최근 기후변화와 도시화로 인해 폭우와 홍수 등 극심한 강우량의 빈도와 규모가 증가하고 있는 추세이다. 또한, 극심한 강우량의 빈도가 증가함에 따라 PMP(probable maximum precipitation)에 대한 관심도 증가하고 있는 추세이다. 세계기상기구(WMO, World meteorological organization)는 가능최대강수량을 산정하는 방법을 3가지(수문기삭학적 방법, 통계학적 방법, 포락곡선 방법)를 제시하였다. 본 연구에서는 통계학적방법을 이용하여PMP를 산정하였다. 2020년까지의 강우자료를 이용하여, 1) Ferquency factor ...
최근 기후변화와 도시화로 인해 폭우와 홍수 등 극심한 강우량의 빈도와 규모가 증가하고 있는 추세이다. 또한, 극심한 강우량의 빈도가 증가함에 따라 PMP(probable maximum precipitation)에 대한 관심도 증가하고 있는 추세이다. 세계기상기구(WMO, World meteorological organization)는 가능최대강수량을 산정하는 방법을 3가지(수문기삭학적 방법, 통계학적 방법, 포락곡선 방법)를 제시하였다. 본 연구에서는 통계학적방법을 이용하여PMP를 산정하였다. 2020년까지의 강우자료를 이용하여, 1) Ferquency factor KM = 15 , 2) Hershfield가 제안한 빈도계수 공식, 3) Hershfield’s monograph, 4) 빈도계수 공식, 총 4가지 방법을 이용하여 통계학적 PMP를 산정하였다. 산정된 PMP는 상대평균제곱근오차(RRMSE)를 이용하여 통계학적 PMP(SPMP)와 수문기상학적 PMP(HPMP)를 비교하여 가장 적합한 방법을 선택했으며, 비교 결과 Hershfield’s monograph를 이용한 방법이 가장 좋은 결과를 보였다. 따라서, Hersfield’s monogrpah를이용하여 RCP 4.5와 8.5 시나리오 및미래기간(S1: Obs. ~ 2040, S2: Obs. ~ 2070, S3: Obs. ~ 2100) 별로SPMP를 산정하고 HPMP 값과 비교하였다. 그 결과 2100년 RCP 4.5 및 RCP 8.5 시나리오의 경우 평균 SPMP는 HPMP보다 각각 3.61% 및 13.15% 낮은 것으로 나타났다. 따라서, Hershfield Monograph 방법이 RCP 4.5 시나리오를이용한 PMP 계산에매우 적합한 것으로판단된다.
최근 기후변화와 도시화로 인해 폭우와 홍수 등 극심한 강우량의 빈도와 규모가 증가하고 있는 추세이다. 또한, 극심한 강우량의 빈도가 증가함에 따라 PMP(probable maximum precipitation)에 대한 관심도 증가하고 있는 추세이다. 세계기상기구(WMO, World meteorological organization)는 가능최대강수량을 산정하는 방법을 3가지(수문기삭학적 방법, 통계학적 방법, 포락곡선 방법)를 제시하였다. 본 연구에서는 통계학적방법을 이용하여PMP를 산정하였다. 2020년까지의 강우자료를 이용하여, 1) Ferquency factor KM = 15 , 2) Hershfield가 제안한 빈도계수 공식, 3) Hershfield’s monograph, 4) 빈도계수 공식, 총 4가지 방법을 이용하여 통계학적 PMP를 산정하였다. 산정된 PMP는 상대평균제곱근오차(RRMSE)를 이용하여 통계학적 PMP(SPMP)와 수문기상학적 PMP(HPMP)를 비교하여 가장 적합한 방법을 선택했으며, 비교 결과 Hershfield’s monograph를 이용한 방법이 가장 좋은 결과를 보였다. 따라서, Hersfield’s monogrpah를이용하여 RCP 4.5와 8.5 시나리오 및미래기간(S1: Obs. ~ 2040, S2: Obs. ~ 2070, S3: Obs. ~ 2100) 별로SPMP를 산정하고 HPMP 값과 비교하였다. 그 결과 2100년 RCP 4.5 및 RCP 8.5 시나리오의 경우 평균 SPMP는 HPMP보다 각각 3.61% 및 13.15% 낮은 것으로 나타났다. 따라서, Hershfield Monograph 방법이 RCP 4.5 시나리오를이용한 PMP 계산에매우 적합한 것으로판단된다.
Extreme rainfall and flooding have become more common and severe in recent years as a result of climate change and urbanization. Consequently, there has been a surge in interest in probable maximum precipitation (PMP). The World Meteorological Organization (WMO) suggests three methods for calculatin...
Extreme rainfall and flooding have become more common and severe in recent years as a result of climate change and urbanization. Consequently, there has been a surge in interest in probable maximum precipitation (PMP). The World Meteorological Organization (WMO) suggests three methods for calculating the probable maximum precipitation: hydrometeorological, statistical, and envelope curve methods. In this study, statistical PMPs were calculated using four methods: 1) Hershfield’s frequency factor = 15 , 2) Hershfield method and, 3) Hershfield's monograph, 4) frequency factor method. The most suitable method was selected by comparing the statistically calculated PMPs (SPMP) with the hydrometeorological PMP (HPMP) using the relative root mean square error (RRMSE). As a result of comparison, Hershfield's monograph showed the best results. Therefore, Hersfield’s monograph was used to calculate future SPMPs using RCP 4.5 and 8.5 scenarios. To check the future SPMP, SPMP was calculated by dividing the RCP scenario into three periods (S1: obs. ~ 2040, S2: obs. ~ 2070, S3: obs. ~ 2100). For comparing the SPMP from Hershfield’s monograph and HPMP in 2100, 62 sites were selected. As a result, the average SPMPs were 3.61% and 13.15% lower than average HPMPs for RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios, respectively while the average SPMP was 12.15% lower than average HPMP in 2020. Overall, the Hershfield’s monograph is the most appropriate method to calculate the future SPMPs, especially for RCP 4.5 scenario.
Extreme rainfall and flooding have become more common and severe in recent years as a result of climate change and urbanization. Consequently, there has been a surge in interest in probable maximum precipitation (PMP). The World Meteorological Organization (WMO) suggests three methods for calculating the probable maximum precipitation: hydrometeorological, statistical, and envelope curve methods. In this study, statistical PMPs were calculated using four methods: 1) Hershfield’s frequency factor = 15 , 2) Hershfield method and, 3) Hershfield's monograph, 4) frequency factor method. The most suitable method was selected by comparing the statistically calculated PMPs (SPMP) with the hydrometeorological PMP (HPMP) using the relative root mean square error (RRMSE). As a result of comparison, Hershfield's monograph showed the best results. Therefore, Hersfield’s monograph was used to calculate future SPMPs using RCP 4.5 and 8.5 scenarios. To check the future SPMP, SPMP was calculated by dividing the RCP scenario into three periods (S1: obs. ~ 2040, S2: obs. ~ 2070, S3: obs. ~ 2100). For comparing the SPMP from Hershfield’s monograph and HPMP in 2100, 62 sites were selected. As a result, the average SPMPs were 3.61% and 13.15% lower than average HPMPs for RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios, respectively while the average SPMP was 12.15% lower than average HPMP in 2020. Overall, the Hershfield’s monograph is the most appropriate method to calculate the future SPMPs, especially for RCP 4.5 scenario.
Keyword
#Statistical probable maximum precipitation Hershfield's monogrpah Frequency factor Rcp climate scenario 통계학적 가능최대강수량 수문기상학적 가능최대강수량 빈도계수 RCP 기후변화시나리오
학위논문 정보
저자
서미루
학위수여기관
연세대학교 일반대학원
학위구분
국내석사
학과
건설환경공학과 수문통계학
지도교수
허준행
발행연도
2022
총페이지
v, 71 p.
키워드
Statistical probable maximum precipitation Hershfield's monogrpah Frequency factor Rcp climate scenario 통계학적 가능최대강수량 수문기상학적 가능최대강수량 빈도계수 RCP 기후변화시나리오
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