• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.189-189
• /
• 2015

본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.11-11
• /
• 2018

본 연구에서는 1시간부터 1년 단위의 강우 특성들을 잘 모의하는 혼합 추계 강우 생성 모형을 개발하였다. 본 모형의 가상 강우 생성 과정은 4단계로 이루어진다. 첫 단계에서 Seasonal ARIMA 모형을 통하여 시계열 특성을 반영한 월 강우를 생성한다. 두 번째 단계는 생성된 월 강우에 해당하는 일 단위 이하의 강우 통계치 세트를 생성하는 것이며, 통계치간 상관관계를 통해 평균, 표준편차, 자기상관 계수, 무강우 확률을 생성한다. 생성된 통계치 세트는 세 번째 단계에서 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 모형의 6개의 매개변수를 보정하는데 사용되며, 마지막으로 MBLRP 매개변수 세트를 통해 가상 강우 시계열을 생성한다. 위 모형을 통해 미국 동부 지역 29개 강우 관측소에 대하여 200년 길이의 가상 강우를 생성하였으며, 그 결과 시 단위부터 연 단위까지 강우의 1차, 2차 통계치 및 무강우 확률을 성공적으로 재현하였다. 또한 기존 MBLRP 모형에 비하여 극한 강우 사상을 재현하는 능력이 향상되었다. 빈도분석 결과를 통하여 MBLRP 모형이 재현기간에 따라 10%에서부터 40%까지 극한 사상을 과소 추정한 반면, 본 모형에서는 20% 이내의 값을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.117-117
• /
• 2023

도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.34 no.3
• /
• pp.773-784
• /
• 2014

This study evaluated the applicability of the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) rainfall generation model for modeling extreme rainfalls and floods in Korean Peninsula. Firstly, using the ISPSO (Isolated Species Particle Swarm Optimization) method, the parameters of the MBLRP model were estimated at the 61 ASOS (Automatic Surface Observation System) rain gauges located across Korean Peninsula. Then, the synthetic rainfall time series with the length of 100 years were generated using the MBLRP model for each of the rain gauges. Finally, design rainfalls and design floods with various recurrence intervals were estimated based on the generated synthetic rainfall time series, which were compared to the values based on the observed rainfall time series. The results of the comparison indicate that the design rainfalls based on the synthetic rainfall time series were smaller than the ones based on the observation by 20% to 42%. The amount of underestimation increased with the increase of return period. In case of the design floods, the degree of underestimation was 31% to 50%, which increases along with the return period of flood and the curve number of basin.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.49 no.4
• /
• pp.335-346
• /
• 2016

This study produced the parameter maps of the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) stochastic rainfall generation model across South Korea and developed and validated the web application that automates the process of rainfall generation based on the produced parameter maps. To achieve this purpose, three deferent sets of parameters of the MBLRP model were estimated at 62 ground gage locations in South Korea depending on the distinct purpose of the synthetic rainfall time series to be used in hydrologic modeling (i.e. flood modeling, runoff modeling, and general purpose). The estimated parameters were spatially interpolated using the Ordinary Kriging method to produce the parameter maps across South Korea. Then, a web application has been developed to automate the process of synthetic rainfall generation based on the parameter maps. For validation, the synthetic rainfall time series has been created using the web application and then various rainfall statistics including mean, variance, autocorrelation, probability of zero rainfall, extreme rainfall, extreme flood, and runoff depth were calculated, then these values were compared to the ones based on the observed rainfall time series. The mean, variance, autocorrelation, and probability of zero rainfall of the synthetic rainfall were similar to the ones of the observed rainfall while the extreme rainfall and extreme flood value were smaller than the ones derived from the observed rainfall by the degree of 16%-40%. Lastly, the web application developed in this study automates the entire process of synthetic rainfall generation, so we expect the application to be used in a variety of hydrologic analysis needing rainfall data.