기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방 법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.

Climate change has been influenced on extreme precipitation events, which are major driving causes of flooding. Especially, most of extreme water-related disasters in Korea occur from floods induced by extreme precipitation events. However, future climate change scenarios simulated with Global Circulation Models (GCMs) or Reigonal Climate Models (RCMs) are limited to the application on medium and small size rivers and urban watersheds due to coarse spatial and temporal resolutions. Therefore, the current study introduces the state-of-the-art approaches and procedures of statistical downscaling techniques to resolve this limitation It is expected that the temporally downscaled data allows frequency analysis for the future precipitation and estimating the design precipitation for disaster prevention.

Abstract
 요 지
 1. 서 론
 2. 방법론
  2.1 RCM 일강우자료의 오차보정(Bias correction)
  2.2 오차보정된 RCM일강우자료의 시간상세화
  2.3 대표 지속시간별 연최대강우 선택
 3. 연구대상 지점
 4. 결 과
  4.1 오차보정(Bias correction)
  4.2 시간상세화(Temporal downscaling)
  4.3 지속시간별 연최대강우 대표시나리오(Representative scenarios of AMP)
  4.4 지속시간별 미래 연최대강수량 결과
 5. 결 론
 감사의 글
 References

• Lee Taesam(ERI, Department of Civil Engineering, Gyeongsang National University, 경상대학교 공학연구원 토목공학과) | 이태삼 Corresponding Author