On account of the increase in water demand and climate change, droughts are in great concern for water resources planning and management. In this study, rainfall characteristics with stationary and non-stationary perspectives were analyzed using Weibull distribution model with 40-year records of annual minimum rainfall depth collected in major cities of Korea. As a result, the non-stationary minimum probable rainfall was expected to decrease, compared with the stationary probable rainfall. The reliability of ξ1, a variable reflecting the decrease of the minimum rainfall depth due to climate change, in Wonju, Daegu, and Busan was over 90%, indicating the probability that the minimal rainfall depths in those city decrease is high.

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.

본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에

This paper aims to estimate the change point of the precipitation in Pusan area using the several statistical approaches. The data concerning rainfall are extracted from the annual climatological report and monthly weather report issued by the Korean Meteorological Administration. The average annual precipitation at Pusan is 1471.6 ㎜, with a standard deviation of 406.0 ㎜, less than the normal(1486.0 ㎜). The trend of the annual precipitation is continuously decreasing after 1991 as a change point. And the statistical tests such as t-test and Wilcoxon rank sum test reveals that the average annual precipitation of after 1991 is less than that of before 1991 at 10% significance level. And the mean annual precipitation in Kyongnam districts is also continuously decreasing after 1991 same as Pusan.

An attempt was made to study the subdivision of Korea by the annual amount and the annual change pattern of monthly precipitation days(that is one of the important elements of the precipitation characteristics), using the mean values for the years 1961-1990 at the 68 stations. The amplitudes of annual change were normalized and,using these values,the principal component analysis was applied to determine the annual change patterns.The results show that they are expressed by the combinations of the three change patterns in almost whole regions of Korea.As a result,the annual change pattern of precipitation days in Korea is classified into 8 types from A to e,in detail,36 types from A0 to e②.And regional division of precipitation days in Korea is divided into 13 regions from Ⅰa to ⅢC,into detail,41 regions from I a0 to ⅢHCl.