• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.10
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• pp.817-830
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• 2015

This study performed prediction of extreme rainfall uncertainty and its frequency analysis based on climate change scenarios by Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) for the selected nine-General Circulation Models (GCMs) in the near future (2011-2040) over the Korean Peninsula (KP). We analysed uncertainty of scenarios by multiple model ensemble (MME) technique using non-parametric quantile mapping method and bias correction method in the basin scale of the KP. During the near future, the extreme rainfall shows a significant gradually increasing tendency with the annual variability and uncertainty of extreme ainfall in the RCP4.5, and RCP8.5 scenarios. In addition to the probability rainfall frequency (such as 50 and 100-year return periods) has increased by 4.2% to 10.9% during the near future in 2040. Therefore, in the longer-term water resources master plan, based on the various climate change scenarios (such as CMIP5 GCMs) and its uncertainty can be considered for utilizing of the support tool for decision-makers in water-related disasters management.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.1
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• pp.59-71
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• 2013

The lack of sufficient flood data being kept across Korea has made it difficult to assess reliable estimates of the design flood while relatively sufficient rainfall data are available. In this regard, a rainfall simulation based derivation technique of flood frequency curve has been proposed in some of studies. The main issues in deriving the flood frequency curve is to develop the rainfall simulation model that is able to effectively reproduce extreme rainfall. Also the rainfall-runoff modeling that can convey uncertainties associated with model parameters needs to be developed. This study proposes a systematic approach to fully consider rainfallrunoff related uncertainties by coupling a piecewise Kernel-Pareto based multisite daily rainfall generation model and Bayesian HEC-1 model. The proposed model was applied to generate runoff ensemble at Daechung Dam watershed, and the flood frequency curve was successfully derived. It was confirmed that the proposed model is very promising in estimating design floods given a rigorous comparison with existing approaches.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.135-135
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• 2017

최근 강우-유출 모형은 물리적 현상에 근거한 확정론적 모의 모형과 물리적 성분으로 설명할 수 없는 내용에 대해 통계적으로 접근하는 추계학적 모의 모형 등이 계속 연구되고 있어 자연현상에 가까운 결과를 기대할 수 있게 되었다. 하지만 우리나라의 경우 많은 연구에도 불구하고 돌발성 집중호우, 여름철 집중되는 강우 등으로 인해 재난이 반복적으로 발생하고 있어 모형의 정확성에 대한 논의가 지속되고 있다. 동일한 유역에 동일한 입력자료를 사용하더라도 사용하는 모형에 따라 유출 분석결과는 상이하며 이는 유출 해석에 대한 불확실성으로 작용한다. 본 연구에서는 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 각 강우-유출 모형의 불확실성을 고려하여 최적 유출량을 산정하고자 한다. 대상 유역으로는 한강 수계에 있는 중랑천 유역을 선정하였으며, Distributed 모형인 Vflo 모형과 Lumped 모형인 저류함수 모형, SSARR모형, TANK 모형을 이용하여 유출 분석을 실시하였다. 그 후, Multi-Model Super Ensemble(MMSE), Simple Model Average(SMA), Mean Square Error(MSE) 방법 등의 blending 기법을 이용하여 하나의 통합된 형태의 유출 분석 결과를 제시하였으며, 최적 유출량 산정을 위한 blending 기법을 선정하였다. 본 연구를 통해 동일한 강우 시나리오에 대한 여러 강우-유출 모형에 대한 정확도를 확인하였으며, 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 유출 분석에 대한 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.2
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• pp.327-340
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• 2015

General Circulation Models (GCMs) are the basic tool used for modelling climate. However, the spatio-temporal discrepancy between GCM and observed value, therefore, the models deliver output that are generally required calibration for applied studies. Which is generally done by Multi-Model Ensemble (MME) approach. Stochastic downscaling methods have been used extensively to generate long-term weather sequences from finite observed records. A primary objective of this study is to develop a forecasting scheme which is able to make use of a MME of different GCMs. This study employed a Nonstationary Hidden Markov Chain Model (NHMM) as a main tool for downscaling seasonal ensemble forecasts over 3 month period, providing daily forecasts. Our results showed that the proposed downscaling scheme can provide the skillful forecasts as inputs for hydrologic modeling, which in turn may improve water resources management. An application to the Nakdong watershed in South Korea illustrates how the proposed approach can lead to potentially reliable information for water resources management.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.6 s.155
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• pp.471-483
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• 2005

A monthly Ensemble Streamflow Prediction (ESP) system was developed by applying a daily rainfall-runoff model known as the Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation (SSARR) model to the Han, Nakdong, and Seomjin River basins in Korea. This study first assesses the accuracy of the averaged monthly runoffs simulated by SSARR for the 3 basins and proposes some improvements. The study found that the SSARR modeling of the Han and Nakdong River basins tended to significantly underestimate the actual runoff levels and the modeling of the Seomjin River basinshowed a large error variance. However, by implementing optimal linear correction (OLC), the accuracy of the SSARR model was considerably improved in predicting averaged monthly runoffs of the Han and Nakdong River basins. This improvement was not seen in the modeling of the Seomjin River basin. In addition, the ESP system was applied to forecast probabilistic runoff forecasts one month in advance for the 3 river basins from 1998 to 2003. Considerably improvement was also achieved with OLC in probabilistic forecasting accuracy for the Han and Nakdong River basins, but not in that of the Seomjin River basin.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.2
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• pp.127-137
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• 2024

Physical models, which are often used for water resource management, are difficult to build and operate with input data and may involve the subjective views of users. In recent years, research using data-driven models such as machine learning has been actively conducted to compensate for these problems in the field of water resources, and in this study, an artificial neural network was used to simulate long-term rainfall runoff in the Osipcheon watershed in Samcheok-si, Gangwon-do. For this purpose, three input data groups (meteorological observations, daily precipitation and potential evapotranspiration, and daily precipitation - potential evapotranspiration) were constructed from meteorological data, and the results of training the LSTM (Long Short-term Memory) artificial neural network model were compared and analyzed. As a result, the performance of LSTM-Model 1 using only meteorological observations was the highest, and six LSTM-MLP ensemble models with MLP artificial neural networks were built to simulate long-term runoff in the Fifty Thousand Watershed. The comparison between the LSTM and LSTM-MLP models showed that both models had generally similar results, but the MAE, MSE, and RMSE of LSTM-MLP were reduced compared to LSTM, especially in the low-flow part. As the results of LSTM-MLP show an improvement in the low-flow part, it is judged that in the future, in addition to the LSTM-MLP model, various ensemble models such as CNN can be used to build physical models and create sulfur curves in large basins that take a long time to run and unmeasured basins that lack input data.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.10
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• pp.671-680
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• 2019

Many researches illustrated that the magnitude and frequency of hydrological event would increase in the future due to changes of hydrological cycle components according to climate change. However, few studies performed quantitative analysis and evaluation of future rainfall in North Korea, where the damage caused by extreme precipitation is expected to occur as in South Korea. Therefore, this study predicted the extreme precipitation change of North Korea in the future (2020-2060) compared to the current (1981-2017) using stationary and nonstationary frequency analysis. This study conducted nonstationary frequency analysis considering the external factors (mean precipitation of JFM (Jan.-Mar.), AMJ (Apr.-Jun.), JAS (Jul.-Sept.), OND (Oct.-Dec.)) of the HadGEM2-AO model simulated according to the Representative Concentration Pathway (RCP) climate change scenarios. In order to select external factors that have a similar tendency with extreme rainfall events in North Korea, the maximum annual rainfall data was obtained by using the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method. Correlation analysis was performed between the extracted residue and the external factors. Considering selected external factors, nonstationary GEV model was constructed. In RCP4.5, four of the eight stations tended to decrease in future extreme precipitation compared to the present climate while three stations increased. On the other hand, in RCP8.5, two stations decreased while five stations increased.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.247-247
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• 2017

수문분석이 있어 정확한 강우량 추정 및 강우 자료의 품질은 매우 중요한 요소이다. 유출분석의 기본 입력 자료인 만큼 홍수유출 결과에도 큰 영향을 미치게 되는데, 현재 하나의 확정적인 값으로 제공되는 레이더 강우 자료는 추정과정에서 많은 오차 및 불확실성을 포함하고 있다. 강우 자료의 불확실성은 기상현상의 예측능력 한계로 인한 것으로 관측지점에서의 발생 가능한 다양한 강우시나리오의 범위를 나타낸다. 본 연구에서는 임의의 값을 추정하는데 있어 하나의 값이 아닌 가능한 값들의 범위를 정의하거나 확률분포를 표현할 수 있는 확률론적인 방법을 이용하여 레이더 강우 앙상블을 생성하고자 하였다. 2012년 남강댐 유역에 발생한 태풍 '산바', '볼라벤'을 대상으로 자료간 오차 공분산을 고려하여 강우 앙상블을 생성하였으며, 레이더 강우에 내포된 불확실성 정도를 정량적으로 제시하였다. 생성된 강우 앙상블은 레이더 강우의 전체적인 편의보정뿐만 아니라 지상강우의 패턴을 잘 모의하고 있는 것으로 나타났으며, 레이더에 의해 추정한 강우의 불확실성을 잘 표현하고 있는 것으로 확인되었다. 강우 앙상블 생성 방법은 발생 가능한 다양한 강우 시나리오를 제공할 수 있으며 홍수예경보와 같은 의사 결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.2-2
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• 2017

수문분석이 있어 정확한 강우량 추정 및 강우 자료의 품질은 매우 중요한 요소이다. 유출분석의 기본 입력 자료인 만큼 홍수유출 결과에도 큰 영향을 미치게 되는데, 현재 하나의 확정적인 값으로 제공되는 레이더 강우 자료는 추정과정에서 많은 오차 및 불확실성을 포함하고 있다. 강우 자료의 불확실성은 기상현상의 예측능력 한계로 인한 것으로 관측지점에서의 발생 가능한 다양한 강우시나리오의 범위를 나타낸다. 본 연구에서는 임의의 값을 추정하는데 있어 하나의 값이 아닌 가능한 값들의 범위를 정의하거나 확률분포를 표현할 수 있는 확률론적인 방법을 이용하여 레이더 강우 앙상블을 생성하고자 하였다. 2012년 남강댐 유역에 발생한 태풍 '산바', '볼라벤'을 대상으로 자료간 오차 공분산을 고려하 2012년 남강댐 유역에 발생한 태풍 '산바', '볼라벤'을 대상으로 자료간 오차 공분산을 고려하여 강우 앙상블을 생성하였으며, 레이더 강우에 내포된 불확실성 정도를 정량적으로 제시하였다. 생성된 강우 앙상블은 레이더 강우의 전체적인 편의보정뿐만 아니라 지상강우의 패턴을 잘 모의하고 있는 것으로 나타났으며, 레이더에 의해 추정한 강우의 불확실성을 잘 표현하고 있는 것으로 확인되었다. 강우 앙상블 생성 방법은 발생 가능한 다양한 강우 시나리오를 제공할 수 있으며 홍수예경보와 같은 의사 결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.276-276
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• 2021

최근 댐과 같은 수공구조물의 건설로 대규모 홍수피해는 급격히 줄어들었지만, 돌발홍수(flash flood)로 인한 저지대 침수 등의 도시홍수 발생빈도가 급증하고 있다. 2020년에는 최장의 장마가 관측되었으며, 전국적으로 홍수로 인한 침수피해가 발생하였다. 홍수에 선제적으로 대응하기 위해서 신뢰성 있는 홍수예·경보가 필요하며, 이를 위해서는 신속하고 정확성있는 강우예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 초단기 강우예측을 목적으로 둔 레이더 기반의 강우앙상블 예측모형을 개발하였다. 라그랑지안 지속성(Lagrangian persistence)을 기반으로 개발하였으며, 강우장의 이동 패턴은 이류특성을 활용해 추정하였다. 즉, 강우장의 예측정확도를 향상시키기 위해 공간적 규모별 캐스캐이드(cascade) 방법으로 분리해 이동 경로를 추정하였다. 예측시간에 따른 강우량은 각 캐스캐이드에 자기회귀모형을 적용하였다. 레이더 강우량은 2016-2020년 사이에 발생한 강우사상에 대한 환경부 홍수통제소에서 제공한 레이더 합성장을 이용하였다. 예측강우량에 대한 평가는 RMSE, Pearson's Correlation, FSS 등 통계치를 통해 수행하였다. 본 연구에서 소개된 강우예측 모형은 초단기 홍수예측에 정확도 높은 강우 정보를 제공할 수 있으며, 이에 따라 홍수피해를 저감하는데 도움이 될 것으로 판단된다.