• Title/Summary/Keyword: 연최대홍수계열

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Rainfall Frequency Analysis Considering Change of Trend Slope in Observed Rainfall Intensity (관측강우강도의 경향성 기울기 변화를 고려한 강우빈도 해석)

  • Jang, Sun-Woo;Seo, Lynn;Choi, Min-Ha;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.26-30
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    • 2011
  • 최근 기후변화에 따라 강우의 패턴이 변화하고 있다. 강우일수는 줄어드는 반면, 강우강도는 증가하여, 홍수로 인한 많은 피해에 직면하고 있다. 이러한 기상이변은 홍수방어시스템을 위한 수공구조물에도 많은 영향을 미친다. 수공구조물을 설계할 때, 일반적으로 강우 기록들의 통계적 특성이 정상성을 가진다고 가정한다. 하지만 최근의 강우 자료를 분석하면, 시간에 따라 평균, 분산, 왜곡도와 같은 기본 통계량이 변화하는 것을 알 수 있다. 따라서, 수공구조물의 설계를 위한 확률 강우량은 이러한 기후변화에 따른 자료의 특성을 반영할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 강우 자료의 비정상성의 특성을 이용하여 확률강우량을 산정하는 것이다. 최근 비정상성 강우빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이들 연구는 대부분 목표연도까지 경향성의 기울기가 증가, 또는 일정하다고 가정한다. 하지만, 현재는 경향성이 있지만, 목표연도에는 경향성이 없을 경우도 있고, 또는 경향성이 있어도 그 기울기가 적어지는 경향을 보일 수도 있다. 본 연구에서는 현시점과 목표연도의 시점에 대한 경향성 기울기의 변화를 고려하여 비정상성 강우빈도해석을 수행하였다. 대상지점 선정은 통계적 경향성 검정, Mann-Kendall test를 이용하여 1994년(현재시점)에 경향성이 있다고 판단되는 관측지점을 대상지점으로 선정하였다. 분석 방법은 24시간 임계지속시간의 연최대강우자료를 구축하였다. 자료를 현시점까지 선형회귀식을 이용하여 잔차 계열을 산정하고, Gumbel 분포를 이용하여 확률 잔차를 산정하였다. 확률강우량을 추정하기 위해 추세요소를 산정하였다. 기울기의 증가 혹은 감소 경향을 회귀모형을 이용하여 추세요소를 산정하였고, 잔차의 확률빈도와 추세요소의 합으로 비정상상 확률강우량을 산정하였다.

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Analysis on Nonstationarity in Mean Sea Level and Nonstationary Frequency Analysis based on Hierarchical Bayesian Model (해수면의 비정상성 검토 및 계층적 Bayesian 모형을 이용한 비정상성 빈도해석 기법 개발)

  • Kim, Yong Tak;Sumiya, Uranchimeg;Kwon, Hyun-Han
    • 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.

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Bivariate drought frequency analysis using copula function (Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도 해석)

  • Lee, Jeong Ju;Kim, Ha Yung;Kwon, Moon Hyuck;Kwon, Hyun Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.309-309
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    • 2022
  • 특정 극치사상 자료에 대한 특성 분석 시 수문자료에 대한 빈도해석은 일반적으로 단일 확률 변수를 기준으로 이루어지는 단변량 해석 방법이 활용된다. 그러나 두 가지 이상의 변량이 서로 상관성을 가지는 경우 다변량 빈도해석이 요구되며, 이를 단변량으로 해석하는 경우 재현기간의 과소추정 등의 문제점이 발생할 수 있다. 최근 이러한 점을 개선하기 위하여 다변량 빈도해석에 관한 연구가 지속적으로 진행되고 있다(Kwon and Lall, 2016; Vaziri et al., 2018). 특히, 가뭄의 경우, 강도(intensity)뿐만 아니라 지속기간, 심도도 매우 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄지속기간과 심도의 경우 두 인자 간의 상관성이 매우 크기 때문에 단변량(univariate) 가뭄빈도해석 보다 다변량으로(multivariate) 가뭄빈도해석을 수행하는 것이 가뭄위험도 평가 측면에서 유리하다고 알려져 있다(Shiau and Shen, 2001; Kim et al., 2017). 따라서 이 둘을 결합한 빈도 해석을 위해 Copula Function을 이용한 다변량 빈도 해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 홍수의 경우 지속시간별 연최대강수량 계열을 이용한 빈도해석 과정이 지침으로 정립되어 수자원 설계 실무에서 활용되고 있으나, 가뭄은 실무에서 활용할 수 있는 지침 및 분석 도구가 없는 실정이다. 이에 환경부와 국가가뭄정보분석센터에서는 '20년도에 단변량 가뭄빈도 해석을 위한 프로그램을 제작·배포하였다. 본 연구에서는 가뭄의 특성을 대변하는 상관도 높은 두 인자인 가뭄 심도(severity)와 가뭄 지속기간(duration)이라는 두 가지 특성을 함께 고려해 이변량(bivariate) 가뭄 빈도를 해석할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로, 다양한 확률분포형을 이용한 최적 주변 확률분포형 선정과 최신 Copula Function들을 이용한 최적 결합확률분포 추정을 통해 신뢰도 높은 2변량 가뭄빈도 해석을 수행할 수 있는 프로그램을 제작하였으며, 테스트 버전 배포 등을 거쳐 누구나 사용할 수 있도록 공개할 예정이다.

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