• Title/Summary/Keyword: 극한 강우량

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Application of a large-scale ensemble climate simulation database for estimating the extreme rainfall (극한강우량 산정을 위한 대규모 기후 앙상블 모의자료의 적용)

  • Kim, Youngkyu;Son, Minwoo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.55 no.3
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    • pp.177-189
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    • 2022
  • The purpose of this study is to apply the d4PDF (Data for Policy Decision Making for Future Change) constructed from a large-scale ensemble climate simulation to estimate the probable rainfall with low frequency and high intensity. In addition, this study analyzes the uncertainty caused by the application of the frequency analysis by comparing the probable rainfall estimated using the d4PDF with that estimated using the observed data and frequency analysis at Geunsam, Imsil, Jeonju, and Jangsu stations. The d4PDF data consists of a total of 50 ensembles, and one ensemble provides climate and weather data for 60 years such as rainfall and temperature. Thus, it was possible to collect 3,000 annual maximum daily rainfall for each station. By using these characteristics, this study does not apply the frequency analysis for estimating the probability rainfall, and we estimated the probability rainfall with a return period of 10 to 1000 years by distributing 3,000 rainfall by the magnitude based on a non-parametric approach. Then, the estimated probability rainfall using d4PDF was compared with those estimated using the Gumbel or GEV distribution and the observed rainfall, and the deviation between two probability rainfall was estimated. As a result, this deviation increased as the difference between the return period and the observation period increased. Meanwhile, the d4PDF reasonably suggested the probability rainfall with a low frequency and high intensity by minimizing the uncertainty occurred by applying the frequency analysis and the observed data with the short data period.

The Utilization of MODIS LST Imagery for Droughts Monitoring in the Korean Peninsula (한반도 가뭄모니터링을 위한 MODIS LST 영상자료의 활용)

  • Yoo, Ji-Young;Choi, Min-Ha;Kim, Tae-Woong
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 2010.02a
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    • pp.104-104
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    • 2010
  • 지난 2008년 가을부터 시작되어 2009년 봄까지 발생했던 전국적인 극한 가뭄을 계기로 가뭄모니터링의 필요성은 증대되었다. 본 연구는 우리나라에서 가뭄 모니터링을 위한 MODIS 위성영상 자료의 활용을 제안하였다. MODIS 영상은 임의의 지역의 시 공간적 특성을 관찰할 수 있는 해상도를 보유하고 있으며, MODIS에서 제공하는 MOD11(LST: Land Surface Temperature)은 가뭄 발생의 판별에는 유효하나 가뭄 심도와 지속기간을 판단하기 위해서는 기준이 되는 강우량 및 가뭄지수와의 비교가 필요하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 MOD11(LST) 위성자료와 EDI(Effective Drought Index) 가뭄지수의 상관성을 고려하여 한반도 가뭄모니터링을 위한 MODIS 위성영상의 활용성을 평가하였다.

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Rainfall envelop lines constructed from observations in South Korea (관측자료로부터 구축한 우리나라 강우포락곡선)

  • Kang, Hyoungseok;Paik, Kyungrock
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.56-56
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    • 2022
  • 지속시간 동안 물리적으로 발생 가능한 최대의 강수량으로 정의되는 PMP(Probable Maximum Precipitation)를 나타내는 한 가지 방법으로 포락곡선이 있다. 포락곡선은 최대강수량을 지속시간에 대해 도시한 것으로 역사적으로 발생한 극한 강수현상의 특징을 그대로 나타낸다. 오랜 기간 동안 강수 관측이 이루어졌다면 관측자료로부터 직접 포락곡선을 그릴 수 있겠으나, 지금까지 우리나라에서는 통계적 추정 방법을 통해 간접적으로 접근해왔다. 하지만, 강우관측자료가 상당히 누적된 지금에 이르러서는 직접 포락곡선을 도출하는 것이 가능해졌다. 이 연구에서는 50년 이상의 강우관측년도를 보유하고 있는 24개 종관기상관측 지점의 최대강우량을 종합하여 우리나라 기후조건을 대표할 수 있는 포락곡선을 산정하였다. 이번에 산정된 포락곡선을 우리나라 선행연구들에서 제시된 PMP와 비교하였으며, 전세계의 지속시간에 따른 최대강수량을 대표하는 Jennings law와도 비교하였다.

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Climate Change effect on Rainfall Frequency analysis using high resolution RCM Data (고해상도의 RCM 자료를 이용한 기후변화가 강우빈도 분석에 미치는 영향)

  • Kim, Byung-Sik;Kim, Bo-Kyung;Kwon, Hyun-Ha;Yoon, Seok-Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.224-228
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    • 2008
  • 2007년 세계경제포럼(WEF)은 우리가 직면한 최우선 해결과제로 기후변화를 언급하였다. 최저 기온 상승과 가뭄 영향 지역 확대, 폭염일수와 지역적 홍수 위험 증가 등 각종 이상기상이 야기하는 피해 확대에 대한 예상과 우려 때문이다(IPCC, 2007). 세계적으로 고온극한과 호우빈도 증가, 태풍 세기가 강화될 것으로 전망되고 있으며(IPCC, 2007), 국내의 경우 겨울철 한파 감소와 대설 피해 증가, 여름철 집중호우의 강도 심화, 가을철 초대형 태풍 발생으로 인한 피해 가능성이 예측 되고 있다(기상연구소, 2007). 현재, 이러한 현상들을 가시화하고 대처방안을 마련하기 위한 일환으로 기후변화 시나리오(GCM)가 작성되어 연구에 이용되고 있다. 그러나 GCM의 경우, 공간적 해상도가 낮아 지형학적 특성 등을 충분히 반영하지 못하는 단점이 있어 최근에는 공간 해상도가 GCM보다 높은 RCM(Regional Climate Model, 지역기후모델)자료를 적용한 연구도 진행되고 있다. 본 논문에서는 SRES A2 온난화가스시나리오 기반의 기상청 RegCM3 RCM($27km{\times}27km$)로 부터 일(daily)단위 자료를 각각 모의하여 비교하고, BLRPM을 이용하여 일(daily)단위 자료를 시(hourly)단위로 분해(disaggregation)하였다. 그리고 이들을 이용하여 지속기간별 확률강우량을 산정하여 미래 기후변화가 극한 강우에 미치는 영향을 평가하였다.

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Uncertainty assessment of point and regional frequency analysis using Bayesian method (베이지안기법을 이용한 지점 및 지역빈도해석의 불확실성 평가)

  • Lee, Jeonghoon;Lee, Okjeong;Kim, Sangdan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.406-406
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    • 2021
  • 극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.

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Development of a method to create a matrix of heavy rain damage rating standards using rainfall and heavy rain damage data (강우량 및 호우피해 자료를 이용한 호우피해 등급기준 Matrix작성 기법 개발)

  • Jeung, Se Jin;Yoo, Jae Eun;Hur, Dasom;Jung, Seung Kwon
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.56 no.2
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    • pp.115-124
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    • 2023
  • Currently, as the frequency of extreme weather events increases, the scale of damage increases when extreme weather events occur. This has been providing forecast information by investing a lot of time and resources to predict rainfall from the past. However, this information is difficult for non-experts to understand, and it does not include information on how much damage occurs when extreme weather events occur. Therefore, in this study, a risk matrix based on heavy rain damage rating was presented by using the impact forecasting standard through the creation of a risk matrix presented for the first time in the UK. First, through correlation analysis between rainfall data and damage data, variables necessary for risk matrix creation are selected, and PERCENTILE (25%, 75%, 90%, 95%) and JNBC (Jenks Natural Breaks Classification) techniques suggested in previous studies are used. Therefore, a rating standard according to rainfall and damage was calculated, and two rating standards were synthesized to present one standard. As a result of the analysis, in the case of the number of households affected by the disaster, PERCENTILE showed the highest distribution than JNBC in the Yeongsan River and Seomjin River basins where the most damage occurred, and similar results were shown in the Chungcheong-do area. Looking at the results of rainfall grading, JNBC's grade was higher than PERCENTILE's, and the highest grade was shown especially in Jeolla-do and Chungcheong-do. In addition, when comparing with the current status of heavy rain warnings in the affected area, it can be confirmed that JNBC is similar. In the risk matrix results, it was confirmed that JNBC replicated better than PERCENTILE in Sejong, Daejeon, Chungnam, Chungbuk, Gwangju, Jeonnam, and Jeonbuk regions, which suffered the most damage.

Assessment of CMIP5 GCMs for future extreme drought analysis (미래 극한 가뭄 전망을 위한 CMIP5 GCMs 평가)

  • Hong, Hyun-Pyo;Park, Seo-Yeon;Kim, Tae-Woong;Lee, Joo-Heon
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.51 no.7
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    • pp.617-627
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    • 2018
  • In this study, CMIP5 GCMs rainfall data (2011~2099) based on RCP scenarios were used to analyze the extreme drought evaluation for the future period. For prospective drought assessment, historical observations were used based on the Automated Surface Observing System (ASOS) data (1976~2010) of the Korea Meteorological Administration. Through the analysis of various indicators, such as average annual rainfall, rainy days, drought spell, and average drought severity was carried out for the drought evaluation of the five major river basins (Han river, Nakdong river, Geum river, Sumjin river, and Youngsan river) over the Korean peninsula. The GCMs that predicted the most severe future droughts are CMCC-CMS, IPSL-CM5A-LR and IPSL-CM5A-MR. Moderate future droughts were predicted from HadGEM2-CC, CMCC-CM and HadGEM2-ES. GCMs with relatively weak future drought forecasts were selected as CESM1-CAM5, MIROC-ESM-CHEM and CanESM2. The results of this study might be used as a fundamental data to choose a reasonable climate change scenario in future extreme drought evaluation.

Hydrological impact of Atmospheric River landfall on the Korean Peninsula (Atmospheric River의 한반도 수문학적 영향에 대한 연구)

  • Han, Heechan;Choi, Changhyun;Moon, Heyjin;Jung, Jaewon;Lee, Choongke;Kim, Hung Soo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.53 no.11
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    • pp.1039-1047
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    • 2020
  • Atmospheric rivers, which transport large amount of water vapor from mid-latitude to the inland, are an important driving force of water cycle and extreme hydrologic phenomenas. The main objective of this study is to analyze the hydrological impact of the AR landfalls on the Korean Peninsula in 2000 - 2015. The result showed that the AR is closely related to the characteristics of precipitation, water level and runoff in the Korean Peninsula. The landfalls of the AR affected about 57% of annual precipitation on the Korean Peninsula, and had a greatest impact on the summer rainfall. It also affected the water level and runoff at the five major rivers of Korea, and water levels exceeding the thresholds of flood warning were observed when the AR landed. Moreover, it was found that the runoff above the third quartile with AR landfalls. These results suggest that the AR not only has a significant influence on the hydrological characteristics of the Korean Peninsula, but also have a close relationship with the extreme hydrological events like floods. The results of this study are expected to be used as the reference for the analysis of the impact of the AR on the various fields in the Korean Peninsula.

Flood Risk Assessment of Seoul based on Watershed Characteristics (유역특성 기반의 서울시 침수위험성 분석)

  • Kim, Sung Eun;Kang, Won-Sam;Baek, Jong-Rak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.38-38
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    • 2022
  • 서울특별시(이하 서울시)는 기존 상습침수지역과 2010년, 2011년 집중호우로 발생한 침수피해를 바탕으로 34개의 침수취약지역을 선정하고, 이들 지역에 2011년 3월부터 2023년 12월까지 총사업비 1조 5,300억여 원을 투입하여 하수관거 정비, 펌프장 신설 및 증설, 저류조 신설 등 배수능력을 확충하는 사업을 진행해오고 있다. 하지만, 기후변화로 인해 집중형 배수시설의 설계용량을 초과하는 강우의 발생빈도가 증가하고, 극한홍수 발생위험과 기상예측 불확실성이 커짐에 따라, 배수시설의 용량을 증설하는 집중형 우수배제체계 중심의 침수관리만으로는 안전한 침수대응이 어렵게 되었다. 본 연구에서는 서울시 침수대응 다각화를 위해 유역의 자연적, 사회환경적 특성을 대표할 수 있는 52개 지표를 선정하고 서울시를 소규모 유역 단위인 163개의 배수분구로 구분하여 지표별 공간적 분포와 특성 분석을 통해 각 배수분구를 유형화하고, 유형특성에 따른 침수취약성과 잠재적 침수발생 위험성을 분석하여 침수위험성을 평가하였다. 유역의 특성을 대표하는 각종 지표의 서울시 내 공간적 분포를 분석한 결과, 지표별 공간적 분포 특성이 상이했으며, 지표별 최대/최소값의 차이가 수배에서 수백배까지 나타나는 것으로 분석되었다. 특히, 서울시 내외에 산포된 총 40개 기상청관측소의 2010년부터 2019년까지 시간강우자료를 이용하여 강우관련 지표들의 시공간적 분포를 분석한 결과, 연평균강우량, 여름철강우량, 일최대강우량 등에서 지역적으로 최대 수백 mm의 강우량 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 유역특성에 따른 서울시 침수위험성을 평가한 결과, 침수발생 및 피해에 불리한 유역의 공간적 취약성이 높은 배수분구로는 봉천1, 송파, 길동, 미아, 상계1 등의 순으로 나타났으며, 침수발생에 대한 잠재적 위험성이 높은 배수분구는 이문, 정릉, 제기1, 장안, 전농 등의 순으로 분석되었다. 침수발생에 대한 잠재적 위험성과 침수피해에 불리한 공간적 취약성이 모두 높아 침수위험성이 큰 배수분구는 상계1, 미아, 장위, 창동1, 동선, 수유2, 방학, 길동, 월계2 등의 순으로 나타났다.

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Non-stationary frequency analysis of monthly maximum daily rainfall in summer season considering surface air temperature and dew-point temperature (지표면 기온 및 이슬점 온도를 고려한 여름철 월 최대 일 강수량의 비정상성 빈도해석)

  • Lee, Okjeong;Sim, Ingyeong;Kim, Sangdan
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.20 no.4
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    • pp.338-344
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    • 2018
  • In this study, the surface air temperature (SAT) and the dew-point temperature (DPT) are applied as the covariance of the location parameter among three parameters of GEV distribution to reflect the non-stationarity of extreme rainfall due to climate change. Busan station is selected as the study site and the monthly maximum daily rainfall depth from May to October is used for analysis. Various models are constructed to select the most appropriate co-variate(SAT and DPT) function for location parameter of GEV distribution, and the model with the smallest AIC(Akaike Information Criterion) is selected as the optimal model. As a result, it is found that the non-stationary GEV distribution with co-variate of exp(DPT) is the best. The selected model is used to analyze the effect of climate change scenarios on extreme rainfall quantile. It is confirmed that the design rainfall depth is highly likely to increase as the future DPT increases.