Where no records are available at a site, a preliminary estimate may be made from relations between floods and catchment chatacteristics. A number of these chatacteristics were chosen for testing and were measured for those catchments where mean annual flood estimates were available. Although the improvement using extended data in regression of flood estimates on catchment characteristics was small, this may be due to the limitations of the regression model. When an individual short term record is to be extended, more detailed attention can be given; an example is presented of the technique which should be adopted in practice, particularly when a short term record covers a period which is known to be biassed. A method of extending the peaks over a threshold series is presented with a numerical example. The extension of records directly from rainfall by means of a conceptual model is discussed, although the application of such methods is likely to be limited by lack of recording raingauge information. Methods of combining information from various sources are discussed in terms of information from catchment characteristics supplemented by records. but are generally applicable to different sources of information. The application of this technique to estimating the probable maximum flood requires more conservative assumptions about the antecedent condition, storm profile and unit hydrograph. It is suggested that the profile and catchment wetness index at the start of the design duration should be based on the assumption that the estimated maximum rainfall occurs in all durations centered on the storm peak.
The effect of diurnal cycle, intermittent visit of observation satellite, sensor installation, partial coverage of remote sensing, heterogeneity of soil properties and precipitation to the soil moisture estimation error were analyzed to present the global sampling strategy of soil moisture. Three models, the theoretical soil moisture model, WGR model proposed Waymire of at. (1984) to generate rainfall, and Turning Band Method to generate two dimensional soil porosity, active soil depth and loss coefficient field were used to construct sufficient two-dimensional soil moisture data based on different scenarios. The sampling error is dominated by sampling interval and design scheme. The effect of heterogeneity of soil properties and rainfall to sampling error is smaller than that of temporal gap and spatial gap. Selecting a small sampling interval can dramatically reduce the sampling error generated by other factors such as heterogeneity of rainfall, soil properties, topography, and climatic conditions. If the annual mean of coverage portion is about 90%, the effect of partial coverage to sampling error can be disregarded. The water retention capacity of fields is very important in the sampling error. The smaller the water retention capacity of the field (small soil porosity and thin active soil depth), the greater the sampling error. These results indicate that the sampling error is very sensitive to water retention capacity. Block random installation gets more accurate data than random installation of soil moisture gages. The Walnut Gulch soil moisture data show that the diurnal variation of soil moisture causes sampling error between 1 and 4 % in daily estimation.
본 연구는 수공구조물의 내용년수와 안전율을 고려한 서울지방의 단시간 확률항우량을 산정한 것이다. 서울지방에서 기왕의 자기우량기록지(1915년∼1974년까지 60년간분)를 모집하여 단시간 항우계속시간(10분∼120분)별해년 최대치를 적출 하였다. 적출된 항우량자료는 빈도해석을 통하여 자료집단별 도수를 결정한 후 그 도수가 정규화되도록 시도하였으며 정규분포의 적합도검정 방법에 있어 유의수준 5%로 보고 X2-test를 행하여 최적분포별을 설정하였다. 설정된 최적분포형의 매개변수(평균치, 표준편차)를 적용하여 본 논문에서 유도제시한 Graph에 의하여 확률항우량을 도해법에 의하여 구하였다.
본 연구는 우리나라 동해안 지역에서의 가용수자원 특성을 조사분석한 것이다. 이를 위하여 양양 남대천 유역의 양양수위표 지점에서 수위-유량관계곡선을 제시하였다. 동해안 지역의 연평균 강수량은 1365.8mm로서 동해안 중부와 북부 지역이 남부지역보다 많다. 이는 중부와 북부지역의 강수가 동해로부터 유입되는 북동기류에 의한 지형성 강우에 영향을 받기 때문이다. 월강수량 계열의 강우관측 지점간 상관분석 결과 해안지역 강우 관측소는 지역적 대표성이 있으나 태백산맥 서쪽 지역은 국지성이 강하다. 양양남대천 유역에서 조사된 유출계수 0.665에 의하면 동해안지역의 가용수자원은 1134.5X106m3으로 총수자원량의 약 28.6%를 나타내고 있다. 주요 유역별 가용수자원량은 양양남대천 193.7X106m3, 강릉남대천 109X106m3, 삼척오십천 146.9X106m3이다. 가용수자원의 계절적 변화는 강수량의 계절적 변화에 비하여 작으며, 가용수자원량은 여름에 30.3%로 가장 많고 겨울에는 19.1%로 가장 적다. 총유출량에서 가용수자원이 차지하는 비율은 겨울 86.3%, 봄 60.1%, 가을 50.1%, 여름 25.7%의 순이다. 본 연구의 결과는 동해안지역의 용수수급계획 수립에 기여할 수 있을 것이다. 본 연구의 결과는 동해안지역의 용수수급계획 수립에 기여할 수 있을 것이다.
다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 동시에 가지는 다변량 지역빈도해석은 다양한 변수를 고려함으로써 수문 현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있고 많은 가용 자료 수로 인하여 높은 정확도의 분석결과를 도출할 수 있다. 현재까지는 우리나라의 강우 자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 강우 자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 매개변수 추정, 최적 분포형 선정, 확률수문량 성장곡선 추정 등에 집중하여 이변량 수문자료인 연 최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 이변량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 적용된 지역강우자료의 최적 copula 모형으로는 Frank와 Gumbel copula 모형이 선택되었고 주변분포형에 대해서는 지역별로 Gumbel과 대수정규분포와 같은 다양한 분포형이 최적 분포형으로 선택되었다. 상대제곱근오차(relative root mean square error)를 기준으로 지역빈도해석이 지점빈도해석보다 안정적이고 정확한 확률수문량 곡선 추정을 하였다. 이변량 강우분석에서 지역빈도해석을 적용하면 안정적인 수공구조물 설계기준 제시와 강우-지속기간 관계를 모형화 할 수 있을 것으로 기대된다.
필리핀의 연평균강수량은 약 965mm ~ 4,100mm로 수자원이 비교적 풍부하다. 필리핀의 최근 급증하는 도시화로 인해, 필리핀의 마닐라 지역에서는 용수의 수요량이 매년 증가하는 추세이다. 용수의 부족을 해소시키기 위해 필리핀의 풍부한 수자원을 적절하게 사용하여야 하며, 이를 위한 방법 중의 하나로 강우의 유출수를 이용하는 우수저류시설이 가용하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 마닐라 주거지역에서의 우수저류시설에 대한 잠재가용성을 분석하였으며, 그 방법으로는 일별강우, 유역면적, 유출계수, 인구밀도 그리고 용수수요량 등을 매개변수로 사용하는 물수지방정식을 이용하였다. 세 가지 강우조건(연평균 강우중 최소, 중간, 최대값)과 세 가지 화장실종류(저효율식, 재래식, 절수식)에 따른 가정용수탱크 사용에 대하여 분석하였다. 그리고 대상지역에서의 최적의 강우 저장 면적을 결정하기 위해 월류용적을 사용하였다. 연구결과 세 가지 강우조건에서, 재래식과 절수식 화장실이 우수저류시설에 가장 부합되며, $60m^3$저류용량의 탱크는 3개월간 90가구의 용수수요를 충분히 공급 가능 하다고 나타났다. 본 연구를 통해 주거지역의 장기간 용수수요를 충족시키기 위해서는 저류탱크 용량은 $1,100m^3{\sim}2,500m^3$이 적당하다고 판단된다.
The objective of this paper are to present a realistic methodology to estimate the daily water supply rates form irrigation pumping stattions, to validate it with the field data, and to report the daily irrigation pumping rates from the Han river basin. Five-year historical pumping records were collected from seventy-three pumping stations in the Han river basin. And the daily pumping rates were estimated from the electrical consumption records. The pumping patterns from the stations were analyzed and the results were applied to ungauged pumping stations in the basin. The method was appliedto five stations which were field monitored during the irragation periods in 1998. The relative errors between the observed and simulated water pumpage ranged from 1.4 to 7.0 percent. This indicates that the proposed method is valid to apply for estimating the pumping rates for agricultural lands. During 1993 to 1997, the annual average water pumpaging from the Han river and the tributaries were 350 million cubic meter. The annual water supply from the pumping stations varied from 973 to 1.377 mm in depth and the mean was 1,170 mm. The major factor affecting the annual variations was attributed to the rainfall during the growing seasons.
1. 금강유역(錦江流域)의 평균년강수량(平均年降水量)은 1203.0mm이고, 면적강수량(面積降水量)을 산출(算出)할 때 많이 사용(使用)하는 Thiessen법(法)의 Areal weight는 표(表)-과 같다. 2. 최대연강수량(最大年降水量)은 1501~2000mm인 곳이 24개관측소중(個觀測所中)며 17개소(個所)나 되어 가장 많은 71%이고, 나머지는 1500mm이하(以下)인 곳이 3개소(個所)이며, 2001mm이상(以上)인 곳은 4개소(個所)이다. 3. 최대일강우량(最大日降雨量)은 201~300mm인 곳이 15개소(個所)로 가장 많은 63%의 분포(分布)이다. 4. 최대(最大)2일간연속강우량(日間連續降雨量)은 300mm를 중심(中心)으로 전후(前後) 각각 50%씩 분포(分布)된다. 5. 최대(最大)3일간연속강우량(日間連續降雨量)은 301~400mm인 곳이 15개소(個所)로 63%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 100mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 6. 최대연속강우량(最大連續降雨量)은 401~600mm인 곳이 14개소(個所)로 가장 많은 58%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 200mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 7. 확률일강우량(確率日降雨量)은 표(表)-5와 같고, 무주(茂朱)를 중심(中心)으로한 대청(大淸)댐유역(流域)의 확률일강우량(確率日降雨量)이 가장 많으며, 다음으로는 강경(江景) 공주(公州) 및 부여(扶餘)를 연결(連結)하는 지방(地方)이 다우(多雨)인 편(便)이다. 8. 6월(月)1일(日)부터 9월(月)10일(日)까지 100일간(日間)의 논벼 관개기간중(灌漑期間中)의 강우량(降雨量)은 601~800mm 인 곳이 16개소(開所)로 76%의 분포(分布)이며 이는 표(表)-6과 같다. 9. 유효우량(有效雨量)은 501~600mm인 곳이 15개소(個所) 71%의 분포(分布)이며, 유효율(有效率)은 66~75%인 곳이 13개소(個所)로 62%의 비율(比率)이고, 다음으로는 76~85%인 곳이 7개소(個所)로 33%의 비율(比率)이다. 10. 확률유효우량(確率有效雨量)은 각 지방(地方)의 연평균유효우량(年平均有效雨量)은 보다 100mm정도(程度)씩 적고, 301~500mm인 곳이 14개소(個所)로 67%의 분포(分布)이다. 11. 갈수년도(渴水年度)는 유역내(流域內)를 총괄적(總括的) 동일(同一)하게 지정(指定)할수 없다고 여겨진다. 12. 금강유역(錦江流域)의 s/S는 0.53~0.74로 되어 수자원면(水資源面)에서 비교적(比較的) 안정(安定) 편(便)이다.
The statistical characteristics of the factors related to the daily rainfall prediction model are analyzed . Records of daily precipitation, mean air temperature, relative humidity , dew-point temperature and air pressure from 1973∼1998 at 8 meteorological sttions in south-western part of Korea were used. 1. Serial correlatino of daily precipitaiton was significant with the lag less than 1 day. But , that of other variables were large enough until 10 day lag. 2. Crosscorrelation of air temperature, relative humidity , dew-point temperature showed similar distribution wiht the basin contrours and the others were different. 3. There were significant correlation between the meteorological variables and precipitation preceded more than 2 days. 4. Daily preciption of each station were treated as a truncated continuous random variable and the annual periodic components, mean and standard deviation were estimated for each day. 5. All of the results could be considered to select the input variables of regression model or neural network model for the prediction of daily precipitation and to construct the stochastic model of daily precipitation.
1924년부터 2004년까지 제주관측지점 자료를 이용하여 제주의 기온과 강수량의 변동 특성을 조사하였다. 지난 81년 동안 연평균 기온은 $0.02^{\circ}C/year$ 정도로 증가하였으며 1980년 이후에는 $0.05^{\circ}C/year$로 이전보다 큰 폭으로 증가하였다. 최저기온의 증가가 최고기온 증가보다 크게 나타나 결과적으로 최저기온의 상승이 평균기온의 상승을 유발한 것으로 보인다. 기온과 강수의 특이기후 발생빈도 또한 조사하였다. 최고기온 특이값 빈도에 대한 기온편차는 지구온난화경향과 더불어 1980년대에 증가하였으며, 최저기온 특이값은 여름과 겨울 동안 감소하는 것으로 나타났다. 강수일수는 감소하고 일강수량이 80 mm 이상인 호우일수의 빈도는 증가하여 강수강도가 강화되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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