기후변화 시나리오를 활용한 인천지역 강우에 의한 작업불능일 변화 연구 A Study on the Change of Non-Working Days Based on the Rainfall in Incheon Area Using the Climate Change Scenarios원문보기
건설공사는 주로 옥외에서 이루어지기 때문에 토공사, 철근콘크리트 공사 등은 강우에 의한 작업불능일 수가 다수 발생한다. 특히, 지구 온난화에 의한 강우량 변화는 공기산정을 더욱 어렵게 하고 있다. 따라서 공정계획 수립 시 해당지역의 강우량 변화를 파악하고 작업불능일 수를 산정해야 한다. 이 연구에서는 인천지역의 1960년부터 2016년까지의 기상'관측'자료와, 2018년부터 2074년까지의 기상'예측'자료인 RCP 4.5를 활용하여 강우 변화시점을 파악하였고, 그 시점 전 후로 연 강우, 계절별 강우로 인한 작업불능일 수의 변화를 분석하였다. 그 결과 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년에 강우량이 뚜렷하게 변화한 것으로 나타났으며, 특히 2013년, 2038년, 2069년 기준으로 강우로 인한 작업불능일 수의 변화 폭이 큰 것으로 파악 되었다.
건설공사는 주로 옥외에서 이루어지기 때문에 토공사, 철근콘크리트 공사 등은 강우에 의한 작업불능일 수가 다수 발생한다. 특히, 지구 온난화에 의한 강우량 변화는 공기산정을 더욱 어렵게 하고 있다. 따라서 공정계획 수립 시 해당지역의 강우량 변화를 파악하고 작업불능일 수를 산정해야 한다. 이 연구에서는 인천지역의 1960년부터 2016년까지의 기상'관측'자료와, 2018년부터 2074년까지의 기상'예측'자료인 RCP 4.5를 활용하여 강우 변화시점을 파악하였고, 그 시점 전 후로 연 강우, 계절별 강우로 인한 작업불능일 수의 변화를 분석하였다. 그 결과 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년에 강우량이 뚜렷하게 변화한 것으로 나타났으며, 특히 2013년, 2038년, 2069년 기준으로 강우로 인한 작업불능일 수의 변화 폭이 큰 것으로 파악 되었다.
In this study, Construction work is mainly done outdoors, so earth works, reinforced concrete works, etc. are Non-Working Days to rainfall. In particular, changes in rainfall due to global warming have made air calculation more difficult. Therefore, when establishing the process plan, the change of ...
In this study, Construction work is mainly done outdoors, so earth works, reinforced concrete works, etc. are Non-Working Days to rainfall. In particular, changes in rainfall due to global warming have made air calculation more difficult. Therefore, when establishing the process plan, the change of the rainfall in the area should be identified and Non-Working Days should be calculated. In this study, the time of rainfall change point was identified using the meteorological 'observation' data from 1960 to 2016 in Incheon and RCP 4.5, 'weather forecast' data from 2018 to 2074, Year rainfall and seasonal rainfall. The results showed that rainfall changed point in 1972, 1988, 2013, 2038, 2050 and 2069. In particular, it has been found that non-working days due to rainfall has big changed point as of 2013, 2038 and 2069.
In this study, Construction work is mainly done outdoors, so earth works, reinforced concrete works, etc. are Non-Working Days to rainfall. In particular, changes in rainfall due to global warming have made air calculation more difficult. Therefore, when establishing the process plan, the change of the rainfall in the area should be identified and Non-Working Days should be calculated. In this study, the time of rainfall change point was identified using the meteorological 'observation' data from 1960 to 2016 in Incheon and RCP 4.5, 'weather forecast' data from 2018 to 2074, Year rainfall and seasonal rainfall. The results showed that rainfall changed point in 1972, 1988, 2013, 2038, 2050 and 2069. In particular, it has been found that non-working days due to rainfall has big changed point as of 2013, 2038 and 2069.
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문제 정의
1) 이는 미래의 기후변화를 전망하고 예측하여 기후변화로 인한 불안감을 해소하고 미래를 대비하기 위한 정책과 제도를 마련하는 데 그 목적이 있다. 실제로 2014년에 발표된 IPCC 5차 보고서에 따르면 한국의 경우 지난 100년 동안 기온은 전 지구 평균보다 2배 이상 높은 1.
11) 이 연구에서는 인천 지역의 강우량 변화시점(Change Point)을 파악하기 위하여 연강우량, 계절별 강우량을 대상으로 BCP 분석을 실시하였다. BCP 분석은 통계 프로그램인 R-Studio12)를 사용하였으며[Fig.
이 연구는 1960년부터 2016년까지의 기상‘관측’자료와 2018년부터 2074년까지의 기상‘예측’자료를 사용하여 인천지역의 강우량 변화시점을 도출하고, 작업불능일 기준에 따라 산정한 작업불능일 수를 변화시점 전·후로 분석하여, 강우로 인한 작업불능일 수의 변화를 파악할 목적으로 수행되었다.
이 연구에서는 인천지역의 기상자료가 수집된 1960년부터 2016년까지의 기상 관측 자료와 RCP 4.5를 활용하여 추정한 2018년부터 2074년까지의 기상 예측자료를 바탕으로 강우량 변화시점을 파악하였다. LH와 COE 등에서 작업불능일 기준으로 사용하고 있는 강우량 10mm 이상인 일수를 작업불능일 수로 가정하고, 변화시점 전·후의 작업불능일 수 변화를 비교·분석하였다.
이 연구에서는 BCP분석을 활용하여 기후변화로 인한 강우량 변화시점을 도출하고, 그 변화시점 전·후의 작업불능일 변화를 파악하였다. 이를 통해 공정계획 시 활용할 수 있는 기초자료를 제시하고자 한다.
가설 설정
5 등으로 제시하고 있다. RCP 4.5는 온실가스 저감 정책이 상당히 실현된 경우로, 지역 간 격차가 적고, 인구감소 및 청정자원절약 기술이 도입되는 상황을 가정한 것이다. 이는 현재의 지구 온실가스 농도 증가와 유사한 시나리오이다.
제안 방법
1) 문헌 조사를 통해 강우 변화가 건설 현장에 미치는 영향과 작업불능 일 수 산정 기준에 대하여 고찰한다.
3) 변화시점 전·후의 강우로 인한 작업불능일 수를 비교· 분석한다.
인천지역의 강우량 변화시점에 따른 작업불능일 수를 다섯 가지 형태로 분석하였다. CASE 1에서는 1960년~2016년, 2018년~2074년 연평균 강우량으로 인한 작업불능일 증감을 관측과 예측으로 비교하였으며, CASE 2에서는 계절별 연평균 강우량으로 인한 작업불능일 증감을 비교하였다. CASE 3에서는 BCP분석을 통해 나타난 연평균 강우량 변화 시점 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년 전후로 작업불능일의 증감 변화를 비교하고 확인하였으며, CASE 4, 5에서는 계절별 강우량 변화시점 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년 전후로 계절별 작업불능일 증감 변화를 확인하였다.
CASE 1에서는 1960년~2016년, 2018년~2074년 연평균 강우량으로 인한 작업불능일 증감을 관측과 예측으로 비교하였으며, CASE 2에서는 계절별 연평균 강우량으로 인한 작업불능일 증감을 비교하였다. CASE 3에서는 BCP분석을 통해 나타난 연평균 강우량 변화 시점 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년 전후로 작업불능일의 증감 변화를 비교하고 확인하였으며, CASE 4, 5에서는 계절별 강우량 변화시점 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년 전후로 계절별 작업불능일 증감 변화를 확인하였다.
LH와 COE 등에서 작업불능일 기준으로 사용하고 있는 강우량 10mm 이상인 일수를 작업불능일 수로 가정하고, 변화시점 전·후의 작업불능일 수 변화를 비교·분석하였다.
그리고 사후평균이 변화시점 전후로 장기적인 지속성이 있는 경우 이를 장기평균변화에 의한 장기적 사후확률의 변화로 보고 이 시점을 ‘변화시점’으로 해석하였다(이경미, 2011).
변화시점 전·후에 계절별 강우로 인한 작업불능일 변화를 비교·분석하였다.
변화시점 전·후에 나타나는 강우로 인한 작업불능일 수의 변화를 비교·분석하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다.
예를 들어, 새로운 정보가 없을 때 A라는 사건이 일어날 확률을 P(A)라고 하고, B라는 새로운 정보가 주어졌을 때 A가 일어날 확률을 P(A|B)라고 하면, P(A) 는 사전확률, P(A|B)는 사후 확률이며, 사후평균도 동일한 개념으로 해석한다. 분석결과에서 제시한 변화확률의 해석에 있어서 사후평균이 변화시점 전후로 장기적인 지속성이 없는 경우 이를 일시적 사후확률의 변화로 보고 이 시점을 변동 시점으로 해석한다. 그리고 사후평균이 변화시점 전후로 장기적인 지속성이 있는 경우 이를 장기평균변화에 의한 장기적 사후확률의 변화로 보고 이 시점을 ‘변화시점’으로 해석하였다(이경미, 2011).
이 연구에서는 1960년부터 2016년까지의 실제 강우량과 2018년부터 2074년까지의 예측 강우량 자료를 수집하여 연 강우량, 계절별 강우량의 변화시점을 파악하였다. 변화시점 전·후에 나타나는 강우로 인한 작업불능일 수의 변화를 비교·분석하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다.
이 연구에서는 BCP분석을 활용하여 기후변화로 인한 강우량 변화시점을 도출하고, 그 변화시점 전·후의 작업불능일 변화를 파악하였다.
그리고 사후평균이 변화시점 전후로 장기적인 지속성이 있는 경우 이를 장기평균변화에 의한 장기적 사후확률의 변화로 보고 이 시점을 ‘변화시점’으로 해석하였다(이경미, 2011). 이 연구에서도 BCP분석을 통해 1960년 ~2016년, 2018년~2074년까지의 연강우량과 계절별 강우량의 변화시점을 분석하였다.
인천 지역의 1960~2016년, 2018~2074년으로 설정하여, 작업불능일 기준으로 통상 활용되는(Table 2) 일평균 강우량 10mm 이상 조건으로 작업불능일 수를 산정하였다(Table 4).
인천지역의 강우 변화시점을 파악하기 위해 관측자료 및 기후변화 시나리오의 하나인 RCP 4.5를 사용한 예측 자료를 대상으로, BCP (Bayesian Change Point;이하‘BCP’)분석을 수행하였다.
인천지역의 강우량 변화시점에 따른 작업불능일 수를 다섯 가지 형태로 분석하였다. CASE 1에서는 1960년~2016년, 2018년~2074년 연평균 강우량으로 인한 작업불능일 증감을 관측과 예측으로 비교하였으며, CASE 2에서는 계절별 연평균 강우량으로 인한 작업불능일 증감을 비교하였다.
인천지역의 연평균 강우량 및 계절별 강우량으로 구분하여 BCP분석을 수행하였다. BCP분석 결과 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년이 뚜렷한 변화시점으로 나타났다.
대상 데이터
이는 현재의 지구 온실가스 농도 증가와 유사한 시나리오이다. 이 연구는 RCP 4.5, PRIDE모델10)로 기상청에서 제공하는 남한 상세 기후전망 자료(강우량)를 이용하였다 [Fig. 2].
데이터처리
11) 이 연구에서는 인천 지역의 강우량 변화시점(Change Point)을 파악하기 위하여 연강우량, 계절별 강우량을 대상으로 BCP 분석을 실시하였다. BCP 분석은 통계 프로그램인 R-Studio12)를 사용하였으며[Fig. 3], 변화시점의 검증을 위해 독립표본 t-검정을 사용하여 확인하였다.
BCP분석을 통해 나타난 연 강우량 변화 시점 전·후의 평균의 차이를 검증하기 위해 IBM SPSS Statistics 24를 활용하여 대응표본 t-검정을 실시하였다[Table 3].
성능/효과
이에 대부분의 건설현장에서는 작업불능일수를 산정하기 위한 기준으로 LH, 미 육군 공병단 등의 자료를 활용하고 있다.3) 지구 온난화 등에 따른 기후의 급격한 변화는 강우량에 상당한 영향을 미치고 있으므로 공정계획을 수립할 때 해당지역의 강우 변화를 파악하여 작업불능일 수를 산정해야 한다.
인천지역의 연평균 강우량 및 계절별 강우량으로 구분하여 BCP분석을 수행하였다. BCP분석 결과 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년이 뚜렷한 변화시점으로 나타났다. 이는 과거 강우 패턴 연구에서도 1988년 전후로 변동되었다고 기술한 김진국(2015)의 내용과도 유사하다[Fig.
강우로 인한 작업불능일 수는 [Table 9]와 같이, 하계를 제외한 춘계, 추계, 동계에서 작업불능일 수가 감소하는 것으로 확인되었다.
계절별 강우량의 변화시점을 분석한 결과, 춘계, 하계의 강우량에서만 변화시점이 존재하는 것으로 확인되었다. 이는 기상청이 제시한 기후변화로 인하여 춘계, 하계에 집중호우로 인한 강우량이 증가한다.
‘관측’(1960~2016) 작업불능일 수는 평균 30일로 분석되었으며, ‘예측’(2018~2074) 작업불능일 수 에서는 평균 27일로 분석되었다. 관측 및 예측 작업불능일 수를 비교한 결과 평균 3일 감소하는 것으로 나타났다[Table 8].
둘째, 강우로 인한 작업불능일 수를 비교·분석한 결과 1960년부터 2016년까지의 작업불능일 수는 30일로 나타났으나, 2018년부터 2074년까지의 작업불능일 수는 27일로, 과거에 비해 3일 감소한 것으로 분석되었다.
셋째, 강우량 변화시점 전·후로 작업불능일 수를 분석한 결과, 관측 자료에서는 2013년 이후 작업불가능일 수가 평균 3일 증가하였다.
셋째, 강우량 변화시점 전·후로 작업불능일 수를 분석한 결과, 관측 자료에서는 2013년 이후 작업불가능일 수가 평균 3일 증가하였다. 예측 자료에서는 2038년 이후 작업불가능일 수가 5일 증가하였으며, 2069년 이후에서는 6일 감소한 것으로 나타났다. 이는 2013년, 2038년, 2069년 전·후에서, 작업불능일 수의 증감 폭이 커지는 것을 확인하였다.
고규진(2015)은 ‘BCP분석을 통한 인천지역 작업 불능일 변화연구’를 통해 인천지역 연평균기온의 변화시점을 분석하고, 변화시점 전후로 하절기 및 동절기의 작업불능일 증감 추이를 파악하여 기온변화에 의한 작업불능일의 변화를 분석하였다. 이상으로 선행 연구를 살펴본바, 기후변화 시나리오를 활용한 작업불능일 예측, 강우량 변화시점의 어느 시점에서 변화했는지 등을 다루는 관련 연구가 부족한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 BCP분석을 활용하여 기후변화로 인한 강우량 변화시점을 도출하고, 그 변화시점 전·후의 작업불능일 변화를 파악하였다.
첫째, BCP분석 결과 인천지역의 경우 1972년, 1988년, 2013년, 2038년, 2050년, 2069년에서 연강우량의 변화시점이 뚜렷하게 나타났다.
후속연구
이 연구에서 도출한 강우 변화시점 전·후의 작업불능일 분석 결과를 활용하면 건설현장에서 적정 작업불능일 수 산정이 가능할 것으로 생각되며, 강우 환경변화로 인한 공기지 연 관련 클레임에도 적절하게 대응할 수 있을 것이다. 또한 예상 작업불능일 수를 최소로 하여 합리적인 착공시기 결정하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구에서 도출한 강우 변화시점 전·후의 작업불능일 분석 결과를 활용하면 건설현장에서 적정 작업불능일 수 산정이 가능할 것으로 생각되며, 강우 환경변화로 인한 공기지 연 관련 클레임에도 적절하게 대응할 수 있을 것이다.
이 연구는 기후변화가 현행과 같이 유지되는 상황을 전제하고 수행되었으나 최근 미국의 파리협약 탈퇴 선언으로 기후변화가 달라질 수 있는 요인이 발생하였다. 추후 이를 고려하여 기후변화 시나리오의 다른 2종류인 RCP 6.0, 8.5를 통한 기온 및 강우 등에 대한 연구도 수행할 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
BCP분석에 통해 나타난 강우량 변화 시점은 명확한 것으로 알 수 있는 이유는?
1972년, 1988년, 2013년과 2038년, 2050년, 2069년 강우 변화시점 전·후로 구분하여 대응표본 t검정을 실시한 결과 (Table 4), t값은 –4.07 ~ 5.37로 이 모두 ±1.96보다 크고, 유의확률도 0.001 ~ 0.033으로 0.05보다 작아, 강우량 변화 시점 전·후의 평균은 통계적 유의수준 하에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 BCP분석에 통해 나타난 강우량 변화 시점은 명확한 것으로 알 수 있다.
인천의 지리적 특징은?
인천은 지리적 위치상 한반도의 중앙부 황해 연안에 자리 잡고 있으며, 북쪽으로는 옹진군 및 강화군 내의 여러 도서로 구성되어 북한의 황해도와 접하고 있다. 인천의 연평균 기온은 12.
확정론적 방법으로 변화 시점을 결정하는 것이 어려운 이유는?
베이지안 변화시점(Bayesian Change Point; 이하 ‘BCP’) 을 이용한 방법은 각 시점의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 것(Barry & Hartigan, 1993)으로, 기후변화의 추세만을 확인할 수 있는 회귀분석과는 근본적으로 다르다. 연속시계열에서의 변화시점은 변화 전후 상태에 따라 결정되는 상대적인 개념이기 때문에 확정론적 방법으로 변화 시점을 결정하는 것은 어렵다. 이러한 관점에서 상대적인 변화시점의 확률을 계산하여 변화시점을 결정하는 베이지안 과정은 변화시점을 보다 합리적으로 추정할 수 있는 방법이다(Hwang et al.
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