전통적 수문빈도분석의 기본가정은 기후와 수문사상이 정상성이라는 것으로 즉, 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 불변이라는 것이다. 댐, 제방, 운하, 교량 등 수공 관련 기간시설물을 계획하고 설계할 때는 과거 상황을 이해하고 미래에도 그 상황이 유지될 것이라는 것을 근거로 한다. 그러나 현실은 기본가정과는 달리 수문자료들은 비정상성을 지니고 있으며 수자원관리자들에 의해 항상 기간시설물을 계획하고 설계 할 때 비정상성을 다루고자 끊임없이 노력해 왔다. 본 논문에서는 비정상성 수문빈도분석기법을 소개하고, 조건부 Generalized Extreme Value(GEV) 분포를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 본 논문에서는 6개 기상관측소지점의 24시간 연최고치 강우량을 대상으로 비정상성 빈도분석을 실시하였으며 최우도법(Maximum Likelihood)을 사용하여 GEV 분포형의 매개변수를 추정하였다. 그 결과 비정상성 GEV 분포가 확률 강우량을 산정하는데 있어 적합함을 확인 할 수 있었다. 또한 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 나타내는 지수인 SOI(Southern Oscillation Index)를 이용하여 기후변동 고려한 비정상성 빈도분석을 실시하였다.
지반공학적으로 제방(또는 댐) 월류에 대한 근거를 제시하기 어렵다. 수문학적인 안정성 평가에서 댐의 초기수위(만수위)를 고정시키고 강우량을 계산하기 때문에 월류 가능성은 매우 희박하다. 그러나 Copula 함수를 사용하여 초기수위가 고정된 댐의 만수위가 아닌 변동성 있는 확률수위를 적용해서 국내 40년간의 빈도를 고려할 때, 월류 가능성을 확인할 수 있었다. 수문학적 댐의 위험성 분석은 다양한 불확실성 인자 중 댐 초기수위에 대한 모의기법 개발이 필요한 복잡한 수문학적 해석을 요구한다. 본 연구에서는 기존 댐 위험도 분석 시 초기수위는 상시만수위 또는 홍수기 제한수위로 가정하지만, 이러한 보수적인 가정에 의한 연구는 기상변동성 및 기후변화의 영향을 고려하지 못하며, 댐의 월류확률 및 이에 따른 붕괴확률을 추정하는데 있어서 지반공학적인 접근이 필요하다. Copula 함수를 이용하여 댐 특성에 맞는 초기수위를 결정하였으며, HEC-5 모형을 활용하여 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하여 댐 월류확률을 산정하였다. 지반공학적인 측면에서 댐 안정성 해석은 상류사면(upstream)의 수위급강하(drawdown)에 대한 안전율과 하류사면(downstream) 월류상태에서의 불안정성을 비교하여 지반공학적 위험도를 비교 분석하였다.
본 연구에서는 조선시대부터 최근까지의 약 200년간의 서울지점 연강수량 자료를 이용하여 다우해 및 과우해의 재현특성에 대해서 살펴보았다. 기본적으로 원자료에 나타난 자기상관특성을 분석함은 물론 몇 개의 절단수준(truncation level)에 대해 다우해 및 과우해의 재현경향이 어떤지를 살펴보았다. 또한 각각의 절단수준에 대해 연강수량을 평년, 다우해 및 과우해로 나누고 각각의 전이확률을 조사하여 봄으로서 궁극적으로는 각각의 경우에 대해 평년, 다우해 및 과우해의 평균재해기간이 얼마나 되는지를 추정해 보았다. 이러한 분석은 조선시대의 측우기기록과 근대의 강우관측기록을 포함한 전체의 기록뿐만 아니라 측우기 관측기록 및 근대 관측기록에 대해 각각 적용해 봄으로서 비교 분석될 수 있도록 하였다. 전체자료를 이용한 결과의 경우 1900년 전후의 건조기의 영향을 제외한다면 건조기의 전반부 및 후반부만을 이용한 결과와 어느 정도 유사한 결과를 줌을 알 수 있었다. 아울러 건조기의 전반부와 후반부에 대한 비교에서는 건조기 후반부의 기록에서, 특히 상대적으로 큰 절단수준에 대해, 과우해의 재현기간이 상대적으로 크게 나타나는 차이를 살펴볼 수 있었다. 대략 평균에서 표준편차(약370mm)정도가 벗어난 수준을 다우해 및 과우해의 기준으로 본다면 다우해의 재현기간은 5∼6년, 과우해의 재현기간은 6∼7년 정도로 과우해의 재현기간이 다우해의 재현기간 보다 약간 길게 나타나고 있음을 알 수 있었다.
The objective of this study was to evaluate future inundation risk of farmland according to the application of coupled model intercomparison project phase 5 (CMIP5) and coupled model intercomparison project phase 6 (CMIP6). In this study, future weather data based on CMIP5 and CMIP6 general circulation model (GCM) were collected, and inundation was simulated using the river modeling system for small agricultural watershed (RMS) and GATE2018 in the Tanjung district of the Moohan stream watershed. Although the average probable rainfall of CMIP5 and CMIP6 did not show significant differences as a result of calculating the probability rainfall, the difference between the minimum and maximum values was significantly larger in CMIP6. The results of the flood discharge calculation and the inundation risk assessment showed similar to trends to those of probability rainfall calculations. The risk of inundation in the future period was found to increase in all sub-watersheds, and the risk of inundation has been analyzed to increase significantly, especially if CMIP6 data are used. Therefore, it is necessary to consider climate change effects by utilizing CMIP6-based future weather data when designing and reinforcing water structures in agricultural areas in the future. The results of this study are expected to be used as basic data for utilizing CMIP6-based future weather data.
도시화란 급격한 인구의 증가와 산업화를 의미하며, 도시화로 인해서 수문학적 물순환과정은 많은 변화를 일으키게 된다. 본 연구에서는 도시화가 강수사상에 끼치는 영향을 분석하였다. 강수사상은 도시화의 효과 이외에도 여러 기후학적인 인자와 기상학적인 요인에 의한 영향을 많이 받게 된다. 따라서 한반도의 여러 지점에서 관측된 강수 자료를 이용하여 분석에 적용하였다. 분석대상자료는 연강수량, 지속기간 1일최대강수량, 강수일수, 10 mm 이상 강수일수, 80 mm 이상 강수일수, 계절별 강수량 및 계절별 강수일수이다. 분석방법은 군집분석을 통해 강수특성이 비슷한 4개의 군집을 구분하여, 군집별로 도시지역과 비도시지역에서 발생한 강수사상을 비교분석하였다. 또한, 대표지점을 선정하여 도시화 지점과 비도시화 지점을 비교분석하였다. 분석 결과에서 호우 피해를 야기할 수 있는 80 mm 이상 강수일수의 증가가 두드러졌다. 시간강수량 자료를 이용하여 확률강수량을 산정하고, 지속시간별 재현기간별 확률강수량을 초과하는 강우사상을 분석하였다. 도시지역이 비도시지역에 비해서 수공구조물 설계에 이용되는 확률강수량을 초과하는 횟수가 더 많이 증가한 것으로 나타났다.
최근 세계적인 기상이변으로 대규모의 자연재해가 발생되고 있으며, 도시지역의 인구 과밀화와 시설물의 대형화로 피해규모도 대형화되고 있다. 본 연구에서는 매미 태풍 시 침수피해가 크게 발생하였던 마산시 월영동지역에 대해 도시홍수량을 추정할 수 있는 SWMM모형을 이용하여 빈도강우와 해수위별 침수예상지를 추정하고 이것을 GIS데이터베이스와 연결하여 침수예상피해를 분석하였다. 그 결과, GIS자료를 이용하여 대상지역을 소유역으로 구분하고 홍수추정모형인 SWMM을 이용하여 침수위치와 침수심을 예측함으로서 빈도강우와 해수위 상승에 따른 침수예상지역을 정확하게 예측할 수 있었다. 또한 침수가 예상되는 지역에 대해 건물용도별로 침수위험도를 예측하거나 침수에 따른 대피계획수립에 이용할 수 있는 자료를 제공할 수 있었으며, 향 후 웹이나 무선통신기술 등과 연계된 재난관리체계구축에 대한 연구가 이뤄질 경우 활용성이 증대될 것으로 판단된다.
설계홍수량의 산정에 있어 일반적으로 유역의 강우와 수위자료, 유출량 자료를 이용하여 강우-유출모형을 이용하여 산정하는 방법을 사용한다. 설계홍수량을 산정하는 데 있어 수문자료의 부족으로 인하여 유역에 대한 대표단위도의 결정이 어려워 유역에 대한 지형특성 자료들을 이용하여 추정된 변수들을 이용하여 모형에 적용시켜 산정하고 있다. 모형을 이용하여 설계홍수량의 산정을 하는 것에 있어 각각의 모형의 입력변수들이 지형인자로 인해 산정되는것이나 기왕에 산정된 설계홍수량 자료들이 근본적인 자료인 유역의 특성인자와 어떠한 관계를 가지며 미계측 유역이나 하천정비기본계획이 수립되지 않은 유역에 있어 설계홍수량을 추정하는 데 있어 상당한 어려움이 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 설계홍수량을 추정하는 데 있어 기왕에 하천정비 기본계획에 의해 산정된 설계홍수량과 지형인자들이 어떤 상관성을 가지고 있는 가에 대하여 분석하여 지형특성자료와 확률강우량 자료를 이용한 설계홍수량 추정방안에 대하여 연구하였다.
This study provides an evaluation for capability of Integrated Climate and Air quality Modeling System (ICAMS) on future regional scale climate projection. Temperature and precipitation are compared between ground-level observation data and results of regional models (MM5) for the past 30 years over the Korean peninsula. The ICAMS successfully simulates the local-scale spatial/seasonal variation of the temperature and precipitation. The probability distribution of simulated daily mean and minimum temperature agree well with the observed patterns and trends, although mean temperature shows a little cold bias about $1^{\circ}C$ compared to observations. It seems that a systematic cold bias is mostly due to an underestimation of maximum temperature. In the case of precipitation, the rainfall in winter and light rainfall are remarkably simulated well, but summer precipitation is underestimated in the heavy rainfall phenomena of exceeding 20 mm/day. The ICAMS shows a tendency to overestimate the number of washout days about 7%. Those results of this study indicate that the performance of ICAMS is reasonable regarding to air quality predication over the Korean peninsula.
It is matter of common knowledge to give impetus to the water resources development to cope with increasing demand and supply for the water utilization project including agricultural living and industrial water owing to the economic and civilization development in recent years. Regional design rainfall is necessary or the design of the dam reservoir levee and drainage facilities for the development of various kinds of essential waters including agricultural water. For the estimation of the regional design rainfall classification of the climatologically an geographically homogeneous regions should be preceded preferentially This study was mainly conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data which can be classified by the climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Wulreung islands in Korea. A total of 65 rain gauges were used to regional analysis of precipitation. Annual maximum series for the consecutive durations of 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 and 72hr were used for various statistical analysis. Both K-means clustering and mean annual precipitation methods are used to identify homogeneous regions all over the regions. Nine and five homogeneous regions for the precipitation were classified by the K-means clustering and mean annual methods, respectively. Finally, Five homogeneous regions were established by the trial and error method with homogeneity test using statistics of $\chi$$^2$ distribution.
본 연구에서는 초과확률 또는 비초과확률이 시간에 따라 변화한다는 비정상성을 가정하여 재현기간 산정에 대한 연구를 수행하였다. 비정상성을 고려한 2가지 재현기간 산정 방법에 대해 검토하고 비정상성 Gumbel 모형을 이용한 빈도해석을 수행하여 초과확률및 비초과확률을 구한 뒤비정상성을 고려한 재현기간 정의에따른 우리나라 재현기간의 변화에 대해서 살펴보았다. 적용 대상으로는 자료기간 30년 이상을 보유하면서 일 강우 자료의 경향성이 나타나는 서귀포, 인제, 제천, 구미, 문경, 거창 등 6개 지점을 선정하였다. 적용결과 비정상성을 고려한 재현기간 산정 시 기존의 재현기간 산정방법과는 재현기간이 다르게 산정됨을 알 수 있었고, 재현기간이 커질수록 정상성 가정하의 재현기간과 비정상성 가정하의 재현기간 값의 차이가 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 비정상성을 고려한 재현기간의 2가지 정의 중 기대 대기시간(expected waiting time) 정의에 의한 방법이 기대 초과사상 수(expected number of exceedance event) 정의에 의한 방법보다 작은 재현기간이 산정 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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