• Title/Summary/Keyword: 홍수빈도해석법

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Development of IDF Curves under Non-Stationary for Agricultural Reservoir Watershed (비정상성을 고려한 농업용저수지 유역의 IDF 곡선 분석)

  • Ryu, Jeong Hoon;Kang, Moon Seong;Song, Inhong;Park, Jihoon;Jun, Sang Min
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.596-596
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    • 2015
  • 수공구조물 설계의 기본이 되는 설계홍수량은 정상성 (Stationary) 가정 하에 산정되고 있다. 정상성은 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 변화하지 않는 것을 의미한다. 그러나 최근 기후변화로 인한 극치사상의 크기와 빈도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있어 강우자료의 변화 특성을 정확하게 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary)에 대한 고려가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비정상성을 고려한 미래 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 산정하고, 기후변화에 의한 IDF 곡선의 특성 변화를 분석하고자 한다. 연구대상지로 충청남도 공주시에 위치한 계룡저수지를 선정하였고, 계룡저수지에 인접한 대전 관측소의 과거 강우자료 (1981-2010년)를 수집하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RCP4.5 시나리오 기반의 미래 강우자료를 편의보정하여 3개 기간 (2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년)에 대한 미래 강우자료를 구축하였고, 지속시간별 연최대치 강우자료를 추출하여 경향성 분석 및 비정상성 빈도해석을 실시하였다. 강우자료의 확률분포형과 매개변수 추정방법으로는 GEV (Generalized Extreme Value)분포와 L-모멘트법을 선정하였다. 이를 바탕으로 과거 및 미래 기간별 IDF 곡선을 산정하였으며, 그 특성을 비교분석하였다. 본 연구에서 도출한 IDF 곡선은 계룡저수지의 설계한도를 재검토하는데 활용될 수 있으며, 본 연구에서 제시한 방법은 기후변화에 따른 농업용저수지의 안정성 검토에 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

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Regional Rainfall Frequency Analysis by Multivariate Techniques (다변량 분석 기법을 활용한 강우 지역빈도해석)

  • Nam, Woo-Sung;Kim, Tae-Soon;Shin, Ju-Young;Heo, Jun-Haeng
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.41 no.5
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    • pp.517-525
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    • 2008
  • Regional rainfall quantile depends on the identification of hydrologically homogeneous regions. Various variables relevant to precipitation can be used to form regions. Since the type and number of variables may lead to improve the efficiency of partitioning, it is important to select those precipitation related variables, which represent most of the information from all candidate variables. Multivariate analysis techniques can be used for this purpose. Procrustes analysis which can decrease the dimension of variables based on their correlations, are applied in this study. 42 rainfall related variables are decreased into 21 ones by Procrustes analysis. Factor analysis is applied to those selected variables and then 5 factors are extracted. Fuzzy-c means technique classifies 68 stations into 6 regions. As a result, the GEV distributions are fitted to 6 regions while the lognormal and generalized logistic distributions are fitted to 5 regions. For the comparison purpose with previous results, rainfall quantiles based on generalized logistic distribution are estimated by at-site frequency analysis, index flood method, and regional shape estimation method.

Numerical Analysis of Hydrograph Determination for Cohesive Soil Levee (조립토 하천제방의 수위파형결정에 관한 수치해석적 연구)

  • Kim, Jin-Man;Kim, Ji-Sung;Oh, Eun-Ho;Cho, Won-Beom
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.30 no.4
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    • pp.81-92
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    • 2014
  • The integrity evaluation of river levee includes slope stability evaluation of riverside land and protected low-land, and safety of piping with respect to critical gradient and critical velocity based on related regulations, such as Design Criteria Rivers Commentary (2009), Structural Design Criteria Based Commentary (2009). The design hydro-graph is the most important design input factor for the integrity evaluation; it can be inaccurate due to the absence of its decision methods suggested by the national level. The authors in this paper evaluated numerical analytic levee integrity for piping and slope stability by changing each design hydro-graph, including rising ordinary water level, lasting flood water level, falling water level, and flood frequency for Mun-san-jae on Nak-dong River. Finally, the authors suggested that the levee integrity of piping and slope stability are very sensitive to the changes of increasing time of ordinary water level by 57 hours and lasting time of the flood water level by 53 hours, respectively, for Mun-san-jae.

Logistic regression analysis for Critical Rainfall Estimation (한계강우량 산정을 위한 로지스틱 회귀분석)

  • Lee, Changhyun;Lee, Kangwon;Keum, Hojun;Kim, Byunghyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.232-232
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    • 2022
  • 1차원 관망해석모형과 2차원 지표면범람 해석모형을 이용한 도시지역의 실시간 홍수예·경보시스템 구축은 모형의 모의에 많은 시간이 소요되므로 한계가 있다. 또한, 연구유역에서 시나리오 강우에 대해 침수를 유발시키는 한계강우량을 1-2차원 모형의 시행착오법을 적용한 반복적인 수행을 통해 산정하는 것은 비효율적인 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 해결책으로 로지스틱 회귀를 이용하여 배수분구별 침수 발생기준 강우량을 산정하고자 한다. 침수 발생 한계강우량 산정을 배수분구 단위로 제시하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 풍수해저감종합계획(2015)과 침수흔적도를 이용하여 배수분구 별 침수이력에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 1-2차원 수리해석을 통한 침수심과 함께 로지스틱 회귀모형에 학습하였다. 지속시간 1시간, 10mm 강우부터 500년 빈도의 Huff 3분위 시나리오 17개를 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 1-2차원 수리해석을 위한 입력자료로 사용하였다. EPA-SWMM을 통한 1차원 도시유출해석과 FLO-2D를 통한 2차원 침수해석에서 20cm 이상의 침수심이 발생하거나 지상관측자료, 침수흔적도 및 풍수해저감종합계획에서 실제 침수가 발생했을 경우를 1, 그렇지 않은 경우를 0으로 하여 데이터베이스를 구축하여 로지스틱 회귀모형에 학습시켜 침수 발생 한계강우량을 산정하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 서울시 지역의 배수분구별 한계강우량을 산정할 수 있으며, 지속적으로 관측되는 강우 및 침수 발생 유무 자료를 추가함으로써 산정된 침수 한계강우량을 상회하는 강우 사상이 나타났을 시에 침수 발생 유무를 확인하여 본 연구에서 제안한 방법에 대해 검증이 가능할 것으로 보인다.

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Assessment of uncertainty associated with parameter of gumbel probability density function in rainfall frequency analysis (강우빈도해석에서 Bayesian 기법을 이용한 Gumbel 확률분포 매개변수의 불확실성 평가)

  • Moon, Jang-Won;Moon, Young-Il;Kwon, Hyun-Han
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.49 no.5
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    • pp.411-422
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    • 2016
  • Rainfall-runoff modeling in conjunction with rainfall frequency analysis has been widely used for estimating design floods in South Korea. However, uncertainties associated with underlying distribution and sampling error have not been properly addressed. This study applied a Bayesian method to quantify the uncertainties in the rainfall frequency analysis along with Gumbel distribution. For a purpose of comparison, a probability weighted moment (PWM) was employed to estimate confidence interval. The uncertainties associated with design rainfalls were quantitatively assessed using both Bayesian and PWM methods. The results showed that the uncertainty ranges with PWM are larger than those with Bayesian approach. In addition, the Bayesian approach was able to effectively represent asymmetric feature of underlying distribution; whereas the PWM resulted in symmetric confidence interval due to the normal approximation. The use of long period data provided better results leading to the reduction of uncertainty in both methods, and the Bayesian approach showed better performance in terms of the reduction of the uncertainty.

Orographic Precipitation Analysis with Regional Frequency Analysis and Multiple Linear Regression (지역빈도해석 및 다중회귀분석을 이용한 산악형 강수해석)

  • Yun, Hye-Seon;Um, Myoung-Jin;Cho, Won-Cheol;Heo, Jun-Haeng
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.42 no.6
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    • pp.465-480
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    • 2009
  • In this study, single and multiple linear regression model were used to derive the relationship between precipitation and altitude, latitude and longitude in Jejudo. The single linear regression analysis was focused on whether orographic effect was existed in Jejudo by annual average precipitation, and the multiple linear regression analysis on whether orographic effect was applied to each duration and return period of quantile from regional frequency analysis by index flood method. As results of the regression analysis, it shows the relationship between altitude and precipitation strongly form a linear relationship as the length of duration and return period increase. The multiple linear regression precipitation estimates(which used altitude, latitude, and longitude information) were found to be more reasonable than estimates obtained using altitude only or altitude-latitude and altitude-longitude. Especially, as results of spatial distribution analysis by kriging method using GIS, it also provides realistic estimates for precipitation that the precipitation was occurred the southeast region as real climate of Jejudo. However, the accuracy of regression model was decrease which derived a short duration of precipitation or estimated high region precipitation even had long duration. Consequently the other factor caused orographic effect would be needed to estimate precipitation to improve accuracy.

Temporal distritution analysis of design rainfall by significance test of regression coefficients (회귀계수의 유의성 검정방법에 따른 설계강우량 시간분포 분석)

  • Park, Jin Heea;Lee, Jae Joon
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.55 no.4
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    • pp.257-266
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    • 2022
  • Inundation damage is increasing every year due to localized heavy rain and an increase of rainfall exceeding the design frequency. Accordingly, the importance of hydraulic structures for flood control and defense is also increasing. The hydraulic structures are designed according to its purpose and performance, and the amount of flood is an important calculation factor. However, in Korea, design rainfall is used as input data for hydrological analysis for the design of hydraulic structures due to the lack of sufficient data and the lack of reliability of observation data. Accurate probability rainfall and its temporal distribution are important factors to estimate the design rainfall. In practice, the regression equation of temporal distribution for the design rainfall is calculated using the cumulative rainfall percentage of Huff's quartile method. In addition, the 6th order polynomial regression equation which shows high overall accuracy, is uniformly used. In this study, the optimized regression equation of temporal distribution is derived using the variable selection method according to the principle of parsimony in statistical modeling. The derived regression equation of temporal distribution is verified through the significance test. As a result of this study, it is most appropriate to derive the regression equation of temporal distribution using the stepwise selection method, which has the advantages of both forward selection and backward elimination.

Estimating Quantiles of Extreme Rainfall Using a Mixed Gumbel Distribution Model (혼합 검벨분포모형을 이용한 확률강우량의 산정)

  • Yoon, Phil-Yong;Kim, Tae-Woong;Yang, Jeong-Seok;Lee, Seung-Oh
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.45 no.3
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    • pp.263-274
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    • 2012
  • Recently, due to various climate variabilities, extreme rainfall events have been occurring all over the world. Extreme rainfall events in Korea mainly result from the summer typhoon storms and the localized convective storms. In order to estimate appropriate quantiles for extreme rainfall, this study considered the probability behavior of daily rainfall from the typhoons and the convective storms which compose the annual maximum rainfalls (AMRs). The conventional rainfall frequency analysis estimates rainfall quantiles based on the assumption that the AMRs are extracted from an identified single population, whereas this study employed a mixed distribution function to incorporate the different statistical characteristics of two types of rainfalls into the hydrologic frequency analysis. Selecting 15 rainfall gauge stations where contain comparatively large number of measurements of daily rainfall, for various return periods, quantiles of daily rainfalls were estimated and analyzed in this study. The results indicate that the mixed Gumbel distribution locally results in significant gains and losses in quantiles. This would provide useful information in designing flood protection systems.

Evaluation of ECMWF subseasonal-to-seasonal (S2S) hydrometeorological forecast across Australia (호주에서의 ECMWF 계절내-계절 수문기상 예측치 평가)

  • Jongmin Park
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.268-268
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    • 2023
  • 전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

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