본 연구에서는 금강유역에 대한 지역홍수빈도분석을 실시하고 재현기간에 따른 홍수량을 추정하는 관계식을 제안하였다. 유역 내 유량자료의 수문학적 독립성과 동질성에 대한 검증을 위하여 Lag-1 자기상관성 분석, 동질성 검정, 이상치 검정, 불일치척도 검정을 수행하였다. 검정 결과, 금 강유역의 대상 관측소들은 시간에 대하여 독립적이고 동질적 모집단에 속하며 이상치는 없었다. 일반 극치 분포(GEV), 3변수 대수정규 분포(LN- Ⅲ), 피어슨-III 분포(P-Ⅲ), 일반 로지스틱 분포(GLO), 일반 파레토 분포(GPA) 등 5개의 3변수 확률분포함수에 대한 L-모멘트비도와 평균가중거 리(AWD), 그리고 ZDIST 적합도 산정 결과, GLO 분포함수가 금강유역의 최적 확률분포형으로 선정되었다. GLO 분포를 바탕으로 지역홍수빈도를 추정하는 회귀모형을 제안하였고, 강경 관측소의 관측 유량을 이용하여 회귀모형의 적용성을 검증하였다.

본 연구에서는 모수(parameter)가 시간에 따라 변화하는 비정상성 확률분포를 훙수빈도분석에 적용하였다. 또한, 비정상성을 가정한 재현기간 및 위험도를 추정하였다. GEV (Generalized Extreme Value) 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였으며 비정상성 모형은 위치모수(location parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 규모모수(scale parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 모두 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분되었다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 상대적 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며, 우리나라의 8개 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 사용하여 제안된 절차를 적용하고 결과를 비교분석하였다. 적합모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 6개 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 특히 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 작게 산정되었음을 알 수 있었다.

본 연구에서는 한강유역을 대상으로 관측홍수량 자료의 불확실성이 홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 한강유역 내의 17개 수위관측지점의 홍수량 자료를 이용하여, 지역홍수빈도분석을 수행한 결과인 지수홍수와 분위수를 중심으로 정량적인 평가를 수행하였다. 연구결과는 관측자료의 특성에 따라 3가지 경우로 분류하여 분석하였다. 첫 번째로 수위자료의 영향을 파악하기 위해 평창강 유역의 수위관측지점을 대상으로 지역홍수빈도분석 결과를 분석하면, 평균홍수량에 대한 오차는 0.240으로 평가되었다. 두 번째로 레이팅 적용에 따른 관측자료의 불확실성이 지역홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 해당연도에 개발된 레이팅을 각각 적용한 결과와 가장 최근 개발된 레이팅을 적용한 결과를 분석해보면, 평균홍수량에 대한 오차는 평균 0.246으로 평가되었다. 마지막으로 인위적으로 유량이 조절된 댐하류의 통제된 흐름영역에서의 지역홍수빈도분석 결과를 유추하였다. 댐하류에서의 홍수량 거동은 댐운영에 의해 조절된 것으로 댐상류의 자연유역에서의 비유량 지역화 결과를 연장할 경우, 댐하류의 조절유역에서의 비유량 거동과 큰 차이를 나타내었다.

동역학적 홍수빈도분석 모형은 미계측유역에서의 빈도분석을 위해 제안되었다. 본 연구에서는 이와 같은 동역학적 홍수빈도분석 모형을 평창강유역 내 총 6개 소유역에 적용하여 보았다. 보통 동역학적 홍수빈도분석 모형은 크게 강우 모형, 강우손실 모형, 그리고 유출 모형으로 이루어져 있으며 본 연구에서는 Rectangular Pulse 모형-SCS 유효유량 산정방법-지형 기후학적 순간단위도(GcIUH)방법으로 이루어진 동역학적 홍수빈도분석 모형을 이용하였다. 입

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

빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색