Thanawan Prahadchai;Piyapatr Busababodhin;Jeong-Soo Park
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.37-53
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2024
In this study, flood records from 79 sites across Thailand were analyzed to estimate flood indices using the regional frequency analysis based on the L-moments method. Observation sites were grouped into homogeneous regions using k-means and Ward's clustering techniques. Among various distributions evaluated, the generalized extreme value distribution emerged as the most appropriate for certain regions. Regional growth curves were subsequently established for each delineated region. Furthermore, 20- and 100-year return values were derived to illustrate the recurrence intervals of maximum rainfall across Thailand. The predicted return values tend to increase at each site, which is associated with growth curves that could describe an increasing long-term predictive pattern. The findings of this study hold significant implications for water management strategies and the design of flood mitigation structures in the country.
Flooding events often result from extreme precipitations driven by various climate mechanisms, which are often disregarded in flood risk assessments. To bridge this gap, we propose a climate-mechanism-based flood frequency analysis that accommodates the direct linkage between the dominant climate processes and risk management decisions. Several statistical methods have been utilized in this approach including the Markov Chain analysis, K-nearest neighbor (KNN) resampling approach, and Z-score-based jittering method. After that, the impacts of climate change are associated with the modification of the transition matrix (TM) and the application of the quantile mapping approach. For this study, we have selected the Nam River Basin, South Korea, to consider the heterogeneous impacts of the two climate mechanisms, including the Tropical Cyclone (TC) and non-TCs. Based on our results, while both climate mechanisms have significant impacts on future flood extremes, TCs have been observed to bring more significant and immediate impacts on the flood extremes. The results in this study have proven that the proposed approach can lead to a new insights into future flooding management.
본 연구에서는 설계 강우-유출 관계 분석법으로 산정된 값을 지역빈도해석 기법을 바탕으로 보정하여 미계측 유역에서의 확률홍수량을 산정하는 방법을 제안하였다. 홍수빈도해석법과 설계 강우-유출 관계 분석법을 비교 분석한 결과, 설계 강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량이 약 52% 과대 산정되는 것으로 나타났다. 또한, 미계측 유역의 확률홍수량을 산정하기 위해서 유역 특성인자를 자연유량으로 지표화 하여 지역빈도해석법을 수행하였다. 이와 같은 세 가지 방법의 설계홍수량 산정법을 기반으로 미계측 유역을 대상으로 적용할 수 있는 보정식을 도출하였다. 미계측 유역에 대한 적용성을 검토하기 위해 Leave-One-Out Cross-Validation 기법과 Skill Score 기법을 적용하였다. 그 결과, 정확도가 기존의 설계 강우-유출 관계 분석법보다 23.2% 증가한 것으로 나타났다.
지구온난화와 같은 기후변화로 인해 최근에 한반도에서 급증하고 있는 집중호우의 영향을 알아보기 위해서 12개 우량관측소 지점의 연 최대 강우량 계열에 대한 빈도해석을 실시하였다. 확률강우량의 시간적인 변화를 알아보기 위해 자료기간을 30년으로 한 후 1년씩 이동하면서 l00년 빈도 확률강우량을 산정하였고, 80% 이상의 지점에서 최근의 집중호우가 과거에 비해 상대적으로 증가하고 있음을 확인하였다. 또한 자료기간을 1년씩 누가하면서 100년 일최대 확률강우량을 산정하여 집중호우가 발생했던 해의 연 최대 강우량 포함에 따른 확률강우량의 증가 경향을 파악하였다. 이를 통해 수공고조물의 설계를 위한 빈도해석시 자료기간 산정의 중요성과 기존 하천시스템의 홍수방어능력에 대한 재평가 필요성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 Weibull 확률분포함수의 매개변수 추정방법을 적용하였으며, 재현기간별 신뢰한계를 구하기 위한 점근분산식(漸近分散式)을 유도하였다. 각 과정은 기존의 모멘트법, 최우도법, 확률가중 모멘트법(Probability weighted moments)개념에 기초하여 유도하였으며, 유도된 식들을 실제 홍수자료에 적용하였다.
본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
Varying dominant processes, including Tropical Cyclone (TC) and non-TC rainfall events, have been known to drive the occurrence of precipitation in South Korea. With the changes in the pattern of the Earth's climate due to anthropogenic activities, nonstationarity or changes in the magnitude and frequency of these dominant processes have been separately observed for the past decades and are expected to continue in the coming years. These changes often cause unprecedented hydrologic events such as extreme flooding which pose a greater risk to the society. This study aims to take into account a more reliable future climate condition with two dominant processes. Diverse statistical models including the hidden markov chain, K-nearest neighbor algorithm, and quantile mappings are utilized to mimic future rainfall events based on the recorded historical data with the consideration of the varying effects of TC and non-TC events. The data generated is then utilized to the hydrologic model to conduct a flood frequency analysis. Results in this study emphasize the need to consider the nonstationarity of design rainfalls to fully grasp the degree of future flooding events when designing urban water infrastructures.
본 연구에서는 미계측유역에서의 수공구조물의 설계를 위한 홍수량을 추론하는데 있어, 공간자료 확장기법에 의해 모의된 다지점의 첨두홍수량 자료를 이용한 지역홍수빈도분석의 가능성을 검토하였다. 충주댐 상류유역을 대상으로 지역홍수빈도분석의 표준방법인 지수홍수법을 중심으로 공간확장 자료의 활용에 대한 타당성을 입증하고, 대상유역 내 22개 지점의 확장자료를 이용하여 지역홍수빈도분석을 수행하였다. 지역의 동질성 가정을 구체적으로 검토하기 위해 수문학적 개념의 누가유역과 독립적인 자체유역으로 구분하여 분석을 시도하였다. 자체유역에 대한 지역의 동질성 분석결과는 이질지역으로 평가되었으며, 이러한 가장 큰 원인은 강우의 공간적인 불균등한 분포에서 기인한 것으로 분석되었다. 지역확률분포형을 선정하기 위해 적합성척도와 Floodfreq (Cost action ES0901)에서 제시한 가중이동평균(WMA) 방법으로 검토한 결과, 홍수빈도해석에 널리 이용되는 GEV 분포가 적정 확률분포형으로 채택되었으며, 그에 따른 유역의 무차원 성장곡선(분위수)을 제시하였다. 본 연구는 미계측유역에 대한 빈도홍수량 추정을 위해 지역홍수빈도분석을 중심으로 국내 관측자료의 한계를 극복하기 위한 시도이다.
본 연구에서는 한강유역을 대상으로 관측홍수량 자료의 불확실성이 홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 한강유역 내의 17개 수위관측지점의 홍수량 자료를 이용하여, 지역홍수빈도분석을 수행한 결과인 지수홍수와 분위수를 중심으로 정량적인 평가를 수행하였다. 연구결과는 관측자료의 특성에 따라 3가지 경우로 분류하여 분석하였다. 첫 번째로 수위자료의 영향을 파악하기 위해 평창강 유역의 수위관측지점을 대상으로 지역홍수빈도분석 결과를 분석하면, 평균홍수량에 대한 오차는 0.240으로 평가되었다. 두 번째로 레이팅 적용에 따른 관측자료의 불확실성이 지역홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 해당연도에 개발된 레이팅을 각각 적용한 결과와 가장 최근 개발된 레이팅을 적용한 결과를 분석해보면, 평균홍수량에 대한 오차는 평균 0.246으로 평가되었다. 마지막으로 인위적으로 유량이 조절된 댐하류의 통제된 흐름영역에서의 지역홍수빈도 분석 결과를 유추하였다. 댐하류에서의 홍수량 거동은 댐운영에 의해 조절된 것으로 댐상류의 자연유역에서의 비유량 지역화 결과를 연장할 경우, 댐하류의 조절유역에서의 비유량 거동과 큰 차이를 나타내었다.
최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 홍수방어를 위하여 구축된 수리구조물이 파괴 되는 등 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 따라서 극한 강우사상의 시공간적 발생 특성을 파악하고 미래의 기후변화하에서 극한강우사상이 어떻게 변화하고 설계수명기간(Design period)동안 분포 특성이 어떻게 변화할지를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 미래의 기후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위해 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 극한강우의 특성 분석과 I-D-F 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 SRES B2 온난화가스 시나리오와 YONU CGCM 를 이용하여 2030s(2031-2050)를 모의하였으며 통계학적 축소기법을 적용하여 우리나라에 위치한 기상청 산하 관측소별로 일 기상자료를 구축하였다. 또한, 이를 과거 관측 자료와 비교하여 Quantile Mapping 방법으로 편이보정을 실시하였고, 구형펄스(Modified Bartlett Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) 모형(Onof과 Wheater, 1993; Onof 2000)과 분해기법(adjust method)을 적용하여 일 강우 시계열자료를 시 강우 시계열 자료로 변환하였으며 지속기간별 빈도별 강우량을 산정하여 I-D-F 곡선을 작성하였다. 본 논문에서는 66개 관측소 중에서 서울, 대구, 전주, 광주 지점의 결과만을 수록하였으며 그 결과 거의 모든 지점에서 현재와 비교하였을 때 지속기간이 길어질수록 강우강도가 증가함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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