• 한국수자원학회논문집
• /
• 제51권9호
• /
• pp.813-826
• /
• 2018

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제33권2호
• /
• pp.159-167
• /
• 2000

본 연구는 낙동강수계인 위천 유역의 최하류 군위 지점에 대해 추계학적 모형인 Box-Jenkin의 승법 ARIMA 모형과 상태공간모형 이론적 토대로 하여 계절별 월 유출량을 모의하였다. 다변량 시계열 모형인 상태공간모형의 입력변수로 월 유효우량과 균등기간의 관측된 월 유출량을 사용하여 군위지점의 월 유출량을 예측한 결과 다변량 시계열 모형인 승법 ARIMA모형에 비하여 표준오차가 작게 나타났으므로, 유효우량과 유출량을 함께 이용하는 상태공간 모형을 이용하여 합리적인 유출량 예측이 가능하도록 하였다. 본 논문은 월 유출량 기록치 및 유효우량 자료를 분석하여 승법 ARIMA 모형 및 상태공간 모형에 적용하였으며, 상태공가 모형의 이론을 적용하여 VAR(P)의 P값을 구하기 위해 시차에 의한 AIC 값을 이용하였다. VARMA 모형은 정준상관계수를 이용한 상태공간 모형을 구하여 구축하였다. 따라서, 본 논문에서는 구축된 상태공간 모형을 사용하여 위천유역의 군위 지점에서 장·단기 유출량을 예측하여 수자원의 장·단기전략 수립에 도움을 주기 위함이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제43권4호
• /
• pp.337-351
• /
• 2010

극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다.

• 한국농공학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.75-87
• /
• 1980

Most hydro]ogic phenomena are the complex and organic products of multiple causations like climatic and hydro-geological factors. A certain significant correlation on the run-off in river basin would be expected and foreseen in advance, and the effect of each these causual and associated factors (independant variables; present-month rainfall, previous-month run-off, evapotranspiration and relative humidity etc.) upon present-month run-off(dependent variable) may be determined by multiple regression analysis. Functions between independant and dependant variables should be treated repeatedly until satisfactory and optimal combination of independant variables can be obtained. Reliability of the estimated function should be tested according to the result of statistical criterion such as analysis of variance, coefficient of determination and significance-test of regression coefficients before first estimated multiple regression model in historical sequence is determined. But some error between observed and estimated run-off is still there. The error arises because the model used is an inadequate description of the system and because the data constituting the record represent only a sample from a population of monthly discharge observation, so that estimates of model parameter will be subject to sampling errors. Since this error which is a deviation from multiple regression plane cannot be explained by first estimated multiple regression equation, it can be considered as a random error governed by law of chance in nature. This unexplained variance by multiple regression equation can be solved by stochastic approach, that is, random error can be stochastically simulated by multiplying random normal variate to standard error of estimate. Finally hybrid model on estimation of monthly run-off in nonhistorical sequence can be determined by combining the determistic component of multiple regression equation and the stochastic component of random errors. Monthly run-off in Naju station in Yong-San river basin is estimated by multiple regression model and hybrid model. And some comparisons between observed and estimated run-off and between multiple regression model and already-existing estimation methods such as Gajiyama formula, tank model and Thomas-Fiering model are done. The results are as follows. (1) The optimal function to estimate monthly run-off in historical sequence is multiple linear regression equation in overall-month unit, that is; Qn=0.788Pn+0.130Qn-1-0.273En-0.1 About 85% of total variance of monthly runoff can be explained by multiple linear regression equation and its coefficient of determination (R2) is 0.843. This means we can estimate monthly runoff in historical sequence highly significantly with short data of observation by above mentioned equation. (2) The optimal function to estimate monthly runoff in nonhistorical sequence is hybrid model combined with multiple linear regression equation in overall-month unit and stochastic component, that is; Qn=0. 788Pn+0. l30Qn-1-0. 273En-0. 10+Sy.t The rest 15% of unexplained variance of monthly runoff can be explained by addition of stochastic process and a bit more reliable results of statistical characteristics of monthly runoff in non-historical sequence are derived. This estimated monthly runoff in non-historical sequence shows up the extraordinary value (maximum, minimum value) which is not appeared in the observed runoff as a random component. (3) "Frequency best fit coefficient" (R2f) of multiple linear regression equation is 0.847 which is the same value as Gaijyama's one. This implies that multiple linear regression equation and Gajiyama formula are theoretically rather reasonable functions.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제42권7호
• /
• pp.547-558
• /
• 2009

일반적인 하천제방의 안정성 평가는 확정론적 분석결과를 토대로 강우특성, 매개변수 등에 대한 불확실성을 안전 계수를 도입하여 실시하고 있다. 이러한 안전계수는 모형의 매개변수 및 재료 속성의 다양성을 다루는 공학에 폭넓게 이용되나 임의의 자연 현상의 모든 것을 설명해주지는 않는다. 특히 근래에 들어 발생되는 지구온난화에 따른 이상기후 현상과 사상 유래가 없는 홍수들의 발생은 확정론적인 방법에 의존하기보다는 추계학적 방법을 도입한 수문량 확충 및 매개변수의 불확실성 분석의 필요성이 증대되고 있다. 이에 전 세계적으로 매개변수와 특성인자의 불확실성을 고려하고 인자들 간의 상관관계를 고려한 추계학적 방법 기반의 대책 수립이 추진되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 추계학적 강우변동 생성기법을 이용하여 태풍기와 장마기에 해당하는 6월, 7월과 8월, 9월에 발생 가능한 다양한 무차원 누가강우량곡선을 Monte Carlo 기법을 도입하여 생성하였고 신뢰도 지수를 이용하여 하천제방의 위험도를 평가하였다. 본 연구결과는 강우의 지역적 특성 및 시간적 특성을 반영할 수 있어 해당 유역의 홍수대책 수립, 수공구조물 설계 및 분석 등 활용성이 매우 클 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.530-530
• /
• 2015

최근 세계 곳곳에서는 호우로 인한 피해와 빈도는 증가하고 있는 추세이며 한반도 또한 이러한 추세 속에 있다. 이러한 기후변화에 의한 자연재해의 인적, 물적 피해를 감소시키기 위해 호우의 시공간 변동 특성 분석에 대한 연구가 많이 이루지고 있으나 강우량 및 강도 등 정량적인 분석에만 집중되고 있다. 본 연구에서는 극치강우의 시간적 구조의 변동을 상세분석하기 위하여 추계학적 강우생성 모형인 NSRPM를 이용한 강우의 군집특성과 강우세포의 변동 특성을 분석하였다(Fig. 1).

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.336-336
• /
• 2019

기후변화는 미래 수문 순환 및 수자원에 악영향을 미칠 수 있는 가장 잠재력이 큰 요인이다. 특히 강우량의 변동은 가뭄 홍수를 더욱 양극화 할 수 있으며, 지역별 수문 순환에 막대한 영향을 주기 때문에 수자원 관리 계획 수립 시 기후변화 요소를 필히 고려해야 한다. 추계 강우 생성 모형은 상대적으로 적은 매개변수를 이용하여 긴 강우 시나리오를 생성할 수 있는 장점을 바탕으로 기후 변화와 결합하여 기후 변화 영향 평가에 활발하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 General Circulation Model(GCM)으로 모의한 미래 월강우 자료에서 기후변화에 따른 강우량의 변화를 변동 인자(Change factor)로 정량화하고, 강우생성모형인 THM(The hybrid model)에 적용하여 미래 강우 시나리오를 모의하고자 한다. 먼저 기상청 28개 종관기상관측소를 대상으로 강우생성모형의 성능을 평가 하였고, 그 결과 집성기간 1시간-1일에 해당하는 강우의 통계치를 성공적으로 재현함을 확인하였다. 본 연구에서 생성된 미래 강우 시나리오는 1) 기후변화를 고려하였으며, 2) 시 단위의 고해상도 강우자료이며, 3) 수문 모의에 필요한 만큼 충분히 길게 생성할 수 있기 때문에 미래 수자원 관리 계획 및 수문 분석에 효과적으로 활용될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1437-1440
• /
• 2007

Many hydroclimatic time series are marked by interannual and longer quasi-period features that are associated with narrow band oscillatory climate modes. A time series modeling approach that directly considers such structures is developed and presented. The essence of the approach is to first develop a wavelet decomposition of the time series that retains only the statistically significant wavelet components, and to then model each such component and the residual time series as univariate autoregressive processes. The efficacy of this approach is demonstrated through the simulation of observed and paleo reconstructions of climate indices related to ENSO and AMO, tree ring and rainfall time series. Long ensemble simulations that preserve the spectral attributes of the time series in each ensemble member can be generated. The usual low order statistics are preserved by the proposed model, and its long memory performance is superior to the direction application of an autoregressive model.

• 상하수도학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.88-103
• /
• 1996

The objective of this study is to develop stochastic and deterministic models which could be used to synthesize water application time series. Adaptive models using mulitivariate ARIMA(Transfer Function Model) are developed for daily urban water use forecasting. The model considers several variables on which water demands is dependent. The dynamic response of water demands to several factors(e.g. weekday, average temperature, minimum temperature, maximum temperature, humidity, cloudiness, rainfall) are characterized in the model by transfer functions. Daily water use data of Kumi city in 1992 are employed for model parameter estimation. Meteorological data of Seonsan station are utilized to input variables because Kumi has no records about the meteorological factor data.To determine the main factors influencing water use, autocorrelogram and cross correlogram analysis are performed. Through the identification, parameter estimation, and diagnostic checking of tentative model, final transfer function models by each month are established. The simulation output by transfer function models are compared to a historical data and shows the good agreement.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제11권4호
• /
• pp.113-119
• /
• 1991

본 연구에서는 월 강우량과 월 증발량 자료만 있는 하천유역에 대하여 장기 물수지 분석을 실시하는 방법론을 제시하고져 하였다. 단기간의 월 강우량 자료를 경혐공식에 의해 월 유출량 자료로 변환시킨 후 추계학적 모의발생 모형을 사용하여 이들 단기 유출자료로부터 일군의 장기 유출자료계열을 발생시켰고, 자료계열별로 갈수빈도해석에 의해 최대 갈수기간 및 월 강수량계열을 작성하였다. 계획년도별 각종 용수수요를 표준절차에 의해 추정하였으며 순 물소모량도 계산하였다. 유역내의 기존 저수지를 총괄하는 합성저수지를 통해 Deficit-Supply 방법으로 물 수지분석을 실시한 결과 물 부족량은 갈수재현기간이 커짐에 따라 급격하게 커지는 것으로 나타났다. 이는 하천 유역의 장기 물 수지분석을 통해 신뢰성있는 물 부족량을 계산하기 위해서는 추계학적 모의발생모형에 의한 장기간 유출량의 발생이 필수적이며 수자원 시스템의 적정 갈수재현기간의 선정이 대단히 중요함을 시사해 주는 것이다.