• Title/Summary/Keyword: 확률 강수량

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lNon-Stationary Frequency Analysis of Future Extreme Rainfall over the Korean Peninsula (비정상성을 고려한 한반도 미래 극치강우 빈도해석)

  • Jeong, Min Su;Yun, Seon-Gwon;Oak, Young Suk;Lee, Young Sub;Jung, Jae Wook
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.162-162
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    • 2018
  • 지난 100년간(1996~2005년)의 전지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였고 이러한 온도 상승은 온실효과의 영향으로 파악되고 있으며, 장래에는 이러한 상승 경향이 가속화되어 진행될 것으로 예측되고 있다(IPCC 2014; Baek et al 2011). 전지구 기온 상승은 극한 해수면 증가 및 호우 빈도와 평균 강수량 증가로 나타나며, 이로 인한 상당한 홍수 및 침수피해 가능성이 나타나고 있어 이에 대한 선제적 대응책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 GCMs 모델별 연 최대 일 강수량을 추출하여 정상성 및 비정상성 빈도분석을 수행하고 빈도별 확률강수량을 산정하였다. 정상성 및 비정상성 분석을 위해 모델별 연최대치 일강우 자료를 산정하고, 모델별 경향성 검정을 수행하였다. 또한 각 모델별로 2021년부터 30년을 기준으로 1개년씩 자료이동을 통해 30세트를 구성하고, 각 세트별 80mm 이상의 강우의 평균 발생횟수 및 여름철(6월~9월) 평균 강우 총량의 산정을 통해 순위 도출에 적용하였다. 경향성 검정 및 순위도출 결과를 토대로 8개 GCMs 자료 중에서 4개의 GCMs를 선정하였고, 시나리오별 세트구성에 따른 연 최대 일 강우량의 평균 및 Gumbel 분포형의 위치 및 축척매개변수를 산정하였으며, 이를 토대로 서울지역을 대상으로 위치 및 축척 매개변수 추정에 따른 비정상성 빈도분석을 수행하였다.

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Estimation of the frequency coefficient for statistical probable maximum precipitation (PMP) using the weather data in Korea (우리나라 기상자료를 이용한 통계학적 가능최대강수량 빈도계수 산정)

  • Seo, Miru;Lee, Joohyung;Kim, Gyobeom;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.169-169
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    • 2021
  • 통계학적 가능최대강수량방법은 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 측정 방법 중 하나로 WMO에서 통계학적인 PMP 추정 방법으로 Hershfield가 제안한 공식을 제시했다. Hershfield는 95,000개의 자료를 분석하였으며, 기본적으로 통계학적 PMP 추정방법의 빈도계수는 km = 15로 제안하였다. 그러나 강우 지속기간 및 연최대 시계열의 평균에 따라 값이 변하게 되며, Hershfield(1965)는 지속시간과 연최대 시계열의 평균에 따른 빈도계수가 5 ~ 20 사이의 값을 갖는다고 제안한 바 있다. Hershfield의 빈도계수는 미국 지역의 2,645개의 관측소의 95,000개의 강우 자료 이용했기 때문에 우리나라의 적용하였을 때 신뢰성에 문제가 있을수 있으며, 우리나라에서는 통계학적 방법보다는 수문기상학적 PMP 추정 방법을 주로 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상 자료중에서 가장 많은 양을 가지는 지점 10개를 선정하여 빈도계수를 산정하였다. 빈도계수를 산정하기 위해서는 시계열로 구성된 강우 자료를 사용해야하며, 본 연구에서는 기상 자료의 이상치 검정을 진행하였으며, 경향성의 경우 정상성을 가지는 것으로 가정하였다. 확률 분포형은 극치분포인 GEV분포, Gumbel분포, Log-Gumbel분포, Weibull분포를 비교하여 가장 적절한 분포형을 선정하여 진행하였다. 최종적으로 얻은 빈도계수를 이용하여 구한 PMP값과 기존 Hershfield가 제시한 빈도계수 값 km = 15를 이용한 PMP값을 비교하여 차이를 분석하였으며, 그 적용성을 평가하였다.

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Development of a nonstationary regional frequency analysis model (비정상성 지역빈도해석 모형 개발)

  • Jung, Min-Kyu;Moon, Jangwon;Kim, Yun-Sung;Park, Sungsu;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.433-433
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    • 2022
  • 수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.

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Analysis on CWGEN Simulation Method Considering Climate Change Impacts (기후변화 시나리오를 고려한 CWGEN 모의기법에 관한 연구)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Byung-Sik;Yoon, Seok-Young;Bae, Young-Hae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1023-1026
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    • 2008
  • 과거에 수문자료 시계열 모의기법은 수자원시스템 설계에 사용되는 일강수량 모의에 주로 이용되어 왔지만 최근에 기후변화에 따른 수문사상의 변동성을 평가하기 위한 기본 자료 모의를 위한 방법론으로 많이 이용되고 있다. 수문시스템에서 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며 건조일, 습윤일 등으로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의 발생이 가능하다. 기후변화 영향 평가 연구에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 기후변화로 기인하는 수문사상의 전체적인 거동의 변동사상을 추정하는 것이며 이를 기존 모형들과 연계시키는 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 우리가 목적으로 하는 월강수량 또는 계절강수량의 총량을 유사하게 모의할 수 있도록 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator)를 도입하였다. 이를 국내 강수 지점을 대상으로 검토 평가하였다.

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A Study on the Selection of Optimum Probability Distribution for Rainfall Frequency Analysis (강우빈도해석 시 최적분포형 선정에 관한 연구)

  • Choi, Hong-Geun;Kim, Jin-Young;Kwon, Young-Jun;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.412-412
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    • 2017
  • 강우빈도해석을 위해서는 확률분포선정이 우선적으로 이루어져야 한다. 우리나라에서는 사용상의 편리상, 기존 해석결과와의 연속성 등을 이유로 Gumbel 확률분포가 가장 일반적으로 활용되고 있다. 그러나, 분포형 선정에 따른 확률강수량의 차이가 크게 발생한다는 점에서 단순히 해석상의 편리성을 기준으로 분포형 선정이 이루어지는 것은 바람직하지 않다. 특히, 우리나라에서 강우빈도해석 시 분포형 선정은 형식적인 수준에 그치고 있으며, 주로 KS검정, 검정 등 적합도 검정을 통해 고려된 분포형의 통계적 유의성만을 평가하고 있다. 그러나, 최적 분포형 선정이라는 관점에서 이러한 유의성 검정보다는 정량적인 지표를 기준으로 확률분포형 선정이 이루어지는 것이 적합할 것으로 판단된다. 즉, 자료의 설명력이 가장 우수한 분포를 정량적 지표를 기준으로 추정하는 것이 수문통계학적으로 적합성을 갖는다. 이러한 점에서 본 연구에서는 우도함수, BIC 및 AIC를 기준으로 우리나라 주요 강수지점에서 대해서 최적 분포형을 선정하고, 기존 Gumbel 분포를 기준으로 산정된 확률강수량과의 양적차이를 평가해보고자 한다.

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Assessment of Large Scale Climate Pattern of Extreme Rainfall in Korea (우리나라 극치강수량 발생시 대규모 기상장 특성 평가)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Min-Ji;Kim, Jang-Kyung;Kim, Un-Gi
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.360-360
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    • 2011
  • 우리나라의 극치강수량 발생 특성은 6~8월 사이에 몬순시스템에 의해 영향을 많이 받는다. 이러한 동아시아 몬순시스템은 대규모 기상학적 거동으로서 우리나라의 국지적 강수발생 특성과 매우 큰 연관성을 가지고 있다. 우리나라의 극치강수량 발생 시에 나타나는 기상학적 특징을 진단하는 과정은 수문 기상학적으로 극치강수량을 예측할 수 있는 기본 토대를 제공할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 우리나라에 발생한 극치강수량을 순위별로 추출하고 각 순위별로 극치강수량 발생시점을 중심으로 5일 이전의 기상변량을 NOAA 재해석(reanalysis) 자료로부터 추출하고 이를 합성시켜 기상특성을 평가하였다. 극치강수량의 기상학적 거동을 평가하기 위한 방법은 다음과 같다. 첫째, 기상변량으로는 Sea Level Pressure, Wind Vector, Geopotential Height 등을 추출한다. 둘째, 이들 기상자료로부터 대규모 강우장만을 추출하기 위해서 기준값(threshold)을 가지고 특정량 이상의 Storm Track만을 추출한다. 셋째, 이들 Storm Track들을 분류하여 범주화 시킨다. 넷째, 범주화된 Storm Track 별로 강수량 분포, 강수지속시간 등에 대한 확률 분포를 유도한다. 또한 이들 Storm Track에 패턴인식 기법을 적용하여 Storm Track의 이동경로를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다.

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Development of Hierarchical Bayesian Spatial Regional Frequency Analysis Model Considering Geographical Characteristics (지형특성을 활용한 계층적 Bayesian Spatial 지역빈도해석)

  • Kim, Jin-Young;Kwon, Hyun-Han;Lim, Jeong-Yeul
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.47 no.5
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    • pp.469-482
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    • 2014
  • This study developed a Bayesian spatial regional frequency analysis, which aimed to analyze spatial patterns of design rainfall by incorporating geographical information (e.g. latitude, longitude and altitude) and climate characteristics (e.g. annual maximum series) within a Bayesian framework. There are disadvantages to considering geographical characteristics and to increasing uncertainties associated with areal rainfall estimation on the existing regional frequency analysis. In this sense, this study estimated the parameters of Gumbel distribution which is a function of geographical and climate characteristics, and the estimated parameters were spatially interpolated to derive design rainfall over the entire Han-river watershed. The proposed Bayesian spatial regional frequency analysis model showed similar results compared to L-moment based regional frequency analysis, and even better performance in terms of quantifying uncertainty of design rainfall and considering geographical information as a predictor.

Introduction of Hydrometeorological Drought Forecasting (기상가뭄예보 소개)

  • Kim, Min Ji;Oh, Tae Suk;Kang, Hye Young;BAK, Seonyeong;Choi, Jae-Cheon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.199-199
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    • 2020
  • 최근 기후변화로 인해 매년 국지적 가뭄이 발생하여 가뭄 피해가 확대되고, 전국적인 물 부족상황이 우려됨에 따라 기상청에서는 '기상가뭄예보'를 통해 대국민, 유관기관을 대상으로 기상가뭄의 현황 및 전망 정보를 제공하고 있다. 기상가뭄예보는 기상청 확률장기예보를 반영하여 강수발생확률이 가장 높았을 경우를 기준으로 지역별 기상학적 가뭄 발생 상황을 예상하는 것으로, '1개월'과 '3개월' 단위로 예보하고 있다. 1개월 전망은 가뭄 현황 및 전망(발표일로부터 4주후 일요일 전망) 정보를 매주 목요일에 제공하고 있으며, 3개월 전망은 3개월간의 전망정보를 관계부처 합동으로 가뭄 예·경보를 통해 매월 10일경에 제공하고 있다. 기상가뭄을 판단하는 기준은 6개월 표준강수지수로, 가뭄단계를 4단계(약한-보통-심한-극심한)로 구분하여 기상가뭄을 판단하고, 지역별(167개 시·군)로 나눠 가뭄지도 형태로 정보를 제공한다. 기상가뭄 현황을 분석하는데 활용되고 있는 자료는 최근 강수량(3·6·12개월 등의 일정 기간 지역별 누적강수량), 6개월 표준강수지수 기준 기상가뭄 발생지역 현황, 기후 감시 자료 등의 내용으로 이를 분석하여 현황 정보를 제공하고 있으며, 전망 자료는 1·3개월 확률장기예보 확률결과를 기반으로 가뭄전망 값을 반영하여 생산한 기상가뭄 전망 결과 및 기상가뭄 발생 예상지역 등의 정보를 기상가뭄예보문으로 작성하여 날씨누리(http://www.kma.go.kr)와 수문기상 가뭄정보 시스템(http://hydro.kma.go.kr/hd)을 통해 정보를 제공하고 있다. 장기간의 강수량 부족으로 시작되는 가뭄은 다양한 형태의 물부족 현상을 유발시키므로 기상가뭄 정보를 활용하여 가뭄에 대해 선제적으로 대응하는 것이 중요하므로 기상청에서는 선제적이고 체계적으로 가뭄에 대응할 수 있도록 기상가뭄예보 서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 제고하여 국민이 공감하고 우리나라에 맞는 기상가뭄 정보를 제공할 수 있도록 노력해 나갈 것이다.

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Estimation of grid-type precipitation quantile using satellite based re-analysis precipitation data in Korean peninsula (위성 기반 재분석 강수 자료를 이용한 한반도 격자형 확률강수량 산정)

  • Lee, Jinwook;Jun, Changhyun;Kim, Hyeon-joon;Byun, Jongyun;Baik, Jongjin
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.55 no.6
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    • pp.447-459
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    • 2022
  • This study estimated the grid-type precipitation quantile for the Korean Peninsula using PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record), a satellite based re-analysis precipitation data. The period considered is a total of 38 years from 1983 to 2020. The spatial resolution of the data is 0.04° and the temporal resolution is 3 hours. For the probability distribution, the Gumbel distribution which is generally used for frequency analysis was used, and the probability weighted moment method was applied to estimate parameters. The duration ranged from 3 hours to 144 hours, and the return period from 2 years to 500 years was considered. The results were compared and reviewed with the estimated precipitation quantile using precipitation data from the Automated Synoptic Observing System (ASOS) weather station. As a result, the parameter estimates of the Gumbel distribution from the PERSIANN-CCS-CDR showed a similar pattern to the results of the ASOS as the duration increased, and the estimates of precipitation quantiles showed a rather large difference when the duration was short. However, when the duration was 18 h or longer, the difference decreased to less than about 20%. In addition, the difference between results of the South and North Korea was examined, it was confirmed that the location parameters among parameters of the Gumbel distribution was markedly different. As the duration increased, the precipitation quantile in North Korea was relatively smaller than those in South Korea, and it was 84% of that of South Korea for a duration of 3 h, and 70-75% of that of South Korea for a duration of 144 h.