• Title/Summary/Keyword: Thiessen

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A Study of Spatial Interpolation Impact on Large Watershed Rainfall Considering Elevation (고도를 고려한 공간보간기법이 대유역 강우량 산정시 미치는 영향 연구)

  • Jung, Hyuk;Shin, Hyung-Jin;Park, Jong-Yoon;Jung, In-Kyun;Kim, Seong-Joon
    • Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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    • v.53 no.6
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    • pp.23-29
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    • 2011
  • This study was conducted to identify the effect of lapse rate application according to elevation on the estimation of large scale watershed rainfall. For the Han river basin (26,018 $km^2$), the 11 years (2000-2010) daily rainfall data from 108 AWS (Automatic Weather Station) were collected. Especially, the 11 heavy rain and typhoon events from 2004 to 2009 were selected for trend analysis. The elevation effect by IDW (Inverse Distance Weights) interpolation showed the change up to +62.7 % for 1,200~1,600m elevation band. The effect based on 19 subbasins of WAMIS (Water Resources Management Information System) water resources unit map, the changes of IDW and Thiessen were -8.0 % (Downstream of Han river)~ +19.7 % (Upstream of Namhan river) and -5.7 %~+15.9 % respectively. It showed the increase trend as the elevation increases. For the 11 years rainfall data analysis, the lapse rate effect of IDW and Thiessen showed increase of 9.7 %~15.5 % and 6.6 %~9.6 % respectively.

A Study of Spatial Interpolation Impact on Watershed Rainfall Considering Elevation Study of Spatial Interpolation Impact on Watershed Rainfall (고도를 고려한 공간보간기법이 유역강우량 산정시 미치는 영향 연구)

  • Cheong, Hyuk;Jung, In-Kyun;Park, Jong-Yoon;Shin, Hyung-Jin;Lee, Ji-Wan;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.270-270
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    • 2011
  • 본 연구는 유역강우량을 산출을 위한 공간보간기법이 격자형 강우자료 생성에 미치는 영향에 대하여 분석하고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 우리나라에서 규모가 가장 큰 유역인 한강유역(26,018km2)을 선정하였다. 유역강우량 산출에 이용한 강우자료는 기상청에서 제공하는 2000~2010 년까지 11년간 AWS(Automatic Weather Station) 108개소의 관측자료를 제공받아 사용하였으며, 강우이벤트로 2004년~2009년까지 재산피해를 입힌 총 11개의 호우, 태풍 사상을 선정하였다. 공간 보간기법으로는 Thiessen법과 IDW(Inverse Distance Weight)법의 2가지 기법을 선정하였다. 대상 지역에 대하여 AWS의 자료를 기반으로 보간을 실시하여 미관측지역에 대한 격자분포자료를 구축하였다. 이때, 격자분포자료는 국토해양부에서 분류한 19개 중권역을 기준으로 각 권역별 평균 강우량을 산출하였다. 2가지 공간보간기법을 이용한 한강유역전체 강우량 산출 결과 고도를 고려한 공간보간의 경우 그렇지 않은 경우에 비해 한강유역의 유역평균강우량은 IDW법은 -1.81~8.1%, Thiessen법은 6.6~9.6%의 차이를 나타내었으며, 연도별 편차가 증가하고 있었다.

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Uncertainty Analysis of Spatial Characteristics Related to Probability Rainfall Estimation Using Sequential Indicator Simulation (Sequential Indicator Simulation을 이용한 확률강우량의 공간적 불확실성 평가)

  • Hwang, Soonho;Kang, Moon Seong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.350-350
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    • 2017
  • 저수지의 설계홍수량 산정 시 인근의 기상관측 자료를 활용하고 있으나 인근에 기상관측 자료가 없거나 저수지 배후 유역이 큰 경우에는 단일 기상관측 자료를 이용하기에는 한계가 있다. 따라서 실무적으로 지점별 기상관측소의 자료를 이용하여 설계홍수량을 산정할 때에는 각 관측소 자료를 이용하여 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 한 후 면적우량환산계수 (ARF)를 곱하여 사용하고 있는데, Thiessen 방법의 경우 방법이 간단하지만 지형 고도 효과는 무시되고 우량계의 지배면적에 의한 우량계의 분포 상태만을 고려하게 된다. 그러므로 설계홍수량 산정시 사용되는 Thiessen 방법은 공간적 불확실성을 내포하고 있고, 특히 소규모 저수지의 설계홍수량을 산정하는 경우에는 저수지 유역의 국소적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 연구에서는 설계홍수량 산정 시 저수지 위치에 해당하는 확률강우량의 공간적 불확실성을 평가하기 위하여 SIS(Sequential Indicator Simulation) 방법을 이용하였다. SIS 방법은 Kriging 기법과 마찬가지로 베리오그램으로부터 얻어지는 공간적 상관관계를 기반으로 하고 있는 방법으로 Kriging 기법과 달리 공간분포의 국소적인 특성을 평가할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

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Runoff Analysis using Spatially Distributed Rainfall Data (공간 분포된 강우를 이용한 유출 해석)

  • Lee, Jong-Hyeong;Yoon, Seok-Hwan
    • Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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    • v.47 no.6
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    • pp.3-14
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    • 2005
  • 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.

Development of Radar Polygon Method : Areal Rainfall Estimation Technique Based on the Probability of Similar Rainfall Occurrence (Radar Polygon 기법의 개발 : 유사강우발생 확률에 근거한 면적강우량 산정기법)

  • Cho, Woonki;Lee, Dongryul;Lee, Jaehyeon;Kim, Dongkyun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.48 no.11
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    • pp.937-944
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    • 2015
  • This study proposed a novel technique, namely the Radar Polygon Method (RPM), for areal rainfall estimation based on radar precipitation data. The RPM algorithm has the following steps: 1. Determine a map of the similar rainfall occurrence of which each grid cell contains the binary information on whether the grid cell rainfall is similar to that of the observation gage; 2. Determine the similar rainfall probability map for each gage of which each grid cell contains the probability of having the rainfall similar to that of the observation gage; 3. Determine the governing territory of each gage by comparing the probability maps of the gages. RPM method was applied to the Anseong stream basin. Radar Polygons and Thiessen Polygons of the study area were similar to each other with the difference between the two being greater for the rain gage highly influenced by the orography. However, the weight factor between the two were similar with each other. The significance of this study is to pioneer a new application field of radar rainfall data that has been limited due to short observation period and low accuracy.

Error analysis of areal mean precipitation estimation using ground gauge precipitation and interpolation method (지점 강수량과 내삽기법을 이용한 면적평균 강수량 산정의 오차 분석)

  • Hwang, Seokhwan;Kang, Narae;Yoon, Jung Soo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.55 no.12
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    • pp.1053-1064
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    • 2022
  • The Thiessen method, which is the current area average precipitation method, has serious structural limitations in accurately calculating the average precipitation in the watershed. In addition to the observation accuracy of the precipitation meter, errors may occur in the area average precipitation calculation depending on the arrangement of the precipitation meter and the direction of the heavy rain. When the watershed is small and the station density is sparse, in both simulation and observation history, the Thiessen method showed a peculiar tendency that the average precipitation in the watershed continues to increase and decrease rapidly for 10 minutes before and after the peak. And the average precipitation in the Thiessen basin was different from the rainfall radar at the peak time. In the case where the watershed is small but the station density is relatively high, overall, the Thiessen method did not show a trend of sawtooth-shaped over-peak, and the time-dependent fluctuations were similar. However, there was a continuous time lag of about 10 minutes between the rainfall radar observations and the ground precipitation meter observations and the average precipitation in the basin. As a result of examining the ground correction effect of the rainfall radar watershed average precipitation, the correlation between the area average precipitation after correction is rather low compared to the area average precipitation before correction, indicating that the correction effect of the current rainfall radar ground correction algorithm is not high.

A Comparative Study on Reservoir Level Prediction Performance Using a Deep Neural Network with ASOS, AWS, and Thiessen Network Data

  • Hye-Seung Park;Hyun-Ho Yang;Ho-Jun Lee; Jongwook Yoon
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.29 no.3
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    • pp.67-74
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    • 2024
  • In this paper, we present a study aimed at analyzing how different rainfall measurement methods affect the performance of reservoir water level predictions. This work is particularly timely given the increasing emphasis on climate change and the sustainable management of water resources. To this end, we have employed rainfall data from ASOS, AWS, and Thiessen Network-based measures provided by the KMA Weather Data Service to train our neural network models for reservoir yield predictions. Our analysis, which encompasses 34 reservoirs in Jeollabuk-do Province, examines how each method contributes to enhancing prediction accuracy. The results reveal that models using rainfall data based on the Thiessen Network's area rainfall ratio yield the highest accuracy. This can be attributed to the method's accounting for precise distances between observation stations, offering a more accurate reflection of the actual rainfall across different regions. These findings underscore the importance of precise regional rainfall data in predicting reservoir yields. Additionally, the paper underscores the significance of meticulous rainfall measurement and data analysis, and discusses the prediction model's potential applications in agriculture, urban planning, and flood management.

A Study on Spatial Characteristics of Rainfall in Imha Basin (임하댐 유역 강우의 공간적 특성에 관한 연구)

  • Lee Sang Jin;Hwang Man Ha;Ko Ick Hwan;Lee Bae Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.633-637
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    • 2005
  • 강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.

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A Study on Estimation of Areal Rainfall Quantiles using AWS Rainfall Data (AWS 강우자료를 이용한 면적확률강우량 산정에 관한 연구)

  • Kim, Min Seok;Son, Hong Min;Hwang, Sung Hwan;Moon, Young Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.184-184
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    • 2015
  • 수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

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Vegetation of Mujechi Moor in Ulsan: Actual Vegetation Map and Alnus japonica Population (울산 무제치 습원의 식생: 현존식생도와 오리나무 개체군)

  • Kim, Jong-Won;Kim, Joong-Hoon;JeGal, Jae-Chul;Lee, Youl-Kyong;Choi, Kee-Ryong;Ahn, Kyung-Hwan;Han, Seung-Uk
    • The Korean Journal of Ecology
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    • v.28 no.2
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    • pp.99-103
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    • 2005
  • Actual vegetation map drown with the scale 1 to 100 and Alnus japonica population in Ja-neup and Woong-neup of the Mujechi moor were described in order to monitor long-termly and preserve permanently, where is a very rare Molinietea moor and a legally protected area. A total of 3036 plots of 5m $\times$ 5m were surveyed during summer 1996. Thiessen polygons of 1491 alder trees were derived from the plot data. Actual vegetation map was illustrated by 6 cover types such as needle spike-rush type, moor-grass type, alder-moor type, eulalia type, oak forest type, and exposed site. Molinia grasses native to the moor and Miscanthus grasses alien to the moor are reciprocally dominant. The area of Molinia grasslands was rapidly in decline and alder population size was dramatically in increase in the moor, particularly in Woong-neup. In Molinietea moor preservation more attention should be focused on the regulation of a nutrient rich soil from forest road and fire.