기후변화로 인해 변화하는 강우 패턴에 대응하기 위해서는 시간에 따라 확률 분포가 달라지는 비정상성 개념 적용이 필요하다. 본 연구에서는 호우사상의 양, 지속시간, 강우강도 등 극한 호우사상의 특성을 보존하기 위해 두 가지 변수를 도입하여 호우사상 기반 이변량 비정상성 빈도 분석을 수행하였다. 두 변수 모두에 대해 일정 규모를 초과하는 극한 호우사상을 선별하기 위해 임계값을 초과하는 호우사상을 모두 추출하는 POT (Peak-Over-Threshold, POT) 방법을 사용하였다. 변수로 선택한 강우량과 강우강도의 주변분포형으로 적용된 일반화된 파레토 분포 (generalized Pareto distribution, GPD)는 Frank 코플라를 통해 결합되었다. 28개의 비선형 회귀 방정식 중 선택된 3개의 비선형 회귀 방정식을 GPD의 스케일 파라미터에 대입하여 비정상성 GPD 모델을 구축하고 정상성 GPD와 그 적합성을 비교하였다.
두 가지 변수에서 비정상성이 나타나는 관측소를 대상으로, 호우사상 기반 이변량 비정상성 모형과 정상성 모형을 비교한 결과, 비정상성 모형이 강우 변동성을 반영하여 시간에 관계없이 유사한 재현기간을 도출하는 것으로 나타났다. 또한, 제안한 호우사상 기반 이변량 비정상성 모형과 정상성 모형, 기존의 시단위 강우자료 기반 단변량 정상성 모형으로 추정된 재현기간은 차이를 보였는데, 세 가지 모형 중 호우사상 기반 이변량 비정상성 모형이 가장 낮은 재현기간을 추정했다. 이는 호우사상 기반 이변량 비정상성 모형이 가장 극한 규모의 호우사상을 설계 빈도내에 고려할 수 있음을 의미한다. 더불어 강우강도가 세질수록 비정상성이 명확히 발생하는 것을 확인하였다.
따라서, 본 연구에서 제시한 호우사상 기반 이변량 비정상성 모형을 이용한다면, 기후변화에 대응할 수 있는 안정적인 확률 강우량 예측이 가능할 것으로 기대된다.