This research focuses on the changes of return period for nonstationary rainfall data in which exceedance or nonexceedance probability varies depending on time. We examined two definitions of return period under nonstationarity and also performed nonstationary frequency analysis using the nonstationary Gumbel model to investigate variations of return period in Korea. Seogwipo, Inje, Jecheon, Gumi, Mungyeong, and Geochang were selected as subject sites of application. These sites have a trend in rainfall data as well as having more than 30 years data. As the results of application, the return periods considering nonstationarity are different with those considering stationarity. The differences of return periods between nonstationarity and stationarity increase as growing return period increases. In addition, the return period using the expected waiting time method shows lower value than that using the expected number of event method.
This study developed a climate informed Bayesian nonstationary frequency model which allows us to forecast seasonal summer rainfall at Nakdong River. We constructed a 37-year summer rainfall data set from 10 weather stations within Nakdong river basin, and two climate indices from sea surface temperature (SST) and outgoing longwave radiation (OLR) were derived through correlation analysis. The selected SST and OLR have been widely acknowledged as a climate driver for summer rainfall. The developed model was applied first to the 2010-year summer rainfall (888.1 mm) in order to assure ourself. We demonstrated model performance by comparing posterior distributions. It was confirmed that the proposed model is able to produce a reasonable forecast. The forecasted value is about 858.2 mm, and the difference between forecast and observation is about 30 mm. As the second case study, 2011-year summer rainfall forecast was made using an observed winter SSTs and an assumed 50% value of OLRs. The forecasted value is 967.7 mm and associated exceedance probability over average summer rainfall 680 mm is 92.9%. In addition, 50-year return period for summer rainfall was projected through the nonstationary frequency model. An exceedance probability over 1,400 mm corresponding to the 50-year return level is about 73.7%.
Kim, Yonsoo;Kim, Taegyun;Kim, Hung Soo;Noh, Huisung;Jang, Daewon
Journal of Wetlands Research
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v.20
no.2
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pp.105-115
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2018
The frequency analysis of hydrometeorological data is one of the most important factors in response to natural disaster damage, and design standards for a disaster prevention facilities. In case of frequency analysis of hydrometeorological data, it assumes that observation data have statistical stationarity, and a parametric method considering the parameter of probability distribution is applied. For a parametric method, it is necessary to sufficiently collect reliable data; however, snowfall observations are needed to compensate for insufficient data in Korea, because of reducing the number of days for snowfall observations and mean maximum daily snowfall depth due to climate change. In this study, we conducted the frequency analysis for snowfall using the Bootstrap method and SIR algorithm which are the resampling methods that can overcome the problems of insufficient data. For the 58 meteorological stations distributed evenly in Korea, the probability of snowfall depth was estimated by non-parametric frequency analysis using the maximum daily snowfall depth data. The results of frequency based snowfall depth show that most stations representing the rate of change were found to be consistent in both parametric and non-parametric frequency analysis. According to the results, observed data and Bootstrap method showed a difference of -19.2% to 3.9%, and the Bootstrap method and SIR(Sampling Importance Resampling) algorithm showed a difference of -7.7 to 137.8%. This study shows that the resampling methods can do the frequency analysis of the snowfall depth that has insufficient observed samples, which can be applied to interpretation of other natural disasters such as summer typhoons with seasonal characteristics.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.5B
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pp.449-457
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2011
Recently, increasing heavy rainfalls due to climate change and/or variability result in hydro-climatic disasters being accelerated. To cope with the extreme rainfall events in the future, hydrologic frequency analysis is usually used to estimate design rainfalls in a design target year. The rainfall data series applied to the hydrologic frequency analysis is assumed to be stationary. However, recent observations indicate that the data series might not preserve the statistical properties of rainfall in the future. This study incorporated the residual analysis and the hydrologic frequency analysis to estimate design rainfalls in a design target year considering the non-stationarity of rainfall. The residual time series were generated using a linear regression line constructed from the observations. After finding the proper probability density function for the residuals, considering the increasing or decreasing trend, rainfalls quantiles were estimated corresponding to specific design return periods in a design target year. The results from applying the method to 14 gauging stations indicate that the proposed method provides appropriate design rainfalls and reduces the prediction errors compared with the conventional rainfall frequency analysis which assumes that the rainfall data are stationary.
현재 전력계통해석은 단인 주파수의 정상 및 과도상태 해석용 페이서 개념의 해석 툴을 사용하고 있다. 이는 뇌서지, 개폐서지, TRV, 병렬회선 공진 등 비선형적 계통현상분석 시 한계를 보이게 된다. 더욱이 계통이 거대화, 복잡화 됨에 따라 비선형적 과도현상 발생 빈도가 더욱 증가하여 과도현상 해석의 필요성이 점점 증가하고 있는 실정이다. 전력계통 해석 소프트웨어 중 EMTP는 비선형적 요인에 의한 고장발생 시 원인분석 해석 기술을 제공하고 있다. EMTP-RV는 EMTP를 GUI 방식으로 재구성한 툴로서 더욱 사용하기 편한 장점을 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 여러 과도현상 중 개폐서지에 대하여 EMTP-RV를 이용한 분석 기법을 나타내었다. 여러 개폐서지 발생 원인을 EMTP-RV를 이용하여 모델링 하였으며, 모의 결과를 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.268-272
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2012
현재 확률강우량을 산정할 때는 수문사상 자료계열이 정상성을 가지고 있다고 가정하고 산정하고 있다. 이는 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 자료계열이라 할지라도 이들 자료에 대해 해석을 할 수 있는 검증된 대안이 아직 없기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 증가경향성이 존재하여 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 지역에 대해서 경향성을 고려한 확률강우량을 산정하고, 기존의 방법에 의해서 산정된 확률강우량과 비교해보았다. 그리고 현재까지의 강우량 자료를 시계열분석을 이용하여 미래 강우량 자료를 예측하고 확률강우량을 산정함으로써 시계열분석을 통한 확률강우량 산정과 경향성을 고려하여 산정된 확률강우량을 비교했다. 우선 실제로 우리나라의 강우의 패턴이 변화하고 있는지 확인하고, 변화의 양상이 뚜렷한 지점에 대해서 시계열분석을 이용하여 가까운 미래의 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 2010년에 비해서 2020년의 확률강우량이 4~15%정도 증가하였다. 다른 방법과 비교해본 결과, 약 5%의 편차를 보였다. 본 연구에서는 최종적으로 우리나라 강우관측소 61지점의 경향성을 판별하여 전국 지도에 등고선으로 나타내어 경향성을 고려해야 할 지역들은 분류하였고, 이 지도를 활용하여 확률강우량을 산정함으로써 수공구조물의 계획 및 설계, 하천관리, 수자원 계획 등에 활용하고 전체적인 설계 빈도 상향조정으로 발생되는 예산 낭비 방지와 홍수피해 저감에 도움이 되고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.364-364
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2011
최근 기후변화에 의한 가뭄과 홍수의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며 기후변화에 의한 재해는 국민 생활에 직접적인 영향을 미칠 수 있어 전 세계 여러 나라에서는 기후변화에 대한 연구를 활발하게 진행하고 있는 실정이다. 특히 도시유역의 경우 인구와 재산이 밀집해 있기 때문에 기후변화에 의한 수자원의 영향평가나 극한홍수 등의 자연재해에 대비한 홍수방어 적응대책에 대한 연구가 절실히 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도시유역을 중심으로 KMA RCM의 기후변화 시나리오 분석을 통한 미래 확률강수량을 분석하는 시나리오적 방법과 과거 강수 특성과 경향성을 분석하여 비정상성 빈도해석을 통한 미래 확률강수량을 분석하는 비시나리오적 방법을 통한 도시유역의 기후변화 영향을 고려한 확률강수량을 산정하고자 한다. 또한 향후 발생할 수 있는 강우의 불확실성 분석을 통한 미래확률강수량 산정을 실시하고 도시유역의 IDF곡선을 제시함 으로써 기후변화영향을 고려한 도시유역의 수자원 및 물 수요 관리와 제도개선에 활용하고자 한다.
Recently, Due to Climate change, extreme rainfall occurs frequently. In many preceding studies, Because of extreme hydrological events changes, it is expected that peak flood Magnitude and frequency of drainage infrastructures changes. However, at present, probability rainfall in the drainage facilities design is assumed to Stationary which are not effected from climate change and long-term fluctuation. In the future, flood control safety standard should be reconsidered about the valid viewpoint. In this paper, in order to assess impact of climate change on drainage system, Future climate change information has been extracted from RCP 8.5 Climate Change Scenario for IPCC AR5, then estimated the design rainfall for various durations at return periods. Finally, the design flood estimated through the HEC-HMS Model which is being widely used in the practices, estimated the effect of climate change on the Design Flood of Mihochen basin. The results suggested that the Design Flood increase by climate change. Due to this, the Flood risk of Mihochen basin can be identified to increase comparing the present status.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.561-568
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2002
한국원자력연구소에서 개발중인 액체금속로인 KALIMER는 경수로나 증수로와 근본적으로 설계가 상이하므로 PSA 방법에 대한 새로운 접근방법을 개발해야 한다. 액체금속로 KALIMER에 대한 확률론적 안전성 평가 방법 (PSA, Probabilistic Safety Assessment) 관련 연구는 초기 사건의 도출 및 빈도계산 방법과 주요 계통의 신뢰성 예비 평가에 대한 것이다. 초기 사건이란 원전에 과도 현상을 유발하여 발전소 정지를 초래하는 모든 비정상 사건을 의미하는 것으로 PSA에서 사건 수목을 구성하는 데 기본이 되는 정보이다. 액체금속로는 기존의 경수로 및 중수로와는 전혀 다른 설계를 갖고 있으므로 액체금속로 특유의 초기 사건을 도출하는 방법 및 이들 초기 사건의 빈도를 계산하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. KALIMER 주요 계통의 신뢰성 예비 평가를 수행하기 위하여 확률론적 안전성 평가에서 계통분석기법으로 널리 이용되는 고장수목분석의 절차와 방법에 대한 방법론을 선정하여 PSA 방법론을 개발하였다.
Kim, Byung-Sik;Lee, Jung-Ki;Jeung, Se-Jin;Jun, Kye-Won;Min, Sun-Hong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.346-346
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2012
우리나라의 최근 10년간(1999~2008년) 1일 100mm 이상 집중호우의 발생빈도는 총 385회로, 70~80년대 222회에 비해 무려 1.7배나 증가하였으며 이상기후로 인한 국지성 폭우로 각종 피해가 커지고 있는 추세이다. 2011년의 경우에도 7월 서울 및 수도권 지역에 발생한 100년 빈도 설계 강우량을 초과하는 집중호우로 인해 서울의 도심지역 곳곳이 침수로 인해 많은 재산피해와 인명피해를 유발하였다. 이러한 원인으로서 기후변화와 변동이 기정사실로 인정되고 있으며 가까운 미래에도 기후변화로 인한 물 관련 재해의 정도는 점차 심해질 것으로 예상되고 있다. 그러나 대부분의 기후변화로 인한 집중호우 관련 연구들은 주로 서울, 부산 등 대도시 및 중부 내륙지방과 남부 지방을 중심으로 이루 졌으며 실제로 과거에 이상기후로 인한 집중호우로 큰 피해를 입은 강릉을 중심으로 한 영동지방에 대한 연구는 미비한 실정이다. 예를 들어, 2002년 8월 31일 하루 동안 강릉에 870.5mm의 비가 내렸으며 이는 국내 기상 관측 사상 최고 기록이었다. 2006년 7월 14~24일 평창 지역에 쏟아진 집중호우 역시 대단했다. 이 기간 봉평의 누적 강우량은 694mm에 이르렀다. 실제 2000년대 들어 이상강우현상은 영서와 영동의 태백산맥의 관문인 대관령 양쪽 지역에서 자주 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 영동지방의 과거 강우량자료를 대상으로 극한치 이론을 이용한 분석을 통해 극한강우특성 변화를 분석하고 비정상성 빈도해석을 통해 기후변화 및 변동이 미치는 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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