The purpose of this study was to evaluate the method of estimating the areal precipitation reflecting the altitude of the mountainous terrain on Jeju Island by comparing and analyzing the areal precipitation using the Thiessen polygon method and the isohyetal method in mountainous streams. In terms of constructing the Thiessen polygon network, rainfall errors occurred in 94.5% and 45.8% of the Thiessen area ratio of the Jeju and Ara stations, respectively. This resulted in large areal precipitation and errors using the isohyetal method at altitudes below 600 m in the target watershed. In contrast, there were small errors in the highlands. Rainfall errors occurred in 18.91% of the Thiessen area ratio of Eorimok, 2.41% of Witseoreum, and 2.84% of Azalea Field because of the altitudinal influence of stations located in the highlands at altitudes above 600 m. Based on the areal precipitation estimation using the Thiessen polygon method, it was considered to be partially applicable to streams on Jeju Island depending on the altitude. However, the method is not suitable for mountainous streams such as the streams on Jeju Island because errors occur with altitude. Therefore, the isohyetal method is considered to be more suitable as it considers the locations of the rainfall stations and the orographic effect and because there are no errors with altitude.

The development of GIS technology has enabled the analysis of heavy rainfall vulnerability based on spatial analysis. In general, spatial analysis is performed based on property data and spatial data. Spatial data and attribute data differ in the generation units due to various reasons. The difference in these units can also cause problems in the results of the analysis. In particular, the Modifiable Areal Unit Problem (MAUP) that occurs according to the spatial unit setting is the most representative. The Modifiable Temporal Unit Problem (MTUP), which occurs according to the recent time unit setting, is also being raised. In this study, we analyzed the vulnerability of heavy rainfall in consideration of MAUP and MTUP. To analyze the effect of the MAUP, different administrative units were constructed and analyzed. In Seoul, Busan, and Ulsan, there was a scale effect in which disaster vulnerability was analyzed differently according to the analysis unit. In order to analyze the impact of MTUP, the range of study period was configured differently. The impact of the temporal boundary, in which overall disaster characteristics change and disaster vulnerability changes, has been identified. Analysis of regional disaster vulnerability considering MAUP and MTUP will be effective not only for the study of heavy rainfall disaster but also for setting the standard of disaster prevention policy.

In this study, we calculated the fixed-type Areal Reduction Factor (ARF) of the Hancheon River basin in Jeju Island, and compared the calculated ARF and the ARF of the four major river basins suggested by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. As a result, the maximum fluctuation ratios of ARF for the four major river basins calculated using area, frequency, and initial duration time were significant: 7.61% for the Hangang River basin; 12.69% for the Nakdonggang River basin; 8.09% for the Kumgang River basin; and 17.98% for the Yeongsangang River basin. In addition, the differences between the maximum and minimum value of ARF for the Hancheon River basin based on 48 hours was 2.13%, and it was smaller than the one for the four major river basins: 8.92% for the Hangang River basin; 11.41% for the Nakdonggang River basin; 8.87% for the Kumgang River basin; and 17.17% for the Yeongsangang River basin. The Yeongsangang River basin had the highest difference.

본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 새로운 면적강우량 산정기법인 ‘레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)’을 제시하였다. RPM은 (1) 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 유사강우 발생지도 작성; (2) 위의 단계를 관측소별로 반복하여 각 관측소별 유사강우 발생 확률 지도 작성; (3) 주어진 격자에서의 각 관측소의 유사강우 발생 확률의 비교를 통한 지배범위 결정의 알고리즘으로 관측소별 가중치를 결정하는 방법이다. RPM 방법을 안성천 유역에 적용하여 Thiessen법과 결과를 비교하였 다. 안성천 유역의 경우 RPM과 Thiessen방법에 근거한 다각형의 공간적 형태는 관측소 위치의 강우 특성에 따라 차이를 보였으나 관측소별 가중치 값의 차이는 크지 않았다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.

강우관측망 평가는 가용한 수자원의 정확한 양을 파악하기 위해, 또한 강우-유출의 해석에 있어서 입력자료로 사용되는 면적평균강우량의 적절한 추정을 위해 중요하다. 따라서 강우관측망의 평가와 보완은 유역의 전반에 걸쳐 내린 면적평균강우량을 산정하기 전에 반드시 고려되어야 할 부분이다. 관측소 설치의 다양한 목적인 면적평균강우량의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 이에 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 평가방법론을 제시하고, 4대강 유역 및 섬진강 유역에 대해 강우관측망의 공간적 특성을 파악하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 아울러 2013년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 오차를 평가하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 유역은 면적평균강우량의 추정오차가 상대적으로 작으며, 반대로 공간분포가 왜곡된 유역의 경우는 상대적으로 추정오차가 큼을 확인하였다.

본 연구에서는 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 본 연구는 한강 유역의 강우관측에 강화 레이더를 이용하는 경우를 적용 예로 살펴보았다. 한강 유역을 수자원단위지도의 중권역에 해당하는 총 20개의 소유역으로 나누어 검토할 경우, 총 소유역 중 강화 레이더로 완전히 관측되는 경우는 총 5개에 불

본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도

수자원분야에서 관측최대강수량은 주로 지점최대 강수량에 의해 평가되어 왔으나, 엄밀한 의미에서 강수량이라 함은 면적평균강수량으로 고려되어야 한다. 면적평균강수량은 관측호우의 DAD(rainfall Depth-Area-Duration) 분석을 통하여 계산된 추정치이고, 이로부터 대상면적-지속기간별 면적평균강수량 또는 최대관측강수량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역을 수문학적으로 동질하다고 가정하여 호우중심의 DAD 분석을 수행하였으며, 이로부

본 연구에서는 WGR 강우모형으로부터 모의된 공간적으로 분포된 강우자료를 수정Clark방법으로 유출 해석하여 면적평균강우의 추정에 따른 오차와 유출오차사이의 관계론 고찰해 보았다. 이러한 관계는 강우관측소의 밀도를 다양하게 변화시켜가며 아울러 호우의 방향을 여러 가지 경우로 가정하여 살펴보았으며, 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 면적평균강우의 추정오차 및 이에 따른 유출오차는 강우관측소의 밀도가 높아짐에 따라 지수함수적으로 줄어들고 있으며, 어

하천유역 면적강우량 산정의 정확도를 개선하기 위하여 기존 강우관측자료의 통계적 특성을 이용한 강우관측망의 최적설계방법을 연구하였다. 최적설계를 위한 목적함수는 면적강우량의 추정오차 및 지점강우량 관측비용의 항으로 구성하고, 그 값이 최소인 관측망은 선정하였다. 통계f7파의 추정방법으로는 통계적 분산 산정방법인 크리깅 모형을 채택하였다. 비용은 강우관측소의 설치비와 연간운영 비론 적용하고, 오차항과 비용항의 통합에는 등치매개변수를 이용하였다. 연구된 최적

한강유역의 면적 확률강우량을 산정하는데 있어서 자료기간이 충분하고 신뢰할 수 있는 지속기간별 연최대치 강우자료를 구축하는 것은 매우 중요하다. 현재 이를 만족하는 강우자료는 9개 기상청 자료이며, 면적 강우량을 산정하기에는 그 분포가 너무 적은게 사실이다. 이를 해결하기 위하여 건설교통부와 수자원공사 산하 강우관측소 자료 (59개소)의 공간적 상관관계를 이용하여 기상청 강우관측소의 관측소밀도를 보정하였으며, 회귀분석을 실시하여 소유역별 면적 확률강우량을