본 연구는 평지 지역과 산지 지역의 일 강우량의 상관성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 지리산 국립공원 근처의 기상청과 국립공원관리공단 소속의 관측소에서 각각 측정된 강우량 자료를 상관계수와 통계적 의존 지수를 이용하여 분석하였다. 그 결과, 상관계수는 평지 지역 사이는 평균적으로 0.78, 산지 지역 사이는 0.91로 나타났으며 평지 지역과 산지 지역 사이의 분석에서는 0.62로 나타났다. 통계적 종속지수의 경우, 평지 지역 간에는 2.82, 산지 지역 간에는 2.90, 평지 지역과 산지 지역 사이에는 2.59로 평균값이 나타났다. 이러한 결과로 보아 일 강우량에 대하여 평지 지역과 산지 지역 간의 상관성은 약하다고 판단된다.

기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 1일 지속강우, 2일 지속강우, 3일 지속강우, 4일이상 지속강우로 구분하여 강우의 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵 밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하였고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하 고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

산업의 발전에 따라 기반시설 및 인구 등이 대도시에 밀집되어, 도시홍수방어는 인명피해 뿐만 아니라 재산피해 저감 차원에서도 매우 중요한 문제 가 되었다. 요즘은 이러한 도시유역의 유출해석을 보다 정확하게 하기 위해 시강우나 분단위의 강우자료를 활용하고 있다. 하지만 기후변화 시나리오 와 같은 미래 강우시나리오는 현재 일단위 수준으로 제공되므로 미래 강우에 대한 확률빈도 해석에 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 추계학적 기법을 이용해 일강우 자료를 시강우 자료로 분해하고자 하였다. 일자료를 시자료로 분해하기 위해 과거 시강우 자료를 기반으로 Gram Schmidt 변환과 K 개의 최근접 표본 중 하나를 재추출하는 비모수적인 기법(KNNR)을 적용하였다. 이 방법은 연유출량을 월유출량으로 분해하기 위해 개발된 것이다. 하지만 강우자료는 유출량 자료와 달리 확률밀도가 작아 일강우를 시강우로 분해하는 데 직접 적용하는 경우 결과가 실제와 유사한 통계 패턴을 갖는 다고 보기 어려웠다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 분해하고자 하는 일자의 전일과 후일을 포함한 3일 강우패턴을 7개로 구분하고 동일 패턴을 가진 자료들만 분해에 이용하도록 하여 강우자료에 대한 적용성을 높였다. 과거 52년간의 서울기상관측소 시강우 자료를 이용하여 강우자료의 분해 에 대한 결과를 분석한 결과, 분해된 시강우 자료가 관측된 시강우자료와 통계적으로 매우 유사한 것을 확인하였다. 향후 기후변화자료의 시강우 분해 등에 활용하여 보다 정확한 도시유출에 대한 빈도해석 등에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 일강수량의 누적 패턴을 고려하여 새로운 가뭄지수(RADI)를 개발하였다. RADI는 누적 강수량의 장기간의 평균과 특정 기간에 관 측된 누적 강수량을 비교하여 일단위로 가뭄지수를 간단히 산정할 수 있도록 개발되었다. 우리나라의 대표적인 가뭄기간 동안의 RADI의 시·공간 적 변동성과 재현 주기를 살펴봄으로써 장·단기 가뭄의 감시에 대한 RADI의 적용성을 평가하였다. SPI의 경우, 장·단기 가뭄을 표현하기 위해서는 여러 가지 지속기간을 가지는 SPI를 사용해야 하지만, RADI는 하나의 지수로 단기 및 장기가뭄을 표현하고 모니터링 할 수 있다. RADI의 전국 평 균값을 살펴본 결과, 우리나라에서 20년 주기로 가뭄이 발생하고 있다는 사실을 확인하였다. 또한 RADI의 발생확률 및 통계 분석을 통해 5단계의 가뭄 등급을 제안하였으며, 이는 가뭄 예보와 대응을 위한 기준으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 유역의 공간상관성을 고려한 다지점 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 일강수량 모의기법을 개발하였다. 기존 Hidden Markov Chain Model(HMM)은 단일지점 강수모의에 적용되어 왔으나 관측지점간의 유역상관성을 충분히 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Chow-Liu Tree(CLT) 모형을 적용하여 다변량(multivariate) 형태로써 유역내에 위치한 강우관측소간의 상호종속성을 고려하기 위하여 기존의 동질성 HMM 강우모의기법과 CLT 알고리즘을 결합한 동질성 CLT-HMM 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 동질성 CLT-HMM 모형을 사용하여 장기간의 수문자료를 보유하고 있는 기상청 산하의 한강유역 강수네트워크에 대해서 적합성을 검토하였다. 동질성 CLT-HMM 모형을 적용하여 모의 된 결과를 보면 일강수량의 계절적 특성뿐만 아니라 일강수량 모의 시 강수시계열의 통계적인 특성들까지 우수하게 모의하였다. 추가적으로 상관행렬(correlation matrix)을 이용하여 기상관측소간의 공간상관 재현성을 검토한 결과 관측지점들 사이의 공간상관성도 비교적 우수하게 재현하는 것을 확인할 수 있었다.

분포형 수문 모형의 일강우 입력 자료는 불가피하게 불규칙하고 밀도가 낮은 관측망에서 기록된 값을 내삽해 사용하게 되나, 흔히 사용되는 대부분의 내삽법들은 실제 일강우의 다양한 공간적 분포를 잘 재현하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 널리 사용되는 다섯 가지의 강우 내삽 방법을 두개의 유역에 사용하여 비교하고 실제 공간적 분포를 보다 잘 나타낼 수 있는 2단계 내삽법을 제안하였다. 비교에 사용된 내삽법은 (1) 역가중치 방법(IDW), (2) 다중회

지구온난화에 따른 기후변화가 우리나라의 물순환 과정에 영향을 미칠 수 있다. 강우는 여러 기상인자들과 복잡한 영향을 주고 받으며 발생한다. 따라서 강우는 물순환 과정에서 기후변화에 따른 영향을 크게 받는 인자 중의 하나이다. 본 연구에서는 강우특성을 나타낼 수 있는 여러 시계열 자료를 구축하였다. 또한 강우의 발생 시계열을 연별, 계절별 및 월별로 구성하여 분석하였다. 분석 방법은 시계열 자료의 평균과 표준편차의 변동성 분석과 경향성 분석을 수행하였다.

본 논문에서는 연속자료로서 세계 최장의 기록을 보유하고 있는 서울지점의 강우량 자료를 이용하여 강우 발생특성의 장기 변동성을 분석하였다. 우선 마코프 연쇄에 근거한 전이확률 및 발생특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 강우의 발생확률적 측면에서 평가하였다. 그리고 2차원 LOWESS 회귀방법을 이용하여 전이확률의 월간 장기변화특성을 분석하였다. 전이확률 및 발생특성 분석결과 원자료 계열의 CWK와 MRG는 발생특성이 다르게 나타났다. 강우사상의 특성은

분해기법은 일 단위 강수시계열 자료를 시간단위로 분해하는 데 주로 사용되고 있으며, 시단위 자료는 홍수예측을 위하여 주요하게 사용될 수 있다. 그러나 현재까지 제시된 대부분의 분해기술은 강우데이터가 추계학적 특성을 가지고 있다는 기본 가정을 전제로 하고 있기 때문에 모형을 구성하는데 있어서 강우자료의 물리적 특성을 반영하는 데는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 각기 다른 해상도로 변환하는데 따른 가중치의 동역학적 거동이 카오스 특성을

수문 인자, 특히 강우량의 공간 분포 해석은 수자원 분야에서 중요한 관심사 중 하나이다. 기존의 티센법(Thiessen), 역거리법, 등우선법이 공간적 연속성과 지형 특성을 고려하지 못하는 한계를 가지고 있는데, 본 연구에서는 일강우량에 대한 강우 공간분포 해석의 정확도 향상을 위해 월평균 자료와 평년 강우량 자료를 산출하여, 이들과 수집한 일강우량 자료간의 상관성 분석하였으며 이를 근거로 지구통계학적 분석방법인 코크리깅(Co-kriging) 기법의 이

본 연구에서는 전체탐색기법 중 Simplex법의 원리를 이용한 SCE-UA법과 Annealing-Simplex (A-S)법을 일유출량 추정 수문모형인 탱크모형의 매개변수 보정에 적용하여 국부탐색기법인 Downhill Simplex법의 결과와 비교하여 탐색능력을 평가하였다. 오차가 없는 합성자료를 사용한 보정에서 A-S법이 목적함수에 관계없이 전역최적해를 탐색하는 결과를 나타냈으며, SCE-UA법은 ABSERR를 목적함수로 사용할 경우에 전역최적해를 탐색

본 연구에서는 한강유역의 1일, 2일, 3일 연최대강우자료를 대상으로 L-모멘트법을 이용한 지점 빈도해석과 지역 빈도해석을 실시하여 그 결과를 비교하였다. 지역빈도해석을 실시하기 위하여 한강유역을 남한강, 북한강, 한강하류부 유역의 3개 소유역으로 분할하고, 각 유역에 대한 자료의 이산도 및 동질성을 검토하였으며, 각 소유역에 대하여 여러 분포형을 적용한 결과, 남한강유역과 한강하류부 유역은 lognormal 분포형, 북한강 유역은 gamma-3 분포형

지구온난화의 영향으로 배증 CO2 상태가 되는 약 60년 후의 한반도 평균강수량은 약 5-10%정도의 증가로 예측되고 있다. 그러나 수자원분야에서 평균강수량의 증가보다 더 중요한 것은 홍수 또는 가뭄과 같은 극치기상의 빈도 변화이다. 현재 국제적으로 이러한 극치기상의 빈번한 발생이 지구온난화의 한 증거로 받아들여지고 있기는 하나 그 양상이 어떻게 되리라고는 예측되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 그러한 변화 양상을 예측해 보기 위한 방법론을 제시해

지구 온난화는 산업혁명이후 이미 시작되었으며 최근에 와서 그 정도가 심해지고 있다. CO2와 같은 온실기체의 증가를 가장 큰 원인으로 하는 지구 온난화의 영향이 아직 정량적으로 밝혀지고 있지만 대기순환모형(General Circulation Model: GCM)을 이용한 연구에서 이러한 온실기체의 증가가 지구의 평균온도를 상승시킨다고 밝히고 있다. 지구 온난화는 전지구적 물의 순환에도 영향을 미쳐 지구 곳곳의 강수패턴에 변화를 가져오는데 근래에 자주 발