• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.17-17
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• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.596-596
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• 2015

수공구조물 설계의 기본이 되는 설계홍수량은 정상성 (Stationary) 가정 하에 산정되고 있다. 정상성은 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 변화하지 않는 것을 의미한다. 그러나 최근 기후변화로 인한 극치사상의 크기와 빈도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있어 강우자료의 변화 특성을 정확하게 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary)에 대한 고려가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비정상성을 고려한 미래 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 산정하고, 기후변화에 의한 IDF 곡선의 특성 변화를 분석하고자 한다. 연구대상지로 충청남도 공주시에 위치한 계룡저수지를 선정하였고, 계룡저수지에 인접한 대전 관측소의 과거 강우자료 (1981-2010년)를 수집하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RCP4.5 시나리오 기반의 미래 강우자료를 편의보정하여 3개 기간 (2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년)에 대한 미래 강우자료를 구축하였고, 지속시간별 연최대치 강우자료를 추출하여 경향성 분석 및 비정상성 빈도해석을 실시하였다. 강우자료의 확률분포형과 매개변수 추정방법으로는 GEV (Generalized Extreme Value)분포와 L-모멘트법을 선정하였다. 이를 바탕으로 과거 및 미래 기간별 IDF 곡선을 산정하였으며, 그 특성을 비교분석하였다. 본 연구에서 도출한 IDF 곡선은 계룡저수지의 설계한도를 재검토하는데 활용될 수 있으며, 본 연구에서 제시한 방법은 기후변화에 따른 농업용저수지의 안정성 검토에 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.401-401
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• 2011

본 연구는 Bayesian MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 이용한 비정상성 빈도해석 모형에 외부기상인자를 결합하여 계절단위의 강수량을 예측하는데 목적을 두고 있으며, 그 중에서도 홍수 위험도와 관련하여 유용하게 이용될 수 있는 여름강수량을 예측 대상으로 하였다. 비정상성 빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려하기 위해서는 대상 수문량을 한정할 필요가 있으며 극대치강수량과 연관성이 높은 장마전선, 태풍 등의 기상인자는 공간적 변동성 및 복합적인 특성들로 인해 예측인자를 구성하는 기상인자로 사용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 계절단위의 수문량으로 여름강수량을 대상으로 하였으며, 이에 영향을 미치는 외부 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 도입하였으며, 낙동강유역 여름강수량과의 공간 상관성이 높은 지역의 이전 겨울 SST와 6월 OLR을 예측인자로 활용한 7~9월 여름강수량 예측모형을 구성하였다. 모형의 검증은 결과를 알고 있는 2010년 여름 강수량을 대상으로 수행하였으며, 모형의 적용은 현재시점에서 관측된 2010년 겨울 SST와, 과거 관측 자료를 토대로 가정된 2011년 6월 OLR을 이용하여 2011년 여름 강수량을 예측하였다. 결과적으로 모형 매개변수들의 사후분포로부터 불확실성 구간을 포함한 예측결과를 구할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.312-312
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• 2018

우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내리며 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수패턴 조건하에서 수공구조물 설계시 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 우리나라의 경우 단일 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수패턴의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라의 강수패턴 또한 바뀌어가고 있다. 연강수량의 대부분은 태풍과 장마로 인한 강수량으로 이루어져 있고, 일반적으로 두 개의 모집단으로 이루어진 형태를 보인다. 앞선 연구에서 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 연최대강수량 자료에 대해 8개의 지속시간별(1, 2, 3, 6, 9, 12, 18, 24hr)로 Bayesian 기법의 단일 Gumbel 분포형과 혼합 Gumbel분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였고, 혼합 Gumbel 분포형이 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이상기후로 인한 강수량의 특징의 급격한 변화에 일정한 패턴이 있음을 가정하고 이중첨두의 연 최대일강수량 자료에 대해 혼합 Gumbel 분포형 기반 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 정상성 빈도분석과의 비교를 위해 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion(BIC) 값을 비교하였다. 비정상성일 경우의 BIC 값이 정상성일 경우 보다 작게 산정되었고, 강수패턴이 경향성을 가지는 것으로 판단할 수 있었다. 비정상성 혼합 Gumbel 분포형 모델은 최근 급격한 강수패턴의 변화에 대한 대응책으로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.20 no.4
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• pp.338-344
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• 2018

In this study, the surface air temperature (SAT) and the dew-point temperature (DPT) are applied as the covariance of the location parameter among three parameters of GEV distribution to reflect the non-stationarity of extreme rainfall due to climate change. Busan station is selected as the study site and the monthly maximum daily rainfall depth from May to October is used for analysis. Various models are constructed to select the most appropriate co-variate(SAT and DPT) function for location parameter of GEV distribution, and the model with the smallest AIC(Akaike Information Criterion) is selected as the optimal model. As a result, it is found that the non-stationary GEV distribution with co-variate of exp(DPT) is the best. The selected model is used to analyze the effect of climate change scenarios on extreme rainfall quantile. It is confirmed that the design rainfall depth is highly likely to increase as the future DPT increases.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.10
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• pp.671-680
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• 2019

Many researches illustrated that the magnitude and frequency of hydrological event would increase in the future due to changes of hydrological cycle components according to climate change. However, few studies performed quantitative analysis and evaluation of future rainfall in North Korea, where the damage caused by extreme precipitation is expected to occur as in South Korea. Therefore, this study predicted the extreme precipitation change of North Korea in the future (2020-2060) compared to the current (1981-2017) using stationary and nonstationary frequency analysis. This study conducted nonstationary frequency analysis considering the external factors (mean precipitation of JFM (Jan.-Mar.), AMJ (Apr.-Jun.), JAS (Jul.-Sept.), OND (Oct.-Dec.)) of the HadGEM2-AO model simulated according to the Representative Concentration Pathway (RCP) climate change scenarios. In order to select external factors that have a similar tendency with extreme rainfall events in North Korea, the maximum annual rainfall data was obtained by using the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method. Correlation analysis was performed between the extracted residue and the external factors. Considering selected external factors, nonstationary GEV model was constructed. In RCP4.5, four of the eight stations tended to decrease in future extreme precipitation compared to the present climate while three stations increased. On the other hand, in RCP8.5, two stations decreased while five stations increased.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.6
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• pp.451-461
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• 2015

This study aimed to estimate the future design rainfall through a non-stationary frequency analysis using the rainfall separation technique. First, we classified rainfall in the Korean Peninsula into local downpour and TC-induced rainfall through rainfall separation technique based on the path and size of a typhoon. Furthermore, we performed the analysis of regional rainfall characteristics and trends. In addition, we estimated the future design rainfall through a non-stationary frequency analysis using Gumbel distribution and carried out its quantitative comparison and evaluation. The results of the analysis suggest that the increase and decrease rate of rainfall in the Korean Peninsula were different and the increasing and decreasing tendencies were mutually contradictory at some points. In addition, a non-stationary frequency analysis was carried out by using the rainfall separation technique. The outcome of this analysis suggests that a relatively reasonable future design rainfall can be estimated. Comparing total rainfall with the future design rainfall, differences were found in the southern and eastern regions of the Korean peninsula. This means that climate change may have a different effect on the typhoon and local downpour. Thus, in the future, individual assessment of climate change impacts needs to be done through moisture separation. The results presented here are applicable in future hydraulic structures design, flood control measures related to climate change, and policy establishment.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.22-22
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• 2011

기존의 빈도해석(frequency analysis) 방법은 자료의 정상성(stationarity)을 가정하고 있다. 즉, 자료 분포가 기상에 영향을 받는 정도가 통계적으로 유의하지 않다는 것을 의미하는데 최근의 관측값들은 주기를 나타내거나 증가, 감소하는 경향을 자주 보이고 있고 이는 정상성에 대한 가정이 더 이상 유효하지 않음을 의미한다. 본 연구는 최근 증가경향이 두드러지게 나타나고 있는 관측 연최대 일강우량을 대상으로 증가 변동점(changing point)을 탐색하였다. 이를 위하여 Barry and Hartigan이 1999년에 제안한 BCP (Bayesian Change Point) 방법을 우리나라 전체 강우 관측지점에 적용하였다. 적용 결과, 2000년대를 기준으로 이전의 관측값과 통계적 특성이 다른 관측값들이 많이 발생하는 것을 알 수 있었다. 향후, 매개변수와 시간의 회귀분석(regression analysis)으로 확률분포형의 미래 매개변수를 구하는 비정상성 빈도해석 방법 적용시, BCP 결과로 얻은 변동점을 바탕으로 회귀분석의 구간을 적절하게 선택한다면 계산된 결과의 신뢰성이 더욱 향상되리라 본다.

• Water for future
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• v.43 no.8
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• pp.41-46
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• 2010

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.299-299
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• 2018

지역빈도해석은 수문관측자료의 보유기간이 짧은 지점 또는 미계측 지점에 대하여 보다 정확하며 신뢰할 수 있는 설계수문량을 산정하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 지역빈도해석에서 사용되는 가장 대표적인 모형인 홍수지수모형 (index flood model)은 각 지점의 표본평균을 홍수지수로 정의하고 이를 이용하여 설계수문량을 산정하는 방법이다. 모홍수지수모형 (population index flood model)은 표본평균을 홍수지수로 사용함으로써 발생하는 설계수문량의 왜곡과 오차를 극복하기 위해 제안된 방법으로 홍수지수를 미지의 모분포로 가정한 후 설계수문량을 산정한다. 본 연구에서는 모홍수지수모형을 국내 강우관측자료에 적용하여 지역빈도해석을 수행하고자 한다. 먼저, 이질성척도(heterogeneity)를 통해 지역동질성이 확인된 지역에 대하여 GEV 분포형을 적용한 비정상성 모홍수지수모형을 적용해 지역빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 또한, 기존의 지점빈도해석 및 L-moment 기반의 지역빈도해석 결과와 비교를 통해 모홍수지수모형의 적용성을 확인하였다.