본 연구에서는 강수의 계절성에 따라 면적평균강수의 추정오차가 어떻게 달라지는지를 평가하였다. 공간상관을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우 모두를 다루었으며, 각각의 경우에 대해 추정오차의 변화를 살펴보았다. 유사한 경우로서 계절성을 무시하고 누가시간을 증가시켜 추정오차가 어떻게 변하는지도 살펴보았다. 본 연구는 금강유역에 적용하였으며 30년 이상의 일 강수 기록을 가진 28개 지점의 자료를 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다: (1) 월 단위의 면적평균강수량에 대한 추정오차는 대체로 강수량에 비례하여 나타나며, 따라서 강한 계절성을 나타낸다. 그러나 이를 평균 강수량으로 나눈 상대오차는 1월과 12월을 제외하면 대략 5 - 8% 정도로 유사한 값을 보인다. (2) 연 강수량에 대한 추정오차는 연강수량의 3% 정도인 것으로 나타났다. (3) 그러나, 강수량이 아닌 강수량의 표준편차를 기준으로 삼는 경우 면적평균강우의 추정오차는 월 단위 및 년 단위에서 동일하게 표준편차의 11% 정도로 계산된다. (4) 마지막으로, 공간상관을 고려하지 않는 경우의 추정오차는 고려하는 경우의 2배 정도까지 커짐을 확인할 수 있었다.
Weather radar has been widely used in measuring precipitation and discharge and predicting flood risks. The radar rainfall estimate has one of the essential problems in terms of uncertainty and accuracy. Previous study analyzed radar errors to reduce its uncertainty or to improve its accuracy. Furthermore, a recent analyzed the effect of radar error on rainfall-runoff using spatial error model (SEM). SEM appropriately reproduced radar error including spatial correlation. Since the SEM does not take the time dependence into account, its time variability was not properly investigated. Therefore, in the current study, we extend the SEM including time dependence as well as spatial dependence, named after Spatial-Temporal Error Model (STEM). Radar rainfall events generated with STEM were tested so that the peak runoff from the response of a basin could be investigated according to dependent error. The Nam River basin, South Korea, was employed to illustrate the effects of STEM on runoff peak flow.
For the purposes of enhancing usability of Numerical Weather Prediction (NWP), the quantitative precipitation prediction scheme by machine learning has been proposed. In this study, heavy rainfall was corrected for by utilizing rainfall predictors from LENS and Radar from 2017 to 2018, as well as machine learning tools LightGBM and XGBoost. The results were analyzed using Mean Absolute Error (MAE), Normalized Peak Error (NPE), and Peak Timing Error (PTE) for rainfall corrected through machine learning. Machine learning results (i.e. using LightGBM and XGBoost) showed improvements in the overall correction of rainfall and maximum rainfall compared to LENS. For example, the MAE of case 5 was found to be 24.252 using LENS, 11.564 using LightGBM, and 11.693 using XGBoost, showing excellent error improvement in machine learning results. This rainfall correction technique can provide hydrologically meaningful rainfall information such as predictions of flooding. Future research on the interpretation of various hydrologic processes using machine learning is necessary.
This study estimated the error involved in the areal average rainfall derived incomplete radar information due to radar partial coverage of a basin or sub-basin. This study considers the Han River Basin as an application example for the rainfall observation using the Ganghwa rain radar. Among the total of 24 mid-sized sub-basins of the Han River Basin evaluated in this study, only five sub-basins are fully covered by the radar and three are totally uncovered. Remaining 16 sub-basins are partially covered by the radar leading incomplete radar information available. When only partial radar information is available, the sampling error decreases proportional to the size of the radar coverage, which also varies depending on the number of clusters. It is general that smaller sampling error can be expected when the number of clusters increases if the total area coverage remains the same. This study estimated the sampling error of the areal average rainfall of partially-covered mid-sized sub-basins of the Han River Basin, and the results show that the sampling error could be at least several % to maximum tens % depending on the relative coverage area.
This study was to introduced estimation model for optimum probabilistic rainfall intensity on hydrological area. Originally, probabilistic rainfall intensity formula have been characterized different coefficient of formula and model following watersheds. But recently in korea rainfall intensity formula does not use unionize applyment standard between administration and district. And mingle use planning formula with not assumption model. Following the number of year hydrological duration adjust areal index. But, with adjusting formula applyment was without systematic conduct. This study perceive the point as following : 1) Use method of excess probability of Iwai to calculate survey rainfall intensity value. 2) And, use method of least squares to calculate areal coefficient for a unit of 157 rain gauge station. And, use areal coefficient was introduced new probabilistic rainfall intensity formula for each rain gauge station. 3) And, use new probabilistic rainfall intensity formula to adjust a unit of fourteen duration-a unit of fifteen year probabilistic rainfall intensity. 4) The above survey value compared with adjustment value. And use three theory of error(absolute mean error, squares mean error, relative error ratio) to choice optimum probabilistic rainfall intensity formula for a unit of 157 rain gauge station.
The variation of sampling errors was characterized using the Waymire-Gupta-Rodriguez-Iturbe multi-dimensional rainfall model(WGR model). The parameters used for this study are those derived by Jung et al. (2000) for the Han River Basin using a genetic algorithm technique. The sampling error problems considered are those for using raingauge network, satellite observation and also for both combined. The characterization of sampling errors was done for each month and also for the downstream plain area and the upstream mountain area, separately. As results of the study we conclude: (1) The pattern of sampling errors estimated are obviously different from the seasonal pattern of monthly rainfall amounts. This result may be understood from the fact that the sampling error is estimated not simply by considering the rainfall amounts, but by considering all the mechanisms controlling the rainfall propagation along with its generation and decay. As the major mechanism of moisture source to the Korean Peninsula is obviously different each month, it seems rather normal to provide different pattern of sampling errors from that of monthly rainfall amounts. (2) The sampling errors estimated for the upstream mountain area is about twice higher than those for the down stream plain area. It is believed to be because of the higher variability of rainfall in the upstream mountain arean than in the down stream plain area.
In the study rainfall frequency analysis attemped the many specific property data record duration it is differance from occur to error-term and probability ditribution of concern manifest. error-term analysis of method are fact sample data using method in other hand it is not appear to be fault that sample data of number to be small random variates. Therefore, day-rainfall data: to randomicity consider of this study sample data to the Monte Carlo method by randomize after data recode duration of form was choice method which compared an assumed maternal distribution from splitting frequency analysis consequence. In the conclusion, frequency analysis of chuncheon region rainfall appeared samll RMSE to the Gamma II distribution. In the rainfall frequency analysis estimate RMSE using random variates great transform, RMSE is appear that return period increasing little by little RMSE incresed and data number incresing to RMSE decreseing.
하천유역 면적강우량 산정의 정확도를 개선하기 위하여 기존 강우관측자료의 통계적 특성을 이용한 강우관측망의 최적설계방법을 연구하였다. 최적설계를 위한 목적함수는 면적강우량의 추정오차 및 지점강우량 관측비용의 항으로 구성하고, 그 값이 최소인 관측망은 선정하였다. 통계f7파의 추정방법으로는 통계적 분산 산정방법인 크리깅 모형을 채택하였다. 비용은 강우관측소의 설치비와 연간운영 비론 적용하고, 오차항과 비용항의 통합에는 등치매개변수를 이용하였다. 연구된 최적설계방법을 댐 신설로 강우관측소 증설이 필요한 용담댐 유역에 적용하여, 대상유역의 최적 강우관측망을 제안하였다.
In this study, we characterized the variation of sampling errors using the Waymire-Gupta-rodriguez-Iturbe multi-dimensional rainfall model (WGR model). The parameters used for this study are those derived by Jung et al. (2000) for the Han River Basin using a genetic algorithm technique. The sampling error problems considering in this study are those far using raingauge network, satellite observation and also for both combined. The characterization of sampling errors was done for each month and also for the downstream plain area and the upstream mountain area, separately. As results of the study we conclude: (1) The pattern of sampling errors estimated are obviously different from the seasonal pattern of mentally rainfall amounts. This result may be understood from the fact that the sampling error is estimated not simply by considering the rainfall amounts, but by considering all the mechanisms controlling the rainfall propagation along with its generation and decay. As the major mechanism of moisture source to the Korean Peninsula is obviously different each month, it seems rather norma1 to provide different pattern of sampling errors from that of monthly rainfall amounts. (2) The sampling errors estimated for the upstream mountain area is about twice higher than those for the down stream plain area. It is believed to be because of the higher variability of rainfall in the upstream mountain area than in the down stream plain area.
The effect of diurnal cycle, intermittent visit of observation satellite, sensor installation, partial coverage of remote sensing, heterogeneity of soil properties and precipitation to the soil moisture estimation error were analyzed to present the global sampling strategy of soil moisture. Three models, the theoretical soil moisture model, WGR model proposed Waymire of at. (1984) to generate rainfall, and Turning Band Method to generate two dimensional soil porosity, active soil depth and loss coefficient field were used to construct sufficient two-dimensional soil moisture data based on different scenarios. The sampling error is dominated by sampling interval and design scheme. The effect of heterogeneity of soil properties and rainfall to sampling error is smaller than that of temporal gap and spatial gap. Selecting a small sampling interval can dramatically reduce the sampling error generated by other factors such as heterogeneity of rainfall, soil properties, topography, and climatic conditions. If the annual mean of coverage portion is about 90%, the effect of partial coverage to sampling error can be disregarded. The water retention capacity of fields is very important in the sampling error. The smaller the water retention capacity of the field (small soil porosity and thin active soil depth), the greater the sampling error. These results indicate that the sampling error is very sensitive to water retention capacity. Block random installation gets more accurate data than random installation of soil moisture gages. The Walnut Gulch soil moisture data show that the diurnal variation of soil moisture causes sampling error between 1 and 4 % in daily estimation.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.