Multiplicative Random Cascade 모형을 이용한 예보강수의 시간분해 = Disaggregation of Forecasted Rainfalls using a Multiplicative Random Cascade Model

국문 초록 (Abstract)

지구온난화와 기후변화에 의해 홍수위험 지역에 빈번한 극한 강우사상이 나타날 것으로 예상되고 있으며 따라서 이에 대한 적응대책의 마련이 세계적으로 요구되는 시점이다. 우리나라 또한 기상관측자료 및 대기순환모형(General Circulation Models; GCMs)에서 강우 강도가 점점 증가할 것으로 예상되고 있고 기후변화로 인해 도시지역의 홍수 위험도가 커질 가능성이 큰 것으로 알려져 있다. 농경지역 또한 홍수 위험의 사각지대가 아니며 침수 피해를 줄이기 위한 충분한 수문기상학적 대응이 요구된다. 홍수예측은 관측강우나 예측강우를 기반으로 이루어지는데 관측강우를 이용할 경우 유역의 반응시간이 짧은 경우에는 홍수에 대비하기 위한 시간을 충분히 확보하기 어렵고, 이에 반해 예보강우의 경우에는 예측성이 확보되지 않을 경우 실무적인 문제가 동반되는 위험성을 가지고 있다. 두 방법을 적절히 혼합해 활용하는 것이 실무적으로 도움이 될 가능성이 크지만 예보강수는 통상 시간단위가 3시간 이상으로 1시간 이하의 강수량이 요구되는 홍수모형에 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 신뢰성 높은 강우시간분해를 위해 프랙탈 이론을 기반으로 하는 Multiplicative Random Cascade 모형을 기상청 종관관측소 60개 지점의 시강우자료에 적용하였다. 기상청 6시간 동네예보자료를 시간분해하기 위해 1시간 강수량을 6시간 강수량으로 집성하였고 집성된 강수로부터 프랙탈 특성을 추출해 6시간 강수를 1시간 강수로 분해하는 알고리즘을 개발하였다. 각 지점별로 100회 모의강수를 생산하였으며 관측 1시간 강우강도의 확률분포와 비교하여 우수한 재생산성을 확인하였다. 본 강우시간 분해 기법은 6시간 단위 기상청 동네예보자료에 적용하여 농경지 홍수 취약지역의 홍수예측에 사용될 예정이다.