For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.
In this study, we analyzed the extreme rainfall distribution scenarios based on probable rainfall calculation and applying various time distribution models over the landslide high risk zones in urban areas. We used observed rainfall data form total 71 ASOS (Automated Synoptic Observing System) station and AWS (Automatic Weather Station) in KMA (Korea Meteorological Administration), and we analyzed the linear trends for 1-hr and 24-hr annual maximum rainfall series using simple linear regression method, which are identified their increasing trends with slopes of 0.035 and 0.660 during 1961-2014, respectively. The Gumbel distribution was applied to obtain the return period and probability precipitation for each duration. The IDF (Intensity-Duration-Frequency) curves for landslide high risk zones were derived by applying integrated probability precipitation intensity equation. Results from IDF analysis indicate that the probability precipitation varies from 31.4~38.3 % for 1 hr duration, and 33.0~47.9 % for 24 hr duration. It also showed different results for each area. The $Huff-4^{th}$ Quartile method as well as Mononobe distribution were selected as the rainfall distribution scenarios of landslide high risk zones. The results of this study can be used to provide boundary conditions for slope collapse analysis, to analyze sediment disaster risk, and to use as input data for risk prediction of debris flow.
강우량의 시간분포 특성에 관한 강우상태 분석은 소유역의 계획홍수량을 결정한다거나 도시지역의 배수망 설계를 위한 설계유량 산정을 위하여 대단히 중요하다. 서울 지역의 과거 기록치로부터 총강우량이 20mm 이상 되는 약 400개의 호우자료를 이용하여 5분간격 강우의 시간분포를 해석하였다. 총강우량에 대한 백분율을 총강우시간에 대한 백분율과 연관시키고 획득된 자료를 강우 최대치가 발생되는 위치 따라 4개의 그룹으로 분류 분석하여 그 결과를 제시하였다. 또한 강우와 강우간의 변화성을 정량적으로 나타내기 위하여 시간분포 특성을 빈도 확률에 따라 분석하였다. 분석결과로 얻어진 강우의 시간분포 관계는 설계유량 수문곡선 결정에 사용되는 설계강우의 우량주상도를 얻는데 사용될 뿐만 아니라 주어진 유역에서의 강우형상을 파악하는데 적용될 수 있다. 또한 수문해석 문제를 위한 강우의 모델을 형성할 수 있으며 공간적 분포 이외의 강우특성 및 매개변수 등과 같은 자료와 연관시킬 수 있다. 분석결과 제2구간 강우의 빈도가 가장 높았으며 제4구간 강우의 빈도가 가장 낮았다. 이와 같은 분석 결과인 시간분포의 특성을 누가 강우시간 백분율과 누가 강우량 백분율의 항으로써 확률별로 표시하였으며 각 구간별 강우의 시간분포 양상 및 그에 따른 우량주상도를 도표화하였다.
The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.
This study investigates the performance of four Bayesian methods, Random Walk Metropolis (RWM), Hit-And-Run Metropolis (HARM), Adaptive Mixture Metropolis (AMM), and Population Monte Carlo (PMC), for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution, and the results are compared with those of conventional parameter estimation methods; namely, the Method Of Moment (MOM), Maximum Likelihood Method (MLM), and Probability Weighted Method (PWM). As a result, Bayesian methods yield similar or slightly better results in parameter estimations compared with conventional methods. In particular, PMC can reduce parameter uncertainty greatly compared with RWM, HARM, and AMM methods although the Bayesian methods produce similar results in parameter estimations. Overall, the Bayesian methods produce better accuracy for scale parameters compared with the conventional methods and this characteristic improves the accuracy of probability rainfall. Therefore, Bayesian methods can be effective tools for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution in hydrological practices, flood risk assessment, and decision-making support.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
In general, outflow is larger with rainfall but it is various in the initial moisture condition of basin and condition of rainfall distribution in both time and space. In this study, changes of outflow with time varied rainfall data were analyzed in the basin in which the moisture distribution is constant. Outflow differences with rainfall intensive of first period, middle period, and last period of month are 6.1% in January, 7.8% in February, 9.8% in March, 22.6% in April, 15.7% in May, 19.1% in June, 22.6% in July, 22.4% in August, and 16.8% in september respectably. The results show that 10 days outflow differences are ranged from 6.1% to 22.6% under the constant moisture condition, Outflow differences in the flood seasons are larger than them in the drought seasons.
우리 나라 주요 우량관측소 22개 지점의 매년 최대치 강우자료에 대하여 빈도해석을 실시하였다. 매개변수 추정방법은 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등이며, 매개변수 적합성, 도시적 해석, 분리효과, 적합도 검정결과 GEV 분포가 우리 나라 강우자료에 대하여 가장 적합한 확률분포형으로 나타났다. 선정된 GEV 분포형을 모집단의 확률분포형으로 가정하여 재현기간별 확률강우량을 산정하므로써 지역적 해석을 실시하였으며, 정확도 있는 선형화 기법을 통해 회귀분석을 실시하여 확률강두강도식을 유도하였다. 본 연구에서 유도된 확률강우강도식은 실무차원에서 임의 지속기간의 재현기간별 확률강우량을 간편하게 구할 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화로 인하여 국지성 집중호우가 크게 늘어나고 그로인해 막대한 인적 및 물적 피해를 야기하고 있다. 따라서 강우의 시간적 공간적 특성을 파악하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 레이다 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이다 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 레이다 강우와 비교하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이다 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이다 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 안성천 유역을 대상유역으로 선정하여 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이다 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.
Skewed t distributions have attracted significant attention in the last few years. In this paper, a generalization - referred to as the skewed generalized t distribution - with the pdf f(x) = 2g(x)G(${\lambda}x$) is introduced, where g(${\cdot}$) and G (${\cdot}$) are taken, respectively, to be the pdf and the cdf of the generalized t distribution due to McDonald and Newey (1984, 1988). Several particular cases of this distribution are identified and various representations for its moments derived. An application is provided to rainfall data from Orlando, Florida.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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