본 연구에서는 최근에 빈번히 발생하는 단시간 집중호우양상의 변화와 자료기간의 누적에 따른 지속시간 및 재현기간별로 확률강우량의 변화양상을 분석하였다. 분석 대상 지점으로는 서울지점을 선정하였다. 강우자료는 기상청 산하의 강우관측소 자료를 이용하였으며 확률강우량 산정을 위한 강우지속시간은 10분, 20분, 30분, 40분, 50분 60분, 120분, 180분, 360분, 720분, 1440분을 지속시간으로 선정하였고 재현기간은 5년, 10년, 15년, 20년, 25년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년으로 수공구조물 설계시 많이 고려되어지는 재현기간을 선정하였다. 먼저 최근의 강우양상의 변화와 확률강우량의 경년변화 양상을 비교 분석하기 위하여 서울지점의 강우자료에 대한 장기 변동성을 분석하였고, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성을 분석하였다. 다음으로 통계적 분석을 통하여 확률강우량의 경년변화 양상을 지속시간 및 재현기간별로 분석하였다. 연강우량과 지속시간별 연최대강우량의 상관성 분석은 상호상관분석과 회귀분석을 실시하여 분석하였다. 확률강우량의 경년변화 분석 방법은 기본자료기간을 20년으로 산정하여 매해 강우자료를 추가하면서 확률강우량을 산정하여 경년변화를 살펴보았다. 확률강우량의 산정은 국립방재연구소와 연세대학교가 공동으로 제작한 FARD모형을 사용하였다. 분석결과 최근 강우량이 증가 추세에 있는 것을 확인 할 수 있었으며, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성은 없는 것으로 나타났다. 또한 확률강우량의 분석결과에서는 자료의 누적에 따른 확률강우량의 지속시간 및 재현기간에 따라 차이가 상이하며, 변동폭은 20% 내외로 나타났다. 토양수분 계산에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구는 WEP 모형의 토양수분 해석능력에 대한 시험적용에 그 의의가 있으며, 향후 토양 및 지표하 매개변수 정보가 충분히 갖추어지고, 토양수분 관측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하
본 연구에서는 최근에 빈번히 발생하는 단시간 집중호우양상의 변화와 자료기간의 누적에 따른 지속시간 및 재현기간별로 확률강우량의 변화양상을 분석하였다. 분석 대상 지점으로는 서울지점을 선정하였다. 강우자료는 기상청 산하의 강우관측소 자료를 이용하였으며 확률강우량 산정을 위한 강우지속시간은 10분, 20분, 30분, 40분, 50분 60분, 120분, 180분, 360분, 720분, 1440분을 지속시간으로 선정하였고 재현기간은 5년, 10년, 15년, 20년, 25년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년으로 수공구조물 설계시 많이 고려되어지는 재현기간을 선정하였다. 먼저 최근의 강우양상의 변화와 확률강우량의 경년변화 양상을 비교 분석하기 위하여 서울지점의 강우자료에 대한 장기 변동성을 분석하였고, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성을 분석하였다. 다음으로 통계적 분석을 통하여 확률강우량의 경년변화 양상을 지속시간 및 재현기간별로 분석하였다. 연강우량과 지속시간별 연최대강우량의 상관성 분석은 상호상관분석과 회귀분석을 실시하여 분석하였다. 확률강우량의 경년변화 분석 방법은 기본자료기간을 20년으로 산정하여 매해 강우자료를 추가하면서 확률강우량을 산정하여 경년변화를 살펴보았다. 확률강우량의 산정은 국립방재연구소와 연세대학교가 공동으로 제작한 FARD모형을 사용하였다. 분석결과 최근 강우량이 증가 추세에 있는 것을 확인 할 수 있었으며, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성은 없는 것으로 나타났다. 또한 확률강우량의 분석결과에서는 자료의 누적에 따른 확률강우량의 지속시간 및 재현기간에 따라 차이가 상이하며, 변동폭은 20% 내외로 나타났다. 토양수분 계산에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구는 WEP 모형의 토양수분 해석능력에 대한 시험적용에 그 의의가 있으며, 향후 토양 및 지표하 매개변수 정보가 충분히 갖추어지고, 토양수분 관측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하
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문제 정의
실정이다. 본 연구의 목적은 자료기간을 누적시켜 가면서 지속시간 및 재현기간별로 확률강우량의 변화양상을 분석하여 현재 사용하고 있는 발생빈도 개념에 의한 계획수문량 특히 계획강우량 설정방법을 재평가하여 대안의 필요성을 확인하는 것이다.
본 연구에서사용한 지속시간은 수공구조물 설계시 많이 고려되어지는 60분, 120분, 180분, 360분, 720분, 1440 분을 기본 지속시간으로 구성하였다(한국수자원학회, 2001). 본 연구에서는 기본 지속시간을 최대 24시간으로 구성하여 기존의 연구에서 일강우사상을 중심으로 고려되었던 경향성 분석의 단점을보완하고자 하였고 본 연구에서 선정한 자료기간 및 확률분포형은 표2.1과 같다.
가설 설정
그러나 본 연구에서는 확률강우량의 경년변화를 분석하기 위하여 기본 자료기간을 20년으로 정하였다. 다시 말해서 1954년부터 2005년도까지의 연최대치 강우자료 중 1954년부터 1973년까지 20년을 기본 자료기간으로 정하여 확률강우량을 계산하였다.
제안 방법
지속시간은 대상유역의 크기, 강우의 특성, 대상유역의 지형학적 특성, 홍수유출 형태, 그리고대상 수공시설물의 종류 등을 명확히 고려하여 결정하여야 한다(행정자치부, 1999). 본 연구에서사용한 지속시간은 수공구조물 설계시 많이 고려되어지는 60분, 120분, 180분, 360분, 720분, 1440 분을 기본 지속시간으로 구성하였다(한국수자원학회, 2001). 본 연구에서는 기본 지속시간을 최대 24시간으로 구성하여 기존의 연구에서 일강우사상을 중심으로 고려되었던 경향성 분석의 단점을보완하고자 하였고 본 연구에서 선정한 자료기간 및 확률분포형은 표2.
그러나 본 연구에서는 확률강우량의 경년변화를 분석하기 위하여 기본 자료기간을 20년으로 정하였다. 다시 말해서 1954년부터 2005년도까지의 연최대치 강우자료 중 1954년부터 1973년까지 20년을 기본 자료기간으로 정하여 확률강우량을 계산하였다. 다음 단계로 1954년부터 1973년까지의 자료에 1974년도 자료를 추가하여 확률강우량을 산정하였다.
다시 말해서 1954년부터 2005년도까지의 연최대치 강우자료 중 1954년부터 1973년까지 20년을 기본 자료기간으로 정하여 확률강우량을 계산하였다. 다음 단계로 1954년부터 1973년까지의 자료에 1974년도 자료를 추가하여 확률강우량을 산정하였다. 이러한 방법으로 지점별로 가장 최근 자료까지 의 확률강우량을 산정 하여 확률강우량의 변화양상을 파악하였다.
다음 단계로 1954년부터 1973년까지의 자료에 1974년도 자료를 추가하여 확률강우량을 산정하였다. 이러한 방법으로 지점별로 가장 최근 자료까지 의 확률강우량을 산정 하여 확률강우량의 변화양상을 파악하였다.
연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량간의 회귀분석에 의한 변량분석을 하였다(그림 3.1-3.4). 먼저 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 산포도를 작성하였다.
4). 먼저 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 산포도를 작성하였다. 그래프의 가로축은 연강우량을나타낸 것이며, 강우자료의 기간은 1954년부터 2005년까지를 나타낸 것이다.
5. 지속시간별 상관성 분석.
서 울지 점 의 확률강우량을 산정 하여 지 속시 간별로 분석 하여 보았다. 지 속시 간은 앞절에 서 언급한 10분에서 1440분까지 지속시간을 세분화하여 강우의 지속시간에 따른 확률강우량의 변화 양상을살펴보았다.
서 울지 점 의 확률강우량을 산정 하여 지 속시 간별로 분석 하여 보았다. 지 속시 간은 앞절에 서 언급한 10분에서 1440분까지 지속시간을 세분화하여 강우의 지속시간에 따른 확률강우량의 변화 양상을살펴보았다. 또한 각 지속시간별로 5년에서 200까지의 재현기간을 함께 도시하여 자료기간의 누적에 따라 동일 지속시간에서 재현기간별로 어떠한 양상을 보이는지 분석하였다.
지 속시 간은 앞절에 서 언급한 10분에서 1440분까지 지속시간을 세분화하여 강우의 지속시간에 따른 확률강우량의 변화 양상을살펴보았다. 또한 각 지속시간별로 5년에서 200까지의 재현기간을 함께 도시하여 자료기간의 누적에 따라 동일 지속시간에서 재현기간별로 어떠한 양상을 보이는지 분석하였다. 자료기간 누가에따른 동일 지속시간별 확률강우량을 분석하기 위하여 서울지점에 적용한 GEV와 Gumbel 분포형은 거의 모든 자료기간에서 적합함을 보였다.
대상 데이터
본 연구를 위해 선정된 우량관측소는 기상청산하의 강우관측소를 선정하였고, 집중호우가 발생할 경우 짧은 지속시간에 영향을 많이 받는 대도시인 서울지점을 대상지역으로 고려하였다. 지속시간은 대상유역의 크기, 강우의 특성, 대상유역의 지형학적 특성, 홍수유출 형태, 그리고대상 수공시설물의 종류 등을 명확히 고려하여 결정하여야 한다(행정자치부, 1999).
재현기간을 결정한다. 본 연구에서는 수공구조물의 설계시에 많이 사용되는 5년, 10년, 15년, 20년, 25년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년의 10개의 재현기간을 선정하였다.
데이터처리
어려움이 있다. 본 연구에서는 연 강우량의 증가에 따른 지속시간별 연 최대강우량의 상관관계를 좀 더 구체적으로 파악하고자 상호상관분석(cross correlation analysis)을 실시하였다. 상호상관 분석은 각 변수들관의 상관관계를 나타내는 것으로 상호상관계수는 식 (3.
이론/모형
본 연구에서는 매 개 변수 추정 방법으로는 확률가중모멘트법 (Method of Probability Weighted Moments)을 사용하였다. 모멘트법에 의하여 매개변수를 추정할 경우 최우도법이나 확률 가중 모멘트 법으로 매개변수를 추정할 때보다 상대오차가 크며, 자료개수가 적을 경우 확률 가중 모멘트 법이 최우도 법보다 매개변수 추정에 적합하다고 알려져 있다(건설교통부, 2000).
확률분포형의 종류에 따라 확률강우량의 변화를 비교하기 위하여 서울지점에 GEV 분포형을 적용하여 보았다. GEV 분포형을 적용하여 분석한 결과 확률강우량의 변화양상은 앞에서 설명한 Gumbel분포형을 적용한 결과와 흡사했다.
성능/효과
GEV 분포형을 적용하여 분석한 결과 확률강우량의 변화양상은 앞에서 설명한 Gumbel분포형을 적용한 결과와 흡사했다. GEV 분포형을 적용한 결과에서도 지속시간 60분 이하에서 자료기간의 누가에 따른 확률강우량의 감소 양상을 뚜렷이 확인할 수 있으며, 또한 2000년도까지의 강우자료를 사용하여 산정된 확률강우량 보다 20이년도 자료를 추가하여 산정한 확률강우량이 큰 폭으로 상승하는 것을 확인 할 수 있다(그림 3.24). 지속시간 1440분의 경우 Gumbel분포형을 적용하여 얻어진 확률강우량의 증가경향은 GEV 분포형을 적용한 후에도 확인할 수 있었다 (그림 3.
분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 서울지점의 연강우량과 지속시간별 연 최대강우량 간의 회귀분석 및 상관분석 결과 두 시계열 자료는 상관성이 없는 것으로 나타났으며, 또한 확률강우량의 경향은 연강우량의 증가추세와는 상이한 것으로 나타났다. 둘째 확률강우량의 경년변화 분석 결과 자료의 누적에 의한 확률강우량의 변동폭은 지속시간 및 재현기간별로 상이하게 나타났으며, 변동폭은 20%내외로 나타났다.
첫째 서울지점의 연강우량과 지속시간별 연 최대강우량 간의 회귀분석 및 상관분석 결과 두 시계열 자료는 상관성이 없는 것으로 나타났으며, 또한 확률강우량의 경향은 연강우량의 증가추세와는 상이한 것으로 나타났다. 둘째 확률강우량의 경년변화 분석 결과 자료의 누적에 의한 확률강우량의 변동폭은 지속시간 및 재현기간별로 상이하게 나타났으며, 변동폭은 20%내외로 나타났다.
또한 각 지속시간별로 5년에서 200까지의 재현기간을 함께 도시하여 자료기간의 누적에 따라 동일 지속시간에서 재현기간별로 어떠한 양상을 보이는지 분석하였다. 자료기간 누가에따른 동일 지속시간별 확률강우량을 분석하기 위하여 서울지점에 적용한 GEV와 Gumbel 분포형은 거의 모든 자료기간에서 적합함을 보였다. 그림 3.
후속연구
본 연구에서는 서울지역을 대상으로 확률강우량의 경년변화를 살펴보았으나 향후 우리나라 전역에 대하여 경년변화 양상을 분석하여 변동폭이 큰 지역의 경우 기존 수공구조물의 홍수방어능력및 안전성에 대한 재평가가 필요함을 알 수 있었다.
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