The changes in extreme daily rainfall totals in Punjab Province, Pakistan, during the period (1981- 2014) are examined in this study. The analysis was focused on the extreme annual and monthly rainfall events, by processing the exceeding of the daily rainfall over various thresholds, which are indicators for the incidence of extreme rainfall events. To analyze the changes in extreme rainfall events and trends of the time series of the annual number of extreme rainfall days (%) the thresholds of 30mm and 50mm has been estimated. Evidence from the twelve stations considered shows that there is an increase in annual number of extreme rainfall days (%) in dataset. These changes of heavy and extreme rainfall events pronounce significant environmental consequences which cause considerable impact on society.

In this study, we analyzed the characteristics of summer extreme rainfall over South Korea and their relationships with the synoptic and large-scale circulation anomalies during 1979-2014. Heavy rainfall (R90p) is related with the strong convection surrounded by dry zone over Korean peninsula and the moist air delivered from the convection area over Bay of Bengal-South China Sea-Philippine Sea. The upper-level anticyclonic flow with the low-level dipole of anticyclonic circulation in the Southeast and cyclonic circulation to the northwest of Korean peninsula are the main characteristics when the extreme rainfall occurs. The barotropic Rossby wave developed over the Korean peninsula transfers its energy farther downstream to the western coast of North America. It is also found that the dominant lowfrequency oscillation over the tropics (intraseasonal oscillation) play an important background role for the enhancement of extreme rainfall over South Korea.

본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011∼2040년) 극치 강수전망과 빈도분 석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행 하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2∼10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합 개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.

본 연구에서는 극한강우로 인한 산사태 발생 모니터링 기법을 개발하기 위하여 전년도 연구에서 개발된 모니터링 항목을 토대로 실험실 기반의 모니터링 시스템 구축 및 성능실험을 수행하였다. 모니터링의 기본개념은 강우로 인한 토층 내 수리적·역학적 특성 변화를 관측하고, 이를 산사태 조기경보를 위한 데이터로 적용하는 것이다. 또한, 지상의 모니터링 이외에 SAR 위성영상 자료를 이용한 입체모니터링을 수행하여 광역적인 산사태 감시를 수행하는 것이다. 실험실 기반의 모니터링 시스템은 두 단계로 구성하는데 1단계는 모형 토조 박스에 기 설정된 모니터링 항목별 센서를 설치하여 해당 항목의 데이터 관측이 가능한지를 검증하는 것이고, 2단계는 소형 산사태 모형실험장치에 센서를 설치하고 인공강우에 의한 산사태를 직접 발생시키며 산사태 발생 시 모니터링 시스템의 관측성능을 평가하는 것이다. 이러한 과정을 통해 실제 극한강우 조건에 따른 산사태 모니터링 기법의 효율성을 확인하고, 아울러 현장에 실제 설치하기 전 단계에서 여러 가지 상황에 대한 사전 대응체제를 수립하고자 한다. 한편, 본 연구에서는 실험실 평가 외에도 국내 남동부 지역을 대상으로 산사태 입체 모니터링 시스템을 당해년도 연구기간 동안 시범 구축하여 실험실 성능평가 결과와 비교를 통해 시스템의 완성도를 제고할 계획이다.

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.

일반적으로 국지성 집중호우로 인한 산지하천의 돌발홍수 및 도심지의 침수 피해 등을 방지하기 위한 설계에는 포아송 클러스터 강우생성 모형(Poisson Cluster Rainfall Generation Model)과 같은 강수모의발생기법이 이용된다. 그러나 강수량의 1, 2차 모멘트 이상의 통계적 특성을 효과적으로 재현되지 못하고 극치강수량이 관측값에 비해 현저하게 과소 추정되는 등의 문제점이 있으며, 평균적인 강수량과 극치강수량의 통계적 분포특성을 동시에 구현하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성 모형 중 공간상의 한 점에 대한 연속시간 강수모형으로 일 단위 이하 강수의 통계적 특성을 재현하는데 유용하다고 알려진 Modified Bartlet-Lewis Rectangular Pulse(MBLRP) 모형에 Bayesian MCMC(Markov Chain Monte Carlo)기법을 연계한 Bayesian MBLRP 모형을 제안하고자 한다. Bayesian MBLRP 모형은 각 매개변수간 결합확률분포를 계산하여 매개변수의 사후분포를 추정하며 이들 사후분포로부터 Monte Carlo 모의를 통해 다양한 시간 규모에서 극치값을 효과적으로 복원할 수 있었다. 사후분포로부터 추정된 강우시나리오는 강우-유출모의 시 유출되는 홍수량 및 홍수위에 대한 불확실성 범위를 정량적으로 제공하는 등 다양한 수문학적 문제에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

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.

기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 이용한 경향성 분석은 경향성을 과소평가하는 문제점을 나타낸다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료의 정규분포 가정과 평균을 중심으로 경향성 평가가 이루어지는 기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 개선한 Quantile Regression (QR) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 64개 강우 관측지점의 연 최대 극대강수량 자료에 대하여 QR 방법과 OR 방법에 대하여 통계적 성능을 평가하였다. QR 방법의 경향성 분석결과 47개 지점에서 5% 오차수준 내에서 t-검정을 통과한 반면 OR 방법에서는 13개 지점 만이 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 OR 방법이 자료의 평균을 중심으로 경향성을 평가하는 기법인데 반해 QR은 자료의 다양한 분위에서 경향성을 평가함으로써 극대 및 극소 부분에서의 경향성을 보다 유연하게 감지하는 이유로 판단된다. QR 방법을 통한 경향성 평가는 평균 중심의 해석문제점을 개선할 수 있으며 자료가 정규분포를 따르지 않거나 왜곡된 분포형태를 갖는 자료의 수문학적 경향성 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

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.

최근 다양한 기후변동성으로 인해 전세계적으로 극한호우사상이 동시다발적으로 일어나고 있다. 우리나라의 극한호우사상은 주로 여름철 태풍으로 인한 호우와 국지성 집중호우에 의해서 발생한다. 극한호우사상에 대한 적절한 확률강우량을 추정하기 위해서, 본 연구에서는 연최대치일강우를 태풍으로 인한 강우와 집중호우로 인한 강우로 구분하여 확률적 거동을 고려하였다. 일반적인 강우빈도해석법은 연최대치강우가 단일 모집단을 이룬다고 가정하여 단일 분포함수를 적용하여 확률강우량을 추정하는 반면, 본 연구에서는 연최대치강우를 구성하는 두 가지 호우의 통계적 특성을 수문빈도해석에서 고려하기 위해, 혼합 분포함수를 적용하였다. 비교적 긴 관측강우자료를 보유한 15개 지점을 선정하여, 일강우량에 대한 확률강우량을 산정하고 비교분석을 실시하였다. 혼합 검벨분포모형에 의한 확률강우량은 단일 검벨분포함수를 적용한 확률강우량과 비교하여 지역에 따라 증감이 나타났으며, 이러한 결과는 홍수방어시스템의 계획 및 설계에서 유용한 정보를 제공할 것이다.

최근 기후변화에 의한 기상현상은 국지성 집중호우, 돌발홍수 등을 발생시켜 많은 인명과 재산의 피해를 가져오고 있다. 이로 인해 기록적인 폭우의 발생이 증가되고 있으며, 도시지역은 도시개발로 인해 자연공간이 감소하여 개발 전 지표면이 가지고 있던 유역 내 저류 및 지연효과가 현저하게 감소하고 시가지의 확대와 도로포장 등 유역 내 불투수층의 증가로 인하여 홍수유출량과 첨두유출량이 점차 증가되고 있고 유출 출구점까지의 도달시간은 자연유역에 비해 현격하게 짧아져 과거 자연하천 유역과는 다른 수문학적 특성을 가진다. 특히, 도시집중 현상으로 택지 및 시설부지의 부족현상이 가중됨으로써 하천범람 구역이나 홍수우려가 있는 범람원내 저지대까지 도시화가 이루어짐으로써 치수상 안전도가 상대적으로 저하되고 있다. 또한, 도시유역에서의 집중호우로 인한 홍수피해는 다른 지역에 비해 상대적으로 피해규모가 증대되고 있으며, 최근 도시지역에 홍수피해를 유발하고 있는 강우의 특징은 단시간에 많은 강우가 집중하여 발생하는 국지성 집중 호우로 침수피해를 가중시키는 경향이 있으므로 배수시설 설계 시 이러한 강우의 특성과 도시유출 특성에 대한 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 최근 침수가 잦은 부산센텀지구를 대상으로 SWMM모형을 구축하여 기존배수체계의 배수능력을 초과하는 집중호우 발생 시 침수피해를 저감하기 위한 지하저류조의 유무에 따른 침수저감효과를 분석하였다.

최근 기후변화로 인한 강우의 변화는 지역적 집중현상이 심화되어 도시지역의 배수단면 부족으로 인한 내수침수 피해 증가 및 상대적으로 취약한 도시외각 절개지 붕괴 등으로 2차 피해가 가중되고 있다. 또한 기후변화의 영향으로 인하여 지속기간별 강우량의 크기가 증가하고 기준강우량의 발생빈도가 증가하고 있다. 도시지역의 홍수피해 직접적인 원인으로는 외수의 범람에 의한 침수와 내수 배제불량으로 침수피해로 구분할 수 있으며 최근 도시지역에 발생하는 홍수피해의 대부분은 외수의 직접범람에 의한 피해보다는 각종 수리구조물의 배제능력 부족이나 방류지점에서의 배수위의 영향으로 인한 내수의 배제불량에 기인한 피해가 증가하는 추세이나 이는 환경적 변화에 따른 기후변화가 중요한 원인이 되고 있다. 이에 본 연구는 국내의 주요도시(1개 특별시, 6개 광역시)에 대하여 강우분석을 실시하여 확률강우량을 초과하는 사상에 대하여 분석하고 초과사상에 대한 확률강우를 재 산정하였다.

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법

극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한

최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 홍수방어를 위하여 구축된 수리구조물이 파괴 되는 등 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 따라서 극한 강우사상의 시공간적 발생 특성을 파악하고 미래의 기후변화하에서 극한강우사상이 어떻게 변화하고 설계수명기간(Design period)동안 분포 특성이 어떻게 변화할지를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 미래의 기후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위해 기후변화 시