Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1206-1210
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2010
본 연구에서는 분포형 강우와 면적평균강우의 적용에 따른 유출해석 결과의 분석을 위해서 물리적 분포형 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 유역 대부분이 산지로 이루어져 있는 낙동강 위천 유역을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 강우자료는 지상 강우관측소의 지점강우 자료를 이용하여 생성한 면적평균강우와 면봉산 레이더 관측소 강우 자료를 조전부합성법으로 보정한 분포형 강우자료를 이용하였다. 위천 유역의 무성수위관측소와 미성 수위관측소 지점에 대해서 유출모의를 수행하고 관측 수문곡선과 비교하였으며, 면적평균강우과 분포형 강우가 GRM을 이용한 유출모의에 미치는 영향을 평가하였다. 연구결과 분포형 강우를 이용한 경우가 면적평균강우를 이용한 경우에 비해서 첨두유량, 첨두시간, 총유출량에서 상대오차가 감소하는 경향을 나타내었으며, 따라서 물리적 분포형 모형을 이용한 유출모의시 분포형 강우는 면적평균강우에 비해서 실제의 강우현상을 좀 더 잘 유출해석에 반영할 수 있는 것으로 평가되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.163-163
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2017
설계홍수량은 수공구조물의 규모를 결정하는데 이용되며, 국내에서는 설계홍수량을 산정하기 위하여 지속시간과 재현기간에 따라 면적강우량을 추정한다. 지점강우량은 제한된 지역을 대표하는 값이므로 지점강우량을 기준면적에 대한 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량환산계수(ARF, Areal Reduction Factor)를 적용한다. ARF를 산정하는 방법은 과거 관측자료를 활용하여 산정하는 경험적 방법(empirical method)이 주를 이루고 있으며, 경험적 방법은 크게 면적고정형(Fixedarea) 방법과 호우중심형(Storm-centered) 방법으로 분류된다. 면적고정형 방법은 국내 하천설계 기준에서 적용하고 있는 방법으로 면적강우 및 지점강우의 연 최대치를 독립적으로 빈도 해석하여 ARF를 산정하므로 실제 강우사상으로부터 산정된 값과 편차를 보인다. 반면 호우중심형 방법은 각각의 강우사상을 분석 대상 유역 중심에 공간 전이시켜 최대 강우량이 발생하도록 하는 방법으로, 레이더 강우를 활용하면 실제 강우사상의 공간분포 특성을 반영한 현실적인 ARF 산정이 가능하다. 본 연구에서는 국내 기상청에서 제공하는 홍수기(6-9월)의 10분 단위 단일편파 전국합성 레이더 자료를 활용하여 지속시간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대한 호우중심형 ARF를 산정하였고, 면적강우 산정 시, 강우사상의 면적을 원형 또는 타원형으로 선정하여 강우의 형상 및 방향성을 고려하였다. 또한 레이더 강우의 중심강우를 지상강우 자료로 산정된 확률강우량 기준으로 분류하여 재현기간별 호우중심형 ARF를 산정하였으며, 이를 통해 기준면적, 지속시간, 재현기간에 따른 ARF의 특성을 분석하고자 하였다.
Lee Sang Jin;Hwang Man Ha;Ko Ick Hwan;Lee Bae Sung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.633-637
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2005
강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.147-153
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2008
본 연구에서는 레이더 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이더 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이더 강우와 비교 하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이더 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적(볼륨)은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.137-137
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2020
국지성 집중호우의 증가로 인하여 각종 수재해 역시 증가하고 있으며 수재해 피해를 막기 위해서는 강우량 정보는 매우 중요한 요소이다. 이러한 강우량의 관측은 물론 미계측 지역의 강우량 추정을 위한 면적강우량 산정은 매우 중요하며 이에 관한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 차량용 레인센서는 강우측정이 어려운 미계측 지역의 강수량 측정이 가능하고, 실시간으로 강우정보를 생성이 가능한 강우관측 방법이다. 차량용 강우센서는 일반적인 강우관측기와 달리 물 입자가 커질수록 빛의 산란이 크게 일어나는 현상을 이용한다. 산란이 크게 일어나면 강우 센서에 입력되는 값이 줄고 이는 강수가 높다는 것을 의미하고 이러한 관계를 이용하여 강원대학교 S-R 관계식을 통해 강우량을 관측할 수 있다. 본 연구에서는 강원도 삼척시를 대상지역으로 선정하였고 삼척 레이다 정보와 인근 지상관측소 6개 정보를 이용하여 강우보정을 수행하고 차량용 레인센서 강우관측 위치는 삼척시가지 내에서 강우를 관측하였다. 보정된 강우장과 레인센서 강우자료와 삼척관측소를 제외한 5개 지상관측소 강우정보를 합성하여 면적강우량을 산정하였고 검증을 위하여 삼척관측소 강우량과 면적강우의 해당격자의 강우량 값을 비교하여 검증하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.31-31
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2018
본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위하여 1차원 유출모형의 유출특성을 이용하여 침수면적 예측방법의 최적화이다. 2017년 강우의 초기강우와 첨두강우 특성을 적용한 경우에 정확한 침수면적 추정이 가능한 것을 확인한 바가 있다. 이러한, 결과에 추가적으로 SWMM 모형의 유출결과 자료의 특성인자를 이용하여 침수DB를 선택한 경우에 침수면적 예측 정확도를 분석하였다. 강우지속시간 및 강우량의 변화에 따른 유출결과의 변화를 분석하여 강우특성에 따른 SWMM 모형의 노드별 유출결과의 특성인자 변화를 분석하여 침수DB에서 실제 침수면적 선정방법을 정리하였다. 정리된 방법을 이용하여 유출결과 자료 특성인자를 이용한 최적의 침수DB 선정방법을 돌출하였다. 강우 특성 인자에서 침수DB를 선정하는 방법과 비교하여 강우유출모형의 모의결과를 이용한 경우에 약 6,000여개 노드를 기준으로 5~10분의 모의시간이 추가적으로 소요되어 실시간 침수 DB 선정에는 어렵지만, 준실시간 실제 유출량을 고려한 침수DB 선정이 가능할 것이다. 따라서, 강우특성 도출에 따라 1차적으로 침수DB를 선정하고, 강우유출모형의 유출 특성에 따라서 2차적으로 침수DB를 선정한다면, 예경보 시스템에서 대응시간 확보와 예측 정확도 유지에 긍정적인 방안으로 도입될 수 있을 것이다. 침수DB 구축은 많은 침수면적 산정연구에 이용하였던 TUFLOW 모형을 이용하여 침수DB를 구축하였다. SWMM 모형을 이용하여 강우유출을 모의하고, 침수면적을 TUFLOW를 이용하여 구축한 다양한 호우사상에 대한 침수DB를 이용하여 준실시간 침수면적 예측하는 방법은 향후, 예경보 시스템 구축에 이바지 할 수 있을 것입니다.
Sim, Kyu Bum;Kim, Eung Seok;Chung, Gunhui;Jo, Deok Jun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.546-546
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2016
본 연구에서는 모의 강우 및 실제 발생된 강우 자료를 이용하여 우수관망도의 신뢰도와 위험도를 산출하였다. 모의 강우의 경우 과거 강우자료를 바탕으로 Markov Chain을 이용하여 모의강우발생을 하였으며, 과거 강우자료의 경우 IETD분석을 통해 대표 강우사상을 선정하였다. 또한, 우수관망도의 신뢰도와 위험도를 정량적으로 분석하기 위해 이정호(2012)에서 개발한 방법론을 이용하여 분석하였다. 또한, 우수관망의 경우 강우의 특성에 따라 발생되는 월류특성이 달라질수 있어 본 연구에서는 산정된 대표 강우사상을 그룹화 하여 그룹화된 강우 특성에 따른 위험도를 평가하였다. 우수관망의 경우 배수분구에서 발생되는 내수침수를 방어하기 위해 빗물펌프장이 운영되어 지고 있으며 본 연구에서 빗물펌프장의 운영수위 조건을 시나리오 제작하여 빗물펌프장 운영 수위에 따른 침수저감효과를 분석하였다. 운영수위 조건에 따라 가장 큰 침수저감효과를 보이는 시나리오와 현재운영수위의 월류량을 침수면적으로 변환하기 위해 서울안저누리에서 제공하는 침수흔적도를 이용하여 침수면적으로 변환하였다. 가장 큰 침수저감효과를 보이는 시나리오를 적용하여 침수면적을 산정한 결과 기존의 침수면적에 비해 5.20%의 침수면적이 감소하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 다양한 강우조건 및 펌프의 운영조건을 조합롭게 활용한다면 향후 비구조적 침수저감에 도움을 줄 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.16-16
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2016
실무에서 많이 사용되고 있는 면적강우량 산정방법은 관측소간 위치관계를 이용한 기법으로 본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 면적강우량 산정기법 개발을 위한 연구를 진행하였다. 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 검토하였고 지점관측소 위치에서 계측된 강우강도와 일정한 차이 범위 안에 있는 유사한 강우강도가 발생했던 빈도를 기준으로 관측소의 지배범위를 결정하는 방법인 '레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)'을 제시하였으며, 이를 안성천 유역에 적용하여 유역 크기 및 관측소 배치에 따른 영향을 검토하였다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.181-181
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2018
설계홍수량 산정 시 지점확률강우량을 대상유역 내 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량 환산계수(areal reduction factor, ARF)를 적용한다. ARF 산정방법은 크게 면적고정형 방법과 호우중심형 방법으로 나뉜다. 면적고정형 방법은 현재 국내 하천설계기준에서 설계강우량 산정 시 활용하고 있는 방법이지만, 동 시간에 발생한 강우사상을 활용하지 않고 지점강우량과 면적강우량의 독립적인 빈도해석을 통해 산정되므로 비현실적인 값이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 강우사상의 공간분포 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 레이더 강우 자료를 활용하여 한강권역의 호우중심형 ARF를 활용하였다. 호우중심형 ARF는 지속기간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대하여 산정하였으며, 재현기간은 강우 사상의 규모에 따라 총 다섯 구간(0-10, 10-20, 20-50, 50-80, 80-100년)으로 분류하였다. 지속기간 및 재현기간에 따른 호우중심형 ARF는 강우 사상마다 산정되므로 다양한 값이 산재(scattered)되어 있는데, 대푯값을 선정하기 위하여 Weibull 분포의 비초과확률 95%의 값을 추출하였다. 두 가지 방법으로 산정된 ARF는 지속기간에 대하여 로그형태로 증가하였으나, 재현기간에 따른 관계에서는 차이를 보였다. 면적고정형 ARF는 재현기간에 대한 민감도가 매우 낮았으나, 호우중심형 ARF는 재현기간에 따라 감소하였다. 또한 호우중심형 ARF는 지속시간이 길수록 재현기간에 대한 민감도가 점차 낮아졌으며 지속기간 24시간 이후로는 일정한 값을 보였다. 이러한 차이는 레이더 실 강우를 활용한 호우중심형 ARF 산정 시에 면적고정형 ARF 산정과정에서 고려되지 않는 강우의 시 공간적 특성을 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 설계홍수량 산정 시 호우중심형 ARF를 적용한다면 보다 현실적인 값을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.285-285
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2016
설계홍수량 산정 시, 지점강우량을 대상 유역 내 면적강우량으로 환산하기 위해 면적우량환산계수(ARF, Areal Reduction Factors)를 적용한다. ARF를 산정하는 방법은 크게 면적고정형법(Fixed-Area Method)과 호우중심형법(Storm-Centered Method)로 나뉜다. 면적고정형법은 현재 국내 하천설계기준에서 활용하고 있는 방법이지만, 공간적 관측밀도의 제약으로 정확한 ARF 산정에는 한계가 있다. 또한 연 최대치계열의 독립적인 빈도해석을 통해 지점강우량과 면적강우량을 산정하므로 동시간(Synchronized)에 발생하는 강우 사상이라고 볼 수 없기 때문에 산정된 ARF는 실제 강우사상으로부터 산정된 값과 편차를 보인다. 반면 호우중심형법은 각각의 강우사상을 분석 대상 유역 중심에 공간전이 시켜 최대 강우량이 발생하도록 하는 방법으로, 레이더 강우 자료를 활용하면 현실적 ARF값의 산정이 가능해진다. 레이더 강우는 기상청에서 제공하는 2007-2012년 홍수기(6-9월)의 10분 단위 단일편파 전국합성 레이더 자료를 활용하였으며, 대상지역으로는 한강 권역을 선정하였다. 그러나 기상청 레이더강우 자료의 경우 가용기간이 아직까지 충분하지 않아 다양한 빈도의 강우사상을 확보하는데 한계가 있어, 보조적으로 한강 권역의 지상강우 관측 자료를 수집하여 높은 재현기간의 강우사상이 부족한 문제점을 해결하고자 하였다. 산정된 레이더 및 지상강우 호우중심형 ARF는 통계적 분석을 통해 비초과확률 90%, 95%의 값을 추출하였으며, 지속시간 1시간, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간과 재현기간 0~10년, 10~20년, 20~50년, 50~80년, 80~100년에 대한 호우중심형 ARF 회귀상수를 제시하였다. 비초과확률 95%에서 기존 국토해양부(2011)에서 제시된 ARF와 호우중심형 ARF는 대체로 유사한 경향을 보이고 있었으나, 지속시간이 비교적 긴 12시간, 24시간에서는 호우중심형이 기존 ARF보다 다소 작게 산정되는 패턴을 보이고 있어 설계적용 시 유의해야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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