본 연구는 우리나라의 강수빈도 및 강우강도의 시간적. 공간적 분포분석에 관한 것으로 전국을 5개의 권역으로 나누어 분석을 실시하였다. 강수빈도 해석은 39개 지점을 대상지점으로, 강우강도 해석은 36개 지점을 대상지점으로 하여 강수빈도 분포도의 작성과 강수빈도 분포의 시간적, 공간적인 해석 고찰, 각 지점 및 권역별 확률 강우량과 강우 강도식 및 각 강우기간별 회귀직선식을 유도, 제시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. (1) 각 권역내의 최다발생빈도 강수량 계급은 여름철을 제외한 모든 기간이 공히 1) 1~5mm, 2) 0.1~1.0mm, 3) 5~10mm 순이었다. (2) 강수량 계급에 따른 최다발생빈도 권역은 연간 20mm 이하의 강수빈도는 II 권역, 30~40mm의 강수빈도는 IV권역, 70mm 이상의 강수빈도는 I권역이었다. (3) 우리나라 전역에 있어서 강수량의 생기확률은 지수함수의 식으로 대표할 수 있음을 알았다.($W(x)=e^{\alpha+\beta}$) (4) 전국의 5개 권역 중 I권역은 자시간 지속, III권역은 단전간 지속 집중 호우지역으로 판단되었다. (5) 강우형태는 10분~40분, 40분~4시간, 4시간~24시간으로 크게 나눌 수 있었으며, 이들 구간에 대해 지점별 확률 강우 강도식을 유도하였다. (6) 각 권역별로 25시간과 10분~18시간 지속시간과의 강우량 상관식을 유도, 도시하였다. (7) 36개 지점에 대한 확률 강우량을 제시하였다.
본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축하였으며, 낙동강유역내의 10개 관측소에서 관측된 37년간의 강수량 자료를 이용하여 연도별 여름강수량을 추출하고 이들 관측소의 여름강수량에 물리적인 영향을 미치는 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 공간상관성을 검토하여 선정하였다. 모형의 적합성을 검토하기 위해 2010년 여름강수량 사후 확률분포의 중앙값과 관측치를 비교하였으며, 그 결과 각각 858.2mm와 888.1mm로, 이는 구축된 모형이 적절하게 여름강수량을 모의하고 있음을 보여준다. 2010년 겨울 SST 관측 값과, 예년 평균값으로 가정한 2011년 6월 OLR을 이용하여 2011년 여름강수량을 예측하였다. 예측된 2011년 여름강수량은 967.7mm로, 확률적으로 예년 여름강수량의 평균인 680mm를 상회할 확률이 92.9% 이상인 것으로 나타났으며, 또한 50년 빈도에 해당하는 여름강수량을 추정한 결과, 50년 빈도 여름강수량 1400mm를 상회할 확률도 약 73.7%인 것으로 분석되었다.
In Korea, most of the rainfalls have been concentrated in the flood season and the flood study has received more attention than low flow analysis. One of the reasons that the analysis of low flows has less attention is the lacks of the required data like daily rainfall and so we have used the stochastic processes such as pulse noise, exponential distribution, and state model of Markov chain for the rainfall simulation in short term such as daily. Especially this study will pay attention to the state model of Markov chain. The previous study had performed the simulation study by the state model without considerations of the flood and non-flood periods and without consideration of the frequency of rainfall for the period of a state. Therefore this study considers afore mentioned two cases and compares the results with the known state model. As the results, the RMSEs of the suggested and known models represent the similar results. However, the PRE(relative percentage error) shows the suggested model is better results.
본 연구에서는 모형의 구조가 상대적으로 간단한 구형펄스모형을 이용하여 I-D-F 곡선을 유도할 수 있는 이론적 방법론을 제시하였다. 강우모형의 구조를 고려하여 유도되는 I-D-F 곡선은 관측 강우의 1차원 및 2타원 통계 특성을 이용하여 추정된 매개변수에 의해 그 형태가 결정되므로 년최대치계열을 이용하여 추정하는 1-D-F 곡선에 비해 비정상적인 강우사상에 상대적으로 덜 민감하게 된다. 본 연구는 서울 및 인천지점에 적용되었으며 이때. 유도 된 I-D-F 곡선은 년최대치계열을 이용하여 유도된 I-D-F 곡선과 비교함으로서 그 적용성을 판단해 보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다: (1) 지속기간이 길어짐에 따라 중첩확률은 아주 크게 증가한다. 그러나, 중첩에 따른 강우강도의 증가정도는 지속기간이 증가함에 따라 완만하게 감소하는 추세를 나타내고 있다. (2) 중첩을 고려하는 경우, 특히 지속기간 및 재현기간이 긴 경우에, 강우강도의 증가가 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이는 깅 우강도의 계산 시 추정된 중첩확률과 재현기간을 함께 고려함으로 생기는 당연한 결과이다. 아울러, 서울과 인천지점의 비교에서는 서울지점의 경우가 중첩의 효과가 더욱 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있었으며, 이는 추정된 중첩확률의 차이, 보다 궁극적으로는 구형펄스모형의 매개변수의 차이로 설명될 수 있다. (3) 본 연구에서 사용한 구형펄스 모형은 강우의 군집특성을 고려하지 못함으로 유도된 I-D-F 곡선도 전체적으로 년최대치를 이용한 I-D-F 곡선에 비해 작은 강우강도를 나타내었었다. 그러나 각 곡선의 전체적인 형태는 유사함을 확인할 수 있었으며 강우의 군집특성을 고려하는 강우모형을 사용할 경우 보다 나은 결과를 유도할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 자료의 구조를 이용하는 통계방법인 EDA 기법을 적용하여 자료를 정량화 하고, 이를 이용하여 빈도해석을 실시하였다. 모멘트법을 이용하는 전통적 방법이 극치값에 민감하게 반응하는 통계치를 주지만, EDA 기법은 변동이 적은 안정적인 통계치를 주는 장점이 있다. 빈도해석에 EDA 기법를 적용하는 경우에는 자료의 왜곡도를 반영하기 위해 원자료의 정규화 변환 및 역변환 과정을 거쳐야 한다. 즉, 원자료를 정규화 변환하고, EDA 기법을 적용하여 변환된 자료의 통계치를 추정하며, 이를 다시 역변환하여 원자료의 통계치를 결정해야 한다. 이렇게 결정된 통계치는 주어진 확률밀도함수를 이용한 빈도해석에 적용된다. 본 연구에서는 서울 및 포항지점의 연최대치 1시간 강우자료를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 EDA 기법을 적용하는 경우 극치값에 덜 민감한 안정적인 확률강우량의 산정이 가능한 것으로 확인되었다. 이러한 방법론은 특히 기후변화 등의 원인으로 강수자체의 경년변동이 매우 큰 지점의 빈도해석에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
1998년 여름철, 기상레이더와 레이더 주위의 고밀도 우량계 관측자료를 이용하여 $Z_{e}-R$ 관계식을 산출하기 위하여 관악산 레이더 자료와 강우강도 자료의 확률밀도함수를 구해 확률이 같은 지점을 매치시키는 Window Probability Matching Method(WPMM)라는 통계적 방법을 사용하였다. 레이더 반사도의 확률 분포는 약 15dBZ에서 가장 많은 빈도 분포를 보였고 강우강도의 확률분포는 대부분의 영역에서 시간당 10mm 이하의 비가 내리는 것으로 나타났다. WPMM을 이용한 $Z_{e}-R$ 관계식은 로그 좌표계에서 곡선형의 분포를 가지고 있어 직선형의 분포를 가지는 멱급수 형태의 관계식에 비해 반사도를 강우량으로 전환하는데 있어 더 나은 것으로 나타났다. 특히, 3개월 동안의 누적 강수량 산출시 $Z=200R^{1.6}$ 식은 실제 우량계 강수량의 44%만을 추정하는데 반해 WPMM의 경우는 실제 강수량의 80%까지 근접하는 것으로 나타났다.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. Using the L-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the underlying regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value distribution among apt]lied distributions. regional and at-site parameters of the Generalized extreme value distribution were estimated by the method of L-moment. The regional and at-site analysis for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Relative root-mean-square error(RRMSE), relative bias(RBIAS) and relative reduction(RR) in RRMSE were computed and compared with those resulting from at-site Monte Carlo simulation. All show that the regional analysis procedure can substantially reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
본 연구에서는 우리나라를 주기적으로 내습하여 많은 강수를 유발시키는 태풍의 특성에 대해 고찰하고, EST 기법에 적용하여 극한강수량을 산정하였다. 우리나라에 영향을 준 태풍은 연평균 3.18회 발생하고, 약 107시간 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 태풍에 의해 발생하는 강수량은 관측 지점과 발생한 태풍별로 매우 상이한 강수량을 갖는 것으로 분석되었다. 태풍으로 인한 극한강수량의 특성 분석을 위해 지속시간 1시간과 24시간 연최대시간강수량 및 태풍에 의해 발생한 각 연강수량을 대상으로 변동성 및 경향성 분석을 수행하였다. 분석결과에서 전라도와 경상도 및 강원도 지역에서 극한강수량의 평균과 표준편차가 과거에 비해 증가한 것으로 나타났다. 또한, 우리나라에 영향을 준 것으로 나타난 143개 태풍에 대하여, 중심 위치 및 중심 기압 자료와 우리나라 강수관측소의 시간강수량 자료를 이용하여 EST 기법에 적용하였다. EST 기법을 적용하여 지속시간별 재현기간별 극한강수량을 산정한 결과, 전라도와 경상도 및 강원도 지역이 태풍에 의해 극한강수가 발생할 가능성이 큰 것으로 나타났다.
합리적인 수공구조물의 설계를 위해서는 안정적인 확률강우량을 산정하는 것은 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량은 강우관측소에서 관측된 강우자료로부터 각 지속기간에 해당하는 연최대치 강우계열을 구성한 자료의 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 연최대치 강우 계열은 대부분 시간강우량 또는 일강우량 자료를 통해 추출하므로, 적절한 고정시간-임의시간 환산계수를 연최대치 강우 계열에 반영할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 관측한 37개 지점의 분단위 강우자료와 시간 및 일 단위 강우자료를 활용하여 지속기간별로 고정시간-임의시간 환산계수를 추정하였다. 또한, 추정된 환산계수를 회귀분석하여 지속기간에 따른 고정시간-임의시간 환산계수의 회귀식을 유도하였다. 추정된 환산계수를 연최대치 강우 자료에 반영함으로써 보다 안정적인 확률강우량을 산정하는 기초자료로 활용할 수 있다.
Probability precipitation is one of the most important factor for designing the hydrology structures. Probability precipitation is calculated based on the frequency analysis on each durations of annual maximum rainfall data. For frequency analysis we need a conversion factor between the rain data per random-time interval and fixed-time-interval. In this study, the minutely precipitation data on observatory of the Meteorological Administration are used for 37 stations. Therefore, we should conversion factors between the rain data per minute and fixed-time-interval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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