• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.200-203
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• 2006

지역의 공간 분포가 내포된 고해상도의 지상강우량을 추정하기 위해서 강수와 구름 입자(고체와 액체)의 양과 성질을 반영한 기상레이더의 반사도(reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 방법이 널리 이용된다. 반사도 (reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 핵심은 Z-R 관계식으로, 이 Z-R 관계식의 매개변수 a와 b의 결정이 중요하다. 그러나, 지상우량 관측소에서 측정되는 강우량 자료는 지상에서 관측된 강우자료이나, 레이더에서 추정되는 강우량은 상공 (이 연구에서는1.5km)에서 관측한 반사도로 추정되는 값으로 이에 상응하는 오차를 줄이기 위하여 보정하는 기법이 이용된다. 수계내의 정확한 유출량을 모의계산하기 위하여 수문수치모형이 이용되며, 이의 보다 정확한 수치결과를 모의하기 위해서 레이더 강우추정을 사용하여 정확도를 높이고자 하는 연구가 진행 중이다. 이 연구에서는 기상청에서 운영하는 레이더 반사도 자료를 사용하여 용담/남강유역 내에서 2002-2004년의 집중호우에 대해 Z-R 관계식을 추정하고, 유역 내 평균 강우량과 지상관측 강우량의 비 (G-R비)를 이용한 공간적 특성을 고려한 보정을 함으로써 추정된 평균 강우량의 정확도를 향상시켰다. 이렇게 추정된 레이더 강우는 지상관측지점 강우만으로 보간 된 강우(gauge-only interpolation)와 비교 되어, 레이더강우의 정확성과 적용성이 수문모형에 적합한가를 평가해 보았다. 공간적 분포의 특성을 내포하며 강우예측 (Quantitative Precipitation Forecasting)에 이용될 수 있다는 잇점은 있으나, 레이더 강우 추정은 정확성과 적용성에 많은 의문점을 남긴다.리 전도도 값을 Gardner 식에 적용하여 1, 3, 5, 7kPa에서의 불포화수리 전도도 값을 17개 토양통을 대상으로 하여 구했다. 토양수분 potential이 3kPa에서는 물의 이동이 거의 없는 토양들이 있었는데 반해 남계통을 비롯한 학곡통, 회곡통, 백산통, 상주통, 석천통, 예산통 등 7개의 토양은 3kPa에서도 약간의 물의 이동이 있었다. 이는 모암이 화강 편마암인 관계로 토양 내에 물의 이동에 영향을 미치는 자갈의 함량이 높았기 때문일 것으로 생각되고 추후의 연구에서는 이 부분에 대한 내용도 검토되어야 할 것이다. 또한, 1kPa에서 물의 이동은 삼각통에서 35.21 cm/day로 이동 속도가 가장 컸으며 그 뒤로 예산통, 화봉통, 학곡통, 백산통 등이 토양에서 빠른 속도로 이동하였다. 가천통이나 석천통 및 우곡통은 1kPa에서의 이동 속도가 아주 느린 토양으로 판단되었다. 또한, 포화되지 않은 상태인 1kPa에서 물의 이동 속도를 VGM 모형에 의해 예측된 값과 측정된 값으로 비교하였을 때 불포화 수리 전도도가 예측되지 않은 토양(석천통, 지곡통, 풍천통)이 존재하여 불포화 수리 전도도 특성평가에 대한 VGM 모형의 적용성에 문제를 보였다. 이는 결과적으로 논이라는 영농형태가 존재하는 우리나라에서 토양의 수리적 특성해석을 위한 VGM 모형의 적용성에 한계가 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.526-526
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• 2015

우리나라는 국토의 대부분이 산악으로 이루어진 지형학적 특성과 여름철에 비가 집중된다는 기상학적 요인으로 인해 물관리가 어려운 편이다. 최근에는 기후변화로 인한 이상 기상 현상으로 돌발성 호우와 가뭄 등의 발생 빈도가 증대되면서 용수공급 관리는 더욱 더 어려움을 겪고 있다. 이러한 가운데 장기 기상정보는 안정적인 이수기 용수 공급을 위한 댐 수위 운영 및 홍수기 운영 목표 수위 계획 수립 등에 활용도가 매우 높다. 최근 기상청은 2014년 6월 이후부터 기존의 장기예보를 확률 예보 방식으로 변경하면서 기온과 강수량에 대하여 평년 대비 높음(많음), 비슷, 낮음(적음)으로 단순 예보하는 기존의 방식에서 발생가능성에 대해 카테고리 별로 확률(%)을 발표하고 있다. 기후변화의 불확실성이 증가하는 가운데 개정된 새로운 형태의 확률장기예보를 물관리에 정량적으로 적용하여 보다 정확도 높은 중장기 물관리 체계가 구축되어야 할 것이다. 본 연구는 현재 기상청에서 제공하는 확률장기예보를 실제 댐 운영에 적용하기 위한 연구로서 과거 자료와 확률장기예보를 조합하여 2014년 6월~2015년 2월의 유역 강수량의 확률 분포를 전망하였다. 대상 지역은 안동댐 유역으로 과거 자료는 최근린법에 기초한 기상청 산하 관측소인 안동, 태백, 봉화, 영주의 1986~2013년의 월 자료를 사용하였고, Thissen법을 근거로 유역 강수량을 계산하였다. 확률장기예보는 안동댐 유역을 포함하는 대구 경북지역을 대상으로 한 동일한 기간의 예보 자료를 활용하였다. 과거 강수량은 각 월별로 적합도 검정 후 Gamma분포를 채택하였으며 이를 기반으로 예보의 카테고리 별 기준값을 산정한 후 장기예보의 확률정보를 조합하여 강수량의 확률 분포를 작성하였다. 이를 2014년 6월~2015년 2월의 실제 강수량과 비교한 결과 2014년 11월과 2015년 1월 경우 가장 큰 확률의 카테고리 강수 범위 안에 실제 강수량이 포함되었으나 나머지 월에서는 실제 값과 카테고리 확률 간에 상이한 결과를 보였다. 본 연구는 예보 자료 수의 제한 및 안동댐과 예보 구역의 지역 차에 의한 자료 차이 등이 배제되어 있기 때문에 참고 자료로만 활용 될 수 있을 것이라고 판단되며, 확률장기예보 정보를 이용하여 유역 강수량의 확률 분포를 산정함으로서 물관리 부문에서 예보의 정량적 적용 가능성을 최초로 제시했다는 것에 의의가 있다. 추후 기후 모델 특성과 확률장기예보 산출 기법 등을 보다 심도 깊게 고려하여 정확도 개선에 대한 연구가 보완되어야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.308-308
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• 2021

다목적댐의 홍수조절운영에 있어서 댐유입량은 직접 관측의 어려움과 오차로 인해 정확한 유량을 산정하는데 한계가 있다. 남강댐 유역의 경우 유역면적대비 과소한 저수용량으로 말미암아 급격한 홍수유입이 발생할 경우 유출률이 비정상적 수치를 보이는 경우가 종종 발생하고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 격자형 유출모형을 댐 직상류 잔유역에 적용하여 유출률을 산정 후 남강댐 계측유입량의 타당성을 간접적으로 검증할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 댐유역에서 잔유역은 직상류 수위표지점 하류의 유역을 일컬으며, 이들 수위표지점에서 홍수시의 배수영향은 최소화될 만큼 이격되어 있고, 댐체 혹은 취수탑에 부착된 수위표와는 달리 기계적 진동의 영향이 최소화되어 있다고 가정한다면, 수위계측지점의 유량을 경계조건으로 활용하여 작은 면적에 대한 정밀한 수문학적 유출모델링을 통하여 비교적 신뢰성있는 유출값을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 남강댐 잔유역은 유역 내 산청, 신안, 창촌 수위관측소를 기준으로 상류의 유역을 제외한 부분으로 설정하였다. 본 연구에서는 210m 격자에 대하여 모든 입력자료를 가공하였으며, 입력자료 중 지형자료는 WAMIS에서 제공한 DEM, 토지피복도, 토양도를 활용하였다. 강우자료는 유역 내 위치한 25개 강우관측소의 시단위 강우자료를 활용하였고, 강우사상은 진주 기상관측소의 일우량 100mm 이상을 기준으로 총 8개의 강우사상을 선정하였다. 남강댐 유역의 유출률을 산정하기 위해 산청, 창촌, 신안 등 3개의 수위관측소의 관측유량을 경계조건으로 사용하였고, 모의된 수문곡선의 총유량과 첨두유량을 관측값과 비교하였다. 유출률을 산정하기 위한 기준시간은 강우시작부터 강우종료 후 48시간으로 설정하였다. 유출률은 강우사상별로 편차가 심한 특성을 보이고 있었으며, 전체적으로는 계측유량기준 106~39.1%의 유출률이 보정된 유량을 통해서는 85~33%의 유출률로서 계측유량이 전반적으로 과대추정 되는 경향이 있었음을 확인할 수 있었다. 이들 중 2010년 7월 강우사상은 관측 유입량 기준 95.6%의 유출률을 보여, 추정유량 58.5%대비 상당한 과대추정 경향을 보인 사례로 판단할 수 있었다. 수문학적 유입량 추정방법은 현장계측을 대체할 수 있는 기법으로는 무리가 있으나 현장계측의 신뢰도를 평가하기 위한 목적으로는 유용한 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.10
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• pp.1029-1040
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• 2013

This study aims to develop a multivariate daily rainfall simulation model considering spatial coherence across watershed. The existing Hidden Markov Model (HMM) has been mainly applied to single site case so that the spatial coherences are not properly addressed. In this regard, HMM coupled with Chow-Liu Tree (CLT) that is designed to consider inter-dependences across rainfall networks was proposed. The proposed approach is applied to Han-River watershed where long-term and reliable hydrologic data is available, and a rigorous validation is finally conducted to verify the model's capability. It was found that the proposed model showed better performance in terms of reproducing daily rainfall statistics as well as seasonal rainfall statistics. Also, correlation matrix across stations for observation and simulation was compared and examined. It was confirmed that the spatial coherence was well reproduced via CLT-HMM model.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.15 no.3
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• pp.36-51
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• 2012

The demand for a climatological dataset with a regular spaced grid is increasing in diverse fields such as ecological and hydrological modeling as well as regional climate impact studies. PRISM(Precipitation-Elevation Regressions on Independent Slopes Model) is a useful method to estimate high-altitude precipitation. However, it is not well discussed over the optimization of PRISM parameters and DEM(Digital Elevation Model) resolution in South Korea. This study developed the PRISM and then optimized parameters of the model and DEM resolution for producing a gridded annual average precipitation data of South Korea with 1km spatial resolution during the period 2000-2005. SCE-UA (Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) method employed for the optimization. In addition, sensitivity analysis investigates the change in the model output with respect to the parameter and the DEM spatial resolution variations. The study result shows that maximum radius within which station search will be conducted is 67km. Minimum radius within which all stations are included is 31km. Minimum number of stations required for cell precipitation and elevation regression calculation is four. Optimizing DEM resolution is $1{\times}1km$. This study also shows that the PRISM output very sensitive to DEM spatial resolution variations. This study contributes to improving the accuracy of PRISM technique as it applies to South Korea.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.2B
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• pp.107-120
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• 2010

The effect of potential future climate change on the inflow of agricultural reservoir and its impact to downstream streamflow by reservoir operation for paddy irrigation water was assessed using the SLURP (semi-distributed land use-based runoff process), a physically based hydrological model. The fundamental input data (elevation, meteorological data, land use, soil, vegetation) was collected to calibrate and validate of the SLURP model for a 366.5 $km^2$ watershed including two agricultural reservoirs (Geumgwang and Gosam) located in Anseongcheon watershed. Then, the CCCma CGCM2 data by SRES (special report on emissions scenarios) A2 and B2 scenarios of the IPCC (intergovernmental panel on climate change) was used to assess the future potential climate change. The future weather data for the year, m ms, m5ms and 2amms was downscaled by Change Factor method through bias-correction using 3m years (1977-2006) weather data of 3 meteorological stations of the watershed. In addition, the future land uses were predicted by modified CA (cellular automata)-Markov technique using the time series land use data fromFactosat images. Also the future vegetation cover information was predicted and considered by the linear regression between monthly NDVI (normalized difference vegetation index) from NOAA AVHRR images and monthly mean temperature using eight years (1998-2006) data.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.14 no.3
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• pp.509-521
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• 1994

This study is an effort to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. A stochastic model is formulated for the process of daily precipitation with considering the sequences of wet and dry days and the precipitation amounts on wet days. This study consists of 2 papers and the process of precipitation occurrence is modelled by an alternate renewal process (ARP) in paper (I). In the ARP model for the precipitation occurrence, four discrete distributions, used to fit the wet and dry spells, were as follows; truncated binomial distribution (TBD), truncated Poisson distribution (TPD), truncated negative binomial distribution (TNBD), logarithmic series distribution (LSD). In companion paper (II) the process of occurrence is developed by Markov chain. The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma. Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Daily precipitation series model consists of two models, A-Wand A-G model, by combining the process of precipitation occurrence and a continuous probability distribution on the precipitation of wet days. To evaluate the performance of the simulation model, output from the model was compared with historical data of 7 stations in the Nakdong and Seomjin river basin. The results of paper (1) show that it is possible to design a model for the synthetic generation of IX)int precipitation patterns.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.4
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• pp.335-346
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• 2016

This study produced the parameter maps of the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) stochastic rainfall generation model across South Korea and developed and validated the web application that automates the process of rainfall generation based on the produced parameter maps. To achieve this purpose, three deferent sets of parameters of the MBLRP model were estimated at 62 ground gage locations in South Korea depending on the distinct purpose of the synthetic rainfall time series to be used in hydrologic modeling (i.e. flood modeling, runoff modeling, and general purpose). The estimated parameters were spatially interpolated using the Ordinary Kriging method to produce the parameter maps across South Korea. Then, a web application has been developed to automate the process of synthetic rainfall generation based on the parameter maps. For validation, the synthetic rainfall time series has been created using the web application and then various rainfall statistics including mean, variance, autocorrelation, probability of zero rainfall, extreme rainfall, extreme flood, and runoff depth were calculated, then these values were compared to the ones based on the observed rainfall time series. The mean, variance, autocorrelation, and probability of zero rainfall of the synthetic rainfall were similar to the ones of the observed rainfall while the extreme rainfall and extreme flood value were smaller than the ones derived from the observed rainfall by the degree of 16%-40%. Lastly, the web application developed in this study automates the entire process of synthetic rainfall generation, so we expect the application to be used in a variety of hydrologic analysis needing rainfall data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.48-48
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• 2011

본 연구에서는 미래 기후변화가 하천 및 호소수질에 미치는 영향을 평가하고자 유역 수문-수질 모의가 가능한 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 호소수질 모의가 가능한 WASP(Water Quality Simulation Program) 모형을 연계운영하여 충주호를 포함하는 충주댐 유역($6,642.0km^2$)에 적용하였다. 이를 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 Change Factor Method로 상세화(Downscaling)하여 미래 기후자료(2020s, 2050s, 2080s)를 생산하였다. 미래 연평균 온도는 기준년도인 2000년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 먼저, SWAT 모형을 이용한 기후변화에 따른 댐 유입량은 39.8%(2080s) 증가는 것으로 분석되었으며 유역의 유출특성 변화로 인한 유사량은 지표유출변화에 기인하여 봄과 겨울에 증가하는 경향과 함께 -14.5%(2020s) ~ +27.3%(2080s)의 변화를 보이는 것으로 분석되었다. 영양물질에 대한 오염부하량은 2080s에서 T-N이 증가추세를 보이며 최대 87.3% 까지 증가하는 반면, T-P는 유사량과 유사한 변화패턴을 보이며 최대 48.4%까지 감소하는 것으로 분석되었다. 호소수질 모델링을 위한 충주호의 Segment 구성은 충주댐1 지점에서부터 충주댐4 지점까지 전체 수표면적 $65.7km^2$에 대하여 상층과 하층 총 760개로 구성하였으며, SWAT 모형에 의한 충주호 유입하천 소유역에서의 미래 유출 및 영양물질 자료를 WASP 모형의 초기값으로 입력하여 수체 내의 BOD, Chl-a, T-N, T-P 변화 분석을 실시하였다. 이와 같이 지구 온난화에 의한 기후변화는 강우특성 변화에 따른 가뭄과 홍수 등 극한 기상현상의 발생, 유역 물순환 체계 변화를 야기 시키므로서 수자원 부존량 변화에 영향을 미칠 뿐만 아니라 기온상승에 따른 수온변화, 비점오염물질의 거동에도 변화를 초래하여 하천 및 호소 수질에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.20 no.2
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• pp.105-115
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• 2018

The frequency analysis of hydrometeorological data is one of the most important factors in response to natural disaster damage, and design standards for a disaster prevention facilities. In case of frequency analysis of hydrometeorological data, it assumes that observation data have statistical stationarity, and a parametric method considering the parameter of probability distribution is applied. For a parametric method, it is necessary to sufficiently collect reliable data; however, snowfall observations are needed to compensate for insufficient data in Korea, because of reducing the number of days for snowfall observations and mean maximum daily snowfall depth due to climate change. In this study, we conducted the frequency analysis for snowfall using the Bootstrap method and SIR algorithm which are the resampling methods that can overcome the problems of insufficient data. For the 58 meteorological stations distributed evenly in Korea, the probability of snowfall depth was estimated by non-parametric frequency analysis using the maximum daily snowfall depth data. The results of frequency based snowfall depth show that most stations representing the rate of change were found to be consistent in both parametric and non-parametric frequency analysis. According to the results, observed data and Bootstrap method showed a difference of -19.2% to 3.9%, and the Bootstrap method and SIR(Sampling Importance Resampling) algorithm showed a difference of -7.7 to 137.8%. This study shows that the resampling methods can do the frequency analysis of the snowfall depth that has insufficient observed samples, which can be applied to interpretation of other natural disasters such as summer typhoons with seasonal characteristics.