적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.
Climate change has been social and environmental issues, it typically indicates the trend changes of not only temperature but also rainfall. There is a need to consider climate changes in a long-term soil erosion estimation since soil loss in a watershed can be varied by the changes of rainfall intensity and frequency of torrential rainfall. The impacts of rainfall trend changes on soil loss, one of climate changes, were estimated using Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) employing L module with current climate scenario and future climate scenario collected from the Korea Meteorological Administration. A 62 $km^2$ watershed was selected to explore the climate changes on soil loss. SATEEC provided an increasing trend of soil loss with the climate change scenarios, which were 182 ton/ha/year in 2010s, 169 ton/ha/year in 2020s, 192 ton/ha/year in 2030s,182 ton/ha/year in 2040s, and 218 ton/ha/year in 2050s. Moreover, it was found that approximately 90% of agricultural area in the watershed displayed the soil loss of 50 ton/ha/year which is exceeding the allow able soil loss regulation by the Ministry of Environment.
수문학에서 사용되는 강우-유출 모델의 경우 선형적인 시스템을 기반으로 유효강수량으로부터 시간적 지연을 통해서 유출량이 결정되는데 그 양은 강우량의 선형적인 비로 표현되어서 결국 합성곱을 통해 해석되게 된다. 또한 자료에 대한 확률론적 분석에 많이 이용되는 비매개변수 핵밀도함수의 경우, 핵(Kernel)의 의미자체가 합성곱에서 나온 것으로서 개개의 자료를 바탕으로 핵을 통해 매끄러운 확률밀도함수를 구하게 된다. 본 연구에서는 합성곱을 바탕으로 강우-유출 모델과 비매개변수 확률밀도함수를 해석하는 방법에 대해서 되짚어 보고 그 공통적인 특성과 다른 점을 수학적으로 나타내 줌으로써 사용되는 합성곱 함수의 유용성에 대해서 논하였다.
In this study, the chukwookee data were evaluated by applying that for the historical rainfall frequency analysis. To derive a two parameter log-normal distribution by using historical data and modern data, censored data MLE and binomial censored data MLE were applied. As a result, we found that both average and standard deviation were all estimated smaller with chukwookee data then those with only modern data. This indicates that rather big events rarely happens during the period of chukwookee data then during the modern period. The frequency analysis results using the parameters estimated were also similar to those expected. The point to be noticed is that the rainfall quantiles estimated by both methods were similar, especially for the 99% threshold. This result indicates that the historical document records like the annals of Chosun dynasty could be valuable and effective for the frequency analysis. This also means the extension of data available for frequency analysis.
Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.
본 연구는 낙동강수계인 위천 유역의 최하류 군위 지점에 대해 추계학적 모형인 Box-Jenkin의 승법 ARIMA 모형과 상태공간모형 이론적 토대로 하여 계절별 월 유출량을 모의하였다. 다변량 시계열 모형인 상태공간모형의 입력변수로 월 유효우량과 균등기간의 관측된 월 유출량을 사용하여 군위지점의 월 유출량을 예측한 결과 다변량 시계열 모형인 승법 ARIMA모형에 비하여 표준오차가 작게 나타났으므로, 유효우량과 유출량을 함께 이용하는 상태공간 모형을 이용하여 합리적인 유출량 예측이 가능하도록 하였다. 본 논문은 월 유출량 기록치 및 유효우량 자료를 분석하여 승법 ARIMA 모형 및 상태공간 모형에 적용하였으며, 상태공가 모형의 이론을 적용하여 VAR(P)의 P값을 구하기 위해 시차에 의한 AIC 값을 이용하였다. VARMA 모형은 정준상관계수를 이용한 상태공간 모형을 구하여 구축하였다. 따라서, 본 논문에서는 구축된 상태공간 모형을 사용하여 위천유역의 군위 지점에서 장·단기 유출량을 예측하여 수자원의 장·단기전략 수립에 도움을 주기 위함이다.
수자원개발 계획과 설계를 위한 설계홍수량 추정에 가장 중요한 문제의 하나가 유효우량 추정이다. 우리나라 수공구조물의 설계홍수량 추정에는 미국 SCS에서 개발한 유출곡선번호(curve number)로부터 유효우량을 추정하고 홍수도달시간을 고려하여 단위도를 합성하는 방법이 자주 사용되고 있다. 그러나, 우리나라의 경우 시간별 강우-유출량 자료가 충분하지 못한 상태이므로 SCS 유출곡선번호 방법을 그대로 적용하여 유효우량을 추정할 때에는 신중을 기해야 한다. 왜냐하면 우리나라의 토양, 식생 토지이용, 배수조건 등의 유출특성이 미국 유역의 유출특성과 다르고 특히 논이라는 독특한 토이이용형태가 13%나 차지하고 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 유역이 가장 건조한 상태의 유출곡선번호 CN-I을 SCS 유출곡선번호에서 구하지 않고 강우-유출모형인 DAWAST(DAily WAtershed STreamflow, 김태철, 1992) 모형의 유역 최대잠재저류능인 Umax로부터 구하는 방법을 제시하였다. 이매개변수 Umax는 우리나라 유역에서 관측된 일별 강우-유출량 자료를 최적화 기법으로 보정하여 구했으므로 이로부터 추정된 유출곡선번호는 우리나라의 유역특성이 반영되었다고 볼 수 있다.
This study revealed the differences in runoff processes of granite drainage basins in Korea and Mongolia by hydrological measurements in the field. The experimental drainage basins are chosen in Korea (K-basin) and Mongolia (M-basin). Occurrence of intermittent flow in K-basin possibly implies that very quick discharge dominates. The very high runoff coefficient implies that most of effective rainfall quickly discharge by throughflow or pipeflow. The Hortonian overlandflow is thought to almost not occur because of high infiltration capacity originated by coarse grain sized soils of K- basin. Very little baseflow and high runoff coefficient also suggest that rainfall almost does not infiltrate into bedrocks in K-basin. Flood runoff coefficient in M-basin shows less than 1 %. This means that most of rainfall infiltrates or evaporates in M-basin. Runoff characteristics of constant and gradually increasing discharge imply that most of rainfall infiltrates into joint planes of bedrock and flow out from spring very slowly. The hydrograph peaks are sharp and their recession limbs steep. Very short time flood with less than 1-hour lag time in M-basin means that overland flow occurs only associating with rainfall intensity of more than 10 mm/hr. When peak lag time shows less than 1 hour for the size of drainage area of 1 to 10 km2, Hortonian overland flow causes peak discharge (Jones, 1997). The results of electric conductivity suggest that residence time in soils or weathered mantles of M-basin is longer than that of K-basin. Qucik discharge caused by throughflow and pipeflow occurs dominantly in K-basin, whereas baseflow more dominantly occur than quick discharge in M-basin. Quick discharge caused by Hortonian overlandflow only associating with rainfall intensity of more than 10 mm/hr in M-basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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