• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.11 no.3
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• pp.29-35
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• 2011

This research proposes the suitable method for estimating the future probable rainfall based in 2100 on the observed rainfall data from main climate observation stations in Korea and the rainfall data from the A1B climate change scenario in the Korea Meteorological Administration. For all those, the frequency probable rainfall in 2100 was estimated by the relationship between average values of 24-hours annual maximum rainfalls and related parameters. Three methods to estimate it were introduced; First one is the regressive analysis method by parameters of probable distribution estimated by observed rainfall data. In the second method, parameters of probable distribution were estimated with the observed rainfall data. Also the rainfall data till 2100 were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. Last method was that parameters of probable distribution and probable rainfall were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. The estimated probable rainfall by the A1B scenario was smaller than the observed rainfall data, so it is required that the estimated probable rainfall was calibrated by the quantile mapping method. After that calibration, estimated probable rainfall data was averagely became approximate 2.3 to 3.0 times. When future probable rainfall was the estimated by only observed rainfall, estimated probable rainfall was overestimated. When future probable rainfall was estimated by the A1B scenario, although it was estimated by similar pattern with observed rainfall data, it frequently does not consider the regional characteristics. Comparing with average increased rate of 24-hours annual maximum rainfall and increased rate of probable rainfall estimated by three methods, optimal method of estimated future probable rainfall would be selected for considering climate change.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.1
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• pp.47-58
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• 2013

Recently, an increase in the occurrence of sudden local flooding of great volume and short duration due to global climate changes has occasioned the significant danger and loss of life and property in Korea as well as most parts of the world. Such a local flood that usually occurs as the result of intense rainfall over small regions rises quite quickly with little or no advance warning time to prevent flood damage. To prevent the local flood damage, it is important to quickly predict the flood severity for flood events exceeding a threshold discharge that may cause the flood damage for inland areas. The aim of this study is to develop the NFI (New Flood Index) measuring the severity of floods in small ungauged catchments for use in local flood predictions by the regression analysis between the NFI and rainfall patterns. Flood runoff hydrographs are generated from a rainfall-runoff model using the annual maximum rainfall series of long-term observations for the two study catchments. The flood events above a threshold assumed as the 2-year return period discharge are targeted to estimate the NFI obtained by the geometric mean of the three relative severity factors, such as the flood magnitude ratio, the rising curve gradient, and the flooding duration time. The regression results show that the 3-hour maximum rainfall depths have the highest relationships with the NFI. It is expected that the best-fit regression equation between the NFI and rainfall characteristics can provide the basic database of the preliminary information for predicting the local flood severity in small ungauged catchments.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.349-349
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• 2022

기후변화가 고착화되면서 강우와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 점차 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 위에 제시된 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 airGR과 IHACRES를 이용하여 강우 및 온도 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, 각 모형을 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 및 KGE(Kling Gupta Effieicncy)를 목적함수로 하여 매개변수를 최적화를 하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년~2014년)의 유출 자료를 활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 6:4 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.7, KGE>0.8)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후 스트레스 시나리오를 구축하기 위해 위 20년 입력 자료를 바탕으로, 강우는 -50%에서 +50%의 범위를 1%씩 구분하였으며, 기온은 0℃에서 8℃까지 0.1℃ 범위로 하여 총 8,181개의 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 풍수량, 최대 유량, 평수량을 비교, 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 풍수량과 연최대유량의 경우, 강우 증가에 따른 유출 증가 등의 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강우와 기온의 변화가 커질수록 더욱 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 평수량의 경우 강우와 온도의 변화가 증가함에 따라 더욱 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적 기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.290-290
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• 2022

본 연구는 대규모 기후 앙상블 모의 결과를 이용하여 산정된 극한 강우량을 최근 발생한 극한 호우사상의 규모 평가에 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 2018 년 히로시마 호우사상은 지속시간 24 시간에서 재현기간 1,000 년에 상응하는 극한 규모를 나타냈기 때문에 짧은 기간동안 수집된 관측자료만으로 규모를 평가하기 어렵다. 따라서 이를 평가하고자 대규모 기후 앙상블 모의결과 기반의 d4PDF 자료를 이용하였다. 이 자료는 3,000 개의 연 최대 강우자료를 제공하고, 이를 토대로 통계적 모형 및 가정 없이 비모수적으로 10 년부터 1,000 년의 재현기간을 나타내는 지속시간 24 시간의 확률강우량을 산정했다. 산정된 d4PDF 의 확률강우량은 관측강우량의 확률강우량과 비교하였으며, 관측기간에 가까운 50 년의 재현기간에서는 두 확률강우량의 차이가 3.53%였지만 관측기간 (33 년)과 재현기간 (100 년 이상)의 차이가 증가할수록 오차가 10% 이상으로 증가하는 양상을 나타냈다. 이는 장기간 재현기간에서 관측강우량의 확률강우량은 불확실성을 내포하는 것을 의미한다. d4PDF 의 확률강우량에 대해서 2018 년 히로시마 호우사상은 300 년에 가까운 재현기간을 나타냈다. 미래 기후조건에서의 d4PDF 자료를 이용해 확률강우량을산정했으며, 현재 기후조건대비 미래 기후조건에서 10 년부터 1000 년의 재현기간을 나타내는 확률강우량은 모두 20% 이상으로 증가했다. 미래 기후조건의 확률강우량에 대해 2018 년 히로시마 호우사상은 100 년에 가까운 재현기간을 나타냈으며, 이는 미래 기후조건에서 히로시마 호우사상의 발생 확률이 0.33% (현재 기후)에서 1% (미래 기후)로 증가하는 것을 의미한다. 결과적으로, 대규모 기후 앙상블 모의결과 기반의 d4PDF 는 현재 기후조건과 미래 기후조건하에서 극한 규모의 호우사상의 정량적인 평가에 유용하게 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.378-382
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• 2011

지난 2010년 9월 21일~22일 서울지역에 발생한 시간당 최고 250 mm의 집중호우는 짧은 지속 시간동안 강수총량이 컸기 때문에 재산 및 인명피해가 상당했다. 기존의 강우빈도해석은 각 사상의 강수총량 또는 지속시간별 연최대치강우량을 기준으로 산정하는 방식인데 이번 이상홍수의 경우에는 강수총량과 첨두강수량이 높음에도 불구하고 지속시간이 짧기 때문에 체감적 강도에 미치지 못하는 재현기간을 가질 것으로 생각된다. 그러므로 빈도해석 시 기존 일변량 빈도해석과 달리 이변량, 삼변량, 다변량의 빈도해석이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 대상유역은 용담댐 유역으로 강수총량, 지속시간, 첨두값을 대상으로 상관관계를 비교하여 지속시간과 첨두강수량에 대한 Gumbel mixed 모형을 적용하여 그에 따른 재현기간을 산정하였다. 또한 단일 Gumbel 모형과의 비교를 통해 두 모형의 차이점을 밝힘으로써 Gumbel Mixed 모형에 대한 신뢰도를 높였다. 따라서 본 연구에서 제안한 Gumbel mixed 모형은 이상홍수 뿐 아니라 다양한 수문학적 설계와 관리에 유용할 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.9
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• pp.709-722
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• 2007

The floods of Korea happens periodically during summer. The cause of heavy rain that provokes floods can be classified into typhoon and localized downpour. The typhoon happens in the tropical region. It causes one of the worst damage to Korea by extreme rainfall and strong wind. Usually, it is known that the flood damage by the typhoon is larger than that by the localized downpour. Therefore, this study classified rainfall events into typhoon events and localized downpour events based on the cause. Through statistical analyses of the rainfall data, this study investigated special quality of the rainfall during the time of typhoon. In analysis results, probability Precipitation calculated by the typhoon events were exposed bigger than that calculated by all rainfall events.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.8 no.4
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• pp.209-221
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• 2006

The purpose of this study is to analyze the effects of climate change on the nonpoint source pollution in a small watershed using a mid-range model. The study area is a basin in a rural area that covers 384 ha with a composition of 50% forest and 19% paddy. The hydrologic and water quality data were monitored from 1996 to 2004, and the feasibility of the GWLF (Generalized Watershed Loading function) model was examined in the agricultural small watershed using the data obtained from the study area. As one of the studies on climate change, KEI (Korea Environment Institute) has presented the monthly variation ratio of rainfall in Korea based on the climate change scenario for rainfall and temperature. These values and observed daily rainfall data of forty-one years from 1964 to 2004 in Suwon were used to generate daily weather data using the stochastic weather generator model (WGEN). Stream runoff was calibrated by the data of $1996{\sim}1999$ and was verified in $2002{\sim}2004$. The results were determination coeff, ($R^2$) of $0.70{\sim}0.91$ and root mean square error (RMSE) of $2.11{\sim}5.71$. Water quality simulation for SS, TN and TP showed $R^2$ values of 0.58, 0.47 and 0.62, respectively, The results for the impact of climate change on nonpoint source pollution show that if the factors of watershed are maintained as in the present circumstances, pollutant TN loads and TP would be expected to increase remarkably for the rainy season in the next fifty years.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1839-1843
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• 2007

현재 우리나라는 100년이 넘는 수문관측에도 불구하고 수문자료의 양과 질이 선진국에 비해 부족하며, 이를 해결하기 위해 IHP유역, 하천 시험유역 운영 등 각종 수문조사 사업을 시행하고 있다. 정확하고 신뢰성 있는 유량자료의 확보는 각종 수공구조물 설계, 하천의 이 치수 계획의 수립, 홍수 예 경보 시스템의 분석을 위한 기본적이고도 중요한 과정이다. 본 연구에서는 만경강 유역에 위치하고 있는 목천, 하리, 봉동, 소양, 효자지점을 대상유역으로 선정하고 2006년 저 평수기 및 홍수기에 걸쳐 유량을 측정하여 자료를 확보하였다. 측정된 성과의 적절성 검토를 위해 최대구간유량비와 불확실도를 산정하여 신뢰하였고 이들의 수리특성을 분석하였다. 일반적으로 수자원 분야에서 유출을 검토하기 위해 수위자료가 아닌 유량자료를 이용하여 해당 분야에 대한 분석을 시행한다. 이에 본 연구에서는 대상유역의 측정 성과를 바탕으로 수위-유량관계 곡선식을 개발하고 수위 수문곡선을 유량 수문곡선으로 변환하였다. 또한 유출특성을 분석하기 위해 연 유출률 분석, 상 하류 유량검토, 호우사상별 직접유출률 분석을 실시하였다. 그 결과 만경강 유역의 지점별 연 유출률은 하리 69.4%, 봉동 66.1%, 소양 54.1%, 효자 58.1%를 보여 주었다. 상 하류 유량검토를 통해서는 하리지점의 보 가물막이 공사 기간을 제외하고 전반적으로 적절한 상 하류 관계를 나타내었다. 본 연구는 대상유역의 유출특성을 분석하기 위한 것으로 강우자료의 산정은 전주지역의 기상청 자료를 이용하였으며, 평균강우량은 산술평균법에 의하였다.

• 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.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.1
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• pp.117-133
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• 2014

In this study, we analysed impacts of the recent increasing trend of exceedance rainfall thresholds for separation of data set and different research periods using Quantile Regression (QR) approach. And also we performed significant test for time series data using linear regression, Mann-Kendall test and Sen test over the Korean major 8-city. Spring and summer precipitation was tend to significant increase, fall and winter precipitation was tend to decrease, and heavy rainy days in last 30 years have increased from 3.1 to 15 percent average. In addition, according to the annual ranking of rainfall occurs Top $10^{th}$ percentile of precipitation for 3IQR (inter quartile range) of the increasing trend, most of the precipitation at the point of increasing trend was confirmed. Quantile 90% percentile of the average rainfall 43.5mm, the increasing trend 0.1412mm/yr, Quantile 99% percentile of the average rainfall 68.0mm, the increasing trend in the 0.1314mm/yr were analyzed. The results can be used to analyze the recent increasing trend for the annual maximum value series information and the threshold extreme hydrologic information. And also can be used as a basis data for hydraulic structures design on reflect recent changes in climate characteristics.