1. 서 론
2. 본 론
2.1 기존 설계강우 시간분포 및 문제점
2.2 빈도별 확률강우량을 유지한 우량주상도 산정 모형
3. 적용 및 고찰
3.1 대상유역
3.2 확률강우량에 따른 설계홍수량 빈도 산정 결과
4. 결론 및 토의
1. 서 론
설계홍수량 결정은 하천기본계획, 댐 설계 등 수리·수문학적 측면에서 매우 중요한 변수 중 하나로, 최근 개정된 홍수량 산정 표준지침(ME, 2019)에 따라 국내에서 적용되고 있다. 이 지침에는 설계홍수량 산정을 위한 확률강우량 산정 시 필요한 지역빈도해석, 유역 특성인자 산정, 강우-유출 모형 등이 자세히 설명되어 있어 실무자와 연구자가 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있다. 하지만 국내외 여러 연구에서는 빈도별 확률홍수량 산정 시, 계측된 홍수 자료를 직접 사용한 홍수빈도해석이 가장 정확한 방법이라고 알려져 있다(Smith and Karr, 2022; Zhao et al., 2021). 그러나 홍수빈도해석으로는 다양한 수자원 계획 및 설계에 필요한 홍수수문곡선(hydrograph)을 얻을 수 없는 단점이 존재한다. 또한, 우리나라의 경우 주요 지점을 제외하고는 계측이 충분하지 않으며, 수위-유량 관계곡선(rating-curve)을 통한 유량 자료 활용으로 인해 자료의 신뢰성에 한계가 있다(Reinders and Munoz, 2024). 이러한 이유로 국내에서는 강우-유출 모형을 통해 빈도별 홍수량을 산정하고, 확률강우량의 시간분포를 입력 자료로 사용하여 홍수수문곡선을 얻는 방식이 사용되고 있다.
이처럼 지속시간과 빈도별로 산정된 확률강우량은 단일 값으로 제공되기 때문에, 분석을 위해서는 특정 지속시간에 맞는 설계 우량주상도(hyetograph)가 필요하다. 일반적으로 사용되는 시간분포 방법으로는 Blocking (or Mononobe), Huff, Keifer and Chu, Pilgrim and Cordery, 교호블록 방법 등이 있다. 과거 우리나라에서는 설계 우량주상도 작성을 위해 주로 Blocking 방법이 사용되었다. 그러나 Blocking 방법은 확률강우량을 설계자의 주관적인 판단에 따라 전방위, 중방위, 후방위로 임의 배치할 수 있으며, 이로 인해 실제 호우사상과 맞지 않는 유출 결과가 산출될 수 있다(Nguyen et al., 2021). 이러한 문제를 해결하기 위해 현재 국내에서는 Huff 4분위법을 채택하고 있다.
Huff 4분위법은 Huff (1967)가 처음 제안한 방법으로, 국내 홍수량 산정 표준지침에서도 이를 권장하고 있다. Huff 4분위법은 관측된 강우사상을 그대로 활용할 수 있으며, 다양한 강우사상의 누가곡선을 작성하여 분석 대상 유역에 가장 적합한 분위를 선택하게 된다. 이 방법은 실제 강우사상을 기반으로 하기 때문에 산정된 유출수문곡선의 첨두 유량(peak flow) 발생 시점과 상승부 및 하강부의 형태를 선택적으로 구성할 수 있는 장점이 있다(MLIT, 2011; Huff, 1967). 그러나 Huff 4분위법에는 강우사상을 구분할 때 무강우 기간의 기준이 명확하지 않으며, 소규모 호우사상이 포함되어 극한 사상의 특성을 충분히 반영하지 못하는 단점이 있다(Yoon et al., 2004; Jang et al., 2006a, 2006b; Knapp and Terstriep, 1981; Rezaie and Nguyen, 2023).
앞서 언급한 바와 같이, 우리나라는 수문 자료의 부족과 계측 시설의 한계로 인해 강우-유출 모형을 이용하여 확률홍수량을 추정하고 있다. 강우-유출 모형을 활용할 때 기본적으로 가정되는 사항은 확률강우량과 확률홍수량의 빈도가 항상 선형적인 관계를 가진다는 것이다. 즉, 특정 빈도의 확률강우량을 기반으로 강우-유출 모형을 통해 산출된 확률홍수량이 해당 확률강우량의 빈도와 동일하다는 가정이다(Zhang and Singh, 2006; Merz and Blöschl, 2008). 그러나 이러한 산정 방법에는 두 가지 주요한 문제점이 있다. 첫째, 계측된 수위 관측소 자료를 사용하여 홍수빈도해석을 통해 산정한 확률홍수량과, 강우-유출 모형으로 산출한 확률홍수량 간에 큰 차이가 있다는 점이다(Salinas and Viglione, 2016). 이러한 차이는 주로 우량주상도를 산정하는 과정에서 다소 평활화된 Huff 3분위 50%를 사용하는 데서 비롯된다. 또한, 지속시간별로 분포된 우량주상도의 강우량과 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량을 비교해 보면, 우량주상도의 강우량이 빈도해석 결과보다 상당히 낮은 경향을 보인다. 즉, 우량주상도는 특정 지속시간의 확률강우량을 Huff 분포를 이용해 산출하지만, 지속시간별로 분포된 강우량들의 합을 빈도 관점에서 환산해 보면, 대부분 10년 이하의 빈도를 나타내는 경우가 많다(Kjeldsen and Jones, 2009; Villarini et al., 2010).
국외에서는 Huff 4분위법이 극한 강우사상을 재현하지 못하는 한계를 극복하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 다양한 강우 강도와 총 강수량을 기준으로 극한 강우사상을 추출하는 연구들이 이루어졌으며(Kerr et al., 1974a, 1974b; Restrepo-Posada and Eagleson, 1982; Tyrrell and Hasfurther, 1983a, 1983b; NCDC, 2003), 대부분 특정 지역의 강우사상에 대한 분석이 주를 이루고 있다. 이에 본 연구는 기존의 Huff 분포 3분위 50%를 일괄적으로 사용하는 문제점을 평가하고, 홍수량을 보다 안전하게 평가할 수 있는 방법을 검토하고자 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해, 시간 분포된 확률강우량의 우량주상도가 지속시간별로 동일한 설계 빈도를 유지할 수 있도록 강우 분포를 새롭게 구축하였다. 이 방법론의 적합성은 소양강댐 유역을 대상으로 평가되었으며, 홍수량 자료를 직접빈도해석한 결과와 비교하여 그 결과를 제시하였다.
본 논문은 다음과 같이 구성되어 있다. 1장에서는 연구의 배경과 목적을 다루었고, 2장에서는 기존 확률강우량으로 산정된 우량주상도의 문제점과 본 연구에서 개발한 방법론을 설명하였다. 3장에서는 연구 대상 유역에 적용한 결과를 제시하였으며, 마지막으로 4장에서는 결론과 토의를 담았다.
2. 본 론
2.1 기존 설계강우 시간분포 및 문제점
국내에서 수행되는 하천기본계획 및 하천유역 수자원관리계획 등은 최근 개정된 홍수량 산정 표준지침(ME, 2019)을 준용하여 진행되고 있다. 이 과정에서 확률강우량의 시간 분포를 고려한 우량주상도 작성은, 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량을 Huff 3분위(50%)를 채택하여 작성하는 것을 권장하고 있다. 과거에는 ｢확률강우량도 개선 및 보완 연구(MLIT, 2011)｣에서 제시된 값을 사용하였으나, 표준지침에서는 ‘집중호우’ 개념을 도입하여 수정된 Huff 곡선을 제시하였다. 여기서 ‘집중호우’는 시강우량 30 mm 이상, 일강우량 80 mm 이상, 또는 일강우량이 연간 강우량의 10% 이상인 경우의 강우사상을 의미한다.
Huff (1967)는 미국 일리노이주를 대상으로 호우 분포를 식별하기 위해 이 방법을 개발하였으며, 방법 적용이 용이해 국내에서 가장 널리 사용되고 있다. Huff 4분위법은 통계적 분석을 통해 무차원 누가우량곡선을 이용하여 강우를 분포시키는 방법이다. 즉, 누가우량곡선을 기준으로 지속 기간을 4개 구간으로 나눈 후, 각 구간 중 최대 누가우량이 발생하는 구간을 기준으로 4개의 분위로 구분한다. 최대 분위가 1/4 구간에 위치하면 1분위 호우(first-quartile storm), 2/4 구간이면 2분위 호우(second-quartile storm), 3/4 구간이면 3분위 호우(third-quartile storm), 4/4 구간이면 4분위 호우(fourth-quartile storm)로 분류된다.
국내에서는 일반적으로 3분위를 채택하여 빈도별 홍수량을 산정하는 것이 권장되는데, 이는 실제 유효우량을 산정할 때 초기 손실 부분을 제외하면 3분위가 2분위보다 안전한 측면을 제공한다고 판단되기 때문이다(MLIT, 2011). 특수한 경우에는 2분위 또는 4분위를 채택할 수 있다(Fig 1; MLIT, 2011).
앞서 언급하였듯이 국내에서는 Huff 3분위 50%를 채택하여 우량주상도를 산정하고 있으며, 회귀방정식을 통해 무차원강우지속기간에 따른 무차원 누가강우량을 산정한다(Eq. (1)).
이때, , =0, 1, 2, …, n은 차 다항식(polynomial equation)의 회귀상수이며, 일반적으로 은 5~7차 다항식을 채택하고 있으며, X는 무차원 강우지속기간(%)을 의미한다.
기존 Huff 4분위법을 사용할 경우, 호우 선정과 지속기간별 동일한 분포를 가정하는 문제점이 내포되어 있으며, 시간 분포된 강우가 평활화되면서 첨두홍수량을 효과적으로 재현하지 못하는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 과거 강우의 실제 분포를 반영한다는 장점 때문에 실무에서는 여전히 Huff 4분위법이 지배적으로 사용되고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 Huff 4분위법을 활용함과 동시에, 홍수 측면에서 안전성을 강화할 수 있는 방안을 고려하여 연구를 진행하였으며, 이를 바탕으로 다음과 같은 모의실험을 수행하였다.
(1) 기상청 서울 관측소(1961~2023년)를 대상으로 지속시간별 연최대 강우량을 추출한 후 GEV 분포를 활용하여 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 이때 연최대 강우량 추출시 강우량이 가장 크게 발생한 기간에서 지속시간별 강우량을 추출하는 Within 방법을 사용하였다. 이때 Table 1에는 일부 시간만 제시하였으며, Fig. 2에는 전(全)지속시간 도시하였다.
Table 1.
Design rainfalls corresponding to different durations at Seoul station (mm)
(2) 강우의 시간 분포를 위해, 본 연구에서는 환경부가 제시한 홍수량 산정지침을 기반(ME, 2019)으로 지역을 구분하여 서울 관측소에 해당하는 Huff 3분위 계수값을(Table 2, Region 4) 인용하여 시간 분포를 적용하였다.
Table 2.
Huff coefficients used in this study
(3) 빈도별 지속시간별로 시간분포된 값을 해당 빈도 1시간 값과 비교하였다.
Fig. 3에서 왼쪽 패널은 서울시점의 100년 빈도 24시간 확률강우량을 Huff 3분위 계수(Table 2)를 이용해 시간 분포한 결과이다. 시간 분포된 강우량 중 가장 큰 값은 48.36 mm였으며, 오른쪽 패널에서 파란선은 최댓값의 CDF를 나타낸다. 빨간선은 Table 1에 제시된 1시간 100년 빈도 값(103.08 mm)을 의미한다. Huff 분포로 도출된 최댓값은 약 4.5년 빈도로 환산되었으며, 이를 통해 추정된 100년 빈도 확률홍수량이 실제 홍수 자료를 이용한 홍수빈도해석과 유사한지 검토가 필요하다. 이러한 비교·분석 결과는 소양강댐 유역을 대상으로 3장에서 제시하였다.
2.2 빈도별 확률강우량을 유지한 우량주상도 산정 모형
앞서 언급한 바와 같이, 국내에서 널리 사용되는 Huff 4분위법은 우량주상도 산정 시, 분포된 우량주상도가 실제 강우빈도와 상당한 차이를 보인다. 이는 Huff 4분위법의 강우 평활화 문제에서 기인하며, 강우-유출 모형을 적용할 때 확률홍수량이 과소 추정될 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하고자, 본 연구에서는 우량주상도가 고려된 지속시간별 설계빈도를 유지한 상태에서 재분배(redistribution)되는 경우의 특성을 평가하였다. 본 연구의 개념도는 아래 Fig. 4에 제시되어 있다. 그림을 살펴보면, 본 연구에서 제안한 개선된 Blocking 방법은 각 지속시간별로 산정된 확률강우량의 빈도값을 유지한 채 시간분포가 이루어지는 것이며, 오른쪽 그림은 이를 누적하여 도시한 결과이다.
Fig. 3을 보면, 먼저 GEV 분포를 활용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하고, 설계우량 주상도의 경우 지속시간별 빈도별 확률강우량이 유지된 상태로 강우 분포가 이루어진다. 이때 GEV 분포의 확률밀도함수와 누가확률밀도함수는 아래 Eqs. (2) and (3)과 같다.
여기서, 𝜇는 위치 매개변수(location parameter), 𝜎는 규모 매개변수(scale parameter), 𝜉는 형상 매개변수(shape parameter)이며 최우도법(Maximum Likelihood method, ML)을 활용하여 매개변수를 추정하였다. 추정된 확률강우량을 지속시간별로 재분포하는 절차를 24시간 100년 빈도 설계 강수량을 이용해 설명하면 다음과 같다. 첫째, 1시간부터 24시간까지의 연최대치 자료를 이용해 빈도해석을 수행하여 지속시간별 100년 빈도 강우량을 추정한다. 여기서 사용된 연최대 자료는 Within 방법을 사용하여 동일한 강우사상에서 추출되도록 하였다. 둘째, 지속시간별로 추정된 100년 빈도 강수량을 기준으로 24시간 100년 빈도 강우량을 순차적으로 배분한다. 배분의 원칙은 앞서 추정한 지속시간별 100년 빈도 강우량과 동일한 양이 되도록 배분하여 우량주상도를 구축하는 것이다. 예를 들어, 24시간 확률강우량을 분포시킬 때, 1시간 지속시간의 확률강우량이 첫 번째 강우종거로 우선 선택된다. 두 번째 강우종거는 2시간 지속시간의 100년 빈도 확률강우량에서 1시간 지속시간의 100년 빈도 확률강우량을 뺀 값으로 결정된다. 이러한 방식으로 24번째 강우종거까지 우량주상도가 재배치된다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.
여기서, Rd는 강우종거, 첨자 T는 재현기간을 의미하며 첨자 d는 강우의 지속시간 또는 강우종거의 시간 순서를 나타낸다.
3. 적용 및 고찰
3.1 대상유역
본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 진행되었으며, 유역의 일반 현황은 아래와 같다. 본 연구에서는 소양강댐 유역을 하나의 단일 유역으로 가정하여 강우-유량 정보를 기반으로 매개변수 최적화를 수행하였으며, Kim et al. (2020)이 제시한 방법과 동일한 방식으로 매개변수를 최적화하였다. 소양강댐 유역을 단일 유역으로 가정한 일반 현황은 Table 3에, Thiessen 망도는 Fig. 5에 제시되어 있다.
Table 3.
Basin characteristics of Soyanggang Dam Basin
| Basin Name |
Area (km2) |
Flow Length (km) |
A/L (mean width) |
A/L2 (shape factor) |
| Soyanggang Dam | 2,703 | 164.24 | 16.98 | 0.10 |
Fig. 5를 보면, 소양강댐 유역 내에서 기상청 관측소를 대상으로 30년 이상 강우량을 관측한 곳은 속초(90), 대관령(100), 인제(211), 춘천(101)이며, 이들의 기본적인 통계적 특성은 Table 4에 제시되어 있다.
Table 4.
Basic statistics of 24-hour annual maximum rainfall series across four stations
3.2 확률강우량에 따른 설계홍수량 빈도 산정 결과
먼저, 소양강댐 유역 내 기상청 관측소를 대상으로 GEV 분포를 활용하여 확률강우량을 산정하였으며, 그 결과는 Table 5에 제시되어 있다. 본 연구에서 제안하는 방법론을 통해 산정된 우량주상도는 Fig. 6에 나타내었다. Fig. 6을 보면, 강우시간분포 방법 중 개선된 Blocking 모형을 적용하여 중앙집중형 형태로 산정된 것을 확인할 수 있다. 그러나 본 연구에서 제시한 개선된 Blocking 모형의 기본 원칙은 지속시간별 동일 빈도에 해당하는 강우량은 유지되도록 배치되었다.
Table 5.
Design rainfalls estimated from GEV distribution along with maximum likelihood method
본 연구에서는 국내에서 일반적으로 사용되는 Huff 방법, Blocking 방법, 그리고 본 연구에서 제안하는 방법론을 기반으로 소양강댐 유역의 빈도별 홍수량을 산정하였다. 최종적으로 소양강댐 유량 자료를 활용하여 홍수빈도해석을 수행하고, 산정된 홍수량 간의 비교를 실시하였다. 본 연구에서 사용된 소양강댐 유량 자료는 1974년부터 2023년까지의 유입량 자료(Fig. 7)를 활용하였으며, 적합도 검정을 통해 선정된 Log-normal 분포를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. Log-normal 분포의 확률밀도함수와 누가확률밀도함수는 Eqs. (5) and (6)에 제시되어 있다.
소양강댐 유역의 강우-유출 모형은 Clark 단위도와 SCS Curve Number 방법을 기반으로 하였으며, 유역 특성 인자 매개변수는 Bayesian Clark (Kim et al., 2020) 기법을 통해 최적화하였다. 그 결과, 도달 시간은 평균 2.40시간, 저류 상수는 9.25시간을 채택하였으며, 유출수문곡선지수(SCS Curve Number)는 83.5로 AMC-III 조건을 활용하였다(Table 6).
Table 6.
The Estimated basin characteristics (,) by Clark UH with hierarchical Bayesian model
소양강댐 유역의 200년 빈도 홍수빈도해석 결과와 각 방법으로 산정한 확률홍수량 결과는 Fig. 8에 제시되어 있으며, 그림에서 파란선은 홍수빈도해석 결과를 나타낸 것이다. 검은선은 국내에서 일반적으로 사용되는 Huff 3분위 50% 분포로 산정한 확률홍수량을 나타내며, 홍수빈도해석 결과와 비교했을 때 약 2,000 cms가 과소 추정되었다. 반면, 본 연구에서 제안한 강우 우량주상도를 사용하여 산정한 확률홍수량은 홍수빈도해석 결과와 유사한 값을 보였다. 이는 앞서 언급한 바와 같이, Huff 분포의 특성상 확률강우량의 빈도 개념이 사라지고 평활화되는 문제로 인해 확률홍수량이 과소 추정되는 결과를 낳는다. 소양강댐 유역의 특성상 유역 면적이 크고 하류에 유량이 도달하는 시간이 길기 때문에 Huff 4분위 50% 분포(약 688 cms 차이)가 유사한 결과를 나타낸 것으로 보인다.
최종적으로 소양강 유역 내 자운천(유역면적 134 km2)을 대상으로 검정을 수행하였다. 자운천의 지배 관측소는 인제관측소(211)이며, 해당 하천의 확률홍수량은 50년 빈도 811 cms이다. 본 연구에서 제안한 모형의 경우 860 cms가 산정되어 유사한 결과를 보이고 있다. 그러나 Huff 3분위는 726 cms로 과소 추정 되는 결과를 보이고 있으며, Huff 4분위의 경우 1,020 cms로 과대 산정되었다(Fig. 9). 이에 치수 관점에서 볼 때, 우리나라에서도 일괄적으로 Huff 3분위 50%를 사용하여 강우-유출 모형에 적용하는 것은 지양해야 하며, 다양한 Huff 분위 중에서 최대 홍수량이 발생하는 분위를 선택하는 것이 더 바람직하다고 판단된다. 또한, 현재 홍수량 산정 표준지침은 지역 구분을 통해 일괄적으로 Huff 계수를 사용하기 때문에, 확률강우량이 다르더라도 Huff 계수가 동일하여 특정 유역 내에서 일관된 강우 패턴이 나타난다. 이러한 결과를 토대로, 국내 실정에 맞는 강우 우량주상도 산정 기법의 개정을 통해 하천의 치수 관점에서 더 효율적인 설계를 기대할 수 있을 것이다.
4. 결론 및 토의
우리나라에서는 확률홍수량 산정 시 강우-유출 모형이 주로 활용되며, 이때 중요한 입력변수는 확률강우량의 우량주상도이다. 하천기본계획 및 댐 설계와 같은 다양한 계획에서 우량주상도는 중요한 요소로, 일반적으로 국내에서는 Huff 4분위법을 채택하여 우량주상도를 산정하고 있다. 그러나 Huff 4분위법은 극한 강우 사상의 특성을 충분히 반영하지 못하며, 강우의 평활화로 인해 산정된 홍수량이 과소 평가되는 한계가 있다. 보다 정확한 확률홍수량 산정을 위해 홍수량 자료를 직접 빈도해석하는 것이 가장 합리적이라는 점은 널리 알려져 있지만, 국내에서는 주요 지점에서만 계측이 이루어져 전체 유역을 대변하지 못하는 문제가 있다. 또한, 홍수량 직접 빈도해석 결과는 홍수수문곡선을 도출할 수 없는 한계가 있어, 국내에서는 강우-유출 모형이 주로 사용된다. 이러한 점을 고려하여, 본 연구에서는 기존 Huff 3분위 50%의 사용을 지양하고, 보다 현실적인 우량주상도 산정 방법을 제시하고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다.
첫째, 기존에 사용되는 Huff 4분위법은 다양한 수자원 설계 및 계획에서 일괄적으로 Huff 3분위 50%가 사용되며, Blocking 방법은 국내 강우 패턴과 맞지 않는다는 한계로 인해 거의 사용되지 않고 있다. 그러나 본 연구에서 검토한 결과, 기존 Huff 분포가 실제 강우 패턴을 기반으로 산정되더라도, 강우가 평활화되는 문제가 존재함을 확인하였다. 분포된 우량주상도와 지속시간별 확률강우량을 비교했을 때 기존 설계강수량 보다 과소 추정 추정이 지배적인 것을 확인할 수 있었다.
둘째, 평활화된 강우 패턴으로 얻어진 우량주상도를 강우-유출 모형에 적용한 결과의 경우에도, 홍수빈도해석과 비교했을 때 홍수량이 과소 추정되는 것을 확인하였다. 국내에서 널리 사용되는 강우-유출 모형의 중요한 가정은 확률강우량과 확률홍수량이 선형적으로 연관된다는 것이지만, 이미 강우 패턴에서 빈도 개념이 상쇄되므로 산정된 확률홍수량의 동일한 재현기간을 담보할 수 없다. 이러한 현상은 소양강댐의 경우 Huff 3분위 50%보다 Huff 4분위 50%가 확률홍수량의 재현기간을 더 효과적으로 반영하는 것으로 나타났으며, 일괄적으로 사용되는 Huff 3분위에 대한 재고가 필요하다고 판단된다. 이러한 점에서, 본 연구에서는 확률강우량의 재현기간과 유사성을 가지면서, 확률강우량에 따른 설계홍수량의 빈도 불일치를 개선한 결과를 도출하였다. 즉, 본 연구에서 제시된 방법이 홍수빈도해석을 통해 얻은 빈도해석 결과와 유사한 값을 도출할 수 있었으며, 이는 기존 Huff 3분위보다 개선된 결과를 확인할 수 있었다.
분석 대상 유역 내에서 우량주상도 산정을 위한 보다 정확한 통계적 기법의 개발은 필수적이며, 이는 다양한 수자원 계획 및 설계에서 가장 기본적인 과정이라 할 수 있다. 또한, 기존에 사용자의 편의나 지침에 따라 일괄적으로 사용되고 있는 Huff 3분위 50%는 국내 실정에 부합하지 않으며, 산정된 결과의 신뢰성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이러한 점에서, 본 연구에서 제안한 재분포된 우량주상도 산정 방법은 강우-유출 모형의 기본 가정인 선형성을 입증하는 결과를 도출하였으며, 실무자의 주관적인 요소를 배제하여 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 빈도별 확률강우량과 확률홍수량 간의 관계를 파악하고, 산정된 확률홍수량의 보다 정확한 빈도를 제시할 수 있는 모형을 개발할 예정이다.
