A Characteristic Analysis of Extreme Climate Event in Korea

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본 연구는 한반도의 극치사상 및 특성분석에 대한 3차년도 최종보고서로, 한반도의 극치사상에 대한 정 의 및 특성 분석을 하였다. 우리나라의 각 지역의 홍 수 피해에 대해 유형별로 나누어 경향성 및 변동성에 대해서 분석을 하고 연 최대 일강우량과 홍수 피해에 대한 빈도 분석을 통해 무차원 관계 분석을 실시하였 다. 각 시군구별 침수면적, 인구피해, 재산피해의 검 벨분포함수에 적용하여 산정된 누적확률 값에 대한 평균값을 산정하여 종합적인 홍수 피해지수를 산정하

였으며, 홍수 피해특성을 9가지 유형으로 구분하여 분석한 결과 과거에 비해 홍수피해 정도가 큰 지역이 증가하였으며, 강우량 또한 과거에 비해 증가하는 것 으로 나타났다. 또한, 4대강 유역 중 낙동강 유역에 대해서 수문학적, 강우 사상적, 인문학적 자료를 수 집하여 경향성 분석과 전문가들의 의견을 반영하여 가뭄과 홍수에 대한 취약성 지수를 산정하였다. 가뭄 취약성 지수는 최고 점수를 1점이라고 봤을 때 합천 보가 0.312로 0.025가 나온 강정보에 비해 월등하게 높은 수치가 나타났다. 이와는 반대로 홍수 취약성 지수에서는 강정보에서 0.158로 4개 보 지역 중 가장 취약하다고 나타났고 합천보가 -0.235로 취약하지 않다고 나타났다. 이와 더불어, 2011년까지 국내 67 개의 ASOS 강우관측소에서 2011년까지 관측된 극치 강우 사상의 대표확률밀도함수를 확률가중모멘트(L- moment) 그래프 방법을 이용하여 산정하였다. 강우 의 극치사상은 Generalized Logistic 분포 (GLO), Generalized Extreme Value 분포 (GEV), Generalize Pareto 분포 (GPA), 3-parameter Log Normal 분포 (LN3), 그리고 Pearson Type III 분포 (PE3) 중 하나를 따른다고 가정하였다. 분석 결과, GLO와 GEV가 강우관측소의 상당 부분에 대 하여 극치사상을 가장 잘 대표하는 것으로 판명되었 다. 한편, 나머지 3개의 확률밀도함수도 강우 관측소 의 적지 않은 부분에 대하여 강우 극치사상을 가장 잘 대표하는 것으로 판명되었다. 12시간 지속기간 이

한반도의극치사상및특성분석

A Characteristic Analysis of Extreme Climate Event in Korea

양 정 석▶▶▶

국민대학교 건설시스템공학부 교수 [email protected]

김 태 웅▶▶▶

한양대학교 건설환경시스템공학과 교수 [email protected]

이 승 오▶▶▶

홍익대학교 건설도시공학부 교수 [email protected]

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하의 강우 극치사상은 서해안 지역에 대해 항상 Generalized Logistic 분포를 따르는 것으로 판명되 었다.

1. 연구 방법

1.1 극한 홍수의 피해 분석

1.1.1 자료수집

본 연구에서는 기상청 산하의 강우관측소 중 자료 의 기간이 30년 이상인 53개 지점에서 1973년부터 2010년까지의 지속시간 24시간 강우량을 티센 다각 형법을 이용하여 228개의 시·군·구별 면적 평균 일강우량을 산정하였다. 시·군·구별 면적 평균 일 강우량 자료에서 시·군·구별 연최대강우량을 추출 하여 분석하였다. 또한 홍수 피해 특성분석을 위하여 홍수 피해를 침수면적, 인명피해, 재산피해 등 3종류 로 구분하였으며, 국가수자원관리종합시스템(www.

wamis.go.kr)에서 제공하는 시·군·구별 1971년부 터 2008년까지의 홍수 피해 자료를 이용하였다.

1.1.2 자료분석

홍수 피해 특성 분석을 하기에 앞서 과거부터 현재 까지의 연 최대 강우량과 유형별 홍수 피해 자료의 크 기의 증감과 지역적 변동성 및 홍수 피해특성 변화를 분석하기 위하여 기간을 1970년대, 1980년대, 1990 년, 2000년대로 구분하고 해당 기간의 대표 할 수 있 는 대표 값으로 평균을 산정하였다. 홍수 피해 특성을 분석하기 위해 Mann-Kendall 검정을 통하여 연 최 대 강우량과 유형별 홍수 피해 자료의 증감의 추세를 분석하였다. 또한 표준점수법(Z-score)을 이용하여 구분된 기간별 크기의 증감 및 지역적 변동성을 비교 분석을 하였다. 연최대강우량과 유형별 홍수피해의 관계분석은 검벨 분포를 적용하고 사분면적 해석 방 법을 통하여 분석하였으며, 홍수 피해특성을 정량적 으로 비교·평가하기 위해 9가지 유형으로 세분화 하

고 연최대강우량과 홍수피해와의 관계를 고려한 홍수 피해 특성 분석을 수행하였다. 이러한 결과는 시·

군·구별 경향성, 변동성 분석과 비교분석 되었다.

1.2 낙동강 유역의 가뭄 및 홍수 취약성 지수 산정

1.2.1 연구지역 선정

연구 지역은 4대강 사업 중 낙동강 유역의 강우관 측소, 하천 및 지하수위 관측소를 파악하여 관측소간 의 거리가 10km 이내인 지점으로 선별하였다. 강우 와 하천수위는 국가수자원관리 종합정보시스템 (WAMIS)의 관측 자료를 활용하였으며, 지하수위는 국가지하수관측망(GIMS)의 관측 자료를 이용하였 다. 각 관측자료의 길이가 최소 3년 이상이며 연속된 결측일이 최장 10일 이하인 지역을 선정하였다.

1.2.2 지표 선정

가뭄의 취약성 지표를 선정하는데 크게 수문학적, 강우 사상적, 인문학적 지표로 나누었고, 홍수의 취 약성 지표로는 가뭄에서 한 가지 분야를 추가하여 경 제적 지표까지 네 가지로 나누었다. 그에 대한 자세 한 사항은 표 1과 같다.

1.2.3 경향성 분석을 통한 지표들의 표준화 연구 지역의 관측 자료의 길이가 모두 다르고 각 지 표간의 단위가 달라 분석하는 방법으로 비모수적 경 향성 분석을 통해 각 지표들을 표준화하였다. 수자원 분야의 관측 자료 특성상 길이가 짧고 변동 폭이 큰 특성을 가지고 있어 비모수적 경향성 검정 중 수자원 분야에서 널리 사용하고 있는 Mann-Kendall Trend Test, Hotelling-Pabst Trend Test, Sen’s Trend Test를 사용하여 경향성 유무를 판단하였다.

1.2.4 델파이 기법을 통한 가중치 부여

본 연구에서는 델파이 방법을 통해 수자원 분야에 종사하는 여러 전문가들의 의견을 반영하여 지표를 최종적으로 선정하고 각 지표들에 대해서 가중치를

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부여하였다. 총 3번의 설문을 하였고 최종 설문까지 2번의 피드백을 통해 지표를 선정하고 전문가의 의견 을 바탕으로 가중치를 부여하여 최종적인 가뭄 및 홍 수에 대한 취약성 지수를 산정하였다.

1.3 극한 강우 사상에 대한 최적 확률밀도함수 산정

1.3.1. 자료 선정

극한사상을 대표하는 확률밀도함수를 선정하는 경 우, 통상적으로 20년 이상의 강우자료가 확보되지 않 으면 그 결과의 정확성을 신뢰할 수 없다. 이러한 이 유로, 우리나라의 ASOS (Automatic Synoptic Observation System) 강우관측소 중, 20년 이상의 관측 자료를 가지고 있는 67개의 관측소에서 관측된 강우자료를 확률밀도함수 산정의 대상으로 선택하였 다. (그림 1)

각 강우관측소에 대하여 1시간, 3시간, 6시간, 12 시간, 그리고 24시간의 지속기간을 가진 강우의 연최 대강우량을 산출하였고, 이들 각각에 대한 최적확률 밀도함수를 산정하였다.

1.3.2. 확률가중모멘트(L-moment) 그래프 방법을 이용한 최적 확률밀도함수의 결정

확률가중모멘트 그래프 방법은 주어진 자료의 3차

확률가중모멘트(L -skewness)와 4차 확률 가중 모 멘트(L -kurtosis)의 2차 확률가중모멘트에 대한 비 (L-moment ratio)가 모형의 그것들과 닮았다는 가 정 하에 최적의 확률밀도함수를 결정한다. 계산된 관 측자료의 3차, 4차 확률가중모멘트비는 GLO분포, 표 1. 취약성 지표

항목 분류 세부 지표 항목 분류 세부 지표

연 최저 지하수위

수문학 연 평균 지하수위

연 최저 하천수위 연 평균 하천수위

가뭄에 강우집중률

대한 강우 사상 무강우일수

취약성 강우편차율

1인당 가용수자원량 물이용 공평성

인문 물재정 건전성

취수율 물 자급률

연 최고 지하수위

수문학 연 평균 지하수위

연 최고 하천수위 연 평균 지하수위

홍수에 연 강우량

대한 강우 사상 80mm 이상 강우일 수

취약성 강우집중률

최근 10년간 우심피해 발생 빈도

인문 인구

인구밀도

경제 홍수 피해액

최근 10년간 평균 우심피해액

그림 1. 최적확률밀도함수 산정에 사용된 68개의 ASOS 강우관측소

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GEV분포, GPA분포, LN3분포, 그리고 PE3분포의 확률밀도함수의 3차, 4차 확률모멘트비와 비교된다.

각 곡선적합 대상 확률밀도함수의 3차, 4차 확률모멘 트비의 상관관계를 그림 2에 도시하였다.

그림 2에서 붉은색 + 표시는 서울지역에서 관측된 12시간 지속기간 연최대강우값 집합의 3차, 4차 확률 가중모멘트비를 표시하고 있다. 본 연구에서는 + 로 표시된 위치와 가장 가까운 곡선에 해당하는 확률밀 도함수가 해당 강우관측소의 극치의 분포를 가장 잘 대표한다는 가정에 따라 최적 확률밀도함수를 선정하 였다.

1.3.3. GIS를 사용한 최적확률밀도함수의 지도 작성 각 강우 관측지점의 1시간, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간 지속시간을 가진 연최대강우량 집합에 대하여 확률가중모멘트 그래프법을 사용하여 최적확률밀도 함수를 정한 후, 임의 지점의 연최대강우량의 집합은 그 지점에서 가장 가까운 곳에서 관측된 강우자료에 근거하여 산정된 최적확률밀도함수를 따른다는 가정 하에 GIS를 사용하여 Thieseen 다각형 지도를 작성 하였다.

2. 연구 결과

2.1 극한 홍수의 피해 분석

2.1.1 연최대강우량과 유형별 홍수피해의 경향성 연최대강우량과 유형별 홍수피해 자료의 지역별 증 감의 추세를 분석하기 위해 Mann-Kendall 검정을 수행하였다.

2.1.2 연최대강우량과 유형별 홍수피해의 변동성 본 연구에서는 표준 점수법(Z-score)을 통하여 자 료를 표준화 시키며, 표준정규분포의 누적분포함수 (CDF)을 적용하여 산정된 누적확률 값을 통하여 구분 된 기간별 크기의 증감 및 지역적 변동성을 상대적으 로 비교분석을 수행하였다.

그림 2. 곡선적합대상 확률밀도함수의 3차 확률모멘트 비와 4차확률모멘트비와의 상관관계를 도시한 L-

moment Diagram.

(a) 연최대강우량 (b) 침수면적

(c) 인명피해 (d) 재산피해

그림 3. 시군구별 연 최대강우량과 유형별 홍수 피해의 경향성

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2.1.3 유형 별 홍수피해와 연최대강우량과의 관계 분석

연최대강우량과 유형별 홍수피해의 관계분석을 확

률적 개념으로 접근하기 위하여 검벨 분포의 누적분포 함수(CDF)를 적용하여 누적확률 값을 산정하였으며, 사분면적 해석 방법을 통하여 관계분석을 실시하였다.

그림 4. 시군구별 연 최대 강우량과 유형별 홍수 피해의 변동성

구 분 1970년대 1980년대 1990년대 2000년대

연최대 강우량

침수면적

인명피해

재산피해

그림 5. 시군구별 연 최대 강우량 - 유형별 홍수 피해 관계분석

구 분 1970년대 1980년대 1990년대 2000년대

침수면적

인명피해

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2.1.4 홍수 피해 특성 분석

본 연구에서는 1970년대, 1980년대, 1990년대, 2000년대별 각각의 시·군·구에 대한 침수면적, 인 명피해, 재산피해의 검벨분포 누적 확률 값의 평균인 종합적인 홍수 피해 지수를 산정하였으며, 연 최대강 우량과 유형별 홍수피해의 관계를 고려한 홍수피해 특성을 9가지 유형으로 세분화하여 분류하였다.

2.2 낙동강 유역의 가뭄 및 홍수 취약성 지수 산정

2.2.1 지역 선정 결과

각 연구 지점별 관측소명은 다음과 같이 표 2와 그림 8에 정리하였다.

그림 5. 시군구별 연 최대 강우량 - 유형별 홍수 피해 관계분석 (계속)

구 분 1970년대 1980년대 1990년대 2000년대

재산피해

그림 6. 홍수 피해 특성 유형 분류

(a) 1970년대 (b) 1980년대

그림 8. 연구지역 선정

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2.2.2 경향성 분석을 통한 지표의 표준화 가. 가뭄

나. 홍수

2.2.3 델파이 기법을 적용한 지수의 가중치 부여 가. 가뭄

나. 홍수

2.2.4 취약성 지수 산정 표 2. 연구 지역 선정 결과 및 해당 관측소 정리

순번 지하수위 관측소 하천수위 관측소 강우 관측소 행정구역

1 상주서문 사벌 사벌 상주시

2 대구비산 화원 성주 대구광역시

3 대구현풍 고령교 고령교 대구광역시

4 합천적중 죽고 죽고 창녕군, 합천군

표 5. 가뭄 취약성 지표별 가중치 결과

세부 대용 분야별 가중치 세부 지표별

항목 변수 변수목록 가중치

합 가중치 합 가중치

연 최저 지하수위 0.256 수자원 0.316 연 평균 지하수위 1 0.219 연 최저 하천수위 0.354 연 평균 하천수위 0.171

가뭄에 강우 강우집중률 0.305

대한 사상 1 0.396 무강우일수 1 0.392

취약성 강우편차율 0.303

1인당 가용수자원량 0.233 물이용 공평성 0.226 인문 0.288 물재정 건전성 1 0.162 물 자급률 0.226

취수율 0.153

1

표 6. 홍수 취약성 지표별 가중치 결과

세부 대용 분야별 가중치 세부 지표별

항목 변수 변수목록 가중치

합 가중치 합 가중치

연 최고 지하수위 0.231 수자원 0.154 연 평균 지하수위 0.227 연 최고 하천수위 0.346 연 평균 하천수위 0.196 연 강우량 0.241 홍수에 강우 80mm 이상 강우일수 0.317

대한 사상 0.404 강우집중률 0.221

취약성 최근 10년간

0.221 우심피해 발생빈도

인문 0.208 인구 0.321

인구밀도 0.679

홍수피해액 0.662

경제 0.233 최근 10년간

0.338 평균 우심 피해 금액

표 3. 가뭄 경향성 분석 결과

구 분 강정 달성 상주 합천

연 평균 지하수위 0.5 0.5 3 3

연 최저 지하수위 -0.5 3 -0.5 3

연 평균 하천수위 0.5 3 3 3

연 최저 하천수위 3 3 3 0.5

가용수자원량 3 0.5 0.5 0.5

물이용공평성 -3 -3 -0.5 -3

물 재정 건전성 -0.5 -0.5 -3 -0.5 무강우일수 -0.5 -0.5 0.5 -0.5 강우집중률 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5

강우편차율 0.5 0.5 3 3

물 자급률 -0.5 -0.5 0.5 2

취수율 -0.5 -0.5 -3 -1

취약성 지수 1.5 5 6 9.5

표 4. 홍수 경향성 분석 결과

평균지하수위 0.5 -0.5 -0.5 -0.5 최고지하수위 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5

평균하천수위 -0.5 -3 -3 -3

최고하천수위 -0.5 0.5 0.5 -0.5 총강우 0.5 -0.5 -0.5 -0.5 80mm 이상 강우일수 0.5 -0.5 -1 0.5

강우집중 0.5 -0.5 -2 0.5

최근 10년간

3 3 3 -0.5

우심피해 발생빈도

인구 3 3 -3 -3

인구밀도 -3 -3 -3 -3

홍수피해액 0.5 0.5 0.5 0.5

최근 10년간

3 3 2 0.5

우심피해 평균 금액

취약성 지수 7 1.5 -7.5 -9.5

표 7. 가중치를 적용한 최종 가뭄 취약성 지수

연 평균 지하수위 0.013 0.013 0.081 0.081 연 최저 지하수위 -0.012 0.069 -0.012 0.069

1

(8)

표 7은 최종적으로 산출된 가뭄에 대한 취약성 지 수이다.

표 8은 홍수에 대한 최종 취약성 지수를 나타낸 값 이다.

2.3 극한 강우 사상에 대한 최적 확률밀도함수 산정

그림 9는 67개 강우관측지점의 1, 3, 6, 12, 24시 간 지속기간을 가진 극한강우에 대하여 산정된 최적 확률밀도함수의 히스토그램이다. 모든 지속기간의 극 한강우에 대하여 GEV 분포와 GLO분포가 가장 큰 대표성을 가지는 확률밀도함수임을 보여준다. 또한 1 시간 지속기간의 극한강우를 제외하면, GPA분포, 표 7. 가중치를 적용한 최종 가뭄 취약성 지수 (계속)

연 평균 하천수위 0.019 0.112 0.112 0.112 연 최저 하천수위 0.054 0.054 0.054 0.009 무강우일수 -0.020 -0.020 0.020 -0.020 강우집중률 -0.026 -0.026 -0.026 -0.026 강우편차율 0.020 0.020 0.120 0.120 1인당 가용수자원량 0.067 0.011 0.011 0.011 물이용공평성 -0.065 -0.065 -0.011 -0.065 물 재정 건전성 -0.008 -0.008 -0.047 -0.008 물 자급률 -0.011 -0.011 0.011 0.043

취수율 -0.007 -0.007 -0.044 -0.015 취약성 지수 0.025 0.143 0.270 0.312

표 8. 가중치를 적용한 최종 홍수 취약성 지수 (계속)

연 강우량 0.016 -0.016 -0.016 -0.016 80mm 이상 강우일수 0.021 -0.021 -0.043 0.021

강우집중률 0.015 -0.015 -0.060 0.015 최근 10년간

0.089 0.089 0.089 -0.015 우심피해 발생빈도

인구 0.067 0.067 -0.067 -0.067 인구밀도 -0.141 -0.141 -0.141 -0.141 홍수피해액 0.026 0.026 0.026 0.026 최근 10년간

0.079 0.079 0.053 0.013 우심피해 평균 금액

취약성 지수 0.158 0.034 -0.192 -0.235

표 8. 가중치를 적용한 최종 홍수 취약성 지수

연 최고 지하수위 -0.006 -0.006 -0.006 -0.006 연 평균 지하수위 0.006 -0.006 -0.006 -0.006 연 최고 하천수위 -0.009 0.009 0.009 -0.053 연 평균 하천수위 -0.005 -0.030 -0.030 -0.005

그림 9. 지속기간별 극한강우의 최적확률밀도함수의 히스토그램

(9)

LN3분포, 그리고 PE3분포가 GLO, GEV분포와 비 교하였을 때 적지 않은 비율을 차지함을 알 수 있으며 이는 강우의 지속기간이 늘어날수록 증가하는 추세를 보였다. 3시간, 6시간, 12시간, 24시간 지속기간의 극한강우의 경우에 대하여 GPA분포, LN3분포, PE3 분포가 함께 차지하는 비율은 전체의 43%, 41%, 45% 그리고 48%를 나타냈다. 이와 같은 결과는 GEV분포와 Gumbel분포를 극한강우의 확률밀도함 수로 주로 고려하고 있는 현재의 틀에 좀 더 다양한 종류의 확률밀도함수가 고려되어야 함, 그리고 강우 의 지속기간이 길어질수록 그 중요성이 커짐을 시사 한다. 이러한 최적밀도함수의 다양성을 초래한 이유 에 대해서는 좀 더 심층적인 분석이 필요할 것이다.

예를 들어 각 지점의 20년 평년에 해당하는 최적확률 밀도함수를 관측기간을 다르게 하여, 동일지점에서 시간에 따른 최적확률밀도 함수의 변화를 살펴보는 방안도 고려될 수 있을 것이다.

그림 10은-13은 우리나라 전역에 대하여 작성된 지속기간별 극한강우의 최적확률밀도함수의 지도를 보여준다.

3. 결론 및 제언

3.1 극한 홍수 피해 분석

1) 경향성 분석 결과, 연최대강우량은 경기, 강원, 인천, 충청북도 등 중부 지역에서 증가 경향을 가지는 것으로 나타났으며, 침수면적은 울산, 광주, 경상남도, 전라남도 등 남부 지역에서 감 소 경향이 나타났다. 인명피해는 전지역적으로 낮은 비율로 감소 경향이 나타났으나 대부분의 지역이 증감의 경향이 없는 것으로 분석되었다.

재산피해는 강원도, 경상북도, 충청북도 등 서쪽 지역보다 동쪽 지역에서 증가 경향을 가지는 것 으로 나타났다.

2) 변동성 분석 결과, 연 최대강우량은 중부 지역과 남부 해안 지역에서 지속적으로 강우량이 크게 나타났으며, 침수면적에서는 서쪽 해안 지역과 남부 해안 지역에서 지속적으로 피해정도가 크 게 나타났다. 인구피해는 지역적으로 피해의 정 도의 변동성이 크게 나타났으며 2000년대에서 는 전체 시군구에 대한 인구피해의 정도가 과거 에 비해 증가하는 것으로 나타났다. 재산피해는 중부, 남부의 동쪽 지역이 지속적으로 피해정도

그림 10. 지속기간 1시간 극한강우의 최적확률밀도함수

그림 13. 지속기간 12시간 극한강우의 최적확률밀도함

(10)

가 크게 나타났다.

3) 연 최대 강우량과 홍수피해의 관계분석 결과, 침 수면적은 과거보다 강우량이 증가하는 것에 반 해 감소하는 지역의 비율이 높고, 인명피해 및 재산피해는 강우량이 증가함에 따라 피해 정도 또한 증가하는 지역의 비율이 높게 나타났다.

4) 시·군·구별 침수면적, 인구피해, 재산피해의 종합적인 홍수 피해지수를 산정하였으며, 홍수 피해특성을 9가지 유형으로 구분하여 분석한 결 과 과거에 비해 홍수피해 정도가 큰 지역이 증가 하였으며, 강우량 또한 과거에 비해 증가하는 것 으로 나타났다.

3.2 낙동강 유역의 가뭄 및 홍수 취약성 분석

최종적으로 가뭄 취약성 지수는 최고 점수를 1점이 라고 봤을 때 합천보가 0.312로 0.025가 나온 강정 보에 비해 월등하게 높은 수치가 나타났다. 이와는 반대로 홍수 취약성 지수에서는 강정보에서 0.158로 4개 보 지역 중 가장 취약하다고 나타났고 합천보가 -0.235로 취약하지 않다고 나타났다.

본 연구에서는 4대강 유역 중 낙동강 유역 중 여러 분야의 자료 중 분석이 가능한 지역을 선정하여 분석 을 하였다. 이에 추후 보완을 통해 새로운 지표의 개발 및 자료의 분석을 통해 더욱 다양한 지역에 대해 가뭄

및 홍수 취약성 지수를 개발하여 적용하게 되면 기후 변화로 인해 발생하는 가뭄 및 홍수에 대한 수자원 정 책을 수립하는데 많은 도움이 될 것으로 판단된다.

3.3 극한 강우 사상에 대한 최적 확률밀도함수 산 정

1. 기존의 연구에서 주로 다루었던 GEV분포, 2변 수 Gumbel분포와 아울러, GLO분포, GPA분 포, LN3분포, PE3분포 등도 최적확률밀도함수 의 후보군으로 고려되어야 한다.

2. 극한강우의 지속기간이 짧을수록 GEV와 GLO 분포가 대표할 수 있는 관측지점의 위치가 증가 하며, 반대로 지속기간이 길어질수록 GPA, LN3, PE3 등 다른 종류의 분포가 대표할 수 있 는 관측지점의 위치가 증가했다. 이는, 극한강우 의 지속기간이 길어질수록 좀 더 다양한 종류의 확률밀도함수가 산정 대상으로 고려되어야 함을 의미한다.

3. 서해안의 경우, 극한강우의 지속기간에 관계없 이 GLO분포가 최적확률밀도함수로 나타났다.

4. 남해안의 경우도 서해안과 비슷하게, GLO분포 가 대부분의 지역에 대하여 최적확률밀도함수로 산정되었으나, 극한강우의 지속기간이 짧아질수 록 그러한 추세는 약해졌다.

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