수자원분야에서 관측최대강수량은 주로 지점최대 강수량에 의해 평가되어 왔으나, 엄밀한 의미에서 강수량이라 함은 면적평균강수량으로 고려되어야 한다. 면적평균강수량은 관측호우의 DAD(rainfall Depth-Area-Duration) 분석을 통하여 계산된 추정치이고, 이로부터 대상면적-지속기간별 면적평균강수량 또는 최대관측강수량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역을 수문학적으로 동질하다고 가정하여 호우중심의 DAD 분석을 수행하였으며, 이로부터 면적-지속기간별 최대관측강수량의 연도별 변화를 고찰하였다. 또한, 면적-지속기간별고 구성된 시계열로부터 확률강수량을 산정하여, 면적별 IDF와 관측치대강수량의 특성에 대하여 논하였다.
본 연구는 A1B 기후변화 시나리오를 고려하여 지역별 확률강우량을 산정하고 관측소별 기존 관측자료의 특성을 고려한 적정 방법을 제안하였다. 이를 위하여 우리나라 주요 지점 강우관측소를 연구 대상지점으로 선정하여 선정된 주요 지점 관측소에 대해 24시간 연최대강우량 평균값과 매개변수의 관계를 분석하여 2100년의 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 2100년 빈도별 확률강우량은 기상청 실측강우량 자료를 활용하여 산정하는 방법, 확률분포의 매개변수는 실측 강우자료를 활용하고, 2100년까지의 강우자료는 A1B 시나리오를 활용하는 방법, A1B 시나리오를 활용하여 확률강우량을 산정하는 3가지 방법을 적용하였다. A1B 시나리오에 의한 강우 예측값은 실측값 보다 과소 추정되어 이를 활용하는 경우에는 보정이 필요하며, 분위 사상법을 적용하여 보정한 결과 모든 관측소에서 약 2.3~3.0배의 강우량이 평균적으로 상향조정 되었다. 실측강우 자료만으로 산정한 확률 강우량의 경우, 강우량이 지속적으로 증가하여 과대 산정되어 증가하는 경향이 강하며, A1B 시나리오 자료를 활용하여 산정한 확률강우량의 경우 대체적으로 기존 관측자료의 증감율과 유사하게 산정되기는 하지만 지역적 특성을 정확히 반영하지 못하는 경우가 다소 발생하였다. 각 지점별로 24시간 연 최대 강우량 평균 증가율과 방법별로 산정된 확률강우량의 증가율을 비교하여 기후변화를 고려한 관측지점별 확률강우량 산정 방법을 선정하였다.
Accurate estimation of the spatial distribution of rainfall is critical to the successful modeling of hydrologic processes. The objective of this study is to evaluate the applicability of spatially distributed rainfall data. Spatially distributed rainfall was calculated using Kriging method and Thiessen method. The application of spatially distributed rainfall was appreciated to the runoff response from the watershed. The results showed that for each method the coefficient of determination for observed hydrograph was $0.92\~0.95$ and root mean square error was $9.78\~10.89$ CMS. Ordinary Kriging method showed more exact results than Simple Kriging, Universal Kriging and Thiessen method, based on comparison of observed and simulated hydrograph. The coefncient of determination for the observed peak flow was 0.9991 and runoff volume was 0.9982. The accuracy of rainfall-runoff prediction depends on the extent of spatial rainfall variability.
본 연구의 목적은 실제 침수 강우자료를 활용하여 설계강우 주요 요소인 강우량 및 우량주상도가 실측 침수사상을 적절히 반영하는지 분석하는 것이다. 대상지역은 홍수발생 시 피해액이 높은 대도시 7곳을 선정하였다. 확률 강우량과 실측 강우량 비교분석 결과 IDF 곡선을 통한 강우량은 실측 강우사상의 총 강우량보다 낮게 산정되는 경우가 57%로 실측 강우의 강우량을 적절히 반영하고 있지 못한다고 판단되었다. 이러한 경향은 재현빈도가 저 빈도이며 호우 유형이 태풍 또는 전선성 호우일 경우 심해지는 것으로 나타났다. 강우강도 식별 강우량 비교결과 단기간에서는 Talbot 식, 장기간에는 Japanese 식이 안정적인 것으로 나타났다. 우량주상도 비교 결과 최대강우강도는 Mononobe 방법이 형태는 Huff 방법이 가장 적절히 반영하는 것으로 나타났다.
This thesis aims to estimate the rainfall runoff from paddy field in a small watershed during irrigation period. When the data observed at the proposed site are not available, the Monthly Runoff Equation of Korean Rivers which was derived from data observed under the following assumptions is used to study the water balance. a. Monthly base flow was assumed as 10. 2mm even if these is no mouthly rainmfall. b. Monthly comsumption of rainfall was ranged from 100 to 2OOmm without relation to the rainfall depth. However, the small watershed which consists mainly of paddy fields encounters severe droughts and accordingly the baseflow is negligible. Under the circumstances the author has developed the following equation called "Flood Irrigation Method for Rainfall Runoff "taking account of the evapotranspiration, precipitation, seepage, less of transportation, etc. R= __ A 7000(1 +F) -5n(n+1)+ (n+1)(Pr-S-Et)] where: R: runoff (ha-m) A: catchment area (ha) F: coefficient of loss (o.o-0. 20) Pr: rainfall (mm) S: seepage Er: evapotranspiration (mm) To verify the above equation, the annual runoff ratio for 28 years was estimated using the Monthly Runoff Equation of Korean Rivers the Flood Irrigation Method and the Complex Hydrograph Method based on meteorological data observed in the Dae Eyeog project area, and comparison was made with data observed in the Han River basin. Consequently, the auther has concluded that the Flood Irrigation Method is more consi- stent with the Complex Hydrograph Method and data observed than the Monthly Runoff Equation of Korean Rivers.
The purpose of this study is to find the relationship between GMS image data and hourly observed rainfalls data. Heavy rainfall cases over South Korea on 10th September 1990 and on 29th July 1993 were selected for studying of the relationship between the image data and reinfalls. First, image data were converted to TBB(Temperature of Black Body) and albedo and then these values were extracted for the pixels closest to the surface observation station to correlate with the rainfall data. Horizontal distribution of TBB and albedo tells roughly rainfall regions. The correlation between rainfall and TBB is found to be very low in quantitative analysis. The weak relationship between the brighter albedo and the higher rainfall probability is observed. This study suggests that the TBB values are useful in classifying rain areas and for heavy rainfalls the albedo values are more useful than the TBB. Low linear correlation between the fields may be attributed to the neglect of cloud types in this study.
The objective of this study is to check into variation trends of design rainfall according to change of the number of years for observed data. To make comparative study of the relation between design rainfall and recorded year, this study was used maximum rainfall for 24-hr consecutive duration at Gangneung, Seoul, Incheon, Chupungnyeong, Pohang, Daegu, Jeonju, Ulsan, Gwangju, Busan, Mokpo and Yeosu rainfall stations. The tests for Independence, Homogeneity and detection of outliers were used Wald-Wolfowitz's test, Mann-Whitney's test and Grubbs and Beck test respectively. To select appopriate distribution, the distribution of genaralized pareto(GPA), generalized extreme value(GEV), generalized logistic(GLO), lognormal and pearson type 3 distribution is judged by L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. Design rainfall was estimated by at-site frequency analysis using L-moments and Generalized extreme value(GEV) distribution according to change of the number of years for observed data. Through the comparative analysis for design rainfall induced by L-moments and GEV distribution, relationship between design rainfall and recorded year is provided.
본 연구에서는 관측강우의 통계특성 및 발생특성을 가장 적절하게 재현해 주는 강우모형을 선정하고자 하였다. 강우모형으로 Poisson과정에 근거한 점과정모형인 RPPM, NS-RPPM, modified NS-RPPM을 고려하여 모의자료에 대한 통계분석을 수행하였다. 그 결과, NS-RPPM과 modified NS-RPPM을 이용하여 모의된 자료가 여러 집성시간의 통계치를 적절하게 재현하였다. 또한 modified NS-RPPM을 이용하여 모의된 자료가 관측자료와 가장 유사한 발생특성을 가지는 것을 알 수 있었다. 특히, 홍수, 산사태 등 자연재해의 발생에 큰 영향을 주는 큰 강도를 가지는 강우를 관측치와 가장 유사하게 재현하였다. 모의된 강우사상의 총 강우량, 강우기간, 강우사상 간의 간격을 관측강우와 비교해본 결과 또한 modified NS-RPPM이 가장 좋은 결과를 보였다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 강우의 장기 모의를 위해 modified NS-RPPM을 이용하는 것이 가장 적절할 것으로 판단된다.
This study provides a comparative analysis of cloud top heights observed by a Ka-band cloud radar and the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) at Boseong National Center for Intensive Observation of severe weather (NCIO) from May 25, 2013 (1600 UTC) to May 27. The rainfall duration is defined as the period of rainfall from start to finish, and the no rainfall duration is defined as the period other than the rainfall duration. As a result of the comparative analysis, the cloud top heights observed by the cloud radar have been estimated to be lower than that observed by the COMS for the rainfall duration due to the signal attenuation caused by raindrops. The stronger rainfall intensity gets, the more the difference grows. On the other hand, the cloud top heights observed by the cloud radar have been relatively similar to that observed by the COMS for the no rainfall duration. In this case, the cloud radar can effectively detect cloud top heights within the range of its observation. The COMS indicates the cloud top heights lower than the actual ones due to the upper thin clouds under the influence of ground surface temperature. As a result, the cloud radar can be useful in detecting cloud top heights when there are no precipitation events. The COMS data can be used to correct the cloud top heights when the radar gets beyond the valid range of observation or there are precipitation events.
최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화에 따른 국지성 호우의 증가로 피해가 증가하고 있고 그에 따른 대책으로 단기예보의 중요성이 높아지고 있다. 우리나라의 기상청에서는 전구 모형인 GDAPS와 지역 모델인 RDAPS를 이용하여 정량적 예보인 수치 예보를 하고 있다. RDAPS 모델을 이용하여 생성된 자료는 3시간의 누적 강수량으로 48시간에 대한 예측 자료를 12시간 간격으로 00UTC와 12UTC를 생성한다. 본 연구에서는 2005년의 RDAPS의 결과를 9가지의 경우에 대하여 일강수량으로 변환하였으며, 금강유역을 대상으로 면적평균강수량 (MAP)을 산정하였다. 또한, 기상청 강우관측소의 관측강우량과 절대상대오차평균 (AARE)을 산정하여 가장 정확한 변환의 방법을 제시하고 적용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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