• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.429-429
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• 2015

면적감소계수(ARF)는 면적강우에 대한 지점강우의 비로 정의되며, 과거 면적확률강우량 산정시 유역 내의 여러 지점강우량을 티센기법, Kriging 기법 등을 통해 공간보정을 실시하고 면적강우량을 산정하였다. 하지만 이러한 방법은 강우의 시공간분포 특성을 정확히 반영하지 못하는 단점이 있기 때문에, 최근에는 많은 연구에서 레이더 강우를 활용한 ARF를 산정한다. 기존의 연구에서 이중편파레이더를 사용하여 낙동강 유역의 호우중심형 ARF를 산정한 바 있기 때문에, 본 연구에서는 산정된 ARF 값을 적용한 설계홍수량은 분석해보고자 한다. 대상유역은 낙동강 유역내의 유역들을 대상으로 하고자 한다. 낙동강 유역에는 약 $175km^2{\sim}2000km^2$의 다양한 면적의 유역들이 존재함을 확인하였다. 따라서 면적별로 대표적인 유역을 선정하여 설계홍수량을 산정하기에 적합한 지역이라 판단된다. 설계홍수량을 산정하기 방법으로는 강우-유출 모형을 이용하고자 한다. 이용할 모형은 호주에서 개발된 IHACRES 모형으로써, 개념적인 모형으로 장기 및 단기 강우사상을 모두 모의할 수 있는 특징을 갖고 있다. 따라서 낙동강 내의 선정된 유역들을 실제 강우자료를 통해 각 유역의 매개변수를 산정하고, 확률강우량과 Huff분포를 이용한 지속시간 24시간의 설계강우량을 산정하고자 한다. 산정된 설계강우량에 앞서 소개한 이중편파레이더 ARF를 적용하여 설계홍수량을 산정하고, ARF를 적용하지 않고 산정한 설계홍수량, 두 값의 차이를 통해 ARF를 통해 감소된 설계강우량의 비와 ARF 적용 유무에 따른 설계홍수량 차이의 비를 비교하여 이중편파레이더 ARF가 면적별로 미치는 영향을 알아보고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.2
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• pp.263-276
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• 2000

This paper is to derive the probable rainfall depths and the probable rainfall intensity formulas for Inchon Metropolitan district. The annual maximum rainfall data from 10 min. to 6 hours have been collected from the Inchon weather station. Eleven types of probability distribution are considered to estimate probable rainfall depths for 12 different storm durations at the Inchon Metropolitan district. Three tests including Chi-square, Kolmogorov-Smimov and Cramer Von Mises with the graphical analysis are adopted to select the best probability distribution. The probable rainfall intensity formulas are then determined by the least squares method using the trial and error approach. Five types of Talbot type, Sherman type, Japanese type, Unified type I, and Unified type II are considered to determine the best type for the Inchon rainfall intensity. The root mean squared errors are computed to compare the accuracy from the derived formulas. It has been suggested that the probable rainfall intensities having Unified type I for the short term duration should be the most reliable formulas by considering the root mean squared errors and the difference between computed probable rainfall depth and estimated probable rainfall depth.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.279-279
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• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.3
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• pp.179-188
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• 2011

In this study, the regional factors in Gangwondo were used to analysis the relationship between point precipitation and areal precipitation. The most province area in Gangwondo is consist of mountainous terrain. At the east part of the Taebaek Mountains, the slope is very steep and the coastal plains don't exist. At the west part of the Taebaek Mountains, the slope is mild, there are many rivers, such as South Han-river and North Han-river, and the regions are very complex terrain. The data of 66 stations in Gangwondo and the PRISM (Parameter-elevation Regression on Indepedent Slope Model) were used to estimate the spatial distribution of precipitation. According to the topographic conditions, such as elevation and slope, and the regional conditions, such as Youngdong and Youngseo, the spatial distribution of precipitation is well shown. At the results of cross-validation, the RRBIAS and the RRMSE are under 0.1 and therefore the analysis of the PRISM are well conducted. Consequently the PRISM in this study is a appropriate method to estimate the spatial distribution of precipitation in Gangwondo.

• Water for future
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• v.50 no.1
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• pp.18-25
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• 2017

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1999.05a
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• pp.16-21
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• 1999

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1999.05a
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• pp.117-122
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• 1999

• Water for future
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• v.53 no.2
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• pp.50-57
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• 2020

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2001.05a
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• pp.403-408
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• 2001