Current Issue

티센 가중치법은 유역 내의 강수관측소를 중심으로, 인접한 관측소와의 중간 경계선을 연결하여 형성된 다각형의 면적을 가중치로 활용하는 방법이다. 본 연구에서 사용된 티센 가중치법은 다음과 같다.

여기서:

· Prec.는 유역 단위 가중 평균 면적강수량(mm)

· i는 강수 관측지점

· W_i는 각 관측지점의 가중치

· P_i는 각 관측지점에서 관측된 강수량(mm)

가중치(W_i)는 해당 관측지점이 담당하는 면적 비율로 계산되며, 다음과 같이 정의된다.

여기서:

· A_i는 관측지점 i가 담당하는 면적

· A는 전체 분석영역의 총 면적

다만, 1996년 이전 관측소 수는 최대 71개로(Table 1), 이 시기의 면적강수량 추정에는 상대적으로 오차가 발생했을 수 있다. Mishra et al. (2013)은 50 km² 이상의 지역을 대표하기 위해서는 최소 4~7개의 관측소가 필요하다고 보고했으며, Michelon et al. (2021)도 관측소가 적을수록 유역 전체의 강수 공간분포를 제대로 포착하지 못해 면적강수량이 실제보다 과대 또는 과소 추정될 수 있음을 밝혔다. 따라서 1973~ 1996년의 결과 해석에는 관측망의 한계를 고려해야 한다.

본 연구에서는 한반도의 강수량을 분석하기 위해 연 누적 면적강수량과 강수지속성지수, 빈도강수량을 활용하였다. 그리고 평균 대비 표준편차의 비율을 계산하는 변동계수를 이용하여 자료의 변동성을 확인하였다.

강수지속성지수는 일정 강수량 이상의 일수가 얼마나 지속적으로 발생하는지를 나타내는 지표이다. 강수의 빈도와 강도를 종합적으로 분석할 수 있는 도구이며, 이를 통해 특정 지역의 장기적인 강수 패턴을 파악할 수 있다. 빈도강수량은 특정 재현기간에 해당하는 극한 강수량을 추정하는 분석 방법으로, 강수량의 극값 분포를 평가하여 기후변화 및 수문학적 위험성을 정량적으로 분석하는 데 활용된다.

먼저 한반도의 연 누적강수량을 분석하기 위해 유역별 면적강수량을 평균하여 한반도 대푯값을 산출하였다. 한반도 연 누적강수량을 분석한 결과, 1973년부터 2024년까지 강수량과 변동계수에서 시기별 특성이 뚜렷하게 나타났다(Fig. 1). 본 연구에서는 연 누적강수량의 장기적 변화 경향과 안정성(변동계수의 역수), 그리고 50.0 mm day^-1 이상 강수량의 추이를 바탕으로 전체 기간을 네 구간(1973~1982년, 1983~1997년, 1998~2011년, 2012~2024년)으로 나누어 분석하였다.

Fig. 1. 
Annual cumulative precipitation: orange bars represent total precipitation from January to December, blue bars indicate precipitation from May to October, green bars represent cumulative daily precipitation ≥10.0 mm/day, and red bars represent cumulative daily precipitation ≥50.0 mm/day from May to October. Purple dashed lines show the CV of daily precipitation for each year.

1973~1982년에는 평균강수량이 전체 평균보다 적고 변동계수가 커서 연도 간 편차가 컸다. 1983~1997년에는 강수량이 점진적으로 증가하였고, 변동계수는 전 구간 중 가장 큰 값을 기록하였다. 또한, 연 누적강수량이 증가하면서 연도 간 강수 편차가 확대되었으며, 50.0 mm day^-1 이상 강수량도 함께 증가한 것으로 나타났다. 1998~2011년은 평균강수량이 가장 많았던 시기로, 50.0 mm day^-1 이상 강수량 역시 모든 구간 중 가장 많은 양을 기록하였다. 2012~2024년에는 평균강수량이 소폭 감소했음에도 중대형 강수량은 지속적으로 많았고, 변동계수가 최저 수준으로 떨어져 연간 강수량 차이가 완화되는 경향을 나타냈다.

세부적으로 살펴보면, 1~12월 전체 강수량(주황색 막대)은 1973~1982년 동안 평균 1,191.4 mm로 전체 평균에 비해 낮은 수준을 보였으며, 연도 간 강수량의 변동성은 상대적으로 크게 나타났다. 이후 1983~1997년에는 평균 1,250.2 mm, 1998~2011년에는 평균 1,368.4 mm로 증가하여 최고치를 기록하였으며, 2012~2024년에는 평균 1,265.6 mm로 감소하는 경향을 보였다. 강수량이 최대치였던 2003년(1,781.7 mm)과 최소치였던 1988년(864.1 mm)은 한반도의 연 누적강수량이 특정 시기에 큰 변동성을 보였음을 시사한다. 5~10월 강수량(하늘색 막대)도 유사한 흐름을 보이며, 1973~1982년 평균 891.8 mm에서 1998~2011년 평균 1,127.1 mm로 증가한 후 2012~2024년에는 평균 985.8 mm로 감소하였다.

강수 이벤트별 변화를 살펴보면, 5~10월 기간 동안 10.0 mm day^-1 이상의 강수 이벤트(초록색 막대)는 지역적 물 관리 및 농업적 물 관리에서 중요한 지표로 활용될 수 있으며, 소규모 이상의 강수 이벤트는 유역 내 수자원 활용과 수문학적 대응 전략 수립에 기여할 수 있다. 특히, 농업용수는 강수량과 밀접한 관계를 가지며, 강수량이 충분한 시기에는 하천수 의존도가 감소하고 무강수 시기에는 하천수 의존도가 증가하는 특성을 보인다(Moon et al., 2009). 따라서, 임계값 10.0 mm day^-1 이상 강수 이벤트는 농업 및 하천수 관리에 필수적인 요소이며, 물 관리 정책 수립에 중요한 역할을 한다.

50.0 mm day^-1 이상 중대형 강수 이벤트(빨간색 막대)는 극단적 강수 패턴과 밀접한 관련이 있다. 분석 결과, 1998~2011년 기간에 평균 515.1 mm로 최고치를 기록하였고, 2012~2024년에는 평균 420.1 mm로 감소하는 추세를 보였다. 같은 기간 동안 50.0 mm day^-1 이상 강수량이 5~10월 총 강수량에서 차지하는 비율도 45.4%에서 41.3%로 낮아졌다.

또한, 연 누적강수량과 50.0 mm day^-1 이상 강수량 간에는 강한 양의 상관관계가 나타났으며, Pearson 상관계수(0.95)와 Spearman 상관계수(0.93)가 모두 높은 값을 기록하였다. p-value는 각각 8.11 × 10^-26 (Pearson), 3.08 × 10^-23 (Spearman)으로 매우 작아, 두 변수 간 관계는 통계적으로 유의미함을 확인할 수 있었다. 즉, 연 누적강수량의 변동은 주로 50.0 mm day^-1 이상의 강수량 변화에 의해 설명될 수 있으며, 이는 한반도 강수 특성이 소수의 중대형 강수 이벤트에 크게 영향을 받는다는 점을 시사한다.

임계값 50.0 mm day^-1 이상 중대형 강수 이벤트의 공간적 변동성은 Fig. 2에서 확인할 수 있으며, 변동계수가 클수록 해당 연도의 강수량이 유역 간에 큰 차이를 보였음을 의미한다. 2000년대 초중반까지 변동계수가 급격히 증가하였으며, 이는 한반도에서 중대형 강수 이벤트의 공간적 불균형이 심화되었음을 보여준다. 특히 1998년 이후의 변동계수 평균값은 22.1%로, 그 이전 평균값인 18.8%에 비해 약 18% 증가하였다.

Fig. 2. 
Annual spatial CV of daily precipitation ≥50 mm from May to October during 1973~2024: bars indicate annual CV; green curve represents the long-term trend.

1998년 이후 중대형 강수 이벤트의 증가는 기후변화가 한반도 강수 패턴에 미친 영향을 반영하며, 이는 강수량과는 별개로 중대형 강수 이벤트의 빈도와 강도가 강화되었음을 시사한다. 특히 Fig. 1에 나타난 2020년과 2023년의 임계값 50.0 mm day^-1 이상 강수 이벤트의 증가와, Fig. 2에서 확인되는 1998년 이후의 높은 변동계수는 특정 강수 이벤트가 다시 증가할 가능성을 보여준다. 이는 기후변화가 강수 패턴에 미치는 영향이 단순하지 않으며, 지역적 기후 요인과 대규모 기후 현상이 강수 이벤트에 복합적으로 작용하고 있음을 시사한다.

1973년부터 2024년의 5월부터 10월까지 한반도 표준유역 단위의 강수지속성을 분석한 결과, 강수지속성은 임계값 10.0 mm day^-1 및 50.0 mm day^-1에 따라 뚜렷한 차이를 보였으며, 지역적 변동성과 시기별 변화 경향이 확인되었다.

Figure 3은 유역별 RPI와 연 강수일 평균을 나타낸다. 임계값 10.0 mm day^-1 이상 강수 이벤트는 지역 물관리 및 농업 활동에 영향을 미치는 소규모 강수로, 전체적으로 빈도와 지속성이 증가하는 경향을 보였다. 분석 기간동안 전체 평균 RPI는 약 1.43(임계값 50.0 mm day^-1 이상은 1.15)으로, 이는 임계값 10.0 mm day^-1 이상 강수일이 수일간 지속되는 경향을 의미한다. 특히 2011년, 2020년, 2023년에는 평균 RPI가 1.7을 초과하여 강수지속성이 높았으며, 이중 2020년과 2023년은 10.0 mm day^-1 이상 강수가 32일 이상 발생해 장기간 강수가 집중된 해로 평가된다. 한편, RPI의 공간 변동계수는 1988년과 2011년에 급증하여, 해당 시기에 유역 간 강수지속성의 불균형이 두드러졌음을 시사한다.

Fig. 3. 
RPI box plot analysis from May to October during 1973~2024: (top) RPI based on the threshold of 10.0 mm; (bottom) RPI based on the threshold of 50.0 mm day^-1. Each box plot represents the median, interquartile range (IQR), and maximum/minimum values of annual RPI. The RPI distribution indicates spatial variability in rainfall persistence across basins.

임계값 50.0 mm day^-1 이상의 중대형 강수 이벤트는 강수지속성이 더욱 뚜렷한 경향을 보였다. 이는 해당 강수 이벤트가 발생 빈도는 낮지만, 일단 발생하면 며칠간 연속되는 특성을 보이기 때문으로 해석된다. 2000년대 초반에는 연 평균 RPI가 최대 1.35까지 상승하며, 중대형 강수 이벤트의 지속성이 가장 뚜렷하게 나타난 시기로 분석된다. 연 평균 강수일수는 임계값 10.0 mm day^-1 이상의 강수 이벤트보다 짧은 약 5.2일로 나타났으며, 유역별로는 중대형 이벤트 발생 시 평균적으로 약 1.4~9.9일간 지속되는 경향을 보였다.

분포도로 비교해 보면 임계값 10.0 mm day^-1 이상 소규모 강수 이벤트의 경우, 1973~1982년에는 평균 RPI가 약 1.38로 나타나 타 기간에 비해 강수지속성이 비교적 작았다. 반면 1983~1997년에는 평균 1.42로 상승하며 이전 시기보다 더 자주, 더 길게 강수가 이어지는 경향을 보였다. 1998~2011년에는 평균 1.46 수준을 기록해 이른바 ‘장기간 소규모 강수’가 가장 두드러진 시기로 해석되며, 2012~2024년에는 평균 1.45로 소폭 하락했지만 여전히 특정 연도나 지역에서 RPI가 급등하는 사례가 간헐적으로 관측되었다(Fig. 4).

Fig. 4. 
Spatial distribution of average RPI from May to October by classified year groups: (top) distribution based on the 10.0 mm threshold; (bottom) distribution based on the 50.0 mm day^-1 threshold.

임계값 50.0 mm day^-1 이상 중대형 강수 이벤트는 발생 일수 자체가 적어 RPI가 전반적으로 낮게 형성되는 특징이 있었는데, 1973~1982년에는 약 1.11로 중대형 호우가 드물고 그 지속성도 크지 않았다. 이후 1983~1997년에는 평균 1.14로 소폭 증가하였고, 1998~2011년에는 평균 1.20까지 상승하였다. 해당 기간 동안 일부 유역에서는 RPI가 3 이상을 기록하는 등 한 번 강수가 시작되면 며칠간 집중되는 특성이 강화되었다. 2012~2024년에는 다시 평균 1.13 수준으로 낮아졌지만, 여전히 국지적인 집중 강수로 인해 RPI가 급등하는 사례도 확인되었다. 이러한 변화 양상은 기후변화와 지역적 기상 요인이 복합적으로 작용한 결과로 추정되며, 물 자원 관리와 홍수 대응을 위해서는 소규모 및 중대형 강수 이벤트의 발생빈도뿐만 아니라 시·공간적으로 달라지는 강수지속성까지도 고려해야 함을 시사한다.

강수지속성의 영향을 비교하기 위해 최근 자료 중 임계값 50.0 mm day^-1을 기준으로, 변동성이 극도로 컸던 2015년과 변동성은 상대적으로 작았지만 강수일수가 많았던 2023년을 비교하였다. 먼저 2015년은 임계값 50.0 mm day^-1 이상 강수일수가 ‘극단적으로 적었던 해’로, 표준유역 평균 약 1.9일(임계값 10.0 mm day^-1 이상 기준 약 16.9일)에 불과했다. 특히 임계값 50.0 mm day^-1 이상 강수가 단 한 번도 없던(0일) 표준유역이 125개로 집계되어, 분석 기간 52년 중 최다 기록을 나타냈다. 이 해는 연 누적강수량(926.6 mm)도 낮아 최악의 가뭄을 겪었던 해 중 하나로 꼽히나, 동일 기간에 RPI가 3 이상인 유역이 총 9개 나타나 (전체 기간 중 2위, 1위는 1999년) 지역 간 강수 분포가 극도로 불균형하게 형성되었음을 보여준다(Fig. 5). 본 연구에서는 평균 RPI가 3 이상인 경우, 강수 이벤트의 지속성이 통상적인 경우에 비해 뚜렷하게 길어진 것으로 판단하였다.

Fig. 5. 
Spatial distribution of cumulative precipitation (left) and RPI (right) from May to October based on the 50.0 mm day^-1 threshold: (top) 2015; (bottom) 2023.

이에 비해 2023년은 지역별 강수변동성(RPI의 변동계수)이 14.3%로 분석기간 중 변동성이 가장 작은 해는 아니었지만(전체 중 45위), 모든 표준유역에서 임계값 50.0 mm day^-1 이상 강수가 기록된 것은 주목할 만하다. 그 결과 유역 평균 7.5일(전체 기간 중 5위)을 기록하면서, 중대형 강수가 다수 발생했다. 2023년은 RPI 3 이상인 유역은 없었으나 평균 RPI 1.17로 분석기간 평균보다 크게 나왔고, 연 누적강수량 또한 1,680.8 mm로 전체 기간 중 두 번째로 많은 양을 기록하였다.

두 해를 비교했을 때, 2015년은 중대형 강수 이벤트가 거의 발생하지 않아 가뭄이 심화되었음에도 일부 지역에서는 장기간 비가 집중적으로 이어지면서 (RPI 3 이상 구간 존재) 지역별 강수 편차가 크게 확대되었다. 반면 2023년은 전 유역에서 임계값 50.0 mm day^-1 이상 강수가 발생해 강수량 자체는 많았으나, RPI 분포는 극단적으로 치우치지 않아 ‘연 누적강수량 증가’와 ‘강수변동성 완화’라는 이중적 특징을 보였다. 강수지속성에 따른 영향 분석을 위해서는 이렇듯 연 누적강수량, 중대형 강수 발생 여부, RPI 값의 분포를 종합적으로 파악해야 한다. 특히 극단적 가뭄과 집중호우가 동시에 나타나는 해(e.g., 2015년)나, 전체적으로 풍부한 강수량을 보이되 강수변동성이 덜 극단적인 해(e.g., 2023년) 모두 물 자원 관리와 재난 대응 측면에서 세심한 모니터링이 필요함을 시사한다.

빈도강수량 분석을 위해 유역별 연 최대 일 누적 면적강수량을 산정하고, GEV 분포를 적용하여 재현 기간 10년, 50년, 100년에 해당하는 빈도강수량을 추정하였다. 분석 결과, 한반도의 빈도강수량은 유역별로 뚜렷한 공간적 차이를 보였으며, 일부 유역에서는 극한 강수의 강도가 지속적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 특히, 1998년 이후 일부 유역에서 전반적인 빈도강수량이 증가하는 양상이 뚜렷하게 나타났으며, 이는 기후변화에 따른 강수 극한값의 변화 가능성을 시사한다.

분석 기간을 1973~1982년, 1983~1997년, 1998~2011년, 2012~2024년의 네 개 구간으로 구분하여 비교한 결과, 빈도강수량은 다음과 같은 추세를 보였다(Fig. 6).

Fig. 6. 
Spatial distribution of rainfall frequency: (top to bottom) 1973~1982, 1983~1999, 2000~2012, 2013~2024, and 1973~2024 (entire period); (left to right) 10-year, 50-year, and 100-year return periods.

1973~1982년에는 10년, 50년, 100년 재현기간 모두에서 강수량 평균이 각각 약 303 mm, 495 mm, 576mm로 비교적 낮은 수준을 유지하였다. 재현기간 50년과 100년 기준으로 300~600 mm 범위에 분포한 유역이 전체의 83.5%, 68.0%를 차지하였으며, 공간적 변동성 또한 제한적이었다. 이는 해당 시기에 극한 강수의 발생 빈도나 강도가 상대적으로 낮았음을 시사한다.

1983~1997년 기간에는 전반적인 강수량이 소폭 증가하였다. 10년 재현기간 평균은 329 mm, 100년은 621 mm로 상승하였으며, 중부 내륙에서는 빈도강수량이 증가하는 양상이 보였다. 특히 낙동강권과 영산·섬진강권 남부 유역에서는 이전 시기에 비해 빈도강수량의 증가가 두드러졌으며, 일부 유역에서는 100년 재현기간 기준으로 700 mm를 초과하는 극한 강수량을 보였다.

1998~2011년 기간에는 빈도강수량의 증가세가 더욱 뚜렷하게 나타났다. 10년 재현기간 평균은 365 mm, 50년은 596 mm, 100년은 693 mm로 상승하였으며, 한강권과 낙동강권 일부 유역에서는 100년 재현기간 기준으로 700 mm 이상의 빈도강수량을 보인 유역이 확대되는 양상을 보였다. 특히 한강권 서부와 영산·섬진강권~낙동강권의 남부에서는 80 0 ~900 mm를 초과하는 유역이 다수 나타났으며, 이 시기는 전체 분석 기간 중 100년 재현기간 기준 800 mm를 초과하는 빈도강수량의 분포가 광범위하게 나타난 기간이었다.

2012~2024년 기간에는 10년 재현기간 강수량 평균이 324 mm, 50년은 528 mm, 100년은 614 mm로, 1998~2011년과 유사한 수준이었으나 유역 간 격차는 더욱 뚜렷해지는 양상을 보였다. 특히, 낙동강권 남동부, 섬진강권에서는 1998~2011년 기간에 이어 100년 재현기간 기준으로 800 mm를 초과하는 유역이 재차 확인되었으며, 일부 유역에서는 900 mm를 상회하는 극한 빈도강수량도 나타났다.

한강권 서부 일부 유역에서는 빈도강수량의 증가폭이 다른 지역보다 두드러졌으며, 이러한 지역적 차이는 지형적 요인뿐만 아니라 최근 수십 년간의 기후변화에 따른 영향으로 해석된다. 이와 같은 분석 결과는 향후 한반도의 수자원 관리 및 홍수 예방 대책 수립에 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있으며, 특히 강수 극값의 변화가 지속될 가능성이 높기 때문에 이에 대한 장기적 관측과 통계적 모니터링이 요구됨을 의미한다.