• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.208-208
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• 2022

Recently, the frequency of abnormal weather due to complex factors such as global warming is increasing frequently. From the past rainfall patterns, it is evident that climate change is causing irregular rainfall patterns. This phenomenon causes difficulty in predicting rainfall and makes it difficult to prevent and cope with natural disasters, casuing human and property damages. Therefore, accurate rainfall estimation and rainfall occurrence time prediction could be one of the ways to prevent and mitigate damage caused by flood and drought disasters. However, rainfall prediction has a lot of uncertainty, so it is necessary to understand and reduce this uncertainty. In addition, when accurate rainfall prediction is applied to the rainfall-runoff model, the accuracy of the runoff prediction can be improved. In this regard, this study aims to increase the reliability of rainfall prediction by analyzing the uncertainty of the Korean rainfall ensemble prediction data and the outflow analysis model using the Limited Area ENsemble (LENS) and the Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) models. First, the possibility of improving rainfall prediction ability is reviewed using the QM (Quantile Mapping) technique among the bias correction techniques. Then, the GRM parameter calibration was performed twice, and the likelihood-parameter applicability evaluation and uncertainty analysis were performed using R², NSE, PBIAS, and Log-normal. The rainfall prediction data were applied to the rainfall-runoff model and evaluated before and after calibration. It is expected that more reliable flood prediction will be possible by reducing uncertainty in rainfall ensemble data when applying to the runoff model in selecting behavioral models for user uncertainty analysis. Also, it can be used as a basis of flood prediction research by integrating other parameters such as geological characteristics and rainfall events.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.151-163
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• 2018

본 연구에서는 미계측 유역에서 오염부하량 모의를 위해 LOADEST (LOAD Estimator) 기반 회귀모형의 최적 매개변수를 추정하고, 다중회귀분석 기법을 이용하여 유역특성에 따른 회귀 모의 모형의 매개변수 추정 방법을 개발하였으며, 개발된 모형의 적용성을 평가하였다. 오염부하량 모의모형으로, T-N (Total-Nitrogen)은 LOADEST의 5번 회귀모형을, T-P (Total-Phosphorous)는 3번 회귀모형을 선택하였다. 모의결과, T-N, T-P 모두 선택된 회귀모형이 실측치를 잘 반영하였으나, 두 물질 모두 오염부하량이 과소 모의되어 실측치와 편의가 발생하는 것으로 나타나, 분위사상법을 이용하여 모의치의 편의보정을 실시하였다. 보정결과, 모형의 정확도는 크게 변하지 않았으나, 오염부하량이 과소 모의 되는 경향이 감소하는 것으로 나타났다. 다중회귀분석을 이용하여 회귀모형 매개변수와 유역특성간의 회귀식을 개발하였으며, 개발된 식을 평가한 결과, 실측치를 잘 반영하여 모의할 수 있는 것으로 나타났으며, 기존 매개변수에 의한 모의치와 유사한 모의능력을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 매개변수 추정방법은 실측자료가 확보되지 않은 소유역에 대한 오염부하량 모의와 정책결정을 위한 스크린 모델로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.47-57
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• 2015

Along with climate change, the occurrence and severity of natural disasters have been increased globally. In particular, the increase of localized heavy rainfalls have caused severe flood damage. Thus, it is needed to consider climate change into the estimation of design flood, a principal design factor. The main objective of this study was to estimate design floods for an agricultural reservoir watershed based on the RCP (Representative Concentration Pathways) scenarios. Gyeryong Reservoir located in the Geum River watershed was selected as the study area. Precipitation data of the past 30 years (1981~2010; 1995s) were collected from the Daejeon meteorological station. Future precipitation data based on RCP2.6, 4.5, 6.0, 8.5 scenarios were also obtained and corrected their bias using the quantile mapping method. Probability rainfalls of 200-year frequency and PMPs were calculated for three different future spans, i.e. 2011~2040; 2025s, 2041~2070; 2055s, 2071~2100; 2085s. Design floods for different probability rainfalls were calculated using HEC-HMS. As the result, future probability rainfalls increased by 9.5 %, 7.8 % and 22.0 %, also design floods increased by 20.7 %, 5.0 % and 26.9 %, respectively, as compared to the past 1995s and tend to increase over those of 1995s. RCP4.5 scenario, especially, resulted in the greatest increase in design floods, 37.3 %, 36.5 % and 47.1 %, respectively, as compared to the past 1995s. The study findings are expected to be used as a basis to reduce damage caused by climate change and to establish adaptation policies in the future.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.21-27
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• 2015

전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일 단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G GCM 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scale invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, NSRPM(Neymann-Scott Rectangular Pulse Model)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라, 미래기간에 따라 상이하게 나타났으나 대체로 scaling에 의한 결과가 관측값에 근거한 확률강우량보다 대체로 큰 값을 보였고, NSRPM에 의한 결과는 미래 기간에 따라 관측값보다 크거나 작은 값을 보였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.139-152
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• 2015

Along with climate change, it is reported that the scale and frequency of extreme climate events show unstable tendency of increase. Thus, to comprehend the change characteristics of precipitation data, it is needed to consider non-stationary. The main objectives of this study were to estimate future design floods for Wonpyeongcheon watershed based on RCP (Representative Concentration Pathways) scenario. Wonpyeongcheon located in the Keum River watershed was selected as the study area. Historical precipitation data of the past 35 years (1976~2010) were collected from the Jeonju meteorological station. Future precipitation data based on RCP4.5 were also obtained for the period of 2011~2100. Systematic bias between observed and simulated data were corrected using the quantile mapping (QM) method. The parameters for the bias-correction were estimated by non-parametric method. A non-stationary frequency analysis was conducted with moving average method which derives change characteristics of generalized extreme value (GEV) distribution parameters. Design floods for different durations and frequencies were estimated using rational formula. As the result, the GEV parameters (location and scale) showed an upward tendency indicating the increase of quantity and fluctuation of an extreme precipitation in the future. The probable rainfall and design flood based on non-stationarity showed higher values than those of stationarity assumption by 1.2%~54.9% and 3.6%~54.9%, respectively, thus empathizing the necessity of non-stationary frequency analysis. The study findings are expected to be used as a basis to analyze the impacts of climate change and to reconsider the future design criteria of Wonpyeongcheon watershed.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권5호
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• pp.517-525
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• 2008

지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 변수들 간의 상관관계를 바탕으로 모든 변수가 표현하는 정보를 대표할 수 있는 더 적은 수의 변수를 선정하는 기법으로 Procrustes analysis를 활용하였다. 이 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 21개로 줄일 수 있었다. 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석을 수행하여 5개의 요인을 추출하였고, 이를 근거로 군집해석 기법인 fuzzy-c means 기법을 활용하여 지역을 구분하였다. 68개 강우 관측 지점을 대상으로 지역을 구분한 결과 6개의 지역으로 구분되었다. 6개의 지역에서 GEV 분포가 적합한 것으로 나타났고, 3변수 대수정규 분포와 generalized logistic 분포가 5개 지역에서 적합한 것으로 나타났다. 기존 연구 결과와의 비교를 위해 generalized logistic 분포를 바탕으로 지점빈도해석, 홍수지수법, 지역형상추정법을 적용하여 확률강우량을 산정하였다.