• Title/Summary/Keyword: 누적강우량

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Analysis of Applicability of Nonstationary Rainfall Frequency Analysis (강우의 증가경향성을 고려한 확률강우량 산정법의 적용성 분석)

  • Lee, Chang-Hwan;Ahn, Jae-Hyun;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1277-1281
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    • 2009
  • 본 연구에서는 권영문 등(2009)에서 제시한 강우의 증가경향성을 고려한 목표년도 확률강우량 산정법의 적용성을 검토하기 위하여 누적평균강우량 회귀직선의 적합도 분석과 모수와 누적평균강우량의 상관분석을 실시하였다. 서울지점의 1961-2006년 관측 강우자료를 바탕으로 지속기간 24시간 연 최대치 자료계열을 구축하여, 정상성 강우빈도해석법을 이용한 확률강우량과 비정상성 강우빈도해석법에 의한 확률강우량을 비교 분석하였다. 여러 가지 경우의 누적평균강우량에 대해서 분석을 실시한 결과, 비정상성 강우빈도해석법에 의한 확률강우량의 적용성이 우수한 것으로 나타났다.

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On classification model of disaster severity level based on machine learning (머신러닝 기반의 재해 강도 단계 분류모형에 관한 연구)

  • Seungmin Lee;Wonjoon Wang;Yujin Kang;Seongcheol Shin;Hung Soo Kim;Soojun Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.239-239
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    • 2023
  • 최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Influences of Cumulative Number of Days of Rainfall on Occurrence of Landslide (강우량의 누적일수가 산사태 발생에 미치는 영향)

  • Kang, Won-Seok;Ma, Ho-Seop;Jeon, Kwon-Suk
    • Journal of Korean Society of Forest Science
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    • v.105 no.2
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    • pp.216-222
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    • 2016
  • In relation to the impact of cumulative rainfall on landslides in accordance with the cumulative number of days, for the more than 100 mm rainfall, the 3 days cumulative rainfall experienced 64.9% of the total points, which is 986 points out of the 1520 points. The 5 days cumulative rainfall period experienced 60% of the total landslides, which is 846 points out of 1520 points analyzed. The 3 days or 5 days cumulative rainfall thus had a greater effect on landslides than the other days. In addition, for the 101-200 mm rainfall, more landslides occurred in the 10 days cumulative number of days, for the 201-300 mm, more landslides occurred in the 14 days cumulative number of days, whereas the 18 days cumulative number of days had more landslides for the 301-400 mm rainfall. Thus, it is imperative to take into consideration cumulative rainfall and the cumulative number of days of rainfall in the establishment of forecasting and warning systems for landslides, to minimize the damage caused to life and property by landslides.

Improving Accuracy of RDAPS Prediction Precipitation using Artificial Neural Networks (인공신경망을 이용한 RDAPS 강수량 예측 정확도 향상)

  • Shin, Ju-Young;Choi, Gi-An;Jeong, Chang-Sam;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1013-1017
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    • 2008
  • 이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

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강우시와 청천시의 하수 특성의 비교 검토

  • 김부길;정현석;염기옥
    • Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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    • 2003.11b
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    • pp.55-58
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    • 2003
  • 본 연구는 하수처리장으로 유입되는 합류식 하수관거의 강우시의 누적강우량에 따른 하수량 변화 및 수질 농도의 변화와 청천시 하수량 변화에 따른 수질변화 특성에 대해 조사하였다. 유량 및 수질 분석 결과 강우시 하수량은 누적강우량에 좌우되었으며, 수질 또한 강우에 의해 희석되어 낮은 농도가 나타났다. 주거지역인 경우 청천시 하수량은 대부분 출근시간과 퇴근시간의 물 사용량에 영향을 받았다 그리고, 청천시 수질은 주거지역인 경우 하수량과 비슷한 경향을 보였다.

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Conversion Factor Estimation of Temporal Time by Calibration for Minutely Rain Data Using Hourly Rain Data (시단위 강우자료를 활용한 분단위 강우자료의 보정과 임의시간 환산계수의 추정)

  • Oh, Tae-Suk;Oh, Keun-Taek;Moon, Young-Il;Park, Rae-Kon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1215-1219
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    • 2008
  • 수공구조물 설계에 있어 가장 중요한 기준이 되는 확률강우량은 기존에 발생한 시간강우와 일강우 자료를 이용하여 지속시간별 연최대치 계열을 빈도해석하여 수행하고 있다. 현재 기상청에서 제공하는 강우자료는 00시 00분부터 01시 00분까지 누적된 강우량을 01시 강우량으로 제공하고 있다. 이는 한 호우 사상에서 총강우량은 동일할지 모르지만, 강우의 발생별 시점, 종점 및 누적 강우량은 다르게 산정된다. 이와 같이 확률강우량 산정시 고정시간 강우자료를 수문학적 의미인 임의 지속시간별 강우량자료로 변환이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 37개 지점의 1분 단위 강우 관측자료를 이용하여 고정시간별 연 최대치 계열과 임의 지속시간별 연 최대치 계열을 추출한 후 두 자료에 따른 지속시간별 환산계수를 산정하였으며, 기존에 산정된 환산계수와 비교 분석하였다.

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Long-term rainfall prediction of Geum river basin using teleconnected climate indices (원격상관 기후지수를 이용한 금강유역 장기 강우량 예측)

  • Lee, Jeongwoo;Kim, Nam Won;Kim, ChuI-Gyum;Lee, Jeong Eun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.211-211
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    • 2018
  • 미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

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An Evaluation of Damage Scale on the Local Governments in Gangwon-do using Landslide Risk Maps (산사태 위험지도를 이용한 강원도 지자체의 피해규모 산정)

  • Yang, In Tae;Park, Jae Kook;Park, Kheun
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.22 no.4
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    • pp.71-80
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    • 2014
  • This study predicted damage areas due to landslides in Gangwon Province and estimated the scale of damage to roads, buildings, and forests on the local government level. By using old research findings to predict landslides, the study established techniques to make maps for landslide vulnerability, occurrence possibility, and risk. The scale of damage to roads, buildings, and forests was estimated at the local government level by making a landslide risk map for 100mm, 200mm, and 300mm of accumulated rainfall. The scale of damage to roads, buildings, and forests was estimated to be greatest in Hongcheon-gun, Jeongseon-gun, and Hongcheon-gun, respectively, in case of 100mm~200mm accumulated rainfall, in Chuncheon City, Pyeongchang-gun, and Hongcheon-gun, respectively, in case of 200mm~300mm accumulated rainfall, and in Hongcheon-gun in case of 300mm accumulated rainfall or more. Those estimation results of scale of damage by landslides at the local government level will help to set priorities in landslide prevention and provide basic data for budget decisions.

Characteristics of Rainfall and Landslides according to the Geological Condition (지질조건에 따른 강우와 산사태의 특성분석)

  • Kim Kyeong-Su;Song Young-Suk;Cho Yong-Chan;Kim Won-Young;Jeong Gyo-Cheol
    • The Journal of Engineering Geology
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    • v.16 no.2 s.48
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    • pp.201-214
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    • 2006
  • To study the relationship between rainfall conditions and landslides according to a geological condition in land-slides areas such asJangheung Kyounggi, Sangju and Pohang Kyoungbuk, the data of rainfall and landslides are investigated and analyzed. Many landslides occurred at these areas because of the heavy rainfall in two or four days of the summer 1998. The data of rainfall are collected in observatories within a 50km radius from landslides occurrence areas, and the data of landslides are investigated directly in landslides areas. The data of rainfall are the accumulative rainfall and the rainfall intensity, and the data of landslides are the occurrence frequency considering the geological condition. These data are analyzed statistically to know the relationship the rainfall and landslides. The landslides are concentrated in the heavy rainfall area from the analysis of these data. It knows that the land-slides are triggered by the heavy rainfall. Meanwhile, the rainfall factors such as the accumulative rainfall, the rain-fall intensity and the dropping time are different in each landslides area, and the shape and frequency of landslides are different respectively. The landslides have occurred in the area of high accumulative rainfall, while the land-slides have not occurred around that area. Therefore, the rainfall is very important factor induced by the landslides, and the accumulative rainfall is really related to the frequency of landslides.

DFG curve creation for Rainfall Criteria of Debris flow Occurrence Prediction (토석류 발생예측의 강우기준에 대한 DFG 곡선 작성)

  • Yu, Byung In;Kim, Byung Sik;Jeung, Se Jin;Lee, Suk Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.278-278
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    • 2015
  • 우리나라의 산사태 및 토석류의 발생 시기는 주로 7,8,9월에 집중 되어 있고 유발인자 중 강우는 산사태 및 토석류를 발생시키는 가장 큰 인자이다. 특히 강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 국지적인 집중호우에 의해 토석류의 발생빈도가 다른지역에 비해 많다. 7,8,9월의 누적 강우량이 1,100mm 이상이 되는 지역에서 극심한 피해가 발생하고 누적강우량이 많을수록 규모도 커지게 된다. 이러한 결과는 취약지역에서 강우에 의해 토석류가 발생한 가능성이 증가한다는 것을 의미하며, 일정이상의 강우가 발생할 시 취약성이 낮은 지역에서도 토석류 및 산사태가 발생할 가능성이 충분이 있다는 것을 의미한다. (양인태 등, 2009) 따라서 강우발생에 따른 토석류 발생기준에 대해서 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 강원도 지역의 산사태 및 토석류 발생이력에 대해서 강우데이터를 분석하여 강우기준을 설정 하였다. 강우관측소는 국토교통부, 한국수자원공사, 기상청의 강우자료를 활용하였다. 관측소의 선택은 Thiessen Polygon에 의해 선택하였고, 유효시간에 따라 강우강도, 유효평균 강우강도, 누적강우량을 산정하여 DFG (Debris-Flow Guidance) 곡선을 작성하여 강우기준을 설정하였다. 또한 토질과 유효토심에 따라 강우기준을 제시하였다.

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