• 제목/요약/키워드: frequency based precipitation

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2020년 여름철 강우의 시공간적 특성 분석: 빈도해석을 중심으로 (Spatio-Temporal Summer Rainfall Pattern in 2020 from a Rainfall Frequency Perspective)

  • 김용탁;박문형;권현한
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제13권4호
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    • pp.93-104
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    • 2020
  • 기후변화는 국내외의 다양한 분야에서 사회적 이슈로 대두되고 있으며, 이를 극복하기 위한 노력이 다각도로 진행되고 있다. 하지만 지구온난화에 따른 기후변화는 우리의 예상보다 더욱 빠르게 변화하고 있어, 그에 따른 피해도 증가하고 있는 추세이다. 이러한 기후변화 경향은 앞으로도 지속될 것으로 전망되며, 이로 인해 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계는 기후변화로 인해 위험도를 가중시킬 수 있는 개연성이 있다. 2020년의 강우는 매우 이례적인 장기간의 장마와 설계강우량을 초과하는 강우량으로 인해 큰 재산 및 인명 피해를 야기시켰다. 이번 2020년 대홍수를 기점으로 더 이상 기후변화의 불확실성을 이유로 홍수문제를 포함한 수자원관리에 소극적이고 방어적인 대응 및 대비는 지양하고 보다 실행력 있고 미래 기상정보를 적극적으로 활용할 수 있는 현업체계의 도입을 위한 논의가 필수적으로 요구되어야 한다.

강화 남부 조간대에 서식하는 칠면초(Suaeda japonica)의 연간 생장 및 생산 양상 (Growth Rate and Annual Production of Halo-phyte (Suaeda japonica) on Tidal Mud-flat, Southern Part of Ganghwa-Isl, Korea)

  • 황지원;이균우;박흥식
    • Ocean and Polar Research
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    • 제44권2호
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    • pp.127-137
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    • 2022
  • This study examined the growth pattern and environmental factors affecting the growth of the halophyte, Suaeda japonica, which is prevalent on tidal flats in the west coast of Korea in order to calculate annual carbon production. Quantitative sampling was conducted every month for three years from 2018 to 2020 on salt marshes located on the southern coast of Ganghwa Island. In terms of annual density affected by the germination rate at first period, especially when air temperature for winter time was constantly below 0℃ for long periods of time, germination decreased and precipitation in summer also exerted an influence. In terms of annual growth with regard to length, the part below the ground grew rapidly in the beginning after budding, while the part above ground grew at a relatively steady rate at all times. With regard to biomass, the part below the ground also increased from April in a manner similar to length growth, but decreased drastically from September with leaves falling off and water loss occurring. The part above ground showed a rapid increase from the beginning of the rainy season. Size-frequency distribution revealed broader patterns after the rainy season as individual growth varied, but from September, it stopped at all year. High growth rates were recorded in the initial phase of growth after budding and growth was rapid, but growth declined in summer when biomass increased. The annual mean production based on growth rate was calculated at 352 gDWt/m2/yr, and the highest production was 519 gDWt/m2/yr in 2018, but it has decreased since 2019. Annual carbon production was at calculated 143.41 gC/m2/yr for Suaeda japonica in the vicinity of the southern coast of Ganghwa Island.

DB구축을 통한 강원지역 사면재해 유발강우특성 분석 (Analysis of Slope Hazard-Triggering Rainfall Characteristics in Gangwon Province by Database Construction)

  • 윤찬영;전경재;김경석;김기홍;이승우
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제26권10호
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    • pp.27-38
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    • 2010
  • 산지가 약 83%의 면적을 차지하는 강원지역에서는 매년 하절기에 장마, 태풍, 집중호우에 기인한 산사태 및 토석류와 같은 사면재해로 인해 많은 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 강원도 지역의 사면재해를 유발하는 강우의 특성 분석을 위해 사면재해자료, 강우자료, 산불발생자료를 수집하여 DATABASE를 구축하였다. 구축된 자료에 대한 분석결과, 사면재해는 강우가 거의 없는 시점에 발생하는 경우가 많았으며, 사변재해를 유발하는 강우는 재해발생일의 강우보다 선행강우가 더욱 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 산불발생지역에서는 산불미발생생지역에 비하여 더 작은 강우에서도 사면재해가 발생하고 있으며 특히 산불발생지역에서는 2년이하의 재현강우에서 재해 발생빈도가 가장 높은 것으로 나타났다.

Estimating Worst Case Flood and Inundation Damages under Climate Change

  • Kim, Sunmin;Tachikawa, Yasuto;Nakakita, Eiichi
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.189-189
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    • 2016
  • To generate information that contributes to climate change risk management, it is important to perform a precise assessment on the impact in diverse aspects. Considering this academic necessity, Japanese government launched continuous research project for the climate change impact assessment, and one of the representative project is Program for Risk Information on Climate Change (Sousei Program), Theme D; Precise Impact Assessment on Climate Change (FY2012 ~ FY2016). In this research program, quantitative impact assessments have been doing from a variety of perspectives including natural hazards, water resources, and ecosystems and biodiversity. Especially for the natural hazards aspect, a comprehensive impact assessment has been carried out with the worst-case scenario of typhoons, which cause the most serious weather-related damage in Japan, concerning the frequency and scale of the typhoons as well as accompanying disasters by heavy rainfall, strong winds, high tides, high waves, and landslides. In this presentation, a framework of comprehensive impact assessment with the worst-case scenario under the climate change condition is introduced based on a case study of Theme D in Sousei program There are approx. 25 typhoons annually and around 10 of those approach or make landfall in Japan. The number of typhoons may not change increase in the future, but it is known that a small alteration in the path of a typhoon can have an extremely large impact on the amount of rain and wind Japan receives, and as a result, cause immense damage. Specifically, it is important to assess the impact of a complex disaster including precipitation, strong winds, river overflows, and high tide inundation, simulating how different the damage of Isewan Typhoon (T5915) in 1959 would have been if the typhoon had taken a different path, or how powerful or how much damage it would cause if Isewan Typhoon occurs again in the future when the sea surface water temperature has risen due to climate changes (Pseudo global warming experiment). The research group also predict and assess how the frequency of "100-years return period" disasters and worst-case damage will change in the coming century. As a final goal in this research activity, the natural disaster impact assessment will extend not only Japan but also major rivers in Southeast Asia, with a special focus on floods and inundations.

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수문학적 가뭄감시 및 해석을 위한 다양한 가뭄지수 평가 -물로천 유역을 중심으로- (Hydrological Drought Analysis and Monitoring Using Multiple Drought Indices: The Case of Mulrocheon Watershed)

  • 이주헌;박서연;김민규;정일문
    • 대한토목학회논문집
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    • 제41권5호
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    • pp.477-484
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    • 2021
  • 최근 기후변화로 인하여 우리나라는 지역에 따라 2~3년 마다 크고 작은 가뭄과 7년 주기의 극한 가뭄이 발생하고 있다. 대부분의 가뭄이 지류 또는 상류의 소규모 용수공급시설이 위치한 지역에서 주로 발생되므로 이 지역에 대한 용수확보 기술에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물공급 취약지역의 하나인 춘천 물로천 유역의 수문학적 가뭄을 조사하기 위해 SPEI, SDI, WBDI를 이용한 가뭄 평가를 수행하였다. 수문학적 가뭄지수인 SPEI와 SDI를 산정한 결과, 공통적으로 2014년에 발생한 가뭄으로 인해 회복되지 못하고 2015년까지 지속된 것을 확인할 수 있었다. WBDI에 의한 수문학적 가뭄지수 평가결과에서는 2014년에 이은 2015년 봄철에 매우 심한가뭄 상태를 보였으며, 2017년 11월에 -1.94로 가장 가뭄이 심했던 것으로 분석되었다. 2003~2019년 (17년)의 월 단위로 산정된 수문학적 가뭄지수를 활용하여 지속기간 및 심도에 따른 코플라 함수를 적용한 이변량 빈도해석 결과, 물로천 유역의 가뭄은 대부분의 10년 빈도 이하의 값으로 나타났으나, 2014년, 2015년, 2019년에 발생한 가뭄의 경우 각각 20년 이상의 재현기간을 갖는 심한가뭄으로 분석되었다.

기상예보자료 기반의 농업용저수지 저수율 전망을 위한 나이브 베이즈 분류 및 다중선형 회귀모형 개발 (Development of Naïve-Bayes classification and multiple linear regression model to predict agricultural reservoir storage rate based on weather forecast data)

  • 김진욱;정충길;이지완;김성준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권10호
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    • pp.839-852
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 기상자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 기반의 다중선형 회귀모형을 개발하여 농업용저수지 저수율을 예측하는 것이다. 나이브 베이즈 분류를 활용하여 전국 1,559개의 저수지를 지리형태학적 제원(유효저수량, 수혜면적, 유역면적, 위도, 경도 및 한발빈도)을 기준으로 30개 군집으로 분류하였다. 각 군집별로, 기상청 기상자료와 한국농어촌공사 저수지 저수율의 13년(2002~2014) 자료를 활용하여 월별 회귀모형을 유도하였다. 저수율의 회귀모형은 결정계수($R^2$)가 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)가 0.73, 평균제곱근오차가 8.33%로 나타났다. 회귀모형은 2년(2015~2016) 기간의 기상청 3개월 기상전망자료인 GloSea5 (GS5)를 사용하여 평가되었다. 현재저수율과 평년저수율에 의해 산정되는 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)에 의한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석의 적중률은 관측값을 이용한 회귀식에서 0.80과 GS5를 이용한 회귀식에서 0.73으로 나타났다. 본 연구의 결과를 이용해 미래 저수율을 전망하여 안정적인 미래 농업용수 공급에 대한 의사결정 자료로 사용할 수 있을 것이다.

SSP 시나리오에 따른 기후변화가 다목적댐 수력발전량에 미치는 영향 분석 (The effect of climate change on hydroelectric power generation of multipurpose dams according to SSP scenarios)

  • 왕사철;김지영;김용찬;김동균;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권7호
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    • pp.481-491
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    • 2024
  • 최근 발생한 가뭄으로 인해 수력발전량이 감소하고 있다. 또한, 미래 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도는 커질 것으로 예상되며, 이는 다목적댐의 수력발전량에 대한 불확실성이 커지게 할 것이다. 따라서 미래 기후변화 시나리오에 따른 수력발전량을 추정하고, 가뭄이 수력발전량에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에 따른 소양강댐과 충주댐의 수력발전량을 분석하였다. My water에서 제공되는 수력발전량, 발전방류량 및 총방류량 자료를 바탕으로 수력발전량에 대한 회귀방정식을 개발하고, SSP 시나리오에 따른 미래 수력발전량을 추정하였다. 또한 환경 빅데이터 플랫폼을 통해 제공되는 4개의 GCM (CanESM5, ACCESS-ESM1-5, INM-CM4-8, IPSL-CM6A) 모델에 대한 강수량 자료를 기반으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 연간 가뭄 심각도를 계산하고, 가뭄에 따른 수력발전량을 비교 분석하였다. 전체적인 분석 결과 기후변화는 수력발전량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소양강댐의 경우, SSP2-4.5 및 SSP5-8.5 시나리오에서 수력발전량이 감소하는 추세가 나타났고, SSP2-4.5 시나리오에서 CanESM 모델은 2031년에 65%, SSP5-8.5 시나리오에서 ACCESS-ESM1-5 모델은 2029년에 54% 감소하는 것을 나타냈다. 충주댐의 경우, SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에서 기준 기간 대비 월평균 수력발전량이 INM-CM4 모델을 제외하고 감소 추세를 보였다.

위성 토양수분 데이터 및 COSMIC-ray 데이터 보정/검증을 위한 성균관대학교 내 FDR 센서 토양수분 측정 연구(SM-FC) 및 데이터 분석 (Construction and estimation of soil moisture site with FDR and COSMIC-ray (SM-FC) sensors for calibration/validation of satellite-based and COSMIC-ray soil moisture products in Sungkyunkwan university, South Korea)

  • 김형록;선우우연;김성균;최민하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제49권2호
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    • pp.133-144
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    • 2016
  • 본 연구에서는 수원 성균관대학교 내 Frequency Domain Reflectometry (FDR) 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비를 통한 토양수분 지점 관측 사이트를 확립하였다. 또한 양질의 토양수분 데이터 확보를 위해 연구지역 내 토질실험, 토질별 FDR 토양수분 데이터 및 COSMIC-ray 중성자 개수의 시계열 분석, 관측한 토양수분 데이터와 위성 기반 토양수분 데이터와의 비교분석을 실시하였다. 2014년도부터 6개 지점에서 표층으로부터 5 cm에서 40 cm까지 총 24개의 FDR 센서를 5~10 cm 깊이별로 설치하여 토양수분 데이터를 측정하였다. 해당 지점들의 토질 분석결과, Sand에서 Loamy Sand까지의 다양한 토질이 불균질한 층을 이루어 분포되어 있는 것으로 판단되었다. 측정된 토양수분 데이터는 강우 데이터와 높은 상관성을 보이며, 위성 산출 토양수분 데이터와의 비교에서도 상대적으로 높은 상관관계와 낮은 평균제곱근편차(Root mean square deviation, RMSD)값을 보여주었다. 2014년도 설치 지역 토양수분 데이터의 신뢰도가 확보됨에 따라 2015년도에는 10개의 FDR 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비가 추가로 설치되어 성균관대학교의 Soil Moisture site with FDR and COSMIC-ray(SM-FC) 연구지역이 구축되었다. SM-FC에 설치된 COSMIC-ray 중성자 측정 장비의 최초 검증을 위해 2015년 8~11월의 COSMIC-ray 중성자 데이터 및 FDR 토양수분 데이터가 활용되었다. 중성자기반 토양수분 값과 전체 지점 FDR 토양수분 평균값을 비교한 결과 매우 높은 상관관계를 볼 수 있었다 (상관계수 0.95). 이러한 연구를 통해 성균관대학교 SM-FC는 향후 한반도 지역 위성 및 모델 토양수분 데이터를 검증하는 대표 연구지역이 될 것으로 기대된다.

Quantitative Flood Forecasting Using Remotely-Sensed Data and Neural Networks

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

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기후변화에 따른 미계측 도시유역의 확률홍수량 변화에 관한 연구 (A study on the variation of design flood due to climate change in the ungauged urban catchment)

  • 황정윤;안정환;정창삼;허준행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제51권5호
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    • pp.395-404
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    • 2018
  • 본 연구에서는 미계측 도시유역의 수공구조물 설계기준의 불확실성을 검토하기 위해 과거관측자료(S0)를 기준으로 상세화 기법(downscaling) 및 편의보정(bias correlation)을 통해 생산된 RCP 4.5 기후시나리오 HadGEM3-RA (RCM)모델을 이용하여 S1 (2017~2046년), S2 (2047~2076년), S3 (2077~2100년) 기간의 확률강우량의 변화를 평가하고, 도시유출모형을 이용하여 최대첨두홍수량을 산정하고 기후변화 기간별 영향을 분석하였다. 이때 확률분포형은 Gumbel, 매개변수 추정은 최우도법(ML)을 사용하였다. 평가 결과 대부분의 도시배수시설물 설계빈도인 10년 빈도의 경우 3사분위값을 기준으로 50년 미래를 가정할 경우에는 약 10%, 70년 이상의 미래를 가정할 경우에는 약 20%의 확률 홍수량 증가가 예상되었다. 이러한 결과는 현재를 기준으로 설정된 설계홍수량으로 설치된 도시배수시설물이 미래에는 설계기준에 미달하는 시설물이 될 수 있다는 것을 의미하며, 기후변화에 대응 위해서 설계기준에 시설물의 내구연한을 고려한 미래 기후상태를 반영해야할 것으로 판단된다.