기후변화의 원인과 영향

권현한,김병식,윤석영 한국지반환경공학회 2008 지반환경 Vol.9 No.3

계층적 Bayesian 모형 기반 지역빈도해석 모형 개발

권현한,김진영,김운기,이정주,Kwon, Hyun-Han,Kim, Jin-Young,Kim, Oon-Ki,Lee, Jeong-Ju 한국수자원학회 2013 한국수자원학회논문집 Vol.46 No.1

본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용한 새로운 지역빈도해석 모형을 개발하는데 목적이 있으며 이를 통해서 신뢰성 있는 매개변수를 추정과 동시에 지역빈도해석 절차의 불확실성 평가를 용이하게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안되는 계층적 Bayesian 기반 지역빈도해석 모형(HBRFA)의 적합성을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였다. 즉, 10개의 모의 관측소를 대상으로 Monte-Carlo 모의를 통한 평가를 수행하였으며 전체적으로 HBRFA 모형이 기존 L-모멘트 방법에 비해 편의를 줄여주는 것으로 평가되었다. 특히 재현기간이 증가될수록 편의가 두드러지게 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 전라북도의 6개 강우지점을 대상으로 HBRFA 모형과 기존 L-모멘트 기반 지역빈도해석 결과를 비교하였다. 계층적 Bayesian 모형의 특징을 평가하고자 매개변수의 Shrinkage 과정을 정량적으로 도출하여 제시하였으며 추정된 지역확률강수량이 기존 L-모멘트 기법과 유사한 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 빈도별 확률강수량의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 장점을 확인할 수 있었다. The main objective of this study was to develop a new regional frequency analysis model based on hierarchical Bayesian model that allows us to better estimate and quantify model parameters as well as their associated uncertainties. A Monte-carlo experiment procedure has been set up to verify the proposed regional frequency analysis. It was found that the proposed hierarchical Bayesian model based regional frequency analysis outperformed the existing L-moment based regional frequency analysis in terms of reducing biases associated with the model parameters. Especially, the bias is remarkably decreased with increasing return period. The proposed model was applied to six weather stations in Jeollabuk-do, and compared with the existing L-moment approach. This study also provided shrinkage process of the model parameters that is a typical behavior in hierarchical Bayes models. The results of case study show that the proposed model has the potential to obtain reliable estimates of the parameters and quantitatively provide their uncertainties.

태풍으로 인한 강우특성 분석 및 여름강수 예측모형 구축

권현한,오태석,문영일,Gwon, Hyeon-Han,O, Tae-Seok,Mun, Yeong-Il 한국수자원학회 2009 물과 미래(한국수자원학회지) Vol.42 No.6

기후변동성과 기후변화

권현한,문영일 한국수자원학회 2008 한국수자원학회논문집 Vol.41 No.6

Bayesian 모형을 이용한 단일사상 강우-유출 모형의 불확실성 분석

권현한,김장경,이종석,나봉길,Kwon, Hyun-Han,Kim, Jang-Gyeong,Lee, Jong-Seok,Na, Bong-Kil 한국수자원학회 2012 한국수자원학회논문집 Vol.45 No.5

본 연구에서는 국내외에서 범용되고 있는 단일강우사상 모형인 미육군공병단의 HEC-1 모형을 이용하여 대청댐 유역의 실측 강우-유출 사상을 중심으로 강우-유출 모의를 수행하였으며, 매개변수 검정에는 실제 대청댐의 시간당 유입량을 기준으로 검정을 실시하였다. HEC-1 모형에는 매개변수를 자동으로 최적화시키는 프로그램이 내장되어 있으나 본 연구의 대상유역과 같이 다수의 소유역이 있는 경우, 매개변수 추정시 매개변수 중 일부는 수렴되지 못하고 발산하는 문제가 있었으며, 첨두유량의 추정능력 역시 저하되는 문제를 보였다. 따라서 이러한 HEC-1 모형의 매개변수의 불확실성을 고려하기 위한 방안으로 Bayesian 모형을 HEC-1모형에 연동시켜 활용하였으며, 기존 HEC-1 강우-유출 모형에 적용할 수 있는 매개변수 최적화 및 불확실성 정량화를 위해 HEC-1 강우-유출 모형 매개변수는 SCS 1개, Clark 단위도 2개를 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수간 조건부확률로 모의발생을 한 후, Bayesian 모형으로부터 각 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 추정하여 사후분포의 추정이 매개변수의 불확실성 정량화를 수행하였다. 본 연구를 통해 제안된 BHEC-1 모형을 대상으로 대청댐 유역에 실측 강우-유출사상에 대해서 모형의 적합성을 평가한 결과, 7개 유역의 21개의 매개변수가 해의 발산 없이 안정된 매개변수 추정이 가능하였다. 한편, Bayesian 모형을 근간으로 하기 때문에 최종결과로서 매개변수들의 사후분포(posterior)의 추정이 가능하여 향후 홍수빈도곡선 유도, 댐 위험도분석과 기후변화 문제와 같은 다양한 수문학적 문제의 연구에 적용 가능할 것으로 전망된다. The study applies a hydrologic simulation model, HEC-1 developed by Hydrologic Engineering Center to Daecheong dam watershed for modeling hourly inflows of Daecheong dam. Although the HEC-1 model provides an automatic optimization technique for some of the parameters, the built-in optimization model is not sufficient in estimating reliable parameters. In particular, the optimization model often fails to estimate the parameters when a large number of parameters exist. In this regard, a main objective of this study is to develop Bayesian Markov Chain Monte Carlo simulation based HEC-1 model (BHEC-1). The Clark IUH method for transformation of precipitation excess to runoff and the soil conservation service runoff curve method for abstractions were used in Bayesian Monte Carlo simulation. Simulations of runoff at the Daecheong station in the HEC-1 model under Bayesian optimization scheme allow the posterior probability distributions of the hydrograph thus providing uncertainties in rainfall-runoff process. The proposed model showed a powerful performance in terms of estimating model parameters and deriving full uncertainties so that the model can be applied to various hydrologic problems such as frequency curve derivation, dam risk analysis and climate change study.

Bayesian GLM 기법과 통계학적 Downscaling 기법을 활용한 미래 재해위험도 변동성 평가기법 개발

권현한,명수정 한국방재학회 2011 한국방재학회논문집 Vol.11 No.6

This study aims to develop a future disaster risk assessment model for climate change. A linear regression model, which has been widely used in previous studies, has limitations such as (1) the underlying probability distribution assumes to be Gaussian and (2) predicted values from the model are often given in negative numbers that are not appropriate in our case. In the present study, a Bayesian GLM-based disaster risk assessment model is introduced in conjunction with relevant predictors. Predictors were initially derived from daily precipitation data. The data that were finally put in the model as main predictors were (1) the number of consecutive cases of over 80 mm precipitation that lasted less than 10 days, and (2) the heaviest rainfall of the year. A nonstationary Markov chain downscaling model using KMA A2 climate change scenario as inputs was adopted to construct future rainfall scenarios in Gangwon, Seoul, Chungnam and Jeju, and the required rainfall predictors were extracted from the constructed scenarios. It was found that the proposed model could predict 90% of the disaster risks in the flood-prone areas such as Gangwon, Seoul and Chungnam. However, the proposed model failed to predict for the nonflood-prone area of Jeju Island. Future disaster risk variability was assessed using probability density function. The probability density function shifted toward the upper tail for all the areas, meaning increased disaster risks under climate change. Based on the results, this study claims that the proposed Bayesian GLM model is able to take into consideration the increased variability associated with climate change and thus can be effectively used in estimating future disaster risks. 본 연구에서는 미래 기후변화로 기인하는 재해피해액의 변동성을 평가하기 위해서 재해피해액 평가 모형을 개발하였다. 기존선형회귀분석 방법에서 나타나는 정규분포 가정의 문제 및 예측값이 음의 값을 갖는 등의 문제점을 개선할 수 있는 Bayesian GLM 방법을 도입하였다. 재해피해액을 예측하기 위한 인자들을 강수량으로부터 추출하였으며 최종적으로 80 mm이상 강우 사상이 연속적으로 10일 이내에 발생한 횟수와 연최대강수량이 모형에 입력 자료로서 이용되었다. 미래의 기후변화 영향을 평가하기 위해서 기상청 A2 시나리오와 비정상성 Markov Chain Downscaling 기법이 적용되었으며 강원도, 서울, 충청남도 및제주도에 대해서 상세강수시나리오를 생산하였다. 생산된 기후변화 상세강우시나리오로부터 동일하게 예측인자들을 추출하였다. 추출된 기상인자와 Bayesian GLM 방법을 통해서 재해피해액을 예측한 결과 상대적으로 강우에 대한 반응이 크게 나타나는강원도, 서울 및 충청남도에서는 0.9 정도의 상관성을 갖는 정도 높은 모형 구축이 가능하였다. 그러나 상대적으로 강우로 인한 피해가 적게 나타나는 제주도의 경우 효과적인 모형을 구축하기 어려웠다. 미래 기후변화 시나리오부터 추출된 기상인자를활용하여 미래 재해위험도의 변동성을 확률밀도함수를 통해서 평가한 결과 모든 지역에서 재해위험도가 미래에는 커질 것으로전망되었다. 본 연구에서 제안된 Bayesian GLM 모형 기반 재해피해액 예측 모형은 기후변화로 기인하는 기상학적 변동성을고려할 수 있는 모형으로서 미래의 재해위험도를 전망하는 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

확률강수량 불확실성 평가 및 최적분포형 선정방안

권현한,Uranchimeg Sumiya,김진국 한국방재학회 2014 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.-

강우빈도해석에서 가장 핵심적인 부분은 확률분포(probability distribution)를 결정하는 것이다. 이러한 점에서 국내외에서는 다양한 확률분포를 적용하여 빈도해석을 수행하고 있으나, 확률분포를 결정하기 위한 기준이 명확하지 않다. 상대적으로 자료연한이 짧은 수문자료를 활용하여 장기간의 재현기간의 수문량을 추정하는 이유로 추정되는 수문량의 불확실성이 매우 큰 것으로 알려지고 있다. 국내에서는 일반적으로 40년의 관측자료를 대상으로 100년 빈도 이상의 확률수문량을 추정하게 됨으로서 재현기간의 큰 확률수문량 추정시 불확실성이 가중될 수 밖에 없다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우빈도해석시 주로 이용되는 Gumbel분포형과 GEV분포형을 대상으로 매개변수의 불확실성을 정량적으로 해석하기 위한 방안으로 Hierarchical Bayesian 기법과 연계한 매개변수 추정방안을 제시하고자 한다. 이와 함께 매개변수의 불확실성과 매개변수 수 등을 종합적으로 고려한 DIC(deviance information criteria) 기반의 확률분포형의 적합성 평가방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내 주요 강수관측지점의 다양한 지속시간에 대해서 모형을 적용하고 검증하였다.

기상인자와 비정상성 빈도해석 모형을 이용한 낙동강유역의 계절강수량 전망

권현한,이정주 한국수자원학회 2011 한국수자원학회논문집 Vol.44 No.5

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 This study developed a climate informed Bayesian nonstationary frequency model which allows us to forecast seasonal summer rainfall at Nakdong River. We constructed a 37-year summer rainfall data set from 10 weather stations within Nakdong river basin, an

농업용 저수지의 수리수문학적 위험도 평가기법 제안

권현한,김진국,최병한 한국방재학회 2016 한국방재학회지 Vol.16 No.5

기후변동성과 기후변화

권현한,문영일,Gwon, Hyeon-Han,Mun, Yeong-Il 한국수자원학회 2008 물과 미래(한국수자원학회지) Vol.41 No.6