BCM2 모의 결과를 반영한 목표연도 확률강우량 산정

Abstract

최근 지구온난화가 가속화되면서 전 세계적으로 기록적인 기상재해가 급증하고 있다. 특히 강우패턴의 변화로 인하여 강우강도가 증가하여 집중호우의 발생빈도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 강우패턴의 변화를 반영하여 목표연도 확률강우량을 산정하는 비정상성 강우빈도해석법을 제안하였다. BCM2 모형(A2 시나리오)과 NCEP 자료를 K-NN 축소기법을 사용하여 축소시킨 연 총 강우량을 이용하여 연 최대 강우량 평균, 연 최대 강우량 평균과 매개변수 간 통계학적 관계를 분석하여 목표연도 확률강우량을 산정하였다. 분포형은 Gumbel 분포를 사용하였으며 매개변수 추정법은 확률가중모멘트법을 사용하였다. 국내에서 가장 긴 관측 강우자료를 가진 서울지점을 대상으로 모형의 적합성 검증을 실시하였으며, 2006년 현재 통계학적으로 증가경향성을 가진 7개의 강우관측지점에 적용한 결과를 분석하였다. 기후변화 시나리오에 따른 지역적 연 총 강우량의 변화는 미래 확률강우량의 증감에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Climatic disasters are globally soaring due to recent acceleration of global warming. Especially the occurrence frequency of heavy rainfalls is increasing since the rainfall intensity is increasing due to the change of rainfall pattern, This study proposed the non-stationary frequency analysis for estimating design rainfalls in a design target year, considering the change of rainfall pattern through the climatic change scenario. The annual rainfalls, which are regionally downscaled from the BCM2 (A2 scenario) and NCEP data using a K-NN method, were used to estimate the parameters of a probability distribution in a design target year, based on the relationship between annual mean rainfalls and distribution parameters. A Gumbel distribution with a probability weighted method was used in this study. Seoul rainfall data, which are the longest observations in Korea, were used to verified the proposed method. Then, rainfall data at 7 stations, which have statistical trends in observations in 2006, were used to estimate the design rainfalls in 2020. The results indicated that the regional annual rainfalls, which were estimated through the climate change scenario, significantly affect on the design rainfalls in future.