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      • KCI등재

        기후변화 시나리오에 따른 지역별 확률강우량

        김영호,여창건,서근순,송재우,Kim. Young-Ho,Yeo. Chang-Geon,Seo. Geun-Soon,Song. Jai-Woo 한국방재학회 2011 한국방재학회논문집 Vol.11 No.3

        본 연구는 A1B 기후변화 시나리오를 고려하여 지역별 확률강우량을 산정하고 관측소별 기존 관측자료의 특성을 고려한 적정 방법을 제안하였다. 이를 위하여 우리나라 주요 지점 강우관측소를 연구 대상지점으로 선정하여 선정된 주요 지점 관측소에 대해 24시간 연최대강우량 평균값과 매개변수의 관계를 분석하여 2100년의 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 2100년 빈도별 확률강우량은 기상청 실측강우량 자료를 활용하여 산정하는 방법, 확률분포의 매개변수는 실측 강우자료를 활용하고, 2100년까지의 강우자료는 A1B 시나리오를 활용하는 방법, A1B 시나리오를 활용하여 확률강우량을 산정하는 3가지 방법을 적용하였다. A1B 시나리오에 의한 강우 예측값은 실측값 보다 과소 추정되어 이를 활용하는 경우에는 보정이 필요하며, 분위 사상법을 적용하여 보정한 결과 모든 관측소에서 약 2.3~3.0배의 강우량이 평균적으로 상향조정 되었다. 실측강우 자료만으로 산정한 확률 강우량의 경우, 강우량이 지속적으로 증가하여 과대 산정되어 증가하는 경향이 강하며, A1B 시나리오 자료를 활용하여 산정한 확률강우량의 경우 대체적으로 기존 관측자료의 증감율과 유사하게 산정되기는 하지만 지역적 특성을 정확히 반영하지 못하는 경우가 다소 발생하였다. 각 지점별로 24시간 연 최대 강우량 평균 증가율과 방법별로 산정된 확률강우량의 증가율을 비교하여 기후변화를 고려한 관측지점별 확률강우량 산정 방법을 선정하였다. This research proposes the suitable method for estimating the future probable rainfall based in 2100 on the observed rainfall data from main climate observation stations in Korea and the rainfall data from the A1B climate change scenario in the Korea Meteorological Administration. For all those, the frequency probable rainfall in 2100 was estimated by the relationship between average values of 24-hours annual maximum rainfalls and related parameters. Three methods to estimate it were introduced; First one is the regressive analysis method by parameters of probable distribution estimated by observed rainfall data. In the second method, parameters of probable distribution were estimated with the observed rainfall data. Also the rainfall data till 2100 were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. Last method was that parameters of probable distribution and probable rainfall were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. The estimated probable rainfall by the A1B scenario was smaller than the observed rainfall data, so it is required that the estimated probable rainfall was calibrated by the quantile mapping method. After that calibration, estimated probable rainfall data was averagely became approximate 2.3 to 3.0 times. When future probable rainfall was the estimated by only observed rainfall, estimated probable rainfall was overestimated. When future probable rainfall was estimated by the A1B scenario, although it was estimated by similar pattern with observed rainfall data, it frequently does not consider the regional characteristics. Comparing with average increased rate of 24-hours annual maximum rainfall and increased rate of probable rainfall estimated by three methods, optimal method of estimated future probable rainfall would be selected for considering climate change.

      • KCI등재

        GIS를 이용한 도시홍수에 대한 지역안전도 평가

        여창건 ( Chang Geon Yeo ),서근순 ( Geun Soon Seo ),송재우 ( Jae Woo Song ) 한국지리정보학회 2011 한국지리정보학회지 Vol.14 No.3

        인구와 시설이 밀집되어 있는 도시지역은 대규모 재해가 발생하는 경우 엄청난 대규모의 피해가 발생 할 수 있으므로 재난에 대한 사후처리뿐 아니라 위험지역을 사전에 파악하고 위험을 저감하기 위한 대책 수립이 필요하다. 현재까지 지역안전도에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 나라별, 도시별 특성이 다를 수 있기 때문에 도시지역 특성을 반영한 표준화된 평가기법 및 지표의 개발이 필요하다. 본 연구에서 제시한 지역안전도 평가 모형은 위험 항목별 요인들을 조합한 위험도에 저감성을 고려한 것으로 홍수 위험에 미치는 3가지 요인과 저감성에 영향을 미치는 2가지 요인들을 선정하고, 이들을 대표할 수 있는 12개 인자를 선정한 후 GIS를 이용하여 인자별 평가결과의 가중 합을 통한 중첩으로 지역안전도평가 모형을 제안하였다. 제안된 지역안전도 평가모형을 이용하여 서울시에 대하여 모형의 시범적용을 수행하였다. Flood disasters on the metropolis where population and facilities were densely concentrated cause an enormous damage, therefore it is important to find risk and vulnerable area for floods, and then mid-long term disaster reduction plan should be established by the results. However, there is no rational method which reflects urban characteristics to estimate the regional safety for flood. so it is necessary to develop the standardized method of regional safety assesment due to urban flood. The proposed regional safety assesment model in this study was combined risk and mitigation score which consisted of three and two element, and 12 assesment factors which effect flood disasters were selected. And then the integrated regional safety was estimated by subtracting mitigation score from risk score. GIS tool was used to estimate the factor assesment and integrated regional safety. Developed regional safety assesment model was applied in Seoul to evaluate the suitability.

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