Application of Hidden Markov Model (HMM) to the hydrological time series would be an innovative way to identify extreme rainfall events in a series. Even though the optimum number of hidden states can be identify based on maximizing the log-likelihood or minimizing Bayesian information criterion. However, occasionally value for the log-likelihood keep increasing with the state which gives false identification of the optimum hidden state. Therefore, this study attempts to identify optimum number of hidden states for Colombo station, Sri Lanka as fundamental approach to identify frequency and percentage of extreme rainfall events for the station. Colombo station consisted of daily rainfall values between 1961 and 2015. The representative station is located at the wet zone of Sri Lanka where the major rainfall season falls on May to September. Therefore, HMM was ran for the season of May to September between 1961 and 2015. Results showed more or less similar log-likelihood which could be identified as maximum for states between 4 to 7. Therefore, measure of central tendency (i.e. mean, median, mode, standard deviation, variance and auto-correlation) for observed and simulated daily rainfall series was carried to each state to identify optimum state which could give statistically compatible results. Further, the method was applied for the second major rainfall season (i.e. October to February) for the same station as a comparison.
본 연구는 레이더 강우와 분포형 수문모형의 공간해상도가 매개변수 추정 및 강우-유출 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 레이더 강우는 비슬산 S밴드 이중편파 강우레이더에서 2012년 관측된 강우사상을 대상으로, R-KDP, R-Z, R-ZDR의 관계식에 의해 추정된 레이더 강우를 지상관측 강우와 비교하였다. 세 가지 강우 추정식에 의한 레이더 강우를 지상 관측 강우와 비교 시 유역 평균에 대해서는 모두 높은 일치도를 보였으며, 이는 지상 관측 강우에 대한 레이더 강우 보정의 영향으로 판단되었다. 그 중에서도 R-KDP에 의한 추정 강우가 비교적 높은 정확도를 보였으며, 이를 강우-유출 모형의 입력자료로 적용하였다. 강우-유출 모형으로는 GRM (grid based rainfall-runoff model) 모형을 이용하여, 낙동강 수계 금호강 유역을 대상으로, 200m, 500m, 1000m의 공간해상도로 입력자료를 구축하였다. 또한, 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST(model independent parameter estimation tool)로 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수를 각 공간해상도 및 호우사상 별로 추정하였다. 매개변수 추정 결과, 200m 공간해상도 모형에서는 비교대상 강우사상에 대해 지표면 조도계수와 토양 투수계수 관련 보정계수가 비교적 안정적으로 추정되었으나, 500m, 1000m 공간해상도 모형에서는 강우사상에 따라 매개변수의 최적 추정 값의 변동이 확인되었다. 초기 포화도는 강우사상 별, 공간해상도 별로 일정한 경향을 보이지 않았다. 또한, 200m와 1000m 공간해상도에 대해 최적화된 매개변수를 다른 공간해상도에 적용한 결과, 1000m 공간해상도에 대해 보정된 매개변수를 200m 공간해상도 모형에 적용하면 첨두 홍수량이 증가하는 경향이 있었다.
Radar rainfall estimates have been widely used in calculating rainfall amount approximately and predicting flood risks. The radar rainfall estimates have a number of error sources such as beam blockage and ground clutter hinder their applications to hydrological flood forecasting. Moreover, it has been reported in paper that those errors are inter-correlated spatially and temporally. Therefore, in the current study, we tested influence about spatio-temporal errors in radar rainfall estimates. Spatio-temporal errors were simulated through a stochastic simulation model, called Multivariate Autoregressive (MAR). For runoff simulation, the Nam River basin in South Korea was used with the distributed rainfall-runoff model, Vflo. The results indicated that spatio-temporal dependent errors caused much higher variations in peak discharge than spatial dependent errors. To further investigate the effect of the magnitude of time correlation among radar errors, different magnitudes of temporal correlations were employed during the rainfall-runoff simulation. The results indicated that strong correlation caused a higher variation in peak discharge. This concluded that the effects on reducing temporal and spatial correlation must be taken in addition to correcting the biases in radar rainfall estimates. Acknowledgements This research was supported by a grant from a Strategic Research Project (Development of Flood Warning and Snowfall Estimation Platform Using Hydrological Radars), which was funded by the Korea Institute of Construction Technology.
One of the most difficult problem to estimate the flood inflow is how to understand the effective rainfall. The effective rainfall is absolutely influenced by the condition of soil moisture in the watershed just before the storm event. DAWAST model developed to simulate the daily streamflow considering the meteologic and geographic characteristics in the Korean watersheds was applied to understand the soil moisture and estimate the effective rainfall rather accurately through the daily water balance in the watershed. From this soil moisture and effective rainfall, concentration time, dimensionless hydrograph, and addition of baseflow, the rainfall-runoff model for flood flow was developed by converting the concept of long-term runoff into short-term runoff. And, real-time flood forecasting model was also developed to forecast the flood-inflow hydrograph to the river and reservoir, and called RETFLO model. According to the model verification, RETFLO model can be practically applied to the medium and small river and reservoir to forecast the flood hydrograph with peak discharge, peak time, and volume. Consequently, flood forecasting and warning system in the river and the reservoir can be greatly improved by using personal computer.
본 연구에서는 비정상성 Bayesian 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 시변성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계하여 한강 및 금강유역의 미래 계절 강수량 전망 및 일단위 이하의 확률강수량을 도출하였다. 모형의 적합성 검증을 위하여 2014~2017년의 모의된 사후 확률분포 값과 관측치를 비교하였다. 그 결과 계절강수량 모의에서 한강은 관측 값의 최대 약 86.3%, 금강은 약 98.9% 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 지속시간별 극치강우량은 약 65.9~99.7%의 정확성을 나타냈다. 이에 본 연구에서 산정한 결과는 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Precise run-off forecasting depends on the ability to predict quantitative rainfall intensity. The purpose of this study is to develop a stochastic model for the shori-term rainfall prediction. It is required for the model to predict rainfall intensities at all the telemetered rain-gauge locations simultaneously. All the model parameters, which are used in this work ; velocity and direction of storm movement, radial spectrum, and dimensionless time distribution of rainfall, are the results of the previous study. We formulated the model and operated it, so that in this study was analyzed particulary the influence of 4 dimensionless time distributions on the prediction and the influence of the model on run-off.
An artificial neural network model was developed to analyze and forecast Short-term river runoff from the Naju watershed, in Korea. Error back propagation neural networks (EBPN) of hourly rainfall and runoff data were found to have a high performance In forecasting runoff. The number of hidden nodes were optimized using total error and Bayesian information criterion. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$is greater than 0.99) for calibration and verification data sets. Increasing the time horizon for application data sets, thus mating the model suitable for flood forecasting. decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting hourly runoff consists of ten rainfall and four runoff data(ANN0410 model) and ten rainfall and ten runoff data(ANN1010 model). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$is greater than 0.92).
본 연구에서는 도시유역에서의 실시간 홍수예경보 목적으로 shot noise process 기반의 강우-유출모형을 제안하였다. 제안된 모형은 각 소유역 별 첨두치, 감쇄상수 및 지체시간으로 결정되는 shot noise의 합으로 표현되며, 기존 강우-유출 모형과는 달리 각 소유역 별 유출량이 독립적으로 유역 출구에 도달하는 구조를 가지고 있다. 제안된 모형의 매개변수는 통상 경험식을 가지고 결정하는 소유역의 집중시간과 저류상수 및 관로에서의 도달시간과 저류상수를 이용하여 쉽게 결정될 수 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 중동 빗물펌프장 배수유역, 구로1 빗물펌프장 배수유역, 대림2 빗물펌프장 배수유역에서 관측된 총 3개의 호우사상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 제안된 shot noise process 기반 단위 응답함수는 기존 단위 응답함수와 달리 강우 지속기간에 관계없이 동일한 모양을 갖는다. (2) 제안된 모형의 특성상 강우의 시간간격이 짧을수록 수렴된 결과를 얻을 수 있다. 따라서 도시유역의 특성을 감안할 때 1분이 가장 적절한 것으로 판단된다. (3) Shot noise process 기반 1분 단위 응답함수를 실제 호우사상에 적용하여 유출해석을 수행한 결과, 모의된 유출 수문곡선과 관측 값이 매우 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 도시유역에서의 유출해석을 수행하는데 있어 제안된 유출모형이 충분한 적용성이 있다는 것을 보여준다.
Heavy storms rainfall has caused many landslides and slope failures especially in the mountainous area of the world. Landslides and slope failures are common geologic hazards and posed serious threats and globally cause billions in monetary losses and thousands of casualies each year so that studies on slope stability and its failure mechanism under rainfall are being increasing attention of these days. Rainfall-induced slope failures are generally caused by the rise in ground water level, and increase in pore water pressures and seepage forces during periods of intense rainfall. The effective stress in the soil will be decreased due to the increased pore pressure, which thus reduces the soil shear strength, eventually resulting in slope failure. During the rainfall, a wetting front goes downward into the slope, resulting in a gradual increase of the water content and a decrease of the negative pore-water pressure. This negative pore-water pressure is referred to as matric suction when referenced to the pore air pressure that contributes to the stability of unsaturated soil slopes. Therefore, the importance is the study of saturated unsaturated soil behaviors in evaluation of slope stability under heavy rainfall condition. In an actual field, a series of failures may occur in a slope due to a rainfall event. So, this study attempts to develop a numerical model to investigate this failure mechanism. A two-dimensional seepage flow model coupled with a one-dimensional surface flow and erosion/deposition model is used for seepage analysis. It is necessary to identify either there is surface runoff produced or not in a soil slope during a rainfall event, while analyzing the seepage and stability of such slopes. Runoff produced by rainfall may result erosion/deposition process on the surface of the slope. The depth of runoff has vital role in the seepage process within the soil domain so that surface flow and erosion/deposition model computes the surface water head of the runoff produced by the rainfall, and erosion/deposition on the surface of the model slope. Pore water pressure and moisture content data obtained by the seepage flow model are then used to analyze the stability of the slope. Spencer method of slope stability analysis is incorporated into dynamic programming to locate the critical slip surface of a general slope.
기상학적으로 극치강수사상의 특성을 정확하게 이해하기가 어렵고 이를 모형을 통해서 구현하기는 더욱이 어려운 것이 현실이다. 이러한 점에서 본 연구는 극치사상과 연관된 대규모 기상장을 이해하기 위한 수단으로서 과거자료를 바탕으로 한강수장 추출기법을 개발하였다. 본 연구에서 관심을 가지는 수문기상학적 특성은 강수장의 위치, 크기, 방향 등이며 이를 전지구자료로부터 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 극치강수량에 따른 강우의 이동을 평가하기 위하여 NOAA에서 제공하는 NCEP 전지구기상자료를 활용하였으며 바람벡터자료와 비습도를 활용하여 우선적으로 강우장을 정의하였다. 본 연구에서는 정의된 강수장의 특성을 정의하기 위해서 감시 구역내 강우장의 1, 2차모멘트를 계산하고 이를 토대로 강우장의 공분산을 추정하여 최종적으로 기하학적 타원체를 기본으로 하는 정의방법을 개발하였다. 합성자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가한 결과 정규화된 분포를 가지는 강우장의 형태뿐만 아니라 불규칙하게 분포된 강우장에 대해서도 모멘트개념에 근거한 타원체를 통해서 강우장의 특성을 효과적으로 정의할 수 있었다. 마지막으로 실제 강우장을 대상으로 모멘트개념에 근거한 타원체를 정의하여 강우장의 위치, 이동방향, 영향반경 등을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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