• Title/Summary/Keyword: 극한 강우자료

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Analysis & Evaluation of extreme flood in Cheongye-stream by the historical records (역사기록에 의한 청계천의 극한홍수 분석 및 평가)

  • Jang, Cheol-Hee;Kim, Hyeon-Jun;Noh, Seong-Jin;Lee, Yong-Jun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1351-1355
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    • 2009
  • 과거에 발생한 극한홍수기록을 역사기록에서 확인하고, 재해석하는 것은 근대적 관측기록에 100년 내외의 극한홍수 자료 기간을 획기적으로 확장할 수 있으며, 장기간의 정성적, 정량적 극한홍수기록으로부터 극한홍수의 발생 경향을 파악할 수 있고, 설계에도 반영하여 극한홍수에 안전한 기준을 작성할 수 있다. 본 연구에서는 극한홍수의 변화특성을 분석하기 위해 청계천 유역에 대한 극한홍수 사례분석을 수행하고자 하였다. 즉, 유역홍수유출모형 및 하천수리모형을 활용하여 청계천에서 발생한 과거 극한홍수를 평가하고 역사기록을 활용하여 공간적으로 해석하고자 하였다. 이를 위하여 과거 청계천 유역의 토지이용 현황을 역사문헌자료를 이용하여 구축하였다. 과거 청계천의 토지이용은 산림, 주거지역, 하천, 도로, 공원 및 녹지 등 총 5개로 분류하였다. 과거 청계천의 극한홍수량 산정은 HEC-HMS를 이용하였으며 사용된 강우자료는 과거 측우기 우량 중 최대강우량인 1885년 7월 16일의 392 mm와 200 mm를 넘는 최저강우량인 1828년 7월 4일의 202 mm를 이용하였다. 또한, HEC-RAS를 이용하여 최하류인 오간수문에서 최상류인 송기교까지의 본류구간에 대하여 과거 청계천 유역의 홍수량에 따른 홍수위를 계산하였다. 모형의 입력자료로는 하도구간 및 하천단면, 조도계수, 경사, 상 하류단 경계조건 등이 필요하다. 본 연구에서는 청계천 개수계획평면종단도(1936년, 경성부), 준천사실(1760년), 동국여지비고(1870년), 조선지형도집성(1921), 청계천 유물 발굴조사보고서(2006)의 상세 하도 구간 자료 및 종단도 자료를 이용하여 모의 분석하였다.

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Drought Risk Analysis in Seoul Using Cheugugi and Climate Change Scenario Based Rainfall Data (측우기 및 미래 기후변화 시나리오 자료를 활용한 서울지역의 가뭄 위험도 분석)

  • Kim, Ji Eun;Yu, Ji Soo;Lee, Joo-Heon;Kim, Tae-Woong
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.38 no.3
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    • pp.387-393
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    • 2018
  • Considering the effect of climate change, a quantitative analysis of extreme drought is needed to reduce the damage from extreme droughts. Therefore, in this study, a quantitative risk analysis of extreme drought was conducted. The threshold level method was applied to define a drought event using Cheugugi rainfall data in past, gauged rainfall data in present, and climate change scenario rainfall data in future. A bivariate drought frequency analysis was performed using the copula function to simultaneously consider two major drought characteristics such as duration and severity. Based on the bivariate drought frequency curves, the risks for the past, present and future were calculated and the risks for future extreme drought were analyzed comparing with the past and present. As a result, the mean drought duration of the future was shorter than that of past and present, however, the mean drought severity was much larger. Therefore short term and severe droughts were expected to occur in the future. In addition, the analysis of the maximum drought risk indicated that the future maximum drought risk was 1.39~1.94 times and 1.33~1.81 times higher than the past and present. Finally, the risk of extreme drought over past and present maximum drought in the future was very high, ranging from 0.989 to 1.0, and the occurrence probability of extreme drought was high in the future.

Method for determining flood risk in construction sites using artificial neural network techniques (인공 신경망 기법을 활용한 건설 현장 침수 위험 판정 방법)

  • Im Jang Hyuk;Cho Hye Rin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.344-344
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    • 2023
  • 최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

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High resolution mapping of future forcasts for precipitation using AWE-GEN-2D over South Korea (AWE-GEN-2D를 이용한 국내 미래 강우의 고해상도 예측)

  • Doi, Manh Van;Kim, Jongho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.328-328
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    • 2022
  • GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.

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Climate Change effect on extreme event variability in Korea (기후변화가 한반도의 극한 사상 변동에 미치는 영향)

  • Kim, Bo-Kyung;Kim, Byung-Sik;Bae, Young-Hye
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.229-233
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    • 2008
  • 기상청은 작년 말 전국 60개 지점 기상관측 자료 분석결과로부터 2007년 평균기온($13.5^{\circ}C$)이 1998년($13.6^{\circ}C$)에 이어 두 번째로 높게 나타났으며, 2007년 전국 강수량(1498.5mm)은 평년보다 13.9% 증가한 것을 확인하였다. 그리고 한반도 기후변화의 특징으로 기상 사상의 극값이 증가하고 있음을 추가로 언급한 바 있다. 과거에는 발생하지 않았던 고강도의 강우, 기온 상승과 같은 극치 사상의 잦은 출현빈도가 원인이 되고 있다. 그러나 이들 현상들은 일정한 패턴과 규칙에 따라 발생하지 않아 판단기준이나 경향성을 객관화 또는 정량화하기에 무리가 따른다. 본 논문에서는 기후변화가 우리나라의 극한 사상 변동과 그 영향을 분석하기 위하여 SRES B2 온난화가스시나리오와 YONU CGCM 으로부터 모의된 강우 시계열 자료를 이용하여 미래의 극치 사상의 경향성을 계절에 따라 비교 분석하였다.

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Deriving IDF curve of Gangwon region using nonstationary GEV model based on RCP scenarios (RCP 시나리오 자료와 비정상성 GEV 모형을 이용한 강원지역 IDF곡선 유도)

  • Heechul Kim;Sunghun Kim;Jun-Haeng Heo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.279-279
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    • 2023
  • 최근 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 지구온난화로 인해 전 세계적으로 홍수, 가뭄, 태풍 등 이상기후로 인한 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있다. 수공구조물의 설계에 있어 적절한 확률강우량의 추정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량의 추정은 일반적으로 확보된 강우자료를 지속시간별로 연최대자료를 추출하여 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 이번 연구에서는 기후변화 시나리오 중 하나인 RCP 시나리오를 활용하며, 우리나라 온실가스 저감정책을 잘 반영하고 있는 것으로 보고되는 RCP 4.5시나리오와 RCP 8.5 시나리오를 선정하여 1975년도부터 2020년도까지의 모의자료와 2021년도부터 2100년도까지의 미래강우량 자료를 통해 강원지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하고 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF 곡선을 유도하여 분석하고자 한다.

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The Effects of Climate Change on Rainfall Quantile in Han River Basin Based on Scaling Invariance and NSRPM (Scaling invariance와 NSRPM을 이용한 기후변화에 따른 한강유역의 확률강우량 추정)

  • Nam, Woo-Sung;Um, Myoung-Jin;Shin, Ju-Young;Joo, Kyung-Won;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.68-72
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    • 2011
  • 전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역 내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scaling invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, Neymann-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라 상이하게 나타났으며, 이에 따른 확률홍수량의 변화를 검토해 보는 것은 미래의 치수 측면에서 필요한 작업이라 할 수 있다. 또한 기후 변화의 영향은 시나리오와 GCM에 따라 달라질 수 있기 때문에 향후 다양한 시나리오와 GCM에 따른 확률 강우량 변화를 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.

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구형펄스 모형과 분해기법을 이용한 시간단위 이하 I-D-F 곡선 작성에 관한 연구

  • Kim, Byung-Sik;Lee, Jung-Ki;Lim, Joo-Ho;Ha, Sung-Ryong;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.341-341
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    • 2012
  • 최근 기후변화로 인한 이상호우의 발생으로 도시유역에서의 홍수피해가 급증하고 있으며 이로 인해 도시유역에서의 설계홍수량 산정이 매우 중요시 되고 있다. 지금까지는 도시유역에서의 설계홍수량을 산정하기 위해 I-D-F 곡선을 이용하고 있으나 현실적으로 시간단위 이하의 관측강우량 자료의 부족으로 인해 신뢰성 있는 시간단위 이하의 설계강우량 산정에 많은 불확실성을 지니고 있다. 도시유역의 경우에는 자연유역에 비해 강우발생시 일반적으로 도달시간이 한 시간 이하이기 때문에 극한 강우사상 즉, 단시간에 집중적으로 많은 양의 강우가 발생 할 경우 시간단위 이하의 강우강도를 이용한 유출해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 강우발생기법을 통해 시간단위 강우시계열자료를 확충한 후 분해기법을 통해 시간단위이하강우를 생성하였다. 이를 위해 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형과 Cascade 분해 기법을 이용하여 5분단위 강우량자료를 모의발생 하였다. 또한 모의치와 관측치를 재현기간별로 비교, 분석하여 그 차이를 확인하였다.

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Basin-scale DAD Analysis using Grid-based Rain Search Method (격자기반의 호우탐색기법을 이용한 유역기반의 DAD 분석)

  • Kim, Youngkyu;Yu, Wansik;Kim, Yeonsu;Jeong, Anchul;Jung, Kwansue
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.236-236
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    • 2017
  • 본 연구에서는 강우의 시공간성을 파악할 수 있는 격자기반의 Average-point Tracking 프로그램을 이용하여 호우의 DAD(Depth-Area-Duration)를 분석하였다. IPCC 5차보고서에 따르면 1950년 이래로 다수의 극한 기상 및 기후 변화가 관측되었다. 그 중 일부는 인간의 활동과 관련된 것으로 많은 지역에서의 극한 호우 현상의 증가가 손꼽힌다. 이러한 극한 호우 현상 증가와 일부 저수지의 유출 증가 경향은 지역적 규모에서 홍수의 위험이 더 커졌음을 의미한다(Kim et al., 2016). 최근 이상기후 현상의 증가에 따른 강우양상의 변화로 게릴라성 집중 호우와 태풍의 빈도가 증가하고 있지만, 우리나라의 호우의 특성은 방위 및 진행방향에 따른 해석이 매우 복잡하여 강우를 정형화하기에 어려운 특징을 보인다. 또한 지속시간이 긴 호우의 경우에는 호우의 범위가 한반도 전체가 되는 특성 때문에 강우의 시 공간성과 관련된 관측 자료는 부족하며, 이러한 특성을 고려한 연구 또한 미진한 실정이다. 만약, 태풍과 같이 호우이동이 뚜렷한 경우, 기존의 적용되고 있는 유역중심의 DAD 분석 방법으로는 DAD 관계를 명확히 표현하기 어려우며 유역면적이 증가할수록 유역의 면적평균강우량의 오차도 증가하기 때문에 DAD 분석의 정확도는 낮아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 호우의 형태와 이동을 고려하기 위해 시간에 따른 호우를 격자로 나누어 격자를 증가시키면서 면적평균최대강우량을 산정할 수 있는 Average-point Tracking 방법을 이용하여 DAD 분석을 실시하였다.

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A Study on Statistical Characteristics for Extreme Rainfall based on CMIP6 SSP scenario - Focused on Busan Metropolitan City (CMIP6 SSP 시나리오 극한 강우량의 통계적 특성 연구 - 부산광역시를 중심으로)

  • Kim, Sunghun;Kim, Heechul;Kim, Gyobeom;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.410-410
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    • 2022
  • 기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서는 지난해부터 제6차 평가보고서(Sixth Assessment Report, AR6)를 준비하고 있으며, 최근 Working Group II에서 수행한 기후변화 영향, 적응 및 취약성(Impacts, Adaptation and Vulnerability) 보고서를 공개하였다. 보고서는 기존의 Representative Concentration Pathway (RCP) 시나리오에 사회경제적 조건을 추가로 고려한 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오를 제시하였고, 세계기후연구프로그램(World Climate Research Programme, WCRP)의 Coupled Model Intercomparison Project (CMIP)에서 제공하는 6단계(Phase 6) 미래 전망 자료를 적용하였다. 본 연구에서는 기후변화로 인한 미래 극한 강우량의 통계적 특성을 파악하기 위하여 CMIP6에서 제공하는 General Circulation Models (GCMs) 기반 미래 강우자료를 수집하여 부산광역시를 중심으로 분석하였다. 4개의 SSP (SSP126, SSP245, SSP370, SSP585) 시나리오별로 10개 GCMs의 모의 결과를 사용하였다. Gumbel 분포형과 확률가중모멘트법을 이용하여 미래 극한 강우량을 산정하였고, 현재 모의기간(S0, 1983-2014) 대비 미래 전망기간(S1, 2015-2044; S2, 2041-2070; S3, 2071-2100)의 변화를 재현기간(return period, T)별로 분석하여 제시하였다.

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