This study is established of simulation models form the stochastic and statistic analysis of monthly rainfall and monthly runoff on south Han river. The time series simulation of monthly runoff is introduced with a linear stochastic model for simulating synthetic monthly runoff data. And, time series model of monthly pricipitation and monthly runoff is introduced to be a pure random time series with known statical parameter, which is characterized by an exponential recession curve with one parameter, and is develope expressing the statistical parameter for length of carryover.
This study aims to examine the causes of the rapid expansion of riparian vegetation in river channels in recent years. Accordingly, the changes in the monthly rainfall were analyzed at 19 locations over the period of 1984 to 2018. Moreover, the changes in the water levels of the target river sections of Seom River, Cheongmi River, and Naeseong River were analyzed. The results showed that rainfall increased by 30% in April and decreased by up to 49% in the May-September period since 2012. Between 2012 and 2018, when rainfall decreased, the inundation time of the floodplains of the target rivers decreased considerably. The floodplains of Seom River and Cheongmi River were not inundated since 2012 and 2013, respectively. In the case of Naeseong River, the inundation time of the low-water channel drastically decreased since 2013, and there was no inundation in 2015. Consequently, riparian vegetation settled rapidly on the floodplain without any disturbance and continued to expand. The settling and expansion of riparian vegetation reduce the flood capacity of the river channel and can also lead to the loss of the water ecosystem due to terrestrialization.
Kim, Bo-Kyung;Kim, Sang-Dan;Kyoung, Min-Soo;Kim, Hung-Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1991-1995
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2006
본 연구에서는 제반 수문학적 문제 해결을 위하여 강우사상에 대해 최대평균우량깊이-유역면적-지속기간 관계곡선의 항목 중 최대평균우량깊이를 가뭄심도의 항으로 대체한 가뭄심도-영향면적-지속기간 관계 곡선의 작성방법을 제시하고자 한다. 제주도를 포함한 우리나라 전역의 기상청 월강수량을 이용하여 SPI 가뭄지수를 산정하고 EOF 기법을 적용하여 공간정보로 축약하였다. 이후 Kriging 기법으로 $6km{\times}6km$의 해상도를 가진 SPI값으로 할당함으로써 격자기반의 가뭄지수 자료의 시간 및 공간특성을 고려할 수 있다. 이에 근거하여 주요 가뭄사상을 식별 및 분석하여 영향면적별 가뭄지수를 산정하고 이에 따라 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 관계곡선을 도시하였다. 관계곡선 작성 결과 각 지속기간에 대하여 특정한 면적 이상에서 가뭄심도가 완만하게 감소하는 형태를 보여 공간적 국지성 및 시간적 단속성이 강한 홍수와는 시 공간적으로 다르게 거동되고 있었으며 가뭄심도의 면적에 따른 감소율은 가뭄분석시의 강우깊이의 면적에 따른 감소율과 비교하였을 때 훨씬 작은 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.308-308
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2023
자연재해대책법 제 16조 6에 따라 기후변화로 인한 방재성능목표의 영향을 고려하기 위해 방재성능가이드라인을 설정하여 운영하고 있다. 2017년 공표된 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량의 단기 할증률은 CMIP5 자료를 기반으로 기본 5%, 관심 8%, 주의 10%의 할증률로 구분되어 적용되고 있다. 그러나, 미래 기후변화 시나리오에 따르면 확률강우량이 늘어나는 지역도 있지만, 감소될 것으로 예상되는 지역도 존재한다. 따라서, 모든 지역을 3개의 구간으로 나누어 증가 할증률을 적용하는 것에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 CMIP6 기후변화 자료를 시단위로 다운스케일링한 시계열을 이용하여 미래 기후변화로 인한 방재성능목표의 할증률을 산정하고, 각 할증률에 기반한 구간을 상세화하고자 한다. 구체적으로, 현재 기상청에서 제공하는 일단위 기후변화 데이터베이스와, CMIP6에서 제공하는 일단위 기후변화 자료를 구축하고, 분석하였다. 이후 구축된 일단위 자료를 시단위 자료로 Downscaling한 후, 각 이산화탄소 배출 시나리오인 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 대해 앙상블 시계열을 생성하고, 다양한 기후변화의 불확실성을 적절하게 정량화 할 예정이다. 그중에서 방재성능목표와 가장 밀접하다고 생각되는 변수들(연강우량, 8월강우량, 연최대강우량, 30년빈도 확률강우량 등)을 CCF(Cross Correlation Function), ACC(Auto Correlation Function)방법 등을 통해 분석하여 최적의 변수들을 찾고, 그 값들의 앙상블 평균을 통해 안정된 방재성능목표 기후변화 할증률 값을 산정할 예정이다. 169개 지역의 시·군 단위의 티센망과, 238개 지역의 시·군·구 단위의 티센망을 구축하고, 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 69개 기상관측소 강우관측자료와 AWS(Automatic Weather System)의 419개 기상관측소를 활용하여 지역별 미래 기후변화를 고려한 비선형적 할증률를 제시할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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