우리나라는 전체 강수량 중 절반 이상이 여름철에 집중되어 있으며, 그 중 전선형 강우와 같은 장마/집중호우와 저기압형 강우인 태풍이 동반하는 강우로 나뉠 수 있다. 태풍은 북태평양 부근에서 발생하며 중심 최대풍속이 17m/s 이상이며 폭풍우를 동반하는 열대성 저기압으로 정의된다. 태풍 관측 이래 우리나라에 영향을 준 태풍은 총 324개 이며, 연평균 3.1개가 영향을 미치고 있다. 태풍은 2010년 콤파스와 뎬무와 같이 많은 피해를 주기도 하지만 2009년과 같이 우리나라에 내습한 태풍이 없는 해도 있다. 이와 같이 태풍은 매 년 일정하게 내습을 하거나 영향을 미치지 않으며 무작위적으로 발생한다. 태풍의 발생확률은 설계강우량에 영향을 미치므로 이를 고려한 설계강우량 산정방법이 필요하며 태풍이 내습한 기간 중 가장 많은 강수량이 연최대치강우와 같아지는 횟수를 전체 자료기간으로 나눈 값을 발생확률로 설정하였다. 본 연구에서는 연최대치강우계열에서 태풍으로 인한 강우와 집중호우에 의한 강우로 분리하여 빈도해석을 실시하여 설계강우량을 산정하였다. 단일 모집단 분포를 이용하는 기존의 빈도해석 방법을 보완할 수 있는 혼합 분포함수를 이용하였다. 적용된 혼합 Gumbel 분포로 태풍 강우를 고려할 시 설계강우량의 변화율 살펴보았다. 대상 지점으로는 기상청에서 제공하고 1961년부터 강우량 자료가 존재하는 15개 지점을 대상으로 연구를 수행하였다. 그 결과 대구, 울산을 포함한 9개 지점에서 기존의 설계강우량에 비해 증가하였으며, 부산과 광주를 포함한 6개 지점에서 새롭게 추정된 설계강우량이 기존 값 보다 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.935-935
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2012
우리나라에 많은 강수를 유발시키는 호우원인에는 크게 태풍, 집중호우를 들 수 있으며 태풍과 집중호우는 우리나라에 막대한 홍수피해를 야기하고 있다. 그러므로 태풍과 집중호우의 발생으로 인한 홍수 피해를 저감시킬 필요성이 있으며, 이러한 문제는 해결해 나가야하는 필수 과제 중 하나라 할 수 있다. 그리하여 본 연구에서는 우리나라를 비교적 잘 표현해주는 지점 21개 관측소를 선정하였으며 1979년~2009년까지의 태풍과 집중호우를 구분하여 지속시간 24시간 연초과치자료를 구축하였고 매개변수적 지점 빈도해석을 통해 재현기간별 확률 강우량을 추출하여 전기간에 대한 확률강우량과 비교, 분석을 하고자 하였다. 분석결과 태풍, 집중호우 모두 저빈도의 경우는 전기간에 대한 확률강우량이 대부분 컸으나 고빈도의 확률 강우량의 경우 전기간 강우사상에 의한 확률강수량 보다 집중호우, 태풍에 의한 확률 강우량이 큰 지점이 발생 함을 알 수 있었다. 그러므로 태풍 및 집중호우의 영향을 받는 주요지점들의 경우 태풍, 집중호우만을 고려하여 확률 강우량을 산정하는 것이 방재 및 치수적인 면에서 필요하다고 판단되며, 고빈도에 대한 확률 강우량 산정시 태풍, 집중호우에 의한 확률강우량을 산정하여 비교 및 검토가 필요하다고 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1484-1487
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2007
본 연구에서는 우리나라를 주지적으로 내습하여 많은 강수를 유발시키는 태풍의 특성에 대해 고찰하고, Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 우리나라에 영향을 준 것으로 나타난 139개 태풍에 대하여, 중심 위치와 중심 기압 자료와 우리나라 강우관측소의 시간강수량 자료를 이용하여 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법에 적용하였다. 우리나라에 영향을 준 태풍운 연평균 3.09회 발생하고, 약 107시간 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 서울과 부산 지점을 대상으로 Nonparametric Bootstrap Simulation 기법을 적용하여 태풍에 의해 발생할 수 있는 확률강우량을 산정하여, 빈도해석에 의한 확률강우량과 비교를 수행하였다. 그 결과, 서울 지점은 태풍에 의한 강우량이 그리 크지 않았으나, 부산 지점은 태풍에 의해서 발생할 수 있는 강우량이 매우 큰 것으로 분석 되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.375-375
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2012
우리나라는 연강우량의 여름철 집중현상이 뚜렷하며 많은 부분이 태풍에 기인한다. 기후변화로 인하여 최근 들어서 태풍이 수반하는 폭우나 국지성 호우로 인한 강우사상이 증가하고 있어 짧은 시간에 많은 강우량이 발생하여 단기강우의 강도가 증가하고 있다. 이로 인하여 단기간에 예측하기 힘든 큰 강우량이 발생하는 경우가 빈번하여 이와 같은 강우에 의한 홍수를 대비할 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인한 강우에 대하여 빈도해석을 수행하여 태풍으로 인하여 발생하는 확률강우량을 산정하였다. 태풍은 여러 인자를 포함하고 있는데 강우(1시간, 24시간, 총합), 풍속(최대, 순간최대), 중심최저기압, 중심최대풍속 등이 그것들이며, 강우와 동시에 그 이외의 인자들을 고려하기 위하여 이변량 빈도해석 모형인 copula 모형을 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 이와 같이 copula 모형이 구성되면, 조건부 copula의 개념을 이용하여 강우 이외의 인자가 주어졌을 경우의 확률강우량을 산정할 수 있다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2B
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pp.193-205
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2009
Typhoons occurred in the tropical Pacific region, these might be affected the Korea moving toward north. The strong winds and the heavy rains by the typhoons caused a natural disaster in Korea. In the research, the heavy rainfall events based on typhoons were evaluated quantitative through various statistical techniques. First, probability precipitation and typhoon probability precipitation were compared using frequency analysis. Second, EST probability precipitation was calculated by Empirical Simulation Techniques (EST). Third, NL probability precipitation was estimated by coupled Nonparametric monte carlo simulation and Locally weighted polynomial regression. At the analysis results, the typhoons can be effected Gangneung and Mokpo stations more than other stations. Conversely, the typhoons can be effected Seoul and Inchen stations less than other stations. Also, EST and NL probability precipitation were estimated by the long-term simulation using observed data. Consequently, major hydrologic structures and regions where received the big typhoons impact should be review necessary. Also, EST and NL techniques can be used for climate change by the global warming. Because, these techniques used the relationship between the heavy rainfall events and the typhoons characteristics.
Strong winds and heavy rainfall from tropical cyclones (TCs) that occur in the Northwestern Pacific cause significant human and material damage to the Korean peninsula and East Asia. Hence, it is important to establish early warning systems and conduct preparedness activities in advance of a TC. This study suggests a technique to extract the value of uniform TC-induced rainfall considering the TC track and TC size. To validate our technique, we compare it to existing TC rainfall techniques using the spatial domain. To determine the TC size required for extracting TC-induced rainfall, this research analyzed the mean of TC-induced rainfall by TC size (1973-2012). As a result of this analysis, the maximum amount of mean of TC-induced rainfall was found for a TC with a radius of 700 km. Other techniques have limitations which this new technique addresses; it can extract TC-induced rainfall in each administrative area and minimize systematic biases of other extraction methods. The result of this study can be utilized in the preparation of rainfall forecasts, designing hydraulic structures, and predicting landslide and debris flows using TC-induced rainfall and downpours.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.406-406
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2011
동아시아에 위치한 한반도는 여름철에 강우량의 70%가 집중되어 홍수로 인한 피해가 주기적으로 발생한다. 홍수피해를 일으키는 호우는 주로 여름철의 집중호우와 태풍으로 구분할 수 있다. 집중호우는 여름에 우리나라에 한 지역에서 짧은 시간에 많은 양의 강우를 발생시킨다. 태풍은 연평균 3개 정도가 열대 지방에서 발생하여 주기적으로 우리나라를 내습하여 극심한 강우와 강풍으로 큰 피해를 야기시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도의 23개 강우관측소에서 관측된 강우자료를 이용하여 태풍과 집중호우로 인해 발생한 호우사상을 구분하여 특성을 비교 분석하였다. 이를 위해 한반도에서 발생한 강우사상을 집중호우와 태풍으로 분류하여 우리나라에 영향을 준기간을 분석하였고 각각의 기간 동안에 발생한 연초과강우량을 구축하였으며 비교분석을 위하여 호우발생원인을 구분하여 연초과강우량을 구축하였다. 분석방법으로는 호우원인 별로 구축된 강우량 자료를 호우사상의 크기와 발생원인에 대한 비교 분석을 수행하였다.
The floods of Korea happens periodically during summer. The cause of heavy rain that provokes floods can be classified into typhoon and localized downpour. The typhoon happens in the tropical region. It causes one of the worst damage to Korea by extreme rainfall and strong wind. Usually, it is known that the flood damage by the typhoon is larger than that by the localized downpour. Therefore, this study classified rainfall events into typhoon events and localized downpour events based on the cause. Through statistical analyses of the rainfall data, this study investigated special quality of the rainfall during the time of typhoon. In analysis results, probability Precipitation calculated by the typhoon events were exposed bigger than that calculated by all rainfall events.
Seungmin Lee;Wonjoon Wang;Yujin Kang;Seongcheol Shin;Hung Soo Kim;Soojun Kim
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.239-239
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2023
최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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