이 연구는 최근 30년 동안 21개 지상관측소 일강수량 자료를 사용하여 한반도의 강수일수 및 강수강도의 지역성 및 계절성을 조사하였다. 일강수량 80 mm를 기준으로 다우와 소우로 나누어 그 특성을 조사하였으며, 강수일수 및 강도의 일차 선형경향도 함께 연구하였다. 호남 지방에서 소우에 의한 강수일수는 모든 계절에서 다른 지역에 비해 많으며, 특히 가을과 겨울철의 기여도가 상대적으로 컸다. 그러나 다우에 의한 강수일수는 대구를 중심으로 한 영남 지역에서 매우 적은 것으로 나타났다. 남해안 지방에서 강수량은 많고 강수일수가 적어 강수강도가 모든 계절에서 가장 크게 나타났으며, 연강수량에 대한 기여도는 다우와 소우 모두 다른 지역에 비해 크게 나타났다. 최근 30년간 대부분 지역에서 연강수량은 증가하는 선형경향을 보였는데, 대부분 다우에 의한 영향으로 나타났다. 한반도의 연 강수일수는 전반적으로 감소하는 선형경향을 보이지만, 다우에 의한 연 강수일수는 증가하는 선형경향을 보였다. 특히 충청과 경기지방에서 강수강도의 선형경향이 유의한 지역이 다수 발견되었는데, 이는 이 지역이 집중호우에 대한 위험도가 적지 않은 지역임을 말해주는 것이다.

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수문 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나 는 시간단위 강우 자료로서 기후변화 시나리오에 따른 수자원 변동성을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단 위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 다수 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대 적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향 평가가 가능한 자료생성을 위해 Conditional Copula 모형 을 활용하여 극치시간단위 강우량 상세화 기법을 개발하였으며, 미래 RCP 8.5 시나리오를 활용하여 연대별 극치시간강우량을 생성하였다. 생성 된 결과는 우리나라 기상청 지점별로 빈도해석을 통해 결과를 제시하였으며, 본 연구결과는 수자원 분야에서 미래 기후변화 영향을 평가하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

입력자료의 불확실성은 강우-유출 모의에서 중요한 불확실성 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 먼저 세 가지의 서로 다른 내삽 기법을 통해 계산된 강수 입력 자료 (관측값을 각 소유역의 중심점으로 내삽하여 추정한 입력자료임)들이 강우-유출 모형에 미치는 영향을 분포형 수문모형 (PRMS)을 이용하여 분석하였으며, 내삽오차를 바탕으로 발생한 입력자료를 앙상블 유량 예측에 이용하는 과정을 수문학적으로 서로 다른 두개 하천 유역에 적용하였다. 또한 Monte

The cluster analysis of diurnal precipitation patterns is performed by using daily precipitation of 59 stations in South Korea from 1973 to 1996 in four seasons of each year. Four seasons are shifted forward by 15 days compared to the general ones. Number of clusters are 15 in winter, 16 in spring and autumn, and 26 in summer, respectively. One of the classes is the totally dry day in each season, indicating that precipitation is never observed at any station. This is treated separately in this study. Distribution of the days among the clusters is rather uneven with rather low area-mean precipitation occurring most frequently. These 4 (seasons) × 2 (wet and dry days) classes represent more than the half (59 %) of all days of the year. On the other hand, even the smallest seasonal clusters show at least 5∼9 members in the 24 years (1973-1996) period of classification. The cluster analysis is directly performed for the major 5∼8 non-correlated coefficients of the diurnal precipitation patterns obtained by factor analysis In order to consider the spatial correlation. More specifically, hierarchical clustering based on Euclidean distance and Ward's method of agglomeration is applied. The relative variance explained by the clustering is as high as average (63%) with better capability in spring (66%) and winter (69 %), but lower than average in autumn (60%) and summer (59%). Through applying weighted relative variances, i.e. dividing the squared deviations by the cluster averages, we obtain even better values, i.e 78 % in average, compared to the same index without clustering. This means that the highest variance remains in the clusters with more precipitation. Besides all statistics necessary for the validation of the final classification, 4 cluster centers are mapped for each season to illustrate the range of typical extremities, paired according to their area mean precipitation or negative pattern correlation. Possible alternatives of the performed classification and reasons for their rejection are also discussed with inclusion of a wide spectrum of recommended applications.

관측자료의 보완이나 확충을 위한 강수량 모의발생은 수문분석에 있어서 중요한 과제라고 할 수 있다. 강수량을 모의하는 방법은 크게 기존의 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법 두 가지로 나눌 수 있고, 강수량 모의의 시간간격에 따라 일강수량 자료의 모의 또는 시간강수량 자료의 모의 등으로 구분할 수 있다. 지금까지, Markov모형은 일강수량 모의발생에 많이 이용되어왔다. 이러한 대부분 Markov모형들은 동질성모형으로 상태벡터를 구축하는데 있어서 자료의

The characteristics on the transtion probabilities and periodicity for the daily precipitation occurrence in Korean peninsula are investigated by applying the Markov chain properties to daily precipitation occurrence. In order to examine the responses of Markov Chain properties to the applied period and their magnitudes, three cases (Case A: 1956∼1985 at 14 stations, Case B: 1965∼1994 at 14 stations, and Case C: 1985∼1994 at 63 stations) are considered in this study. The transition probabilities from wet day to wet day for all cases are about 0.50 and in summer, especially July, are higher. In addition, considering them in each station we can find that they are the highest at Ullung-do and lowest at Inchon for all cases. The annual equilibrium probabilities of a wet day appear 0.31 in Case A, 0.30 Case B, and 0.29 Case C, respectively. This may explain that as the data-period used becomes shorter, the higher the equilibrium probability is. The seasonal distributions of equilibrium probabilities are appeared the lowest(0.23∼0.28) in winter and the highest(more than 0.39) in spring and monthly in July and in October, repectively. The annual mean wet duration for all cases is 2.04 days in Case A, 1.99 Case B, and 1.89 Case C, repectively. The weather cycle obtained from the annual mean wet and dry duration is 6.54∼6.59 days, which are closely associated with the movement of synoptic systems. And the statistical tests show that the transitions of daily precipitation occurrence for all cases may have two-state first Markov chain property, being the stationarity in time and heterogeneity in space.