• Title/Summary/Keyword: 강수모형

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A Study on a Model of Rainfall Drop-Size Distribution over Daegwanryeong Mountainous Area Using PARSIVEL Observations (PARSIVEL 측정 자료를 활용한 대관령 산악지역 강수입자분포 모형 연구)

  • Park, Rae-Seol;Jang, Min;Oh, Sung Nam;Hong, Yun-Ki
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.35 no.7
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    • pp.518-528
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    • 2014
  • In this study, a model of rainfall drop-size distribution was modified using PARSIVEL-retrieved rainfall drop-size distribution over Daegwanryeong mountainous area. A prototype model (Modified ${\Gamma}$ distribution model) applicable for this area was decided through the comparative analysis between results from models proposed by preceding research and PARSIVEL-retrieved data over Daegwanryeong mountainous area. In order to apply the prototype model for Daegwanryeong region, the parameters (${\alpha}$, A, B) were made via sensitivity experiments and models of the rainfall drop-size distributions for five cases of rainfall rate were proposed. Results from the proposed five models showed high correlations with PARSIVEL-retrieved data ($R^2=0.975$). In order to suggest a generalized form of rainfall drop-size distribution, interaction equations between rainfall rates and parameters (${\alpha}$, A, B) were investigated. The generalized model of the rainfall drop-size distribution was highly correlated with PARSIVEL-retrieved data ($R^2=0.953$), which means that the proposed model from this study was effective for simulating the rainfall drop-size distribution over Daegwanryeong region. However, the proposed model was optimized for rainfall drop-size distribution over Daegwanryeong region. Therefore, broad observations of other regions are necessary in order to develop the representative model of the Korean peninsula.

마코프 로지스틱 회귀모형을 이용한 강수 확률예측

  • Park, Jeong-Su
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 2006.04a
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    • pp.345-352
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    • 2006
  • 현 기상의 시점에서 강수 확률 예측을 위해 가장 적절한 모형은 공간적 종속성과 시간적 종속성을 고려한 모형이 선택되어져야 한다. 보통 마크프 연쇄 모형과 예보인자를 이용하는 회귀 모형이 모두 고려된 모형을 사용한다. 본 논문에서는 강수 형태를 세 개의 상태로 나눈 경우, 즉 맑은 경우, 흐린 경우, 비온 경우로 나누어 마코프 로지스틱 회귀모형을 세우고 강수확률을 예측 할 수 있도록 하였다. 또한 서울 지역의 강수 자료를 이용하여 기존의 마코프 회귀모형과 마코프 로지스틱 회귀모형을 서로 비교하여 실제적 적용 문제를 다루었다.

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Nonstationary Markov Chain Model for Multi-site Daily Rainfall Simulation (비정상성 Markov Chain Model을 이용한 다지점 일강수량 모의)

  • Moon, Jang-Won;Kwon, Hyun-Han;Moon, Young-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1495-1499
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    • 2010
  • 최근에 기후변화 영향 분석을 위한 강수모의발생 기법에 대한 연구가 중요한 문제로 대두되고 있다. 기본적으로 모의된 강수량이 유역단위에서 의미 있는 값으로 수문모형에 입력자료로 활용되기 위해서는 강수지점간의 공간상관성의 유지가 매우 중요하다. 즉 지역적인 수문학적 거동을 유역단위에서 평가하기 위해서는 유역상관성을 고려할 수 있는 다지점(multisite) 모형의 개발이 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 다지점 강수모의기법을 개발하였으며 비정상성 해석이 가능하도록 동역학적 강수모형을 구성하였다. 이를 한강유역 강수지점에 적용하여 모형의 적합성을 평가하였다.

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Grid-based Estimation of Reservoir Flood Inflow using Radar Observed-Precipitation (레이다강우를 이용한 격자기반의 저수지 홍수유입량 모의)

  • Kang Boosik;Kim Seoyoung;Ko Ick-Hwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.183-188
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    • 2005
  • 레이더강우관측의 수문학적 적용성을 검토하고 개념적 유출모형과 분포형 유출모형에서 지점강수 및 레이더강수를 적용하여 매개변수의 민감도 및 수문곡선변화를 관찰하였다. 레이더강수의 계통적오차는 총강수량비를 이용하여 보정하였고, 이결과 레이더강수가 지점강수에 비하여 첨두강수를 더욱 양호하게 표현하고 있음을 확인할 수 있었다. 지점강수와 레이더강수를 이용하여 용담댐 상류유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 개념적모형으로는 저류함수모형을, 분포형모형으로는 실시간 홍수 조절을 목적으로 미국 Oklahoma대학에서 개발된 $V\;flo^{TM}$모형을 이용하여 테스트하였다. 결과 개념적 모형과 분포형모형 모두에서 경험식으로부터 구한 매개변수의 초기값을 이용한 수문곡선은 관측수문 곡선과 상당한 차이를 보이고 있었으나 분포형 수문곡선의 경우 천천상류지점의 수문곡선은 매개변수의 추가적 보정이 필요없을 정도로 매개변수의 초기값이 수문곡선을 잘 모의 하고 있었다. 이는 매우 고무적인 결과로서 실시간 홍수모형으로서 요구되는 중요한 특성과 동시에 물리적 기반의 분포모형의 가장 큰 장점일 수 있는 사상독립적 유역매개변수군을 구축하는데 중요한 단서가 될 것으로 보여진다.

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A Stochastic Simulation Model for the Precipitation Amounts of Hourly Precipitation Series (시간강수계열의 강수량 모의발생을 위한 추계학적 모형)

  • Lee, Jung-Sik;Lee, Jae-joon;Park, Jong-Young
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.35 no.6
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    • pp.763-777
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    • 2002
  • The objective of this study is to develop computer simulation model that produces precipitation patterns from stochastic model. The hourly precipitation process consists of the precipitation occurrence and precipitation amounts. In this study, an event cluster model developed by Lee and Lee(2002) is used to describe the occurrence process of events, and the hourly precipitation amounts within each event is described by a nonstationary form of a first-order autoregressive process. The complete stochastic model for hourly precipitation is fitted to historical precipitation data by estimating the model parameters. An analysis of historical and simulated hourly precipitation data for Seoul indicates that the stochastic model preserves many of the features of historical precipitation. The autocorrelation coefficients of the historical and simulated data are nearly identical except for lags more than about 3 hours. The precipitation intensity, duration, marginal distributions, and conditional distributions for event characteristics for the historical and simulated data showed in general good agreement with each other.

Development of the Radar Precipitation Bais Correction and Precipitation Ensemble Generation Technique (레이더 강수자료 편의보정 및 강수앙상블 생산기법 개발)

  • Kim, Tae-Jeong;Kwon, Jang-Gyeong;Lee, Dong-Ryul;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.17-17
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    • 2017
  • 최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.

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Evaluation of Characteristics of Simulated Extreme Rainfall Obtained from NSRP model under Different Object Functions (목적함수에 따른 다지점 NSRP 모형의 극치강우 재현능력 평가)

  • Cho, Hemie;Yu, Jae-Ung;Moon, Jangwon;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.363-363
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    • 2021
  • 수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.

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A Study of New Modified Neyman-Scott Rectangular Pulse Model Development Using Direct Parameter Estimation (직접적인 매개변수 추정방법을 이용한 새로운 수정된 Neyman-Scott 구형펄스모형 개발 연구)

  • Shin, Ju-Young;Joo, Kyoung-Won;Heo, Jun-Haeng
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.44 no.2
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    • pp.135-144
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    • 2011
  • Direct parameter estimation method is verified with various models based on Neyman-Scott rectangular pulse model (NSRPM). Also, newly modified NSRPM (NMSRPM) that uses normal distribution is developed. Precipitation data observed by Korea Meteorological Administration (KMA) for 47 years is applied for parameter estimation. For model performance verification, we used statistics, wet ratio and precipitation accumulate distribution of precipitation generated. The comparison of statistics indicates that absolute relative error (ARE)s of the results from NSRPM and modified NSRPM (MNSRPM) are increasing on July, August, and September and ARE of NMNSRPM shows 10.11% that is the smallest ARE among the three models. NMNSRPM simulates the characteristics of precipitation statistics well. By comparing the wet ratio, MNSRPM shows the smallest ARE that is 16.35% and by using the graphical analysis, we found that these three models underestimate the wet ratio. The three models show about 2% of ARE of precipitation accumulate probability. Those results show that the three models simulate precipitation accumulate probability well. As the results, it is found that the parameters of NSRPM, MNSRPM and NMNSRPM are able to be estimated by the direct parameter estimation method. From the results listed above, we concluded that the direct parameter estimation is able to be applied to various models based on NSRPM. NMNSRPM shows good performance compared with developed model-NSRPM and MNSRPM and the models based on NSRPM can be developed by the direct parameter estimation method.

Precipitation Frequency Analysis Using Gumbel Mixed Model in the Yongdam Dam Basin (Gumbel Mixed 모형을 이용한 용담댐 유역의 강수량 빈도 해석)

  • Lee, Kil-Seong;SunWoo, Woo-Yeon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.378-382
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    • 2011
  • 지난 2010년 9월 21일~22일 서울지역에 발생한 시간당 최고 250 mm의 집중호우는 짧은 지속 시간동안 강수총량이 컸기 때문에 재산 및 인명피해가 상당했다. 기존의 강우빈도해석은 각 사상의 강수총량 또는 지속시간별 연최대치강우량을 기준으로 산정하는 방식인데 이번 이상홍수의 경우에는 강수총량과 첨두강수량이 높음에도 불구하고 지속시간이 짧기 때문에 체감적 강도에 미치지 못하는 재현기간을 가질 것으로 생각된다. 그러므로 빈도해석 시 기존 일변량 빈도해석과 달리 이변량, 삼변량, 다변량의 빈도해석이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 대상유역은 용담댐 유역으로 강수총량, 지속시간, 첨두값을 대상으로 상관관계를 비교하여 지속시간과 첨두강수량에 대한 Gumbel mixed 모형을 적용하여 그에 따른 재현기간을 산정하였다. 또한 단일 Gumbel 모형과의 비교를 통해 두 모형의 차이점을 밝힘으로써 Gumbel Mixed 모형에 대한 신뢰도를 높였다. 따라서 본 연구에서 제안한 Gumbel mixed 모형은 이상홍수 뿐 아니라 다양한 수문학적 설계와 관리에 유용할 것으로 기대된다.

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Deelopment of a Multisite Daily Rainfall Simulation Model Using a Machine Learning (기계학습 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형 개발)

  • So, Byung-Jin;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.83-83
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    • 2017
  • 수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.

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