• Title/Summary/Keyword: 발생빈도 예측

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The Analysis of Relationship between Forest Fire Distribution and Topographic, Geographic, and Climatic Factors (산불 발생 분포와 지형, 지리, 기상 인자간의 관계 분석)

  • Kwak, Han-Bin;Lee, Woo-Kyun;Lee, Si-Young;Won, Myoung-Soo;Lee, Myoung-Bo;Koo, Kyo-Sang
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.465-470
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    • 2008
  • 우리나라는 산림은 단순림이 많고 밀도가 높기 때문에 산불이 한번 발생하면 대형 산불로 확산될 우려가 크다. 이 때문에 산불 발생을 미리 예측하여 대응할 필요가 있다. 산불 발생예측을 위해서는 산불 발생에 영향을 미치는 인자와 산불 발생의 관계를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 1997년부터 2006년까지 발생한 전국에서 발생한 산불의 point data를 이용하였다. 산불 발생 지점의 지형인자와 지리인자, 그리고 산불 발생 당시의 기상인자로 DB를 구축하고 산불 발생과의 관계를 구명하였다. 지형인자 분석은 고도, 방위, 경사에 따른 산불 발생 빈도를 분석하였고, 그 상관관계를 분석하였다. 지리인자 분석에서는 인구밀도, 산불 발생지역의 접근성(도로에 따른 접근성, 대도시와의 거리에 따른 접근성)에 대한 산불 발생의 상관관계를 분석하였다. 기상인자와 산불 발생의 관계는 전국 76개소에서 관측된 온습도 데이터를 보간한 자료와 산불 발생과의 관계를 분석하였다. 기상인자 분석은 산불이 가장 빈번하게 발생하는 3월 하순, 4월 초순, 4월 중순 자료를 평균하여 산불 발생 빈도와의 상관관계를 분석하고 산불 발생 위험지역을 도출하였다. 본 연구를 통해서 각 인자와 산불 발생의 관계를 분석해보았다. 하지만 각 인자간의 관계를 분석하지 못한 것이 한계점이라고 할 수 있다. 차후 연구에서는 각 인자간의 관련성을 분석하고 산불 발생의 원인과 인자간의 구체적인 인과관계를 밝히는 것도 필요할 것으로 보인다.

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Training of Artificial Neural Network for water level forecasting (하천수위 예측을 위한 인공신경망 학습에 관한 연구)

  • Jung, Ji Won;Ler, Lian Guey
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.563-563
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    • 2016
  • 국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.

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Multiple Linear Regression Model for Prediction of Summer Tropical Cyclone Genesis Frequency over the Western North Pacific (북서태평양 태풍발생빈도 예측을 위한 다중회귀모델 개발)

  • Choi, Ki-Seon;Cha, Yu-Mi;Chang, Ki-Ho;Lee, Jong-Ho
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.34 no.4
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    • pp.336-344
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    • 2013
  • This study has developed a multiple linear regression model (MLRM) for the seasonal prediction of the summer tropical cyclone genesis frequency (TCGF) over the western North Pacific (WNP) using the four teleconnection patterns. These patterns are representative of the Siberian high Oscillation (SHO) in the East Asian continent, the North Pacific Oscillation (NPO) in the North Pacific, Antarctic oscillation (AAO) near Australia, and the circulation in the equatorial central Pacific during the boreal spring (April-May). This statistical model is verified by analyzing the differences hindcasted for the high and low TCGF years. The high TCGF years are characterized by the following anomalous features: four anomalous teleconnection patterns such as anticyclonic circulation (positive SHO phase) in the East Asian continent, pressure pattern like north-high and south-low in the North Pacific, and cyclonic circulation (positive AAO phase) near Australia, and cyclonic circulation in the Nino3.4 region were strengthened during the period from boreal spring to boreal summer. Thus, anomalous trade winds in the tropical western Pacific (TWP) were weakened by anomalous cyclonic circulations that located in the subtropical western Pacific (SWP) in both hemispheres. Consequently, this spatial distribution of anomalous pressure pattern suppressed convection in the TWP, strengthened convection in the SWP instead.

Analysis of Trip Generation Behavior Based on the Multiday Travel Data (일기식 개인통행행태를 고려한 통행발생 예측)

  • 민연주
    • Proceedings of the KOR-KST Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.73-82
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    • 1998
  • 본 연구의 목적은 일주일간 조사된 개인통행행태를 고려한 각 특성별 통행발생예측 방법을 제시하는데 있다. 이를 위하여 일주일간 통행빈도수의 차이를 고려한 집단간 차이를 검정하고, 그 원인을 분석하여 이에 따른 특성별 개인 통행발생예측 모형을 정립하였다. 전체 표본의 각 특성별 개인 내부 변이성을 분석해 본 결과 기간의 차이에 따른 개인 통행행태의 변화는 직업별, 나이별, 성별, 차량소유 유무, 주택소유 형태, 통행목적, 통행수단, 가구원수에 따라 집단간 차이를 보여주었다. 이러한 변수를 이용한 통행발생 예측모형의 분석결과 개인소득이 높을수록, 주책을 자가로 소유한 경우, 자동차를 소유한 경우, 학생일수록, 유직일수록 개인 통행발생량이 많은 것으로 분석되었다. 반면, 아니는 연령대가 높아질수록 통행수가 적어졌다.

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Development on Model for Checkdam Location Selection (GIS기법을 이용한 사방댐 입지선정 모델 개발)

  • Kim, Ki-Heung;Jung, Hea-Reyn;Park, Sang-Heyn;Ma, Ho-Seop;Park, Jae-Hyeon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1817-1821
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    • 2010
  • 본 연구에서의 지리정보시스템(GIS)을 이용한 사방댐 입지선정모델 개발은 산사태 발생 예측을 위한 사면안정성 평가 기준을 개발하여 사방댐 지점을 선정하기 위하여 체계적으로 표준화된 시스템을 구축하는 것이 목표이며, 2002년 태풍 '루사'와 2003년 태풍 '매미'에 의하여 토석류와 산사태가 발생한 서부경남 지역의 38개 지점에 대하여 항공사진 수집 및 현장조사를 수행하고, 산사태 발생에 관계되는 강우, 지형, 지질 및 토양, 임상 등을 인자로서 규정하였다. 연구결과 서부경남지역에서 발생한 산사태는 지리산, 가야산, 좌굴산 등 EL. 500m 이상의 비교적 고도가 높은 산악지역에서 지형성 집중호우에 의하여 발생하는 것으로 분석되었으며, 강우량과 산사태의 상관분석결과 시강우량 70mm 이상 및 누가강우량 230mm 이상에서 산사태의 발생빈도가 높은 것으로 나타났다. 또한 산사태 발생지점에서의 고도(평균해수면 기준)와 능선의 고도와의 비를 백분율로 계산하여 빈도를 살펴보면 산사태 발생지점이 능선의 90% 이상의 고도에서 산사태의 발생빈도가 53%로 가장 높고, 80-90%는 21%, 70-80% 16%의 순으로 산사태 발생빈도가 감소하고 있으며, 고도가 더욱 낮아져 산사태 발생지점이 60% 이하로 내려가면 산사태 발생빈도는 급격히 감소한다. 예를 들어 능선의 고도가 1000m일 경우 900m 이상의 고도(90% 이상)에서 산사태 발생빈도가 가장 높고 600m 이하의 고도(70% 이하)에서는 발생빈도가 급격히 저하하는 것으로 나타났다. 산사태 발생지점의 표면 굴곡도에 따른 산사태의 발생빈도는 대부분의 평행사면에서 74%, 약간 오목사면에서 26%가 발생하는 것으로 나타났다. 각 지구의 지질 및 토양별 산사태 발생빈도는 화성암계열의 지질 및 자갈/암괴 섞인 토사의 토양에서 발생하는 것으로 분석되었고, $34-40^{\circ}$ 사면경사에서 40%, $26-34^{\circ}$ 사면경사에서 26%, $26^{\circ}$ 이하의 사면경사에서 22%가 주로 발생하였으며, $40^{\circ}$ 이상의 높은 사면경사에서는 극히 미미하였다. 또한 임상 기준으로는 침엽수림에서 주로 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이상의 결과를 기초로 매우 안정, 안정, 부분적 안정, 불안정, 매우 불안정, 위험 지역으로 구분하고, 평가한 결과는 불안정 33개소, 매우 불안정 5개소 등 38개소 지점 모두에 사방댐 설치가 필요한 것으로 분석되었다.

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A Study on Water Level Forecasting by Heavy Rainfall using Neural Network (신경망 모형을 이용한 집중호우시 수위예측에 관한 연구)

  • Jun, Kye-Won;Lee, Ho-Jin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.291-291
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    • 2011
  • 우리나라는 기상학적 지리학적 영향으로 여름철에 강우가 집중하여 내리며 최근에는 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 하천의 수위를 증가시켜 하천범람 및 제방붕괴의 위험을 가져와 많은 재산과 인명피해를 가져올 수 있다. 하천 수위의 예측은 기존에 물리적, 개념적 모형을 통해 강우-유출을 해석하는 과정에서 주로 다루어 졌다. 그러나 자연현상인 강우와 유출관계를 규명하는 과정은 지역의 다양한 특성, 강우의 시 공간적 분포 등 복잡하고 다양한 인자를 고려해야 한다는 문제와 부딪쳐 많은 어려움을 겪어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 비선형 과정들의 모형화가 가능한 인공 신경망 모형을 이용하여 수위예측 모형을 구성하고 100mm이상의 강우가 연속해서 내린 호우사상을 훈련시켜 집중호우 발생시 수위예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 인공신경망 모형을 금강유역 보청천에 적용한 결과 중소하천유역인 보청천 유역의 홍수위 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

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On the Change of Flood and Drought Occurrence Frequency due to Global Warming : 2. Estimation of the Change in Daily Rainfall Depth Distribution due to Global Warming (지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄 발생빈도의 변화와 관련하여 : 2. 지구 온난화에 따른 일강수량 분포의 변화 추정)

  • Yun, Yong-Nam;Yu, Cheol-Sang;Lee, Jae-Su;An, Jae-Hyeon
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.32 no.6
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    • pp.627-636
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    • 1999
  • In 60 years when the double $CO_2$concentration is anticipated the average annual rainfall depth is expected to be increased by 5 10% due to global warming. However, in the water resources area the frequency change of meteorological extremes such as droughts and floods attracts more interests than the increase of annual rainfall amount. Even though recent frequent occurrences of this kind of meteorological extremes are assumed as an indirect proof of global warming, the prediction of its overall tendency has not yet been made. Thus, in this research we propose a possible methodology to be used for its prediction. The methodology proposed is based on the frequency distribution of daily rainfall be Todorovie and Woolhiser(1975), and Katz(1977), where the input parameters are modified to consider the change of monthly or annual rainfall depth and, thus, to result in the change of frequency distribution. We adopt two values(10mm, 50mm) as thresholds and investigate the change of occurrence probability due to the change monthly and annual rainfall depth. these changes do not directly indicate the changes of occurrence probability of floods and droughts, but it may still be a very useful information for their prediction. Finally, the changes of occurrence probability were found to be greater when considering the monthly rainfall rather than the annual rainfall, and those in rainy season than those in dry season.

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Development of river flood prediction method utilizing water stage-discharge hysteresis (하천 이력현상 활용 하천 홍수예측 기법 개발)

  • Kim, Kyungdong;Kim, Dongsu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.19-19
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    • 2022
  • 하천에 발생하는 홍수를 예측하는 과정은 실무에서 많이 사용하는 HEC-HMS 와 같은 강우-유출 모형을 사용하여 산정한 하천의 강우빈도별 설계홍수량으로부터 HEC-RAS와 같은 수리학적 모형을 이용하여 홍수위를 산정하는 방법을 주로 의존하고 있다. 하지만 이러한 방법은 강우 강도를 통하여 하천에 발생하는 빈도별 유량으로 간접적으로 홍수위를 산정하기 때문에 실시간으로 발생하는 홍수위 또는 홍수 발생시간을 정확하게 알기 힘들다. 하지만, 최근 하천의 홍수파 또는 배수영향으로 인한 이력현상으로 하천의 수위-유량관계의 이력현상으로 인해 발생하는 유량자료의 오차를 줄이기 위해 수위관측소에 H-ADCP 초음파 센서를 활용한 자동유량측정장치를 설치, 운영하여 실시간으로 유량자료를 관측하고 있다. 이러한 자동유량측정장치에서 측정하는 유량자료는 H-ADCP에서 지표유속으로부터 유량자료를 산정하는데, 홍수파 또는 배수영향으로 지표유속, 유량, 수위의 수문곡선에 발생하는 이력현상을 관측 가능하다. 관측된 수문곡선의 이력현상은 유속, 유량, 수위 순으로 첨두의 발생시간이 나타나는데, 유속의 첨두 발생시간과 수위의 첨두 발생시간은 수문곡선의 형태 또는 규모에 따라 달라진다. 따라서 본 연구에서는 기존의 강우-유출 모의에 의존한 홍수예보기법을 보완하여 더 정확한 홍수위, 홍수 발생시간을 예측하고, 홍수예경보 시스템에 정량적인 기준을 제시할 수 있도록, 하천에 발생하는 수문곡선의 첨두유속과, 첨두수위의 발생시간, 규모를 분석하여 둘의 관계를 제시하고자 한다. 분석방법으로는 대상유역으로 이력현상이 발생하는 영산강유역에 위치한 남평교, 나주대교 두 지점을 선정하고 자동유량관측소 관측자료인 지표유속, 수위자료를 취득한다. 취득한 자료로부터 지표유속의 첨두 값과, 수위의 첨두 값, 지표유속의 첨두지점으로부터 수위의첨두지점 까지 발생하는 시간을 홍수 사상별로 정리하여 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계그래프를 산정하였다. 남평교의 경우 유속-수위의 이력범위는 거의 없었다. 나주대교의 경우 유속-수위 이력범위가 현저히 나타나 관계를 분석하기 용이 하였다. 하천에 이력현상이 현저히 나타나는 경우 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계가 뚜렷하게 나타나고 이러한 결과를 바탕으로 하천의 홍수예경보 판단의 정량적 기준을 제안하였다.

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