인공위성영상은 홍수특성을 연구하는데 있어 관측자료를 확보하기 위해 활용되어왔다. 과거, 홍수범람지역을 홍수 발생 후 고수위지점(high water mark)을 조사함으로 불연속적인 관측범람면적을 구축하는 것과는 달리, 인공위성영상을 이용한 범람지역은 연속적으로 표현이 가능하기 때문에 보다 높은 정확성을 가진다. 또한, 강우나 유량과 같은 수문요소들의 정량적 크기는 한 지점에 대해 시계열로 구축되어 있기 때문에 수문학적 경향을 분석하는데 많이 활용되어 왔듯이, 인공위성영상의 발전은 공간적 분포를 가지는 자료도 시계열로 구축을 가능하게 한다. 이러한 점에 착안하여, 본 연구의 목적은 한 대상유역에 대하여 홍수범람의 공간적 분포를 가지는 Landsat 영상과 DEM (digital elevation model)을 이용해 홍수위를 산정하여 홍수유량과의 관계를 수립하는 것이다. 대상하천은 미국 인디애나주 서쪽에 Wabash강의 일부구간을 선정하였다. 본 연구의 방법은 홍수발생시 촬영된 Landsat자료에서 ENVI(the Environment for Visualising Images)를 이용하여 수체 (waterbody)를 추출하고, 설정된 각 단면과 추출된 수체의 교차점의 표고를 DEM을 이용해 산정하였다. 또한, 각 단면에서 산정된 수위와 각 홍수사상에 대한 유량자료를 이용하여 홍수위-유량곡선을 수립하였으며, 이를 통하여 홍수범람도를 구축하였다. 이와 같은 방법으로 구축된 홍수범람지도는 F-statistics을 통하여 관측자료와 공간적, 정량적으로 일치하는 정도를 파악하였다. 정량적인 측면에서 모의된 홍수범람의 크기는 전 홍수량에 대해 관측된 홍수범람의 크기와 매우 유사한 결과를 보인다. 반면, 공간적인 측면까지 고려했을 때 모의된 홍수범람은 홍수량이 증가할수록 관측값에 근접하는 결과를 보인다. 본 연구에서 제안한 홍수범람도 구축에 대한 접근방법은 규모가 큰 홍수사상에 대하여 수리모형과 하상의 상세한 지형 자료에 대한 고려 없이 관측범람도와 유사한 결과를 도출하였다.

분포형 수문 모형의 일강우 입력 자료는 불가피하게 불규칙하고 밀도가 낮은 관측망에서 기록된 값을 내삽해 사용하게 되나, 흔히 사용되는 대부분의 내삽법들은 실제 일강우의 다양한 공간적 분포를 잘 재현하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 널리 사용되는 다섯 가지의 강우 내삽 방법을 두개의 유역에 사용하여 비교하고 실제 공간적 분포를 보다 잘 나타낼 수 있는 2단계 내삽법을 제안하였다. 비교에 사용된 내삽법은 (1) 역가중치 방법(IDW), (2) 다중회

본 연구에서는 generalized logistic(GL) 분포의 최우도 추정량(maximum likelihood estimate)에 대한 불확실성 추정을 위하여 사용되는 관측정보행렬(observed information matrix)과 Fisher 정보행렬(Fisher information matrix)의 정확도를 비교해 보고자 하였다. 타 분포형에 대한 기존의 연구결과에서 표본의 크기가 클 경우 매개변수 추정시 관측정보행렬이 동시에 추정되어 계산시간

본 연구에서는 지점 간 확률가중모멘트의 교차상관관계를 구하기 위해 Monte Carlo 모의를 이용하여 이를 지점간 표본자료의 교차상관성에 대한 관계식으로 확장하여 근사값을 구하고자 하였다. 모의실험 결과 각각의 확률가중 모멘트간 교차상관계수는 지점 간 표본자료의 교차상관계수와 자료크기가 동일하고 동시간 자료일 경우 기울기 1인 선형관계를 보이며, 자료크기에 따른 동시간 자료의 비율이 작아질수록 선형적인 관계는 점점 약해지게 된다. 따라서 자료크기에 따

본 연구에서는 서로 다른 지속기간을 가지는 강우자료간의 스케일 성질을 이용하여 확률강우량을 추정하는 방법을 알아보고, 국내 강우자료에 대해서 그 적용성을 살펴보고자 하였다. 기상청 지점중에서 기록기간이 비교적 장기간인 22개 지점에 대해서 지점빈도해석을 통한 확률강우량과 스케일 성질을 활용한 확률강우량간의 정확도를 비교해 본 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10 % 미만인 결과를 얻을 수 있었고, 각각의 지속 기간별로 적용가능한