• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.164-164
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• 2018

강우침식인자는 토양침식에 영향을 주는 한 인자이다. 강우침식인자는 강우강도, 강우량, 강우빈도 등과 같은 강우패턴으로 산정되는 값으로 기후변화로 인해 많은 지역에서 강우패턴의 변화가 관측되었기에 강우침식인자 또한 기후변화로 인한 변화가 예상된다. 한국의 강우의 시공간적인 변동성에 대한 연구는 많이 진행되었으나, 강우침식인자에 대한 연구는 아직까지 미흡한 상태이기 때문에 본 연구에서는 한국의 강우침식인자의 시공간적 변동성을 분석하였다. 강우강도, 강우량, 강우빈도, 강우지속기간 등 강우패턴을 결정하는 인자들 중 어떤 인자가 강우침식인자의 시간적인 변동성에 영향을 주는지 조사하였다. 시간적인 변동성을 조사하기 위해서 경향성 검사를 진행하였다. 적용된 경향성 검사는 Mann-Kendall test, 수정된 Mann-Kendall test, Block Bootstrapping Mann-Kendall test, T-test를 적용하였다. 검사결과 대부분의 지점에서는 강우침식인자에서는 경향성이 발견되지 않았다. 경향성이 발견된 지점에 대하여 경향성의 원인을 검토해본 결과, 복합적인 강우패턴 인자의 영향으로 인하여 강우침식인자의 경향성이 발생하는 것을 확인하였다. 강우패턴 인자 중에서는 유효강우사상의 강우량이 가장 큰 영향인자인 것을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1389-1392
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• 2009

본 연구에서는 기상청에서 관측하고 있는 서울지점을 대상으로 일강우자료를 활용하여 강우사상의 변화 특성에 대한 변동성과 경향성 분석을 수행하였다. 분석대상자료는 서울지점에서 관측된 일강우자료를 1958년부터 2007년까지 50년간 자료를 이용하였다. 일강우자료를 이용하여 연강우량, 계절별강우량 및 월별강우량을 추출하였다. 또한, 각 연, 계절 및 월별로 일강우량이 지속기간별로 1, 2, 3, 4, 5, 7일 최대강우량과 일강우량이 발생한 강우깊이가 분석대상기간에 따라 0, 10, 30, 50, 70, 80, 90, 95, 99% 이상 발생한 강우일수에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과에서 평균과 표준편차의 변동성은 일부 자료에서 확인되고 있으며 경향성은 거의 없는 것으로 나타났다. 그러므로 강우사상의 특성의 평균과 표준편차가 변화하고 있으므로 이에 대한 심도 있는 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.115-115
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 국내에서 강우량과 유출량의 변동성이 커짐에 따라 효율적으로 수자원을 관리하는 데 어려움을 겪고 있다. 따라서 수자원 관리 측면에서 강우관측소를 대상으로 군집 분석과 경향성 분석을 통해 사전에 강우 시계열 자료의 추세와 특징을 파악하면 용수 공급과 가뭄 및 홍수피해 저감 등에 효과적으로 대처할 수 있다. 본 연구에서는 2000년부터 2019년까지낙동강 유역의 64개 강우관측소를 대상으로 동질성 검정과 수정 Mann-Kendall (MK) 검정을 적용하여 강우 시계열 자료의 월별, 계절별, 연도별 경향성 분석을 수행하였다. 또한, 경향성이 나타나는 관측소별 세부지표(연평균 강우량, 표고 등)를 기준으로 K-means 군집 분석을 수행하여 군집별 강우 특성을 파악하고자 하였다. 분석을 수행한 결과 경향성 분석에선 3월, 4월, 11월, 12월, 봄 및 가을에는 강우량이 증가 추세를 보였고 1월, 5~9월, 여름과 연도별로는 감소 추세가 나타났다. 또한 군집 분석에서는 Silhouette analysis를 기반으로 최적의 군집 개수를 3개로 설정했을 때 군집별 강우 세부지표의 통계값이 관측소별 표고에 비례하는 특징이 나타났다. 연구를 통해 도출된 군집별 강우 특성과 관측소별 경향성 분석결과를 연계하면 강우량의 변동성을 고려한 효율적인 수자원 관리 방안을 마련하는 데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.3
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• pp.219-227
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• 2013

Time series data including change, jump, trend and periodicity generally have nonstationarity. Especially, various methods have been proposed to identify the trend about hydrological time series data. However, among various methods, evaluation about capability of each trend test has not been done a lot. Even for the same data, each method may show the different result. In this study, the simulation was performed for identification about the changes in trend analysis according to the statistical characteristics and the capability in the trend analysis. For this purpose, power test for the trend analysis is conducted using Men-Kendall test, Hotelling-Pabst test, t test and Sen test according to the slope, sample size, standard deviation and significance level. As a result, t test has higher statistical power than the others, while Mann-Kendall, Hotelling-Pabst, and Sen tests were similar results.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.8
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• pp.815-826
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• 2012

The underestimating trend using existing ordinary regression (OR) based trend analysis has been a well-known problem. The existing OR method based on least squares approximate the conditional mean of the response variable given certain values of the time t, and the usual assumption of the OR method is normality, that is the distribution of data are not dissimilar form a normal distribution. In this regard, this study proposed a quantile regression that aims at estimating either the conditional median or other quantiles of the response variable. This study assess trend in annual daily maximum rainfall series over 64 weather stations through both in OR and QR approach. The QR method indicates that 47 stations out of 67 weather stations are a strong upward trend at 5% significance level while OR method identifies a significant trend only at 13 stations. This is mainly because the OR method is estimating the condition mean of the response variable. Unlike the OR method, the QR method allows us flexibly to detect the trends since the OR is designed to estimate conditional quantiles of the response variable. The proposed QR method can be effectively applied to estimate hydrologic trend for either non-normal data or skewed data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1230-1234
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• 2008

태풍은 주기적으로 우리나라를 내습하여 막대한 피해를 유발시키고 있다. 이러한 태풍사상은 적도지방에 서 발생하여 북진하면서 우리나라에 호우와 강풍으로 인한 인명 및 재산의 많은 손실을 유발시킨다. 1961년부터 2005년까지 우리나라를 내습한 태풍의 개수는 143개로 연평균 3.09회 내습하며, 각 태풍이 우리나라에 영향을 끼치는 기간은 평균적으로 109시간에 이르고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍 사상이 우리나라를 통과하는 동안에 발생한 강수량에 대하여 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다. 분석 결과에서 태풍사상으로 인해 발생하는 강수량은 많은 지점에서 변동이 발생한 것으로 나타났으며 그 크기가 과거에 비해 증가한 것으로 나타났다. 그러나 경향성 분석에서는 뚜렷한 결과를 나타내지 못하였다. 따라서 우리나라에 내습하는 태풍의 세기는 증대되었으며, 그 변동폭도 증가하였다. 그러므로 앞으로의 태풍에 의한 극한강수를 대비할 필요성이 있는 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.458-461
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• 2015

연구는 북한지역의 표토침식량 산정을 위하여 토양침식을 유발하는 강우침식인자를 산정하고 장기간에 걸친 경향성을 분석하기 위한 연구로서, 대상지역은 평양 관측소 지점의 1981~2014년의 강우자료를 이용하였다. 가용한 북한지역의 강수량은 월강수량이기 때문에, 강우침식인자의 산정은 수정 IAS 지수를 이용한 추정방법과 연강수량을 이용한 추정방법을 적용하였다. 연강우침식인자에 대한 경향성 분석결과 평양지점의 장기간에 걸친 연강우침식인자 값에 대한 뚜렷한 경향성은 발견되지 않는 것으로 나타났다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.4B
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• pp.389-397
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• 2010

This study introduced a Bayesian based frequency analysis in which the statistical trend analysis for hydrologic extreme series is incorporated. The proposed model employed Gumbel extreme distribution to characterize extreme events and a fully coupled bayesian frequency model was finally utilized to estimate design rainfalls in Seoul. Posterior distributions of the model parameters in both Gumbel distribution and trend analysis were updated through Markov Chain Monte Carlo Simulation mainly utilizing Gibbs sampler. This study proposed a way to make use of nonstationary frequency model for dynamic risk analysis, and showed an increase of hydrologic risk with time varying probability density functions. The proposed study showed advantage in assessing statistical significance of parameters associated with trend analysis through statistical inference utilizing derived posterior distributions.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.27 no.2
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• pp.94-104
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• 2015

Population and urban development along the coast is growing in South Korea, and particularly sea level rise is likely to increase the vulnerability of coastal areas. This study aims to investigate the sea level rise through Mann-Kendall(MK) test, ordinary linear regression(OR) and quantile regression analysis(QRA) with sea level data at the 20 tide stations along the coast of Korean Peninsula. First, statistically significant long-term trends were analysed using a non-parametric MK test and the test indicated statistically significant trends for 18 and 10 stations at the 5% significance level in the annual mean value of sea level and the annual maximum value of sea level, respectively. The QRA method showed better performance in terms of characterizing the degree of trend. QRA showed that an average annual rise in mean sea level is about 1-6 mm/year, and an average rise in maximum sea level is about 1-20 mm. It was found that upward convergent and upward divergent were a representative change given the nine-category distributional changes. We expect that in future work we will address nonstationarities with respect to sea level that were identified above, and develop a nonstationary frequency analysis with climate change scenarios.

• Journal of Wetlands Research
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• v.6 no.4
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• pp.35-43
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• 2004

The non-parametric Mann-Kendall(MK) statistical test has been widely used to assess the significance of trend in hydrologic time series. The test requires sample data should be serially independent. If sample data is serially correlated, the presence of serial correlation in a time series will affect the test ability for trend analysis. So, we would like to use the modified MK test which uses the effective sample size(ESS) to eliminate the effect of serial correlation in a series. This study investigates the ability of ESS to eliminate the influence of serial correlation of MK test by Monte Carlo simulation and by real series. As the results, MK test shows the increase of trend rate as the serial correlation is increased but the modified MK test shows ESS can eliminate the serial correlation for trend analysis. Therefore we confirmed the modified MK test is a very useful tool for trend analysis.