This study is mainly conducted to derive the design drought rainfall by the consecutive duration using probability weighted moments with rainfall in the regional drought frequency analysis. It is anticipated to suggest optimal design drought rainfall of hydraulic structures for the water requirement and drought frequency of occurrence for the safety of water utilization through this study. Preferentially, this study was conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data that can be classified by the climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Ulreung islands in Korea. Five homogeneous regions in view of topographical and climatological aspects were accomplished by K-means clustering method. Using the L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov test, generalized extreme value distribution was confirmed as the best fitting one among applied distributions. At-site and regional parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the method of L-moments. Design drought rainfalls using L-moments following the consecutive duration were derived by the at-site and regional analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design drought rainfall derived by at-site and regional analysis in the observed an simulated data were computed and compared. In has shown that the regional frequency analysis procedure can substantially more reduce the RRMSE. RBIAS and RR in RRMSE than those of at-site analysis in the prediction of design drought rainfall. Consequently, optimal design drought rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1415-1425
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2017
태풍은 강한 바람과 폭우를 동반하며 매년 한반도에 인명과 재산피해의 원인이 된다. 국내에서 발생한 자연재해 피해에서 태풍이 차지하는 비중이 높다. 태풍의 많은 피해는 폭우에 의해 발생하므로 태풍이 일 최대강수량에 미치는 영향을 정량적으로 살펴볼 필요가 있다. 일 최대강수량은 극치자료로 일반적으로 일반화극단치분포를 따른다. 연구자료로 1976년부터 2016년까지 한반도에 설치된 60개 종관기상관측장비에서 수집된 일강수량, 최대풍속, 평균풍속 자료가 사용되었다. 태풍이 온 기간을 제외한 일강우량 자료와 태풍이 온 기간을 포함한 일강우량 자료로 구분하여 일반화극단치모형에 적합시켰다. 모수추정방법으로 최우추정법과 L-적률추정법이 이용되었다. K-S검정과 $Cram{\acute{e}}r$ von Mises검정을 통해 모형의 적합도를 검정하였다. 추정된 모수를 기반으로 25년, 50년, 100년, 200년 재현수준을 계산하였다. 태풍기간 포함유무에 따른 재현수준을 비교한 결과 태풍은 강릉 인근의 동해안과 울산과 완도 인근의 남해안의 일 최대강수량에 영향을 미친다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.1001-1012
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2016
대기오염물질이 인간의 건강에 악영향을 미치는 사실은 잘 알려져 있다. 유엔 환경 계획 (united nations environment program; UNEP) 보고서에 따르면, 미세먼지와 일산화탄소 오염물질로 연간 전 세계에서 430만 명이 목숨을 잃었다. 일산화탄소는 탄소와 산소로 구성된 화합물로 가정에서 생성되는 독성 가스 중 가장 위험한 가스이다. 연구를 위하여 2004년부터 2013년까지 10년간 대구 경북 지역의 대기오염관측소에서 관측된 1시간, 6시간, 12시간, 24시간 평균 일산화탄소 농도 자료를 사용하였다. 일반화 극단치 분포의 모수는 최우추정법과 L-적률추정법을 통해 추정하였고 적합도 검정을 수행하였다. 본 연구의 표본 수가 크지 않으므로 L-적률추정법이 최대우도법에 비해 모수추정에 적합하였다. 또한, 5년, 10년, 20년, 40년 재현수준을 추정하여 대구 경북 지역 일산화탄소 위험지역을 살펴보았다.
본 연구에서는 농업시설물 중 내재해형 비닐하우스와 축사에 대한 화산재 취약도를 평가하였다. 이들 농업시설물에 대한 화산재 취약도를 평가하기 위해 화산재 하중의 확률밀도함수와 대상 시설물 저항성능의 확률밀도함수를 비교하는 해석적 접근법 기반의 FOSM(first-order second-moment) 방법이 이용되었다. 화산재 취약도 평가를 위하여 폭과 높이 그리고 단면 및 재료적 특성이 상이한 6종의 내재해형 비닐하우스와 표준형, 해안형, 산간형으로 구분된 3종의 축사가 사용되었다. 또한 FOSM 방법으로 평가된 내재해형 비닐하우스와 축사의 취약도는 GEV(generalized extreme value) 분포함수의 모수 형태로 최적화된 후 데이터베이스화되었다. 본 연구에서 평가한 화산재 취약도는 백두산 화산분화에 따른 화산재 퇴적에 대한 농업시설물의 위험도 평가를 위하여 활용될 수 있다.
수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.
극한 강우의 정량화는 홍수방어계획의 수립에 대단히 중요하며 극한 강우의 일반적인 척도는 T-년 재현기간으로 표현된다. 본 연구에서는 기후정보와 지리정보가 결합된 계층적 베이지안 모형을 이용하여 재현기간별 일 강우량의 공간 분포 및 불확실성을 추정하는 방법을 제시하고 이를 서울-인천-경기 지역에 적용하였다. 한국 기상청에서 운영 중인 서울-인천-경기 지역의 6개 종관기상관측소의 연 최대 일 강우량이 일반화된 극치 분포에 적합되었다. 지점 빈도해석과 지수 홍수법을 이용한 지역 빈도해석으로부터 도출된 재현기간별 일 강우량과의 비교를 통하여 제안된 방법의 적용성 및 신뢰도를 살펴보았다. 모든 지점과 모든 재현기간에서 지수홍수법에 의한 지역 빈도해석의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으며, 계층적 베이지안 모형에 의한 지역 빈도해석의 신뢰도가 가장 높은 것을 확인하였다. 제안된 방법은 서울-인천-경기 지역 및 공간적인 크기가 유사한 다른 지역에서 다양한 지속기간에 대한 확률강우량 지도를 생성하는데 사용될 수 있을 것이다.
The objective of this study is to induce the design drought rainfall by the methodology of L-moment including testing homogeneity, independence and outlier of the data of annual minimum monthly rainfall in 57 rainfall stations in Korea in terms of consecutive duration for 1, 2, 4, 6, 9 and 12 months. To select appropriate distribution of the data for annual minimum monthy rainfall by rainfall station, the distribution of generalized extreme value (GEV), generalized logistic (GLO) as well as that of generalized pareto (GPA) are applied and the appropriateness of the applied GEV, GLO, and GPA distribution is judged by L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. As for the annual minimum monthly rainfall measured by rainfall station and that stimulated by Monte Carlo techniques, the parameters of the appropriately selected GEV and GPA distributions are calculated by the methodology of L-moment and the design drought rainfall is induced. Through the comparative analysis of design drought rainfall induced by GEV and GPA distribution by rainfall station, the optimal design drought rainfall by rainfall station is provided.
3개의 매개변수(location, scale, shape)로 이루어진 GEV와 GLO 분포는, 미국의 공식적인 홍수빈도 분포인 Log Pearson Type III와 함께 수문분야에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV와 GLO 분포에서 서로 다른 두 지점의 유출량 자료를 생성하여 L-CV(L-moment Coefficient of Variation; $\tau_2$)와 L-CS(L-moment Coefficient of Skewness; $\tau_3$)를 추정하였으며, L-moment 추정값들 간의 교차상관$(\tau_2-\tau_2,\;\tau_3-\tau_3,\;\tau_2-\tau_3)$과 유출량 자료간의 교차상관의 관계를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험 과정에서 GEV와 GLO 분포가 비현실적인 음수 유출량을 생성하여, 실험 결과에 큰 영향이 있음을 확인하여, 두 분포에서 생성된 유출량 자료에서 음수값을 제외한 GEV+와 GLO+ 분포를 이용하여 관계식을 유도하고 이를 GEV와 GLO 분포의 결과와도 비교하였다. 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 Generalized Least Square 회귀식을 이용하여 홍수분포의 지역 매개변수를 추정하기 위해 활용성이 클 것으로 기대한다.
국내 홍수빈도해석 지침서 제공을 위한 기초 연구로서 미국 홍수빈도해석 지침서인 Bulletin 17B과 같이 국내 적합한 홍수빈도해석 기법을 제시하고자 하였다. 홍수빈도해석 지침서의 핵심은 확률분포형과 매개변수 추정법을 제시하는 것이며 이에 GEV(Generalized Extreme Value), GLO(Generalized Logistic) 분포, B-GLS(Bayesian Generalized Least Square) 기법을 대상으로 다양한 연구를 수행하였다. B-GLS 기법을 이용하여, 국내 대유역에 골고루 위치하며 댐의 영향을 받지 않는 31개 지점의 연최대 일유량 시계열의 L-변동계수(L-moment coefficient variation)와 L-왜도계수(L-moment coefficient skewness)를 추정할 수 있는 회귀모형을 제안하였다. 위 회귀모형을 구성하기 위한 유역특성으로는 유역면적, 유역경사, 유역평균강우 등을 사용하였다. Bayesian-GLS(B-GLS) 적용 결과를 OLS(Ordinary Least Square) 및 B-GLS 기법에서 지점간의 상관관계를 고려하지 않는 Bayesian-WLS(Weighted Least Square)와 비교 평가하여 그 우수성을 입증하였다. 따라서 본 연구에서 제안된 B-GLS에 의한 지역회귀모형은 국내의 미계측유역이나 또는 관측 길이가 짧은 계측유역의 홍수빈도분석을 위해 매우 유용할 것으로 기대된다. 또한 수행된 연구의 내용을 공론화하는 노력이 계속된다면 공감대가 형성된 가이드라인을 제정되는데 일조를 하리라 확신한다.
폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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