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.
With the advance of civilization and steadily increasing population rivalry and competition for the use of the sewage, culverts, farm irrigation and control of various types of flood discharge have developed and will be come more and more keen in the future. The author has tried to calculated a formula that could adjust these conflicts and bring about proper solutions for many problems arising in connection with these conditions. The purpose of this study is to find out effective sewage, culvert, drainage, farm irrigation, flood discharge and other engineering needs in the Taegu area. If demands expand further a new formula will have to be calculated. For the above the author estimated methods of control for the probable expected rainfall using a formula based on data collected over a long period of time. The formula is determined on the basis of the maximum daily rainfall data from 1921 to 1971 in the Taegu area. 1. Iwai methods shows a highly significant correlation among the variations of Hazen, Thomas, Gumbel methods and logarithmic normal distribution. 2. This study obtained the following major formula: ${\log}(x-2.6)=0.241{\xi}+1.92049{\cdots}{\cdots}$(I.M) by using the relation $F(x)=\frac{1}{\sqrt{\pi}}{\int}_{-{\infty}}^{\xi}e^{-{\xi}^2}d{\xi}$. ${\xi}=a{\log}_{10}\(\frac{x+b}{x_0+b}\)$ ($-b<x<{\infty}$) ${\log}(x_0+b)=2.0448$$\frac{1}{a}=\sqrt{\frac{2N}{N-1}}S_x=0.1954$. $b=\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}b_s=-2.6$$S_x=\sqrt{\frac{1}{N}\sum\limits^N_{i=1}\{{\log}(x_i+b)\}^2-\{{\log}(x_0+b)\}^2}=0.169$ This formule may be advantageously applicable to the estimation of flood discharge, sewage, culverts and drainage in the Taegu area. Notation for general terms has been denoted by the following. Other notations for general terms was used as needed. $W_{(x)}$ : probability of occurranec, $W_{(x)}=\int_{x}^{\infty}f_{(n)}dx$$S_{(x)}$ : probability of noneoccurrance. $S_{(x)}=\int_{-\infty}^{x}f_(x)dx=1-W_{(x)}$ T : Return period $T=\frac{1}{nW_{(x)}}$ or $T=\frac{1}{nS_{(x)}}$$W_n$ : Hazen plot $W_n=\frac{2n-1}{2N}$$F_n=1-W_x=1-\(\frac{2n-1}{2N}\)$ n : Number of observation (annual maximum series) P : Probability $P=\frac{N!}{{t!}(N-t)}F{_i}^{N-t}(1-F_i)^t$$F_n$ : Thomas plot $F_n=\(1-\frac{n}{N+1}\)$ N : Total number of sample size $X_l$ : $X_s$ : maximum, minumum value of total number of sample size.
본 연구에서는 한강 유역의 수문 시계열자료에 절단 수준법과 조건부 확률개념을 적용한 가문분석을 실시하였으며, 크리깅기법을 이용하여 산정된 조건부 확률의 유역 내 분포 경향을 알아보았다. 수문시계열자료는 일 하천 유량, 월 강수량, 일 최고기온자료를 이용하였고 자료기간은 일 하천 유량의 경우 86년부터 97년까지 총 12년 간의 자료를 사용하였으며, 월 강수량과 일 최고기온의 경우에는 86년부터 99년까지 총 14년 간의 기상청 관측자료를 이용하였다. 하천 유량과 월 강수량의 경우, 절단 수준이 증가함에 따라 절단 수준에 상응하는 가뭄 표준치들은 감소하며, 일 최고기온과 같은 시계열의 경우는 절단 수준이 증가함에 따라 해당 절단 수준의 가뭄 표준치들도 함께 증가하였다. 산정된 조건부 확률은 지점과 수문학적 인자, 즉, 시계열의 종류에 따라 다양한 값을 나타내고 있으나 유역 전체에 대한 대체적인 분포경향은 수문학적 인자에 관계없이 유사하게 나타났다. 결론적으로, 한강유역에서는 가뭄이 발생하여 강도가 심해질 가능성이 유역의 중하류 지역이 크게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 따라서 해당 유역에서 가뭄에 대비한 대책 수립 시 이에 대한 고려가 필요할 것으로 판단된다.
최근 기후변화의 영향으로 단기간동안 높은 강우강도의 집중호우 빈도가 증가하고 있어 토양침식의 위험도가 증가할 것으로 보고 있다. 국내에서 적용하고 있는 토양침식 산정기법은 유역에서 발생하는 연 평균 토양침식을 예측하고 단기간에 발생하는 특별한 호우사상의 특징을 고려하여 침식을 예측하는 데 한계를 지니고 있다. 따라서 단기간에 발생하는 토양침식을 보다 합리적으로 해석하기 위해서는 단기 호우사상의 특징을 반영하고 침식과정을 물리적으로 해석할 수 있는 모형을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 단기호우사상에 의한 토양침식을 산정하기 위하여 강우강도별 강우입자분포자료를 수집하였고 확률밀도함수를 적용하여 멱함수 형태의 강우운동에너지 산정공식을 제안하였다. 제안한 강우에너지 산정공식을 물리적 기반의 토양침식 모델에 적용하여 천천유역에서 발생한 2002년 2003년, 2007년 태풍 호우사상에 적용하였다. 그 결과, NSE는 0.036 증가하였고 RMSE는 4.995 ppm 감소한 결과를 보여 제안된 강우에너지 산정공식을 적용한 모형이 단기호우사상에 의한 유사유출을 잘 모의하는 것으로 나타났다.
하천에서 토사 유실량을 정확하게 예측하는 것은 유량을 예측하는 것만큼 공학적으로 중요한 의미를 지니고 있다. 하천에서 발생하는 토양 유실량은 하천구역내의 수리구조물(댐, 웨어, 방조제 등)의 설계 및 유지관리, 하천개수 및 하도의 안정, 홍수터 관리, 저수지의 설계 및 운영, 항만계획 등 수자원 및 수질의 계획이나 관리에 반드시 고려해야 할 사항이다. 따라서 본 연구에서는 토사 유실량 산정에 가장 일반적으로 쓰이는 RUSLE식을 이용하여 삽교호 유역의 토사 유실량을 모의, 산정하였다. RUSLE식의 매개변수 산정은 GIS 주제도인 경사도와 토지이용도, 토양도로부터 추출, 산정하였으며 이를 작성한 RUSLE 산정프로그램에 적용하였다. 또한 최근 30년치의 유역 강우자료를 바탕으로 빈도별 확률강우량을 산정하여 빈도별 확률강우에 따른 토사 유실량을 산정하였다.
본 논문에서는 1973년부터 2014년까지 42년 간, 12개 지역의 일일 강수량 데이터의 역통계(inverse statistics) 분석을 실시하였다. 구체적으로 일일 강수량 x의 확률밀도함수 f(x)를 도출하였고, 특정 강수량 ${\rho}$를 처음으로 넘어서는 기간 ${\tau}_{\rho}$의 분포 $f({\tau}_{\rho})$를 도출하였다. 최종적으로 ${\tau}_{\rho}$의 대푯값인 ${\tau}_{mean}({\rho})$와 ${\rho}$의 관계를 도출하였다. 분석 결과 x와 ${\tau}_{\rho}$는 확장된 지수분포(stretched exponential distribution)를 이루는 것을 확인하였다. 더불어 ${\rho}$와 ${\tau}_{mean}({\rho})$도 확장된 지수함수의 관계를 이루는 것을 알 수 있었다. 이들 분포를 바탕으로 형태 모수(shape parameter) ${\beta}$ 값을 도출하고, 12개 지역의 강수 특성을 분석하였다.
세계의 많은 지역이 강우에 의한 사면파괴가 취약하다. 사면파괴의 발생 메커니즘을 파악하기 위해 지금까지 다양한 방법들이 제안되어져 왔으나 현재 사용되는 방법들은 비균질한 지반분포와 수리학적 거동이 강우로 인한 사면파괴에 미치는 효과를 고려하지 못한다. 본 연구에서는 강우 시 토층의 두께에 따른 사면파괴의 발생 메커니즘을 연구하기 위하여 불투수 기반암 위에 존재하는 풍화 잔류토 사면에 대한 확률론적 사면안정 해석을 수행하였다. 불균질한 투수계수의 공간적 분포로 인한 불확실성이 강우침투에 의한 불포화 사면의 파괴에 미치는 영향을 고려하기 위하여 일차원 랜덤필드에 기초한 일련의 침투해석과 사면 안정해석을 수행하였다. 해석결과에 의하면 확률론적 해석법은 사면에 대한 강우의 침투 평가 시 투수계수의 공간적인 변동에 의하여 발생하는 다양한 파괴 패턴을 효과적으로 고려할 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 일강수량의 누적 패턴을 고려하여 새로운 가뭄지수(RADI)를 개발하였다. RADI는 누적 강수량의 장기간의 평균과 특정 기간에 관측된 누적 강수량을 비교하여 일단위로 가뭄지수를 간단히 산정할 수 있도록 개발되었다. 우리나라의 대표적인 가뭄기간 동안의 RADI의 시 공간적 변동성과 재현 주기를 살펴봄으로써 장 단기 가뭄의 감시에 대한 RADI의 적용성을 평가하였다. SPI의 경우, 장 단기 가뭄을 표현하기 위해서는 여러 가지 지속기간을 가지는 SPI를 사용해야 하지만, RADI는 하나의 지수로 단기 및 장기가뭄을 표현하고 모니터링 할 수 있다. RADI의 전국 평균값을 살펴본 결과, 우리나라에서 20년 주기로 가뭄이 발생하고 있다는 사실을 확인하였다. 또한 RADI의 발생확률 및 통계 분석을 통해 5단계의 가뭄 등급을 제안하였으며, 이는 가뭄 예보와 대응을 위한 기준으로 활용될 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.
강우침투는 지반의 모관흡수력을 감소시켜 저항력의 감소를 유발하며, 자중 증가로 인하여 구동력의 증가를 발생시켜, 사면 붕괴를 발생시킨다. 각종 기준에서 제시된 안전율을 만족한다해도 강우에 의한 사면붕괴는 자주 발생하고 있으며, 막대한 사회적 손실을 발생시키고 있다. 이와 같은 사면붕괴 발생의 주요 원인중에 하나는 사면을 구성하는 토질정수에 대한 불확실성을 고려하지 못했기 때문이며, 이를 보완하기 위하여 신뢰성해석의 기법을 도입을 검토하였다. 신뢰성해석은 지반물성과 결과적 부산물인 안전율의 확률분포특성을 고려할 수 있는 장점이 있으며, 결과물로 산출되는 파괴확률을 위험도관리에 확장하여 적용할 수 있다. 본 연구에서는 철도사면 8개소에 대하여 각종 기준에서 제시하고 있는 기준을 적용하여 신뢰성해석을 시행한 후 그 결과를 분석하였으며, 철도영업선에 대한 손실을 고려하여 철도사면의 위험도관리가 정량적으로 시행될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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