• 한국농공학회논문집
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• 제65권1호
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• pp.1-13
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• 2023

Various techniques for bias correction and statistical downscaling have been developed to overcome the limitations related to the spatial and temporal resolution and error of climate change scenario data required in various applied research fields including agriculture and water resources. In this study, the characteristics of three different statistical dowscaling methods (i.e., SQM, SDQDM, and BCSA) provided by AIMS were summarized, and climate change scenarios produced by applying each method were comparatively evaluated. In order to compare the average rainfall characteristics of the past period, an index representing the average rainfall characteristics was used, and the reproducibility of extreme weather conditions was evaluated through the abnormal climate-related index. The reproducibility comparison of spatial distribution and variability was compared through variogram and pattern identification of spatial distribution using the average value of the index of the past period. For temporal reproducibility comparison, the raw data and each detailing technique were compared using the transition probability. The results of the study are presented by quantitatively evaluating the strengths and weaknesses of each method. Through comparison of statistical techniques, we expect that the strengths and weaknesses of each detailing technique can be represented, and the most appropriate statistical detailing technique can be advised for the relevant research.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2022

Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.

• 한국지구과학회지
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• 제37권7호
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• pp.420-433
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• 2016

본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 $10.8{\mu}m$ 휘도 온도(IR), 적외 채널 $10.8{\mu}m$와 수증기 채널 $6.7{\mu}m$의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, $10mm\;h^{-1}$ 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW RH)으로 정의된다. 이 연구에서는 PW RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.

• 한국습지학회지
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• 제6권3호
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• pp.119-126
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• 2004

임계지속시간의 산정은 유효우량 산정과 단위 유량도 및 강우분포를 이용한 유출모형 그리고 도달 시간등을 고려하여 산정하도록 되어 있으나 기저유출에 대한 자료가 절대적으로 부족하여 SCS 유효우량 선정법과 빈도 분석을 통한 확률강우량과 단위도법을 이용한 방법을 사용하고 있다. 최근의 수문실무에 있어서 설계홍수량의 산정에 있어서 임계지속시간의 개념이 사용되고 있으나 명확한 기준이 없어 무작위적으로 사용되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 치수목적의 설계홍수량 산정에 있어서 여러 가지 수문학적인 인자에 따른 임계지속시간의 변화를 파악하여 적용성을 알아보고 이에 맞는 회귀식을 산출하여 수문인자에 따른 편차를 정량화하여 실무의 수문설계에 적용이 용이하도록 하는데 목적이 있다. 본 연구에서 유역특성인자와 CN값 산정에는 GIS프로그램인 ArcView를 이용하여 산출하였으며 유출계산은 WMS Model에서 제공하는 HEC-1 Module을 이용하여 본 연구를 시행하였다. 또한 확률강우량의 재현기간, 강우의 시간적 분포특성, 유역의 토양 및 토지이용 특성과 도달시간의 변화에 따른 임계지속시간의 변동 추이를 살펴보고 이를 정량적으로 분석하여 각 인자간의 상관관계를 알아보았다. 그 결과를 살펴보면 형상계수, 유역평균고도, CN값은 첨두 유출량 및 임계지속시간 산정에 있어 그다지 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며 유역면적, 유역경사, 하천연장에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 상관계수의 산정결과 재현기간과 강우분포에 대해서는 첨두 홍수량이, 도달시간과 선행토양함수조건에 대해서는 임계지속시간이 좀 더 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권4호
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• pp.87-96
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• 2021

Determining design rainfall is the first step to plan an agricultural drainage facility. The objective of this study is to evaluate whether the current method for parameter estimation is reasonable for computing the design rainfall. The current Gumbel-Kendall (G-K) method was compared with two other methods which are Gumbel-Chow (G-C) method and Probability weighted moment (PWM). Hourly rainfall data were acquired from the 60 ASOS (Automated Synoptic Observing System) stations across the nation. For the goodness-of-fit test, this study used chi-squared (𝛘²) and Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. When using G-K method, 𝛘² statistics of 18 stations exceeded the critical value (𝑥²_a=0.05,df=4=9.4877) and 10, 3 stations for G-C method, PWM method respectively. For K-S test, none of the stations exceeded the critical value (D^a=0.05_n=0.19838). However, G-K method showed the worst performances in both tests compared to other methods. Subsequently, this study computed design rainfall of 48-hour duration in 60 ASOS stations. G-K method showed 5.6 and 6.4% higher average design rainfall and 15.2 and 24.6% higher variance compared to G-C and PWM methods. In short, G-K showed the worst performance in goodness-of-fit tests and showed higher design rainfall with the least robustness. Likewise, considering the basic assumptions of the design rainfall estimation, G-K is not an appropriate method for the practical use. This study can be referenced and helpful when revising the agricultural drainage standards.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.633-641
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• 2018

최근 들어 홍수와 가뭄과 같은 자연 재해의 위험이 증가하고 있다. 이러한 위험을 저감하기 위하여 신뢰할 수 있는 수문자료는 수자원 분석 및 수공구조물 설계에 있어 매우 중요하다. 한국의 중부에 위치한 용담 구량천 유역은 K-water와 UNESCO IHP의 연구유역으로써 신뢰 할 수 있는 강수량, 유출량, 증발산량 등의 수문자료를 제공하고 있다. 본 연구는 실측된 수문자료를 바탕으로 우리나라의 산지 유역의 유출 특성을 분석하기 위하여 용담 구량천 유역에서의 유출특성을 Probability Distributed Model을 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 유역 유축을 홍수기(6월-9월), 평수기(10-5월)로 기간 분리하여 분석하는 것이 필요함을 확인하였다. 유역 유출비가 홍수기에는 0.27~0.41, 평수기에는 0.30~0.45의 분포를 나타내고 있다. Probability Distributed Model은 적용기간에 따라 차별화된 검정 매개변수를 제시하고 있다. 또한, 2015년 평수기를 제외하고 다른 기간은 유역의 유출을 모두 적합(Nash Surcliffe Efficiency >0.7)하게 모의하고 있어 모형의 적용성을 확인하였다. 본 연구는 Probability Distributed Model을 활용한 기간분리를 통한 소규모 산지 유역의 유출특성방법을 제시한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.891-904
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• 2006

합리적인 수공구조물의 설계를 위해서 확률강우량의 산정은 필수적이며, 확률 강우량을 산정하는 기법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분 지을 수 있다 이 중에서 지역빈도해석은 지점의 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 L-모멘트로 확률분포형의 매개변수를 추정하고, 강우 계열의 동질성이 검정된 자료를 빈도분석하여 확률 강우량을 결정하는 기법이다. 이와 같은 지역빈도해석 기법은 매개변수를 선형조합하여 확률분포형의 종류와 크기 및 형상을 결정하여 확률 강우량을 산정하게 된다. 여기서 각 지점별 강우 자료들이 동질성 검정을 통과하였다 하더라도 지점별로 최적의 분포형이 다를 수 있으나, 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 동일한 분포형을 따르는 것으로 가정하고 빈도해석을 수행하게 된다. 그러므로 지역빈도해석기법은 확률 분포형을 가정하고 강우자료를 적용하는 과정에서 기존에 매개변수적 빈도해석의 약점을 갖게 된다 따라서 본 연구에서는 변동핵밀도 함수를 동질성이 확보된 강우자료에 적용하여 빈도해석을 수행함으로써 기존의 빈도해석이 가지는 약점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 기상청에서 관리하는 16개 강우관측소의 강우자료를 수집하여 매년최대 연강우량 계열을 구성해 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 매개변수적 기법과 비매개변수적 기법을 모두 적용하였으며, 지역빈도채석은 Index Flood 기법과 L-모멘트 기법을 적용하였다. 또한 변동핵밀도함수를 지역빈도해석에 적용하였으며, 각 기법별로 산정된 확률강우량을 비교 분석하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5B호
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• pp.441-452
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• 2009

본 연구에서는 IPCC DDC를 통해서 제공되는 월 단위 기후모형의 결과를 바탕으로 일 강수를 발생할 수 있는 일 강수 발생모형을 제안하고, 이를 이용해 기후변화가 일 강수빈도에 미치는 영향평가 기법을 기상청산하 서울지점을 대상으로 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 일 강수발생모형은 2 state 마코브 체인 모형을 기반으로 개발되었으며, 강수를 발생시키는데 필요한 천이확률과 강수의 양을 결정짓는 Gamma-2 분포의 규모매개변수 및 형상매개변수는 회귀분석에 의한 월총강수량과의 관계를 통해서 산정되었다. 제시된 회귀분석 결과에 기후모형으로부터 K-NN방법에 의해서 서울지점으로 축소된 월 총강수량을 적용하여 기후변화가 고려된 일 강수를 발생시켰다. 기후모형으로는 BCM2모형을 사용하였으며, 20c3m 시나리오를 기준시나리오로 하여 A2 시나리오에서의 일 강우빈도의 차이를 산정하여 관측된 일 강우 빈도에 적용하였다. 빈도해석을 위한 분포형으로는 Gumbel분포를 선정하였으며, 매개변수 추정을 위하여 확률가중모멘트 방법을 적용하였다. 연구결과 미래 서울지역의 빈도별 일 강수량은 2020s에는 다소 감소, 2050s, 2080s 에는 다소 증가하는 것으로 예상 되었다.

• 한국물환경학회지
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• 제24권4호
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• pp.430-435
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• 2008

In order to design Non-point source management, the aspect of statistical features of the entire precipitation data should be focused since non-point source discharge is driven by continuous rainfall runoffs. 3-parameter mixed exponential probability density function is used to establish urban stormwater capture curve instead of previous single-parameter exponential PDF. Then, recent 10-year data in Busan are applied to establish the curve. The result shows that 3-parameter mixed PDF gives better resolution.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권2호
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• pp.443-451
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• 2005

The studied in this paper is a new algorithm for searching the maximum likelihood estimate(MLE) in which probability density function is not explicitly expressed. Newton-Raphson's root-finding routine and a nonlinear numerical optimization algorithm with constraint (so-called feasible sequential quadratic programming) are used. This algorithm is applied to the Wakeby distribution which is importantly used in hydrology and water resource research for analysis of extreme rainfall. The performance comparison between maximum likelihood estimates and method of L-moment estimates (L-ME) is studied by Monte-carlo simulation. The recommended methods are L-ME for up to 300 observations and MLE for over the sample size, respectively. Methods for speeding up the algorithm and for computing variances of estimates are discussed.