Only employing historical data limits the estimation of the full distribution of probable Tropical Cyclone (TC) risk due to the insufficiency of samples. Addressing this limitation, this study introduces a semi-physical TC rainfall model that produces spatially and temporally resolved TC rainfall data to improve TC risk assessments. The model combines a statistical-based track model based on the Markov renewal process to produce synthetic TC tracks, with a physics-based model that considers the interaction between TC and the atmospheric environment to estimate TC rainfall. The simulated data from the combined model are then fitted to a probability distribution function to compute the spatially heterogeneous risk brought by landfalling TCs. The methodology is employed in South Korea as a case study to be able to implement a country-scale-based vulnerability inspection from damaging TC impacts. Results show that the proposed model can produce TC tracks that do not only follow the spatial distribution of past TCs but also reveal new paths that could be utilized to consider events outside of what has been historically observed. The model is also found to be suitable for properly estimating the total rainfall induced by landfalling TCs across various points of interest within the study area. The simulated TC rainfall data enable us to reliably estimate extreme rainfall from higher return periods that are often overlooked when only the historical data is employed. In addition, the model can properly describe the distribution of rainfall extremes that show a heterogeneous pattern throughout the study area and that vary per return period. Overall, results show that the proposed approach can be a valuable tool in providing sufficient TC rainfall samples that could be an aid in improving TC risk assessment.
강우량의 시간분포 특성에 관한 강우상태 분석은 소유역의 계획홍수량을 결정한다거나 도시지역의 배수망 설계를 위한 설계유량 산정을 위하여 대단히 중요하다. 서울 지역의 과거 기록치로부터 총강우량이 20mm 이상 되는 약 400개의 호우자료를 이용하여 5분간격 강우의 시간분포를 해석하였다. 총강우량에 대한 백분율을 총강우시간에 대한 백분율과 연관시키고 획득된 자료를 강우 최대치가 발생되는 위치 따라 4개의 그룹으로 분류 분석하여 그 결과를 제시하였다. 또한 강우와 강우간의 변화성을 정량적으로 나타내기 위하여 시간분포 특성을 빈도 확률에 따라 분석하였다. 분석결과로 얻어진 강우의 시간분포 관계는 설계유량 수문곡선 결정에 사용되는 설계강우의 우량주상도를 얻는데 사용될 뿐만 아니라 주어진 유역에서의 강우형상을 파악하는데 적용될 수 있다. 또한 수문해석 문제를 위한 강우의 모델을 형성할 수 있으며 공간적 분포 이외의 강우특성 및 매개변수 등과 같은 자료와 연관시킬 수 있다. 분석결과 제2구간 강우의 빈도가 가장 높았으며 제4구간 강우의 빈도가 가장 낮았다. 이와 같은 분석 결과인 시간분포의 특성을 누가 강우시간 백분율과 누가 강우량 백분율의 항으로써 확률별로 표시하였으며 각 구간별 강우의 시간분포 양상 및 그에 따른 우량주상도를 도표화하였다.
Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. RE for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
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.
태풍은 열대태평양 지역에서 발생하여 북상하면서 우리나라에 영향을 끼치게 되며, 태풍이 우리나라를 지나면서 강풍과 호우를 통하여 자연재해를 유발시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인해 발생하는 호우 사상을 여러 통계적 기법을 통해 정량적으로 평가하였다. 첫 번째로 빈도해석을 통해 확률강우량과 태풍 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 두 번째로 미공병단에서 개발한 EST 기법을 통해 태풍의 극치강우량을 평가하여 EST 확률강우량을 산정하였다. 마지막으로 비매개변수적 모의발생기법과 지역가중다항식을 결합하여 태풍에 의한 NL 확률강우량을 추정하였다. 분석결과에서 대상지점 중에서 강릉과 목포는 태풍의 영향을 다른 지점에 비해 많이 받으며, 서울과 인천은 태풍에 의한 호우의 영향이 미비한 것으로 나타났다. 또한, EST 확률강우량과 NL 확률강우량은 관측 자료를 이용하여 장기간의 모의를 통하여 quantile을 산정하므로 주요 수공구조물과 태풍의 영향이 큰 지역에서는 이를 검토할 필요성이 있으며, 태풍특성인자의 모의를 통하여 강우량을 평가하므로 지구온난화 등에 따른 기후변화의 영향에 대한 연구에 활용 할 수 있다.
본 연구에서는 주어진 호우사상을 베타분포로 적절히 표현하기 위한 매개변수의 결정 방법을 제시하였다. 이를 위해 첨두에 대한 고려를 추가한 경우와 그렇지 않은 경우, 실제 우량주상도 및 첨두를 중심으로 재배열된 수정 우량주상도를 사용하는 경우 등을 고려하여 그 특성을 비교 검토하였다. 본 연구는 서울 지점의 2010년 독립 호우사상과 1961~2010년 사이의 연 최대치 독립 호우사상을 대상으로 베타분포를 적용하고, 그 결과를 분석하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 베타분포를 이용하여 실제 호우사상의 우량주상도 형태를 유사하게 표현하기 위해서는 첨두에 대한 추가적인 고려가 필요한 것으로 확인되었다. 둘째, 첨두를 중심으로 시간강우를 좌우 순차적으로 재배열한 수정 우량주 상도를 이용하는 경우가 실제 우량주상도를 이용하는 경우보다 실제 강우의 시간분포 특성에 보다 가까운 베타분포를 유도함을 확인하였다.
사면은 건설된 후에도 집중강우나 지진, 풍화 등 외부요인으로 인해 파괴가 발생할 수 있기 때문에, 사면의 안정적 유지관리를 위해서는 사면 붕괴의 가능성을 파악하는 것이 필요하다. 특히 암반사면은 암석의 취성적인 특성으로 인해 변위 계측 등과 같은 일반적인 방법으로는 파괴발생이전에 사전징후를 감지하기 매우 어렵다. 그러나 AE 기법을 사면에 적용한다면 변위가 발생하기 전에 파괴 시 발생된 AE 신호를 분석함으로써 일반적인 계측 방법보다 초기에 상태파악이 가능할 것이다. 본 논문에서는 한국의 암반사면 중 붕괴 이력을 가지고 있는 사면에 AE 기법을 적용하여 사면붕괴 가능성을 파악하였다. 그 결과 붕괴위험이 있는 사면에 AE 기법을 적용하면 사면의 위치별 붕괴 가능성을 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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