• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.46 no.4
• /
• pp.425-437
• /
• 2013

This study performed the bivariate drought frequency analysis for duration and severity of drought, using copula functions which allow considering the correlation structure of joint features of drought. We suggested the confidence intervals of duration-severity-frequency (DSF) curves for the given drought duration using stochastic scheme of monthly rainfall generation for 57 sites in Korea. This study also investigated drought risk via illustrating the largest drought events on record over 50 and 100 consecutive years. It appears that drought risks are much higher in some parts of the Nakdong River basin, southern and east coastal areas. However, such analyses are not always reliable, especially when the frequency analysis is performed based on the data observed over relatively short period of time. To quantify the uncertainty of drought frequency curves, the droughts were filtered by different durations. The 5%, 25%, 50%, 75%, and 95% confidence intervals of the drought severity for a given duration were estimated based on the simulated rainfall time series. Finally, it is shown that the growing uncertainties is revealed in the estimation of the joint probability using the two marginal distributions since the correlation coefficient of two variables is relatively low.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.49 no.5
• /
• pp.411-422
• /
• 2016

Rainfall-runoff modeling in conjunction with rainfall frequency analysis has been widely used for estimating design floods in South Korea. However, uncertainties associated with underlying distribution and sampling error have not been properly addressed. This study applied a Bayesian method to quantify the uncertainties in the rainfall frequency analysis along with Gumbel distribution. For a purpose of comparison, a probability weighted moment (PWM) was employed to estimate confidence interval. The uncertainties associated with design rainfalls were quantitatively assessed using both Bayesian and PWM methods. The results showed that the uncertainty ranges with PWM are larger than those with Bayesian approach. In addition, the Bayesian approach was able to effectively represent asymmetric feature of underlying distribution; whereas the PWM resulted in symmetric confidence interval due to the normal approximation. The use of long period data provided better results leading to the reduction of uncertainty in both methods, and the Bayesian approach showed better performance in terms of the reduction of the uncertainty.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.27-31
• /
• 2011

우리나라의 지점들은 강우자료 관측기간이 다른 나라에 비해 상대적으로 짧고 50년이 넘는 지점이 적기 때문에 지점빈도해석에 의한 확률강우량 추정시 불확실성을 내포하는 문제점을 갖고 있다. 또한, 긴 재현기간에 대한 확률강우량 추정시 더 큰 불확실성이 내포되는데 이러한 이유로 짧은 강우 관측기간의 문제를 보완하고자 지역빈도해석 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 전국의 838개소 지점자료로부터 지속기간별 연 최대 강우자료를 추출하였으며, FORGEX 기법의 절차에 따라 확률강우량을 추정하고자 하는 대상지점을 중심으로 네트워크를 구성하였다. 강우자료에 대하여 자료 이상치 보정 후 지속시간별 연 최대강우량 자료를 추출하여 신뢰성 있는 자료를 구축하였다. 구축된 자료를 토대로 중앙값(median)을 이용하여 표준화하였으며 자료 보존기간이 상대적으로 긴 대상지점들을 중심으로 네트워크를 형성하였다. 네트워크별로 pooled points 자료와 netmax 자료를 매년마다 추출하여 구축하였고 이 자료를 이용하여 성장곡선을 유도한 뒤 긴 재현기간에 대한 확률강우량을 구하였다. 또한, 우리나라 강우자료의 지역빈도해석에 적합한 모집단 성장곡선으로부터 netmax 자료의 분포 위치를 조사하기 위하여 강우지점자료를 토대로 기존의 영국에서 사용된 $lnN_e$식이 아닌 새로운 $lnN_e$식을 산정하여 FORGEX기법을 적용하였다. $lnN_e$식은 GEV분포를 토대로 기상청 산하 545개소 지점자료를 이용하여 산정하였다. 지점빈도해석과 FORGEX 그리고 새로운 $lnN_e$식이 도입된 FORGEX기법을 적용하였고, 긴 재현기간에 대한 확률강우량 값을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.401-401
• /
• 2011

본 연구는 Bayesian MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 이용한 비정상성 빈도해석 모형에 외부기상인자를 결합하여 계절단위의 강수량을 예측하는데 목적을 두고 있으며, 그 중에서도 홍수 위험도와 관련하여 유용하게 이용될 수 있는 여름강수량을 예측 대상으로 하였다. 비정상성 빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려하기 위해서는 대상 수문량을 한정할 필요가 있으며 극대치강수량과 연관성이 높은 장마전선, 태풍 등의 기상인자는 공간적 변동성 및 복합적인 특성들로 인해 예측인자를 구성하는 기상인자로 사용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 계절단위의 수문량으로 여름강수량을 대상으로 하였으며, 이에 영향을 미치는 외부 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 도입하였으며, 낙동강유역 여름강수량과의 공간 상관성이 높은 지역의 이전 겨울 SST와 6월 OLR을 예측인자로 활용한 7~9월 여름강수량 예측모형을 구성하였다. 모형의 검증은 결과를 알고 있는 2010년 여름 강수량을 대상으로 수행하였으며, 모형의 적용은 현재시점에서 관측된 2010년 겨울 SST와, 과거 관측 자료를 토대로 가정된 2011년 6월 OLR을 이용하여 2011년 여름 강수량을 예측하였다. 결과적으로 모형 매개변수들의 사후분포로부터 불확실성 구간을 포함한 예측결과를 구할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.610-614
• /
• 2010

지구온난화에 따른 이상기후 현상으로 불확실성에 대한 고려가 더욱 중요해진 지금 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 의존하기보다는 추계학적 방법을 도입한 수문량의 확충 및 매개변수의 불확실성을 고려하기 위한 연구가 활발히 진행중이다. 본 연구에서는 강우발생의 불확실성을 반영하여 제내지에서의 침수 범위를 GIS상에서 검토하기 위해 log-ratio 방법, Johnson 시스템, 직교변환을 활용한 다변량 Monte Carlo 기법으로 추계학적 시간에 따른 강우변동을 생성하였다. 생성된 강우변동 결과를 토대로 수문분석, 홍수위 분석 등을 실시하고 FLUMEN 모형을 적용하여 해당유역에 대한 홍수범람시 침수범위를 산정하였다. 본 연구결과는 실제 강우의 불확실성을 반영하고 있어 시 공간적 강우특성이 반영된 유역별 주민대피지도, 홍수위험지도 등을 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.50 no.10
• /
• pp.661-671
• /
• 2017

The objective of this study was to analyze the flood stage considering the uncertainty caused by the river roughness coefficients and discharge. The methodology of this study involved the GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) to quantify the uncertainty bounds applying three different storm events. The uncertainty range of the roughness was 0.025~0.040. In case of discharge, the uncertainty stemmed from parameters in stage-discharge rating curve, if h represents stage for discharge Q, which can be written as $Q=A(h-B)^C$. Parameters in rating curve (A, B and C) were estimated by non-linear regression model and assumed by t distribution. The range of parameters in rating curve was 5.138~18.442 for A, -0.524~0.104 for B and 2.427~2.924 for C. By sampling 10,000 parameter sets, Monte Carlo simulations were performed. The simulated stage value was represented by 95% confidence interval. In storm event 1~3, the average bound was 0.39 m, 0.83 m and 0.96 m, respectively. The peak bound was 0.52 m, 1.36 m and 1.75 m, respectively. The recurrence year of each storm event applying the frequency analysis was 1-year, 10-year and 25-year, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.130-130
• /
• 2022

기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.39 no.8 s.169
• /
• pp.659-668
• /
• 2006

The uncertainty of the risk of failure of hydraulic structures can be determined by estimating the variance of the risk of failure based on the methods of moments, probability weighted moments, and maximum likelihood assuming that the underlying model is the Gumbel distribution. In this paper, the variance of the risk of failure was derived. Monte Carlo simulation was peformed to verify the characteristics of the derived formulas for various sample size, design life, nonexceedance probability, and variation coefficient. As the results, PWM showed the smallest relative bias and root mean square error than the others while ML showed the smallest ones for relatively large sample siBes regardless of design life and nonexceedance probability. Also, it was found that variation coefficient does not effect on the relative bias and relative root mean square error.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.364-364
• /
• 2011

최근 기후변화에 의한 가뭄과 홍수의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며 기후변화에 의한 재해는 국민 생활에 직접적인 영향을 미칠 수 있어 전 세계 여러 나라에서는 기후변화에 대한 연구를 활발하게 진행하고 있는 실정이다. 특히 도시유역의 경우 인구와 재산이 밀집해 있기 때문에 기후변화에 의한 수자원의 영향평가나 극한홍수 등의 자연재해에 대비한 홍수방어 적응대책에 대한 연구가 절실히 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도시유역을 중심으로 KMA RCM의 기후변화 시나리오 분석을 통한 미래 확률강수량을 분석하는 시나리오적 방법과 과거 강수 특성과 경향성을 분석하여 비정상성 빈도해석을 통한 미래 확률강수량을 분석하는 비시나리오적 방법을 통한 도시유역의 기후변화 영향을 고려한 확률강수량을 산정하고자 한다. 또한 향후 발생할 수 있는 강우의 불확실성 분석을 통한 미래확률강수량 산정을 실시하고 도시유역의 IDF곡선을 제시함 으로써 기후변화영향을 고려한 도시유역의 수자원 및 물 수요 관리와 제도개선에 활용하고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.30 no.4B
• /
• pp.389-397
• /
• 2010

This study introduced a Bayesian based frequency analysis in which the statistical trend analysis for hydrologic extreme series is incorporated. The proposed model employed Gumbel extreme distribution to characterize extreme events and a fully coupled bayesian frequency model was finally utilized to estimate design rainfalls in Seoul. Posterior distributions of the model parameters in both Gumbel distribution and trend analysis were updated through Markov Chain Monte Carlo Simulation mainly utilizing Gibbs sampler. This study proposed a way to make use of nonstationary frequency model for dynamic risk analysis, and showed an increase of hydrologic risk with time varying probability density functions. The proposed study showed advantage in assessing statistical significance of parameters associated with trend analysis through statistical inference utilizing derived posterior distributions.