This study suggests the results of temporal and spatial variations for rainfall data in the Korean Peninsula. We got the index of the rainfall amount, frequency and extreme indices from 65 weather stations. The results could be easily understood by drawing the graph, and the Mann-Kendall trend analysis was also used to determine the tendency (up & downward/no trend) of rainfall and temperature where the trend could not be clear. Moreover, by using the FARD, frequency probability rainfalls could be calculated for 100 and 200 years and then compared each other value through the moment method, maximum likelihood method and probability weighted moments. The Average Rainfall Index (ARI) which is meant comprehensive rainfalls risk for the flood could be obtained from calculating an arithmetic mean of the RI for Amount (RIA), RI for Extreme (RIE), and RI for Frequency (RIF) and as well as the characteristics of rainfalls have been mainly classified into Amount, Extremes, and Frequency. As a result, these each Average Rainfall Indices could be increased respectively into 22.3%, 26.2%, and 5.1% for a recent decade. Since this study showed the recent climate change trend in detail, it will be useful data for the research of climate change adaptation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.991-995
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2009
최근 기후변화 등으로 우리나라의 경우 강수일수는 감소한 반면 집중호우의 발생빈도는 증가하고 있다. 실제 가뭄과홍수와 같은 극치사상의 피해가 증가될 가능성과 이러한 재해로부터 인명 및 재산을 보호하고 효율적인 수자원 활용을 위해서는 장기간 강우-유출과정의 정확한 해석이 필수적이다. 본 연구는 미호천 유역을 대상으로 장기유출을 모의하기 위해 개념적 강우유출모형을 적용하였다. 본 연구의 개념적 강우유출모형은 PDM(Probability Distributed Model)으로 유역을 한 개의 단위구역으로 사용한 집중형(lumped) 모형이고, 분포형 모형에 비하여 간단 (parsimonious)하며 영국의 수자원 및 홍수 관리 목적으로 널리 사용되고 있다. 모형의 검정은 MC(Monte Carlo) 방법과 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) 방법을 적용하였으며, NSE(Nash Sutcliffe Efficiency) 목적함수를 사용하여 모형의 성능을 검토하였다. 그 결과, MC 방법과 SCE-UA 방법 모두 NSE의 값 0.9 이상으로 만족할 만한 모의성능을 나타내었다. 분포형 모형에 비하여 적은 수문자료 및 검정변수를 갖는 PDM 모형을 수문자료의 취득이 용이하지 않은 중 소규모 유역에 적용하여 모형의 검정 및 유량산정에 있어 우수함을 확인하였다. 이에 우리나라 전역에 걸쳐 다양한 유역을 대상으로 PDM 모형의 검토가 요구되고, 향후 우리나라의 홍수량 산정 및 수자원 관리에 적용될 수 있다고 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.279-283
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2008
국외를 중심으로 기존 GCM보다 해상도가 높은 Regional Climate Model(RCM)을 이용한 분석이 일부 시행되고 있으나, 국내에서는 이를 이용한 연구가 아직 미비한 실정이다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 27km의 해상도를 갖는 기상청 RegCM3 RCM에서 도출된 기후변화 SRES 시나리오 자료를 이용하고자 한다. 수자원의 장기 거동을 강우-유출 모형으로 모사하기 위해서는 입력 자료인 일 강수자료 계열을 모의발생이 필요하며 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 외부 인자 즉 기후변화 시나리오에 따라 조건부로 변동할 수 있는 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator) 강수 모의기법을 도입하여 이용하였다. RCM 자료 그 자체는 일반적으로 시 공간적으로 왜곡되어 있어 Quantile Mapping을 통하여 수정을 하였다. 최종적으로 모의된 결과를 바탕으로 기후변화에 따른 극치사상들에 대한 정량적인 거동을 추정하고 평가하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.94-94
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2015
기후변화와 변동으로 인한 기상이변이 갈수록 심각해지고 발생 빈도도 잦아짐에 따라 현재의 배수관련 사회기반시설(Drainage Infrastructure)이 이런 문제에 대처할 준비가 잘되어 있는지에 대해 의문점이 제기되고 있다. 현재의 배수관련 사회기반시설의 설계는 이른바 정상성(stationarity)이라는 가정 하에 강우의 강도(Intensity), 지속기간(Duration), 빈도(Frequency)의 관계를 나타내는 I-D-F 곡선을 주로 이용하기 때문에 기후변화로 인한 극치사상(extremes)의 유의한 변화를 나타낼 수가 없다는 한계점을 가지고 있다. 그러나 기후변화는 극한기후(climatic extremes)의 특성을 비정상성(nonstationarity)이라 일컫는 개념으로 바꾸고 있기 때문에 배수관련 기반구조 설계(Drainage Infrastructuredesign)의 기본 가정의 하나인 강우 통계 매개변수의 정상성은 기후변화의 시대에는 더는 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비정상성을 고려하여 조건부 GEV 분포를 이용하여 지속시간별 확률강우량 과비정상성 I-D-F 곡선식을 유도하였다. 또한, 분포형 홍수유출모형인 S-RAT(Spatial Runoff Assessment Tool)을 이용하여 강우강도의 증가가 설계 최대유량(design peak flows)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 지속기간별 차이는 있었지만 고빈도로 갈수록 전반적으로 현행 I-D-F 곡선이 실질적으로 극한강수를 과소평가하고 있으며 정상성 I-D-F 곡선 작성 방법이 기후변화의 배수관련 기반구조물의 능력설계에 적합지 않을 수도 있음을 제시하였다.
When designing hydraulic structures, the chosen method of time distribution in a hyetograph is highly significant. There are several methods used for measuring time distribution. In the case of Huff (1967), which is widely used in Korea, the Ministry of Construction and Transportation (MOCT, 2000), and the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs (MOLTMA, 2011) have long been increasing their use of this method. The MOLTMA uses the conventional Huff method's measurement of 1 inch (25.4 mm) as the threshold. Many researchers have pointed out that this method often leads to underestimation, because of the excessive flatness. Therefore, for this study, a new time distribution method was developed to analyze only extreme rainfall events-those over the standard of severe rainstorms (that is, more than 30 mm per hour or 80 mm per day)-and that was verified using a rainfall-runoff model and applying it to a real basin.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.469-469
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2015
산업혁명 이후 인간사회의 산업화 및 도시화의 가속으로 지구온난화는 기후변화를 야기해 왔으며, 이로 인한 각종 부정적인 영향과 심각성은 날로 커져가고 있는 현실이다. IPCC(Intergoverment Panel on Climate Change)는 기후변화의 주범인 온실가스를 감축할 지라도 기후의 탄성 때문에 앞으로 수세기 이상 계속 진행될 것으로 전망하였으며, 기후변화 영향의 근원적 방지는 불가능하기 때문에 결국 수자원 관리 측면에서도 기후변화에 적응하기 위한 각종 적응전략 개발의 필요성을 강조하였다(IPCC, 2007). 또한, 극한강수의 발현비율이 도시 및 비도시 지역의 구분 없이 과거 30년에 비해 크게 증가하고 있으며 이러한 추세는 수공구조물의 치수안전도 저하에 큰 영향을 준다. 우리나라는 그동안 하천, 유역 홍수저감 시설물과 댐 등 대형 수공구조물에 대한 안전성 평가를 주기적으로 수행해 왔으나 단순히 모니터링을 통하여 현재의 안전기준의 부합 여부만을 판단하는 수준에 그치고 있다. 장래 증가하는 홍수피해에 대처하기 위해서는 다양한 극한강우 및 극한홍수시나리오를 기반으로 시설물 설계기준별 홍수 위험도와 취약성을 평가하고, 극한홍수 방어기준을 재설정하여 현재 설계기준을 제고할 필요가 있으며, 시설물별 안전도 평가와 위험도 저감계획 및 경제성 평가를 종합적으로 고려한 실행프레임워크 개발이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 도림천 유역에 대하여 최적화된 도시유출모형을 통하여 기후변화가 도시유역에 미치는 유출영향을 분석하였으며, MCS(Monte Carlo Simulation)을 통한 극치수문사상의 적용 및 유출분석을 통한 하천제방의 취약성 평가와 위험도 분석을 실시하여 도시하천의 기후변화 영향을 정량적으로 표현하고자 하였다. 또한 기후변화에 따른 도시하천의 수문특성 변화분석 결과를 바탕으로 향후 발생할 수 있는 극치 수문사상의 값을 반영한 설계기준 강화 수방시설 계획 등의 연구에 활용하며, 여러 가지 수문학적 불확실성에 의하여 가변 가능한 도시하천 유역의 취약성 평가 및 위험도 분석을 통한 기후변화 대응과 수공구조물 설계 및 수방전략 수립에 활용하고자 한다.
Ryu, Jeong Hoon;Kang, Moon Seong;Song, Inhong;Park, Jihoon;Jun, Sang Min
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.596-596
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2015
수공구조물 설계의 기본이 되는 설계홍수량은 정상성 (Stationary) 가정 하에 산정되고 있다. 정상성은 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 변화하지 않는 것을 의미한다. 그러나 최근 기후변화로 인한 극치사상의 크기와 빈도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있어 강우자료의 변화 특성을 정확하게 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary)에 대한 고려가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비정상성을 고려한 미래 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 산정하고, 기후변화에 의한 IDF 곡선의 특성 변화를 분석하고자 한다. 연구대상지로 충청남도 공주시에 위치한 계룡저수지를 선정하였고, 계룡저수지에 인접한 대전 관측소의 과거 강우자료 (1981-2010년)를 수집하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RCP4.5 시나리오 기반의 미래 강우자료를 편의보정하여 3개 기간 (2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년)에 대한 미래 강우자료를 구축하였고, 지속시간별 연최대치 강우자료를 추출하여 경향성 분석 및 비정상성 빈도해석을 실시하였다. 강우자료의 확률분포형과 매개변수 추정방법으로는 GEV (Generalized Extreme Value)분포와 L-모멘트법을 선정하였다. 이를 바탕으로 과거 및 미래 기간별 IDF 곡선을 산정하였으며, 그 특성을 비교분석하였다. 본 연구에서 도출한 IDF 곡선은 계룡저수지의 설계한도를 재검토하는데 활용될 수 있으며, 본 연구에서 제시한 방법은 기후변화에 따른 농업용저수지의 안정성 검토에 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.93-93
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2023
최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.343-343
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2017
기후변화로 인하여 평균 기온 및 강수량이 증가하고 이에 따라 홍수의 발생 빈도가 증가한다. 기후변화에 따른 미래 예측은 기후변화 시나리오로 분석하고 있으며, 현재 사용하는 기후변화 시나리오는 2013년에 발간된 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서(AR5)에서 2007년에 발간된 IPCC 4차 평가보고서(AR4)에 사용한 SRES(Special Report on Emission Scenario) 온실가스 시나리오를 대신하여 대표농도 경로 RCP(Representative Concentration Pathways)를 사용한다. 기후변화 시나리오에 따라 기온 상승률 및 강수량의 증가량, 극한 강우사상의 발생 빈도 및 발생 정도가 다르게 결정되며, 이에 따라 IPCC에서 제시하는 기후변화 취약성 평가 이론의 민감도 지수가 시나리오에 따라 증가하는 정도가 다르게 산정된다. 민감도 지수의 증가는 홍수위험지수의 증가로 이어지며, 이에 따라 치수대책 변화를 분석하여 치수안전도 개선 및 수재해에 의한 위험을 대비할 수 있다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 연평균강수량, 일최대강수량과 같은 극치 강수량과 치수 대책 변화 및 치수대책변수의 현황, 치수대책변수의 개선가능범위 분석을 통한 치수안전도 개선 효과를 분석하였다.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.6
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pp.143-151
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2009
Extreme hydrologic events cause serious disaster, such as flood and drought. Many researchers have an effort to estimate design rainfalls or discharges. This study evaluated parameter estimation methods to estimate probability rainfalls with low uncertainty which will be used in design rainfalls. This study collected rainfall data from Incheon, Gangnueng, Gwangju, Busan, and Chupungryong gage station, and generated synthetic rainfall data using ARMA model. This study employed the maximum likelihood method and the Bayesian inference method for estimating parameters of the Gumbel and GEV distribution. Using a bootstrap resampling method, this study estimated the confidence intervals of estimated probability rainfalls. Based on the comparison of the confidence intervals, this study recommended a proper parameter estimation method for estimating probability rainfalls which have a low uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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