유역평균강우량은 강우-유출모형을 통하여 유출량을 산정할 경우에 사용되며, 산정 방법에는 산술평균법, Thiessen 가중법, 등우선법 등이 있으나 일반적으로 Thiessen 가중법을 많이 적용하고 있다. Thiessen 가중법의 유역평균 강우량 산정방법은 각 관측소가 지배하는 면적(지배면적)을 전체면적으로 나누어 가중치(Thiessen계수)를 구한 후 여기에 각 관측소의 강우량을 곱하고 이를 합산함으로써 유역평균 강우량을 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 면적비로 구해지는 Thiessen 계수의 대안을 찾기 위해 대상 유역으로는 영산강 1지류인 지석천 유역을 선정하였고, 단층퍼셉트론을 이용하여 동면, 청풍, 능주의 강우자료를 Input, 능주지점의 유출자료를 Output으로 상호 상관분석으로부터 한 개의 유출 사상에 대해 가장 높은 상관계수를 선택하여 Input 자료를 재구성하였다. 재구성 한 자료를 이용하여 훈련시키고 여기서 발생한 가중치를 Thiessen 계수의 대안의 값으로 추천한다.
The purpose of this study was to evaluate the method of estimating the areal precipitation reflecting the altitude of the mountainous terrain on Jeju Island by comparing and analyzing the areal precipitation using the Thiessen polygon method and the isohyetal method in mountainous streams. In terms of constructing the Thiessen polygon network, rainfall errors occurred in 94.5% and 45.8% of the Thiessen area ratio of the Jeju and Ara stations, respectively. This resulted in large areal precipitation and errors using the isohyetal method at altitudes below 600 m in the target watershed. In contrast, there were small errors in the highlands. Rainfall errors occurred in 18.91% of the Thiessen area ratio of Eorimok, 2.41% of Witseoreum, and 2.84% of Azalea Field because of the altitudinal influence of stations located in the highlands at altitudes above 600 m. Based on the areal precipitation estimation using the Thiessen polygon method, it was considered to be partially applicable to streams on Jeju Island depending on the altitude. However, the method is not suitable for mountainous streams such as the streams on Jeju Island because errors occur with altitude. Therefore, the isohyetal method is considered to be more suitable as it considers the locations of the rainfall stations and the orographic effect and because there are no errors with altitude.
최근 기후변화 및 토지 이용변화 때문에 홍수가 빈번하고 이로 인한 피해가 급증하고 있으며 4대강 사업이 이슈가 되면서 강우예측과 홍수량 산정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 여전히 홍수량 과다 과소 산정으로 인하여 지역적으로 문제점이 야기되고 피해가 발생하고 있다. 특히 Thiessen방법은 유역의 면적 강우량을 산정하기 위해 광범위하게 사용되고 있는데 중 소유역 또는 미계측 유역에 적절한 고려없이 무분별하게 사용하고 있어 문제가 발생되고 있는 실정이다. 또한 현재까지 큰 문제는 발생하지 않았지만 여전히 안전이나 위험에 노출된 상태이다. 따라서 Thiessen망 사용의 정밀한 분석이 무엇보다 필요한 실정이다. 따라서 본 연구를 통하여 소유역 및 미계측 유역을 대상으로 Thiessen망 이용시 관측소 선정에 따른 홍수량의 차이를 분석하고, 이에 따라 어떠한 문제가 발생할 수 있는지 분석하였다. 기존 소유역 및 미계측 유역 중 Thiessen방법을 적용하여 홍수량을 산정한 사례를 전반적으로 조사하였다. 이중에서 여러 지점중 Thiessen망 사용으로 유역이 분할되어 홍수량산정에 문제가 될 수 있는 관하천, 수외천, 주교천, 풍천을 연구 대상지점으로 선정하였다. 부적절한 Thiessen망 산정이 홍수량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 신뢰성있고 가장 실설계에 많이 사용되고 있는 다음의 방법으로 홍수량을 산정하였다. 먼저, 관측소 선정에 있어서 관측년도가 비교적 길고 유역과 가장 가까운 기상청 관할의 관측소를 선정하고 홍수량 산정요령에 따라 홍수량을 재 산정 하였다. 본 연구로부터 나온 결과에서, 산정된 홍수량은 기존의 Thiessen망을 통하여 산정된 홍수량과 차이를 보였고, 이는 Thiessen다각형 이론에 위배되는 관측소 선정이 원인으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 관측년도가 길고 강우자료의 신뢰도가 높은 기상청 관할 관측소의 강우자료를 우선적으로 사용할 것을 제시하였다. 또한, 여러 관측소의 강우자료를 Thiessen망을 통하여 산정하는 부적절한 산정법을 신뢰성있는 단일지점의 강우량 산정법으로 적절한 홍수량이 산정할 것을 제시하였다.
현재 유역단위 수문해석을 목적으로 장기간 자료 확보가 용이하고 신뢰도가 확보된 지상관측소 강수량 자료를 강우-유출 모형을 활용하여 유출량을 평가하고 있다. 지상관측소 강수량 자료를 이용하여 면적평균 강수량을 산정하는데 있어 일반적으로 지상관측소의 위치 정보를 바탕으로 Thiessen 다각형법을 널리 이용하고 있으나 지상관측소의 공간적 편중으로 인해 면적평균 강수량 산정과정에서 제약이 있다. 본 연구에서는 시공간적으로 연속적인 강수량 관측이 가능한 기상레이더 자료를 이용하여 유역단위 면적평균 강수량을 산정하고 이를 PRMS 모형의 입력 자료로 활용하여 유출량을 평가하였다. 세부적으로 레이더 강수량의 편의 오차를 해결하기 위하여 G/R Ratio 기법을 적용하여 유역별로 레이더 강수량을 보정하였다. 레이더 강수량을 이용한 유출특성은 Thiessen 면적강수량을 이용한 유출의 통계적 특성을 현실적으로 재현하였다. 지상 관측소에 의존하여 생산하는 Thiessen 면적강수량에 비하여 레이더 강수량을 활용하는 것이 유역에 발생하는 강수의 공간적 특성을 효과적으로 반영하는 것으로 사료되며 향후 수문해석에서 정확도를 확보한 유출량을 제시할 것으로 판단된다.
본 연구는 문헌정보학 분야에서 지리정보시스템을 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 미국 플로리다주 Lake 카운티 도서관 이용자 정보를 이용하여 논의하였다. GIS의 다양한 기능 중에서 지오코딩, Thiessen 다각형, 밀집도, 버퍼, 이동거리의 측정 등의 툴들을 이용하여 도서관 이용자 정보를 분석하였다. 분석결과, 도서관 이용자의 위치나 분포형태에 대한 이해를 얻을 수 있었고 도서관 서비스 지역을 설정함으로써 도서관 서비스 계획수립을 위한 토대를 마련할 수 있었다. 또한 Thiessen 다각형이나 버퍼를 통해 이동거리가 도서관 이용에 미치는 영향을 분석함과 동시에 보다 현실적인 도서관 이용자의 이동거리를 측정하는 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 및 추정이론에 근거한 최적가중치를 이용하는 방법으로 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대해 오차를 평가해 보았다. 본 연구에서는 남한강 유역의 영월 상류지역을 대상으로 하여 수행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저 유역 내 강우계가 균등하게 분포되어 있는 경우 산술평균법이나 Thiessen의 가중평균법을 이용한 결과에는 큰 차이가 없다. 그러나 이들 두 방법은 강우의 공간적 변동성을 고려하지 못하는 이유로 특히 강우의 변동성이 큰 경우 면적평균강우의 추정에 큰 오차를 내포할 수 있다. 이러한 추정오차는 강우의 공간적 변동성을 고려하는 추정이론에 근거한 방법에 비해 매우 큰 값을 나타냄을 확인하였다. 따라서, 우리나라의 여름철 강우처럼 그 공간적 변동성이 큰 경우에 기존의 산술평균법이나 Thiessen의 가중평균법은 상당히 큰 추정오차를 내포할 수 있음을 파악할 수 있으며 따라서 이를 고려할 수 있는 방법, 예를 들어 현재 대유역에 적용되고 있는 등우선법이나 본 연구에서 사용된 추정이론에 근거한 방법이 적용되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 중앙기상대 산하 60개 지점의 84년간(1985-1988) 자료에 의한 전국년평균 강수량을 추정하였다. 미계측 부분에 대하여는 Principal Component를 사용한 회귀식으로써 보와하였으며, 산술평균값, Thiessen 계수에 의한 평균값, 그리고 등우선법에 의한 평균값을 또한 비교하였다.
강우현상의 공간적 변동성에 대한 해석은 수자원 계획 및 관리를 위해 중요한 관심사가 되고 있다. 일반적으로 우리가 얻을 수 있는 강우자료는 한 지점에 설치되어 있는 우량계에 의한 관측된 지점강우량자료이다. 기존의 집중형 수문모형이 유출과정의 공간적인 분포 및 변화를 유역단위로 평균화해서 취급하는 개념기반의 모형임에 반해서 분포형 수문모형은 유역을 수문학적으로 균일한 매개변수를 갖는 소유역 또는 격자망으로 구분하여 적용하는 것으로, 도시화 등 토지이용의 변화나 기타 유역내의 물리적인 특성의 변화가 수문과정에 미치는 영향을 잘 모의할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Vflo$^{TM}$ 분포형 강우-유출 모형과 IDW, Ordinary Kriging, Thiessen 등의 강우 분포 기법을 이용하여 낙동강 제 1지류인 금호강의 동촌 수위관측소 유역($1,544km^2$)을 출구로 하여 강우-유출모의를 하였다. 이를 위하여 강우-유출에 영향을 주는 매개변수를 선정하고 동촌 수위관측소의 실측 유량자료를 바탕으로 하여 IDW, Kriging, Thiessen 등의 면적강우량 산정방법별로 모형의 보정(2007, 2009) 및 검증(2010)을 실시하였다. 모의 된 유출량과 실측유량의 상관성은 결정계수 $R^2$에서 IDW 과 Kriging의 경우 0.95 ~ 0.99의 상관성을 나타냈으며 Thiessen 의 경우 0.94 ~ 0.99의 값을 나타냈다. Nash-Sutcliffe 모형효율은 IDW의 경우 0.95 ~ 0.98, Kriging의 경우 0.94 ~ 0.99를 나타냈으며 Thiessen의 경우는 0.90 ~ 0.98의 모형효율을 나타내었다. 이때 포화투수계수와 조도계수가 전체 유량과 첨두시간에 영향을 주었다. 호우사상을 선정하여 검보정을 실시 한 결과, 유역의 유출 모의를 수행하였을 때 선행강우량에 따라서 토양의 침투능에 영향을 많이 주고 있기 때문에, 선행 토양함수조건(Antecedent Moisture Condition: AMC)으로 분류한 뒤에 AMC 조건에 따라서 유출-모의를 수행하는 것이 타당하다고 판단된다.
The objective of this study was to evaluate the influence of rainfall observation network on daily dam inflow using artificial neural networks(ANNs). Chungju Dam and Soyangriver Dam were selected for the study watershed. Rainfall and dam inflow data were collected as input data for construction of ANNs models. Five ANNs models, represented by Model 1 (In watershed, point rainfall), Model 2 (All in the Thiessen network, point rainfall), Model 3 (Out of watershed in the Thiessen network, point rainfall), Model 1-T (In watershed, area mean rainfall), Model 2-T (All in the Thiessen network, area mean rainfall), were adopted to evaluate the influence of rainfall observation network. As a result of the study, the models that used all station in the Thiessen network performed better than the models that used station only in the watershed or out of the watershed. The models that used point rainfall data performed better than the models that used area mean rainfall. Model 2 achieved the highest level of performance. The model performance for the ANNs model 2 in Chungju dam resulted in the $R^2$ value of 0.94, NSE of 0.94 $NSE_{ln}$ of 0.88 and PBIAS of -0.04 respectively. The model-2 predictions of Soyangriver Dam with the $R^2$ and NSE values greater than 0.94 were reasonably well agreed with the observations. The results of this study are expected to be used as a reference for rainfall data utilization in forecasting dam inflow using artificial neural networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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