[논문]ENSO가 한반도의 확률강우량의 시공간 특성에 미치는 영향

김병식; 김수전; 김형수

ENSO가 한반도의 확률강우량의 시공간 특성에 미치는 영향
Impact of ENSO on Time-Spatial Characteristics of Probable Rainfall Frequency Analysis 원문보기

김병식 (한국건설기술연구원 수자원연구실) , 김수전 (인하대학교 토목공학과) , 김형수 (인하대학교 토목공학과)

본 논문의 목적은 ENSO의 영향에 의한 우리나라 강우의 특성을 분석하는 것이다. 따라서 우리나라 기상관측소의 강우량 자료를 Warm(El Nino), Cold(La Nina), Normal 에피소드에 따라 기간별로 분류하였다. 또한 이렇게 분류한 자료는 Markov Chain 모형을 이용하여 100년의 자료로 모의 발생하였고 에피소드별로 빈도분석을 실시하였다. 빈도분석 결과 에피소드에 따라 각 기상관측소별로 강우의 크기에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 군집분석을 실시하여 각 에피소드의 공간적인 영향에 대해서 분석하였다. 결과적으로 Warm(El Nino), Cold(La Nina) and Normal 에피소드로 대표되는 ENSO는 우리나라의 강우특성에 크게 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

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문제 정의

본 논문에서는 기후변동이 우리나라 확률강우의 공간적 분포에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 각 관측소의 빈도별 확률강우량을 크리깅(Kriging) 기법에 의하여 공간분포 하여 확률 강우량도를 작성한 결과 각 Episodes별 확률강우량의 공간적 특성이 다름을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 대표적인 기후변동 현상인 El Nino와 La Nina 현상이 우리나라의 강우 특성에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 분석하고자 하였다. 본 논문의 결과를 요약하면 다음과 같다.
특히 기후변동성을 유발하는 대표적인 원인인 El Nino와 La Nina 현상의 발생 증가는 전 세계적으로 가뭄과 홍수를 유발하고 있으며, 우리나라도 직간접적으로 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 ENSO가 우리나라의 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지 분석하기 위하여 우리나라 강우관측소의 과거 강우량 자료를 Warm(El Nino), Cold(La Nina), Normal Episodes로 구분하고 확률빈도에 따른 강우의 변화와 공간적인 분포 특성을 분석하였다.

제안 방법

본 연구에서는 최근 극치계열의 분포형 선택시 많이 채택되고 있는 3변수의 GEV 분포형을 선택하고 PWM에 의해 매개변수를 추정하여 Episodes별로 빈도분석을 실시하였다. 각 관측소별 Episodes별로 확률강우량의 편차가 비교적 크게 나타나는 관측소가 다수 확인되었으며, 고빈도와 저빈도에 따라서 확률강우량을 비교한 결과 저빈도에서는 Normal 기간에서 확률강우량이 크게 나타났으며, 고빈도에서는 El Nino 기간 중에 확률강우량이 크게 산정되는 것으로 나타났다(표 2 참조).

대상 데이터

우리나라의 경우 기상청, 건설교통부와 각 지자체에서 강우자료를 취득하고 있다. 하지만 본 연구에서는 그 자료연한과 자료의 질 면에서 비교적 양질의 자료를 지속적으로 축적하고 있는 기상청의 기상관측소 강우자료를 이용하여 분석에 이용하였다.

성능/효과

(1) 전국 60개 각 관측소에 대하여 Episodes별로 확률강우량을 산정한 결과 각 Episodes에 따라 확률강우량의 편차가 비교적 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며 El Nino 기간 중에 많은 관측소에서 확률강우량이 크게 산정되는 것으로 분석되었다. 이를 통해 우리나라의 경우 El Nino와 La Nina에 의한 기후변동이 극한 강우의 특성에 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었다.
(2) 기후변동성이 한반도의 빈도별 확률강우량의 공간적 분포에 미치는 영향을 분석하기 위하여 크리깅 기법을 이용하여 확률강우량도를 작성해 비교한 결과 El Nino와 La Nina에 따른 기후의 변동성이 우리나라의 극한 강우특성의 공간적 특성에 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다.
(3) Episodes별로 군집 분석을 실시해 본 결과 각 관측소별로 기후변동에 의해서 영향을 받는 관측소를 군집화 할 수 있었다.
각 관측소의 빈도별 확률강우량을 크리깅(Kriging) 기법에 의하여 공간분포 하여 확률 강우량도를 작성한 결과 각 Episodes별 확률강우량의 공간적 특성이 다름을 확인할 수 있었다. El Nino 기간에는 중북부 지역 중 강원도와 충청도 지역에 주로 집중하여 강우가 발생하였으며, Normal 기간에는 전라남도 해안 지방을 중심으로 강우가 크게 발생하였고, La Nina 기간에는 강원도 지방과 남해안을 중심으로 강우가 크게 발생하는 양상이 나타났다.
본 연구에서는 최근 극치계열의 분포형 선택시 많이 채택되고 있는 3변수의 GEV 분포형을 선택하고 PWM에 의해 매개변수를 추정하여 Episodes별로 빈도분석을 실시하였다. 각 관측소별 Episodes별로 확률강우량의 편차가 비교적 크게 나타나는 관측소가 다수 확인되었으며, 고빈도와 저빈도에 따라서 확률강우량을 비교한 결과 저빈도에서는 Normal 기간에서 확률강우량이 크게 나타났으며, 고빈도에서는 El Nino 기간 중에 확률강우량이 크게 산정되는 것으로 나타났다(표 2 참조). 그림 2는 60개의 대상 관측소 중 서울과 대관령의 빈도해석 결과를 보여준다.
본 논문에서는 기후변동이 우리나라 확률강우의 공간적 분포에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 각 관측소의 빈도별 확률강우량을 크리깅(Kriging) 기법에 의하여 공간분포 하여 확률 강우량도를 작성한 결과 각 Episodes별 확률강우량의 공간적 특성이 다름을 확인할 수 있었다. El Nino 기간에는 중북부 지역 중 강원도와 충청도 지역에 주로 집중하여 강우가 발생하였으며, Normal 기간에는 전라남도 해안 지방을 중심으로 강우가 크게 발생하였고, La Nina 기간에는 강원도 지방과 남해안을 중심으로 강우가 크게 발생하는 양상이 나타났다.
본 논문에서는 병합적 군집분석을 실시하였으며 군집분석의 결과 60개의 관측소에 대한 군집을 형성할 수 있었다. 그림 4는 각 Episodes별로 우리나라에 영향을 미치는 유역을 나타낸 것이다.
(1) 전국 60개 각 관측소에 대하여 Episodes별로 확률강우량을 산정한 결과 각 Episodes에 따라 확률강우량의 편차가 비교적 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며 El Nino 기간 중에 많은 관측소에서 확률강우량이 크게 산정되는 것으로 분석되었다. 이를 통해 우리나라의 경우 El Nino와 La Nina에 의한 기후변동이 극한 강우의 특성에 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었다.

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