• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1206-1210
• /
• 2010

본 연구에서는 분포형 강우와 면적평균강우의 적용에 따른 유출해석 결과의 분석을 위해서 물리적 분포형 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 유역 대부분이 산지로 이루어져 있는 낙동강 위천 유역을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 강우자료는 지상 강우관측소의 지점강우 자료를 이용하여 생성한 면적평균강우와 면봉산 레이더 관측소 강우 자료를 조전부합성법으로 보정한 분포형 강우자료를 이용하였다. 위천 유역의 무성수위관측소와 미성 수위관측소 지점에 대해서 유출모의를 수행하고 관측 수문곡선과 비교하였으며, 면적평균강우과 분포형 강우가 GRM을 이용한 유출모의에 미치는 영향을 평가하였다. 연구결과 분포형 강우를 이용한 경우가 면적평균강우를 이용한 경우에 비해서 첨두유량, 첨두시간, 총유출량에서 상대오차가 감소하는 경향을 나타내었으며, 따라서 물리적 분포형 모형을 이용한 유출모의시 분포형 강우는 면적평균강우에 비해서 실제의 강우현상을 좀 더 잘 유출해석에 반영할 수 있는 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.633-637
• /
• 2005

강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.

• Journal of Wetlands Research
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.103-112
• /
• 2014

Area average rainfall estimation is important to determine the exact amount of the available water resources and the essential input data for rainfall-runoff analysis. Like that, the necessary criterion for accurate area average rainfall estimate is the uniform spatial distribution of raingauge network. In this study, we suggest the spatial distribution evaluation methodology of raingauge network to estimate better area average rainfall and after the suggested method is applied to Han River and Geum River basin. The spatial distribution of rainfall network can be quantified by the nearest neighbor index. In order to evaluate the effects of the spatial distribution of rainfall network by each basin, area average rainfall was estimated by arithmetic mean method, the Thiessen's weighting method and estimation theory for 2013's rainfall event, and evaluated the involved errors by each cases. As a result, it can be found that the estimation error at the best basin of spatial distribution was lower than the worst basin of spatial distribution.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.35 no.3
• /
• pp.307-319
• /
• 2002

This study used the WGR model to generate the rainfall input and the modified Clark method to estimate the runoff with the aim of investigating how the errors from the areal average rainfall propagates to runoff estimates. This was done for several cases of raingauge density and also by considering several storm directions. Summarizing the study results are as follows. (1) Rainfall and runoff errors decrease exponentially as the raingauge density increases. However, the error stagnates after a threshold density of raingauges. (2) Rainfall errors more affect to runoff estimates when the density of raingauges is relatively low. Generally, the ratio between estimation errors of rainfall and runoff volumes was found much less than one, which indicates that there is a smoothing effect of the basin. However, the ratio between estimation errors of rainfall to peak flow becomes greater than one to indicate the amplification of rainfall effect to peak flow. (3) For the study basin in this studs no significant effect of storm direction could be found. However, the runoff error becomes higher when the storm and drainage directions are identical. Also, the error was found higher for the peak flow than for the overall runoff hydrograph.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.432-432
• /
• 2017

국내에서 설계홍수량 산정시, 실무 적용성이 높은 설계강우-유출 모형을 채택하고 유출모형으로는 단위도 방법을 적용하여 설계홍수량을 산정한다. 설계홍수량을 산정함에 있어 설계강우-유출관계 모형을 적용하기 위한 필수요소로 확률강우량 산정이 선행되어야 한다. 확률강우량은 유역면적이 25.9 m를 초과할 경우 면적평균확률강우량을 사용하여야하나 지점평균확률강우량을 주로 사용하고 있다. 이는 해당 유역 강우의 공간적 분포를 고려하고 있지 않기 때문에 각 강우관측소에서 관측되는 지점 강우자료를 면적평균확률강우량으로 산정하는데 매번 복잡한 자료처리과정을 거쳐야 하는데 있다. 따라서 비교적 산정이 간편한 지점평균확률강우량을 사용하여 면적평균확률강우량으로 손쉽게 전환할 수 있는 각 유역별 ARF(Areal Reduction Factor) 의 필요성이 대두된다.(이등, 정등 2002) 본 연구에서는 일반적으로 유역의 강우 빈도해석시 이용되는 면적고정형 방법을 사용하여 표본면적에 대하여, 설계홍수량 산정요령(국토부, 2012)에 제시 된 4대강 유역의 ARF와 제주도 한천유역의 수문학적 특성을 반영한 ARF를 산정하여 비교 하였다. 표본면적($100km^2$)에 대하여 기존 4대강 유역의 ARF와 본 연구에서 산정된 ARF 비교 결과 권역별, 빈도별, 지속시간에 따른 ARF는 제주 도심지 유역 기준 최대 18.63%(영산강유역) 작게 산정되었음을 확인하였다. 이러한 결과는 향후 해당유역의 수문학적 특성 미반영으로 인해 설계홍수량이 과다 및 과소 산정되어 안정적인 수공구조물 결정을 저해하는 중요 요소로 작용 될 수 있어 제주도 전 유역에 적용 가능한 ARF 산정 및 기준 설정 등의 조치가 요구된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.165-165
• /
• 2018

이상기후로 인한 일강우량의 경신이 빈번하게 발생함에 따라 홍수피해 위험이 증가하고 있다. 최근 해안지대와 근접한 제주시와 서귀포시 도심부근에서 200 mm 이상의 일강우량이 빈번하게 발생하고 있으며, 한라산 정상 부근에서 500 mm 이상의 강우 발생빈도도 증가하고 있다. 특히, 2014년에 발생한 태풍 '나크리'는 기상청 관측 사상 최대인 1,500 mm의 일강우량을 기록하는 등 호우재해로 인한 피해 위험도가 증가하고 있다. 호우재해로 인한 홍수피해를 저감시키기 위해서는 정확한 홍수량 산정을 통한 계획수립이 매우 중요하다. 홍수량 산정 시 필수조건인 강우자료는 면적 개념의 면적평균 강우량이 필요하며 대표적 방법으로 티센다각형법이 있다. 티센다각형법은 현재 실무에서 가장 많이 사용되는 방법으로 쉽게 산정할 수 있으나 고도에 따른 강수 변화를 고려하지 못하는 단점이 있다. 이에 따라 제주도와 같은 산악지형에 적합한 방법을 고려하기 위하여 등우선법을 활용한 면적평균 강우량 산정 후 티센다각형법과 비교하였다. 티센다각형법은 관측소마다 관측된 강우량에 관측소 주위로 작도한 티센다각형의 면적 비를 가중치로 부여하는 방법으로 빠른 시간 안에 면적평균 강우량을 산정할 수 있는 반면, 등우선법은 등우선간 평균강우량에 등우선간 면적을 가중치로 부여하기 때문에 시간별 혹은 일별 등우선을 매번 작도해야 하는 점과 오랜 시간이 걸린다는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 제주시 도심하천을 기준으로 티센다각형법과 등우선법 간 변환식을 개발하여 효율적인 면적평균 강우량 산정이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2004.05b
• /
• pp.1112-1116
• /
• 2004

설계홍수량 산정시 인력자료로 이용되는 확률강우량은 동시간 강우에 의한 감소효과가 고려된 면적평균확률강우량이어야 하며, 이는 지점평균확률강우량에 면적감소계수를 곱하여 산정하게 된다. 본 연구에서는 유역의 시${\cdot}$공간적 특성이 반영되도록 면적감소계수(Areal Reduction Factor, ARF)를 산정하여 특정유역에 적용할 수 있도록 제시하였다. 현재 우리나라에서 사용하고 있는 면적감소계수는 대부분 면적고정형 방법을 이용하여 산정한 한강유역의 면적감소계수로, 유역 특성 및 강우 특성이 다른 중${\cdot}$소규모하천에 적용이 어려운 실정이다. 이에 중규모 하천인 삽교천의 면적감소계수를 산정하고, 중요한 요소의 하나인 면적 증분방향에 대한 기준을 제시하고자 하였으며, 면적 증분방향과 관측소간의 영향을 시${\cdot}$공간적으로 분석함으로써 유역에 적합한 면적감소계수산정방법에 대한 바람직한 방향을 제시할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.32-36
• /
• 2009

레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 본 연구에는 임진강 유역에서와 같이 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 임진강 유역에서와 같이 지역적으로 편중된 지상 강우자료를 활용하여 강우레이더 자료의 편의 보정을 통한 품질 향상 방안을 제시하였다. 또한 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 강화 강우레이더의 반경은 한강 유역의 일부를 제외하고 대부분을 덮는다. 이러한 강화 강우 레이더의 한강유역에 대한 수문 적용성을 판단하기 위해 차폐로 인한 관측오차 산정 시 한강유역에도 적용해보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.904-907
• /
• 2005

본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.41 no.5
• /
• pp.545-558
• /
• 2008

This study estimated the error involved in the areal average rainfall derived from incomplete radar information due to radar partial coverage of a basin or sub-basin. This study considers the Han-River Basin as an application example for the rainfall observation using the Ganghwa rain radar. Among the total of 20 mid-sized sub-basins of the Han-River Basin evaluated in this study, only five sub-basins are fully covered by the radar and three are totally uncovered. Remaining 12 sub-basins are partially covered by the radar to result in incomplete radar information available. When only partial radar information is available, the sampling error decreases proportional to the size of the radar coverage, which also varies depending on the number of clusters. Conditioned that the total area coverage remains the same, the sampling error decreases as the number of clusters increases. This study estimated the sampling error of the areal average rainfall of partially-covered mid-sized sub-basins of the Han- River Basin, and the results show that the sampling error could be at least several % to maximum tens % depending on the relative coverage area.