수공구조물의 계획과 설계에 있어서 수문자료에 대한 적정분포형을 선정하는 것은 매우 중요하며, 선정된 분포함수가 실측자료의 통계학적 특성을 잘 나타내고 있는가를 검토하는 것은 필수적인 과제이다. 본 연구에서는 전국 22개 지점, 7개 지속기간의 강우자료에 대하여 2변수 및 3변수 gamma, 2변수 및 3변수 lognormal, Gumbel, 2변수 및 3변수 log-Gumbel, GEV, log-Pearson type III, 2변수 및 3변수 Weibull, 4변수 및 5변수 Wakeby 분포를 적용하여 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등으로 각 분포형의 매개변수를 추정하고, 적합성 조건을 검사하였다. 각 매개변수 추정법에 의하여 추정된 매개변수를 이용하여 10,000번 모의 발생하여 분리효과를 검토한 결과 매개변수 적합성을 고려한 경우 모멘트법에서는 log-Pearson type III 분포, 확률가중 모멘트법에서는 log-Pearson type III와 GEV 분포, 최우도법에서는 GEV 분포가 분리효과를 가장 작게 나타냈으며, 2변수 분포형의 경우 모두 분리효과가 크게 나타났다.
서울, 부산, 대구, 대전, 광주 5개 대도시와 그 외 산청과 영천지점의 강우자료를 이용하여 Box-Cox변환기법에 의한 I-D-F곡선을 유도하였다. Box-Cox변환기법의 실용성은 여러 학문분야에서 검증받은 기법으로 분석 자료가 일반 빈도해석을 수행하기에 부족하여 적절한 확률밀도함수를 도출하지 못할 경우에도 사용가능하기 때문에 적용성 측면에서 전통적인 빈도해석 방법보다 확장성이 크다. 전술한 7개 지점의 전체지속기간 강우자료(10분~1440분)와 짧은 지속기간(20분, 30분, 40분, 50분) 강우자료가 누락될 경우의 강우강도를 비교했을 때 100년 빈도 이하 지속기간 10분~60분에서 -23.0~14.7 %의 상대오차가 있었다. 이에 따라 강우분석 시 짧은 지속기간(20분, 30분, 40분, 50분) 강우자료를 포함하여 I-D-F곡선을 유도함이 요구되며 짧은 지속기간(20분, 30분, 40분, 50분) 강우자료가 누락될 경우 소규모 수공구조물 설계 시 원활한 배수를 위해 지점에 따라 기존의 여유율을 높일 필요가 있다.
수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
강우계측망이나 인공위성을 이용하여 어떤 지역의 강우를 관측할 경우 각 관측방법의 특성에 따라 관측오차가 발생하게 된다. 즉, 강우계측망을 이용할 경우 관측된 강우는 시간적으로 연속이지만 공간적으로는 불연속의 특성을 갖게 되고 인공위성을 이용하는 경우 강우는 공간적으로는 연속이지만 시간적으로 불연속인 특성을 나타내게 된다. 이에 따라 관측오차의 계산은 강우의 시간적-공간적 통rP특성과 관측방법에 따라 각각 다르게 정량화된다. 현재 이 문제와 관련하여 North와 Nakamoto(1989)가 제안한 관측오차의 추정식이 가장 대표적이라고 할 수 있으며, 이 식에서는 강우의 통계특성과 관측방법에 따른 특성이 고려되어 있다. 이 식은 강우의 특성이 어느 정도 파악되는 경우 적절한 강우관측 계획 수립을 가능할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 먼저 관측방법에 따른 관측오차의 계산에 대해 살펴보고, 명 책의 다차원 강우모형을 이용하여 이 문제에 적용해 보았다. 적용 결과 현재까지의 관측오차 계산에는 강우의 2차원 통계 특성만이 고려되기 때문에 모형의 매개변수들이 이 특성에 맞추어 적절히 추정된 경우, 모형에 따른 관측오차의 크기는 크지 않은 것으로 밝혀졌다. 앞으로 이러한 단점은 2차원 이상의 통계특성을 고려하는 관측오차의 추정식, 궁극적으로는 강우의 확률밀도함수를 고려할 수 있는 관측오차의 추정식의 개발을 통해 개선될 수 있을 것이다.
논에서의 수문 특성을 현장 조사 및 측정하고, 강우-유출 자료로부터 논의 최대 잠재저류장의 확률적 특성을 분석하여, 선행강우조건에 따른 CN을 추정하였다. 추정된 CN은 AMC II의 경우 78이었으며, AMC-I, III의 경우에는 각각 63, 88이었다. 논의 강우-유출자료에 의한 CN은 년 홍수량 자료의 적용여부가 불확실하므로 이를 보완하고, 물고높이나 초기담수심의 영향을 구체적으로 규명하기 위하여 논의 물수지 모형을 구성하였다. 논의 유출량은 선행 강우뿐 아니라 초기담수심에 따라 변화하므로 최대 잠재저류량을 이용하여 CN을 결정하기에는 어려움이 따른다. 따라서, 최대 잠재저류량의 경우와 같이 담수심의 확룰분포함수를 이용하여 CN을 추정하였다. 물수지모형을 이용하여 확률담수심, 물고높이 및 기상자료로부터 논의 유출량을 추정하였다. 추정된 유출량으로부터 CN을 계산하고, 확률 담수심에 해당하는 CN-I, CN-II, CN-III을 결정하였으며, 그 값은 각각 70, 79, 89이었다.
GCI(Geospatial Correlative Integration) 중 Frequency ratio 모델을 적용하여 2006년 태풍 에위니아에 의하여 발생한 강원도 인제 가리산리 지역의 산사태 취약성도를 작성하였다. 또한 연구지역의 미래 확률강우량을 적용하여 미래 목표연도별 산사태 취약성도를 작성하였다. 산사태 취약성와 관련된 요인으로는 기후노출은 확률강우량, 민감도는 지질, 지형도(경사, 경사방향, 곡률도), 토양도(토양 지형, 토질, 토양 배수, 토양 모재 및 유효토심) 및 적응능력으로 는 임상도(영급, 경급, 소밀도 및 수종) 등을 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 전체 산사태 발생 위치는 470개소며 이 중 50%는 Frequency ratio 및 Neural network 모델의 산사태 발생 지역으로 적용하였으며, 나머지 50%는 취약성도 검증에 활용하였다. 산사태 발생 강우량 임계치는 3일 누적 449mm로 적용하였다. 확률강우량은 1973년부터 2006년까지의 실측 강우량을 정리하여 2106년까지 목표연도별(1년, 3년, 10년, 50년 및 100년) 산사태 취약성도를 작성하였다. 연구결과 연구지역은 경사도가 다른 항목에 비하여 산사태 발생에 높은 가중치를 나타냈으며 경사도 항목의 세부 항목의 산사태 발생과의 상관관계에서는 경사도 $25{\sim}30^{\circ}C$인 지역이 높은 상관관계를 나타냈다. 또한 강우량의 증가에 의하여 미래 산사태 발생 가능성이 매우 높은 지역이 2006년을 기준으로 2100년까지 약 110% 증가하였다. 앞으로 강우량의 변화에 의한 산사태 위험성 분석에 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다. 기존에 확률강우량 변화에 따른 산사태 발생의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측결과를 반영한 연구지역 내 산사태 발생 변화를 시-공간적으로 산정하고, 기존 산정 결과와의 비교를 통해, 향후 기후 변화를 고려한 국내 산사태 관리 방안 수립을 위한 방향을 제시하기 위한 연구라고 할 수 있다. 앞으로 분석모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가된다면 보다 정량적으로 기후변화와 산사태의 상관관계를 파악할 수 있으며, 산사태의 전반적인 관리 및 효율적인 운영 체제 구축을 위하여 기여할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권1호
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pp.15-27
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2018
Parametric method of flood frequency analysis involves fitting of a probability distribution to observed flood data. When record length at a given site is relatively shorter and hard to apply the asymptotic theory, an alternative distribution to the generalized extreme value (GEV) distribution is often used. In this study, we consider the beta-P distribution (BPD) as an alternative to the GEV and other well-known distributions for modeling extreme events of small or moderate samples as well as highly skewed or heavy tailed data. The L-moments ratio diagram shows that special cases of the BPD include the generalized logistic, three-parameter log-normal, and GEV distributions. To estimate the parameters in the distribution, the method of moments, L-moments, and maximum likelihood estimation methods are considered. A Monte-Carlo study is then conducted to compare these three estimation methods. Our result suggests that the L-moments estimator works better than the other estimators for this model of small or moderate samples. Two applications to the annual maximum stream flow of Colorado and the rainfall data from cloud seeding experiments in Southern Florida are reported to show the usefulness of the BPD for modeling hydrologic events. In these examples, BPD turns out to work better than $beta-{\kappa}$, Gumbel, and GEV distributions.
최근 우리나라는 아열대성 기후로 변함에 따라 예측 불가능한 강우 형태가 자주 발생하고 있으며, 강우량의 경우 과거에는 발생하지 않았던 고강도의 강우가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 그러나 기존 농경지 배수시설의 경우 고강도의 강우에 부족한 기준을 가지고 있어 침수에 불리한 구조를 가지고 있다. 또한, 국가경제발전과 국민 식생활 패턴 변화 등으로 논(수도작) 위주에서 원예 특용작물 등 밭작물 중심으로의 작부체계로 변화함에 따라 적정한 배수체계 개선방안이 요구된다. 따라서 현행 설계기준 강우보다 많은 강우가 단시간에 내리는 국지적 집중호우가 발생하여 배수시설물의 배제 능력 부족으로 인한 침수, 배수불량 등의 농경지 침수피해를 대비할 수 있는 배수설계기준이 필요한 상황으로, 기존 배수시설 설계기준에 대한 빈도별 계획강수량, 계획홍수량, 계획홍수위 등을 현재까지의 수문기상자료로 재검토하여 강우패턴변화를 고려한 적정 설계기준(안)을 평가하고 재해 대비 능력 부족한 농업기반시설(배수장, 배수문, 배수로 등)의 효율적인 관리 방안을 마련하겠다.
Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) 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 random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.
본 연구는 최신 강우 자료를 사용하여 자료의 기간을 네 가지 경우로 나누어 기간별 확률강우량을 산정하고 각 기간에 따른 확률강우량의 변화 특성을 파악하고자 하였다. 2020년을 기준으로 시강우 자료 관측기간이 40년 이상이 되는 62개 국내 강우관측소를 연구 대상으로 선정하였으며, 지점별 강우자료의 분석 기간은 최근 10년, 20년, 30년, 40년의 경우로 나누어 분석하였다. 분석기간에 따른 확률강우량은 Gumbel 분포형에 확률가중모멘트법을 적용하여 산정하였고, 이를 연강수량과 함께 공간적으로 분포시킨 결과, 연강수량의 분포에서 나타나지 않는 변화들이 확률강우량의 분포에서 명확히 드러나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 지속기간의 시간이 증가되고 재현기간이 커질수록 경기 북부와 전라남북도 경계 및 영동지방의 확률강우량이 증가하는 경향을 보였고, 최근 40년과 비교하였을 경우, 최근 10년, 20년, 30년 확률강우량의 변화량 결과에서 전라남도 지역은 지속기간 길어질수록 변화 양상이 뚜렷하게 보였으며, 강원도 지역은 최근 10년, 20년 변화량이 상이하게 나타났다. 기간에 따라 확률강우량의 변화량이 크거나 작은 대표 지역들을 선정하여 기간별 확률강우량의 IDF 곡선을 도시하여 비교 및 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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