수자원의 효과적인 이용과 기상이변에 의한 이상홍수로부터 발생되는 피해를 줄이기 위해 하천에서 수공구조물이 설치된 것은 오래전부터 시작되었다. 특히 수공구조물 중 인구의 증가와 산업 발달로 인해 물 소비가 증가함에 따라 대규모 수공구조물의 중요성이 커지게 되었으며, 현재 우리나라에서는 구조물 설계 시 가능최대강수량(PMP)이 적용되고 있다. 그러나 2014년 8월에 발생한 대표적인 호우사례로 태풍 나크리의 영향으로 인해 제주도 윗세오름에서는 1,182mm의 일 강수량이 발생하였다. 이처럼 기후변화에 의해 발생되는 이상홍수의 규모와 빈도가 증가함에 따라, 기존 수문기상학적 방법에 의해 산정된 가능최대강수량(PMP)의 재검토가 필요하다고 판단된다. 또한 PMP를 산정하는 3가지 방법 중 통계학적 방법의 경우 우리나라에서 적용되고 있는 수문기상학적 방법에 비해 관측된 강우자료만을 이용하여 비교적 산정절차가 간편하고, 빠르게 추정할 수 있는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 통계학적 방법을 이용하여 과거 관측 자료 및 미래 ...
수자원의 효과적인 이용과 기상이변에 의한 이상홍수로부터 발생되는 피해를 줄이기 위해 하천에서 수공구조물이 설치된 것은 오래전부터 시작되었다. 특히 수공구조물 중 인구의 증가와 산업 발달로 인해 물 소비가 증가함에 따라 대규모 수공구조물의 중요성이 커지게 되었으며, 현재 우리나라에서는 구조물 설계 시 가능최대강수량(PMP)이 적용되고 있다. 그러나 2014년 8월에 발생한 대표적인 호우사례로 태풍 나크리의 영향으로 인해 제주도 윗세오름에서는 1,182mm의 일 강수량이 발생하였다. 이처럼 기후변화에 의해 발생되는 이상홍수의 규모와 빈도가 증가함에 따라, 기존 수문기상학적 방법에 의해 산정된 가능최대강수량(PMP)의 재검토가 필요하다고 판단된다. 또한 PMP를 산정하는 3가지 방법 중 통계학적 방법의 경우 우리나라에서 적용되고 있는 수문기상학적 방법에 비해 관측된 강우자료만을 이용하여 비교적 산정절차가 간편하고, 빠르게 추정할 수 있는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 통계학적 방법을 이용하여 과거 관측 자료 및 미래 기후변화 시나리오에 따른 연 최대치 강우계열을 바탕으로 1일 PMP를 산정하였으며, 각각 산정된 PMP를 비교・분석하였다. 본 연구에서는 한반도 남한을 대상유역으로 선정하였으며, 관측지점은 기상청 산하 강우관측소 66개 중 강우관측년수가 40년 이상이 되는 61개 지점을 선정하였다. 또한 강우자료는 과거 강우와 미래 강우로 구분하였다. 과거 강우는 관측시작년도부터 2013년까지의 1일 강우를 이용하였으며, 미래 강우는 4개의 RCP 시나리오로 구분되며, 2011년부터 2100년까지의 1일 강우를 이용하였다. 과거 강우 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의해 생성된 강우 자료에 따른 1일 PMP를 이동 평균 1일 PMP(SMP)와 누적 평균 1일 PMP(CMP)로 구분하였다. 산정 결과 SMP는 산정된 SMP의 평균값을 대표 PMP로 선정하였으며, CMP는 구간년도가 가장 긴 자료를 이용하여 산정한 CMP를 대표 PMP로 선정하였다. 또한 산정된 SMP와 CMP의 세부적인 경향성을 분석하기 위해 선형 1차 회귀식을 이용하여 변화양상을 분석하였다. 그 결과 SMP 변화양상의 경우 산정된 PMP의 변동하는 차이가 크게 나타났으며, CMP 변화양상의 경우 산정된 PMP가 변동하는 차이가 작아 안정된 값으로 산정되었다. 따라서 본 연구에서는 SMP와 CMP 중에 CMP를 최종적으로 지점별 대표 PMP로 결정하였다. PMP를 산정하는데 이용되는 강우의 자료기간이 무한히 길수록 신뢰성이 있는 값으로 산정됨을 CMP의 변화양상을 통해 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 PMP를 산정하기 위해 최소 강우 자료기간을 파악하였다. 그 결과 PMP를 구하기 위한 강우의 최소기간은 43년으로 선정되었으며, 관측 자료기간이 최소 기준년도인 43년 이하인 지점에서 PMP를 산정할 경우 본 연구에서 제안한 최소 PMP 기준년도 보정식을 이용할 필요성이 있다고 판단된다. 과거 및 미래 기후변화 시나리오에 의해 생성된 1일 강우를 이용하여 산정된 PMP가 변화되는 주된 원인을 파악하기 위해 변화율 분석을 수행하였다. 그 결과 RCP 기후변화 시나리오별 강우량의 변동성이 크게 나타남에 따라 결국 PMP 값을 증가시켜 비정상적인 변화양상이 나타났다. 이러한 이유로 과거 강우와 RCP 기후변화 시나리오별 생성된 강우를 하나의 강우사상으로 통합하여 임의기간(2040년, 2070년, 2100년)으로 구분한 후 변화율을 산정하였다. 산정 결과 PMP를 구하기 위해 사용된 강우관측기간이 증가함에 따라 PMP 변화율-연 최대 1일 강우량 표준편차 변화율의 R² 값 또한 증가하였다. 종합적인 결과를 바탕으로 PMP 산정에 있어 가장 중요한 매개변수는 연 최대 1일 강우량 표준편차로 나타났다. 따라서 강우자료기간을 고려하여 산정한 CMP를 대표 PMP값으로 선정함으로서, 수공구조물 설계시 홍수방재와 시설물관리에 많은 도움이 될 것으로 판단되며, 기존 수문기상학적 방법에 의해 작성된 PMP도 결과와 비교할 수 있는 하나의 참고자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
수자원의 효과적인 이용과 기상이변에 의한 이상홍수로부터 발생되는 피해를 줄이기 위해 하천에서 수공구조물이 설치된 것은 오래전부터 시작되었다. 특히 수공구조물 중 인구의 증가와 산업 발달로 인해 물 소비가 증가함에 따라 대규모 수공구조물의 중요성이 커지게 되었으며, 현재 우리나라에서는 구조물 설계 시 가능최대강수량(PMP)이 적용되고 있다. 그러나 2014년 8월에 발생한 대표적인 호우사례로 태풍 나크리의 영향으로 인해 제주도 윗세오름에서는 1,182mm의 일 강수량이 발생하였다. 이처럼 기후변화에 의해 발생되는 이상홍수의 규모와 빈도가 증가함에 따라, 기존 수문기상학적 방법에 의해 산정된 가능최대강수량(PMP)의 재검토가 필요하다고 판단된다. 또한 PMP를 산정하는 3가지 방법 중 통계학적 방법의 경우 우리나라에서 적용되고 있는 수문기상학적 방법에 비해 관측된 강우자료만을 이용하여 비교적 산정절차가 간편하고, 빠르게 추정할 수 있는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 통계학적 방법을 이용하여 과거 관측 자료 및 미래 기후변화 시나리오에 따른 연 최대치 강우계열을 바탕으로 1일 PMP를 산정하였으며, 각각 산정된 PMP를 비교・분석하였다. 본 연구에서는 한반도 남한을 대상유역으로 선정하였으며, 관측지점은 기상청 산하 강우관측소 66개 중 강우관측년수가 40년 이상이 되는 61개 지점을 선정하였다. 또한 강우자료는 과거 강우와 미래 강우로 구분하였다. 과거 강우는 관측시작년도부터 2013년까지의 1일 강우를 이용하였으며, 미래 강우는 4개의 RCP 시나리오로 구분되며, 2011년부터 2100년까지의 1일 강우를 이용하였다. 과거 강우 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의해 생성된 강우 자료에 따른 1일 PMP를 이동 평균 1일 PMP(SMP)와 누적 평균 1일 PMP(CMP)로 구분하였다. 산정 결과 SMP는 산정된 SMP의 평균값을 대표 PMP로 선정하였으며, CMP는 구간년도가 가장 긴 자료를 이용하여 산정한 CMP를 대표 PMP로 선정하였다. 또한 산정된 SMP와 CMP의 세부적인 경향성을 분석하기 위해 선형 1차 회귀식을 이용하여 변화양상을 분석하였다. 그 결과 SMP 변화양상의 경우 산정된 PMP의 변동하는 차이가 크게 나타났으며, CMP 변화양상의 경우 산정된 PMP가 변동하는 차이가 작아 안정된 값으로 산정되었다. 따라서 본 연구에서는 SMP와 CMP 중에 CMP를 최종적으로 지점별 대표 PMP로 결정하였다. PMP를 산정하는데 이용되는 강우의 자료기간이 무한히 길수록 신뢰성이 있는 값으로 산정됨을 CMP의 변화양상을 통해 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 PMP를 산정하기 위해 최소 강우 자료기간을 파악하였다. 그 결과 PMP를 구하기 위한 강우의 최소기간은 43년으로 선정되었으며, 관측 자료기간이 최소 기준년도인 43년 이하인 지점에서 PMP를 산정할 경우 본 연구에서 제안한 최소 PMP 기준년도 보정식을 이용할 필요성이 있다고 판단된다. 과거 및 미래 기후변화 시나리오에 의해 생성된 1일 강우를 이용하여 산정된 PMP가 변화되는 주된 원인을 파악하기 위해 변화율 분석을 수행하였다. 그 결과 RCP 기후변화 시나리오별 강우량의 변동성이 크게 나타남에 따라 결국 PMP 값을 증가시켜 비정상적인 변화양상이 나타났다. 이러한 이유로 과거 강우와 RCP 기후변화 시나리오별 생성된 강우를 하나의 강우사상으로 통합하여 임의기간(2040년, 2070년, 2100년)으로 구분한 후 변화율을 산정하였다. 산정 결과 PMP를 구하기 위해 사용된 강우관측기간이 증가함에 따라 PMP 변화율-연 최대 1일 강우량 표준편차 변화율의 R² 값 또한 증가하였다. 종합적인 결과를 바탕으로 PMP 산정에 있어 가장 중요한 매개변수는 연 최대 1일 강우량 표준편차로 나타났다. 따라서 강우자료기간을 고려하여 산정한 CMP를 대표 PMP값으로 선정함으로서, 수공구조물 설계시 홍수방재와 시설물관리에 많은 도움이 될 것으로 판단되며, 기존 수문기상학적 방법에 의해 작성된 PMP도 결과와 비교할 수 있는 하나의 참고자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
The hydraulic structures have been constructed to reduce the damage incurred by extraordinary flood and to utilize water resources. In particular, the development of industry and an increase of the population increases water consumption and the importance of larger hydraulic structures which is curr...
The hydraulic structures have been constructed to reduce the damage incurred by extraordinary flood and to utilize water resources. In particular, the development of industry and an increase of the population increases water consumption and the importance of larger hydraulic structures which is currently probable maximum precipitation(PMP) is being applied in when designing the structures in Korea. Recently, the total daily precipitation of 1,182mm by typhoon Nakri was occurred in August 2014 in Wites Oreum on jeju Island. Due to the climate change, both of size and frequency of flooding has been increased. Therefore, probable maximum precipitation should be reexamined by the method of the existing hydro meteorological methods. There are three methods to calculate PMP. Hydro meteorology method has been used popularly in Korea. However, statistical method used only observed precipitation data, is easier than the hydro meteorology method and can estimate PMP faster than other methods. This study applied statistical methods to the past observation data and future climate change scenarios and annual maximum rainfalls were estimated based on a each 1-day PMP compare and analysis. In this study, South Korea was chosen as the basin and 61 national weather service observation stations with more than 40 years of data was selected. The precipitation data was divided into historical and future precipitation. Historical rainfall is from the observation starting date to year 2013 and future precipitation is from 2011 to 2100 RCP climate chagne prediction data. PMP was calculated using the historical rainfall data and the future climate change scenarios and divided into Simple Moving Average 1-day PMP(SMP) and Cumulative Average 1-day PMP(CMP). As a result, SMP was representative of the average values of the estimated SMP and CMP was selected as a representative PMP calculated using the longest number of years of data resources. The linear 1st regression analysis was used for the detailed trend analysis of calculated SMP and CMP. As a result, in the case of the SMP, the difference is large, while the CMP is stable. Therefore, in this study, CMP was selected as the final represented PMP. The data length is the most important factor to calculate reliable PMP. Therefore, in this study, the minimum data length was proposed as 43 years. If the data length is less than 43 years, the correction equation of PMP which is proposed in this study should be applied. Also, change rate analysis was conducted using historical and predicted daily rainfall. As a result, perturbation of PMP was incurred by the fluctuation of the RCP climate change scenario. For this reason, the historical and predicted precipitation data was combined and change rate was calculated in termed of 2040, 2070, 2100. As a result, standard deviation of annual maximum daily rainfall in creases R². Therefore, the standard deviation of annual maximum daily rainfall is the most important factor to calculate PMP. The result of this study can help to design and management of flood protection structures and the good information about PMP compared to the PMP calculated by hydro-meteorological method. Calculation of results PMP was used for rainfall observations period to solve increases, the PMP rate - the annual maximum 1-day rainfall standard deviation ratio R ² values also increase. Based on the results of comprehensive PMP is the most important parameter in the calculation of the annual rainfall is up to 1, compared to the standard deviation. Therefore, taking into account the duration of rainfall data represents the PMP values calculated by chosen as CMP, hydraulic construction design flood disaster prevention and facility management will be judged to be many beneficial, written by original Hydro meteorology method can be compared with the results of one of the PMP is also used as a reference will be available.
The hydraulic structures have been constructed to reduce the damage incurred by extraordinary flood and to utilize water resources. In particular, the development of industry and an increase of the population increases water consumption and the importance of larger hydraulic structures which is currently probable maximum precipitation(PMP) is being applied in when designing the structures in Korea. Recently, the total daily precipitation of 1,182mm by typhoon Nakri was occurred in August 2014 in Wites Oreum on jeju Island. Due to the climate change, both of size and frequency of flooding has been increased. Therefore, probable maximum precipitation should be reexamined by the method of the existing hydro meteorological methods. There are three methods to calculate PMP. Hydro meteorology method has been used popularly in Korea. However, statistical method used only observed precipitation data, is easier than the hydro meteorology method and can estimate PMP faster than other methods. This study applied statistical methods to the past observation data and future climate change scenarios and annual maximum rainfalls were estimated based on a each 1-day PMP compare and analysis. In this study, South Korea was chosen as the basin and 61 national weather service observation stations with more than 40 years of data was selected. The precipitation data was divided into historical and future precipitation. Historical rainfall is from the observation starting date to year 2013 and future precipitation is from 2011 to 2100 RCP climate chagne prediction data. PMP was calculated using the historical rainfall data and the future climate change scenarios and divided into Simple Moving Average 1-day PMP(SMP) and Cumulative Average 1-day PMP(CMP). As a result, SMP was representative of the average values of the estimated SMP and CMP was selected as a representative PMP calculated using the longest number of years of data resources. The linear 1st regression analysis was used for the detailed trend analysis of calculated SMP and CMP. As a result, in the case of the SMP, the difference is large, while the CMP is stable. Therefore, in this study, CMP was selected as the final represented PMP. The data length is the most important factor to calculate reliable PMP. Therefore, in this study, the minimum data length was proposed as 43 years. If the data length is less than 43 years, the correction equation of PMP which is proposed in this study should be applied. Also, change rate analysis was conducted using historical and predicted daily rainfall. As a result, perturbation of PMP was incurred by the fluctuation of the RCP climate change scenario. For this reason, the historical and predicted precipitation data was combined and change rate was calculated in termed of 2040, 2070, 2100. As a result, standard deviation of annual maximum daily rainfall in creases R². Therefore, the standard deviation of annual maximum daily rainfall is the most important factor to calculate PMP. The result of this study can help to design and management of flood protection structures and the good information about PMP compared to the PMP calculated by hydro-meteorological method. Calculation of results PMP was used for rainfall observations period to solve increases, the PMP rate - the annual maximum 1-day rainfall standard deviation ratio R ² values also increase. Based on the results of comprehensive PMP is the most important parameter in the calculation of the annual rainfall is up to 1, compared to the standard deviation. Therefore, taking into account the duration of rainfall data represents the PMP values calculated by chosen as CMP, hydraulic construction design flood disaster prevention and facility management will be judged to be many beneficial, written by original Hydro meteorology method can be compared with the results of one of the PMP is also used as a reference will be available.
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