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Copula 함수를 이용한 강우발생모의와 가뭄위험분석

Stochastic Rainfall Generation and Drought Risk Analysis Using Copula Functions

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/301760
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한국방재학회 (Korean Society Of Hazard Mitigation)
초록

본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 단변량 가뭄해석의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 이변량 가뭄해석을 수행하였으며, 이를 위해 코플라 함수를 적용하였다. 가뭄 발생의 확률 및 경향성을 종합적으로 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정한 후, 지점별 가뭄빈도해석 및 과거 최대가뭄사상에 대한 단변량 및 이변량 재현기간을 산정하여 비교·분석하였다. 또한, 우리나라의 과거 최대가뭄사상에 대한 가뭄위험도분석을 위해, 연속되는 50년과 100년 동안 최소 한번 발생하는 확률(과거 최대가뭄사상 크기의 가뭄)을 강우관측지점별로 계산하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 그러나 우리나라와 같이 강수자료의 기록연한이 짧은 경우에는 이변량 가뭄빈도해석을 수행하는 데 큰 불확실성을 야기할 가능성이 있다. 그러므로 가뭄해석 결과의 불확실성 정량화시키기 위한 방안으로 강수모의 기법을 활용하였으며, 그 결과 관측된 가뭄사상으로 추정된 이변량 가뭄빈도곡선에 대한 5%, 25%, 50%, 75%, 그리고 95% 의 신뢰구간을 제시할 수 있었다. 또한, 95% 신뢰구간에 해당하는 특정 가뭄 지속기간과 심도를 고려한 이변량 가뭄재현기간의 경계 값(상한 값 및 하한 값)을 추정하였으며, 이는 상대적으로 가뭄빈도해석의 불확실성이 큰 5개의 관측지점(대관령, 원주, 청주, 대전, 인제)을 발견하였다.
이와 같은 특정 지점에서 발생된 큰 불확실성의 근본적인 원인을 밝혀내기 위해서는, 해당 5개 지점에 대한 가뭄 특성 및 빈도해석의 연구결과를 재검토 되어져야 할 필요가 있다고 판단하였다. 그 결과 5개의 특정 관측지점에서 발생한 불확실성 원인은 이변량 가뭄빈도해석의 해석 시 고려되었던 두 변량이 서로 낮은 상관성을 나타냄에도 불구하고, 가뭄 지속기간에 따른 조건부로 가뭄심도를 해석함에서 발생되어진 것으로 확인되었다. 이는 확률적인 방법으로 결합밀도함수를 추정하는 데 있어 발생되어진 불확실성인 것으로 확인되었으며, 향후 가뭄빈도분석 결과를 이용하여 가뭄을 판단하고 해석할 경우에는, 실제 분석결과에 미칠 수 있는 다양한 불확실성을 충분히 고려하여 보다 신뢰성 있는 가뭄판단을 해야 할 것으로 사료된다.

저자
  • 유지영(정회원, 한양대학교 대학원 건설환경공학과 박사과정) | Yoo, Ji Young
  • 김태웅(정회원, 한양대학교 공학대학 건설환경공학과 부교수) | Kim, Tae-Woong 교신저자
  • 김동균(정회원, 홍익대학교 건설도시공학부 조교수) | Kim, Dongkyun