• Title/Summary/Keyword: 확률강우량의 추정

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Analysis of the effect of climate change on IDF curves using scale-invariance technique: focus on RCP 8.5 (Scale-Invariance 기법을 이용한 IDF 곡선의 기후변화 영향 분석: RCP 8.5를 중심으로)

  • Choi, Jeonghyeon;Lee, Okjeong;Kim, Sangdan
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.49 no.12
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    • pp.995-1006
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    • 2016
  • According to 5th IPCC Climate Change Report, there is a very high likelihood that the frequency and intensity of extreme rainfall events will increase. In reality, flood damage has increased, and it is necessary to estimate the future probabilistic design rainfall amount that climate change is reflected. In this study, the future probabilistic design precipitation amount is estimated by analyzing trends of future annual maximum daily rainfall derived by RCP 8.5 scenarios and using the scale-invariance technique. In the first step, after reviewing the time-scale characteristics of annual maximum rainfall amounts for each duration observed from 60 sites operating in Korea Meterological Administration, the feasibility of the scale-invariance technique are examined using annual daily maximum rainfall time series simulated under the present climate condition. Then future probabilistic design rainfall amounts for several durations reflecting the effects of climate change are estimated by applying future annual maximum daily rainfall time series in the IDF curve equation derived by scale-invariance properties. It is shown that the increasing trend on the probabilistic design rainfall amount has resulted on most sites, but the decreasing trend in some regions has been projected.

Using Various Order Probability Weighted Moments for the Parameter Estimation of Appropriate Distribution Functions (여러 차수의 확률 가중 모멘트를 이용한 적정 분포함수의 매개변수 추정)

  • Lee, Kil Seong;Kim, Ji Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.635-639
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    • 2004
  • 댐과 같은 구조물의 설계시 큰 강우량에 내한 분포함수의 적합성을 놀일 필요가 있다. 이에 대해 Wang (1997a and b)은 큰 설계량에 내한 적합성을 놀이기 위해 LH 모멘트와 고차 PWM(higher Probability Weighted Moments)방법을 제안하였다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 자 지역별로 대표적인 4개 지점의 일 강우량 자료를 사용하여 제안된 고차 PWM 방법의 적용성을 살펴보았다. 그 과정으로 가장 낮은 차수인 일반적인 PWM 방법과 더 높은 차수의 PWM 방법을 이용하여, GEV(Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포에 대한 매개변수를 추정한 후 이 추정치를 확률지에 실측치와 함께 도시하여 결과를 비교하였다. 그리고 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient) 적합도 검정결과를 통해 추정된 매개변수의 적합성을 확인하였다.

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Derivation of Rainfall Intensity-Duration-Frequency Equation Based on the Approproate Probability Distribution (지속기간별 강우자료의 적정분포형 선정을 통한 확률강우강도식의 유도)

  • Heo, Jun-Haeng;Kim, Gyeong-Deok;Han, Jeong-Hun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.32 no.3
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    • pp.247-254
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    • 1999
  • The frequency analyses of annual maximum rainfall data for 22 rainfall gauging stations is Korea were performed. The method of moments (MOM), maximum likelihood (ML), and probability weighted moments (PWM) were used in parameter estimation. The GEV distribution was selected as an appropriate model for annual maximum rainfall data based on parameter validity condition, graphical analysis, separation effect, and goodness of fit tests. For the selected GEV model, spatial analysis was performed and rainfall intensity-duration-frequency equation was derived by using linearization technique. The derived rainfall intensity-duration-frequency equation can be used for estimating rainfall quantiles of the selected stations with convenience and reliability in practice.

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Estimation of Probability Precipitation by Regional Frequency Analysis using Cluster analysis and Variable Kernel Density Function (군집분석과 변동핵밀도함수를 이용한 지역빈도해석의 확률강우량 산정)

  • Oh, Tae Suk;Moon, Young-Il;Oh, Keun-Taek
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.28 no.2B
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    • pp.225-236
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    • 2008
  • The techniques to calculate the probability precipitation for the design of hydrological projects can be determined by the point frequency analysis and the regional frequency analysis. Probability precipitation usually calculated by point frequency analysis using rainfall data that is observed in rainfall observatory which is situated in the basin. Therefore, Probability precipitation through point frequency analysis need observed rainfall data for enough periods. But, lacking precipitation data can be calculated to wrong parameters. Consequently, the regional frequency analysis can supplement the lacking precipitation data. Therefore, the regional frequency analysis has weaknesses compared to point frequency analysis because of suppositions about probability distributions. In this paper, rainfall observatory in Korea did grouping by cluster analysis using position of timely precipitation observatory and characteristic time rainfall. Discordancy and heterogeneity measures verified the grouping precipitation observatory by the cluster analysis. So, there divided rainfall observatory in Korea to 6 areas, and the regional frequency analysis applies index-flood techniques and L-moment techniques. Also, the probability precipitation was calculated by the regional frequency analysis using variable kernel density function. At the results, the regional frequency analysis of the variable kernel function can utilize for decision difficulty of suitable probability distribution in other methods.

Estimation of Design Rainfalls Considering BCM2 Simulation Results (BCM2 모의 결과를 반영한 목표연도 확률강우량 산정)

  • Lee, Chang Hwan;Kim, Tae-Woong;Kyoung, Minsoo;Kim, Hung Soo
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.30 no.3B
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    • pp.269-276
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    • 2010
  • Climatic disasters are globally soaring due to recent acceleration of global warming. Especially the occurrence frequency of heavy rainfalls is increasing since the rainfall intensity is increasing due to the change of rainfall pattern, This study proposed the non-stationary frequency analysis for estimating design rainfalls in a design target year, considering the change of rainfall pattern through the climatic change scenario. The annual rainfalls, which are regionally downscaled from the BCM2 (A2 scenario) and NCEP data using a K-NN method, were used to estimate the parameters of a probability distribution in a design target year, based on the relationship between annual mean rainfalls and distribution parameters. A Gumbel distribution with a probability weighted method was used in this study. Seoul rainfall data, which are the longest observations in Korea, were used to verified the proposed method. Then, rainfall data at 7 stations, which have statistical trends in observations in 2006, were used to estimate the design rainfalls in 2020. The results indicated that the regional annual rainfalls, which were estimated through the climate change scenario, significantly affect on the design rainfalls in future.

Prediction of Probabilistic Meteorological Drought Using Bayesian Network (베이지안 네트워크를 활용한 기상학적 가뭄의 확률론적 예측)

  • Shin, Ji Yae;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.20-20
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    • 2015
  • 최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

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Rainfall Data Estimation for Specific Durations Using Scaling Invariance (강우의 스케일 성질을 이용한 특정 지속시간의 강우자료 추정)

  • Kim, Young-Il;Kim, Soo-Young;Kim, Tae-Soon;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.115-119
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    • 2008
  • 강우빈도해석기법 중 지점빈도해석은 대상지점의 확률강우량을 추정하기 위한 방법으로, 이를 위해서는 특정 지속시간에 대해 구축된 강우자료가 필요하나 현실적으로 대상지점의 특정 지속시간에 대한 자료가 구축되어 있지 않거나, 휴전선 부근의 지역과 북한지역은 강우자료를 구축하기 어려우므로 인근 지점의 자료를 이용하여 빈도해석을 실시하기도 한다. 따라서 본 연구에서는 강우자료간의 스케일 성질을 이용하여 특정 지속시간에 대한 연최대강우자료 추정의 정확성을 판단해 보았고, 강우의 스케일 성질을 이용하여 북한지역의 평강, 원산, 장전에서 특정 지속시간에 대한 연최대강우량을 추정하기 위해 세계기상통신시스템(GTS: Global Telecommunication System)을 통하여 자료를 수집한 북한지역 3개 지점에 대해 강우의 스케일 성질을 적용해 보았다.

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Derivation of Probable Rainfall Intensity Formulas at Inchon District (인천지방 확률강우강도식의 유도)

  • Choe, Gye-Un;An, Tae-Jin;Gwon, Yeong-Sik
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.33 no.2
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    • pp.263-276
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    • 2000
  • This paper is to derive the probable rainfall depths and the probable rainfall intensity formulas for Inchon Metropolitan district. The annual maximum rainfall data from 10 min. to 6 hours have been collected from the Inchon weather station. Eleven types of probability distribution are considered to estimate probable rainfall depths for 12 different storm durations at the Inchon Metropolitan district. Three tests including Chi-square, Kolmogorov-Smimov and Cramer Von Mises with the graphical analysis are adopted to select the best probability distribution. The probable rainfall intensity formulas are then determined by the least squares method using the trial and error approach. Five types of Talbot type, Sherman type, Japanese type, Unified type I, and Unified type II are considered to determine the best type for the Inchon rainfall intensity. The root mean squared errors are computed to compare the accuracy from the derived formulas. It has been suggested that the probable rainfall intensities having Unified type I for the short term duration should be the most reliable formulas by considering the root mean squared errors and the difference between computed probable rainfall depth and estimated probable rainfall depth.

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Development of Calibration Equation Considering Uncertainty of Rainfall-Runoff Model (강우-유출 모형의 불확실성을 고려한 확률홍수량의 보정식 개발)

  • Chae, Byung-Seok;Park, Dong-Hyeok;Lee, Jin-Young;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.396-396
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    • 2017
  • 최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 설계홍수량 산정법은 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 대별된다. 홍수빈도해석법은 홍수량 자료에 대한 통계학적 빈도분석을 실시하여 확률홍수량을 산정하는 방법이다. 홍수빈도해석법은 관측된 자료를 활용하기 때문에 이론적으로 불확실성이 상대적으로 작은 장점을 가지고 있지만, 자료의 수가 적거나 시간에 따라 변하는 유역특성에 대한 불확실성을 함께 고려해야 한다. 관측 유량 자료가 없거나 적은 유역에서는 설계강우법이 주로 사용되고 있다. 설계강우법은 강우자료에 대해서 빈도분석을 실시하여 확률강우량을 산정한 후, 이를 강우-유출 모형에 적용하여 확률 홍수 수문곡선을 작성하고 첨두치를 확률홍수량으로 선정하는 방법이다. 그러나, 설계강우법도 강우-유출 모형에서 유역특성을 나타내는 매개변수 추정과정에서 불확실성을 내포하고 있기 때문에 추정된 홍수량 결과에 대한 불확실성을 감안해야 한다. 또한, 강우량과 홍수량의 발생빈도가 같다는 가정의 명확한 근거가 없다. 더욱이 두 가지 설계홍수량 산정법을 같은 유역에 적용하는 경우라도 종종 매우 다른 결과값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 국내 유역의 현실을 고려하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량을 변환할 수 있는 보정식을 개발하였다. 국내 9개의 댐 유역에서 확보된 일 단위 강우량 및 유출량 자료를 홍수빈도해석법과 설계강우법을 적용하여 대상 유역의 설계홍수량을 산정하였다. 그리고, 홍수빈도해석법으로 산정된 설계홍수량을 참값이라 가정한 후, 산정된 설계홍수량의 대상 유역별 오차율을 산정하였다. 이를 바탕으로 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 산정된 설계홍수량 간의 관계를 회귀분석을 통하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 관계식을 제시하였다.

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Derivation of Plotting Position Formula Using Genetic Algorithm for Gumbel Distribution (유전자 알고리즘을 이용한 Gumbel 분포의 도시위치공식 유도)

  • Kim, Soo-Young;Shin, Hong-Joon;Kho, Youn-Woo;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.173-178
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    • 2008
  • 확률도시위치는 주로 도시적 해석을 통한 연최대홍수량 또는 연최대강우량의 초과확률의 추정치 산정에 사용되며 빈도해석을 통해 선정된 적정 확률분포형과 표본자료의 개략적인 적합도를 도시적으로 파악할 수 있도록 해주기 때문에 오래 전부터 널리 이용되어 왔다. 본 연구에서는 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 새롭게 추정하기 위해 Gumbel 분포의 order statistic과 확률가중모멘트를 이용하여 다양한 표본크기에 대한 도시위치공식의 기본식을 유도하였고, 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 유도된 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 또한 본 연구에서 추정된 도시위치공식과 기존에 널리 사용되고 있는 도시 치공식의 정확도를 비교하기 위해 reduced variate 간의 오차를 계산하여 비교 검토하였다. 그 결과, 금회 추정된 도시위치공식은 높은 순위에서는 기존의 도시위치공식에 비해 더 정확도가 높은 것으로 나타났고, 표본크기에 대한 순위를 모두 고려할 경우에는 기존의 도시위치공식에 비해 정확도가 높은 것으로 나타나 Gumbel 분포에 대해서 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

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