• 제목/요약/키워드: 일강수빈도분포

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Bayesian 기법의 혼합 Gumbel 분포를 활용한 연최대일강우량에 대한 비정상성 빈도해석 (A Non-stationary frequency analysis for annual daily maximum rainfalls(ADMRs) using mixed Gumbel distribution of bayesian approach)

  • 최홍근;유민석;한영천;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.312-312
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    • 2018
  • 우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내리며 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수패턴 조건하에서 수공구조물 설계시 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 우리나라의 경우 단일 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수패턴의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라의 강수패턴 또한 바뀌어가고 있다. 연강수량의 대부분은 태풍과 장마로 인한 강수량으로 이루어져 있고, 일반적으로 두 개의 모집단으로 이루어진 형태를 보인다. 앞선 연구에서 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 연최대강수량 자료에 대해 8개의 지속시간별(1, 2, 3, 6, 9, 12, 18, 24hr)로 Bayesian 기법의 단일 Gumbel 분포형과 혼합 Gumbel분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였고, 혼합 Gumbel 분포형이 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이상기후로 인한 강수량의 특징의 급격한 변화에 일정한 패턴이 있음을 가정하고 이중첨두의 연 최대일강수량 자료에 대해 혼합 Gumbel 분포형 기반 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 정상성 빈도분석과의 비교를 위해 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion(BIC) 값을 비교하였다. 비정상성일 경우의 BIC 값이 정상성일 경우 보다 작게 산정되었고, 강수패턴이 경향성을 가지는 것으로 판단할 수 있었다. 비정상성 혼합 Gumbel 분포형 모델은 최근 급격한 강수패턴의 변화에 대한 대응책으로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.

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일 강수발생모형을 이용한 월 단위 GCM의 축소기법에 관한 연구 (Downscaling Technique of Monthly GCM Using Daily Precipitation Generator)

  • 경민수;이정기;김형수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권5B호
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    • pp.441-452
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    • 2009
  • 본 연구에서는 IPCC DDC를 통해서 제공되는 월 단위 기후모형의 결과를 바탕으로 일 강수를 발생할 수 있는 일 강수 발생모형을 제안하고, 이를 이용해 기후변화가 일 강수빈도에 미치는 영향평가 기법을 기상청산하 서울지점을 대상으로 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 일 강수발생모형은 2 state 마코브 체인 모형을 기반으로 개발되었으며, 강수를 발생시키는데 필요한 천이확률과 강수의 양을 결정짓는 Gamma-2 분포의 규모매개변수 및 형상매개변수는 회귀분석에 의한 월총강수량과의 관계를 통해서 산정되었다. 제시된 회귀분석 결과에 기후모형으로부터 K-NN방법에 의해서 서울지점으로 축소된 월 총강수량을 적용하여 기후변화가 고려된 일 강수를 발생시켰다. 기후모형으로는 BCM2모형을 사용하였으며, 20c3m 시나리오를 기준시나리오로 하여 A2 시나리오에서의 일 강우빈도의 차이를 산정하여 관측된 일 강우 빈도에 적용하였다. 빈도해석을 위한 분포형으로는 Gumbel분포를 선정하였으며, 매개변수 추정을 위하여 확률가중모멘트 방법을 적용하였다. 연구결과 미래 서울지역의 빈도별 일 강수량은 2020s에는 다소 감소, 2050s, 2080s 에는 다소 증가하는 것으로 예상 되었다.

지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄 발생빈도의 변화와 관련하여 : 2. 지구 온난화에 따른 일강수량 분포의 변화 추정 (On the Change of Flood and Drought Occurrence Frequency due to Global Warming : 2. Estimation of the Change in Daily Rainfall Depth Distribution due to Global Warming)

  • 윤용남;유철상;이재수;안재현
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제32권6호
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    • pp.627-636
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    • 1999
  • 지구온난화의 영향으로 배증 CO2 상태가 되는 약 60년 후의 한반도 평균강수량은 약 5-10%정도의 증가로 예측되고 있다. 그러나 수자원분야에서 평균강수량의 증가보다 더 중요한 것은 홍수 또는 가뭄과 같은 극치기상의 빈도 변화이다. 현재 국제적으로 이러한 극치기상의 빈번한 발생이 지구온난화의 한 증거로 받아들여지고 있기는 하나 그 양상이 어떻게 되리라고는 예측되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 그러한 변화 양상을 예측해 보기 위한 방법론을 제시해 보는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 사용한 방법은 Todorovic과 Woolhiser(1975), katz(1977) 등의 일강수분포 관련 연구를 토대로 하여 월/연강수량의 변화에 다른 일강수의 특성을 매개변수의 변화로 고려하고 이를 통해 일강수의 분포변화를 예측하는 것이다. 본 연구에서는 두 일강수량(10mm,50mm)을 임계치로 하여 월/연강수량의 변화에 따른 10mm이하 및 50mm이상의 발생확률을 조사하였다. 이러한 발생확률의 변화가 바로 가뭄과 홍수의 변화로 직결되지는 않으나 그 양상을 짐작하게 하는 좋은 지표가 될 수 있으리라 판단된다. 아울러 연강수량의 변화에 따른 일강수의 분포변화는 월강수의 변화를 고려하는 경우보다 그 정도가 작았으며, 특히 월강수량의 변화를 고려하는 경우 우기인 여름철에 그 발생빈도의 변화가 아주 큰 것으로 나타났다.

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불연속 분포를 이용한 다지점 강수모의발생 기법 개발 (A Development of Multi-site Rainfall Simulation Model Using Piecewise Generalize Pareto Distribution)

  • 소병진;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.123-123
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    • 2012
  • 일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.

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일 단위 SPI 적용을 위한 한반도 남부지역별 최소 시간 척도 조사 (A survey on the Minimum Time Scale by Southern Region of the Korean Peninsula for Daily SPI Application)

  • 이채림;서지유;원정은;김상단
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.328-328
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    • 2023
  • 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)는 강수량 변동의 정도를 표준화하여 나타낸 지수로, 가뭄 평가에 적용되고 있다. 일반적으로 SPI를 산정할 때는 월 단위의 시간 척도를 적용하며, 장기간의 가뭄에 대해 평가한다. 그러나 시간 척도가 길어질수록 가뭄 발생 후 가뭄을 감지하는 데 걸리는 시간이 더 길어지기 때문에 대처가 더욱 어려워진다. 또한, 기후변화로 인해 가뭄 빈도가 증가하고, 그 정도가 더욱 심화되면서 일 단위의 적용이 필요해지고 있다. 본 연구는 한반도 남부지역을 대상으로 일 단위의 SPI 적용을 위한 최소 시간 척도를 조사하였다. 대상 지역을 강원권, 수도권, 부울경, 대경권, 호남권, 충청권의 총 6개 지역으로 분리하여, 각 지역별, 계절별 최소 시간 척도를 조사하였다. SPI 산정을 위해 후보 분포형으로 Gumbel, Gamma, GEV, Loglogistic, Lognormal, Weibull을 적용하였으며, 시간 척도는 5일부터 365일까지 총 10개로 설정하였다. 본 연구에선 크게 적합도 검정과 정규성 검정으로 진행하였다. 적합도 검정에서는 Chi-square test를 적용하였으며, 이때 일 단위의 짧은 시간 척도를 적용할 경우 누가 강수 시계열의 값이 0으로, 0값이 시계열에 포함되면 SPI의 정확도가 떨어지는 문제가 발생하는데, 이를 보완하기 위해 누가 강수 시계열의 0값을 고려하였다. 마지막으로 각 후보 분포형을 적용하여 산정된 SPI가 표준정규분포에 합당한지를 검증하기 위해 Anderson-Darling test를 수행하였다. 결과적으로 대부분의 지역에서는 봄과 여름의 경우 최소 15일 정도의 시간 척도까지는 적용할 수 있을 것으로 판단되며, 겨울의 경우는 최소 30일 정도의 시간 척도를 적용해야 함을 확인하였다. 지역별로 차이가 크진 않지만, 이러한 연구 결과를 참고하여 각 지역별로 더 나은 가뭄 대책을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

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역학적 상세화 기법을 활용한 우리나라 극한 강수사상 전망: 일최대강수량 변화 분석 (Projection of future extreme precipitation events over Republic of Korea using a dynamical downscaling technique: Analysis on change of daily maximum precipitation)

  • 신진호;이효신;권원태
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1580-1584
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    • 2010
  • 지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래(1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하였다. 미래 동아시아와 한반도지역은 기온상승에 의해 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전 계절에 걸쳐 강수량이 증가하고 토양수분, 증발산도 증가할 것으로 전망되었다. 상세화된 일(daily)강수량 자료를 일반극치(general extreme value, GEV)분석을 활용하여 20세기 동안 한반도의 일최대강수량의 공간 분포를 분석하고 미래 강수의 일최대강수량 변화를 전망하였다. 20세기 (1971-2000)에는 남해안과 경기 내륙지방에서 일최대강수량의 빈도와 평균값이 나타났다. 21세기에는 일최대강수량의 평균은 현재보다 약 10 $mmday^{-1}$, 20년 빈도 강수량은 60 $mmday^{-1}$ 정도 증가할 것이고, 남해안과 서해안과 충청내륙일부지방, $39^{\circ}N$ 이북에서 뚜렷이 나타날 것으로 전망되었다.

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불연속 Pareto 분포를 활용한 강수 모의발생 모델 개발 (A Development of Rainfall Simulation Model Using Piecewise Generalize Pareto Distribution)

  • 권현한;소병진;김태웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.88-88
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    • 2011
  • 수자원에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있으며 기본적으로 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로서 이용된다. 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되는 것이 일반적이며 우리가 목표로 하는 장기간의 일강수량자료의 획득이 어렵기 때문에 단기간의 일강수량자료를 장기 모의하여 이용하게 된다. 일강수량을 모의하는데 있어서 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이며, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의에서 발생하는 가장 큰 문제점은 극치강수량을 재현하기 어렵다는 점이다. 이러한 문제점으로 인해 수자원 계획을 수립하는데 있어서 불확실성을 가중시키고 있다. 특히 일강수량 모의기법을 통해서 추정되는 빈도강수량의 과소추정으로 인해 수공구조물 설계 시에 신뢰성을 확보하는 데 문제점이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Markov Chain 모형에서 일강수량에 평균적인 특성과 극치특성을 동시에 재현할 수 있도록 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 3개 강수지점에 대해서 기존 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용한 결과 여름의 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 제안한 불연속 Kernel-Pareto 분포형 기반 Markov Chain 모형은 여름의 일강수량 모의 시 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법론은 전체적으로 기존 Markov Chain 모형에 비해 극치강수량을 재현하는데 유리한 기법으로 판단되며, 또한 극치강수량을 일반강수량으로부터 분리하여 모의함으로서 평균 및 중간값 등 낮은 차수에 모멘트 등 일강수량에 전체적인 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.

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한국의 극한 기온 및 강수 사상의 변화 경향에 관한 연구 (Trends on Temperature and Precipitation Extreme Events in Korea)

  • 최영은
    • 대한지리학회지
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    • 제39권5호
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    • pp.711-721
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    • 2004
  • 기상과 관련된 재해의 직접 원인이 되는 극한 기후 사상의 발생 빈도 및 강도의 변화 경향을 파악하는 것이 된 연구의 목적이다. 일최저기온, 일최고기온, 일강수량 자료를 이용하여, 10개 기후 변화 지시자를 산출하였다. 그 변화 경향의 공간 분포를 파악하였다. 일최저기온을 이용하여 산출된 온난야의 발생 빈도는 한반도에서 증가하는 추세를 나타냈고. 최저기온의 증가로 인하여 서리일수는 감소하고 생장기간은 증가하였다. 매해의 일최저기온과 일최고기온의 차로 산출되는 연극한기온교차는 최고기온은 변화하지 않았지만. 최저기온의 증가로 인하여 감소하고 있다. 강수와 관련된 지시자들은 기온 관련 지시자에 비하여 변화 경향이 뚜렷하지 않지만, 무강수일수의 한반도 시계열은 감소하는 경향이 나타났고, 호우지수로 분류될 수 있는 강수강도는 증가하고 있다.

다지점 일강수 모의를 위한 추계학적 강수모의모형의 구축 (Development of a Stochastic Precipitation Generation Model for Generating Multi-site Daily Precipitation)

  • 정대일
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권5B호
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    • pp.397-408
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    • 2009
  • 본 연구에서는 다지점의 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 추계학적 강수모의모형을 제시하였다. 각 지점의 강수발생은 무강수 기간에 대해 고차를 허용하는 혼합차수 마코프 모형을 이용하였으며, 강수량은 Anscombe 잔차와 감마분포를 이용하여 모의하였다. 다지점에 대한 강수발생과 강수량의 공간적 상관관계는, 상관관계를 가진 랜덤자료를 생성하여 재현하였다. 구축된 강수모의모형을 이용하여 우리나라 중부지역에 위치한 17개 관측지점의 강수량을 모의하고 모의정확성을 검토 하였다. 검증에 필요한 통계값들은 50번의 반복실행에 의해 생성된 강수량 시계열로부터 추정하여 제시하였다. 검토결과, 강수모의모형이 관측강수의 강수일수, 강수 지속기간, 무강수 지속기간, 강수일의 평균강수량과 표준편차 등을 비교적 잘 모의 하였다. 최대 강수 지속일과 무강수 지속일의 50번 반복실행의 평균값의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 23% 정도, 100년 빈도와 200년빈도의 강수량의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 17% 정도에 달하는 것으로 확인되었다. 강우발생과 강우량에 대한 공간적 상관관계는 비교적 정확히 재현하고 있음을 확인하였다.

수정 PRISM을 활용한 남한지역의 고해상도 격자 기후자료 생성 (Generation of high-resolution gridded climate variables using modified PRISM over South Korea)

  • 음형일;김종필
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.10-13
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    • 2015
  • 본 연구에서는 관측지점의 공간분포에 따라 영향반경을 결정하는 M-PRISM(Modified PRISM)을 이용하여 고해상도의 장기 격자자료를 생성하고자 하였다. 장기 기상관측자료를 제공하는 국내 60개 종관기상관측점의 자료를 기반으로 $5km{\times}5km$ 해상도의 일강수량, 일최고 및 일최저기온 등의 자료를 생성하였고 정량적 평가지표를 산정하여 평가하였다. 이와 더불어 일강수량에 대해서는 강수발생빈도를 추정할 수 있는 정성적 평가지표를 산정하고 기존 PRISM과 비교하였다. 정량적 평기지표에서는 두 모형 사이에 뚜렷한 차이를 보이지 않았지만 정성적 평가지표에서는 M-PRISM이 우수한 결과를 나타내었다. 특히 강수 공간분포의 변동성이 큰 호우사상의 경우 M-PRISM이 효용성이 더욱 크게 나타남을 확인할 수 있었다.

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