韓國水資源學會論文集 第48卷 第6號 2015年 6月 pp. 451～461
호우분리기법을 적용한 비정상성 빈도해석의 미래확률강우량 산정 및 평가
Estimation and Assessment of Future Design Rainfall from Non-stationary Rainfall Frequency Analysis using Separation Method
손 찬 영 * / 이 보 람 ** / 최 지 혁 *** / 문 영 일 ****
Son, Chan-Young / Lee, Bo-Ram / Choi, Ji-Hyeok / Moon, Young-Il
...
Abstract
This study aimed to estimate the future design rainfall through a non-stationary frequency analysis using the rainfall separation technique. First, we classified rainfall in the Korean Peninsula into local downpour and TC-induced rainfall through rainfall separation technique based on the path and size of a typhoon. Furthermore, we performed the analysis of regional rainfall characteristics and trends. In addition, we estimated the future design rainfall through a non- stationary frequency analysis using Gumbel distribution and carried out its quantitative comparison and evaluation. The results of the analysis suggest that the increase and decrease rate of rainfall in the Korean Peninsula were different and the increasing and decreasing tendencies were mutually contradictory at some points. In addition, a non-stationary frequency analysis was carried out by using the rainfall separation technique. The outcome of this analysis suggests that a relatively reasonable future design rainfall can be estimated. Comparing total rainfall with the future design rainfall, differences were found in the southern and eastern regions of the Korean peninsula. This means that climate change may have a different effect on the typhoon and local downpour. Thus, in the future, individual assessment of climate change impacts needs to be done through moisture separation. The results presented here are applicable in future hydraulic structures design, flood control measures related to climate change, and policy establishment.
Keywords : separation method of precipitation, non-stationary rainfall frequency analysis, tropical cyclone induced rainfall, local downpour
...
요 지
본 연구에서는 태풍의 경로 및 규모를 이용한 호우분리기법을 통해 한반도에 유발된 강우를 집중호우와 태풍강우로 분류하고, 지역별 강우특성 및 경향성 분석을 수행하였다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행하여 미래확률강우량을 산정하였으며, 이에 대한 정량적인 비교 및 평가를 수행하였다. 분석결과, 전기간 자료, 태풍강우 및 집중호우의 증가 및 감소율이 각각 상이하며, 증가 및 감소경향이 서로 상반되는 지점도 나타났다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행한 결과, 비교적 합리적인 미래확률강우량이 산정됨을 확인할 수 있었으며, 전기간 자료를 이용한 미래확률강우량과 비교한 결과 한반도 남부 및 동부지역에서 상대적으로 큰 차이가 나타났다. 호우분리기법을 적용한 비정상성 빈도해석 결과는 태풍 및 집중호우의 지역적인 변화특성을 잘 반영하는 것으로 나타나 수공구조물 설계 및 미래 기후변화와 관련된 치수대책 및 정책수립에 활용도가 높을 것으로 판단된다.
핵심용어 : 호우분리기법, 비정상성 빈도해석, 태풍강우, 집중호우
...
* 서울시립대학교 토목공학과 박사과정 (e-mail: [email protected])
Ph.D.Course, Department of Civil Engineering, The University of Seoul, Seoul 130-743, Korea
** 서울시립대학교 토목공학과 석사과정 (e-mail: [email protected])
Master Course, Department of Civil Engineering, The University of Seoul, Seoul 130-743, Korea
*** 서울시립대학교 토목공학과 박사과정 (e-mail: [email protected])
Ph.D.Course, Department of Civil Engineering, The University of Seoul, Seoul 130-743, Korea
**** 교신저자, 서울시립대학교 토목공학과 교수 (e-mail: [email protected], Tel: 82-2-6490-5600)
Corresponding Author, Professor, Department of Civil Engineering, The University of Seoul, Seoul 130-743, Korea
J. Korea Water Resour. Assoc.
Vol. 48, No. 6:451-461, June 2015
http://dx.doi.org/10.3741/JKWRA.2015.48.6.451
pISSN 1226-6280 • eISSN 2287-6138
1. 서 론
동아시아 지역은 태풍 및 집중호우와 같은 극치사상으 로 인해 피해가 매년 발생하고 있으며, 기후변화와 관련 된 많은 연구에서 극한홍수 및 가뭄의 발생이 증가할 것 으로 전망하고 있어 이에 대한 대비책 마련이 시급한 실 정이다(Chang and Kwon, 2007; Bae et al., 2008; Jung et al., 2011; Lee et al., 2012). 2000년대에 들어 한반도는 루 사(2002년), 매미(2003년), 볼라벤(2012년), 산바(2012년) 등과 같은 극심한 세력의 태풍 상륙과 게릴라성 집중호우 등으로 인한 내수침수, 제방붕괴, 산사태, 외수침수 등이 발생되어 사회·경제적 손실 뿐 만 아니라 많은 인명피해 가 발생하였다(Kim and Jain, 2011; Son et al., 2013).
장기간의 수문 및 기상자료의 변화와 경향 등과 관련된 국내·외 많은 연구에서 기후변화는 사실상 현실화 되었다 고 지적하고 있으며 기후변화로 인해 나타나는 극한사상 및 이상징후 발생에 대하여 전지구적으로 주목하고 있고 여전히 연구가 활발히 진행 중에 있다(Kwon et al., 2009;
Lee et al., 2010a; Lee et al., 2010b; Kim et al., 2010;
Zhang et al., 2014). 한반도는 현재 극치 강수량의 평균이 변화하지 않는 정상성을 기반으로 하여 수공구조물 설계 및 치수대책 등이 이루어지고 있어 수문사상의 규모 및 빈 도 증가를 경험하고 있는 실정에서 이에 대한 재고가 필요 하며 비정상성 수문빈도해석과 같은 평균과 분산의 변화 를 반영하는 연구가 필요하다. 비정상성 수문빈도해석과 관련하여 Strupczewski et al. (2001)은 홍수량 자료를 이 용하여 경향성을 반영한 비정상성 빈도해석을 수행한 바 있으며, He et al. (2006)은 Gumbel 분포와 Log Pearson- III 분포형의 매개변수 변화에 대한 회귀식을 이용하여 홍 수량에 대한 비정상성 빈도해석을 수행한 바 있다. Kwon et al. (2009)은 통계적으로 유의한 경향성을 보이는 강우 관측소를 대상으로 Gumbel 분포형의 위치 및 규모 매개 변수에 대한 회귀식을 추정하여 미래확률강우량을 산정 하였다. Kwon et al. (2011)은 미래시점에 대한 Gumbel 분포형의 매개변수를 추정하기 위해 누적평균 강수량을 이용하는 방법과 이동평균 강수량을 이용하는 방법을 통 해 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 분석결과 누적평 균 강수량을 이용하는 방법은 상대적으로 경향성이 과소 추정되는 단점이 있는 반면 자료기간이 상대적으로 짧은 경우 비교적 신뢰할 수 있는 결과가 도출됨을 밝힌 바 있 다. Gilroy and McCuen (2012)은 기후변화와 도시화 등과 같은 복합적으로 비정상성을 가지는 요소를 고려한 비정 상성 홍수빈도해석을 수행하여 미래확률강우량을 산정한
바 있다. Shin et al. (2013)은 GEV 분포를 통해 비선형 회 귀식을 유도하여 미래 시점의 매개변수를 추정하였으며, 이를 통해 산정된 비정상성 빈도해석 결과를 RCP 8.5시 나리오를 통한 결과 및 정상성 빈도해석결과와 비교한 결 과, 가까운 미래의 확률강우량의 경우 비정상성 빈도해석 결과가 비교적 타당한 결과를 보여줄 수 있음을 보고하였 다. 기후변화와 관련된 많은 연구가 수행됨에도 불구하고 선행연구에서는 전기간 강우 및 홍수량 자료를 이용한 비 정상성 빈도해석을 수행함에 따라 호우원인에 따른 태풍 및 집중호우의 잠재적 위험성을 개별적으로 판단 할 수 없고 기후변화에 따른 태풍 및 집중호우의 시공간적 변화 를 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다.
따라서, 본 연구에서는 한반도에 발생한 호우를 분리하 기 위해 Son et al. (2014)에서 제안한 태풍의 경로와 규모 를 고려한 태풍강우 추출기법을 이용하여 태풍강우를 추출 하였으며 태풍강우가 발생하지 않은 시점에 기단의 상호작 용과 지형특성으로 유발되는 전선형 강우 및 지형성 강우 를 집중호우로 분리하여 각 호우원인의 특성을 고려한 비 정상성 빈도해석을 수행하였으며 기존의 비정상성 빈도해 석 결과와의 비교를 통하여 미래확률강우량의 정량적인 차 이를 진단하고자 하였다.
2. 분석자료 및 방법
본 연구에서는 태풍연구센터와 일본 기상청에서 제공 하는 6시간 단위의 태풍자료를 이용하였다. 태풍자료는 1951년부터 현재까지 발생한 태풍에 대한 태풍중심의 위·
경도 자료, 태풍중심기압, 태풍풍속 등이 포함되어 있다.
강우자료는 상대적으로 결측치와 이상치가 없어 과거 관측자료의 신뢰성이 확보되어 있는 기상청 시간단위 강 우자료를 이용하였다. 기상청에서 제공하는 강우자료는 관측년수가 각각 상이하여 빈도해석 수행에 대한 객관성 및 일관성을 위해 1973～2012년(총 40개년)까지의 관측자 료를 보유하고 있는 60개 관측지점을 이용하여 분석을 수 행하였으며, 본 연구에서 적용한 기상청 관할 60개 관측 지점의 위치현황은 Fig. 1과 같다.
과거, 한반도 영향 태풍을 분류하기 위해 태풍백서(KMA, 1996)에서는 한반도 태풍 도메인(32°N∼40°N, 120°E∼
138°E)을 제시한 바 있으나, 이는 한반도 태풍의 활동을
감시하고자 제시된 것으로 태풍이 한반도에 강우를 유발
한 시간과 태풍이 영향을 미친 지역의 태풍강우를 추출하
는데 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 한반도 태풍 도
메인을 이용한 태풍강우 추출방법의 한계를 보완하고자
Fig. 1. Korean River Basins and the Korea Meteorological Administration (KMA) Observatory
Locations
Son et al. (2014)이 제시한 태풍의 경로와 규모를 고려한 기법을 적용하여 태풍강우 및 집중호우를 추출하였다. 호 우원인별 경향성분석을 수행하고자 국내·외에서 가장 일 반적으로 적용하고 있는 Mann-Kendall 방법을 이용하였 다. 호우원인별 비정상성 빈도해석을 수행하기 위해 본 연구에서는 1973～2012년까지 호우원인별 연최대강우량 을 초기 20년을 기준으로 1년씩 누적하여 각 호우원인별 연최대강우량의 평균과 Gumbel 분포의 위치 매개변수( ) 와 규모 매개변수( )를 산정하였으며, 각 호우원인별로 산정된 연최대강우량의 평균과 매개변수간의 선형회귀식 을 추정하여 목표연도의 위치 및 규모 매개변수를 산정하 였다. 마지막으로 산정된 목표연도의 위치 및 규모 매개변 수를 이용하여 목표연도에 해당하는 확률밀도함수를 추정 하였으며 누가분포함수의 역함수(inverse function)을 이 용하여 목표연도의 확률강우량을 산정하였다. Gumbel 분 포의 확률밀도함수와 누가확률분포 함수는 각각 Eq. (1), Eq. (2)와 같다.
exp
exp
∞ ∞ (1)
exp exp
(2)
여기서, 는 위치 매개변수(Location parameter), 는 규 모 매개변수(Scale parameter)를 나타낸다. Gumbel 분포
의 위치 및 규모 매개변수를 시간의 함수로 추정하고자 초기 20년을 기준으로 1년씩 누적시킨 자료를 로 표시 하면 Eq. (3)과 같은 관계로 표현할 수 있다.
∼ ⋯ ⋯ (3) 여기서, 은 연최대강우량의 자료길이를 나타내며
⋯ 를 의미한다. 동일 연도에 발생한 태풍강우 및 집중호우가 상호 독립이라는 가정 하에 호우원인별 발생 빈도 관계를 추정할 수 있는데, Scheffner et al. (1996)은 Empirical Simulation Technique에 적용한 바 있다. 예로 관측된 수문사상이 동일한 가중치를 가지고 상호독립적 이라는 가정하에 Eq. (4)으로 정의할 수 있으며
를 이용하여 재현기간 n년 동안 발생하는 사상을 Eq. (5)와 같이 제시할 수 있다.
(4)
(5)
여기서, , , 는 각각 확률결합 과 태풍강우 및 집중호우의 누가분포이며, ,
및 은 각각의 재현기간을 의미한다. 따라 서 조합된 사상의 재현기간인 는 Eq. (6)와 같으며 본 연구의 자세한 분석 절차는 Fig. 2에 제시되어 있다.
(6)
3. 분석결과
3.1 호우원인별 강우특성 및 경향성 분석결과
최근, Son et al. (2014)은 과거 태풍감시구역을 이용하
여 태풍강우를 추출하는 한계를 보완하고자 태풍의 이동
성 및 규모를 고려하여 태풍강우량의 최대치 및 총량을
추출하는 기법을 제안하고 태풍강우를 크게 유발한 5개
태풍을 대상으로 적용성을 검증한 바 있다. 따라서, 본 연
구에서는 Son et al. (2014)에서 제안한 태풍강우 추출기
법을 이용하여 태풍강우를 추출하였으며, 집중호우는 태
풍이 한반도에 영향을 미치지 않은 기간에 장마전선 등과
같은 기단의 상호작용에 의해 유발된 강우를 집중호우로
분리하였다. 본 연구에서는 태풍강우 추출기법을 적용하
Fig. 2. Procedure of Estimation and Assessment of Future Designs Rainfall from Non-stationary Rainfall Frequency Analysis
여 태풍 및 집중호우의 연최대치 계열을 구성하였으며, Fig. 3은 태풍과 집중호우로 호우분리된 지속시간 1시간, 24시간 연최대강우량을 나타내고 있다. 분석결과, 집중호 우는 한강유역과 금강유역에 대체로 많이 발생되었으며, 태풍강우는 제주도를 포함한 한반도 남부지역에 많은 강 우가 유발된 것으로 분석되었다. 지속시간 1시간 연최대 강우량은 집중호우가 최대 114.5 mm (부여지점)로 태풍 강우에 비해 큰 강우가 유발되었으나, 지속시간 24시간 연최대강우량은 태풍강우가 최대 856.0 mm (강릉지점)로 집중호우에 비해 큰 강우가 발생하였다. 또한 태풍강우의 변동계수(coefficient of variation)가 각각 0.33(1시간 지 속시간), 0.51 (24시간 지속시간)로 집중호우의 변동계수 (1hr:0.21, 24hr:0.30)와 비교하여 지역적으로 많은 차이를 보이는 것으로 나타났다.
비정상성 빈도해석을 수행하기 위해 Mann-Kendall방 법을 이용하여 집중호우, 태풍, 전기간 강우의 연최대치 강우량에 대한 경향성 분석을 실시하였으며, 분석결과는 Fig. 4와 같다. 지속시간 1시간 연최대강우량에 대한 경향 성 분석결과, 전기간 강우는 총 11개 지점(춘천, 서울, 인 천, 울릉도, 성산, 인제, 제천, 보은, 남원, 장흥, 문경), 태풍 10개지점(인천, 수원, 대전, 포항, 대구, 서귀포, 천안, 금
산, 구미, 남해), 집중호우 14개 지점(춘천, 강릉, 서울, 울
릉도, 광주, 부산, 완도, 성산, 인제, 제천, 보은, 남원, 장흥,
문경)에서 통계적으로 유의한 증가경향(유의수준 5%)을
보이며 정량적인 증가경향이 호우원인별로 각각 상이함
을 확인 할 수 있었다. 또한, 통계적으로 유의한 감소는 나
타나지 않았으나, 전기간 강우는 목포지점, 태풍은 보령지
점, 집중호우는 정읍, 영덕지점으로 감소경향을 보이는 지
점이 각각 상이하게 나타났다. 지속시간 24시간 연최대강
우량에 대한 경향성 분석결과, 전기간 강우는 총 13개 지
점(춘천, 서울, 인천, 원주, 울릉도, 울진, 서귀포, 이천, 인
제, 제천, 문경, 구미, 거창), 집중호우 11개 지점(춘천, 서
울, 인천, 원주, 울릉도, 대구, 부산, 성산, 제천, 문경, 산
청)에서 통계적으로 유의한 증가 경향(유의수준 5%)이
나타난 반면, 영산강권역과 금강권역 일부지역의 전기간
강우 및 집중호우가 통계적으로 유의하지 않았으나 감소
경향을 보였다. 호우원인에 따라 증가 및 감소경향이 지
역적으로 상이하거나 상반된 결과가 나타남에 따라 향
후, 미래 수문환경의 변화 양상을 보다 구체적으로 규명
하기 위해서는 호우원인별로 보다 세부적인 분석이 요구
된다.
(a) Entire rainfall (b) TC-induced rainfall (c) Local Downpour
(d) Entire rainfall (e) TC-induced rainfall (f) Local Downpour Fig. 4. Trend in Entire Rainfall, TC-induced Rainfall and Local Downpour During 1973～2012
for 1 Hour Duration (a-c) and 24 Hour Duration (d-f)
Local Downpour Tropical Cyclone Local Downpour Tropical Cyclone
(a) 1 hr (b) 24 hr
Fig. 3. Result of Annual Maximum Precipitation by Dividing the Tropical Cyclone and Local Downpour
Fig. 5. Relationship between Mean of Annual Maximum Rainfall and Parameters (Location, Scale) in Gumbel Distribution at Seoul Station
(a-f : 1 hr, g-l : 24 hr)
Fig. 6. Relationship between Mean of Annual Maximum Rainfall and Parameters (Location, Scale) in Gumbel Distribution at Pohang Station
(a-f:1hr, g-l:24hr) 3.2 비정상성 빈도해석을 통한 확률강우량 산정 및
비교
본 연구에서는 목표연도(2020년, 2030년)에 대하여 비 정상성을 고려한 미래확률강우량을 산정하고 비교하기 위해 호우분리없이 전기간 자료를 이용한 미래확률강우 량과 호우원인별로 호우를 분리한 비정상성빈도해석 결 과를 경험적 확률밀도함수의 결합을 통해 산정한 미래 확 률강우량을 비교하였다. Figs. 5 and 6은 예시적으로 서울 지점과 포항지점의 각 호우원인별 평균 연최대강우량과 매개변수의 관계를 선형 회귀직선으로 나타낸 그림으로 평균 연최대강우량이 증가함에 따라 위치 및 축척매개변 수도 동일하게 양의 증가를 보이는 것으로 나타났으며, 대체로 축척매개변수는 위치매개변수보다 산포되어 있는 것을 확인하였다.
Table 1은 호우원인별 목표연도(2020년, 2030년)의 평
균 연최대강우량과 매개변수 추정결과를 나타낸 것으로 분석결과, 대체로 태풍의 영향이 적고 집중호우의 영향을 많이 받는 서울지점의 경우 집중호우의 평균 연최대강우 량과 위치 및 축척 매개변수가 태풍강우에 비해 크게 산 정되는 것으로 분석된 반면 상대적으로 태풍의 영향이 많 은 포항지점의 경우 태풍강우의 축척 매개변수가 집중호 우에 비해 크게 나타났고 지속시간 24시간의 경우 태풍강 우의 평균 연강우량이 집중호우에 비해 크게 산정되었다.
또한, 호우원인별 강우 증가량 분석결과, 서울지점의 경우 집중호우의 증가량이 태풍강우에 비해 큰 것으로 분석되 었고, 포항지점의 경우 태풍강우가 집중호우에 비해 강우 의 증가량이 크게 산정되었다. 이처럼, 지역별로 지배적으 로 극치호우사상에 영향을 미치는 호우원인이 다르며 호 우원인별 미래의 경향 특성이 각각 상이하게 나타났다.
Fig. 7은 전기간 강우 및 호우분리를 통해 산정한 비정
상성 빈도해석 결과(지속시간 1시간, 24시간)를 정상성을
Duration St. Target Year
Entire period TC-induced rainfall Local downpour
1 hr
Seoul 2020 47.0 39.5 13.1 11.2 7.5 6.3 47.0 39.4 13.2
2030 49.6 41.6 14.0 11.6 7.9 6.4 49.6 41.5 14.0
Pohang 2020 32.8 25.1 13.2 20.5 13.4 12.3 28.9 22.0 11.8
2030 35.3 26.4 15.6 22.7 14.5 14.3 31.0 23.0 13.9
24 hr
Seoul 2020 191.7 149.5 73.1 58.9 36.6 38.7 190.2 147.1 74.7 2030 204.6 158.2 80.3 61.6 38.4 40.3 203.6 156.6 81.3 Pohang 2020 149.7 111.5 66.2 109.5 66.1 75.1 103.4 88.6 25.5 2030 159.3 116.4 74.3 116.4 69.8 80.8 109.4 93.1 28.3 Table 1. Estimation of Mean of Annual Maximum Rainfalls and Parameters (Location and Sccale) for Target Years
1hr 24hr
2020 2030 2020 2030
Entire Period
Combined Quantile
Fig. 7. Comparison of Stationary Frequency Analysis and Future Design Rainfall of the Two Methods for a Return Period of 100 yr (%)
가정한 지점빈도해석(Present) 결과와 정량적으로 비교 하여 Kriging기법을 통해 도시한 것으로 한반도 전역에서 대체로 비정상성 빈도해석 결과가 지점빈도해석 결과 (Present)에 비해 증가하였다. 지속시간 1시간의 확률강 우량은 인제지점, 지속시간 24시간의 확률강우량은 강릉 지점에서 가장 많은 차이를 보였는데, 전기간 강우를 이 용한 비정상성 빈도해석 결과(1시간 지속시간), 목표연도
2020년은 평균 4.27%(최대 16.81%, 인제), 목표연도 2030
년은 평균 7.70%(최대 30.35%, 인제) 증가하였고, 호우분
리를 통해 산정한 비정상성 빈도해석 결과(1시간 지속시
간), 목표연도 2020년은 평균 5.53%(최대 16.13%, 인제),
목표연도 2030년은 평균 9.33%(최대 29.75%, 인제) 증가
하는 것으로 분석되었다. 또한, 지속시간 24시간에 대하여
전기간 강우를 이용한 비정상성 빈도해석 결과, 목
(a) 1 hr (b) 3 hr (c) 6 hr (d) 12 hr (e) 24 hr
(f) 1 hr (g) 3 hr (h) 6 hr (i) 12 hr (j) 24 hr
Fig. 8. Differences(%) between the Future Design Rainfall of the Two Methods (2020) (a)-(e) Return Period of 100 yr, (f)-(j) Return Period of 200 yr
표연도 2020년은 평균 평균 4.00%(최대 14.47%), 목표연 도 2030년은 평균 7.38%(최대 26.53%) 증가하였고, 호우 분리를 통해 산정한 비정상성 빈도해석 결과, 목표연도 2020년은 평균 2.32%(최대 12.93%), 목표연도 2030년은 평균 5.21%(최대 25.28%) 증가하였다.
Figs. 8 and 9는 전기간 자료 및 호우분리를 통해 산정 한 비정상성 빈도해석 결과에 대해 보다 정량적인 비교 및 평가를 수행하기 위하여 상대오차를 산정하여 도시하 였다. 여기서, 미래확률강우량의 차이가 양수(Blue)는 전 기간 자료를 이용하여 산정한 미래확률강우량이 큰 것을 의미하고 음수(Red)는 호우분리를 통해 산정한 미래확률 강우량이 큰 것을 의미한다. 분석결과, 재현기간과 목표연 도에 따라 정량적인 차이를 보이나 지역적으로 유사한 양 상을 보이는 것으로 나타났다. 지속시간별로 살펴보면, 지 속시간 1시간의 미래확률강우량의 경우 한반도 전역에서 호우분리를 통해 산정한 미래확률강우량이 크게 산정되 었고 제주도를 포함한 한반도 남부지역에서 상대적으로 많은 차이를 보였다. 지속시간 3시간, 6시간, 12시간 미래 확률강우량의 경우 금강권역을 포함한 한반도 서쪽지역 은 전기간 자료를 이용하여 산정한 미래확률강우량이 호 우분리를 통해 산정한 미래확률강우량보다 크게 산정되
었으나 이를 제외한 타 지역에서는 호우분리를 통해 산정
한 미래확률강우량이 크게 산정되었으며 특히 한반도 동
부지역에서 정량적으로 많은 차이를 보였다. 지속시간 24
시간 미래확률강우량의 경우 제주도를 포함한 한반도 남
부지역을 제외하고는 전기간 자료를 이용하여 산정한 미
래확률강우량이 호우분리를 통해 산정한 미래확률강우량
보다 크게 산정됨을 확인하였다. 이처럼 전기간 자료를
이용하여 미래확률강우량을 산정한 결과와 호우분리를
통해 산정한 미래확률강우량이 지역에 따라 정량적인 차
이를 보이며 특히, 지속시간 24시간에 대한 미래확률강우
량을 제외하고는 대체로 호우분리를 통해 산정한 미래확
률강우량이 큰 것으로 나타났다. 전기간 자료를 이용하여
미래확률강우량을 산정할 경우 태풍과 집중호우의 증가
및 감소율이 각각 다름에도 불구하고 이에 대한 고려 없
이 미래확률강우량이 산정됨에 따라 호우원인별 증가 및
감소율이 평균의 형태를 취하게 되어 미래확률강우량이
과소 및 과대평가가 될 수 있으므로 안전율 측면에서 본
연구에서 산정한 태풍 및 집중호우의 경향성을 독립적으
로 고려한 비정상성 빈도해석에 대한 검토가 추가적으로
필요할 것으로 판단된다.
(a) 1 hr (b) 3 hr (c) 6 hr (d) 12 hr (e) 24 hr
(f) 1 hr (g) 3 hr (h) 6 hr (i) 12 hr (j) 24 hr
Fig. 9. Differences (%) between the Future Design Rainfall of the Two Methods (2030) (a)-(e) Return Period 100 yr, (f)-(j) Return Period 200 yr
4. 요약 및 결론
본 연구에서는 태풍의 반경을 이용하여 태풍 및 집중호 우를 분리하였으며, 각 호우원인별 지역적인 경향성 분석 을 수행하였다. 또한, 전기간 자료와 호우분리를 통한 비 정상성 빈도해석 방법을 적용하여 미래확률강우량을 산 정하였으며, 이를 비교 검토하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다.
1) 호우원인별 경향성 분석결과 유의수준 5%내 통계적 으로 유의한 증가경향을 보인 지점이 지속시간 1시 간일 때 전기간강우는 총 11개 지점 태풍 10개 지점, 집중호우 14개 지점으로 나타났고, 지속시간 24시간 일 때 전기간강우는 총 13개 지점, 집중호우 11개 지 점으로 호우원인에 따라 증가 및 감소 경향이 각각 상이하며 지역에 따라 전기간 자료를 이용한 경향성 분석과 호우분리를 통한 경향성 분석결과가 서로 상 반되는 지점이 나타남을 확인하였다.
2) 정상성을 가정한 지점빈도해석 결과(Present)와 비 교하여 전기간 강우와 호우분리를 통해 산정한 비정 상성 빈도해석 결과가 대체로 증가패턴을 보이며 지 속시간 1시간의 확률강우량은 인제지점, 지속시간
24시간의 확률강우량은 강릉지점에서 가장 큰 차이 가 발생하였으며, 목표연도 2020년은 현재대비 평균 2.3～5.5%의 증가가 나타났고, 목표연도 2030년은 현재대비 평균 5.2～9.3% 증가함을 확인하였다.
3) 전기간 강우와 호우원인별 비정상성 빈도해석을 수 행하여 미래확률강우량을 산정하여 비교한 결과, 지 속시간 1시간의 확률강우량은 제주도를 포함한 한 반도 남부지역에서 비교적 많은 차이를 보였으며, 지속시간 3시간, 6시간, 12시간 확률강우량의 경우 한반도 동부지역과 남부지역에서 많은 차이가 나타 났다. 지속시간 24시간의 경우, 한반도 남부지역을 제외한 모든 지역에서 다른 지속시간과 대비적으로 전기간 자료를 이용하여 산정한 미래확률강우량이 호우분리를 통한 미래확률강우량에 비해 크게 산정 되었다.
본 연구의 분석결과에서 나타난 바와 같이 호우원인별
경향성이 각각 상이함에 따라 미래확률강우량의 차이가
나타남을 확인하였으며, 이는 호우원인별로 기후변화가
미치는 영향이 다를 수 있음을 의미하므로 기후변화가 호
우에 미치는 영향을 호우분리를 통해 개별적으로 평가 할
필요가 있다. 제안된 호우분리기법을 적용한 비정상성 빈
도해석은 지역적인 호우특성이 반영되어 합리적인 미래 확률강우량을 추정함을 확인하였으며, 임계지속시간이 짧은 도시하천이나 중소하천의 미래 수공구조물 설계 및 수방대책을 수립하는 경우 호우분리기법을 적용한 비정 상성 빈도해석 기법이 안전율 측면에서 활용가능성이 높 을 것으로 판단된다.
감사의 글
본 연구는 국토교통부 물관리연구사업의 연구비지원 (14AWMP-B066744-02)에 의해 수행되었으며 이에 감사 드립니다.
References
