설계홍수량 산정에는 강우-유출 모형이 주로 사용되고 있으며 이 모형의 가장 중요한 인자는 확률강우량과 단위도이다. 따라서, 확률강우량을 합리적이고 정확하게 산정하는 것은 가장 중요한 과정이다. 국내의 경우, 확률강우량은 유역면적이 일정 기준을 초과할 경우에는 면적확률강우량을 사용하여야 하나 지점평균확률강우량을 주로 사용하고 있다. 이에 따라 확률강우량은 상당히 높게 사용하는 반면 단위도는 상대적으로 낮게 사용하고 있어서 개선 이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 기존에 일반적으로 사용되고 있는 1일, 2일 강우량을 24시간, 48시간 강우량으로 변환하기 위한 계수를 제시하였으며, 유역의 동시간 강우자료를 이용하여 임의시간 면적강우량 자료계열을 작성하였다. 또한 자료계열의 빈도해석을 통하여 기존의 지점평균확률강우량과 면적확률강우량을 산출한 후 면적에 따른 지점평균확률강우량의 면적확률강우량으로의 감소율인 면적감소계수론 산정하였다. 본 연구에서 제시하는 면적감소계수는 지점평균강우량에서 면적확률강우량을 손쉽게 환산할 수 있는 방안이 된다.
본 연구는 A1B 기후변화 시나리오를 고려하여 지역별 확률강우량을 산정하고 관측소별 기존 관측자료의 특성을 고려한 적정 방법을 제안하였다. 이를 위하여 우리나라 주요 지점 강우관측소를 연구 대상지점으로 선정하여 선정된 주요 지점 관측소에 대해 24시간 연최대강우량 평균값과 매개변수의 관계를 분석하여 2100년의 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 2100년 빈도별 확률강우량은 기상청 실측강우량 자료를 활용하여 산정하는 방법, 확률분포의 매개변수는 실측 강우자료를 활용하고, 2100년까지의 강우자료는 A1B 시나리오를 활용하는 방법, A1B 시나리오를 활용하여 확률강우량을 산정하는 3가지 방법을 적용하였다. A1B 시나리오에 의한 강우 예측값은 실측값 보다 과소 추정되어 이를 활용하는 경우에는 보정이 필요하며, 분위 사상법을 적용하여 보정한 결과 모든 관측소에서 약 2.3~3.0배의 강우량이 평균적으로 상향조정 되었다. 실측강우 자료만으로 산정한 확률 강우량의 경우, 강우량이 지속적으로 증가하여 과대 산정되어 증가하는 경향이 강하며, A1B 시나리오 자료를 활용하여 산정한 확률강우량의 경우 대체적으로 기존 관측자료의 증감율과 유사하게 산정되기는 하지만 지역적 특성을 정확히 반영하지 못하는 경우가 다소 발생하였다. 각 지점별로 24시간 연 최대 강우량 평균 증가율과 방법별로 산정된 확률강우량의 증가율을 비교하여 기후변화를 고려한 관측지점별 확률강우량 산정 방법을 선정하였다.
본 논문은 인천지방에서의 확률강우량과 확률강우강도식을 유도하기 위하여 인천기상대에서 관측된 자료로부터 강우 지속기간 10분 ~ 6시간까지의 연최대강우량을 선정하였다. 12개 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 도시적 해석법으로 가정 적합한 분포형을 결정하였다. 확률강우도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot 형, Sherman 형, Japanese 형의 3가지로 분석하고, 최소자승법과 함께 시산법을 사용하여 통합형I과 통합형II의 형태로 결정하였다. 표준제곱근오차와 계산된 강우강도와 추정된 강우강도와의 차이를 분석하여 단기 강우 지속기간에 관한 통합형I의 확률강우강도식을 인천지방 강우강도공식으로 제안하였다.
The author attempted to find most suitable formulas for probable rainfall intensities with analysis and consideration for characteristics of rainfall intensities according to the short and long period return periods at Cheong-Joo district. Above mentioned formulas induced by this study can be contributed to the credibility of runoff estimation for urban sewerage system, drainage works in small catchment area and embankment works in the rivers. The results of this study are summarized as follows: 1 Calculation values by Gumbel-Chow method were selected as a mean values for the calculation of probable rainfall intensities according to return periods in the short period. 2. Calculations for probable rainfall intensities for long period are based upon to the result by Iwai's method. Talbot type, {{{{I= {a} over {t+b} }}}} is confirmed as a most suitable formula for probable rainfall intensities among calculation methods in the short periods at Cheong-Joo district. 4. Specific coefficient method, I24=RN24${\beta}$N was selected as a means of calculation for suitable formulas of probable rainfall intensities according to return periods in case of long period. 5. Runoff estimation with high credibility by rational formula can be anticipated by establishment for the most suitable probable rainfall intensities at Cheong-Joo district.
The frequency analysis of annual maximum rainfall data and the derivation of probable rainfall intensity formula at Masan station are performed in this study. Based on the eight different rainfall duration data from 10 minutes to 24 hours, eight types of probability distribution (Gamma, Lognormal, Log-Pearson type III, GEV, Gumbel, Log-Gumbel, Weibull, and Wakeby distributions), three types of parameter estimation scheme (moment, maximum likelihood and probability weighted methods) and three types of goodness-of-fit test (${\chi}^2$, Kolmogorov-Smirnov and Cramer von Mises tests) were considered to find an appropriate probability distribution at Masan station. The Lognormal-2 distribution was selected and the probable rainfall intensity formula was derived by regression analysis. The derived formula can be used for estimating rainfall quantiles of the Masan vicinity areas with convenience and reliability in practice.
현재 소규모 유역에서의 수공구조물의 설계시 확률강우강도식을 사용하여 강우량을 산정하는 것이 일반적인 적용방법으로 이용되어지고있다. 확률강우의 산정은 그 자체로서 불확실성을 많이 내포하고 있으나 현실적으로 강우의 비선형성을 해석함에 있어 단순화는 배제 할 수 없는 필요사항이다. 따라서 본 연구에서는 확률강우량 산정을 위한 강우강도식의 산정에 있어서 그 비선형성을 잘 모의할 수 있는 방법에 관하여 연구하여 보았다. 연구결과에 의하면 유전자 알고리즘이 시산법이나 비선형계획법의 일종인 Powell 기법에 비하여 더 신뢰성 높은 방법임을 알 수 있었다.
On account of the increase in water demand and climate change, droughts are in great concern for water resources planning and management. In this study, rainfall characteristics with stationary and non-stationary perspectives were analyzed using Weibull distribution model with 40-year records of annual minimum rainfall depth collected in major cities of Korea. As a result, the non-stationary minimum probable rainfall was expected to decrease, compared with the stationary probable rainfall. The reliability of ${\xi}_1$, a variable reflecting the decrease of the minimum rainfall depth due to climate change, in Wonju, Daegu, and Busan was over 90%, indicating the probability that the minimal rainfall depths in those city decrease is high.
도시유역의 수공계획 수립에 있어서 확률강우량은 중요한 설계수문량이다. 본 연구는 서울지방 통합형 확률강우강도식을 유도제시한 것으로서, 서울의 확률강우강도식은 Talbot, Sherman 및 Japanese형을 기본으로 하고 있으나 이는 통합형 확률강우강도식으로 단일화 될 수 있으며 기 발표형보다 서울지방의 확률강우량에 더 적합하다. 특히 전지속기간 자료인 경우에는 기 발표형보다 그 적용성이 두드러진다. 서울지방의 통합형 확률강우강도식의 계수 n 값은 재현기간의 증대에 따라 작아지고 강우지속기간의 증대에 따라 커지는 경향이 있으며, 계수 b 값은 자료집단의 구분에 관계없이 재현기간의 증대에 따라서 감소하는 것으로 나타났다. 단시간 자료인 경우 n 값은 0.55~0.60, 장시간인 경우 0.60~0.82이고 전시간 자료에 대하여는 0.60~0.66을 나타내었다.
본 연구는 전국 주요 강우관측지점에 대한 기존의 확률강우강도식을 종합분석함으로써, 전국을 대표할 수 있는 대표확률강우강도식의 형태로 유도 제시하고, 이에 따른 확률강우량을 비교함으로써 강우사상의 지역적 특성을 제시한 연구이다. 본 연구를 통해서 얻어진 성과를 요약하면 다음과 같다. 기왕의 각 지점별 확률강우강도식을 단일형태로 통합시킨 대표확률강우강도식으로 유도 제시할 수 있었다. 기왕의 확률강우강도식을 적용할 때보다 대표확률강우강도식을 적용한 경우의 정확도가 보다 우수하였다, 또한 지역적인 강우특성을 파악하기 위한 무차원계수(R24/Rl)값과 확률강우강도식의 지역계수인 n 값과는 반비례하는 경향이 파악되었으며, 이 값들을 비교하여 봄으로써 전국이 대략 5개의 권역으로 구분될 수가 있었다. R24/Rl 값이 작은 내륙지방에서는 단시간 강우강도가 크며, 반대로 동해안 지역에서는 장시간 강우강도가 탁월한 것으로 나타났다.
This paper presents a procedure for determining the design rainfall depth and the design rainfall intensity at Incheon city area in Korea. In this study the eight probability distributions are considered to estimate the probable rainfall depths for 11 different durations. The Kolmogorov - Smirnov test and the Chi-square test are adopted to test each distribution. The probable rainfall intensity formulas are then determined by i) the least squares (LS) method, ii) the least median squares (LMS) method, iii) the reweighted least squares method based on the LMS (RLS), and iv) the constrained regression (CR) model. The Talbot, the Sherman, the Japanese, and the Unified type are considered to determine the best type for the Incheon station. The root mean squared (RMS) errors are computed to test the formulas derived by four methods. It is found that the Unified type is the most reliable and that all methods presented herein are acceptable for determining the coefficients of rainfall intensity formulas from an engineering point of view.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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