이 연구는 집중호우시 산사태의 발생가능성과 발생시간을 사전에 예측하기 위한 노력의 일환으로 기존에 개발된 RTI 경보모델을 우리나라에 적용 분석한 사례이다. RTI(Rainfall Triggering Index)는 강우강도(I) 유효 누적강우량($R_t$)의 곱으로 정의되는 것으로서, 강우기간 동안 특정 시간(t)에서 산사태가 발생할 가능성을 평가하는데 사용된다. RTI의 상부임계값($RTI_{UC}$)과 하부임계값($RTI_{LC}$) 과거 산사태 발생시 강우자료 분석을 통해 각 지역별로 설정할 수 있으며, 강우강도가 상부임계값을 초과할 때 실제 산사태가 발생하는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 분석은 궁극적으로 향후 집중호우가 내릴 경우 특정지역의 산사태 발생가능성은 물론 산사태 발생시기를 예상할 수 있으며, 이를 토대로 사전에 산사태 발생경보를 발령하는데 중요한 근거로 활용될 수 있다. 이와 같은 이론을 우리나라에 적용하기 위해 2006년 7월 13일부터 7월 19일까지 강원도 인제군 일대에 내린 강우자료와 산사태 발생과의 관계를 분석한 결과, 실제 산사태가 발생한 7월16일 오전 11시경을 기준으로 23시간, 11시간, 9시간 전에 강우강도가 RTI의 상부임계값을 초과하였다. 이를 토대로 이와 같은 세 차례에 걸친 산사태 경보의 발령이 필요하였음을 알 수 있었다.
In this study, new stochastic point rainfall models which can consider the correlation structure between rainfall intensity and duration are developed. In order to consider the negative and positive correlation simultaneously, the Gumbels type-II bivariate distribution is applied, and for the cluster structure of rainfall events, the Neyman-Scott cluster point process is selected. In the theoretical point of view, it is shown that the models considering the dependent structure between rainfall intensity and duration have slightly heavier tail autocorrelation functions than the corresponding independent mode]s. Results from generating long time rainfall events show that the dependent models better reproduce historical rainfall time series than the corresponding independent models in the sense of autocorrelation structures, zero rainfall probabilities and extreme rainfall events.
기후변화와 다양한 강우 패턴에 의하여 도시 유역 별 침수발생 기준을 산정하기에 어려움이 있다. 이에 도시 유역의 상세 지형, 배수체계 그리고 다양한 강우 시나리오를 고려하여 침수해석을 실시 및 결과를 검토할 필요가 있으며, 동일 지역에 대한 실측 강우에 따른 침수 사상을 조사할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시 효자 배수분구의 침수 발생에 영향을 미치는 강우 특성을 파악하기 위해 확률론적 빈도 분석과 Huff 분포를 고려한 다양한 강우 시나리오를 생성하였으며, 1차원 도시유출해석을 위한 SWMM (Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석 모형을 이용하였다. 본 연구에서 사용된 SWMM 모형은 침수흔적도와 유전자 알고리즘을 통해 최적화 되었다. 최적화 된 1차원 모형을 2차원 침수해석과 연계하여 기존의 침수흔적도와 73.6 %의 적합도를 나타낼 수 있었다. 각 강우량에 따른 침수 발생 유무를 파악하였으며, 로지스틱 회귀 곡선을 통하여 침수발생 한계강우량을 산정할 수 있었다. 1-2차원 침수해석 결과와 2010~2018년 AWS (Automated Weather System)자료와 ASOS (Automated Synoptic Observing System)를 반영한 결과, 지속시간 1시간의 경우 침수발생 한계강우량은 72.04 mm, 2시간의 경우 146.83 mm, 3시간의 경우 203.06 mm으로 산정되었다. 산정된 한계강우량은 지속적으로 관측되는 강우 자료의 입력을 통하여 갱신될 수 있을 것으로 보인다. 본 연구에서 제시되는 방법론을 통해 도시 배수분구별 정량적 한계강우량을 제시할 수 있을 것으로 보이며, 이는 도시 유역에서 홍수 예·경보 발령을 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
The Purpose of this study is to develop the rainfall-delayed response model (RDR Model) which influences the baseflow proportion of rivers as a result of the antecedent precipitation of the previous several months. The assesment of accurate baseflows in the rivers is one of the most important elements for the planning of seasonal water supply for agriculture, water resources development, hydrological studies for the availability of water and design criteria for various irrigation facilities. The Palukan river gauging site which is located in the Pulukan catchment on Bali Island, Indonesia was selected to develop this model. The basic data which has been used comprises the available historic flow records at 19 hydrologic gauging stations and 77 rainfall stations on Bali Island in the study. The methology adopted for the derivation of the RDR model was the water balance equation which is commonly used for any natural catcbment ie.P=R+(catchment losses) -R+(ET+DP+DSM+DGW). The catchment losses consist of evapotranspiration, deep percolation. change in soil moisture, and change in groundwater storage. The catchment areal rainfall has been generated by applying the combination method of Thiessen polygon and Isohyetal lines in the studies. The results obtained from the studies may be summarized as follows ; 1. The rainfall-runoff relationship derived from the water balance equation is as shown below, assuming a relationship of the form Y=AX+B. Finally these two equations for the annual runoff were derived ; ARO$_1$=0.855 ARF-821, ARF>=l,400mm ARO$_2$=0.290ARF- 33, ARF<1,400mm 2. It was found that the correction of observed precipitation by a combination of Thiessen polygons and Isohyetal lines gave good correlation. 3. Analysis of historic flow data and rainfall, shows that surface runoff and base flow are 52 % and 48% (equivalent to 59.4 mm) of the annual runoff, respectively. 4. Among the eight trial RDR models run, Model C provided the correlation with historic flow data. The number of months over which baseflow is distributed and the relative proportions of rainfall contributing in each month, were estimated by performing several trial runs using data for the Pulukan catchment These resulted in a value for N of 4 months with contributing proportions of 0.45, 0.50, 0.03 and 0.02. Thus the baseflow in any month is given by : P$_1$(n) =0.45 P(n) +0.50 P(n-I ) +0.03 P(n-$_2$) +0.02 P(n-$_3$) 5. The RDR model test gave estimated flows within +3.4 % and -1.0 % of the observed flows. 6. In the case of 3 consecutive no rain months, it was verified that 2.8 % of the dependable annual flow will be carried over the following year and 5.8 % of the potential annual baseflow will be transfered to the next year as a result of the rainfall-delayed response. The results of evaluating the pefformance of the RDR Model was generally satisfactory.
부산시는 시내버스 준공영제 시행 후 적자노선에 대한 재정지원금의 부담이 점점 증가하고 있는 실정이다. 이는 지방 재정에 큰 부담으로 작용하고 있어, 이를 해결하는 것은 시내버스 시스템 개선을 위한 큰 과제이다. 도시교통에 있어 강우는 시내버스 수요에 큰 영향을 미치는 요인 중에 하나이다. 따라서 이 연구를 통해 강우가 시내버스 이용수요에 끼치는 영향을 알아보고자 한다. 실제 시내버스 이용자를 대상으로 강우에 따른 시내버스 이용실태와 강우량에 따른 시내버스 이용의식을 조사였다. 이를 바탕으로 순서형 프로빗 모형을 통한 강우에 따른 시내버스 예측모형을 구축하였으며, 강우량에 따른 시내버스 이용탄력도에 대하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 시내버스 이용활성화를 촉진할 수 있는 자료로 사용될 것이며, 향후 시내버스 시스템 개선에 있어 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
Occurrence of landslides has been increasing due to extreme weather events(e.g. heavy rainfall, torrential rains) by climate change. Pyeongchang, Korea had seriously been damaged by landslides caused by a typhoon, Ewiniar in 2006. Moreover, the frequency and intensity of landslides are increasing in summer due to torrential rain. Therefore, risk assessment and adaptation measure is urgently needed to build resilience. To support landslide adaptation measures, this study predicted landslides occurrence using MaxEnt model and suggested susceptibility map of landslides. Precipitation data of RCP 8.5 Climate change scenarios were used to analyze an impact of increase in rainfall in the future. In 2050 and 2090, the probability of landslides occurrence was predicted to increase. These were due to an increase in heavy rainfall and cumulative rainfall. As a result of analysis, factors that has major impact on landslide appeared to be climate factors, prediction accuracy of the model was very high(92%). In the future Pyeongchang will have serious rainfall compare to 2006 and more intense landslides area expected to increase. This study will help to establish adaptation measure against landslides due to heavy rainfall.
구름 물리학을 응용한 강수모형이 Geogakakos와 Bras(1984)에 의하여 개발된 바 있다. 본 연구는 그들이 제시한 강수모형을 호우모형으로 수정한 것이다. 수정의 근간은 수운적 크기분포(HSD)가 강우 생성류에 미치는 영향과 강우강도에 종속이다는 점을 반영한 것이다. 이 HSD식을 운정과 운저의 유출 수분질량 및 지상에 내린 강우량, 구름층내의 저류량식에 적용하였다. 전주 측후소의 실측 기상자료를 입력자료로 하여 본 수정모형의 매개변수를 조정하였다. 그 결과 매시간 계산 강우량이 기존모형은 큰 편차를 보였으나 본 연구를 통해 제시한 수정모형은 실측 호우에 잘 부합되었다.
Using hydrometric data from an upland river in North Wales, a relationship between rate of river flow and water stored within the catchment area (catchment storage) is assumed to exist, and is evaluated from an analysis of winter recession curves. This storage/river flow relationship, when combined with water balance equations, produces a set of equations which may be used for "routing" input of rainfall through a storage with defined outflow characteristics, providing a straightforward method of flood prediction and analysis from rainfall data. Recorded and predicted flood hydrographs are compared, and the effectiveness and limitations of the method are considered. The development of a complete mathematical model, embodying the storage/river flow relationship, and suitable for generation of continuous run-off records from rainfall and evaporation data, is also considered.
확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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