• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.245-245
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• 2020

설계홍수량의 결정은 하천기본계획, 댐 설계 등 수리·수문학적으로 중요한 변수 중 하나이다. 설계홍수량 산정을 위해서는 확률강우량 산정 및 강우-유출 모형의 일련의 과정을 통해 이루어지며, 홍수량 산정 표준지침(2018)에 자세히 수록되어 있다. 그러나 국내외 다양한 연구에서는 빈도별 확률홍수량의 경우 계측된 유량자료를 활용하여 직접 홍수빈도해석을 수행하는 것이 가장 정확한 방법이라 알려져 있지만, 홍수빈도해석을 위한 자연유량이 부족할 뿐만 아니라 홍수수문곡선(hydrograph)을 얻을 수 없는 단점이 있다. 더불어 우리나라의 경우 주요지점을 제외하고는 계측이 잘 이루어지지 않고 있으며, 수위-유량관계곡선(rating-curve)을 통해 산정된 유량자료를 활용하고 있어 자료의 신뢰성이 낮은 문제가 있다. 이러한 이유로 우리나라에서는 강우-유출 모형을 활용하여 빈도별 홍수량을 산정하고 있으며, 확률강우량의 시간분포를 입력자료로 하여 홍수수문곡선을 취득하고 있다. 그러나 확률강우량의 우량주상도 변환시 국내에서는 일반적으로 Huff 4분위법을 활용하지만, 실제홍수사상과 비교했을 때 과소 및 과대 추정하는 경우가 많다. 더불어 분포된 우량주상도를 면밀히 살펴보면 빈도해석된 확률강우량과 비교하였을 때 상당히 낮은 강우 빈도를 가지고 있다. 즉, 우량주상도는 특정 지속시간의 확률강우량을 Huff 분포를 활용하여 얻어지지만, 관측소별로 산정된 확률강우량의 빈도개념이 무너진다는 것이다. 이러한 결과로 인해 확률홍수량은 확률강우량과의 빈도개념의 상이하다고 할 수 있으며, 홍수빈도해석과의 비교에서도 차이를 보이고 있어 우량주상도의 개선 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존에 일관적으로 사용되어지는 Huff 3분위 50%를 지양하고, Huff의 다양한 분위(quartile)과 Blocking 방법 등을 비교·검토하여 보다 국내 실정에 부합하는 확률강우량의 우량주상도를 제공할 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.376-380
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• 2011

강우사상은 강우량, 지속기간, 강우강도 등의 특성으로 표현될 수 있으며 이런 인자들을 같이 고려할수록 그 현상을 보다 종합적으로 표현할 수 있다. 하지만 현재 일반적으로 이루어지는 일변량 빈도해석절차에서는 지속기간을 고정시켜놓고 각 지속시간에 따른 결과만을 도출해 낼 수 있기 때문에 지속기간에 대해 제약적이고 입력자료에 존재하지 않는 지속기간에 대한 결과를 얻기가 어렵다. Copula모델은 두 일변량 분포형을 다변량 분포형으로 연결하여 주는 모델이다. 따라서 강우량과 지속기간을 변수로 사용하면 Copula모델을 통한 이변량 강우빈도해석은 보편적으로 이루어지고 있는 일변량 지점빈도해석보다 지속기간에 대해 유연한 결과를 나타낼 수 있다. 즉, 강우와 지속기간이 동시에 변수로 사용되기 때문에 임의의 지속기간이나 강우에 대해서 확률강우량 및 확률지속기간을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 서울지점을 대상으로 1961∼2009년 동안 발생한 강우사상 중 각 년도에서 최대강우량이 발생한 사상을 추출하여 입력자료로 사용하였다. Copula 모형은 Gumbel-Hougaard, Frank, Joe, Clayton, Galambos등 총 5개의 모델을 적용하였고 각 Copula의 매개변수는 준모수방법인 maximum pseudolikelihood estimator를 이용하여 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.405-405
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• 2012

기후변화에 따른 태풍, 집중호우 등에 의해 설계홍수량을 능가하는 크기의 홍수가 발생하여 큰 피해를 입는 경우가 발생하고 있다. 따라서 기후변화를 고려하여 예측한 미래의 강우자료에 의한 홍수량의 설계가 필요하다. 본 연구의 목적은 기후변화를 고려해 예측한 미래의 강우자료에 기초한 설계 홍수량을 산정하고, 이를 기존의 설계 홍수량과 비교분석하는데 있다. 대상지구는 이동저수지 유역을 선정하였고, HEC-GeoHMS를 이용해 대상지구의 유역자료를 추출하였다. 설계홍수량 추정을 위한 과거 강우자료는 수원기상대의 1964년부터 2011년까지의 자료기간을 수집하여 사용하였으며, 미래의 강우자료는 기상청 국가표준 기후변화 시나리오에서 제공하는 자료를 사용하였다. 수집된 강우자료를 바탕으로 FARD2006의 Gumbel 분포와 모멘트법을 적용하여 빈도별 확률 강우량을 각각 산정하였다. 산정된 빈도별 확률강우량을 수원지역의 Huff 분포에 적용해 시간별 강우분포를 구한 후 HEC-HMS의 Clark 단위도법을 이용하여 빈도별 홍수량을 각각 산정하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 미래 강우자료에 의한 홍수량 설계의 필요성을 입증하고, 이를 바탕으로 다른 대상 지구에 대해서도 적용하여 미래의 홍수량 예측에 따른 설계빈도 설정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2000.05a
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• pp.124-129
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• 2000

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.366-366
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• 2012

확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.5
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• pp.411-422
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• 2016

Rainfall-runoff modeling in conjunction with rainfall frequency analysis has been widely used for estimating design floods in South Korea. However, uncertainties associated with underlying distribution and sampling error have not been properly addressed. This study applied a Bayesian method to quantify the uncertainties in the rainfall frequency analysis along with Gumbel distribution. For a purpose of comparison, a probability weighted moment (PWM) was employed to estimate confidence interval. The uncertainties associated with design rainfalls were quantitatively assessed using both Bayesian and PWM methods. The results showed that the uncertainty ranges with PWM are larger than those with Bayesian approach. In addition, the Bayesian approach was able to effectively represent asymmetric feature of underlying distribution; whereas the PWM resulted in symmetric confidence interval due to the normal approximation. The use of long period data provided better results leading to the reduction of uncertainty in both methods, and the Bayesian approach showed better performance in terms of the reduction of the uncertainty.

• Water for future
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• v.14 no.4
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• pp.13-18
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• 1981

The rainfall pattern analysis on time distribution characteristics of rainfall rates in important in determination of design flow for hydraulic structures, particularly in urban area drainage network system design. The historical data from about 400 storm samples during 31 years in Seoul have been used to investigate the time distribution of 5-minute rainfall in the warm season. Time distribution relations have been deveolped for heavy stroms over 20mm in total rainfall and represented by relation percentage of total storm rainfall to percentage of total storm time and grouping the data according to the quartile in which rainfall was heaviest. And also time distribution presented in probability terms to provide quantitative information on inter-strom variability. The resulted time distribution relations are applicable to construction of rainfall hyetograph of design storm for determination of design flow hydrograph and identification of rainfall pattern at given watershed area. They can be used in conjuction with informations on spatstorm models for hydrologic applications. It was found that second-quartile storms occurred most frequently and fourth-quartile storms most infrequently. The time distribution characteristics resulted in this study have been presented in graphic forms such as time distribution curves with probability in cumulative percent of storm-time and precipitation, and selected histograms for first, second, third, and fourth quartile stroms.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1390-1394
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• 2010

Dempster-Shafer 이론은 미지의 매개변수 추정시 베이지안 기법의 제약을 완화시키기 위한 베이지안 접근법의 일반화로 해석될 수 있으며, 상호배타적인 싱글톤에만 확률이 할당되는 것이 아니라 가능한 결과의 부분집합들이 기본확률할당을 위한 대상으로 고려된다. 베이지안 접근은 우연적 불확실성 및 지식의 불확실성을 효율적으로 구분할 수 없으며, 특정도가 낮고 애매한 증거들을 다룰 수 없는 반면, Dempster-Shafer 증거추론은 이러한 문제들을 효율적으로 평가할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 홍수위험평가 및 수자원 계획 수립시 가장 기본이 되는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.17 no.3
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• pp.251-263
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• 2015

This study suggested a novel approach of estimating the optimal probability density function (OPDF) of the annual maximum rainfall time series (AMRT) combining the L-moment ratio diagram and the geographical information system. This study also reported several interesting geographical characteristics of the AMRT in Korea. To achieve this purpose, this study determined the OPDF of the AMRT with the duration of 1-, 3-, 6-, 12-, and 24-hours using the method of L-moment ratio diagram for each of the 67 rain gages in Korea. Then, a map with the Thiessen polygons of the 67 rain gages colored differently according the different type of the OPDF, was produced to analyze the spatial trend of the OPDF. In addition, this study produced the color maps which show the fitness of a given probability density function to represent the AMRT. The study found that (1) both L-skewness and L-kurtosis of the AMRT have clear geographical trends, which means that the extreme rainfall events are highly influenced by geography; (2) the impact of the altitude on these two rainfall statistics is greater for the mountaneous region than for the non-mountaneous region. In the mountaneous region, the areas with higher altitude are more likely to experience the less-frequent and strong rainfall events than the areas with lower altitude; (3) The most representative OPDFs of Korea except for the Southern edge are Generalized Extreme Value distribution and the Generalized Logistic distribution. The AMRT of southern edge of Korea was best represented by the Generalized Pareto distribution.