Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1393-1396
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2009
일반적으로 확률강우량은 관측된 강우자료의 분석을 통해 산정하게 된다. 관측된 강우자료의 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량은 기후변화 등을 반영하기 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 수문기상인자를 반영하여 서울지점의 확률강우량을 산정하였다. 수문기상인자와 연최대시간강우량사이의 상관관계에 기초하여 확률강우량을 산정할 수 있는 CPPM(Climate Pattern and Precipitation Model)을 구축하고 서울 지점을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과에서 매개변수적 지점빈도해석의 결과와 CPPM 확률강우량은 비슷한 Qunatile을 산정하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 결과를 지구온난화 등에 따른 기후변화에 따라 극한강우인 연최대강우량의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대 된다.
The objectives of this study are to suggest the method for estimation of sub-daily extreme rainfall under climate change using scale properties and to assess the application in the 6 major weather stations including Seoul site. First, the proposed method was assessed by past observations. As the results, absolute relative errors of probability rainfall quantiles estimated by frequency analysis and scale property method show approximately 10% in the all durations. And as the result of application climate scenario, absolute relative errors of rainfall quantiles between two method show approximately 20%. From the results, the scale property method on this study will be derive as the reliable results.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.325-325
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2022
본 연구는 용담댐 유역을 대상으로 현재 기후조건 대비 미래 기후조건에서의 강우 특성의 변화 분석을 목적으로, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하였다. d4PDF 자료는 현재 기후조건에서 3000 개의 연 강수 자료를 제공하고, RCP 8.5 시나리오를 따르는 미래 기후조건에서 5400 개의 연 강수자료를 제공하기 때문에, 각 기후조건에서 대규모 표본크기를 이용하는 것이 가능하다. 이는 현재 기후조건과 미래 기후조건 사이의 강수 특성의 변화를 합리적으로 분석할 수 있도록 한다. 연평균강수량 및 계절별 평균강수량은 미래 기후조건에서 10% 이상 증가하였다. 10 mm 이상의 규모를 나타내는 호우의 발생일 수는 3 일에서 4 일 증가하였다. 본 연구는 연 최대 일강우량의 변화 및 특정 장기간 재현기간을 나타내는 확률강우량의 변화도 분석하였다. 그 결과, 미래 기후조건에서 더 높은 평균 및 표준편차를 나타냈다. 이 결과는 미래 기후조건에서 연 최대 일강우량 계열들이 더 높은 규모를 나타내고, 더 넓은 분포 형태를 나타내는 것을 의미한다. 이와 같은 특징은 미래 기후조건의 특정 재현기간을 나타내는 확률강우량의 규모 증가에 영향을 주었다. 현재 기후조건 대비 미래 기후조건의 확률강우량은 재현기간 10 년, 20 년, 50 년, 100 년, 200 년, 400 년에서 약 20% 증가하였다. 이 결과는 특정 규모에서 강우의 재현기간이 미래 기후조건에서 더 짧아지는 것을 의미하며, 또한 극한 규모의 강우량의 발생가능성이 미래 기후조건에서 증가한다는 것을 의미한다. 결과적으로, d4PDF 는 미래 기후에 따른 기존 강우의 특성 및 극한강우량의 변화 분석에 충분히 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다.
전 세계적으로 이상기후의 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 6~9월에 강우가 집중되는 우리나라의 경우에는 예측하지 못한 강우의 발생 빈도가 점점 증가하고 있어 이로 인한 인명 및 재산 피해 또한 심각한 문제가 되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는, 일반적으로 발생한 강우사상이 아니라 극치의 확률로 발생한 강우사상에 대한 실질적인 연구가 우선으로 수행되어야 한다. 기존의 극한강우에 대한 연구 중 대부분은 정량적인 기준보다는 정성적인 기준을 제시하고 있으며, 최근 국외에서는 STARDEX(Goodess, 2005)와 같은 극한지수를 선정하여 경향성을 분석하는 연구도 수행되고 있다. 국내에서도 극한지수를 사용한 연구사례가 있으나(최영은, 2004, 김보경 외, 2009), 국외에서 제안된 극한지수를 우리나라에 그대로 적용한 것이며, 이외에도 확률모형을 이용한 극한기후사상의 발생빈도 분석에 관한 연구도 활발히 수행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 확률적으로 양적, 시간적, 공간적 측면이 동시에 극한의 값을 갖는 사상을 극치사상이라고 정의하여, 발생 가능한 강수량의 최대량으로 주로 사용되는 가능최대강수량(PMP)과는 다른 의미의 강수량으로 분석하였다. 극한강우사상의 정량적인 분석을 위해, 안성천 유역 강우관측소의 시계열 강우자료를 토대로 전체 강우사상에 대한 강우지속시간, 총 강우량 및 최대 시강우량의 95퍼센타일, 시간에 대한 누적 강우량의 25퍼센타일과 75퍼센타일의 증가율로 계산된 강우 증가율 등 4가지 요소를 제안하였다. 이 방법을 IHP 시험유역인 평창강 유역에 적용하여 그 적용성을 검토하였으며, 극치사상으로 분석된 강우사상은 각 유역별 주요하천의 상위 12개 장기 유출량의 발생일과 비교하였다. 분석 결과, 하천과의 거리가 먼 관측소일수록 최대 유출량의 발생일과 극한강우사상의 발생일에 차이가 발생했으며, 결측자료가 많은 관측소의 경우에는 인근 관측소의 자료로 보완하였을 때 높은 정확도로 분석되는 것으로 보아, 결측자료에 대한 영향과 강우 관측소와 하천과의 거리에 대한 영향이 큰 것으로 판단되었다. 향후 연구에서는 거리 및 지형에 대한 영향과 결측자료의 보완을 통해 더 정확한 분석을 수행하여, 홍수위험도의 개선 및 장기 유출분석에 기여할 수 있을 것이다.
Kim, Dong-Kyun;Kwon, Hyun-Han;Hwang, Seok Hwan;Kim, Tae-Woong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.3
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pp.773-784
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2014
This study evaluated the applicability of the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) rainfall generation model for modeling extreme rainfalls and floods in Korean Peninsula. Firstly, using the ISPSO (Isolated Species Particle Swarm Optimization) method, the parameters of the MBLRP model were estimated at the 61 ASOS (Automatic Surface Observation System) rain gauges located across Korean Peninsula. Then, the synthetic rainfall time series with the length of 100 years were generated using the MBLRP model for each of the rain gauges. Finally, design rainfalls and design floods with various recurrence intervals were estimated based on the generated synthetic rainfall time series, which were compared to the values based on the observed rainfall time series. The results of the comparison indicate that the design rainfalls based on the synthetic rainfall time series were smaller than the ones based on the observation by 20% to 42%. The amount of underestimation increased with the increase of return period. In case of the design floods, the degree of underestimation was 31% to 50%, which increases along with the return period of flood and the curve number of basin.
Kim, Byung-Sik;Lee, Jung-Ki;Jeung, Se-Jin;Jun, Kye-Won;Min, Sun-Hong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.346-346
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2012
우리나라의 최근 10년간(1999~2008년) 1일 100mm 이상 집중호우의 발생빈도는 총 385회로, 70~80년대 222회에 비해 무려 1.7배나 증가하였으며 이상기후로 인한 국지성 폭우로 각종 피해가 커지고 있는 추세이다. 2011년의 경우에도 7월 서울 및 수도권 지역에 발생한 100년 빈도 설계 강우량을 초과하는 집중호우로 인해 서울의 도심지역 곳곳이 침수로 인해 많은 재산피해와 인명피해를 유발하였다. 이러한 원인으로서 기후변화와 변동이 기정사실로 인정되고 있으며 가까운 미래에도 기후변화로 인한 물 관련 재해의 정도는 점차 심해질 것으로 예상되고 있다. 그러나 대부분의 기후변화로 인한 집중호우 관련 연구들은 주로 서울, 부산 등 대도시 및 중부 내륙지방과 남부 지방을 중심으로 이루 졌으며 실제로 과거에 이상기후로 인한 집중호우로 큰 피해를 입은 강릉을 중심으로 한 영동지방에 대한 연구는 미비한 실정이다. 예를 들어, 2002년 8월 31일 하루 동안 강릉에 870.5mm의 비가 내렸으며 이는 국내 기상 관측 사상 최고 기록이었다. 2006년 7월 14~24일 평창 지역에 쏟아진 집중호우 역시 대단했다. 이 기간 봉평의 누적 강우량은 694mm에 이르렀다. 실제 2000년대 들어 이상강우현상은 영서와 영동의 태백산맥의 관문인 대관령 양쪽 지역에서 자주 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 영동지방의 과거 강우량자료를 대상으로 극한치 이론을 이용한 분석을 통해 극한강우특성 변화를 분석하고 비정상성 빈도해석을 통해 기후변화 및 변동이 미치는 영향을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1431-1436
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2009
강화지역의 경우 40년 미만의 관측기록으로 1998년 8월 6일부터 8월 7일까지 발생했던 24시간 최대강우의 경우 619.5mm로써 기상청에서 관측한 이래 8월의 강우 중 최고치를 기록하고 있고, 과거 강우빈도에 적용할 경우 최소 200년 이상의 빈도를 나타내게 되어 확률강우량 산정시 이에 대한 검토가 있어야 한다. 강화지역 확률강우량 산정을 위하여 지속년도별 지속시간에 따른 최대발생 강우량을 산정하였을 때, 100년 빈도 확률강우량 산정시 1998년의 강우가 100년 빈도 이상의 강우로 판단되며, 이상강우를 기각하였을 경우 100년 빈도 24시간 일 경우 확률강우량이 약 24% 감소되는 것으로 나타남에 따라 이상강우의 처리를 단순히 포함하는 방안보다 기각여부 조건을 설정하여 수공구조물의 과다설계를 방지하고 합리적인 설계 방안을 제시하는 것이 바람직하다.
Keum, Ho Jun;Lee, Jae Yeong;Kim, Hyun II;Han, Kun Yeun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.115-115
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2016
최근 전세계적으로 발생하고 있는 이상기후 현상과 각종 개발 사업으로 인한 불투수면적의 증가로 극한 홍수의 발생빈도가 높아가고 있다. 특히 내수배제 불량으로 인한 도시지역의 침수로 매년 많은 인명과 재산상의 손실이 크게 증가하고 있으며, 홍수피해 저감 및 복구대책으로 많은 국비가 지원되고 있으나 아직까지 예방보다는 복구비에 치중하고 있는 실정이다. 국내에는 상습침수 위험지구가 점차적으로 증가하는 추세이며 이를 점진적으로 해소해나가기 위해서는 도시방재성능 목표 설정에서 목표강우량을 상향으로 설정할 필요가 있다고 본다. 이를 위하여 본 연구에서는 목표강우량을 상향 조정하여 침수해석을 실시하고 침수심을 기준으로 실제호우사상에 대한 침수심과 비교 검토하여 적정성을 확인하려고 한다. 또한 확률강우량의 시간분포는 도시별 유역 규모 및 유출특성, 강우강도 특성 등에 따라 상이한 결과를 보일 여지가 다분하여 실제 침수를 일으킨 강우와 가장 유사한 강우분포를 찾고자 한다. 기존 실무에서 주로 사용되는 Huff 분포와 함께 교호 블럭법, Huff와 교호블럭법을 혼합한 시간분포를 서울지역에 적용하여 대상지역에 적합한 시간분포를 선정하였다. 선정된 시간분포를 바탕으로 내수침수해석을 실시하여 그 결과인 침수심을 기준으로 상향된 목표강우량을 제시하고 도시지역의 적합한 설계강우의 시간분포를 도출하였다. 본 연구를 통해 도시지역의 적합한 강우 시간분포와 방재성능 목표를 설정하는데 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
An, Heejin;Lee, Moonyoung;Kim, Si Yeon;Jeon, Seol;Ahn, Youngmin;Jung, Donghwa;Park, Daeryong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.200-200
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2022
본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.
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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