PURPOSES : The purpose of this study is to statistically analyze the meteorological factors that contribute to the formation of road surface icing based on actual cases of icing accidents and provide directions for improving icing evaluation criteria. METHODS : In this study, we collected cases of domestic road icing accidents by searching news articles with the keyword ‘icing collision accidents’. Subsequently, we determined the latitude, longitude, and altitude of accident locations using satellite map service. We applied the Inverse Distance Weighting (IDW) method and temperature lapse rate to estimate meteorological data at each location. Finally, statistical analysis was conducted for temperature, humidity, and precipitation occurrence using probability density functions. RESULTS : As a result, road icing accident data points with identifiable location coordinates were collected. Among these, temperature, humidity, and precipitation occurrence from Automated Weather Stations (AWS) data were selected for analysis. During the process of correcting meteorological factors using the Inverse Distance Weighting (IDW) method, the optimal Weighting Exponent (p) that minimizes the error was determined and applied. The results showed that accidents occurring in the morning indicated the highest accident occurrence rate. The average temperature at the time of the accidents was -1.4°C, with a humidity level of 85.1%. Precipitation was observed at the time of the accident in 19 cases. CONCLUSIONS : Icing on pavement can occur not only under extreme weather conditions but also under typical meteorological conditions. Typically, icing can occur when the relative humidity is above 70%. Accordingly, for future improvements in the evaluation criteria for icing-prone areas by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, it is possible to incorporate the temperature and humidity ranges that generally lead to icing, taking into account climate characteristics.

기상현상관측은 기상청에서 다양한 방법(지상, 고층, 해양, 항공, 등)으로 관측되고 있다. 하지만, 인간생활에 많은 영향을 미치는 대기경계층 관측에는 한계가 있다. 특히, 존데 또는 항공기를 이용한 기상관측은 경제적인 측면에서 상당 한 비용이 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 기상드론을 이용하여 국지기상현상 중 해륙풍 연직분포에 대한 기상 인자들을 측정하고 분석하는 것이다. 해륙풍의 공간적 분포를 연구하기 위해 보성지역 표준기상관측소의 보성종합기상탑을 포함한 다른 세 지점(해안가, 산기슭, 산중턱)에 동일한 통합기상센서를 각 드론에 탑재하였다. 2018년 8월 4일 1100 LST부터 1800 LST까지 30분 간격으로 최대 400 m 고도까지 기온, 상대 습도, 풍향, 풍속, 기압의 연직 프로파일 관측이 수행되었다. 기온, 상대 습도, 기압에 대한 기상현상의 공간적 특성은 네 지점에서 보이지 않았다. 강한 일사량 시간 대에 중간지점(~100 m)에서 강한 바람(~8 m s−1 )이 관측되었고, 오후에는 풍향이 내륙지역의 상층부터 서풍으로 바뀌었다. 기상드론을 이용하여 관측한 하부 대기층의 분석결과는 보다 정확한 기상예보 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

The correlation among gaseous air pollutants (odorous compounds, greenhouse gases) and meteorological parameters was analyzed in-depth using measurement data at a barn and ambient in a naturally ventilated dairy farm. Both concentration and emission data (loading rate and emission rate), which more accurately express the actual pollutant emissions, were used in the correlation analysis. Gaseous air pollutants (ammonia, hydrogen sulfide, carbon dioxide, nitrous oxide, methane) and meteorological factors (relative humidity, temperature, wind speed, solar strength) were measured for one week in July 2013. The upper and lower outliers of measured data by inducing 1.5 times the interquartile range (IQR) were eliminated. After eliminating the outliers and grouping according to data magnitude, the correlation analysis among gaseous compounds and meteorological factors was conducted using the average values of each group. In the correlation analysis, data for the emission rate (barn) and the loading rate (ambient) showed a better correlation than concentration data. Gaseous air pollutants except for hydrogen sulfide in the barn showed a good correlation. Hydrogen sulfide might not be produced from manure or animal origin. Rather, the compound may be produced by flushing water, which was flushed at periodical times (every six hours). Ammonia emissions increased with increasing temperature, and this increase can be affected from greater exertion of feces by frequent water drinking in a high-temperature condition. In the ambient, the correlation for all gaseous air pollutants was better than that in the barn, because those air pollutants from manure, animals, and flushing water origins were sufficiently mixed in the atmosphere. Wind speed also showed a good correlation with all gaseous air pollutants.

기상 인자에 따른 우리나라의 매미 출현시기와 종 구성을 조사하기 위하여, 서울 도심 내에 있는 근린공원(아시아공원, 청담공원)에서 발생하는 매미 탈피각을 통해 매미 발생 특성을 분석하였다. 이를 위해 2015년 6월부터 8월까지 주 1회씩 총 9회에 걸쳐 선정한 21개의 방형구(20x20m; 아시아: 12개, 청담: 9개)내에서 발생하는 매미 탈피각을 수거하였으며, 수거한 탈피각은 매미 탈피각 분류 체계에 따라 종, 성별, 개수를 산출하였다. 기상 요인은 각 지역에서 관찰한 온습도 로거 자료와 기상 관측소(AWS)에서 측정된 자료를 사용하였다. 그 결과, 두 장소 모두 8월 첫째주와 둘째주의 매미 발생율이 전체 발생 비율의 50%를 넘었으며, 이 중 말매미와 참매미가 전체 발생 탈피각의 80%이상을 차지했다. 말매미, 참매미, 쓰름매미, 유지매미의 탈피각은 온도 및 습도와 유의한 양의 상관관계를 보였다. 또한 매미 탈피각 발생 패턴에 있어 기상 인자와의 영향을 분석하기 위하여 cluster analysis를 이용하여 시기별 매미 탈피각 발생 특성의 유사성에 따라 3개의 그룹으로 나누고 PCA(Principle Component Analysis) 분석 결과에 적용하였다. PCA 분석 결과, 각 그룹들은 매미 탈피각 발생 시기에 따른 패턴이 뚜렷하게 나타났다. 온도가 가장 높은 그룹 Ⅲ(8월1주-2주)에서 가장 많은 매미 탈피각이 발생하였으며, 상대적으로 높은 강수량과 습도를 보인 그룹 II(7월3주-4주)에서는 털매미가 다른 그룹들에 비해 높은 발생 양상을 보였다. 따라서, 2015년도 여름 매미의 발생 패턴은 7월 넷째주부터 강수량이 높아짐과 동시에 매미 발생이 높아지기 시작하였으며, 장마가 끝난 후인 8월 첫째주 둘째주부터 온도 상승과 함께 대발생 했음을 알 수 있었다. 위 결과들을 미루어보아, 늦은 장마전선의 북상과 폭염이 매미 발생과도 관련이 깊을 것으로 사료 된다. 이러한 결과는 매미 발생 양상에 대한 기초 정보를 제공하고, 폭염 및 장마와 같은 이상기상현상에 따른 매미 발생 변화를 예측하기 위한 사전 자료로 활용할 수 있다.

To research indoor air pollution in the training rooms of technical high school, the temperature, air current, humidity, CO₂, CO, O₃ were measured by Indoor Climate System(ICS 500, Casella, UK) at each classroom, scientific laboratory, electricity training room, electronic equipment training room and welding training room. The change of air pollution concentration and its correlation were additionally compared and analyzed. At closed small space such as classroom, scientific laboratory, electronic equipment training room and electricity training room, the CO₂ concentration was obtained to the 2,030ppm(max.), which is higher than notified and recommended standard value(1,000ppm) by Ministry of Health and Welfare and Ministry of Environment, Korea. At welding training room where is larger and more ventilated than general classroom, CO concentration was measured to the 3.6ppm, which is higher than average 1ppm measured at other training rooms. The concentration of O₃ is not yet regulated from the standards of underground air quality, but at welding training room it was measured as 0.11ppm(max.) that is higher than 0.01ppm measured at other training rooms. The higher value of temperature, air current, radiant temperature and CO₂ concentration was shown at scientific laboratory, electricity training room and electronic equipment training room where are closed and same with the scale of classroom. And the higher concentration of CO₂, CO and O₃ was shown at welding training room which was opened larger classroom. The indoor air pollution by CO₂, CO and O₃ may directly affect on the training room where many students work at a small space, and they should be controlled appropriately. Each experimental formulas were made for the estimation of CO₂, CO and O₃ concentration depending on some kinds of variables at each training room. It is found that indirect ventilation system with a filter will be needed for regular and constant ventilation and the ventilation system should be applied to protect and make clean and comfortable environment of training rooms at technical high school.

본 연구는 1986년부터 1999년 사이에 건설되어진 262개소의 사방댐내에 퇴적된 퇴사량을 조사하여 기상 및 하천형태학적 인자가 산림유역의 토양침식량에 미치는 영향을 분석하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 퇴사량은 기상 및 하천형태인자와 상관분석한 결과 20mm/일, 80mm/일 이상 강우횟수, 유역면적, 강우도달시간, 주 하천길이, 총 하천수, 총 하천길이, 유역길이, 하천차수, 1차하천수, 본류굴곡율, 사면경사와는 정의 상관관계를 보였으며, 연평균강수량과는 부의 상관관계를 나타내었다. 단계별 회귀분석한 결과 총하천수, 사면경사, 20mm/일 이상 강우횟수, 주 하천길이 순으로 산림유역의 토양침식량에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 Y = - 2152.1352 + 65.5620 총하천수 + 69.2640 사면경사 + 3.6423 20mm/일 이상 강우횟수 + 0.1990 주 하천길이로서 설명력은 62%로 나타났다. 산림지역에 있어서 토사유출 현상은 각종 환경인자의 상호 복합적인 현상에 의하여 발생하고 있으므로 산사태 발생지역이나 위험지역의 산림유역은 토사유출에 따른 피해를 방지할 수 있도록 사방댐, 골막이, 기슭막이 및 옹벽 등 토사재해 방지를 위하여 적절한 산림유역 관리대책이 필요할 것으로 판단된다.

본 연구는 낙동강 하구 주변해역의 파랑 특성을 분석하기 위해 2007년 춘계(4월, 5월)에 낙동강 하구 중앙 해상 지점에서 관측된 파랑자료와 기상청에서 운영하고 있는 거제도 해양기상 부이에서 동일시점에 관측된 결과와 비교 검증하고 관측기간동안의 두 지점에서의 기상인자(기압, 기온, 풍속 및 풍향)와의 상관성을 비교하였다. 이상에서 얻어진 결과는 다음과 같다. (1) 2007년 춘계(4월과 5월)의 거제도 해양기상 부이 파랑 관측자료가 최대파고 약 3-4m, 유의파고 약 2m, 주기 약 5-8sec의 범위에 해당하는 반면에 낙동강 하구에서의 파랑 관측자료는 파고가 대체적으로 1m미만의 상태로 정온한 상태를 보이며 주기는 4-7sec의 범위를 가진다. (2) 춘계 파랑 관측자료에서 바람에 의한 파랑 감쇄가 없을 경우 거제도 해양기상 부이에서부터 천수 또는 굴절에 의한 파랑변형의 효과로 인해 낙동강 하구 중앙부까지 파랑이 전달되면서 최대파고값은 약 2.2m, 유의파고값은 약 1.3m정도 감소된다. (3) 낙동강 하구역으로 내습하는 해양파랑은 대상해역의 기상조건, 특히 바람의 영향(풍속 및 풍향)에 따라서 증감하는 것을 알 수 있는데, 특히 풍향이 역풍이 부는 경우 유의파고는 감소하는 경향을 나타내며 풍속이 클수록 그 감소 기울기도 더욱 커짐을 알 수 있다.

본 연구는 최근 11년간 (1996년~2006년)의 낙동강 하구둑 방류량 자료를 바탕으로 하구둑 방류량의 경년변동 및 월별특성 즉, 낙동강 하구둑 월별총방류량, 일일평한방류량, 일일최대방류량을 산출하였으며, 하구둑 방류와 하천수 유입에 직접적인 영향을 미치는 기상인자들과의 상관성을 검토하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. (1) 낙동강 하구둑으로부터의 11년간 총 방류량은 224,576.8×106m3이며 가장많이 방류된 연도는 2003년으로 56,292.3×106m3이다. 월별로는 8월이 23.4%의 52,634.2×106m3으로 가장 많고 7월이 23.1%, 9월이 17.0%의 순이었다. (2) 방류량 패턴을 시기별로 살펴보면 7~9월은 유하량이 많은 홍수기(방류란 100×106m3/day이상), 4~6월 및 10월은 유하량이 보통수준인 평수기(방류량 30×106m3/day이상), 12~3월은 유하량이 적은 갈수기(방류량 16×106m3/dayy미만)로 구분할 수 있다. (3) 방류량과 기상인자와의 상관성 비교에 있어서는 대체로 기온이 높고 증발량이 적으며 일조시간이 적은 시기에 많은 방류가 이루어짐을 알 수 있다 (4) 방류량이 많을 경우 주 풍향은 NNE 및 SW, SSW 였다. 이러한 결과는 풍항에 따른 취송류의 영향으로 북풍이 불 경우 담수의 하구 집적화와 남풍이 불 경우 담수가 외해로 유출될 가능성이 높음을 시사한다.

1971년부터 2001년까지 해양 및 기상관측 자료를 활용하여 한국 서해에서 기상인자(기온, 바람, 강수량)가 수온과 염분 변화에 미치는 영향을 분석 하였다. 그 결과 수온-기온, 수온-강수량, 염분-풍속은 정상관(+)을, 수온-풍속, 염분-기온, 염분-강수량은 역상관(-)의 관계를 보였다. 기상인자와 해양인자간의 시간지연(time lag)은 표층에서 0~4개월, 저층까지 기상의 영향이 도달하는 데에는 표층보다 0~4개월의 시간지연이 더 있었다. 수온은 같은 해의 기온 변화의 영향을 크게 받는 반면, 염분은 그 직전해의 강수량의 영향을 크게 받았다. 풍속의 강약에 따라 수온, 염분의 변동 폭 또한 함께 변하였다.

동계 서해에서 해황과 기상인자와의 상호 관련성에 대해서 조사하였다. 수온의 수평분포는 수심이 얕은 연악역이 외해역보다 저수온으로 12월과 2월사이에 외해역에서 3℃, 연안역에서는 6℃ 정도의 큰 수온 하강을 보였다. 염분의 분포는 북쪽해역이 연안역과 남쪽해역보다 저농도를 보였다. 또한, 하계에 남북방향으로 형성되었던 등염선이 동계에는 북서에서 남동 방향으로 형성한다. 한국 서해연안의 기온과 연안의 표층수온 사이에는 기온이 상승하면 수온이 상승하고 기온이 하강하면 수온도 하강하는 정의 상관관계를 보인다. 서해 외해의 표층수온은 잠열속과 현열속에 의한 해양에서의 방출열량과 역의 상관관계를 보인다. 동계 서해 연안지역 기온과 연안역 표층염분과의 관계는 기온이 상승하면 연안역의 염분이 증가하고, 수온이 하강하면 염분이 낮아지는 정의 상관관계를 보인다. 또한 서해의 하계(6~9월) 강수량은 10월과 12월보다 다음해 동계 2월의 염분분포에 크게 영향을 미치고 있다.

능이 연구의 기초자료로 활용하고자 능이 발생과 관련되는 토양수분과 기상인자들을 조사 분석하였다. 1. 조사기간동안의 토양수분의 경향은 능이 발생지의 평균토양수분이 14.3%이고, 능이 비발생지의 평균토양수분은 16.4%로 능이 비발생지의 평균토양수분이 약 2.1% 높게 유지되고 있음을 알 수 있다. 이를 통하여 능이 균사의 생장 및 자실체 발생에 많은 수분이 필요하다고 판단된다. 또한 강수가 적어 토양수분이 극도로 낮아지면 오히려 경향이 역전되 는 현상을 확인할 수 있었다.또한 발생지와 비발생지의 토양수분 차이에 착안하여 본 연구를 위한 조사과정에서는 휴대 용 토양수분 측정장비(CS620, Campbell Scientific Inc.)로 발생지와 비발생지의 토양수분의 차이를 이용한 균사와 균 환의 위치파악이 가능하였으나 향후 추가적인 연구가 더욱 필요하다고 판단된다. 2. 능이 발생지의 평균지중온도는 16.8℃이고, 능이 비발생지의 평균지중온도는 16.5℃로 큰 차이는 없으나 발생지의 평 균지중온도가 높게 유지되는 경향을 보이고 있다. 이것은 능이 균사의 호흡열에 의한 온도상승으로 생각된다. 3. 대기온도와 지중온도의 영향에 있어서는 능이 원기의 발생과 자실체의 생장에는 일최고기온, 일최저기온과 일최저지온 이 영향을 미치고 있다고 판단되며, 같은 균근성 버섯인 송이의 경우와 유사한 경향을 보이고 있다. 4. 능이의 발생시기는 일반적으로 8월말∼9월초 능이 발생이 시작되어 10월 초순경에 종료되는 것으로 알려져 있다. 그 러나 2002년의 경우에는 최초 능이 발생시기가 8월 초로 빨라졌으며, 이것은 최근 계속되고 있는 기상이변과 엘리뇨 등 으로 인하여 기상이 고르지 못한데 기인하는 것으로 판단된다. 이와 같은 기상이변이 계속된다면 향후 능이나 송이의 발생시기의 예측에 많은 어려움이 따를 것으로 생각된다. 5. 능이도 송이의 경우와 유사한 고온장해의 피해를 입는 것으로 판단되며 일최고기온이 25℃ 이상, 일최저지온이 20℃ 이상으로 유지되는 일수가 지속되면 원기생성 및 능이 자실체의 생장에 많은 악영향을 미치는 것으로 판단된다. 6. 본 연구를 통하여 능이의 발생과 관련한 인자들 중에서 토양수분과 기온이 능이의 발생에 얼마나 많은 영향을 미치는지 확인할 수 있었다. 향후 능이와 관련한 다양한 기상인자들의 자료수집이 지속되어야 할 것이며, 현재까지의 연구결과를 바탕으로 하여 이런 인자들이 능이발생에 미치는 영향 또한 자세히 규명되어야 할 것이다. 이를 토대로 지속적인 능이의 발생과 증산을 위해서 고온장해를 피하기 위해서 지온의 유지와 토양수분의 유지를 위한 적절한 관수시점의 규명도 필 요할 것이다.

The aim of our study understands the influence of meteorological factors relating to the formation of the red tide, and monitors the red tide by satellite remote sensing. The meteorological factors have directly influenced on red tide formation. Thus, it was possible to predict and apply to red tide formation from statistical analyses on the realtionships between red tide formation and meteorological factors, and also to realize the near real time monitoring for red tide by satellite remote sensing.

선관측에 기초한 DOAS와 같은 광투과 분석방식의 계측능과 기상인자와의 관계를 평가하기 위해, 서울시의 반포지역을 중심으로 약 14개월(1999. 6∼2000. 8) 동안 확보된 3대 기준성 오염물질(SO2, NO2, O3)과 주변 환경변수와의 관계를 여러 가지 통계적 방식으로 분석하였다. 본 연구 결과에 의하면, DOAS의 계측능은 오염물질간 또는 기상인자간에서도 비교적 뚜렷한 경향성을 갖는 것이 확인되었다. 그리고 이러한 경향성은 계절과 같은 시간적 요인에 따라복잡하게 변화할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 SO2나 NO2,와 같은 항목의 경우, 여러 가지 요인의 차이에도 불구하고 계측능이 일정한 수준을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 반면 O3의 경우, 기상조건의 변화에 상대적으로 민감한 변화를 보였다. 기상인자들간의 관계를 비교한 결과, 풍향, 풍속, 일사량과 같은 요인들이 성능에 민감한 영향력을 행사할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 마지막으로 두 기기간의 농도차이를 조절하는 요인들을 상관분석을 통해 비교한 결과, 풍속, 일사량, 기온 등의 요인이 증가할수록 계측기간의 농도차가 줄어들었다. 반대로 오염물질의 농도가 증가하는 방향으로 흐를 경우, 계측기간의 오차는 상대적으로 증폭되는 방향으로 변화하였다. 따라서 DOAS로부터 계측된 자료를 해석하기 위해서는 기상인자를 포함하는 주변 환경인자의 변화에 대한 해석을 동시에 수행하는 것이 중요할 것으로 사료된다.

The effect of weather on disease was investigated based on results reported in academic papers. Weather-sensitive disease was selected by analyzing the frequency distributions of diseases and correlations between diseases and meteorological factors (e.g., temperature, humidity, pressure, and wind speed). Correlations between disease and meteorological factors were most frequently reported for myocardial infarction (MI) (28%) followed by chronic ischemic heart disease (CHR) (12%), stroke (STR) (10%), and angina pectoris (ANG) (5%). These four diseases had significant correlations with temperature (meaningful correlation for MI and negative correlations for CHR, STR, and ANG). Selecting MI, as a representative weather-sensitive disease, and summarizing the quantitative correlations with meteorological factors revealed that, daily hospital admissions for MI increased approximately 1.7%-2.2% with each 1℃ decrease in physiologically equivalent temperature. On the days when MI occurred in three or more patients larger daily temperature ranges (2.3℃ increase) were reported compared with the days when MI occurred in fewer than three patients. In addition, variations in pressure (10 mbar, 1016 mbar standard) and relative humidity (10%) contributed to an 11%-12% increase in deaths from MI and an approximately 10% increase in the incidence of MI, respectively.

본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온과 다양한 기상인자와의 교차상관관계 분석을 통해 대규모 기후변동이 우리나라에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 강수 및 기온자료의 경우 앞선 연구인 “경험적 모드분해법을 이용한 기상인자와 우리나라 강수 및 기온의 상관관계 분석 : I. 자료의 분 해 및 특성분석”의 연구결과를 통해 주기성, 경향성에 따라 분해한 강수 및 기온자료의 내재모드함수를 사용하여, 자료의 변동이 심하고 잡음이 포 함된 원 자료를 통한 상관관계 분석보다 좀 더 명확한 상관계수를 계산하였다. 이렇게 분해된 기상자료와 기상인자간의 교차상관관계 분석을 통해 그 시간차와 상관계수를 계산하여, 주기성과 경향성 측면에서 어떠한 상관관계가 있는지를 분석하였다. 그 결과 주기성 측면에서 엘니뇨현상에 의 한 기후변동이 우리나라 기상현상과 밀접한 관련이 있으며, 경향성 측면에서 기후변화로 인한 해수면 온도 증가추세가 우리나라 기상현상과 밀접 한 연관이 있음을 알 수 있었다.

최근 기후변화로 인한 자연재해가 증가하면서 강수 및 기온자료의 시계열에 대한 변동성과 추세를 분석하여 그 변화를 예측하는 연구의 필요성 이 점점 커지고 있다. 하지만 강수나 기온의 경우 복합적인 요소에 의해 변동이 일어나 자료의 변동성이 매우 심하고 너무 많은 요소를 포함하게 되 어 그 특성을 정확히 판단하기가 쉽지 않다. 따라서 자료의 시계열을 분해하게 되면 각 특성을 가진 요소를 추출할 수 있으므로, 정확한 변동 특성을 파악할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온자료를 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 통해 주기별로 분해 하여 각각의 내재모드함수(Intrinsic Mode Function, IMF)를 추출하였다. 또한, 추출된 내재모드함수의 에너지 밀도를 이용한 유의성 검정을 통 해 원자료로부터 유의미한 자료를 포함하고 있는 내재모드함수를 선별하고, 이들의 주기성, 경향성을 분석하였다.

본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 활용한 지역빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자 및 공간정보에 의한 확률강우량의 변동성을 고려할 수 있는 Bayesian 지역빈도해석 기법을 개발하였다. 기존 지역빈도해석에서 분석시 확률분포형의 매개변수는 과거와 일정하다는 정상성을 기본 가정으로 연구를 진행해 왔다. 이는 평균의 변동성 및 확률강우량 추정시 최근 기후변화의 영향을 효과적으로 고려하지 못하는 단점이 존재하였다. 또한 우리나라의 경우 산악지형이 약 70% 이상을 차지할 정도로 지형적 및 계절적으로 강수량 패턴이 불분명하여 확률강우량 추정시 공간적 변동성을 고려할 수 있는 새로운 개념의 지역빈도해석의 필요성이 대두되고 있다. 최근 국내 연구에서는 유역내 면적강우량 환산시 극치계열의 강수자료를 이용하여 지점빈도해석(point frequency analysis, PFA) 또는 지역빈도해석(regional frequency analysis, RFA)을 수행하여 수자원 설계에 이용되고 있다. 그러나 기존 지역빈도해석연구에서 매개변수 산정시 외부인자(covariate)를 고려할 수 없는 단점이 존재하며, 불확실성을 정량적으로 해석하는데 어려움이 있다. 이와 더불어 기존 RFA에서는 관측지점을 중심으로 산정된 확률강우량은 Thiessen망을 통해 유역면적강우량으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이나 우리나라의 산지특성과 여름철 강우처럼 시공간적 변동성이 큰 경우 면적평균강우를 추정하는데 있어서 오차가 크게 발생할 수 있다고 알려지고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 활용하여 매개변수 추정시 기상인자 및 공간정보가 고려된 지역빈도해석을 수행할 수 있는 모형을 개발하였으며 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 한강유역내 18개 관측소를 대상으로 연도별 여름강수량을 추출하고 이들 관측소의 여름강수에 물리적인 영향을 미치는 기상인자로서 SST(sea surface temperature)를 외부인자로 채택하였다. 둘째, 극치분포를 잘 재현한다고 알려져 있는 Gumbel 분포를 확률분포형으로 선정하였으며, Gumbel 분포 매개변수 산정시 앞서 추출한 SST와 한강 유역내 공간정보를 활용하여 매개변수를 산정하였다. 마지막으로 Bayesian 기법을 도입하여 산정된 매개변수의 불확실성 구간을 제시하였으며, 추정된 확률강우량 또한 불확실성 구간을 제시하여 신뢰성 있는 연구를 수행하였다.