• Journal of Climate Change Research
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• v.9 no.1
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• pp.47-58
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• 2018

In this study, we evaluated the uncertainty in the process of selecting GCM and downscaling method for assessing the impact of climate change, and influence of user-centered climate change information on reproducibility of Chungju Dam inflow was analyzed. First, we selected the top 16 GCMs through the evaluation of spatio-temporal reproducibility of 29 raw GCMs using 30-year average of 10-day precipitation without any bias-correction. The climate extreme indices including annual total precipitation and annual maximum 1-day precipitation were selected as the relevant indices to the dam inflow. The Simple Quantile Mapping (SQM) downscaling method was selected through the evaluation of reproducibility of selected indices and spatial correlation among weather stations. SWAT simulation results for the past 30 years period by considering limitations in weather input showed the satisfactory results with monthly model efficiency of 0.92. The error in average dam inflow according to selection of GCMs and downscaling method showed the bests result when 16 GCMs selected raw GCM analysi were used. It was found that selection of downscaling method rather than selection of GCM is more is important in overall uncertainties. The average inflow for the future period increased in all RCP scenarios as time goes on from near-future to far-future periods. Also, it was predicted that the inflow volume will be higher in the RCP 8.5 scenario than in the RCP 4.5 scenario in all future periods. Maximum daily inflow, which is important for flood control, showed a high changing rate more than twice as much as the average inflow amount. It is also important to understand the seasonal fluctuation of the inflow for the dam management purpose. Both average inflow and maximum inflow showed a tendency to increase mainly in July and August during near-future period while average and maximum inflows increased through the whole period of months in both mid-future and far-future periods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.51-51
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• 2017

지역빈도해석은 짧은 기간의 자료를 보유하고 있는 계측 지점이나 자료가 없는 미계측 지점에서의 확률수문량을 산정하기 위하여 많이 쓰여 진다. 지역빈도해석을 실시하기 위한 조건으로는 우선 수집된 하천유역들을 대상으로 수문학적 동질 지역을 구분하는 것이 중요하다. 그리고 구분되어진 지역에 포함되는 모든 지점들의 자료를 빈도해석 함으로써 관심 지점의 신뢰할 만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 그동안의 지역빈도해석은 주로 비건조지역을 중심으로 홍수와 같은 재난재해 대비 그리고 수자원 관리를 위한 연구들을 실시해왔다. 본 연구의 주 목적은 건조지역의 수자원 관리를 위해 건조지역 하천유역을 중심으로 지역빈도해석을 실시하여 신뢰할만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 확률수문량 산정값의 정확도를 향상시키기 위해 지역빈도해석 모델에 쓰여 지는 새로운 지형학적 변수들을 제공하였고 수문학적 동질 지역을 구분 위해 수집된 각 하천유역의 형상들을 확인하여 동질 지역을 정의하였다. 예를 들면, 수지형 유역, 부채형 유역, 격자형 유역과 같은 다른 형상들을 구분하여 각 유역 형상 종류별로 동질 지역을 만들었다. 건조지역의 지역빈도해석을 위해 미국 건조지역의 105개 하천유역 유량자료들을 수집 및 이용하였다. 확률수문량 산정을 위하여 앙상블 인경신경망 (Ensemble Artificial Neural Network)과 정준 상관 계수(Canonical Correlation Analysis)를 이용한 지역빈도해석 모델을 만들었다. 제안된 모델의 수행평가와 정확성 평가를 위해 리샘플링 기법인 10-겹 교차 검증 (10-fold cross-validation), 잭나이프 (Jackknife) 기법들을 이용하였고 모델로부터 산정된 확률수문량값을 편향 (Bias), 상대 편향(rBias), 평균 제곱근 오차 (RMSE), 상대 평균 제곱근 오차 (rRMSE)를 통하여 산정 값과 실제 관측 값의 차이를 분석하였다. 그 결과 건조지역의 지역빈도해석을 위해 새롭게 제시된 지형학적 변수들을 사용하였을 때 모델의 수행능력이 향상되었음을 확인하였다. 또한 하천유역 형상에 따라 동질 지역을 구분하였을 때 향상된 확률수문량이 산정되었다. 향상된 지역빈도해석 모델을 통해 건조지역의 신뢰할만한 확률수문량을 산정함으로써 건조지역의 효과적인 수자원 관리를 위한 수공시설물 설계에 중요한 정보들을 제공할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.285-285
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• 2022

기후변화가 현실화되면서 수자원평가 (Water Resources Assessment)에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 '주민공감 문제기획리빙랩' 대상지인 순천은 동천을 중심으로 홍수량을 정량적으로 분석하였다. 순천시의 가장 시급한 사안 중 하나인 범람 및 침수 문제로, 최근 3년(2018~2020)간의 집중호우로 인한 내수배제로 주택 및 도로침수, 산사태 등의 피해를 겪었다. 시기마다 고질적으로 반복되는 동천 인근 지역의 침수문제를 사전에 예방하고 피해의 빈도나 규모를 줄이기 위하여 분석을 수행하였다. 이에 본 연구에서는 환경부의 지원을 받아 한강홍수통제소와 한국건설기술연구원이 공동으로 개발한 동적수자원평가모형(DWAT, Dynamic Water Resources Assessment Tool)을 이용하여 정량적으로 홍수량 산정을 하고자 한다. 본 모형은 전 세계가 무료로 이용할 수 있는 수자원평가도구로 사용자의 편의를 위해 GIS전처리 기능을 포함하고 있어, 자동으로 유역 매개변수 및 면적 평균강우량을 Thiessen method를 사용하여 산정할 수 있다. 또한, 물의 순환과정을 투수 및 불투수지역으로 구분되며, 투수지역은 1개의 토양층과 1개의 불압대수층으로 구성되고, 유출기여역과 함양역으로 유역을 분할하여 적용할 수 있으며, 대수층을 통하여 지하수의 흐름을 산정할 수 있다. 기상청에서 제공하는 기상자료를 분석하여 과거 관측 강우사상 3개를 선정하여 검·보정을 수행하였으며, 그 결과 모형 효율계수(Nash-Sutcliffe efficiency) 및 결정계수(Coefficient of Determination)가 0.78~0.94, 0.82~0.94로 우수한 모의 결과를 산정할 수 있었다. 빈도별 확률강우량을 Huff 4분위법을 사용하여 확률홍수량을 산정하였다. 미래 홍수량 증감량 산정을 위하여 RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 사용하였다. 관측값과 모의값의 누적확률분포 이용하여 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시키는 방법인 분위사상법(Quantile Mapping)을 사용하여 시나리오자료를 보정하였다. 본 연구에서 산정한 홍수량을 바탕으로 침수피해를 막기 위한 구조적 및 비구조적 방안을 위한 기초자료로 사용될 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.8
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• pp.807-819
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• 2013

This study proposes a new methodology for future water balance projection considering climate change by assigning a weight to each scenario instead of inputting future streamflows based on GCMs into a water balance model directly. K-nearest neighbor algorithm was employed to assign weights and streamflows in non-flood period (October to the following June) was selected as the criterion for assigning weights. GCM-driven precipitation was input to TANK model to simulate future streamflow scenarios and Quantile Mapping was applied to correct bias between GCM hindcast and historical data. Based on these bias-corrected streamflows, different weights were assigned to each streamflow scenarios to calculate water shortage for the projection periods; 2020s (2010~2039), 2050s (2040~2069), and 2080s (2070~2099). As a result by applying the proposed methodology to project water shortage over the Korean Peninsula, average water shortage for 2020s is projected to increase to 10~32% comparing to the basis (1967~2003). In addition, according to getting decreased in streamflows in non-flood period gradually by 2080s, average water shortage for 2080s is projected to increase up to 97% (516.5 million $m^3/yr$) as maximum comparing to the basis. While the existing research on climate change gives radical increase in future water shortage, the results projected by the weighting method shows conservative change. This study has significance in the applicability of water balance projection regarding climate change, keeping the existing framework of national water resources planning and this lessens the confusion for decision-makers in water sectors.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.5
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• pp.517-525
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• 2008

Regional rainfall quantile depends on the identification of hydrologically homogeneous regions. Various variables relevant to precipitation can be used to form regions. Since the type and number of variables may lead to improve the efficiency of partitioning, it is important to select those precipitation related variables, which represent most of the information from all candidate variables. Multivariate analysis techniques can be used for this purpose. Procrustes analysis which can decrease the dimension of variables based on their correlations, are applied in this study. 42 rainfall related variables are decreased into 21 ones by Procrustes analysis. Factor analysis is applied to those selected variables and then 5 factors are extracted. Fuzzy-c means technique classifies 68 stations into 6 regions. As a result, the GEV distributions are fitted to 6 regions while the lognormal and generalized logistic distributions are fitted to 5 regions. For the comparison purpose with previous results, rainfall quantiles based on generalized logistic distribution are estimated by at-site frequency analysis, index flood method, and regional shape estimation method.