• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1447-1456
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• 2017

강우현상을 구조적으로 모형화한 확률적 강우모의모형의 활용성이 증대되는 상황에서 확률적 강우모의모형의 모수에 대한 정확한 추정은 매우 중요하다. 본 연구에서는 확률적 강우모의모형 (Neyman-Scott rectangular pulse model, NSRPM)의 모수를 DFP (Davidon-Fletcher-Powell), GA (genetic algorithm), Nelder-Mead, DE (differential evolution) 기법으로 추정하고 추정된 모수의 적합성을 분석하고 지역특성에 적합한 모수 추정 기법을 제시하였다. 낙동강 유역의 20개 강우 관측 지점을 대상으로 1973년-2017년 기간 동안의 여름철 1시간 강수자료 이용하여 산정된 모형 모수를 분석한 결과, 전반적으로 DE, Nelder-Mead기법이 가장 좋은 결과를 보였으며 DFP, GA기법은 상대적으로 낮은 적합도를 보였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.51.2-51.2
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• 2010

A novel approach of Poisson cluster stochastic rainfall generator was validated in its ability to reproduce important rainfall and watershed response characteristics at 104 locations of the United States. The suggested novel approach - The Hybrid Model(THM), as compared to the traditional ones, has an additional function to account for the year-to-year variability of rainfall statistics. The two-sample Kolmogorov-Smirnov test was used to see how well THM and traditional approach of Poisson cluster rainfall model reproduce the distribution of the following hydrologic variables: monthly maximum rainfall depths with 1, 3, 6, 12, and 24 hour duration, monthly maximum flow peaks at the virtual watersheds with Curve Number of 50, 60, 70, 80 and 90; and monthly runoff depths at the same virtual watersheds. In all of the testing variables, THM significantly outperformed the traditional approach. This result indicates that the year-to-year variability of rainfall statistics contains important information about the characteristics of rainfall processes that were not considered by the conventional approach of Poisson cluster rainfall modeling and that further considering it in rainfall simulation will enhance the performance of the rainfall models.

• 한국농공학회지
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• 제18권4호
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• pp.4232-4241
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• 1976

This study was carried out to clarify the stochastic characteristics of monthly rainfalls and to select a proper model for generating the sequential monthly rainfall amounts. The results abtained are as follows: 1. Log-Normal distribution function is the best fit theoretical distribution function to the empirical distribution of monthly rainfall amounts. 2. Seasonal and random components are found to exist in the time series of monthly rainfall amounts and non-stationarity is shown from the correlograms. 3. The Monte Carlo model shows a tendency to underestimate the mean values and standard deviations of monthly rainfall amounts. 4. The 1st order Markov model reproduces means, standard deviations, and coefficient of skewness with an error of ten percent or less. 5. A correlogram derived from the data generated by 1st order Markov model shows the charaterstics of historical data exactly. 6. It is concluded that the 1st order Markov model is superior to the Monte Carlo model in their reproducing ability of stochastic properties of monthly rainfall amounts.

• 한국농공학회지
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• 제31권4호
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• pp.72-80
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• 1989

Various analyses were made to investigate the stochastic structure of the daily rainfall in Korea. Records of daily rainfall amounts from 1951 to 1984 at Chinju Metesrological Station were used for this study. Obtained results are as follows : 1. Time series of the daily rainfall at Chinju were positively, serially correlated for the lag as large as one day. 2. Rainfall events, defined as a sequence of consecutive wet days separated by one or more dry days, showed a seasonal variation in the occurrence frequency. 3. The marginal distribution of event characteristics of each month showed significant dif- ferences each other. Events occurred in summer had longer duration and higher magnitude with higher intensity than those of events occurred in winter. 4. There were significant positive correlations among four event characteristics ; dura- tion, magnitude, average intensity, and maximum intensity. 5. Correlations among the daily rainfall amounts within an event were not significant in general. 6. There were no consistant significancy in identity or difference between the distribu- tions of daily rainfall amounts for different days within events. 7. Above mentioned characteristics of daily rainfall time series must be considered in building a stochastic model of daily rainfall.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권8호
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• pp.693-701
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• 2014

본 연구에서는 강우의 변동특성 분석에 있어 기존의 접근법인 지속기간별 강우량의 변화 분석을 통하여 얻는 데 한계가 있는 강우의 구조적 변동특성을 분석하기 위하여 추계학적 강우모형을 이용하였다. Neyman-Scott 구형펄스 모형(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model, NSRPM)은 점 과정을 이용한 추계학적 강우생성 모형으로 시간단위 강우를 생성함으로써 수문학 분야에서 널리 쓰이고 있으며 강우특성과 관련한 5개의 매개변수로 구성되어있다. 각 매개변수는 물리적인 의미를 가지고 있으므로 서울지점의 1973~2011년 여름철 시강우자료를 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하고 추정된 매개변수의 변화를 분석하여 강우의 구조적인 변화를 분석하고 기존연구와 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.735-743
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• 2017

기후변화에 대한 우려와 함께 증가하고 있는 극한호우의 피해를 줄이기 위해서는 호우사상 발생 이전에 홍수위험을 미리 파악하여 피해를 대비할 시간을 늘리는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기상청 동네예보를 기반으로 하는 간단한 확률적 홍수위험 산정방법을 제시하였다. 예보강수를 조건부로 하는 6시간 강수량의 확률밀도함수를 이용해 다수의 임의 강수량을 생성한 후 추계학적 모형으로 1시간 단위로 분해하여 간단한 강우-유출모형에 입력하는 방법을 사용하였다. 보청천 유역의 2017년 주요 강우사상에 제안된 방법을 적용한 결과, 7월 4일 최대홍수량이 나타났던 사상에 대해서는 예보강수를 이용한 모의는 홍수위험을 과소평가하였음을 확인하였고 반면 8월 15일 사상에 대한 동네예보는 강수량을 다소 과대추정 하였지만 홍수위험을 충분히 알릴 수 있는 정보로 평가되었다. 본 연구는 확정론적 모형과 확률론적 강수량을 결합하여 기상예보의 불확실성을 고려한 자료기반 홍수위험도 산정방법을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.821-831
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• 2014

추계학적 강수발생 및 모의기법은 수문학적 모형의 입력 자료로써 널리 이용되고 있다. 그러나 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse(MBLRP)와 같은 추계학적 포아송 클러스터 강수생성 모형에 대해서 국부최적화 방법을 통한 매개변수 추정 방법은 매개변수의 신뢰성에 상당한 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MBLRP 모형의 국부해추정 문제를 해소하기 위하여 Particle Swarm Optimization (PSO) 또는 Shuffled Complex Evolution developed at The University of Arizona (SCE-UA) 등 매개변수 추정 성능이 우수한 전역최적화기법이 도입되고 있지만, 제한된 매개변수 공간에서 항상 신뢰성 있는 매개변수 추정이 가능한 것은 아니다. 뿐만 아니라, 모형의 매개변수들이 갖고 있는 불확실성에 관한 연구는 아직 충분히 논의되지 않았다. 이러한 관점에서 본 연구는 Bayesian 기법과 연계한 MBLRP 모형을 개발하였으며 각 매개변수들의 사후분포(Posterior Distribution)를 유도하여 매개변수가 내포하는 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 그 결과 관측값에 대한 시간단위 이하 강수발생 통계치를 효과적으로 복원하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국물환경학회지
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• 제24권1호
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• pp.99-106
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• 2008

With globally increasing interests in climate-soil-vegetation system, a new stochastic model of soil water and plant water stress is derived for better understanding of the soil water and plant water stress dynamics and their role in water-controlled ecosystem. The steady-state assumption is used for simplifying the equations. The derived model is simple yet realistic that it can account for the essential features of the system. The model represents the general characteristics of rainfall, soil, and vegetation; i.e. the soil moisture constitutes the decrease form of the steady-state and the plant water stress becomes increasing with the steady state when the rainfall is decreased. With this model, further deep study for the effects of soil water and plant water stress on the system will be accomplished.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.187-194
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• 2002

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.

• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.345-352
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• 2018

본 연구에서는 다양한 시간해상도(3-, 6-, 12-, 24-hr)를 가지는 강우자료를 1-hr 강우자료로 분해하여 강우 분해기법의 성능을 평가한다. 강우 분해기법은 추계학적 점 강우 모형인 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM)에서 생성된 데이터베이스를 기반으로 수행된다. 기상청 울산, 창원, 부산, 밀양지점의 7월 시간강우자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 연구결과, 강우 분해기법은 강우의 주요 통계치뿐만 아니라 공간상관성도 고려할 수 있는 뛰어난 성능을 보여주었다. 또한, 일단위 시간해상도의 미래 기후변화 시나리오가 가지는 불확실성을 간접적으로 살펴보았다. 강우 분해기법은 미래 기후변화 시나리오에 적용된다면 효과적인 미래 유역관리에 도움이 되리라 기대된다.