Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.80-84
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2005
본 연구에서는 지점강우를 이용하여 크리깅 기법을 통해 공간적으로 분포된 강우자료를 생성하였으며, HEC-GeoHMS 모형을 이용하여 대상유역의 지형자료, 수문매개변수를 격자크기에 따라 공간적으로 분포시켰다. 유출해석은 공간 분포된 강우의 적용을 용이하게 하기 위하여 준 분포형 접근방법인 Modified Clark 모형을 적용하였으며, 공간 평균된 강우는 Clark 모형을 적용하여 유출 모형을 수행하였다. 정규크리깅과 일반크리깅 기법에 의해 산정된 강우를 이용하여 격자크기에 따른 유출해석을 수행한 결과를 토대로 지점강우량을 공간분포 시킬 경우의 격자크기에 따른 유출 수문곡선의 변화를 파악하였다. 공간 분포된 강우와 공간 평균된 강우를 이용한 유출 모의 결과를 토대로 공간 분포 강우의 적용성을 평가하는데 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.365-365
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2017
강우의 공간분포는 홍수수문곡선에 큰 영향을 미친다. 이것은 총강우량이 같더라도 강우의 공간분포 특성에 따라 홍수수문곡선 및 첨두유량의 크기가 다를 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 강우의 공간분포는 홍수량 산정과 홍수해석은 물론 수자원 설계에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 물리적 기반의 분포형 모형인 GRM 모형과 공간확장자료 생성방법을 사용하여 47개 미계측유역에 대해 홍수유출 시계열자료를 생성하고 3개 관측유역을 포함한 총 50개 유역에 대해 첨두유량을 추출하여 분석함으로써 강우의 공간분포가 유출에 미치는 영향을 실제유역과 실제사상에 대해 자세히 분석하였다. 공간확장자료 생성방법은 보정 및 검증유역에서 모의유량이 관측유량을 적절히 모의한다면 추정된 매개변수값들을 상류지역에 있는 미계측유역에 적용하여 유량자료를 생성하는 방법이다. 1989년부터 2009년까지의 강우와 유출자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하고 이 사상들과 3개 관측유역에 대해 GRM 모형의 매개변수들을 보정 및 검증하였다. 그 결과 NSE > 0.5, PBIAS ${\pm}30%$, 그리고 수정상관계수인 $_{mod}>0.6$의 적절한 모형효율 통계결과를 얻었다. 강우의 공간분포가 유출에 미치는 영향을 조사하기 위해 이 추정된 매개변수와 실제강우(강우의 공간분포를 고려한 강우) 및 공간평균강우(실제강우를 공간적으로 평균한 강우)를 사용하여 50개 유역의 홍수유출 시계열자료를 생성하였으며 이 시계열 자료 중 첨두유량을 추출하여 분석하였다. 그 결과 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포는 실제강우에 의한 첨두유량의 분포와 차이가 있었다. 20개 사상중 13개의 사상은 실제강우와 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 비슷하거나 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 실제강우에 의한 첨두유량의 분포보다 약간 좁아지는 차이가 있었다. 하지만 나머지 7개 사상의 경우에는 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 실제강우에 의한 첨두유량의 분포보다 크게 좁아지는 것을 보였다. 이것은 전체사상의 약 35 %에 대해서는 강우의 공간적 변동성을 고려하지 않고 홍수유출을 모의한다면 적절하지 않은 첨두유량 모의결과를 얻을 수 있다는 것을 나타내며 또한 홍수체적에 대해서도 적절하지 않은 모의결과를 얻을 수 있다는 것을 의미한다. 이것은 또한 강우관측소의 밀도가 홍수유출 모의 시 매우 중요하다는 것을 의미한다. 따라서 홍수량 산정 또는 수자원 설계 시 강우의 시간분포 뿐만 아니라 공간분포 또한 고려해야 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.588-592
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2005
강우는 시간적인 분포특성과 함께 공간적인 분포특성이 매우 다양하게 나타나는 기상현상이다. 강우 발생의 특성을 파악하기 위해서는 시간적인 분포특성에 대한 분석과 함께 공간적인 발생양상에 대한 분석이 수행될 필요가 있다. 본 연구에서는 강우 Coverage 개념을 이용하여 공간규모의 분포특성에 대한 분석을 수행하였으며, 지속기간의 변화에 따라 공간규모 분포가 어떠한 변동특성을 나타내는 지 분석하였다. 분석을 위한 대상유역으로 한강유역을 선정하였으며, 한강유역 내에 위치한 39개 강우관측소의 시간강우자료를 이용하였다. 강우의 지속기간별 공간규모 변동양상을 파악하기 위하여 10가지 경우의 지속기간(1, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 16, 24, 48시간)에 대해 자료를 구성한 후 분석을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 분석을 통해 강우 공간규모의 발생양상에 대해 개략적인 파악이 가능하였으며, 지속기간 변화가 공간규모에 미치는 영향을 파악할 수 있었다. 또한 유역면적을 3가지 경우로 나누어 동일한 분석을 수행함으로써 면적 변화에 따른 공간규모변동을 개략적으로 파악할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과를 통해 강우발생 시의 공간규모에 대한 보다 명확한 분석을 위한 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
This study generated flood time series of ungauged catchments in the Andongdam catchment using a distributed rainfall-runoff model and data generation method, and extracted the peak flows of 50 catchments to investigate the effect of rainfall spatial variability on peak flow simulation. The model performance statistics for three gauged catchments were reasonable for all events. The flood time series of the 50 catchments were generated using distributed and mean rainfall time series as input. The distribution of the peak flow using the mean rainfall was similar or slightly different to that using the distributed rainfall when the distribution of the distributed rainfall was nearly uniform. However, the distribution of the peak flow using the mean rainfall was reduced significantly compared to that using the distributed rainfall when actual storms moved to the top or bottom of the study catchment, or the rainfall was randomly distributed. These cases were 35% of total number events. Therefore, the spatial variability of rainfall should be considered for flood simulation. In addition, the power law relationship estimated using the peak flow of gauged catchments cannot be used for estimating the peak flow of ungauged independent catchments due to latter's significant variation of the peak flow magnitude.
This study was intended to investigate the rainfall-runoff relationship with spatially distributed rainfall data, and then, to analyze and quantify the uncertainty induced by spatially averaging rainfall data. For constructing spatially distributed rainfall data, several historical rainfall events were extended spatially by simple kriging method based on the semivariogram as a function of the relative distance. Runoff was computed by two models; one was the modified Clark model with spatially distributed rainfall data and the other was the conventional Clark model with spatially averaged rainfall data. Rainfall errors and discharge errors occurred through this process were defined and analyzed with respect to various rain-gage network densities. The following conclusions were derived as the results of this work; 1) The conventional Clark parameters could be appropriate for translating spatially distributed rainfall data. 2) The parameters estimated by the modified Clark model are more stable than those of the conventional Clark model. 3) Rainfall and discharge errors are shown to be reduced exponentially as the density of rain-gage network is increased. 4) It was found that discharge errors were affected largely by rainfall errors as the rain-gage network density was small.
You, Young Hoon;Lee, Myung Jin;Chae, Myung Byung;Kim, Hung Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.133-133
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2018
최근 기후변화로 인해 국지성 호우와 도시화로 인한 불투수율 증가로 내수침수 및 홍수와 같은 피해가 빈번하게 발생하고 있는 추세이다. 이로 인해 강우 관측의 정확도에 대한 논의가 지속되고 있으며, 공간적 분포를 고려할 수 있는 레이더의 활용성이 증가하고 있다. 하지만 레이더 자료는 지상강우 자료와 달리, 반사도와 강우강도 간에 관계식(Z-R 관계식)을 통한 추정치이기 때문에 실제 관측한 지상강우 자료와 함께 보정작업을 수행해야 한다. 본 연구에서는 지구통계학분야에서 제시된 공간 보간법중 하나인 크리깅 기법을 이용하여 강우의 공간적 분포를 추정하였다. 본 연구에서 사용한 크리깅 기법으로는 일반적으로 많이 사용되는 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging), KED(Kriging with External Drift)와 RK(Regression Kriging)기법을 사용하였고, 이를 이용하여 강우장을 생성하고, 생성된 강우장과 레이더값을 비교하였다. 지상강우와 관측소 위치에서의 실제 강우값과 추정된 강우값의 정량적 평가를 실시하였으며, 레이더 강우자료의 공간분포특성과 유사성을 확인하기 위해 각 기법에서의 베리오그램을 비교하였다. 본 연구를 통해 공간적 분포를 고려하여 강우장 분포의 정확도를 높일 수 있었고, 향후 다양한 레이더 보정기법과의 비교를 통해 강우 관측의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
Park, Chang-Yeol;Kim, Kyoung-Jun;Hwang, Jung-Ho;Jun, Kyung-Soo;Yoo, Chul-Sang
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.790-794
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2008
본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.
Rainfall is one of the most important input data of hydrologic models. Rain gage is used to estimate areal rainfall for hydrologic models using several interpolation method such as Thiessen polygon, Inverse Distance Squared(IDS) and Kriging. However, it is still difficult to derive actual spatial distribution of the rainfall using the aforementioned approaches. On the other hand, radar can offer a significant analytic improvement for rainfall analysis by providing directly more representative of the true spatial distribution of rainfall. In this study, In this study, spatial distributions of rainfall derived form rain gages using IDS and Kriging and rainfall from radar are compared. As results, it is found that using radar can provide actual spatial distribution than rain gages.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.294-294
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2012
홍수위험도 추정에 있어서 불확실성은 수리, 수문, 구조, 환경 및 사회경제적인 불확실성과 관련 있으며, 수리 수문학적 불확실성은 주로 수리 수문학적 현상과 그 과정에 대한 불완전한 지식, 그리고 그 과정에 포함된 매개변수들에 대한 불완전한 지식과 관련이 있다. 이러한 여러 가지 불확실성은 홍수위험도 추정에 있어서의 불확실성에 중요한 요인으로 작용하므로 불확실성을 설명하기 위한 통계적 정보는 신뢰성 있는 홍수위험도 추정에 있어서 선행조건이라 할 수 있다. 이러한 불확실성 요인중 강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 국내의 수문설계실무에서와 같이 확률홍수량을 강우빈도분석과 강우-유출모델을 이용하여 추정할 경우 확률홍수량 추정에 있어서 확률강우량 및 공간분포에 대한 불확실성과 강우-유출모델에서의 불확실성이 확률홍수량 추정에서의 불확실성에 영향을 미치며, 이후 연피해기대치 추정과 같은 홍수위험도 추정의 불확실성에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 강우공간분포의 불확실성을 고려한 홍수량 추정을 위하여 공간추계모의 기법인 CEM을 적용하여 강우공간분포의 불확실성을 정량화하고 강우-유출모델의 입력 강우량에 대한 확률분포를 추정하였다. 강우-유출해석의 경우 유효우량 및 홍수수문곡선 산정을 위하여 국내 수자원 실무에서 가장 많이 적용되고 있는 NRCS CN 기법, Clark 및 Muskingum 모델을 적용하였다. 이로부터 강우공간분포의 불확실성 추정, 소유역별 입력 강우량에 대한 확률분포의 추정 및 재현기간별 확률홍수량의 불확실성 정량화 방안을 제시하였다. 이러한 결과들은 풍수해저감대책, 유역종합치수대책 등 각종 수자원 계획 및 설계실무에서 확률홍수량 및 홍수 또는 재해위험도 추정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법론적 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Jang, Hong Suk;Kang, Narae;Noh, Huiseong;Kim, Gwangseob;Kim, Hung Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.188-188
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2015
최근 기후변화와 지구온난화로 인한 돌발성 집중호우 및 홍수, 태풍의 빈도 증가는 사회 경제적으로 막대한 피해를 입히고 있다. 수자원 분야에서는 이러한 피해를 예방하고 빠른 대처를 위해 강우의 정밀한 관측뿐만 아니라 강우의 정확한 공간 분포 파악이 요구되고 있다. 그러나 일반적으로 강우의 측정 시 사용되는 지상우량계의 경우 공간적인 밀도가 낮고, 불규칙적으로 위치하고 있어 강우의 시 공간적 변화를 반영하기 어려운 한계가 있다. 이러한 문제를 보완하고자 지상강우자료와 레이더자료를 결합하여 사용하고 있다. 본 연구는 지상강우자료의 양적인 특성을 고려함과 동시에 레이더자료의 공간분포특성을 반영하는 강우장을 추정하고자 하였다. 따라서 지구통계학적 공간보간기법인 크리깅 기법을 적용하였으며, OK(Ordinary Kriging), KED(Kriging with External Drift), ColCOK(Collocated Cokriging) 기법에 의해 생성된 강우장을 비교하였다. 지상강우와의 양적인 측면을 비교하기 위해 관측소 위치에서의 실제 강우값과 추정된 강우값의 상관관계를 비교하였으며, 레이더자료의 공간분포특성과의 유사성을 확인하기 위해 각 기법에서의 베리오그램을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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