• Title/Summary/Keyword: 강우 자료

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Method of calculating flood amount according to continuous rainfall events (연속적인 강우사상에 따른 홍수량 산정 방법)

  • Kim, Shin Hoon;Kim, Duck Hwan;Han, Dae Gun;Kim, Ji Su;Kim, Hung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.210-210
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    • 2017
  • 기후변화로 인한 이상기후 현상으로 이상홍수, 극한홍수의 발생빈도가 증가하고 있으며, 그 피해 양상 또한 대형화 다양화되고 있다. 최근 2014년 일본의 태풍 '판폰'과 '봄퐁', 2013년 중국의 태풍 '피토', '다나스', 2012년 한국의 태풍 '볼라벤', '덴빈', '산바'가 연속적으로 발생하는 등 연속적인 강우 사상으로 인한 피해가 발생하고 있다(최창현 등, 2016). 연속적인 강우사상으로 인한 홍수량은 단일 강우사상으로 발생하는 홍수량에 비해 6~17% 정도 증가된다(최창현 등, 2016). 단일강우 사상으로 인한 일반 홍수량에 비해 그 뒤에 따라오는 연속적인 강우로 인한 홍수량 증가에 따른 피해는 막대한 인명과 재산피해가 발생할 것으로 추정된다. 이에 연속적인 강우사상으로 인한 피해를 대비하기 위한 구조물적 비구조물적 홍수방어 대책 수립이 시급한 실정이다. 연속적인 강우사상으로 인한 홍수방어 대책을 수립하기 위해서는 먼저 연속적인 강우사상으로 인한 정확한 홍수량 모의가 필요하다. 하지만 국내 외에서는 단일강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 활발히 진행되어 왔지만, 연속강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 미비한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 홍수량 산정 방법을 이용하여 연속적인 강우사상에 대한 홍수량을 산정하고, 이를 비교 분석하여 연속적인 강우사상에 가장 적합한 홍수량 산정 방법을 제시하고자 한다. 본 연구결과를 통해 연속적인 강우사상을 고려한 홍수방어 대책 수립 시 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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Estimation of South Korea Spatial Soil Moisture using TensorFlow with Terra MODIS and GPM Satellite Data (Tensorflow와 Terra MODIS, GPM 위성 자료를 활용한 우리나라 토양수분 산정 연구)

  • Jang, Won Jin;Lee, Young Gwan;Kim, Seong Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.140-140
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    • 2019
  • 본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

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Estimation of Flood Discharge using Satellite-derived Rainfall in Abroad Watershed - A Case Study of Pasig-Marakina, Phillippines - (위성강우를 이용한 해외 유역 홍수량 추정 - 필리핀 파시그-마라키나강 유역을 대상으로 -)

  • Kim, Joo Hun;Choi, Yun Seok;Kim, Kyeong Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.398-398
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    • 2018
  • OECD 발표에 의하면 물산업 관련 인프라 투자 전망은 전세계 GDP 대비 2010~2020년 약 1.01%에서 2020~2030년 약 1.03%로 확대될 전망으로 다른 통신, 전력, 철도 인프라 투자수요보다 많을 것으로 전망하고 있다(파이넨셜 뉴스, 2013.3.21.). 우리나라는 2005년 베트남 홍강종합개발사업을 시작으로 2015년 기준으로 세계 35개국에 진출하고 있다. 그러나 대부분의 물 산업 진출 대상 국가는 미계측 유역이 많고 지상에서 계측된 수문 자료가 부족한 실정이다. Namgung and Lee(2014)에 의하면 네팔의 수력발전소 건설에 관측된 강우량 자료가 없어 발전소 하류 10km 지점의 유하량 자료를 이용하여 자료의 정확도 검증을 대신하여 적용한 바 있다. 이와 같이 계측자료가 없거나 부족한 지역에 대하여 기상 위성을 이용하여 추정된 강수량 자료가 해당 지역의 강수 특성을 파악하는데 중요한 자료로 이용될 수 있다. 글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 IR방법에 의해 위성으로부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법, 이후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 본 연구는 KOICA 사업으로 진행중인 필리핀 메트로 마닐라 홍수조기경보 및 모니터링 체계 구축사업 중 파시그-마라키나강(Pasig-Marakina) 유역의 2012년 8월의 홍수사상에 대한 위성강우 및 글로벌 지형자료를 이용하여 홍수 유출량을 추정하는 것으로 목적으로 하고 있다. 유역내 6개 관측소의 일일 강우량 자료와 GPM IMERG 일강우량 자료 상관분석 결과 약 0.623, Bias는 -0.147, RMSE는 15.7정도로 분석되었다. 홍수량 분석은 2012년 8월 홍수가 발생한 시기인 2012년 8월 1일 00(UTC)부터 2012년 8월 16일 00(UTC)까지의 1시간 간격의 위성강우자료와 글로벌 지형자료를 이용하였고, 한국건설기술연구원의 MapWindow 기반 GRM 모형(mwGRM)을 이용하였다. 분석 결과 첨부홍수가 발생한 시기는 8월 7일 18:00(UTC)였고, 첨두 홍수량은 $4,073.9m^3/sec$로 분석되었다. 향후 수위-유량 관계식에 의해 정확도평가를 수행할 계획이다.

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A Comparative study between annual maximum series and annual independent rainfall series (연최대치 계열과 연최대치 독립 호우사상 계열의 비교 연구)

  • Yoo, Chul-Sang;Park, Cheol-Soon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.281-285
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    • 2011
  • 본 연구에서는 연최대치 독립 호우사상 계열과 연최대치 계열의 차이를 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 몇 가지 경우의 IETD 및 절단값을 적용하여 독립 호우사상을 결정하고, 그 특성을 살펴보았다. 이어 연최대치 계열과 연 최대치 독립 호우사상 계열을 비교하였다. 본 연구는 1961년부터 2010년까지 서울지점의 시강우 자료를 분석대상으로 사용하였다. 그 결과, IETD의 증가에 따라서 독립 호우사상의 발생빈도 및 평균 강우강도는 감소하고, 평균 지속기간은 증가하였다. 절단값의 증가에 따라 독립 호우사상의 발생빈도 및 평균 지속기간은 감소하고, 평균 강우강도는 증가하였다. 호우사상의 평균 강우강도는 강우 지속기간에 관계없이 거의 일정한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 지속기간이 짧은 호우사상의 최대 강우강도는 지속기간이 긴 호우사상의 최대 강우강도보다 매우 작을 것으로 파악되었다. 지속 기간이 짧은 경우, 연 최대치 계열과 연 최대치 독립 호우사상 계열의 차이는 매우 크며, 강우 지속기간이 길게 적용한 경우에는, 두 계열의 차이는 매우 줄어드는 것으로 나타났다.

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How maximum rainfall intensity varies as the time scale grows? (시간 규모 증대에 따른 최대강우강도 변화)

  • Kang, Hyoungseok;Paik, Kyungrock
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.101-101
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    • 2022
  • IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선에서 익숙하다시피 강우지속시간과 최대강우강도는 반비례한다. 그동안 이러한 관계를 살펴보는 것은 대개 수십 시간의 규모에 그쳤다. 이 연구에서는 과연 시계열에서 시간 규모를 계속 증가시키면서 해당 시간 동안의 최대강우강도가 어떻게 변하는지를 살펴보았다. 가능한 장기간의 강수관측이 이루어진 우리나라 24개 지점을 대상으로 시간 규모를 최장 한 세기까지 키우면서 최대강우강도의 변화를 분석하였다. 작은 시간 규모에서는 그 관계가 멱함수를 따르지만, 시간 규모가 점차 늘어나면서 최대강우강도는 설계 목적의 지속시간 범위에서 결정된 멱함수 또는 기존 IDF 곡선으로부터 외삽하기 어려워진다. 이러한 변화는 점차 정상 연강수량으로 점근하는 결과를 가져온다. 분석된 결과를 토대로 연 단위를 초과하는 지속시간에 걸친 최대강우강도의 감쇄를 적절하게 표현할 수 있는 함수식을 제시하였다.

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Filling of Incomplete Rainfall Data Using Fuzzy-Genetic Algorithm (퍼지-유전자 알고리즘을 이용한 결측 강우량의 보정)

  • Kim, Do Jin;Jang, Dae Won;Seoh, Byung Ha;Kim, Hung Soo
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.7 no.4
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    • pp.97-107
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    • 2005
  • As the distributed model is developed and widely used, the accuracy of a rainfall measurement and more dense rainfall observation network are required for the reflection of various spatial properties. However, in reality, it is not easy to get the accurate data from dense network. Generally, we could not have the proper rainfall gages in space and even we have proper network for rainfall gages it is not easy to reflect the variations of rainfall in space and time. Often, we do also have missing rainfall data at the rainfall gage stations due to various reasons. We estimate the distribution of mean areal rainfall data from the point rainfalls. So, in the aspect of continuous rainfall property in time, we should fill the missing rainfall data then we can represent the spatial distribution of rainfall data. This study uses the Fuzzy-Genetic algorithm as a interpolation method for filling the missing rainfall data. We compare the Fuzzy-Genetic algorithm with arithmetic average method, inverse distance method, normal ratio method, and ratio of distance and elevation method which are widely used previously. As the results, the previous methods showed the accuracy of 70 to 80 % but the Fuzzy-Genetic algorithm showed that of 90 %. Especially, from the sensitivity analysis, we suggest the values of power in the equation for filling the missing data according to the distance and elevation.

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Application of Automatic Stormwater Monitoring System and SWMM Model for Estimation of Urban Pollutant Loading During Storm Events (빗물 자동모니터링장치와 SWMM 모델을 이용한 강우시 도시지역 오염부하량 예측에 관한 연구)

  • Seo, Dongil;Fang, Tiehu
    • Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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    • v.34 no.6
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    • pp.373-381
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    • 2012
  • An automatic flow and water quality monitoring system was applied to estimate pollutant loads to an urban stream during storm events in DTV (Daeduk Techno Valley), Daejeon, Korea. The monitoring system consists of rainfall gage, ultrasonic water level meter, water quality sensors for DO, temperature, pH, conductivity, turbidity and automatic water sampler for further laboratory analysis. All data are transmitted through on-line system and the monitoring system is designed to be controlled manually in the field and remotely from laboratory computer. Flow rates were verified with field measurements during storm events and showed good agreements. Automatic sampler was used to collect real time samples and analyzed for BOD, COD, TN, TP, SS and other pollutant concentrations in the laboratory. SWMM (Storm Water Management Model) urban watershed model was applied and calibrated using the observed flow and water quality data for the study area. While flow modeling results showed good agreement for all events, water quality modeling results showed variable levels of agreement. These results indicate that current options in the SWMM model to predict pollutant build up and wash-off effects are not sufficient to satisfy modeling of all the rainfall events under study and thus need further modification. This study showed the automatic monitoring system can be used to provide data to assist further refinement of modeling accuracy. This automatic stormwater monitoring and modeling system can be used to develop basin scale water quality management strategies of urban streams in storm events.

On the Estimation of Semivariogram and Spatial Outliers with Rainfall Intensity Data (강우강도 데이트를 이용한 세미베리오그램의 추정과 공간이상치에 관한 연구)

  • 유성모;엄익현
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.12 no.1
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    • pp.125-141
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    • 1999
  • 서로 다른 위치에서 동시에 관찰된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 공간자료에 대한 세미베리오그램 모형의 추정과 관측되지 않은 지점에 대한 공간예측기법을 정리하였으며, 또한 공간이상치 탐지를 위한 두가지 방법론으로 분포론적 방법과 p-Deletion 방법을 제시하였다. 방법론의 예시를 위하여 강우강도 자료를 이용하였으며 서로 상관되어 있는 공간데이터에 대한 시뮬레이션을 통하여 두가지 방법을 비교하였다.

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The Rainfall Quantile Change Analysis of the Different Duration and Return Period in Seoul (서울지역의 지속시간 및 재현기간별 확률강우량의 경년변화 분석)

  • Ahn, Sang-Hyun;Park, In-Chan;Cho, Won-Cheol
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.764-769
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    • 2006
  • 본 연구에서는 최근에 빈번히 발생하는 단시간 집중호우양상의 변화와 자료기간의 누적에 따른 지속시간 및 재현기간별로 확률강우량의 변화양상을 분석하였다. 분석 대상 지점으로는 서울지점을 선정하였다. 강우자료는 기상청 산하의 강우관측소 자료를 이용하였으며 확률강우량 산정을 위한 강우지속시간은 10분, 20분, 30분, 40분, 50분 60분, 120분, 180분, 360분, 720분, 1440분을 지속시간으로 선정하였고 재현기간은 5년, 10년, 15년, 20년, 25년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년으로 수공구조물 설계시 많이 고려되어지는 재현기간을 선정하였다. 먼저 최근의 강우양상의 변화와 확률강우량의 경년변화 양상을 비교 분석하기 위하여 서울지점의 강우자료에 대한 장기 변동성을 분석하였고, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성을 분석하였다. 다음으로 통계적 분석을 통하여 확률강우량의 경년변화 양상을 지속시간 및 재현기간별로 분석하였다. 연강우량과 지속시간별 연최대강우량의 상관성 분석은 상호상관분석과 회귀분석을 실시하여 분석하였다. 확률강우량의 경년변화 분석 방법은 기본자료기간을 20년으로 산정하여 매해 강우자료를 추가하면서 확률강우량을 산정하여 경년변화를 살펴보았다. 확률강우량의 산정은 국립방재연구소와 연세대학교가 공동으로 제작한 FARD모형을 사용하였다. 분석결과 최근 강우량이 증가 추세에 있는 것을 확인 할 수 있었으며, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성은 없는 것으로 나타났다. 또한 확률강우량의 분석결과에서는 자료의 누적에 따른 확률강우량의 지속시간 및 재현기간에 따라 차이가 상이하며, 변동폭은 20% 내외로 나타났다. 토양수분 계산에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구는 WEP 모형의 토양수분 해석능력에 대한 시험적용에 그 의의가 있으며, 향후 토양 및 지표하 매개변수 정보가 충분히 갖추어지고, 토양수분 관측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감

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Evaluation of effects of rainfall errors on Discharge (모형내에서 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향 평가)

  • Choi, Kang-Soo;Kyoung, Min-Soo;Kim, Hung-Soo;Kim, Byung-Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.724-727
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    • 2008
  • 수문학에서 유출을 모의하는데 가장 많이 쓰이는 방법은 강우-유출모형을 이용하는 방법이다. 이때 대부분의 연구에서는 강우를 참값으로 가정하고 있으며, 이러한 가정을 기초로 하여 매개변수나 동일 유역내에서 강우-유출모형에 따른 불확실성에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 실제로 관측된 강우자체도 상당한 불확실성을 가지고 있으며, 이러한 불확실성이 강우-유출모형을 거치면서 유출량을 얼마나 변화시키는지에 대한 연구는 아직까지 활발히 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 준분포형 모형인 SLURP(Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes)을 이용하여 안성천 유역을 대상으로 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향을 평가하였다. 강우의 오차를 표현하기 위해 $0.4{\sim}1.3$의 강우 보정 계수를 각각 일 단위 강우사상에 곱하였으며 2004년1월1일$\sim$2007년 12월31일까지 총 4년간의 연속강우사상을 SLURP모형의 입력 자료로 이용하여 분석하였다. 연구결과 강우의 오차가 10% 증가할 경우, 유출량은 26.3% 증가하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해서 강우의 불확실성이 국내유역의 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있었다.

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