• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.327-327
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• 2018

돌발홍수, 집중호우 등 강우가 발생 원인되는 자연재해에 효과적으로 대응하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있으나 강우의 시공간 변동성과 발생과정의 복잡한 물리과정으로 인해 강우 추정에 한계를 가진다. 일반적으로 강우 추정은 물리적, 추계학적 모형을 이용하며 추계학적 모형의 점과정(point process)을 이용하여 강우를 생산한다. 추계학적 강우 모형은 관측 강우의 시간 스케일, 강우발생 빈도, 강우 강도 등 강우 구조의 특성을 반영 할 수 있다는 장점을 가지고 있으나 생산되는 강우의 구조가 추정되는 매개변수에 크게 의존한다는 점에서 실제 강우에 적합한 매개변수 추정이 중요하다. 본 연구에서는 낙동강 유역내에 있는 20개의 강우관측 지점을 대상으로 1973년-2017년까지의 강우 관측자료를 수집하였으며 추계학적 강우생성 모형으로 점과정을 이용하는 추계학적 강우생성 모형인 NSRPM(Neymann-Scott rectangular pulse model)을 선정하였다. NSRPM모형의 매개변수를 추정하기위한 최적기법으로 DFP(Davidon-Fletcher-Powell), GA(genetic algorithm), Nelder-Mead, DE(differential evolution)를 이용하여 추정된 매개변수의 적합성을 분석하고 지역특성을 고려한 매개변수 추정 기법을 제시하였다. 추정된 모형의 매개변수를 분석한 결과 DE와 Nelder-Mead 기법이 높은 적합성을 보였으며 DFP, GA기법이 상대적으로 낮은 적합도를 보였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.4B
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• pp.347-359
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• 2010

A simple web-based flood forecasting system using data from stage and rainfall monitoring stations was developed to solve the difficulty that real-time forecasting model could not get the reliabilities because of assumption of future rainfall duration and intensity. The regression model in this research could forecast future water level of maximum 2 hours after using data from stage and rainfall monitoring stations in Daejeon area. Real time stage and rainfall data were transformed from web-sites of Geum River Flood Control Office & Han River Flood Control Office based MS-Excel 2007. It showed stable forecasts by its maximum standard deviation of 5 cm, means of 1~4 cm and most of improved coefficient of determinations were over 0.95. It showed also more researches about the stationarity of watershed and time-series approach are necessary.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.1B
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• pp.1-11
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• 2010

In this study, To analyzed the monthly long-term change characteristics of Chukwooki rainfall data set (CWK) and modern rain gage rainfall data set (MRG), tests of trend or variation were performed of each data sets using five statistical trend or variation test method. furthermore, changing characteristics of rainfall was analyzed through the accomplishment of the 2-dimensional LOWESS regression (or smoothing) which can consider both annual time-variation and inter-monthly time-variation. From the trend test, it is difficult to confirm that given data sets have significant trends. From the 2-dimensional LOWESS analysis for four rainfall characteristics, after near A.D. 1980, inter-monthly variation width in addition to quantative increment of rainfall are increased rapidly and persistently.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.2
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• pp.141-148
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• 2019

When simulating the daily rainfall amount by existing Markov Chain model, it is general to simulate the rainfall occurrence and to estimate the rainfall amount randomly from the distribution which is similar to the daily rainfall distribution characteristic using Monte Carlo simulation. At this time, there is a limitation that the characteristics of rainfall intensity and distribution by time according to the rainfall duration are not reflected in the results. In this study, 1-day, 2-day, 3-day, 4-day rainfall event are classified, and the rainfall amount is estimated by rainfall duration. In other words, the distributions of the total amount of rainfall event by the duration are set using the Kernel Density Estimation (KDE), the daily rainfall in each day are estimated from the distribution of each duration. Total rainfall amount determined for each event are divided into each daily rainfall considering the type of daily distribution of the rainfall event which has most similar rainfall amount of the observed rainfall using the k-Nearest Neighbor algorithm (KNN). This study is to develop the limitation of the existing rainfall estimation method, and it is expected that this results can use for the future rainfall estimation and as the primary data in water resource design.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.14 no.2
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• pp.307-316
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• 1994

The rainfall forecasting model of the short term is improved at the point where meterological data is not gaged. In this study, the adopted model is based on the assumptions for simulation model of rainfall process, meteorological homogeneousness, prediction and estimation of meteorological data. A Kalman Filter technique is used for rainfall forecasting. In the existing models, the equation of the model is non-linear type with regard to rainfall rate, because hydrometer size distribution (HSD) depends on rainfall intensity. The equation is linearized about rainfall rate as HSD is formulated by the function of the water storage in the cloud. And meteorological input variables are predicted by emprical model. It is applied to the storm events over Taech'ong Dam area. The results show that root mean square error between the forecasted and the observed rainfall intensity is varing from 0.3 to 1.01 mm/hr. It is suggested that the assumptions of this study be reasonable and our model is useful for the short term rainfall forecasting at the ungaged point of the meteorological data.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.3
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• pp.127-133
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• 2009

In this study, dimensionless-cumulative rainfall curves were generated by multivariate Monte Carlo method. For generation of rainfall curve rainfall storms were divided and made into dimensionless type since it was required to remove the spatial and temporal variances as well as differences in rainfall data. The dimensionless rainfall curves were divided into 4 types, and log-ratio method was introduced to overcome the limitations that elements of dimensionless-cumulative rainfall curve should always be more than zero and the sum total should be one. Orthogonal transformation by Johnson system and the constrained non-normal multivariate Monte Carlo simulation were introduced to analyse the rainfall characteristics. The generative technique in stochastic rainfall variation using multivariate Monte Carlo method will contribute to the design and evaluation of hydrosystems and can use the establishment of the flood disaster prevention system.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.47 no.1
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• pp.191-211
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• 2017

Assessment of a storm is accomplished by the duration and storm area rather than a simple analysis given by the ground rain gauge stations. One of the best method for assessing storm is Depth-Area-Duration(DAD) of rainfall analysis. but existing DAD analysis method is likely to possible errors. Therefore, DAD analysis and its applicability were examined using a grid-based DAD analysis program that can reduce the possibility of errors in this study. Three spatial distribution techniques were used to analyze the applicability. Then, DAD analysis was performed using the converted grid-based rainfall data. As a result, it was possible to estimate the MAAR values by area for each duration, and showed high applicability in the rainfall data using ordinary kriging technique.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.943-943
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• 2012

태백산맥의 중심부인 중앙산맥을 경계로 하여 동쪽에 위치하고 있는 영동지방은 서쪽으로 태백산맥이, 동쪽으로는 동해바다와 바로 인접해 있는 지리적인 특성으로 인해 지역적 특성이 매우 강하며, 이에 따라 국지적 기상현상이 계절적 변화와 함께 빈번히 발생하는 지역이다. 2002년 태풍 루사가 영동지방을 강타했을 때 영동지방의 대표도시인 강릉지방에서는 기록적인 폭우(일최다 강수량 870.5mm)가 내렸으며, 그 다음해인 2003년 매미 뿐 아니라 최근발생하고 있는 국지적인 호우로 인한 영동지방의 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 상황에서도 수문학적 관점에서의 홍수유출 및 강우특성에 대한 분석 및 연구가 거의 전무한 실정이다. 이것은 대상지역인 영동지방 특히 삼척오십천 유역내의 강우 및 수위 관측소가 간헐적으로 분포되어 있으며, 강우 및 수위(유량)자료의 확보가 용이하지 않기 때문으로 사료된다. 본 연구에서는 동해 강릉 기상레이더(2010.5 동해기상레이더 교체 이전)의 레이더강우자료와 지상강우 및 수위(유량)자료를 활용하고, 집중형 모형에 비해 더 정확한 강우-유출 현상 모의가 가능한 것으로 분석되고 있는 분포형 모형(Vflo$^{TM}$)을 이용하여 분석하였다. 먼저 영동지역 중 첫번째로 삼척오십천유역에 대한 유출분석을 하였으며, 과거 큰 홍수피해를 준 태풍 루사 매미 및 최근의 호우사상을 대상으로 하였다. 본 논문에서 연구된 삼척오십천유역에 대한 유출특성 분석을 시작으로, 양양남대천 강릉남대천에 대한 유출특성에 대한 연구를 추가로 수행된다면, 영동지방의 국지적 기상현상(집중호우 및 태풍)으로 인한 홍수피해를 최소화 할 수 있는 방재측면에서의 홍수대응방안을 마련하는데 본 연구내용을 충분히 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.360-360
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• 2018

기후변화에 따른 강우특성의 변화는 다양한 기상이변과 극한사상의 발현으로 사회적 관심이 높아지고 있는 이슈이다. 일반적인 기후변화 연구는 전지구 기후 모델 (GCM, General Circulation Model) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 최근 국내 연구에서 주로 활용되는 자료는 IPCC 5차보고서(AR5)의 과학적 기반자료로 활용되는 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project, phase 5) GCM 산출물이다. 수자원, 농업, 경제의 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 미래기간에 대한 GCM 산출물에 대한 신뢰성에 대한 평가 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 모델의 신뢰성은 산출물의 실제 현상에 대한 재현성을 평가함으로서 가늠할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 이 분석은 동아시아 해안지역과 한반도 지역을 구분하고 다양한 강우특성에 대한 재현성을 통합적으로 고려하여 이루어졌다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가했을 때 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.9
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• pp.627-631
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• 2024

We attempted to check the observation failure and error status of rain detectors for weather observation introduced and used in the 1980s and improve the collection and calculation algorithm of 1-minute rain detector data to enhance observation efficiency. Error status analysis revealed that among weather observation devices, rain detectors undergo manual quality control (MQC) the most frequently. It was determined that the precipitation recognition rate could be improved by refining the precipitation calculation algorithm. We examined and selected domestic and international rainfall detection algorithms and compared their precipitation recognition rates using random data. The algorithm that determined 'rainfall' when precipitation was measured at least once every 10 seconds showed the highest precipitation recognition rate. Although the algorithm tends to oversimulate precipitation, this can be improved through quality control of raw data. Based on the results of this study, it is believed that it can contribute to reducing the error rate and improving the accuracy of rain detectors.