본 연구에서는 강원도내 정확한 극치강수분포를 파악하여 최근 증가하고 있는 재해를 예방하고자 지역빈도해석 방법을 이용하여 산정한 확률강수량과 공간분석을 통하여 강원도의 강수분포를 분석하였다. 강수자료는 강원도내 기상청 관할의 66개 관측소의 자료를 사용하였다. 지역빈도해석결과 GLO 분포형이 강원도에 가장 적합한 분포형으로 나타났다. 강수분포를 지속기간별로 분석한 결과 지속기간이 증가할수록 설악동, 대관령 및 청일 일원에서 높은 확률강수량을 나타내었으며, 지속기간에 따라서 강수의 공간분포가 확연히 변화됨을 확인하였다. 또한 재현기간별로 분석한 결과 재현기간이 길어질수록 지역별 강수 특성이 강하게 나타났다. 강원도 강수분포를 공간분석한 결과 영동지방에서는 일관적으로 높은 강수량이 발생하였으나 영서지방에서는 지속기간 및 재현기간에 따라 다양한 분포를 나타내었다. 따라서 지역별 강수량의 보다 정확한 예측을 위해서는 지역빈도해석 이외에 다양한 지리 및 기상조건을 고려할 수 있는 모형에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.
Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.
Extreme precipitation events have recently become a leading cause of disasters. Thus, investigating the variability and trends of extreme precipitation is crucial to mitigate the increasing impact of such events. Spatial distribution and temporal trends in annual precipitation and four extreme precipitation indices of duration (CWD), frequency (R10 mm), intensity (Rx1day), and percentile-based threshold (R95pTOT) were analyzed using the daily precipitation data of 10 observation stations in Chungcheong province during 1974-2020. The precipitation at all observation stations, except the Boryeong station, showed nonsignificant increasing trends at 95% confidence level (CL) and increasing magnitudes from the west to east regions. The high variability in mean annual precipitation was more pronounced around the northeast and northwest regions. Similarly, there were moderate to high patterns in extreme precipitation indices around the northeast region. However, the precipitation indices of duration and frequency consistently increased from the west to east regions, while those of intensity and percentile-based threshold increased from the south to east regions. Nonsignificant increasing trends dominated in CWD, R10 mm, and Rx1day at all stations, except for R10 mm at Boeun station and Rx1day at Cheongju and Jecheon stations, which showed a significantly increasing trend. The spatial distribution of trend magnitude shows that R10 mm increased from the west to east regions. Furthermore, variations in precipitation were very strongly correlated (99% CL) with R10 mm, Rx1day, and R95pTOT at all stations, except with wR10 mm at Cheongju station, which was strongly correlated with a 95% CL.
본 연구에서는 강원도의 지역인자를 이용하여 지점 강우량과 면적 강우량의 관계를 파악하였다. 강원도는 면적의 대부분이 산지로 형성된 산악지형이며 태백산맥 동쪽 (영동지방)은 경사가 급하여 해안평야의 발달이 취약하고, 태백산맥 서쪽 (영서지방)은 경사가 완만하여 남 북한강의 대하천이 발달하고 곳곳에 산지가 분포되어 있는 복잡한 지형이다. 강원도 지역의 확률강우량 공간분포를 산정하기 위하여 강원도 인근의 기상관측소 66개소의 자료를 이용하였으며, 강우의 공간분포를 분석하기위하여 PRISM을 적용하였다. 적용결과를 도시한 결과 지형 조건 (고도 및 경사)과 지역적인 조건(영동 및 영서지방, 북한강 지역 및 남한강 지역)에 따라 적정하게 분포된 것으로 나타났으며, 교차검증을 통한 분석결과 RRBIAS 및 RRMSE가 모두 0.1 이하의 낮은 값을 나타내어 PRISM 분석이 적정하게 수행되었음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 적용한 PRISM 모형이 강원도 내 확률강우량의 공간분포를 예측하는데 유용한 것으로 판단된다.
수문 인자, 특히 강우량의 공간 분포 해석은 수자원 분야에서 중요한 관심사 중 하나이다. 기존의 티센법(Thiessen), 역거리법, 등우선법이 공간적 연속성과 지형 특성을 고려하지 못하는 한계를 가지고 있는데, 본 연구에서는 일강우량에 대한 강우 공간분포 해석의 정확도 향상을 위해 월평균 자료와 평년 강우량 자료를 산출하여, 이들과 수집한 일강우량 자료간의 상관성 분석하였으며 이를 근거로 지구통계학적 분석방법인 코크리깅(Co-kriging) 기법의 이차변수로 적용하여 공간 분포 해석을 실시하였으며, 기존의 역거리법과 단순 크리깅 기법에 의한 분석결과와 비교하였다. 구축한 강우량 자료간의 상관성을 조사한 결과, 일강우량은 당 해의 월평균 강우량 및 전체 자료기간의 월평균 강우량 자료와 높은 상관성을 가지는 것으로 나타났으며, 이 자료들을 Co-kriging 기법에 적용한 결과, 강우 공간 분포의 해석 정확도가 향상되었으며, 향후 다른 기상 상관 인자를 적용함으로서 강우량을 비롯한 수문인자의 공간 분포해석상 문제가 되는 불확실성을 줄일 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.851-858
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2009
In the last decades, there has been much interest in climate variability because its change has dramatic effects on humanity. Especially, the precipitation data are measured over space and their spatial association is so complicated. So we should take into account such a spatial dependency structure while analyzing the data. However, in linear models for analyzing the data, data sets show severely skewed distribution. In the paper, we consider the Box-Cox transformation to satisfy the normal distribution prior to the analysis, and employ a Bayesian hierarchical framework to investigate the spatial patterns. The data set we considered is monthly average precipitation of the third quarter of 2007 obtained from 347 automated monitoring stations in Contiguous South Korea.
집중호우의 특성을 이해하는 것은 수문관리 및 재해방재 등에서 매우 중요하다. 특히 반환주기는 이러한 집중호우의 특성을 나타내는 측정치로 자주 사용된다. 본 논문에서는 베이지안 계층적 모형을 이용하여 강우의 반환주기에 대한 공간구조를 분석하였다. 먼저 국내 62개 지점에서 측정한 강우 강도을 기초로 하여 연간 일일 최대강우량과 특정한 수준을 초과하는 강우량에 대해서 generalized extreme value(GEV)와 generalized Pareto distribution(GPD)를 각각 가정하여 추정하였다. 집중호우 반환주기에 대한 공간구조는 이 GEV 분포와 GPD 분포의 모수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 이용하여 설명하였다. 제안된 모형을 국내 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다.
북한 지역은 남한에 비해 기상관측 지점이 매우 적기 때문에 남한에서 강수 추정에 주로 이용되는 PRISM 모형을 그대로 적용하여 강수분포를 추정하기는 어렵다. 이처럼 자료가 불충분한 지역의 강수분포를 추정하기 위하여, 저해상도 PRISM 모형 구동 결과에 강수-지형 관계에 근거한 보정 값을 적용해 강수 분포를 추정할 수 있는 하이브리드 방식이 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 기존 북한지역의 고해상도 강수 분포도 추정 방식을 개선된 방법에 따라 1981-2010년 평년 기간의 적산 강수량 분포도를 제작하고자 하였다. 우선, 남한지역의 270m 해상도 DEM과 종관관측지점의 고도값으로부터 IDW한 가상지형간의 편차(고도편차)를 계산하였다. PRISM 모형을 이용하여 종관관측지점의 강수량을 기반으로 2,430m의 저해상도 가상강수 분포도를 제작한 후, 종관 및 방재 기상 관측지점의 강수자료를 이용해 270m의 고해상도 강수분포도를 제작하여 둘 간의 편차(강수편차)를 계산하였다. 남한지역의 고도편차와 강수편차를 이용하여 4방위 경사향에 따른 월별 강수-지형 관계 회귀식을 도출하였고, 최종적으로 북한지역의 27개 기상 관측지점으로부터 PRISM 모형을 구동하여 만든 2,430m의 저해상도 강수분포도에 강수-지형간 회귀식을 반영하여 해상도가 향상된 강수분포도를 산출하였다. 새롭게 제작된 북한지역의 강수분포는 기존 강수분포도와 비교했을 때 지형의 영향이 더욱 잘 반영된 효과를 확인할 수 있었다. 강수분포도에 따르면, 연평균 적산강수량은 1,159mm이며, 표준편차는 253mm로 추정되었다.
본 연구는 남한의 동계 일강수량 데이터를 기초로 매일매일의 분포도를 작성하여, 강수의 공간적 분포 유형을 분류하였다. 그리고 강수의 공간적 분포유형과 그 종관적 특성과의 대응관계를, 먼저 기압배치형을 중심으로, 그리고 강수분포형을 중심으로 살펴보았다. 또한 지상일기도로 볼 때 유사한 특성을 지닌 울릉도형과 울릉도${\cdot}호남 동시 출현형의 차이를 알아보기 위해 850hPa, 700hPa, 500hPa면의 기압장, 기온장의 특성을 분석하였다. 그 결과 울릉도지역은 강수계급에 관계없이 높은 출현빈도를 보이고, 동해안은 5mm 이상에서, 호남지역은 1~5mm구간에서 더 높은 출현빈도를 나타냈다. 동계강수분포형은 12개로 분류할 수 있으며, 이들 분포형은 뚜렷한 계절 변화를 보인다. 울릉도형과 울릉도${\cdot}$호남 동시 출현형 간의 강수분포의 차이는 풍향, 풍속보다는 상층 한기의 이류 양상과 관련이 깊다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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