Jang, Ho Won;Park, Seo Yeon;Kim, Tae Woong;Lee, Joo Heon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.150-150
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2017
기후변화로 인하여 극한 홍수와 극한 가뭄 발생이 증가할 것으로 전망하고 있어 이에 대한 위험이 대두되고 있는 실정이다. 홍수 및 가뭄 수문시계열의 빈도해석시에 일반적으로 활용되는 정상성 빈도해석기법은 수문자료의 정상성을 기반으로 한 빈도해석이 대부분이기 때문에 기후변화 및 수문자료의 비정상성을 반영한 새로운 빈도해석 기법이 요구되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 5개의 대표 관측지점(서울, 포항, 추풍령, 여수, 광주)를 선별하고 1976년부터 2015년까지 일강우자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 산정하였다. 산정한 SPI의 경향성을 Mann-Kendall 분석을 하였으며, 정상성 및 비정상성 빈도해석을 위하여 최적확률분포로 선정된 GEV 분포 적용하였다. 본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위하여 SPI를 입력자료로 활용하였으며, 산정된 SPI의 비정상성을 반영한 비정상성 빈도해석의 경우 Bayesian 모형을 기반으로 한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 모의를 이용하여 극치분포의 사후분포 매개변수를 추정하였다. 추정 값을 바탕으로 하여 가뭄의 관측소별 빈도해석을 실시하였고 재현기간별-지속기간별 가뭄심도를 추정하여 관측소별 가뭄심도-지속기간-빈도(SDF,Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 본 연구를 통하여 정상성과 비정상성 빈도해석 결과의 비교연구를 수행하였으며 기후변화에 따른 비정상 시계열로 구성된 가뭄빈도해석에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.340-340
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2018
전 세계적으로 기후변화로 인해 나타나는 이상기후의 영향을 고려하기 위해서 수문빈도해석분야에서는 비정상성 빈도해석에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 자료의 비정상성을 고려하여 빈도해석을 수행하는 방법은 다양하게 연구되어오고 있는데, 그중 시간에 따른 자료의 변화를 고려할 수 있도록 기존 모형의 매개변수에 시간을 고려할 수 있는 변수를 더하여 모형을 구축하는 기법이 비정상성 빈도해석기법으로 널리 활용되고 있다. 한편, 이러한 비정상성 가정에 관련한 연구들은 주로 지점빈도해석 기법을 중심으로 개발되어왔을 뿐, 아직 지역빈도해석기법을 대상으로 시도된 비정상성 연구는 미비한 실정이다. 지역빈도해석은 수문학적 동질지역이라는 가정을 바탕으로 표본의 확장을 통해 지점빈도해석보다 비교적 안정적인 빈도해석을 수행할 수 있는 기법으로 널리 알려져 있다. 따라서 지역빈도해석에서 수문학적 동질지역의 구분은 지역빈도해석 절차 중 가장 중요한 절차라고 할 수 있다. 이러한 수문학적 동질지역 구분을 위해서는 지점별로 가지고 있는 위치 정보나 수문 자료의 통계값과 같은 해당 지점을 대표할 수 있는 인자들이 필요하다. 본 연구에서는 모의실험을 통해 경향성이 나타나는 가상의 지점 자료를 생성한 뒤, 지역구분을 통해 자료의 비정상성이 나타나는 지역의 지역구분 결과를 살펴보고 이질성 척도(heterogenity measure)를 산정하였다. 이를 바탕으로 비정상성 지역빈도해석에서 이질성 척도의 적용성을 검토하고자 한다. 본 연구의 결과는 추후 기후변화의 영향이 나타나는 수문학적 동질 및 비 동질지역의 분석 및 비정상성 지역빈도해석을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Kim, Hanbeen;Kim, Sunghun;Joo, Kyungwon;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.80-80
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2017
최근 수문자료에 비정상성이 관측됨에 따라 비정상성 지역빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있다. 홍수지수법 (index flood method)은 지역빈도해석에서 가장 널리 사용되는 방법으로 각 지점의 특성을 반영하는 홍수지수 (index flood)와 지역적 특성을 대표하는 성장곡선 (growth curve)을 통해 확률수문량을 산정하며, 비정상성 지역빈도해석의 경우 홍수지수법 내의 요소들을 시간에 대한 함수로 정의함으로써 비정상성을 반영한다. 본 연구에서는 다양한 형태의 비정상성 홍수지수법을 통해 비정상성 지역빈도해석을 수행하고 각 방법에 따른 성능을 비교하였다. 이를 위해 경향성을 가지는 매개변수를 포함하는 비정상성 분포형을 모분포로 가지는 자료를 생성하였으며, 이를 기반으로 다양한 경향성을 가지는 자료들로 지역을 구성하였다. 구성된 지역에 대해 동질성 검토를 수행하여 비정상성 자료들이 포함된 지역의 동질성을 확인하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통해 각 비정상성 홍수지수모형에 대한 확률수문량의 RRMSE와 RBIAS를 산정하여 성능을 평가하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.451-451
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2015
최근 1900년부터 1990년 사이 해수면은 매년 평균 1.2mm 상승했지만 1990년부터는 매년 평균 3mm씩 높아지고 있으며, 이에 1990년부터 현재까지 해수면 수위의 상승속도가 이전 90년 동안 측정된 수치보다 2.5배 빠르다는 연구결과가 발표되었다. 해수면 상승으로 인한 피해는 범람과 침식을 야기할 수 있으며 해일 및 폭풍으로 인한 피해를 증가시킴으로 물질적 피해와 인명 피해를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 해수면 상승에 따른 과학적인 분석과 신뢰성 있는 전망을 통하여 해수면 상승에 따른 대응과 대비가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 방법을 통하여 미래의 해수면 상승을 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 극치사상을 추출하기 위해 국립해양조사원 (Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 관리한 45개 조위관측소의 시 조위 자료를 이용하였다. 45개 조위관측소의 한 시간 단위 자료로부터 연최대 및 연평균 조위계열 (annual average and annual maximum sea level series)을 추출하였다. 본 연구에서는 한반도 해안을 동해안, 서해안, 남해안, 제주 권역으로 구분하고 빈도 해석의 신뢰성을 만족하기 위해 자료 구축기간이 20년 이상이며, 각 해안을 나타낼 수 있는 지점을 선정하였다. 비정상성 빈도해석은 Gumbel 극치분포를 적용하였으며, 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 매개변수들에 대한 사후분포를 추정하였다. 본 연구에서는 대부분의 지점에서 비정상성 빈도해석 결과와 정상성 빈도해석 결과와 상당한 차이를 보여주고 있으며, 이는 주로 정상성 가정에 기인하는 문제점으로 판단된다. 향후 기후변화에 따른 연안지역의 홍수 및 사회기반시설의 위험도를 평가하기 위해서는 비정상성을 고려한 빈도해석 절차의 수립과 적용이 필요할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.433-433
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2022
수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.345-345
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2012
정상성 기반의 전통적 극한치 이론은 기후변화 및 변동에 의한 외부변화 요인을 반영하기에는 한계가 있음이 지적되어왔다. 따라서 강우의 빈도분석 시 매개변수의 시간에 따른 변화를 반영한 비정상성 빈도분석 방법이 필요하다. 본 연구에서는 미호천 유역의 강우관측소 중 기상청에서 관리하는 청주 관측소 및 국토해양부에서 관리하는 가덕, 병천, 증평, 진천 관측소의 24시간 연최대치 강우자료를 대상으로 시간에 따른 경향성 분석을 하였다. 또한 자료의 경향성을 고려하여 비정상성 빈도분석을 하였고 외부상관기상변수로써 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다.
Min-Kyu Jung;Pamela Sofia Fabian;Minwoo Park;Hyun-Han Kwon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.272-272
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2023
기후변화로 인해 많은 경우 강수량은 증가할 것으로 전망되지만 시공간적 편차 또한 커짐으로써 가뭄 위험은 증가할 것으로 예상된다. 가뭄 위험도 평가는 강수량, 유출량 등 수문자료로부터 추출한 가뭄변량의 빈도해석을 통해 이루어질 수 있다. 빈도해석의 대상이 되는 수문변량의 통계적 속성이 일정하게 유지되는 정상성의 가정은 기존 빈도해석 방법의 핵심이 되지만, 최근 기후변화로 인한 수문변량의 통계적 특성 변화가 발생할 것으로 예상되기 때문에 이러한 비정상성의 특성을 빈도해석 시 고려할 필요가 있다. 자료의 비정상성을 평가하는데 짧은 기록을 갖는 자료로부터 변화 추세를 신뢰성 있게 평가하는 것은 어려움이 크다. 이러한 점에서 지점자료를 통합적으로 활용할 수 있는 지역빈도해석 절차 도입을 통해 해석 결과에 신뢰성을 확보하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 유역단위에서 가뭄의 지속기간과 심도 사이의 상호의존성을 고려하기 위해 이변량 Copula 함수 기반 가뭄 지역빈도해석을 도입했으며, 두 가뭄변량의 주변확률분포의 매개변수는 시간에 따른 함수로 가정하였다. 모형의 모든 매개변수는 계층적 Bayesian 모형을 통해 동시에 추정하였다. 최종적으로 주어진 가뭄빈도에 해당하는 시간에 따라 변화하는 가뭄 위험을 평가하였다.
Kim, Hanbeen;Lee, Joohyung;Park, Jaeheyon;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.98-98
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2020
모분포 홍수지수모형은 여러 관측지점의 수문자료를 활용하여 설계수문량을 산정하는 지역빈도해석을 위한 모형 중 하나이다. 기존의 홍수지수모형은 동질지역 내 각 지점의 표본통계량을 통해 표준화된 자료들을 기반으로 설계수문량을 산정하므로 왜곡이나 오차가 발생하는 반면, 모분포 홍수지수모형은 미지의 모분포에 대한 통계량으로 표준화한 설계수문량은 동질지역 내 모든 지점에 대해 동일하다는 가정을 기반으로 지역빈도해석을 수행하므로 보다 정확한 설계수문량 산정이 가능하다. 본 연구에서는 모분포 홍수지수모형에서의 미지의 모분포를 비정상성 GEV분포형으로 가정함으로써 각 지점의 비정상성을 고려한 설계수문량을 산정할 수 있는 비정상성 지역빈도해석 기법을 개발하고 그 적용성을 알아보고자 한다. 이를 위해 우리나라 전역에 분포된 10개의 강우관측 지점을 하나의 지역으로 구성하고 이질성척도를 통해 지역동질성을 확인하였다. 먼저, 각 지점의 모분포를 가정하기 위하여 각 지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 Mann-Kendall test를 통해 경향성을 확인하였다. 경향성이 없는 지점의 경우 정상성 GEV분포형, 경향성이 나타나는 지점의 경우 다양한 형태의 비정상성 GEV분포형 중 Akaike information criterion을 통해 선정된 비정상성 GEV분포형을 모분포로 가정하고, 모분포 홍수지수모형을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 대상 지역에 대한 모의실험을 통해 비정상성을 고려한 모분포 홍수지수모형의 성능을 지점빈도해석 및 기존의 홍수지수모형과 비교하였으며, 정상성 지역빈도해석 대비 비정상성 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량의 비교를 통해 그 적용성을 평가하였다.
수공구조물 설계 시 수문 설계빈도의 결정은 추정한계치방법과 주요 수공구조물의 설계빈도 표를 활용하여 결정되어지고 있다. 외국의 경우 수문 설계빈도가 결정되면 설계빈도와 자료의 수를 고려하여 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행한다. 하지만 국내의 주요 수공구조물의 설계수문량은 지점빈도해석만을 이용하여 산정하고 있는 실정이다. 국내의 수문자료의 관측기관이 짧다는 것을 고려하면, 지점빈도해석만을 이용하여 설계수문량을 결정하는 것은 효율적이고 안정적인 설계수문량을 산정하기에는 불충분하다 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 자료보유기간과 설계빈도를 고려하여 지점 및 지역빈도해석을 실시하고 지구의 온난화로 인한 강우 및 홍수량의 증가추세를 반영할 수 있는 비정상성 빈도해석법을 지점 및 지역빈도해석에 적용하였으며, 이를 수행하기 위한 실무프로그램을 개발, 제안하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.214-219
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2009
본 연구에서는 기후변동성 및 기후변화와 같은 외부충격을 극치수문사상 해석에 반영할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 제안하고 서울지방 강수량에 대해서 검토를 실시하였다. 이러한 외부인자를 고려할 경우에 가장 큰 어려운 점은 극치분포의 매개변수를 효과적으로 추정하면서 동시에 불확실성을 정량화해야 한다는 점이다. 이러한 점에서 본 연구에서 제시한 Bayesian 방법은 상대적으로 우수한 해석 능력을 나타내고 있는 것으로 판단된다. 비정상성 빈도해석 기법을 서울지방 강수량에 선형경향성과 기후변화 영향을 고려하여 적용한 결과 현재에 비해 극치강수량에 발생 빈도가 크게 나타나는 특성을 보여주고 있다. 그러나 보다 신뢰성 있는 해석을 위해서 다양한 기상패턴 및 모형을 검토하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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