• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.8
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• pp.815-826
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• 2012

The underestimating trend using existing ordinary regression (OR) based trend analysis has been a well-known problem. The existing OR method based on least squares approximate the conditional mean of the response variable given certain values of the time t, and the usual assumption of the OR method is normality, that is the distribution of data are not dissimilar form a normal distribution. In this regard, this study proposed a quantile regression that aims at estimating either the conditional median or other quantiles of the response variable. This study assess trend in annual daily maximum rainfall series over 64 weather stations through both in OR and QR approach. The QR method indicates that 47 stations out of 67 weather stations are a strong upward trend at 5% significance level while OR method identifies a significant trend only at 13 stations. This is mainly because the OR method is estimating the condition mean of the response variable. Unlike the OR method, the QR method allows us flexibly to detect the trends since the OR is designed to estimate conditional quantiles of the response variable. The proposed QR method can be effectively applied to estimate hydrologic trend for either non-normal data or skewed data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.413-413
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• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.6 s.179
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• pp.447-458
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• 2007

In this study, the coastal urban flood prediction and warning system based on HEC-RAS and SWMM were investigated to evaluate a watershed of On-Cheon stream in Busan which has characteristics of costal area cased by flooding of coastal urban areas. The basis of this study is a selection of various geological data from the numerical map that is a watershed of On-Cheon stream and computation of hydrologic GIS data. Thiessen method was used for analyzing of rainfall on the On-Cheon stream and 6th regression equation, which is Huff's Type II was time-distribution of rainfall. To evaluate the deployment of flood prediction and warning system, risk depth was used on the 3 selected areas. To find the threshold runoff for hydraulic analysis of stream, HEC-RAS was used and flood depth and threshold runoff was considered with the effect of tidal water level. To estimate urban flash flood trigger rainfall, PCSWMM 2002 was introduced for hydrologic analysis. Consequently, not only were the criteria of coastal urban flood prediction and warning system decided on the watershed of On-Cheon stream, but also the deployment flow charts of flood prediction and warning system and operation system was evaluated. This study indicates the criteria of flood prediction and warning system on the coastal areas and modeling methods with application of ArcView GIS, HEC-RAS and SWMM on the basin. For the future, flood prediction and warning system should be considered and developed to various basin cases to reduce natural flood disasters in coastal urban area.