• 대한토목학회논문집
• /
• 제39권1호
• /
• pp.183-194
• /
• 2019

최근 국지적인 호우사상의 증가 등으로 인하여 국가주요시설물에 대한 외부침수의 위험성은 2000년 이후 크게 증가하고 있다. 국내 중요한 국가시설물에 있어서는 집중호우 등으로 인한 국가주요시설물 부지내의 홍수발생시 주요시설물에 기능마비가 발생할 수 있고, 궁극적으로는 대규모 사고로 이어질 수 있기 때문에 외부침수에 대비할 수 있는 위험도 분석이 필요하다. 본 연구에서는 주요시설물 및 그 부속시설물의 안전도를 높은 수준에서 관리하기 위해서는 극한홍수가 유입될 때 침수심, 침수유속, 침수시간, 침수강도 등의 재해도를 분석하여야하고, 이들 부속시설물의 취약도 평가를 실시하고 재해도와 취약도를 결합한 연계분석을 통하여 위험도를 재평가하여야 한다. 본 연구 결과 집중호우 조건하에서 국가 주요시설물에서의 침수심, 침수강도 등에 대한 새로운 재해도 곡선을 산정함으로써 중요한 SOC시설물의 내수 설계, 홍수 방지기능 설계, 홍수 방지 대책 및 절차의 고도화 및 홍수 저감 기능 평가에 기준이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권10호
• /
• pp.795-805
• /
• 2021

본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m³/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.

• 한국습지학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.223-231
• /
• 2013

전 세계적으로 발생하고 있는 국지성 집중호우, 가뭄, 혹서, 태풍, 해수면 상승 등과 같은 징후는 기후변화가 진행되고 있음을 보여준다. 이러한 기후변화로 인해 일정빈도이상의 과도한 강우가 발생하면 필리핀의 마닐라는 높은 도시화와 홍수에 취약한 구조 때문에 홍수피해가 빈번하게 발생한다. 마닐라의 홍수조절 기능 및 생활용수 공급은 Angat댐을 통해서만 관리되기 때문에 홍수방지와 원활한 물공급을 위해 가정용우수저류시설은 최적의 대체자원이 될 수 있다. 가정용우수저류시설에 의해 공급되는 물은 여과 및 살균과 같은 수처리 과정을 거쳐 식수로 사용될 수 있으며 수처리 과정을 거치지 않은 잡용수는 세정, 세차, 청소 등의 목적으로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 기후조건을 적용하여 가정용우수저류시설의 잠재가용량과 잠재가용성을 결정하기 위해 마닐라에 위치한 5개 강우관측소에서 갈수해, 평수해, 강수해로 구분하여 강우자료를 수집하였다. 필리핀은 대부분의 지역이 도시화되어 과도한 강우 발생시 많은 양의 우수가 발생되었으며 본 연구의 결과를 통해 가정용우수저류시설의 사용은 잡용수의 대체자원으로서 적절한 대안이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제50권1호
• /
• pp.17-28
• /
• 2017

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.

• 한국물환경학회지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.821-831
• /
• 2009

The study was aimed to assess the expected impact of climate change on the water cycle and soil losses in Daecheong Reservoir watershed, Korea using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) that was validated for the watershed in a previous study. Future climate data including precipitation, temperature and humidity generated by introducing a regional climate model (Mesoscale Model Version 5, MM5) to dynamically downscale global circulation model (European Centre Hamburg Model Version 4, ECHAM4) were used to simulate the hydrological responses and soil erosion processes in the future 100 years (2001~2100) under the Special Report on Emissions Scenario (SRES) A1B. The results indicated that the climate change may increase in the amount of surface runoff and thereby sediment load to the reservoir. Spatially, the impact was relatively more significant in the subbasin Bocheongcheon because of its lower occupation rate of forest land compared to other subbasins. Seasonally, the increase of surface runoff and soil losses was more significant during late summer and fall season when both flood control and turbidity flow control are necessary for the reservoir and downstream. The occurrence of extreme turbidity flow events during these period is more vulnerable to reservoir operation because the suspended solids that remained water column can be resuspended by vertical mixing during winter turnover period. The study results provide useful information for the development of adaptive management strategy for the reservoir to cope with the expected impact of future climate change.

• 환경영향평가
• /
• 제22권1호
• /
• pp.39-50
• /
• 2013

Occurrence of landslides has been increasing due to extreme weather events(e.g. heavy rainfall, torrential rains) by climate change. Pyeongchang, Korea had seriously been damaged by landslides caused by a typhoon, Ewiniar in 2006. Moreover, the frequency and intensity of landslides are increasing in summer due to torrential rain. Therefore, risk assessment and adaptation measure is urgently needed to build resilience. To support landslide adaptation measures, this study predicted landslides occurrence using MaxEnt model and suggested susceptibility map of landslides. Precipitation data of RCP 8.5 Climate change scenarios were used to analyze an impact of increase in rainfall in the future. In 2050 and 2090, the probability of landslides occurrence was predicted to increase. These were due to an increase in heavy rainfall and cumulative rainfall. As a result of analysis, factors that has major impact on landslide appeared to be climate factors, prediction accuracy of the model was very high(92%). In the future Pyeongchang will have serious rainfall compare to 2006 and more intense landslides area expected to increase. This study will help to establish adaptation measure against landslides due to heavy rainfall.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
• /
• pp.203-203
• /
• 2016

The linkage between climate change and water security, i.e., the response of water resource to the future climate change, have been of great concern to both scientific community and policy makers. In this study, the impact of future climate on water resources in Yellow River Basin in North of China has been investigated using the Coupled Land surface and Hydrology Model System (CLHMS) and IPCC AR5 projected future climate change in the basin. Firstly, the performances of 14 IPCC AR5 models in reproducing the observed precipitation and temperature in China, especially in North of China, have been evaluated, and it's suggested most climate models do show systematic bias compared with the observation, however, CNRM-CM5、HadCM5 and IPSL-CM5 model are generally the best models among those 14 models. Taking the daily projection results from the CNRM-CM5, along with the bias-correction technique, the response of water resources in Yellow river basin to the future climate change in different emission scenarios have been investigated. All the simulation results indicate a reduction in water resources. The current situation of water shortage since 1980s will keep continue, the water resources reduction varies between 28 and 23% for RCP 2.6 and 4.5 scenarios. RCP 8.5 scenario simulation shows a decrease of water resources in the early and mid 21th century, but after 2080, with the increase of rainfall, the extreme flood events tends to increase.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.154-154
• /
• 2018

To interpret the climate projections for the future as well as present, recognition of the consequences of the climate internal variability and quantification its uncertainty play a vital role. The Korean Peninsula belongs to the Far East Asian Monsoon region and its rainfall characteristics are very complex from time and space perspective. Its internal variability is expected to be large, but this variability has not been completely investigated to date especially using models of high temporal resolutions. Due to coarse spatial and temporal resolutions of General Circulation Models (GCM) projections, several studies adopted dynamic and statistical downscaling approaches to infer meterological forcing from climate change projections at local spatial scales and fine temporal resolutions. In this study, stochastic downscaling methodology was adopted to downscale daily GCM resolutions to hourly time scale using an hourly weather generator, the Advanced WEather GENerator (AWE-GEN). After extracting factors of change from the GCM realizations, these were applied to the climatic statistics inferred from historical observations to re-evaluate parameters of the weather generator. The re-parameterized generator yields hourly time series which can be considered to be representative of future climate conditions. Further, 30 ensemble members of hourly precipitation were generated for each selected station to quantify uncertainty. Spatial map was generated to visualize as separated zones formed through K-means cluster algorithm which region is more inconsistent as compared to the climatological norm or in which region the probability of occurrence of the extremes event is high. The results showed that the stations located near the coastal regions are more uncertain as compared to inland regions. Such information will be ultimately helpful for planning future adaptation and mitigation measures against extreme events.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
• /
• pp.43-50
• /
• 2002

Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4％ and up to 6％ were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제45권10호
• /
• pp.983-995
• /
• 2012

본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 이용한 가뭄 빈도해석을 통하여 남한지역에서 발생했던 과거가뭄사상의 시, 공간적 분포 특성을 정량적으로 평가하고자 한다. 가뭄의 심도별, 지역별 발생빈도를 추정하기 위하여 Drought Spell 분석을 실시하였고, 또한 남한지역을 대상으로 심한 가뭄에 대한 가뭄우심지역의 공간적 분포특성을 평가하기 위하여 가뭄의 지속기간별 가뭄빈도해석을 통해 기상관측소별 SDF (severity-duration-frequency) 곡선을 작성하고 이를 이용하여 남한지역을 대상으로 하는 가뭄우심도(Potential Drought Hazard Map)를 작성하였다. 가뭄단계별 과거의 발생빈도를 분석한 결과, 금강, 낙동강, 섬진강 유역에서 심한가뭄과 극한가뭄단계의 발생빈도가 매우 큰 것으로 나타났으며 가뭄빈도해석을 통해 작성된 SDF 곡선에서도 한강유역에 위치한 서울관측소에 비해 금강, 낙동강, 섬진강 유역에 위치한 대전, 대구, 광주 관측소의 재현기간별 가뭄심도가 심하게 나타났다. 가뭄빈도해석을 통해 작성된 가뭄우심도에서는 한강 유역과 낙동강 유역의 상류 지역에 비해 금강, 섬진강, 영산강 유역이 가뭄에 취약했던 지역으로 분석되었으며 가뭄단계별 발생빈도와 유사한 결과를 나타내었다. 계절별 가뭄우심도의 경우 봄철에 가장 자주 가뭄이 발생하였으며 짧은 지속기간의 가뭄이 자주 발생했던 것으로 나타났다.