최근 들어 기후변화로 인한 수자원 분야의 잠재적 영향 예측 및 평가를 위한 연구를 활발히 수행하고는 있으나, 수문기상학적인 자연현상을 정확히 예측하기란 사실상 어려운 일이며, 불확실성이 매우 크다는 문제점과 지역규모 유역의 기후변화 영향에 대한 종합적 평가기준이 아직까지 모호하다는 어려움을 안고 있다. 최근에 실시된 4대강 정비 사업은 변화된 하천 조건과 기후변화에 따른 유역의 수자원 예측의 불확실성과 기후변화 영향 평가와 대응책 마련의 어려움을 더욱 가중시키는 인자로 작용할 수 있다. 그러나 아직까지 일반화된 지역규모 유역에 대한 수문학적 통합위험지수에 대한 연구는 기초단계에 있으며, 지역적 규모의 기후변화 영향분석 및 취약성 평가를 위한 개념적 인자분류 체계 구축을 통한 표준화 연구의 수행이 필요하다. 본 연구에서는 4대강 하천정비 사업 이후 행정구역단위 중소규모 유역에 대하여 통합지역위험지수 산정을 통한 개념적 인자분류체계를 구축하여 기후변화와 수자원 영향 평가를 실시하였다. 본 연구는 기후변화로 인한 수문학적 위험성을 표준화하고 정량화된 값으로 제시할 수 있다는 점에서 장점이 있으며, 최근 4대강 사업으로 인하여 변화된 하천유역에 대하여 지역적 규모의 수문학적 위험도 변화를 효율적으로 평가하고, 체계적인 수자원 관리계획과 기후변화 적응을 위한 지역의 통합위험성 평가를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Seasonal rainfall forecasts are one of the most important part of water resources management in minimizing climate-related risk. Recently, abnormal change in precipitation raised the attention of not only scientists it gets big interest in general public too. Seasonal climate forecasts are typically based on simulations from general circulation models (GCMs) that approximate the complex physical, chemical, and biological processes. But it has been known that General Circulation Models have considerable uncertainties. Recent studies suggested that Multi-Model Ensemble(MME) could reduce this uncertainties and give an improvement on the results. There have been used several MME estimation techniques that are simply averaging models and regression based techniques. This study aims to improve MME using Bayesian Model Averaging(BMA) technique which gives weights to the models based on each model performance to present observation. The result showed that BMA technique output is statistically more fitted to the observation than the other techniques and it is very important to further analysis such as downscaling and other simulation method that uses future precipitation as a main input data.

본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 Z=303R0.72를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우 알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분 강우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근오차는 3.146으로 분석되었고, 공간상관행렬 오차의 평균은 -0.530～-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도 위성의 이용을 통한 다중 원격탐사 자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예․경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

본 연구에서는 전형적인 엘니뇨와 새로운 형태의 엘니뇨 Modoki에 따른 한강유역의 여름철(6～9월) 강우량의 특성 변화를 분석하였다. 전형적인 엘니뇨 시기에는 대체로 여름철 강우량이 감소하였으며, 강우의 변동성도 비교적 크게 나타났다(CV=0.40). 반면에 엘니뇨 Modoki 시기에는 한강 대부분 유역에서 평년보다 강우가 증가하는 경향을 보였으며, 여름철 강우의 변동성은 작은 것으로 분석되었다(CV=0.23). 엘니뇨 Modoki 시기에는 한강 남부의 11개 중권역에서 통계적으로 유의한 강우의 증가를 보였고, 30 mm/day와 50 mm/day를 초과하는 중호우의 강우발생일은 각각 9.9일과 5.4일로 나타났으며, 전형적인 엘니뇨 시기보다 백분위 편차가 각각 17.74%, 50.94% 큰 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 새로운 형태의 엘니뇨 Modoki가 전형적인 패턴의 엘니뇨 보다 한강유역의 여름철 수자원 변동에 민감하게 영향을 주고 있음을 확인하였으며, 향후 수자원의 계절적 변동과 불확실성이 큰 지역에서 안정적인 수자원 확보를 위한 기초자료로 활용이 가능하리라 사료된다.

한반도를 포함한 동아시아 지역은 여름철에 수문기상학적 극치사상에 취약한 지역이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 동아시아 지역의 대기순환 패턴인 Pacific-Japan (PJ) 패턴을 중심으로 북서태평양 지역의 태풍 활동 특성을 분석하였다. 특히, 한반도에 영향을 미치는 태풍을 중심으로 낙동강 유역의 태풍에 의해 유발된 여름철(June-September) 강수의 지역적 특성 변화를 진단하였다. 분석 결과, 양(+)의 PJ 기간에 발생하는 대기순환패턴의 변화는 태풍의 활동에 보다 유리한 작용을 하는 것으로 나타났다. 한반도에 영향을 미치는 태풍에 대한 진로 분석 결과, 양(+) PJ 기간동안 태풍이 주로 남서쪽으로 향하는 경향이 있으며, 음(-)의 PJ 기간에는 북동쪽으로 향하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 태풍 진로의 전향점(recurving location)은 양(+)의 PJ 기간에는 보다 북서쪽에 위치하며, 음(-)의 PJ 기간에는 보다 북동쪽에 치우쳐 있음이 분석되었다. 따라서, 음(-)의 PJ기간 보다 양(+)의 PJ 기간에 태풍의 활동이 활발하며, 낙동강유역에서 태풍에 의한 강수가 통계적으로 유의한 증가패턴이 뚜렷하게 발생하고 있는 것으로 확인되었다.

본 연구에서는 서로 다른 ENSO (El Niño Southern Oscillation) 형태에 따른 한강유역의 연최대홍수량과 저유량의 정량적 변화 및 발생시점의 변화를 분석하였다. 경향성 분석결과, 연최대유출의 경우 한강 전체 유역면적의 48.3%가 통계적으로 유의한 증가패턴을 보였으며, 연최대 유출의 발생시기는 한강 서부유역에서 늦어지고, 동부유역에서는 빨라지는 경향이 있음을 확인하였다. 또한 7일 저유량의 경우, 24개 중권역중 6개 유역(전체 면적의 26.0%)에서 통계적으로 유의한 감소경향을 보였으며, 저유량의 발생시기는 한강중상류 유역에서 빨라지는 경향이 있음을 확인하였다. CT(Cold tongue)/WP(Warm-pool) El Niño 시기에 연최대유출의 발생시점의 차이는 크지 않으나, CT El Niño 시기에는 전체유역의 89.0%에서 연최대유출량이 평년보다 작게 나타났다. 또한, 7일 저유량의 발생시점은 WP El Niño 시기에 평균적으로 약 17일 정도 빠르며, CT El Niño (WP El Niño)시기에는 전체 유역의 72.7% (20.0%)에서 통계적으로 유의한 증가(감소)패턴을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구는 서로 다른 형태의 CT/WP El Niño가 한강 유역 수자원의 양과 발생시점의 변화에 민감하게 영향을 미치고 있음을 확인하였으며, 향후 다양한 형태의 ENSO에 따른 수문변량의 변화에 대한 진단연구를 통하여 장기적인 수자원관리 및 예측을 위한 기초 자료로 활용이 가능하리라 사료된다.

본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR (minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위 기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.