• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.211-211
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• 2018

미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1012-1016
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• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.10
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• pp.809-824
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• 2009

Hydrological system forecasting, which is the short term runoff historical data during the limited period in dam site, is a conditional precedent of hydrological persistence by stochastic analysis. We have forecasted the monthly hydrological system from Andong dam basin data that is the rainfall, evaporation, and runoff, using the seasonal ARIMA (autoregressive integrated moving average) model. Also we have conducted long term runoff simulations through the forecasted results of TANK model and ARIMA+TANK model. The results of analysis have been concurred to the observation data, and it has been considered for application to possibility on the stochastic model for dam inflow forecasting. Thus, the method presented in this study suggests a help to water resource mid- and long-term strategy establishment to application for runoff simulations through the forecasting variables of hydrological time series on the relatively short holding runoff data in an object basins.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.11
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• pp.245-250
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• 2017

Flash floods is defined as the flooding of intense rainfall over a relatively small area that flows through river and valley rapidly in short time with no advance warning. So that it can cause damage property and casuality. This study is to establish the flash-flood warning system using 38 accident data, reported from the National Disaster Information Center and Land Surface Model(TOPLATS) between 2009 and 2012. Three variables were used in the Land Surface Model: precipitation, soil moisture, and surface runoff. The three variables of 6 hours preceding flash flood were reduced to 3 factors through factor analysis. Decision tree, random forest, Naive Bayes, Support Vector Machine, and logistic regression model are considered as big data methods. The prediction performance was evaluated by comparison of Accuracy, Kappa, TP Rate, FP Rate and F-Measure. The best method was suggested based on reproducibility evaluation at the each points of flash flood occurrence and predicted count versus actual count using 4 years data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.208-213
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• 2009

본 논문에서는 Tree-ring width 지표자료, 태양흑점수, 남방진동지수(SOI) 및 지구온도 아노말리 자료와의 비교를 통하여 서울지점 측우기 강우량 자료의 정확도를 가늠해 보았다. 그리고 한반도 인근지역의 Tree-ring width 지표자료와의 비교를 통하여 과거 동북아시아 기후변화 상관성과 변화특성을 파악해 보았다. 분석 결과 측우기 강우량 자료는 다른 비교분석 대상 자료들과 경향성과 변화심도가 매우 잘 일치하고 있어 상당한 신뢰성을 가지고 있음이 확인되었다. 그리고 한반도 주변 6개 지점의 Tree-ring width 지표자료와의 비교분석결과, 장기적으로 동북아시아 기후는 시공간적으로 밀접한 상관을 가지고 변화하고 있으며 그 변화에는 장주기적인 재현성이 존재한다는 점을 알 수 있었다. 그러나 1960년 이후의 기후변화 특성은 통계적인 거동특성이나 변화폭이 과거의 재현사상의 한계를 넘지는 않으나 과거와는 다른 경향성과 불규칙성을 보여주고 있으며 재현주기도 짧아지고 있어 과거와는 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 과거자료에 근거한 본 연구의 결과는 동북아시아 기후변화 장기 예측에 있어 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.155-155
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• 2015

태풍과 집중호우와 같은 극치사상은 치수적인 측면 뿐 아니라 안정적인 용수공급과 수자원의 확보, 수질 및 생물다양성 확보, 생태계의 안정성 및 복원력 향상 등에 매우 중요하나, 국외에 비해 국내연구는 매우 부족한 실정이다. 또한, 장기간의 수문 및 기상자료의 변동 및 경향, 예측 등의 많은 연구들로 인해 사실상 현실화가 된 기후변화 등의 이유로 극한 호우사상이 해를 거듭할수록 증가할 것으로 전망되고 있어 이에 대한 위험성이 대두되고 있는 실정이다. 한반도의 극치호우사상의 변화 및 양상을 보다 심도있게 평가하기 위해 한반도에 영향을 미치는 태풍 및 집중호 우을 분리하는 기법을 개발 및 적용하여 각 호우원인별 특성 변화 및 경향 분석을 수행하였으며, 한반도의 호우원인별 극치 호우사상에 영향을 미치는 해수면온도와 관련된 El Nino 패턴과 수문기상인자 등과의 상관성 분석을 수행하였다. 마지막으로 기후변화가 한반도 극치호우사상에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 비정상성빈도해석을 통해 미래확률강우량을 산정하였다. 본 연구의 분석결과는 향후, 미래 한반도 영향 태풍 및 집중호우의 강도 및 규모를 고려한 지역 맞춤형 치수정책 및 방재대책 수립에 대한 기초자료로 활용가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.33-33
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• 2017

수문모형들은 유역차원의 저감대책 수립 및 평가에 유용하게 사용될 수 있고 이를 활용한 합리적인 예측이 가능하다. 한국의 미계측 유역에 대한 유사발생량 예측을 모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 예측모형의 특징은 신뢰할 수 있는 관측 자료를 활용하여 단계별 다중회귀분석을 이용하여 매개변수를 결정하였으며, 최소한의 입력자료를 이용하여 전국 규모의 연평균 유사발생량을 예측할 수 있다는 것이다. 본 연구에서 개발된 모형을 활용하여 4대강 유역의 중권역별 유사량을 추정하였다. 수자원장기 종합에서 사용한 중권역별 강우 자료를 활용하여 모의를 수행하였다. 2001년부터 2015년 까지 15년까지 모의결과 4대강 유역 전체적으로 연 강우량의 변동에 따라 유사발생량도 증감하는 패턴을 나타내고 있으며, 그 주기는 약 8년 정도로 추정되었다. 4대강 주요 중권역을 대상으로 2010년에 추정된 비유사량을 K-DRUM 예측값 및 유량조사사업단 추정값과 비교하여 모델의 활용성을 검토하였다. 유사량 예측의 불확실성을 감안할 때 본 연구에서 개발된 모델을 이용하여 1차 스크리닝 수준에서 미계측 유역에 대한 비유사량 예측이 가능할 것으로 판단되며, 향후 미계측 유역에 대한 유사관리계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.105-105
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• 2011

전 세계적으로 이상기후의 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 6~9월에 강우가 집중되는 우리나라의 경우에는 예측하지 못한 강우의 발생 빈도가 점점 증가하고 있어 이로 인한 인명 및 재산 피해 또한 심각한 문제가 되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는, 일반적으로 발생한 강우사상이 아니라 극치의 확률로 발생한 강우사상에 대한 실질적인 연구가 우선으로 수행되어야 한다. 기존의 극한강우에 대한 연구 중 대부분은 정량적인 기준보다는 정성적인 기준을 제시하고 있으며, 최근 국외에서는 STARDEX(Goodess, 2005)와 같은 극한지수를 선정하여 경향성을 분석하는 연구도 수행되고 있다. 국내에서도 극한지수를 사용한 연구사례가 있으나(최영은, 2004, 김보경 외, 2009), 국외에서 제안된 극한지수를 우리나라에 그대로 적용한 것이며, 이외에도 확률모형을 이용한 극한기후사상의 발생빈도 분석에 관한 연구도 활발히 수행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 확률적으로 양적, 시간적, 공간적 측면이 동시에 극한의 값을 갖는 사상을 극치사상이라고 정의하여, 발생 가능한 강수량의 최대량으로 주로 사용되는 가능최대강수량(PMP)과는 다른 의미의 강수량으로 분석하였다. 극한강우사상의 정량적인 분석을 위해, 안성천 유역 강우관측소의 시계열 강우자료를 토대로 전체 강우사상에 대한 강우지속시간, 총 강우량 및 최대 시강우량의 95퍼센타일, 시간에 대한 누적 강우량의 25퍼센타일과 75퍼센타일의 증가율로 계산된 강우 증가율 등 4가지 요소를 제안하였다. 이 방법을 IHP 시험유역인 평창강 유역에 적용하여 그 적용성을 검토하였으며, 극치사상으로 분석된 강우사상은 각 유역별 주요하천의 상위 12개 장기 유출량의 발생일과 비교하였다. 분석 결과, 하천과의 거리가 먼 관측소일수록 최대 유출량의 발생일과 극한강우사상의 발생일에 차이가 발생했으며, 결측자료가 많은 관측소의 경우에는 인근 관측소의 자료로 보완하였을 때 높은 정확도로 분석되는 것으로 보아, 결측자료에 대한 영향과 강우 관측소와 하천과의 거리에 대한 영향이 큰 것으로 판단되었다. 향후 연구에서는 거리 및 지형에 대한 영향과 결측자료의 보완을 통해 더 정확한 분석을 수행하여, 홍수위험도의 개선 및 장기 유출분석에 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.3
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• pp.275-285
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• 2001

Since the majority of streamflow during dry periods is provided by groundwater storage, the streamflow depends on a basin moisture state recharged from rainfall during wet periods. This hydrologic characteristics dives good condition to predict long-term streamflow if the basin state like groundwater recharge is known in advance. The objective of this study is to examine groundwater recharge effect to monthly streamflow, and to attempt monthly streamflow prediction using estimated groundwater recharge. The ground water recharge is used as an independent variable with streamflow and precipitation to construct multiple regression models for the prediction. Correlation analysis was performed to assess the effect of groundwater carry-over to streamflow and to establish the associations among independent variables. The predicted streamflow shows that the multiple regression model involved groundwater recharge gives improved results comparing to the model only using streamflow and precipitation as independent variables. In addition, this paper shows that the prediction model with the effect of groundwater carry-over taken into account can be developed using only precipitation.