확률강우량 산정 방법에 따른 한강유역의 설계홍수량 변화에 관한 연구 A Study on the Changes of Design Flood Quantiles based on Rainfall Quantile Estimation Methods in Han River Basin원문보기
본 연구에서는 정상성지점빈도해석, 정상성 지역빈도해석, 비정상성 지점빈도해석 등 확률강우량 산정방법에 따라 산정된 확률강우량이 설계홍수량의 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 한강유역에 위치한 56개 지점에 해당하는 1961년부터 2014년까지의 강우자료를 사용하여 각 방법에 따른 빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 정상성 지점빈도해석 및 정상성 지역빈도해석은 기존의 빈도해석방법을 이용하여 수행하였고, 비정상성 지점빈도해석의 경우 경향성 분석을 수행한 후 경향성이 있는 지점과 없는 지점을 구분하여 각각 비정상성 및 정상성을 고려한 확률강우량을 산정하였다. 각 방법별 확률강우량이 산정된 후에는 강우-유출 모형인 HEC-1 모형을 사용하여 한강유역 10개 지점에 해당하는 홍수량을 산정한 후 기 수립된 한강유역종합치수계획(MLTMA, 2008)에서 산정된 설계홍수량을 기준으로 결과를 비교하였다. 비교결과 최근까지의 강우자료를 추가한 홍수량은 확률강우량 산정방법에 관계없이 감소하였으며, 지역빈도해석을 통한 홍수량 산정 시 다른 방법에 비해 그 변화 정도가 적어 좀 더 안정적인 결과를 나타내는 방법임을 확인하였다.
본 연구에서는 정상성 지점빈도해석, 정상성 지역빈도해석, 비정상성 지점빈도해석 등 확률강우량 산정방법에 따라 산정된 확률강우량이 설계홍수량의 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 한강유역에 위치한 56개 지점에 해당하는 1961년부터 2014년까지의 강우자료를 사용하여 각 방법에 따른 빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 정상성 지점빈도해석 및 정상성 지역빈도해석은 기존의 빈도해석방법을 이용하여 수행하였고, 비정상성 지점빈도해석의 경우 경향성 분석을 수행한 후 경향성이 있는 지점과 없는 지점을 구분하여 각각 비정상성 및 정상성을 고려한 확률강우량을 산정하였다. 각 방법별 확률강우량이 산정된 후에는 강우-유출 모형인 HEC-1 모형을 사용하여 한강유역 10개 지점에 해당하는 홍수량을 산정한 후 기 수립된 한강유역종합치수계획(MLTMA, 2008)에서 산정된 설계홍수량을 기준으로 결과를 비교하였다. 비교결과 최근까지의 강우자료를 추가한 홍수량은 확률강우량 산정방법에 관계없이 감소하였으며, 지역빈도해석을 통한 홍수량 산정 시 다른 방법에 비해 그 변화 정도가 적어 좀 더 안정적인 결과를 나타내는 방법임을 확인하였다.
In this study, the changes of design flood quantiles were assessed based on several rainfall quantile estimation techniques in Han River basin. For this purpose, stationary at-site frequency analysis (S_AS), stationary regional frequency analysis (S_RFA), and nonstationary at-site frequency analysis...
In this study, the changes of design flood quantiles were assessed based on several rainfall quantile estimation techniques in Han River basin. For this purpose, stationary at-site frequency analysis (S_AS), stationary regional frequency analysis (S_RFA), and nonstationary at-site frequency analysis (NS_AS) were employed for estimating rainfall quantiles. For real application, the rainfall quantiles were estimated for the selected 56 rainfall gauges in Han River basin using the applied frequency analyses. And trend analysis such as the Mann_Kendall test was perform for 56 sites to apply NS_AS, then nonstationary Gumbel model was applied to the sites with trend. As rainfall-runoff model, HEC-1 model was applied to estimate flood quantiles at the selected 10 sites using the estimated rainfall quantiles. The estimated flood quantiles were compared with the published Flood Control Mast Plan for Han River basin (MOLTMA, 2008). As the results, the estimated flood quantiles using recent rainfall data are decreased regardless of the applied rainfall quantile estimation techniques. And if is found that design flood quantile based on S_RFA shows the smallest change among the applied methods because that regional frequency analysis is usually less sensitive than at-site frequency analysis with data change.
In this study, the changes of design flood quantiles were assessed based on several rainfall quantile estimation techniques in Han River basin. For this purpose, stationary at-site frequency analysis (S_AS), stationary regional frequency analysis (S_RFA), and nonstationary at-site frequency analysis (NS_AS) were employed for estimating rainfall quantiles. For real application, the rainfall quantiles were estimated for the selected 56 rainfall gauges in Han River basin using the applied frequency analyses. And trend analysis such as the Mann_Kendall test was perform for 56 sites to apply NS_AS, then nonstationary Gumbel model was applied to the sites with trend. As rainfall-runoff model, HEC-1 model was applied to estimate flood quantiles at the selected 10 sites using the estimated rainfall quantiles. The estimated flood quantiles were compared with the published Flood Control Mast Plan for Han River basin (MOLTMA, 2008). As the results, the estimated flood quantiles using recent rainfall data are decreased regardless of the applied rainfall quantile estimation techniques. And if is found that design flood quantile based on S_RFA shows the smallest change among the applied methods because that regional frequency analysis is usually less sensitive than at-site frequency analysis with data change.
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