This study was intended to interpose an objection about the analysis of rainfall spatial distribution without a proper standard, and offer the improved approach using 1,he geostatistical analysis method to analyze it. For this, spatially distributed daily rainfall data sets were collected for 41 weather stations in study area, and variogram and correlation analysis were conducted. In the results of correlation analysis, it was found that the longer distance between the stations reduces the correlation of the rainfall data, and maltes the characteristics of the rainfall spatial distribution. The variogram analysis shows that correlation range was less than 50 km for the 17 daily rainfall data sets of total 91 sets. It says that it involves some rike, to determine the application method for rainfall spatial distribution without some qualifications, hence the Application standards of the Rainfall Spatial Distribution Analysis Technique, were essential and that was contingent on characteristics of rainfall and landscape.
면적평균강우량의 산정은 가용 수자원의 정확한 양을 파악하고 강우-유출해석에 필수적인 입력자료이기 때문에 매우 중요하다. 이와 같은 면적평균강우량의 정확한 산정을 위한 필수적인 조건은 강우관측망의 균일한 공간적 분포이다. 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 강우관측망의 공간분포 평가방법론을 제시하고, 이를 한강 및 금강 유역에 적용하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 유역별 강우관측소의 공간적 분포가 면적평균강우량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 2013년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센가중법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 추정오차를 평가하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 유역은 면적평균강우량의 추정오차가 상대적으로 작으며, 반대로 공간분포가 왜곡된 유역의 경우는 상대적으로 추정오차가 큼을 확인하였다.
수문학적 강우-유출 모형의 가장 중요한 입력 자료는 강우량 자료이다. 기존에는 지상 우량계 관측자료의 점 우량을 티센, 역거리제곱법, 크리깅 등의 내삽방법을 사용하여 유역의 면적강우량을 산정하였다. 그러나 이러한 방법들도 여전히 유역 내의 정확한 강우의 분포 추정에 많은 어려움이 있다. 강우 레이다의 경우 공간적인 측정을 통하여 보다 정확하게 강우의 공간적 분포를 파악할 수 있게 한다. 본 연구에서는 지상 우량계에서 관측된 점 우량을 역거리제곱법(Inverse Distance Squared, IDS)과 크리깅 기법으로 면적강우량의 공간분포를 산출하였고, 이를 강우레이다로부터 추정된 레이다 강우의 공간분포와 비교하였다. 그 결과 레이다에 의해 측정된 강우가 현실적인 강우의 공간 분포를 제공하는 것을 확인하였다.
Rainfall is one of crucial factors that impact on our environment. Rainfall data is important in water resources management, flood forecasting, and designing hydraulic structures. However, it is not available in some rural watersheds without rain gauges. Thus, effective ways of interpolating the available records are needed. Despite many widely used spatial interpolation methods, few studies have investigated rainfall center characteristics. Based on the theory that the spatial distribution of convective rainfall event has a definite center with maximum rainfall, we present a mathematical interpolation method to estimate convective rainfall distribution and indicate the rainfall center location and the center rainfall volume. We apply the method to estimate three convective rainfall events in Santa Catalina Island where reliable hydrological data is available. A cross-validation technique is used to evaluate the method. The result shows that the method will suffer from high relative error in two situations: 1) when estimating the minimum rainfall and 2) when estimating an external site. For all other situations, the method's performance is reasonable and acceptable. Since the method is based on a continuous function, it can provide distributed rainfall data for distributed hydrological model sand indicate statistical characteristics of given areas via mathematical calculation.
본 연구는 확률강우량에 대한 공간분포 추정시 신뢰도를 향상시키는데 있어서 외부변수 사용의 유효성을 평가하기 위하여 확률강우량과 단일 보조변수로서 지형특성인자들과의 상관관계를 고려한 KED 기법을 적용하였으며, 그 결과 강우공간분포 및 유역평균강우량의 추정에 있어서 확정론적 공간보간기법 및 크리징 기법과 대체로 비슷한 결과를 나타내는 것으로 분석되었으며, KED 및 크리징 기법에 대한 교차검증 결과 보조변수로서 표고를 사용한 KED 기법이 가장 좋은 결과를 나타내고는 있으나 다른 기법들과 비교했을 때 큰 차이를 보이지 않는 것으로 분석되었다.
For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.
본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모의 효율성 측면에서는 CEM이 SGS에 비해 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
본 논문의 목적은 ENSO의 영향에 의한 우리나라 강우의 확률빈도와 공간분포 특성을 분석하는 것이다. 따라서 우리나라 기상관측소의 강우량 자료를 Warm(El Nino), Cold(La Nina), Normal 에피소드에 따라 기간별로 분류하였다. 또한 이렇게 분류한 자료는 Markov Chain 모형을 이용하여 100년의 자료로 모의 발생하였고 에피소드별로 빈도분석을 실시하였다. 빈도분석 결과 에피소드에 따라 각 기상관측소별로 강우의 크기에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 군집분석을 실시하여 각 에피소드의 공간적인 영향에 대해서 분석하였다. 결과적으로 Warm(El Nino), Cold(La Nina) and Normal 에피소드로 대표되는 ENSO는 우리나라 강우의 확률빈도과 공간분포에 크게 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
최근 기후변화로 인하여 돌발성 집중호우 등의 기상재해가 증가하고 있는 추세이다. 이러한 재해로 인한 피해의 대응을 위해서 강우의 정밀한 관측과 더불어서 정확한 공간분포의 파악도 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 레이더 강우자료 등을 같이 활용하는 연구도 진행되어 왔으나, 아직까지 지상우량계의 강우공간분포를 추정하는데에는 한계가 존재하고 있다. 따라서 본 연구에서는 남강댐 유역을 대상으로 공간보간기법인 크리깅 기법을 적용하여 강우장을 추정하고자 하였다. 국내에서 일반적으로 사용되는 크리깅 기법인 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging) 방법과 함께 KED(Kriging with External Drift) 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 비교하여 각각의 기법의 적용성을 평가하고자 한다. 정량적 평가 결과, OK 기법은 상관계수 0.978, Slope best-fit line 0.915, $R^2$ 0.957의 값을 가지며 MAE, RMSE, MSSE, MRE 값이 0에 가장 근접하는 우수한 결과를 나타내었으며, 다음으로 KED, CK 순으로 좋은 결과를 나타내었다. 그러나 정량적 평가만으로는 강우의 공간분포에 대한 정확한 평가를 하는데 있어 한계성을 가지고 있으므로 강우공간분포의 참값으로 가정되는 레이더강우장과의 공간분포특성을 수치화하여 유사성을 비교할 수 있는 기법에 대한 제시가 필요할 것으로 판단된다.
강우장의 특성을 정량화하는 여러 통계적 특성치 중에 자주 사용되는 공간상관함수(또는 공간상관도)는 강우의 평가나 설계 그리고 강우장을 모형화하는데 중요하게 사용된다. 그러나 강우의 공간상관 구조는 여러 요인에 의해 많은 변동성을 가지고 있다. 이와 같은 강우의 공간상관구조에 대한 변동특성은 유역을 대표하는 공간상관구조를 결정하는데 문제점으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수정규분포를 고려하여 월별, 자료의 시간간격별로 공간상관도를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 대상유역인 금강유역의 28개 강우관측소의 자료를 이용한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 무강우자료에 대한 영향을 고려한 결과, 세 가지의 경우(Case A, B, C) 중에서 Case A(+,+)의 경우가 #0#에 대한 공간상관함수의 왜곡이 최소가 되기 때문에 가장 적절한 경우이다. (2) 일반적으로 사용되는 정규분포보다는 이론적 그리고 실증적으로 더 적절한 대수정규분포를 사용해야 함이 바람직하다. (3) 월별 공간상관함수 중 지수함수적인 감소경향이 가장 뚜렷한 7월의 경우가 유역을 대표하는 공간상관함수로 적절하다. (4) 자료의 시간해상도별 공간상관도는 다르게 유도되기 때문에 각각에 대한 경우를 고려해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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