Due to recent heavy rain events, there are increasing demands for adapting infrastructure design, including drainage facilities in urban basins. Therefore, a clear definition of urban rainfall must be provided; however, currently, such a definition is unavailable. In this study, urban rainfall is defined as a rainfall event that has the potential to cause water-related disasters such as floods and landslides in urban areas. Moreover, based on design rainfall, these disasters are defined as those that causes excess design flooding due to certain rainfall events. These heavy rain scenarios require that the design of various urban rainfall facilities consider design rainfall in the target years of their life cycle, for disaster prevention. The average frequency of heavy rain in each region, inland and coastal areas, was analyzed through a frequency analysis of the highest annual rainfall in the past year. The potential change in future rainfall intensity changes the service level of the infrastructure related to hand-to-hand construction; therefore, the target year and design rainfall considering the climate change premium were presented. Finally, the change in dimensional safety according to the RCP8.5 climate change scenario was predicted.

지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 7 × 6 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.

본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011∼2040년) 극치 강수전망과 빈도분 석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행 하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2∼10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합 개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.

본연구는치수구조물의규모를결정하는가장기초가되는분석과정인설계홍수량산정방법중실측홍수량을바탕으로 산정하는 홍수량 빈도해석방법과 설계강우법, 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법을 비교 분석하는데 그 목적이있다. 이를위하여기존의설계홍수량 산정방법인설계강우법과강우량을이용하여유출을모의하고최대유출량을 빈도해석하는 방법을 비교·분석하였다. 대상 유역은 상대적으로 강우량과 유출량 자료의 기록이 오래된 7개 유역(남강댐 유역, 소양강댐 유역, 안동댐 유역, 임하댐 유역, 섬진강댐 유역, 충주댐 유역, 합천댐 유역)을 선정하였다. 실측 유출량 빈도해석자료를참값으로가정하여분석한결과섬진강댐유역, 합천댐유역, 임하댐유역, 안동댐유역에서는본연구에서 제시한강우-유출해석후연최대첨두홍수량빈도해석방법이상대적으로홍수량빈도해석값에가까운결과를나타내었고, 남강댐유역, 소양강댐유역, 충주댐유역에서는기존의설계강우법이실측유출량빈도해석값에더가까운결과를나타냈 다. 이러한결과로볼때지금까지사용되어온설계강우법이최선의방법은아니며상대적으로유역면적이작은지역에서는 금회 연구에서 제안하는 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법이 좋은 결과를 나타냈다고 볼 수 있다.

본 연구에서는 태풍의 경로 및 규모를 이용한 호우분리기법을 통해 한반도에 유발된 강우를 집중호우와 태풍강우로 분류하고, 지역별 강우특성 및 경향성 분석을 수행하였다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행하여 미래확률강우량을 산정하였으며, 이에 대한 정량적인 비교 및 평가를 수행하였다. 분석결과, 전기간 자료, 태풍강우 및 집중호우의 증가 및 감소율이 각각 상이하며, 증가 및 감소경향이 서로 상반되는 지점도 나타났다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행한 결과, 비교적 합리적인 미래확률강우량이 산정됨을 확인할 수 있었으며, 전기간 자료를 이용한 미래확률강우량과 비교한 결과 한반도 남부 및 동부지역에서 상대적으로 큰 차이가 나타났다. 호우분리기법을 적용한 비정상성 빈도해석 결과는 태풍 및 집중호우의 지역적인 변화특성을 잘 반영하는 것으로 나타나 수공구조물 설계 및 미래 기후변화와 관련된 치수대책 및 정책수립에 활용도가 높을 것으로 판단된다.

다변량 확률모형을 통한 빈도해석 방법이 발전함에 따라 수문통계 분야에도 이에 대한 적용이 대두되고 있다. 다변량 확률모형은 확률변수의 특징을 갖는다고 판단되는 수많은 변수에 적용이 가능하며 이에 따라 수문분야에서는 가뭄, 홍수, 강우와 같은 자료에 적용되고 있다. 본 연구에서는 서울지점의 기상청 강우관측기록을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였으며 확률강우량을 산정하였다. 사용된 이변량 확률모형은 archimedean copula인 Frank, Gumbel-Hougaard, Joe 등의 3가지 모형이며, IFM(Inference Function for Margin) 방법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, empirical copula 와 추정된 copula 모형의 차이를 이용하여 각 모형간의 확률강우량 산정결과의 차이를 비교하였다.

확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중 3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이 사용됐으며 copula 모형은 Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을 바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.

본 연구에서는 독립 호우사상을 이용하여 이변량 빈도해석 및 유출해석을 수행하고, 이를 기존 단변량 빈도해석 결과와 비교·평가하였다. 본 연구는 규모가 다른 중랑천, 청계천, 우이천 유역 등 세 유역에 대해 수행되었다. 유출모형으로 Clark 모형을 이용하였고, 유효우량은 SCS 방법을 적용하여 계산하였다. 강우의 시간분포 모형으로 교호블록 방법 및 Huff 방법을 적용하여 그 결과가 비교될 수 있도록 하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 연최대치 독립 호우사상계열의 이변량 빈도해석 결과, 지속기간이 짧은 경우에는 단변량 빈도해석 결과와의 차이가 매우 크나 지속기간이 길어짊에 따라서 그 차이가 현저히 줄어드는 것으로 나타났다. 아울러 지속기간이 짧은 경우, 단변량 빈도해석 결과가 이변량 빈도해석 결과보다 더욱 크게 나타났으나 특정 지속기간 이상부터 그 결과가 역전되는 것으로 나타났다. (2) 교호블록 시간분포 방법을 적용하는 경우가 Huff 방법을 적용한 경우보다 더욱 큰 첨두유출량을 발생시키는 것으로 나타났다. 아울러 교호블록 방법을 적용하는 경우에는 강우 지속기간의 증가에 따라서 첨두유출량이 점차 증가하는 것으로 나타났으나, 강우 지속기간이 대략 24시간 정도 되었을 때 그 값이 거의 수렴하는 것으로 나타났다. (3) 중랑천 유역에 대해 Huff 방법을 적용하여 유출해석을 수행한 결과에서는 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 더욱 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다. 반면에 청계천 및 우이천 유역의 경우에는 이변량 설계강우를 적용한 경우보다 단변량 설계강우를 적용한 경우의 홍수량이 다소 큰 것으로 나타났다. 그러나 교호블록 방법을 적용한 경우에서는 모든 유역에 대해 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 1777년부터 1910년까지의 측우기 자료와 1961년부터 2010년까지의 근대 자료를 이용하여 연최대치 독립 호우사상 계열을 작성하고, 그 특성을 비교해 보았다. 먼저, 각각의 강우자료로부터 독립 호우사상을 추출하기 위해 2시간 간격의 강우자료를 구성하고, 2 mm 의 임계값을 동일하게 적용하였다. 이와 같은 방법으로 추출된 독립 호우사상들을 대상으로 Freund 이변량 지수분포를 적용하여 연최대치 독립 호우사상 계열을 작성하고, 이변량 로지스틱 모형을 적용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 1. 측우기 자료와 근대 자료로부터 추출된 독립 호우사상의 특성들은 서로 유사하게 나타남을 확인하였으며, 2. 근대 자료로부터 결정된 연최대치 독립 호우사상 및 특정 재현기간 별 호우사상의 총 강우량은 측우기 자료에 대한 결과보다 다소 크게 나타났지만, 지난 200년 동안 강우의 특성들에 큰 변화가 있었다고 판단하기에는 어려움이 있는 것으로 나타났다.

수공구조물의 설계기준인 확률강우량은 정상성(stationary)라는 가정 아래 산정되어 적용되고 있다. 하지만 기후변화의 영향으로 우리나라에서 평균 강수량이 증가하는 모습을 보이고 있으며, 최근 일어난 국지성 호우는 설계빈도를 크게 벗어나면서 도심지역의 침수를 발생시키고 있다. 본 연구에서는 최근에 관측되는 강우량의 경향성을 반영하기 위하여 GEV 모수의 비선형성을 고려한 비정상성 강우빈도해석법을 제안하고 이를 관측강우량을 이용하여 적용성을 검토하였다. 30년 이상의 지점 일강우량을 보유한 관측지점을 이용하여 행정구역별 일강우량을 산정하고 연최대일강우량 자료를 구축한 뒤, Mann-Kendall Test와 Regression Test를 통하여 경향성을 가진 24개 지역을 선정하였다. 경향성을 가지고 있는 지역을 대상으로 이동평균방법을 이용하여 강우량의 평균, 분산, 왜곡도를 산정하였으며, GEV 확률분포함수의 모수를 추정하여 이들의 상관성을 파악하였다. 이를 바탕으로 비선형 회귀모형을 이용하여 GEV 함수의 모수를 추정하였으며, 이를 바탕으로 행정구역의 확률강우량을 산정하였다. 이러한 결과는 최근 도입된 행정구역별 방재성능목표 강우량 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.

본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축하였으며, 낙동강유역내의 10개 관측소에서 관측된 37년간의 강수량 자료를 이용하여 연도별 여름강수량을 추출하고 이들 관측소의 여름강수량에 물리적인 영향을 미치는 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 공간상관성을 검토

The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.

Bootstrap methods is the computer-based resampling method that estimates the standard errors and confidence intervals of summary statistics using the plug-in principle for assessing the accuracy or uncertainty of statistical estimates, and the BCa method among the Bootstrap methods is known much superior to other Bootstrap methods in respect of the standards of statistical validation. Therefore this study suggests the method of the representation and treatment of uncertainty in flood risk assessment and water resources planning from the construction and application of rainfall frequency analysis model considersing the uncertainty based on the nonparametric BCa method among the Bootstrap methods for the assessement of the estimation of probability rainfall and the effect of uncertainty considering the uncertainty of the parameter estimation of probability in the rainfall frequency analysis that is the most fundamental in flood risk assessement and water resources planning.

본 연구는 관측강우자료의 경향성과 기후변화를 고려하여 미래의 확률강우량을 산정하는 강우빈도해석방법을 개발하기 위해서, 확률분포함수의 모수와 전지구모형(GCM)을 통해 모의된 연강수량, 그리고 관측자료로부터 구축된 연최대강우량 사이의 관계를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 우리나라 10개 지점에 대해서 2030년의 확률강우량(지속기간 24시간)을 산정하고, 기후변화 시나리오와 GCM 모형에 따른 확률강우량의 불확실성을 분석하는데 적용되었다. 그 결과, 강릉, 대전, 서울, 속초 등의 지점은 2030년의 확률강우량이 현재(2009년)보다 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 부산, 목포, 대구 등은 2030년의 확률강우량이 현재보다 작게 산정되었다. 이러한 결과는 각 지점에서 관측된 연최대강우시계열의 추세성분이 확률강우량 산정과정에 반영된 것이다.

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법

극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한

본 연구는 최근에 개발된 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량에 대한 적용성 및 신뢰성을 평가하였다. 이를 위하여 기상청 관할 강우관측소 중 자료의 증가 경향성이 유의한 4개 지점에 대하여 3가지 형태의 확률강우량을 산정하였다. 첫 번째 확률강우량은 1973-1997년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR1997)이고, 두 번째 확률강우량은 1973-2006년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도 해

지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구

본 연구에서는 지역빈도해석 기법 중 하나인 FORGEX 기법을 이용하여 확률강우량을 추정하였다. 기존의 원형 네트워크와 1:1.5, 1:2의 비율을 갖는 타원형 네트워크가 한국의 강우자료에 적합한 방법인지를 판단하기 위해 3 가지 경우를 비교 분석하였다. 이 분석을 위해서 남한지역의 376개 지점의 연최대강우자료를 추출하고, 이 자료들을 연최대자료의 중간값으로 표준화하였다. 네트워크는 분석 대상 지점을 중심으로 형성되며, pooled points와 ne

본 연구에서는 역사자료를 이용하는 대표적인 빈도해석방법들을 이용하여 측우기관측자료의 유용성을 검토해 보았다. 근대관측자료와 역사적관측자료를 이용하여 2모수 대수정규분포를 유도하기 위해 중도절단자료에 대한 최우도법과 이항중도절단자료에 대한 최우도법을 적용하여 모수를 추정하였다. 그 결과, 근대관측자료와 측우기관측자료를 이용하여 최우도법을 적용한 경우가 근대자료만을 이용한 경우와 비교하여 평균과 표준편차가 모두 작게 산정되는것을 알 수 있었다. 이는 측우기