• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.139-139
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• 2016

가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)이란 대규모 수공구조물을 설계하고자 할 때 막대한 경제적 손실 및 인명피해 등을 막기 위해 기준으로 삼는 설계홍수량이며, 통계학적으로는 약 10,000년 빈도에 해당된다. 우리나라의 호우 특성은 방위, 진행방향 및 위에 따른 해석이 매우 복잡하여 강우를 정형화하기 어렵다. Kim and Won(2004)은 이동성 호우의 경우 강우의 깊이-면적-지속기간(Rainfall Depth-Area-Duration)의 분석결과에서 상당한 오차를 야기하는 문제점을 지닌다고 주장하였다. 따라서 오차를 포함한 DAD의 산정결과는 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 및 가능최대홍수량 산정에도 영향을 미치기 때문에 정확도 높은 DAD 분석을 통한 PMF 산정이 요구된다. 본 연구에서는 유역을 선정하고 각 지점의 시계열 강우 자료를 활용하여 공간분포화한 강우자료에 격자기반의 자동 강우장 탐색기법을 이용하여 DAD 분석을 실시하였다. 기존의 PMP 산정방법에서는 한반도 전역에서 발생했던 130 mm이상의 호우사상을 선정한 후에 각 호우의 범위에 있는 우량관측소의 강우자료를 이용하여 PMP를 산정한다. 그렇기 때문에 만약 상대적으로 긴 지속기간의 경우 호우의 범위가 우리나라 전역을 포함할 가능성이 크기 때문에 PMP 산정방법은 복잡하고, 기상이변이 잦지 않는 지역에서 산정된 PMP를 이용하여 PMF를 산정할 경우, 유역의 특성을 반영하지 않았기 때문에 과대산정의 우려가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 먼저 연구대상유역을 선정한 뒤, 유역 내에 발생했던 호우경보와 호우주의보를 기준으로 호우사상을 선정하여 DAD 분석 후 PMP를 산정하였다. 그 후, 강우-유출관계를 파악하여 PMF를 산정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.309-309
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• 2021

댐 설계 시 가능최대강수량(probable maximum precipitation, PMP)으로 인한 홍수량인 가능최대홍수량(probable maximum flood, PMF)이 고려되며, 이를 산정하기 위해서는 단위도가 필요하다. 즉, PMF는 PMP를 입력으로 하여 단위도를 이용한 강우-유출 해석을 통해 얻어진다. 따라서, 동일한 PMP가 고려되더라도 적용되는 단위도에 따라 산정되는 PMF는 달라진다. PMP가 발생하는 상황에서는 평균적인 상황에 비해 단위도의 반응이 보다 빠르고 강해진다(한국개발연구원, 2007; 한국수자원공사, 2008; Kjedsen et al., 2016). 국내의 경우, 아직까지 PMF 산정을 위한 단위도에 대한 명확한 지침은 존재하지 않는다. 댐설계기준해설(국토해양부, 2011)에서는 유역의 평균단위도로 PMF를 추정할 경우 실제보다 낮은 결과치가 도출되는 문제가 있을 수 있다는 점을 경고하는 수준에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 유속 정보를 기반으로 PMF 산정을 위한 단위도를 결정해 보고, 이를 통해 대표단위도로부터 PMF 산정을 위한 단위도를 결정하기 위한 수정 방법을 제안하였다. 추가적으로 이러한 수정단위도를 적용하여, 기존 국내 기준 적용 결과 및 확률 강우량을 통해 산정되는 빈도홍수량과의 비교를 수행하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권2호
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• pp.1-11
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• 2018

Probable Maximum Flood (PMF) is mostly applied for the designs of large-scale hydraulic structures and it is estimated by computing the runoff hydrograph where Probable Maximum Precipitation (PMP) is inserted as design rainfall. The existing PMP is estimated by transferring the heavy rainfall from all watersheds of korea to the design watershed, however, in this study, PMP was analyzed by selecting only rainfall events occurred in the design watershed. And then, Catchment-scale Soil Erosion Model (CSEM) was used to estimate the PMF and sediment-runoff yield according to the watershed-based estimated PMP. Although the PMF estimated in this study was lower than the existing estimated PMF in the Yongdam-dam basin, it was estimated to be higher than the 200-year frequency design flood discharge. In addition, sediment-runoff yield was estimated with a 0.05 cm of the maximum erosion and a 0.06 cm of the maximum deposition, and a total sediment-runoff yield of 168,391 tons according to 24-hour PMP duration.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권5호
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• pp.383-393
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• 2020

본 연구에서는 소양강댐 유역에서의 실측 단일사상 강우-유출 자료를 활용하여 Clark 단위도 방법의 매개변수를 최적화 하였으며, 그 결과를 제시하였다. 일반적으로 국내에서는 유역특성인자 최적화 분석시 미육군공병단의 HEC-1, HEC-HMS 등의 모형을 사용하고 있다. 그러나 해당 모형의 경우 유출수문곡선의 형상, 크기 등의 재현에만 초점이 맞춰져 있으며, 산정된 매개변수들의 평균을 사용하고 있어 실제 강우-유출 관계를 묘사하는데 어려움이 존재하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Clark 합성단위도법과 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 수집된 강우-유출 자료를 동시에 활용하여 매개변수를 산정할 수 있는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 적용한 결과 개별 단일사상 기반의 최적화 기법에 비해 다중 강우-유출 자료를 Pooling하여 매개변수를 산정하는 계층적 Bayesian 모형에서 BIC 결과 및 다수의 통계적 지표를 통해 모형의 우수성을 확인할 수 있었다. 더불어 홍수량에 따른 유역특성인자 매개변수 반응에 대한 관계규명을 기반으로 향후 댐 설계 또는 PMF 산정시 본 연구의 결과가 활용이 가능할 것으로 판단된다.