선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 2880분-2일 이상의 환산계수가 필요한 경우에는 이를 고정시간-임의시간 환산계수를 활용하는데 어려움이 따른다. 그러므로 본 연구에서는 최적분포형이 다르거나 지역빈도해석 등에도 활용할 수 있는 환산계수를 추정하기 위해서 연최대치 시간강우량 및 일강우량을 추출하여 분단위로 관측된 강우량 자료와 비교하여 연최대치 강우량 자료간의 직접적인 관계인 고정시간-임의시간 환산계수를 산정하였다. 즉, 본 연구에서 산정한 환산계수를 최근의 강우분석에 주로 활용되는 연최대치 자료에 주안점을 두고 환산계수를 산정하여 수공구조물 설계시에 이용되는 강우분석의 기초자료로 활용할 수 있도록 하였다.
- 본 연구에서는 우리나라의 37개 기상청 관할 강우관측소에서 관측된 분강우량과 시간 및 일강우량 자료를 활용하여 우리나라의 연최대치 강우량 자료를 대상으로 고정시간-임의시간 환산계수를 추정하였다. 분석대상자료는 대상지점별로 지속기간 60, 180, 360, 540, 720, 900, 1080, 1440, 2160, 2880, 4320분에 해당하는 연최대치 분강우량 자료를 추출하여 시간강우량인 지속시간 1, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 24, 36, 48, 72시간 및 일강우량 1, 2, 3일에 해당하는 고정시간의 연최대치 강우량을 추출해 비교ㆍ분석하였다.
- 그러므로 본 연구에서는 최적분포형이 다르거나 지역빈도해석 등에도 활용할 수 있는 환산계수를 추정하기 위해서 연최대치 시간강우량 및 일강우량을 추출하여 분단위로 관측된 강우량 자료와 비교하여 연최대치 강우량 자료간의 직접적인 관계인 고정시간-임의시간 환산계수를 산정하였다. 즉, 본 연구에서 산정한 환산계수를 최근의 강우분석에 주로 활용되는 연최대치 자료에 주안점을 두고 환산계수를 산정하여 수공구조물 설계시에 이용되는 강우분석의 기초자료로 활용할 수 있도록 하였다. 따라서 우리나라의 기상청에서 제공하는 37개 지점의 1분단위의 강우량 자료와 1시간 및 일단위로 관측된 강우량 자료를 활용하여 고정시간-임의시간 환산계수를 산정하여 비교ㆍ분석을 수행하였다.
제안 방법
- 고정시간-임의시간 환산계수의 산정은 추출된 대상 자료를 각 지점별 지속시간별로 환산계수를 산정하는 방법(Case 1)과 각 대상 지점의 임의시간과 고정시간에 따른 연최대 강우량을 평균하여 환산계수를 산정하는 방법(Case 2) 및 모든 대상 지점에서 관측된 동일한 지속시간의 고정시간과 임의시간에 따른 연최대 강우량을 모두 활용하여 환산계수를 산정(Case 3)하였다.
- 고정시간-임의시간 환산계수의 산정을 위해 각 대상 지점 별로 관측된 지속기간에서 고정시간과 임의시간에 의한 연 최대치 강우량 자료를 이용하여 환산계수를 산정하였다. 아래의 그림은 지속시간 60분과 1시간 및 1440분과 1일의 환산계수를 산정한 결과이며, 표는 각 지속기간별로 산정한 환산계수와 결정계수를 정리한 결과이다.
- 첫 번째는 각각 37개 대상 지점의 지속시간별로 환산계수를 산정하였다. 두 번째는 37개 지점의 지속기간별로 고정시간과 임의시간의 연최대치 강우량을 평균하여 환산계수를 추정하였다. 세 번째는 37개 대상 지점의 동일한 지속기간의 고정시간과 임의시간 연최대치 강우 자료를 모두 반영하여 환산계수를 추정하였다.
- 따라서 37개 대상 지점의 분단위-시간단위 연최대치 강우량 자료의 환산계수와 분단위-일단위 연최대치 강우량 자료의 환산계수를 이용하여 각각 군집분석을 수행하였다. 적용한 군집분석 방법은 Average neighbor와 Ward's minimum variance를 이용하였다.
- 따라서 분석대상지점의 선정을 위해 기상청에서 관측하는 76개 강우관측소에서 기록된 강우 자료 중에서 1999년까지 관측연수가 20년 이하인 15개 지점을 제외하였으며, 분단위 강우자료의 결측구간이 많은 것으로 나타난 24개 지점을 제외하고, 총 37개 지점에서 관측된 분단위 강우량과 시간 및 일강우량을 활용하여 고정시간-임의시간 환산계수를 산정하였다. 표 1은 본 연구에서 선정한 분석 대상지점에서 사용한 자료의 관측연수이다.
- 산정된 고정시간-임의시간 환산계수는 지속시간 60분-1시간 관계에서 지점별로 편차가 큰 것으로 나타났다. 따라서 산정된 각 대상 지점의 지속기간별 고정시간-임의시간 환산계수가 지역별로 차이가 있는지에 대한 검토를 위해 군집분석을 수행하였다. 군집분석(clustering analysis)은 모집단에 소속된 많은 개체들의 특성인자를 통한 분류를 수행하기 위해서 사용되는 다변량분석 기법이다.
- 서애숙(2001)에 따르면 이와 같은 강우량의 차이를 보정하기 위해서 시간강우량을 분단위 관측의 경향에 따라 1분별로 분배하는 방법으로 경향을 유지하면서 총량을 맞추는 방법을 추천하고 있으며, 이와 같은 보정 방법은 몇몇 관측 한계점 부근에서 극값이 둔화되고 주위의 값들이 약간 늘어나는 경우가 있지만 대부분의 경우에 정확한 강우량을 보정할 수 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 시간강우량 자료를 활용하여 분강우량을 보정한 후에 다음 그림 1와 같이 고정시간과 임의시간에 대한 연최대강우량 자료를 추출하였다.
- 즉, 본 연구에서 산정한 환산계수를 최근의 강우분석에 주로 활용되는 연최대치 자료에 주안점을 두고 환산계수를 산정하여 수공구조물 설계시에 이용되는 강우분석의 기초자료로 활용할 수 있도록 하였다. 따라서 우리나라의 기상청에서 제공하는 37개 지점의 1분단위의 강우량 자료와 1시간 및 일단위로 관측된 강우량 자료를 활용하여 고정시간-임의시간 환산계수를 산정하여 비교ㆍ분석을 수행하였다.
- 본 연구에서는 우리나라의 37개 기상청 관할 강우관측소에서 관측된 분강우량과 시간 및 일강우량 자료를 활용하여 우리나라의 연최대치 강우량 자료를 대상으로 고정시간-임의시간 환산계수를 추정하였다. 분석대상자료는 대상지점별로 지속기간 60, 180, 360, 540, 720, 900, 1080, 1440, 2160, 2880, 4320분에 해당하는 연최대치 분강우량 자료를 추출하여 시간강우량인 지속시간 1, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 24, 36, 48, 72시간 및 일강우량 1, 2, 3일에 해당하는 고정시간의 연최대치 강우량을 추출해 비교ㆍ분석하였다.
- 두 번째는 37개 지점의 지속기간별로 고정시간과 임의시간의 연최대치 강우량을 평균하여 환산계수를 추정하였다. 세 번째는 37개 대상 지점의 동일한 지속기간의 고정시간과 임의시간 연최대치 강우 자료를 모두 반영하여 환산계수를 추정하였다.
- 위의 그림 3 및 그림 4에서 나타낸 것과 같은 방법으로 우리나라의 37개 지점의 지속시간별로 고정시간-임의시간 환산계수를 산정하였다. 아래 그림은 산정된 환산계수와 1차 회귀식의 결정계수를 나타낸 결과로써 분-시간단위와 분-일단위별로 지속기간에 따라 나타낸 것이다.
- 그림 2는 인천 지점에서 추출한 고정시간과 임의시간에 따른 연최대 강우량을 연도별로 도시한 결과이다. 추출된 강우량은 분단위 연최대 강우량은 60, 180, 360, 540, 720, 900, 1080, 1440, 2160, 2880, 4320분이며, 시간강우량은 1, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 24, 36, 48, 72시간, 일강우량은 1, 2, 3일 연최대 강우량 자료를 추출하였다. 이 중에서 지속기간 60, 1440, 2160, 2880분에 해당되는 시간에 대해 아래와 같이 나타내었다.
대상 데이터
- 이 자료는 서애숙(2001)과 기상연구소(1999)에 따르면, 강우강도계를 이용한 1분 강우강도자료로써 자기지 기록지에 아날로그 방식으로 기록되어 있는 것을 디지털화하여 제공하고 있는 자료이다. 2000년부터 관측된 분단위 강우자료는 자동관측시스템(AWS)에 의한 전도형 자기 우량계를 통해 관측이 이루어졌으나, 현재까지 관측자료의 확보가 용이하지 못하여 본 연구에서는 1999년까지 관측된 자료를 활용하여 분석을 수행하였다.
- 기상청에서는 현재에 전국에 걸쳐 76개의 강우관측소를 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 관할하는 76개 강우관측소에서 관측개시일부터 1999년까지의 분단위 강우 자료를 확보하였다. 이 자료는 서애숙(2001)과 기상연구소(1999)에 따르면, 강우강도계를 이용한 1분 강우강도자료로써 자기지 기록지에 아날로그 방식으로 기록되어 있는 것을 디지털화하여 제공하고 있는 자료이다.
- 본 연구는 기상청에서 제공하는 107개 지점 분단위 강우자료(1931-1999)를 이용하여 산정하였으며, 이에 감사드립니다.
데이터처리
- 고정시간-임의시간 환산계수의 산정을 위해서 37개 대상 지점에서 각각의 지속시간별로 1차 회귀식을 이용하여 환산 계수를 산정하였다. 아래의 그림 3은 인천 지점에서 지속시간 60, 1440분과 1, 24시간 사이의 환산계수를 산정한 결과를 도시한 것이다.
- 고정시간-임의시간 환산계수는 한국수자원학회(2002)의 [하천설계기준]에서도 이를 이용할 것을 명시하고 있다. 김규호 등(1988)에서 제시하고 있는 환산계수는 우리나라의 23개 측후소에서 관측된 강우량 자료를 Gumbel 분포형을 통해 빈도해석하여 산정한 2년빈도의 확률강우량을 비교함으로써 환산계수를 산정하였다. 따라서 최근의 강우분석은 부족한 강우관측연수를 보완하기 위하여 지역빈도해석을 이용하거나, 빈도해석시 최적분포형이 Gumbel 분포형이 아닌 경우에는 산정한 환산계수가 어느 정도의 편차를 내포할 수 있는 가능성이 있는 것으로 판단된다.
- 그러나 각 대상지점의 환산계수를 이용하여 군집분석을 수행한 결과에서는 대상 지점에 따라서 군집을 형성할 만큼의 차이는 없는 것으로 나타났다. 따라서 산정된 환산계수를 이용하여 첫 번째 Case에 대한 회귀분석을 수행하여 지속시간에 따른 고정시간-임의시간 환산계수의 대푯값을 추정하였다. 추정된 대푯값은 표 5에 나타났으며, 대푯값을 추정하기 위한 회귀식은표 4에 나타내었다.
- 마지막으로 각각의 방법으로 산정된 환산계수를 이용하여 회귀분석을 통해 환산계수의 회귀식을 추정하였다. 추정된 회귀식으로 산정된 값은 각 지속기간의 환산계수를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났으며, 본 연구에서 분석하지 않은 지속기간에 활용할 수 있다.
- 앞의 3.2에서는 37개 대상 지점의 지속기간별로 고정시간과 임의시간에 의한 연최대치 강우량 자료의 평균을 이용하여 환산계수를 추정하였다. 본 절에서는 37개 지점에서 관측된 연최대치 강우량 자료를 모두 활용하여 환산계수를 추정하여 다음 그림과 표에 나타내었다.
이론/모형
- 따라서 37개 대상 지점의 분단위-시간단위 연최대치 강우량 자료의 환산계수와 분단위-일단위 연최대치 강우량 자료의 환산계수를 이용하여 각각 군집분석을 수행하였다. 적용한 군집분석 방법은 Average neighbor와 Ward's minimum variance를 이용하였다. 37개 대상 지점에서 지속기간별로 추정한 환산계수를 이용하여 군집분석을 이용한 결과에서 지역별로 군집이 형성되지 않는 것으로 나타났다.
성능/효과
- 적용한 군집분석 방법은 Average neighbor와 Ward's minimum variance를 이용하였다. 37개 대상 지점에서 지속기간별로 추정한 환산계수를 이용하여 군집분석을 이용한 결과에서 지역별로 군집이 형성되지 않는 것으로 나타났다. 이는 Sarle(1983)가 제시한 CCC(Cubic Clustering Criterion)의 군집 분류 기준에 따라 값이 3.
- 각 Case별로 산정된 환산계수 중에서 두 번째 방법으로 산정한 환산계수가 짧은 지속기간에서 약간 크게 나타났으며, 첫 번째와 세 번째 방법으로 산정한 환산계수는 비슷한 값을 갖는 것으로 나타났다. 이는 대푯값을 비교한 그림 19와 그림 20에서 알 수 있다.
- 각 대상 지점별로 지속시간이 짧을수록 고정시간-임의시간 환산계수의 차이가 큰 것으로 나타났다. 그러나 각 대상지점의 환산계수를 이용하여 군집분석을 수행한 결과에서는 대상 지점에 따라서 군집을 형성할 만큼의 차이는 없는 것으로 나타났다.
- 그러나 군집분석을 통해 지역적으로 환산계수의 차이를 분석한 결과에서는 지역적인 군집은 형성되지 않는 것으로 나타났다. 각각의 방법으로 산정된 환산계수는 지속시간이 길어질수록 거의 같은 값을 갖는 것으로 나타났으나, 지속기간 60분과 120분에서는 Case 2에 의해 계산된 환산계수가 약간 더 큰 값을 갖는 것으로 나타났다. Case 1과 Case 3에 의해 산정된 환산계수는 대체로 비슷한 값을 산정하고 있으나 기존의 환산계수 산정 방법과 비교하였을 때에 각 지점별로 분석한 Case 1의 방법으로 산정한 환산계수가 보다 합리적인 방안으로 판단된다.
- 이는 대푯값을 비교한 그림 19와 그림 20에서 알 수 있다. 따라서 약간 크게 추정된 두 번째 방법을 제외하고, 각 지점별로 분석하여 대푯값을 추출한 첫 번째 방법을 통해 산정한 환산계수를 이용하는 것이 보다 합리적인 고정시간-임의시간 환산계수의 추정방법으로 판단된다. 이는 환산계수의 산정을 위해 분석한 자료가 군집 분석에서 특별한 지역적 군집을 형성하지 못하였지만, 대상 지점별로 발생하는 강우의 특성이 상이할 것이기 때문이다.
- 또한, 분단위 강우량과 일단위 강우량 자료를 활용하여 1440분과 1일의 환산계수 이외에도 선행연구에서 제시하고 있지 않은 2880분과 2일 및 4320분과 3일 강우량의 환산 계수를 산정함으로써 일강우자료를 활용한 수문분석에서 보다 정확성을 높일 수 있다.
- 분단위로 관측된 강우량을 시간 및 일강우량으로 누적하여 환산한 결과는 기상청에서 제공하는 시간 및 일강우량과 그 크기에서 약간의 차이를 갖는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 정량적인 차이를 보이므로 이 차이를 보정한 후에 분석을 수행할 필요성이 있는 것으로 나타났다.
- 아래의 그림은 Ward's minimum variance에 의해 분단위-시간단위 연최대치 강우량과 분단위-일단위 연최대치 강우량의 환산계수에 대하여 군집분석을 통해 산정된 CCC 계수를 도시한 것이다. 산정된 CCC 계수에 의하여 고정시간-임의시간 환산계수는 지역적으로 군집을 형성하지 못하는 것으로 나타났다.
- 산정된 고정시간-임의시간 환산계수는 지속시간 60분-1시간 관계에서 지점별로 편차가 큰 것으로 나타났다. 따라서 산정된 각 대상 지점의 지속기간별 고정시간-임의시간 환산계수가 지역별로 차이가 있는지에 대한 검토를 위해 군집분석을 수행하였다.
- 그림 5는 지속기간별 분단위 및 시간단위 연최대강우량을 활용하여 산정한 환산계수를 Box-Whisker plot으로 나타냈다. 지속기간이 커질수록 환산계수는 작아지는 것으로 나타났으며, 환산계수의 산정을 위한 1차 회귀식의 결정계수도 그림 6과 같이 모두 0.97이상의 값을 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 그림 7 및 그림 8에서 도시한 분단위와 일단위 강우자료를 활용하여 산정한 환산계수도 비슷한 결과를 갖는 것으로 나타났다.
- 첫 번째 방법(Case 1)으로 산정된 환산계수는 짧은 지속 기간에서 대상지점에 따른 편차가 긴 지속시간에 비해 큰 것으로 나타났다. 그러나 군집분석을 통해 지역적으로 환산계수의 차이를 분석한 결과에서는 지역적인 군집은 형성되지 않는 것으로 나타났다.
- 아래의 그림은 지속시간 60분과 1시간 및 1440분과 1일의 환산계수를 산정한 결과이며, 표는 각 지속기간별로 산정한 환산계수와 결정계수를 정리한 결과이다. 환산계수는 소수점 네자리에서 반올림하여 소수점 세자리까지 제시하였으며, 지속시간이 증가할수록 환산계수의 크기는 작아지는 것으로 나타났으나 몇몇 지속시간에서는 정리한 소수점 이하에서 차이가 발생하는 것으로 나타났다.
후속연구
- 따라서 본 연구에서 산정한 고정시간-임의시간 환산계수를 활용함으로써 보다 정확한 연최대치 강우 자료를 이용한 확률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단되며, 앞으로는 분단위 자료를 직접 활용한 연최대치 강우 자료를 이용하여 수문분석을 수행하여야 할 것이다.
- 마지막으로 각각의 방법으로 산정된 환산계수를 이용하여 회귀분석을 통해 환산계수의 회귀식을 추정하였다. 추정된 회귀식으로 산정된 값은 각 지속기간의 환산계수를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났으며, 본 연구에서 분석하지 않은 지속기간에 활용할 수 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.