• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.52-52
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• 2011

최근 지구온난화가 가속화되면서 전 세계적으로 기상재해가 급증하고 있다. 특히 강우패턴의 변화를 고려한 강수 전망 연구결과는 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등이 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 가능성이 있으며, 우리나라의 경우도 극한강수의 발생빈도가 1990년대 후반 이래로 뚜렷하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 현재 우리나라에서도 이러한 기후변화에 대비하기 위해 여러 가지 가뭄연구를 수행하고 있는 실정이다. 일반적으로 가뭄의 해석에는 그 목적에 따라 여러 가지 지표를 이용하여 가뭄을 정의하며, 그 중 강수 및 하천유량 등은 기상 및 수문학적 가뭄을 판단하기 위한 지표로 널리 사용되고 있다. 특히 강수의 부족은 가뭄의 주된 요인이라 할 수 있으며, 가뭄의 정량적 평가에 효과적으로 이용될 수 있다. 즉 평균수준(혹은 절단수준)을 설정하고 가뭄의 지속기간, 심도, 발생빈도 등을 정의한 후, 이를 시계열 분석하여 가뭄의 특성을 분석하는 것이다. 또한 가뭄은 지속기간과 심도를 주요 특성변수를 가지는 이변량 수문사상이므로, 이를 반영한 확률 및 통계학적 해석방법의 적용이 반드시 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라의 가뭄특성을 가뭄지속기간과 심도의 이변량을 동시에 고려하여 지점별 가뭄빈도해석을 수행하였으며, 지역별 가뭄발생특성을 고려하여, 강우관측지점별 과거에 발생한 최대가 뭄사상에 대한 가뭄위험도를 계산하였다. 그 결과, 우리나라 지점별 미래에 연속되는 10, 50, 100, 150년에 따라 과거의 최대가뭄이 발생할 확률을 지도로 도시하여 지역적 가뭄위험도를 분석하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 이는 우리나라 내 가뭄취약지역의 우선순위를 결정하고, 실제로 국가적인 차원에서의 장기적인 가뭄관리를 하는 데 있어, 가뭄취약지역별 차별성 있는 가뭄대응방안을 마련하는 데 있어서도 하나의 객관적 근거로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.23-23
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• 2015

가뭄은 홍수와 더불어 매우 심각한 자연재해이며, 그 특성상 광역적이고 장기간 발생함에 따라 구체적인 발생시점, 규모, 범위 등을 규명하기가 어렵다. 그동안 가뭄관리 기관에서는 가뭄의 특성을 규명하고자 가뭄 지수를 활용하여 발생시점, 발생빈도, 피해규모, 범위 등을 정량적으로 분석해 왔다. 그러나 가뭄특성은 가뭄 지수의 해석방법 및 판단기준에 따라 다르게 나타나는 문제가 있다. 또한, 대부분 가뭄지수가 단일 기상(강수, 기온 등) 및 수문(유출량, 토양수분량, 증발산량 등)정보 기반으로 산정됨에 따라 대상지역의 가뭄특성을 적절히 고려하지 못하고 있다. 따라서 지역적 가뭄특성을 명확히 나타내기 위해서는 단일변수 기반의 가뭄지수의 활용보다는 두 개 이상의 변수가 고려된 가뭄지수를 활용하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 강수량 및 토양수분량 기반의 이변량 결합가뭄지수(Bivariate Joint Drought Index, BJDI)를 산정하고 기존 단일변수(강수량, 토양수분량)에 의한 가뭄지수와 함께 지역별 가뭄특성을 분석하였다. 이를 위해 강수량은 1977~2012년 동안의 기상청 관할 59개 기상관측소 자료, 토양수분량은 지표수문해석모형으로 부터 산정한 결과를 이용하였다. 59개 지점에 대한 SPI (Standardized Precipitation Index), SSI(Standardized Precipitation Index) 및 BJDI를 산정하였다. 또한, 지점별, 가뭄지수별 빈도해석을 통해 재현기간을 산정하고 과거 가뭄피해사례를 바탕으로 가뭄특성을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과, 재현기간은 동일한 심도일지라도 SPI, SSI, BJDI 순으로 BJDI가 가장 낮게 나타났으며, 지역별로는 중부지역이 높고, 남부지역에서는 낮게 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.82-82
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• 2017

최근 기후변화로 인해 전 세계적으로 과거와 다른 이상홍수 발생이 빈번하게 발생하여 오래된 수공구조물인 댐, 저수지 붕괴가 우려되는 실정이다. 수공구조물의 수문학적인 안정성을 고려하지 않은 상황에서 댐 붕괴 홍수나 돌발홍수로 발생한 피해는 인명, 재산 및 환경 피해의 정도가 매우 크므로 피해가 발생하기 이전인 수공구조물 설계 시 홍수위험도 평가를 통해 안정성을 확보하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 홍수사상의 다양한 변량들의 특성을 고려한 빈도해석을 위하여 Copula 함수를 이용한 다변량 빈도해석 기법을 개발하였다. 즉, 기존 홍수위험도 분석에서 주로 사용되는 첨두홍수량 뿐만 아니라, 홍수지속시간, 홍수체적 등을 고려한 이변량 또는 삼변량 홍수 빈도해석을 수행하고, 기존 홍수위험도와 비교 검토를 수행하고자 한다. 매개변수의 불확실성을 고려하기 위하여 매개변수 추정은 Bayesian 기법을 활용하였다.

• 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.49 no.10
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• pp.823-833
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• 2016

This study developed a trivariate Copula function based drought frequency analysis model to better evaluate the recent 2014~2015 drought event. The bivariate frequency analysis has been routinely used for the drought variables of interest (e.g. drought duration and severity). However, the recent drought patterns showed that the intensity can be regarded as an important factor which is being characterized by short duration and severe intensity. Thus, we used the trivariate Copula function approach to incorporate the trivariate drought characteristics into the drought frequency analysis. It was found that the return periods based on the trivariate frequency analysis are, in general, higher than the existing bivariate frequency analysis. In addition, this study concludes that the increase in drought frequency claimed by the Gumbel copula function has been overestimated compared to the Student t Copula function. In other words, the selection of copula functions is rather sensitive to the estimation of trivariate drought return periods at a given duration, magnitude and intensity.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.11 no.2
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• pp.137-146
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• 2011

In this study, annual maximum storm events are evaluated by applying the bivariate extremal distribution. Rainfall quantiles of probabilistic storm event are calculated using OR case joint return period, AND case joint return period and interval conditional joint return period. The difference between each of three joint return periods was explained by the quadrant which shows probability calculation concept in the bivariate frequency analysis. Rainfall quantiles under AND case joint return periods are similar to rainfall depths in the univariate frequency analysis. The probabilistic storm events overcome the primary limitation of conventional univariate frequency analysis. The application of these storm event analysis provides a simple, statistically efficient means of characterizing frequency of extreme storm event.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.8
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• pp.827-837
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• 2012

The estimation of the rainfall quantile is of great importance in designing hydrologic structures. Conventionally, the rainfall quantile is estimated by univariate frequency analysis with an appropriate probability distribution. There is a limitation in which duration of rainfall is restrictive. To overcome this limitation, bivariate frequency analysis by using 3 copula models is performed in this study. Annual maximum rainfall events in 5 stations are used for frequency analysis and rainfall depth and duration are used as random variables. Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) distributions are applied for rainfall depth and generalized extreme value (GEV), GUM, GLO distributions are applied for rainfall duration. Copula models used in this study are Frank, Joe, and Gumbel-Hougaard models. Maximum pseudo-likelihood estimation method is used to estimate the parameter of copula, and the method of probability weighted moments is used to estimate the parameters of marginal distributions. Rainfall quantile from this procedure is compared with various marginal distributions and copula models. As a result, in change of marginal distribution, distribution of duration does not significantly affect on rainfall quantile. There are slight differences depending on the distribution of rainfall depth. In the case which the marginal distribution of rainfall depth is GUM, there is more significantly increasing along the return period than GLO. Comparing with rainfall quantiles from each copula model, Joe and Gumbel-Hougaard models show similar trend while Frank model shows rapidly increasing trend with increment of return period.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.3
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• pp.217-225
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• 2016

The drought is generally characterized by duration and severity, thus it is required to conduct the bivariate frequency analysis simultaneously considering the drought duration and severity. However, since a bivariate joint probability distribution function (JPDF) has a 3-dimensional space, it is difficult to interpret the results in practice. In order to suggest the technical solution, this study employed copula functions to estimate an JPDF, then developed conditional JPDFs on various drought durations and estimated the critical severity corresponding to non-exceedance probability. Based on the historical severe drought events, the hydrologic risks were investigated for various extreme droughts with 95% non-exceedance probability. For the drought events with 10-month duration, the most hazardous areas were decided to Gwangju, Inje, and Uljin, which have 1.3-2.0 times higher drought occurrence probabilities compared with the national average. In addition, it was observed that southern regions were much higher drought prone areas than northern and central areas.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.10
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• pp.875-886
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• 2018

This study evaluated drought severity by bivariate frequency analysis using drought magnitude and precipitation deficit. A drought event was defined by Standardized Precipitation Index (SPI) and the precipitation deficit was estimated using reference precipitation corresponding to the SPI -1. In previous studies, drought magnitude and duration were used for bivariate frequency analysis. However, since these two variables have a largely linear relationship, extensibility of drought information is not great compared to the univariate frequency analysis for each variable. In the case of drought in 2015, return periods of 'drought magnitude-precipitation deficit' in the Seoul, Yangpyeong, and Chungju indicated severe drought over 300 years. However, the result of 'drought magnitude-duration' showed a significant difference by evaluating the return period of about 10, 50, and 50 years. Although a drought including the rainy season was seriously lacking in precipitation, drought magnitude did not adequately represent the severity of the absolute lack of precipitation. This showed that there is a limit to expressing the actual severity of drought. The results of frequency analysis for 'drought magnitude-precipitation deficit' include the absolute deficit of precipitation information, so which could consider being a useful indicator to cope with drought.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.2
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• pp.151-163
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• 2023

This study explored the 2022 drought over the Nakdong River watershed. Here, we developed a bivariate regional frequency analysis method to evaluate the risk of hydrological drought. Currently, natural streamflow data are generally limited to accurately estimating the drought frequency. Under this circumstance, the existing at site frequency analysis can be problematic in estimating the drought risk. On the other hand, a regional frequency analysis could provide a more reliable estimation of the joint return periods of drought variables by pooling available streamflow data over the entire watershed. More specifically, the Copula-based regional frequency analysis model was proposed to effectively take into account the tail dependencies between drought variables. The results confirmed that the regional frequency analysis model showed better performance in model fit by comparing the goodness-of-fit measures with the at-site frequency analysis model. We find that the estimated joint return period of the 2022 drought in the Nakdong River basin is about eight years. In the case of the Nam river Dam, the joint return period was approximately 20 years, which can be regarded as a relatively severe drought over the last three decades.