강우량의 변화율 분석에 의하면 모든 대도시에서 연 최대 시간당 강우량이 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과와 본 연구 결과를 종합하여 판단할 때 향 후 우리나라는 기후변화에 의해서 우기시의 집중강우와 건기시의 가뭄 강도가 동시에 증가할 것이라고 예측할 수 있을 것이다.

후속연구

오랜 기간 동안의 강우 자료 확보여부 및 확률분포의 특성에 따라 이렇게 구하여진 SPI가 많은 영향 및 제약을 받게 되므로(Mishira and Singh, 2010), 다양한 확률분포에 관한 적용이 필요하다. SPI계산에 앞서, 용이하게 구할 수 있는 강우자료를 확보하여 가뭄에 영향을 줄 수 있는 여러 요소들 중 연간 최소 확률강우량을 추정하려는 시도가 가뭄에 관한 기초연구로서 필요한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 계절별로 뚜렷한 특성을 보이는 우리 나라 기후 특성을 고려하여 우리나라 9개 대도시의 90일 간의 최소 누적 강우량의 연도 별 추이를 극치분포 Type-Ⅲ인 Weibull 분포를 적용하여 분석하였다. 또한 기후변화에 따른 가뭄 심도의 변화 여부를 알아보기 위해 매개변수가 시간의 함수라 가정한 비정상계열 분석을 시도하였는데 이 결과는 시간의 경과에 따른 최소확률강우량 발생의 재현기간 변동성을 예측하여, 상수도 취수원 확보를 위한 저수지 계획수립 등에 필요한 확률강우량 산정에 참고할 수 있을 것이라 판단된다.
마지막으로 본 연구와 병행하여 수행된 우리나라 대도시의 연 최대 시간당 강우량의 변화율 분석에 의하면 모든 대도시에서 연 최대 시간당 강우량이 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과와 본 연구 결과를 종합하여 판단할 때 향 후 우리나라는 기후변화에 의해서 우기시의 집중강우와 건기시의 가뭄 강도가 동시에 증가할 것이라고 예측할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	우리나라의 최근 40년동안 가뭄의 주기는?	우리나라는 최근 40년 동안 5∼6년 주기로 가뭄이 발생하고 있으며, 가뭄에 의한 피해금액은 기하급수적으로 증가하고 있는 실정이다(K-Water, 2005; 2006; 2007). 2008년 우리나라에 내린 비의 양이 예년의 70% 수준에 불과하여 경남지역의 농업용 저수지의 저수율이 30% 수준에 불과하였으며 2009년 초에 태백과 정선 등 강원 남부권의 극심한 식수난을 유발했던 가뭄의 경우 태백에서만 75일간 발생한 가뭄에 따른 고통 비용이 450억 원에 이른다는 결과가 나오기도 하였다.
	홍수의 특징은?	가뭄은 홍수와 함께 물로 인해 발생하는 대표적인 자연재해로 과거부터 현재까지 지속적으로 되풀이되어 왔으며, 미래에도 가뭄에 대한 문제는 불가피하다. 홍수는 단기간동안 좁은 지역에서 피해가 집중되어 발생하는 특징이 있는 반면, 가뭄은 장기간동안 매우 넓은 지역에서 피해가 발생하는 등 상반된 특징을 나타낸다. 홍수는 기상에 대한 단기예측 성과를 이용하여 발생지역을 비교적 정확하게 예측할 수 있으나, 가뭄은 장기간 지속되는 특징으로 인해 즉각적으로 인지하기 어려우며 특히 장기 기상전망의 불확실성으로 장래 예측이 매우 어렵다.

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