• 제목/요약/키워드: Rainfall prediction

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강우로 기인되는 우리나라 사면활동의 예측 (Prediction of Rainfall- triggered Landslides in Korea)

  • 홍원표;김상규
    • 한국지반공학회지:지반
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    • 제6권2호
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    • pp.55-66
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    • 1990
  • 강우는 산사태 발생유인중 가장 큰 요소중에 하나이다. 다우지역에 속하는 우리나라는 강우의 계절적 편중으로 발생되는 산사태로 매년 인명 및 재산상의 많은 피해를 받고 있으나 산사태 극심 지의 조사나 예측기구의 체계화가 충분히 실시되어 있지 못하다. 따라서 본 연구에서는 사전 예방 적인 측면에서 산사태의 피해를 극소 화하기 위해 1977년에서 1987년 사이에 우리나라에서 발생된 주요 산사태에 관련된 자료 및 측영전의 강우기록을 참고하여 산사태와 강우사이의 관계가 통계적학적으로 검토 분석되었다. 본 연구 결과 우리나라에서 발생되는 산사태는 그 지역의 당일강우량과 누적강우량의 영향을 받는 정도에 따라 중부지역, 영,호남지역 및 영동지역의 3개지역으로 구분할 수 있었다. 또한 우리나라의 산사태는 최대시간강우강도와 누적강우량의 모두에 영향을 받고 있으며 이 두 기준에 의거하여 산사태를 발생규모별로 예보하는 것이 바람직하다.

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장기 기상전망이 댐 저수지 유입량 전망에 미치는 영향 분석 (An analysis of effects of seasonal weather forecasting on dam reservoir inflow prediction)

  • 김선호;남우성;배덕효
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권7호
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    • pp.451-461
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    • 2019
  • 장기 기상전망 기반 댐 유입량 전망은 가뭄 대비, 용수 공급 관리 등에 활용성이 높다. 본 연구에서는 국내 7개 다목적댐 유역에 대해 유입량 전망을 수행하고 장기 기상전망 정확도가 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 강우-유출 모델의 입력자료로 활용된 장기 기상전망 자료는 기상청 GloSea5의 과거재현자료(hindcast) 및 미래전망자료(forecast)를 활용하였다. 강우-유출 모델은 다양한 특성을 가지고 있는 TANK, ABCD, K-DRUM, PRMS를 활용하였다. 댐 유입량 전망 정확도는 과거재현기간(1996~2009)과 미래전망기간(2015~2016)에 대하여 평가하였다. 댐 유입량 전망 평가결과 전망값은 관측값에 비해 과소추정하는 경향을 보였으며, 매개변수 검보정이 적절히 수행된 강우-유출 모델은 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향이 거의 없는 것으로 나타났다. 반면 장기 기상전망 자료, 특히 강수량은 댐 유입량 전망 정확도에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 현업에서 댐 유입량 전망 자료 활용시 과소추정하는 경향을 고려하여 활용할 필요가 있다. 향후 댐 유입량 전망 정확도 개선은 강우-유출 모델 보다 장기 기상전망의 강수량 정확도 향상을 위주로 수행할 필요가 있다.

선행강우를 고려한 산사태 유발 강우기준(ID curve) 분석 (Rainfall Threshold (ID curve) for Landslide Initiation and Prediction Considering Antecedent Rainfall)

  • 홍문현;김정환;정경자;정상섬
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제32권4호
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    • pp.15-27
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    • 2016
  • 본 연구에서는 국내 산사태 발생을 예측하기 위하여 선행강우의 영향을 고려한 산사태 유발 강우기준(Intensity-Duration, ID curve)을 제안하였다. 1999년부터 2013년까지 국내에서 유발된 202개의 산사태에 대하여, 기상청 강우자료를 바탕으로 산사태 발생 시점 이전의 시강우량 데이터를 수집하고 분석하였다. 선행강우의 영향을 고려하기 위해 강우사상간 시간(Inter event time definition, IETD)을 6, 12, 24, 48, 72, 96시간으로 구분하고, 회귀분석을 통해 강우기준을 제안하였다. 국외의 산사태 유발강우기준과 제안된 유발강우기준을 비교하였으며, 선행강우에 대한 산사태 유발 강우기준의 변화를 분석하였다. 그 결과, 국내의 경우 비교적 낮은 강우강도에서 산사태가 유발되는 것으로 나타났으며, IETD가 증가할수록 산사태 유발강우기준의 기울기가 증가하는 경향이 나타났다. 따라서 단기간의 강우에 대해서는 산사태 유발강우기준(강우강도)이 높아지고, 장기간의 강우에 대해서는 낮아지는 것을 알 수 있었다. 2014년도에 국내에서 발생한 산사태 재해이력을 이용하여 검토한 결과, 본 연구에서 제안된 ID curve가 산사태 유발을 비교적 잘 예측할 수 있는 것으로 나타났다.

강원도 산간지역의 토사유출량 산정 (Sediments Yield Estimation of Gangwon Mountain Region in Korea)

  • 권혁재
    • 한국방재학회 논문집
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    • 제11권3호
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    • pp.127-132
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    • 2011
  • 본 연구에서는 강원도 인제군 산간지역에 대해 토사량 예측모형을 이용하여 산정한 토사량과 실제 준설량을 비교하였다. MSDPM과 LADMP를 한국지형에 맞게 보정하고 수정하여 사용하였다. 두 식 모두 토사 유발 강우강도와 토사 유발 강우량 개념을 도입하였으며 보정계수를 사용하여 식을 보정하였다. 계산 결과와 준설량을 비교한 결과, MSDPM의 계산결과가 LADMP보다 더 잘 일치하는 것으로 나타났다. MSDPM의 계산결과는 준설량과 약 27.6% 절대치 차이가 났으며 LADMP의 계산결과는 준설량과 약 50.6%의 절대치 차이를 나타냈다. 본 연구에서 보정된 두 개의 토사량 예측모형은 우리나라 산간지역의 토사량 예측을 위해서 사용 가능할 것으로 판단된다.

A Comparative Study on Reservoir Level Prediction Performance Using a Deep Neural Network with ASOS, AWS, and Thiessen Network Data

  • Hye-Seung Park;Hyun-Ho Yang;Ho-Jun Lee; Jongwook Yoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권3호
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    • pp.67-74
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    • 2024
  • 본 논문에서는 기후 변화와 지속 가능한 수자원 관리의 중요성이 증가하는 가운데, 다양한 강우 측정 방법이 저수지 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 연구를 제시한다. 이를 위해 우리는 기상정보개방포털에서 제공하는 종관기상관측장비인 ASOS의 관측 강우, 자동기상관측장비인 AWS의 관측 강우, 그리고 면적강우비에 따라 재산정된 티센망 기반의 강우 데이터를 활용하여 신경망 기반 저수율 예측 모델에 대한 학습을 각각 수행하고, 학습된 모델의 예측 성능을 비교 및 분석하였다. 전라북도 소재 34개의 저수지에 대한 실험을 통해 각 강우량 측정방식이 저수율 예측 정확도 향상에 얼마나 기여하는지 조사하였다. 연구 결과, 티센망 기반의 강우 면적비를 활용한 저수지 강우 데이터가 가장 높은 예측 정확도를 제공한다는 것을 밝혀냈다. 이는 티센망이 주변 관측소들 사이의 정확한 거리를 고려함으로써 각 관측소가 대표하는 지역의 경계를 정의함으로써 각 지역의 실제 강우 상황을 더 정확하게 반영하기 때문이다. 이러한 발견은 정확한 지역 강우 데이터 학습이 저수율 예측에 있어 결정적인 요인 중 하나임을 시사한다. 더불어, 이 연구는 정밀한 강우 측정 및 데이터 분석의 중요성을 강조하며, 농업, 도시 계획, 홍수 관리와 같은 다양한 분야에서 예측 모델의 잠재적 응용 가능성을 제시한다.

Floods and Flood Warning in New Zealand

  • Doyle, Martin
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.20-25
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    • 2012
  • New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.

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Bayesian Spatial Modeling of Precipitation Data

  • Heo, Tae-Young;Park, Man-Sik
    • 응용통계연구
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    • 제22권2호
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    • pp.425-433
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    • 2009
  • Spatial models suitable for describing the evolving random fields in climate and environmental systems have been developed by many researchers. In general, rainfall in South Korea is highly variable in intensity and amount across space. This study characterizes the monthly and regional variation of rainfall fields using the spatial modeling. The main objective of this research is spatial prediction with the Bayesian hierarchical modeling (kriging) in order to further our understanding of water resources over space. We use the Bayesian approach in order to estimate the parameters and produce more reliable prediction. The Bayesian kriging also provides a promising solution for analyzing and predicting rainfall data.

WRF 모형을 이용한 한반도 집중 호우에 대한 지형 효과의 수치 모의 연구 (A Numerical Simulation Study of Orographic Effects for a Heavy Rainfall Event over Korea Using the WRF Model)

  • 이지우;홍성유
    • 대기
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    • 제16권4호
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    • pp.319-332
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    • 2006
  • This study examines the capability of the WRF (Weather Research and Forecasting) model in reproducing heavy rainfall that developed over the Korean peninsula on 26-27 June 2005. The model is configured with a triple nesting with the highest horizontal resolution at a 3-km grid, centered at Yang-dong, Gyeonggi-province, which recorded the rainfall amount of 376 mm. In addition to the control experiment employing realistic orography over Korea, two consequent sensitivity experiments with 1) no orography, and 2) no land over Korea were designed to investigate orographic effects on the development of heavy rainfall. The model was integrated for 48 hr, starting at 1200 UTC 25 June 2005. The overall features of the large-scale patterns including a cyclone associated with the heavy rainfall are reasonably reproduced by the control run. The spatial distribution of the simulated rainfall over Korea agreed fairly well with the observed. The amount of predicted maximum rainfall at the 3-km grid is 377 mm, which located about 50 km southeast from the observed point, Yang-Dong, indicating that the WRF model is capable of predicting heavy rainfall over Korea at the cloud resolving resolutions. Further, it was found that the complex orography over the Korean peninsula plays a role in enhancing the rainfall intensity by about 10%. The land-sea contrast over the peninsula was fund to be responsible for additional 10% increase of rainfall amount.

미계측 해안 도시 유역의 홍수예경보 시스템 구축 방법 검토 - 부산시 온천천 유역 대상 - (The Study on the Development of Flood Prediction and Warning System at Ungaged Coastal Urban Area - On-Cheon Stream in Busan -)

  • 신현석;박용운;홍일표
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제40권6호
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    • pp.447-458
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    • 2007
  • 본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 강우 분석은 강우의 공간적 특성을 대상유역인 온천천에 티센망을 이용하여 고려하였으며 강우의 시간적 분포는 Huff의 2분위, 6차 회귀다항식을 이용하여 분석하였다. 홍수예경보 발령 기준을 설정하기 위하여 선정 지점 세 곳을 선택하여 위험수심을 선정하였다. 그리고, 하천 수리 분석을 위한 한계유출량 산정을 위해 HEC-RAS 모형을 이용 조위의 영향을 고려하여 홍수위 및 한계유출량을 산정하였고 도시 돌발 홍수 기준우량 산정을 위해 PCSWMM 2002를 이용하여 수문 분석을 실시하였다. 그 결과 온천천 유역의 홍수예경보 시스템과 이에 따른 홍수예경보 발령흐름도, 운영체계가 결정되었고 홍수예경보 발령 기준이 설정되었다. 본 연구를 통해 SWMM, HEC-RAS, ArcView GIS 모형을 연계하여 대상유역과 하도에 적용 통합적인 모의 기법을 제시하였으며 해안 도시 하천에서의 홍수 재해 발생시 이에 대한 대비책을 마련하게되었다. 앞으로 더욱 심도있게 연구하여 주요 해안 도시 하천에 대한 홍수예경보 시스템 구축이 절실히 요구된다.