• 제목/요약/키워드: 설계 강우량

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도시 소유역의 설계빈도 산정 및 적정 홍수방어대안 (Design frequency estimation in small basin and proper flood defense alternative)

  • 임우생;이정기;최강수;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.373-378
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    • 2008
  • 기존에는 잠재위험도와 해당지역 하나의 강우관측소에서의 기왕최대강우량을 이용하여 계획빈도를 결정하였다. 그러나 기왕최대강우량은 이미 발생한 최대강우량이기 때문에 안전치를 고려해 산정한 계획빈도를 따라가지 못하였고, 잠재위험도에 따른 계획빈도의 범위가 매우 작은 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 문산천 유역의 기왕최대강우량과 잠재위험도를 이용하여 계획빈도를 산정하는데 필요한 가중치를 결정하였다. 본 연구에서는 수도권지역 6개의 기상청 강우관측소 강우량 자료를 사용하여 크리깅기법으로 공간분포를 시키고자 하였다. 또한, 기왕최대강우량으로 계획빈도를 연결시키는데 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 계획빈도의 가중치를 산정하고자 하였다. 문산천 유역에 잠재위험도 산정에 따라 계획빈도를 결정한 결과, 크리깅기법으로 문산천 유역에 기왕최대강우량에 해당하는 계획빈도는 160년 정도이며, 회귀식으로 각 소유역별로 계획빈도를 산정한 결과 약 110년에서 120년까지 분포하였다. 이렇게 산정된 계획빈도를 공시지가와 홍수량으로 가중치를 구하여 소유역별로 분포시킨 계획빈도 값은 대략 100년에서 200년으로 산정되었다. 잠재위험도와 피해액 산정기법을 이용하여 문산천에 최적 홍수방어대안을 선정하고자 하였다. 최적 대안을 선정하기 위한 방법론을 제시하고 이에 따라 잠재위험도를 산정하고 유역 분담량을 결정하여 적합한 구조적 홍수방어시설물을 Decision Tree라는 의사결정을 통하여 계획하고 조합하여 3개의 적정 홍수방어대안을 선정하였다.

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AWS 강우자료를 이용한 면적확률강우량 산정에 관한 연구 (A Study on Estimation of Areal Rainfall Quantiles using AWS Rainfall Data)

  • 김민석;손홍민;황성환;문영일
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.184-184
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    • 2015
  • 수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

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면적강우량 산정을 위한 관측망 최적설계 연구 (Optimal Network Design for the Estimation of Areal Rainfall)

  • 이재형;유양규
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제35권2호
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    • pp.187-194
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    • 2002
  • 하천유역 면적강우량 산정의 정확도를 개선하기 위하여 기존 강우관측자료의 통계적 특성을 이용한 강우관측망의 최적설계방법을 연구하였다. 최적설계를 위한 목적함수는 면적강우량의 추정오차 및 지점강우량 관측비용의 항으로 구성하고, 그 값이 최소인 관측망은 선정하였다. 통계f7파의 추정방법으로는 통계적 분산 산정방법인 크리깅 모형을 채택하였다. 비용은 강우관측소의 설치비와 연간운영 비론 적용하고, 오차항과 비용항의 통합에는 등치매개변수를 이용하였다. 연구된 최적설계방법을 댐 신설로 강우관측소 증설이 필요한 용담댐 유역에 적용하여, 대상유역의 최적 강우관측망을 제안하였다.

L-모멘트법에 의한 강우의 지역빈도분석 (Regional Frequency Analysis for Rainfall using L-Moment)

  • 고덕구;추태호;맹승진;찬다트리베디
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.252-263
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    • 2008
  • 본 연구에서는 L-모멘트법에 의한 지역화 빈도분석에 따른 설계강우량 추정에 관한 연구를 수행하였다. 제주도와 울릉도의 강우관측소를 제외한 분석에 사용된 65개 강우관측소의 강우자료 수집과 선정된 강우관측지점의 강우자료의 지속시간, 즉 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 및 72시간 지속의 연최대치 계열을 구성하였다. 관측지점을 대상으로 Cluster분석을 실시한 결과 우리나라의 강우관측지점에 대한 합리적인 지역화로 5개의 지역으로 구분되었다. 지역화된 지역에 대한 지속기간별 극치강우자료의 적정분포모형 결정을 위한 6가지 분포모형의 적용하고 적용분포의 L-모멘트비를 산정하여 L-모멘트비도를 도시하고 K-S 검정에 의한 적정분포모형을 선정하였다. 선정된 적정분포는 GEV 분포이며 이 분포에 의해 강우관측치의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량을 유도하였다. Monte Carlo 기법에 의해 모의발생된 강우량의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량을 유도하였다. 실측치 및 모의발생치의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량의 비교분석을 위해 상대제곱근오차와 상대편의오차에 의해 분석한 결과 점빈도 분석에 의한 설계강우량보다 지역빈도분석에 의한 설계강우량의 사용이 적정한 것으로 나타났다.

침수 홍수사상의 강우자료를 활용한 설계강우 요소의 적정성 분석 (Appropriateness analysis of design rainfall factors using the rainfall data of an inundated flood events)

  • 유병욱;김선호;배덕효
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제53권4호
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    • pp.237-247
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 실제 침수 강우자료를 활용하여 설계강우 주요 요소인 강우량 및 우량주상도가 실측 침수사상을 적절히 반영하는지 분석하는 것이다. 대상지역은 홍수발생 시 피해액이 높은 대도시 7곳을 선정하였다. 확률 강우량과 실측 강우량 비교분석 결과 IDF 곡선을 통한 강우량은 실측 강우사상의 총 강우량보다 낮게 산정되는 경우가 57%로 실측 강우의 강우량을 적절히 반영하고 있지 못한다고 판단되었다. 이러한 경향은 재현빈도가 저 빈도이며 호우 유형이 태풍 또는 전선성 호우일 경우 심해지는 것으로 나타났다. 강우강도 식별 강우량 비교결과 단기간에서는 Talbot 식, 장기간에는 Japanese 식이 안정적인 것으로 나타났다. 우량주상도 비교 결과 최대강우강도는 Mononobe 방법이 형태는 Huff 방법이 가장 적절히 반영하는 것으로 나타났다.

RCP 시나리오 자료와 비정상성 GEV 모형을 이용한 강원지역 IDF곡선 유도 (Deriving IDF curve of Gangwon region using nonstationary GEV model based on RCP scenarios)

  • 김희철;김성훈;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.279-279
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    • 2023
  • 최근 온실가스의 배출량이 급격히 증가하였고, 지구온난화로 인해 전 세계적으로 홍수, 가뭄, 태풍 등 이상기후로 인한 극한 수문 현상들의 변화가 두드러지게 나타나고 있다. 수공구조물의 설계에 있어 적절한 확률강우량의 추정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량의 추정은 일반적으로 확보된 강우자료를 지속시간별로 연최대자료를 추출하여 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 그러나 기후변화의 영향으로 집중호우와 잦은 홍수로 인한 피해가 증가함에따라 과거 강우자료를 바탕으로 확률강우강도를 활용하여 확률강우량을 추정하는 것이 매우 어려워졌다. 따라서, 이번 연구에서는 기후변화 시나리오 중 하나인 RCP 시나리오를 활용하며, 우리나라 온실가스 저감정책을 잘 반영하고 있는 것으로 보고되는 RCP 4.5시나리오와 RCP 8.5 시나리오를 선정하여 1975년도부터 2020년도까지의 모의자료와 2021년도부터 2100년도까지의 미래강우량 자료를 통해 강원지역을 대상으로 비정상성 GEV 모형을 활용하여 지역빈도해석을 수행하고 미래 설계강우량 산정을 위한 비정상성 IDF 곡선을 유도하여 분석하고자 한다.

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한강유역의 면적감소계수 산정 (The Estimation of Areal Reduction Factor(ARF) in Han-Rwer Basin)

  • 정종호;나창진;윤용남
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제35권2호
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    • pp.173-186
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    • 2002
  • 설계홍수량 산정에는 강우-유출 모형이 주로 사용되고 있으며 이 모형의 가장 중요한 인자는 확률강우량과 단위도이다. 따라서, 확률강우량을 합리적이고 정확하게 산정하는 것은 가장 중요한 과정이다. 국내의 경우, 확률강우량은 유역면적이 일정 기준을 초과할 경우에는 면적확률강우량을 사용하여야 하나 지점평균확률강우량을 주로 사용하고 있다. 이에 따라 확률강우량은 상당히 높게 사용하는 반면 단위도는 상대적으로 낮게 사용하고 있어서 개선 이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 기존에 일반적으로 사용되고 있는 1일, 2일 강우량을 24시간, 48시간 강우량으로 변환하기 위한 계수를 제시하였으며, 유역의 동시간 강우자료를 이용하여 임의시간 면적강우량 자료계열을 작성하였다. 또한 자료계열의 빈도해석을 통하여 기존의 지점평균확률강우량과 면적확률강우량을 산출한 후 면적에 따른 지점평균확률강우량의 면적확률강우량으로의 감소율인 면적감소계수론 산정하였다. 본 연구에서 제시하는 면적감소계수는 지점평균강우량에서 면적확률강우량을 손쉽게 환산할 수 있는 방안이 된다.

시단위 강우자료를 활용한 분단위 강우자료의 보정과 임의시간 환산계수의 추정 (Conversion Factor Estimation of Temporal Time by Calibration for Minutely Rain Data Using Hourly Rain Data)

  • 오태석;오근택;문영일;박래건
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1215-1219
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    • 2008
  • 수공구조물 설계에 있어 가장 중요한 기준이 되는 확률강우량은 기존에 발생한 시간강우와 일강우 자료를 이용하여 지속시간별 연최대치 계열을 빈도해석하여 수행하고 있다. 현재 기상청에서 제공하는 강우자료는 00시 00분부터 01시 00분까지 누적된 강우량을 01시 강우량으로 제공하고 있다. 이는 한 호우 사상에서 총강우량은 동일할지 모르지만, 강우의 발생별 시점, 종점 및 누적 강우량은 다르게 산정된다. 이와 같이 확률강우량 산정시 고정시간 강우자료를 수문학적 의미인 임의 지속시간별 강우량자료로 변환이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 37개 지점의 1분 단위 강우 관측자료를 이용하여 고정시간별 연 최대치 계열과 임의 지속시간별 연 최대치 계열을 추출한 후 두 자료에 따른 지속시간별 환산계수를 산정하였으며, 기존에 산정된 환산계수와 비교 분석하였다.

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인공신경망 기법을 이용한 비매개변수적 빈도해석 (Rainfall frequency analysis using artificial neural network)

  • 정한석;이은정;강문성;박승우
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.310-310
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    • 2012
  • 확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.

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Copula 모형에서 MLP 방법을 이용한 확률강우량 산정 (Estimation of Probability Rainfall Quantile using MLP Method of Copula Model)

  • 송현근;주경원;최소영;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.183-183
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    • 2015
  • 수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.

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