유역특성인자를 활용한 Sacramento 장기유출모형의 매개변수 지역화 기법 연구

김태정,정가인,김기영,권현한,Kim, Tae-Jeong,Jeong, Ga-In,Kim, Ki-Young,Kwon, Hyun-Han 한국수자원학회 2015 한국수자원학회논문집 Vol.48 No.10

미계측유역의 유출량 모의는 수문학 분야에서 필수적인 사항이다. 강우-유출 모형을 이용하여 신뢰성 있는 유출량을 모의하기 위한 핵심사항은 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하는 것이다. 하지만 현재 우리나라는 불충분한 수문자료로 인해 매개변수 추정에 어려움이 존재한다. 본 연구의 목표는 불확실성 반영을 위한 Bayesian 통계기법 기반의 강우-유출 모형의 매개변수를 지역화 하는 것이다. 그 방법은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 세계적으로 널리 사용되고 있는 Sacramento 강우-유출 모형에 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 연계한 Bayesian Sacramento 강우-유출 모형을 사용하여 계측유역을 대상으로 13개 매개변수를 최적화하고 각 매개변수의 사후분포를 도출하였다. 둘째, 매개변수와 유역특성인자 사이에 회귀특성을 얻기 위해 다중선형회귀분석을 적용하여 유역특성을 고려한 지역화 매개변수를 결정하였다. 다중회귀분석을 통하여 산정된 지역화 매개변수를 계측유역에 전이하여 유출량을 모의 후 통계적 효율기준인 N-S계수, 일치계수 및 상관계수를 사용하여 지역화 매개변수 검증을 수행하였다. The simulation of natural streamflow at ungauged basins is one of the fundamental challenges in hydrology community. The key to runoff simulation in ungauged basins is generally involved with a reliable parameter estimation in a rainfall-runoff model. However, the parameter estimation of the rainfall-runoff model is a complex issue due to an insufficient hydrologic data. This study aims to regionalize the parameters of a continuous rainfall-runoff model in conjunction with a Bayesian statistical technique to consider uncertainty more precisely associated with the parameters. First, this study employed Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme for the estimation of the Sacramento rainfall-runoff model. The Sacramento model is calibrated against observed daily runoff data, and finally, the posterior density function of the parameters is derived. Second, we applied a multiple linear regression model to the set of the parameters with watershed characteristics, to obtain a functional relationship between pairs of variables. The proposed model was also validated with gauged watersheds in accordance with the efficiency criteria such as the Nash-Sutcliffe efficiency, index of agreement and the coefficient of correlation.

실측유량 자료를 활용한 홍수량 빈도해석 기법 평가

김태정,김장경,송재현,김진국,권현한,Kim, Tae-Jeong,Kim, Jang-Gyeong,Song, Jae-Hyun,Kim, Jin-Guk,Kwon, Hyun-Han 한국수자원학회 2022 한국수자원학회논문집 Vol.55 No.5

For water resource management, the design flood is calculated using the flood frequency analysis technique and the rainfall runoff model. The method by design flood frequency analysis calculates the stochastic design flood by directly analyzing the actual discharge data and is theoretically evaluated as the most accurate method. Actual discharge data frequency analysis of the measured flow was limited due to data limitations in the existing flood flow analysis. In this study, design flood frequency analysis was performed using the measured flow data stably secured through the water level-discharge relationship curve formula. For the frequency analysis of design flood, the parameters were calculated by applying the bayesian inference, and the uncertainty of flood volume by frequency was quantified. It was confirmed that the result of calculating the design flood was close to that calculated by the rainfall-runoff model by applying long-term rainfall data. It is judged that hydrological analysis can be done from various perspectives by using long-term actual flow data through hydrological survey.

과학기술의 두 얼굴 - 첨단과학과 야상식물 추적, " 산봉우리의 과학이기-생태조사 접근 막아"

김태정,Kim, Tae-Jeong 한국과학기술단체총연합회 2001 과학과 기술 Vol.34 No.8

비정상성 강우모의기법을 이용한 가뭄 예측기법 개발

김태정,박종현,장석환,권현한,Kim, Tae-Jeong,Park, Jong-Hyeon,Jang, Seok-Hwan,Kwon, Hyun-Han 한국농공학회 2016 한국농공학회논문집 Vol.58 No.5

Drought is a slow-varying natural hazard that is characterized by various factors such that reliable drought forecasting along with uncertainties estimation has been a major issue. In this study, we proposed a stochastic simulation technique based scheme for providing a set of drought scenarios. More specifically, this study utilized a nonstationary Hidden markov model that allows us to include predictors such as climate state variables and global climate model's outputs. The simulated rainfall scenarios were then used to generate the well-known meteorological drought indices such as SPI, PDSI and PN for the three dam watersheds in South Korea. It was found that the proposed modeling scheme showed a capability of effectively reproducing key statistics of the observed rainfall. In addition, the simulated drought indices were generally well correlated with that of the observed.

우리나라 내습태풍 유형에 따른 강우특성 및 종관기후학적 분석

김태정,박건철,권현한,Kim, Tae-Jeong,Park, Kun-Chul,Kwon, Hyun-Han 한국수자원학회 2015 한국수자원학회논문집 Vol.48 No.6

The recent unusual climate and extreme weather events have frequently given unexpected disaster and damages, facing difficulties in the management of water resources. In particular, climate change could result in intensified typhoons, and this would be the worst case scenario that can happen. The primary objective of this study is to identify the patterns of typhoon-induced precipitation and the associated synoptic pattern. This study focused on analyzing precipitation patterns over the South Korea using historic records as opposed to a specified season or duration, and further investigates the potential connection with heavy rainfall to synoptic patterns. In this study, we used the best track data provided by the Regional Specialized Meteorological Center of Japan for 40 years from 1973 to 2012. The patterns of the typhoon-induced precipitation were categorized into four groups according to a given typhoon track information, and then the associated synoptic climatology patterns were further investigated. The results demonstrate that the typhoon-induced precipitation patterns could be grouped and potentially simulated according to the identified synoptic patterns. Our future work will focus on developing a short-term forecasting model of typhoon-induced precipitation considering the identified climate patterns as inputs. 최근 빈번하게 발생하는 이상기후 현상은 수자원관리에 많은 어려움을 주고 있으며 예상치 못한 기상관련 재난피해를 야기하고 있다. 특히, 기후변화에 의해 점차 태풍의 세력이 강력해짐에 따라 태풍은 위험기상으로 인지된다. 본 연구의 주요목적은 태풍으로 인하여 발생하는 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하는 것으로 일본 지역특별기상센터(Regional Specialized Meteorological Center Tokyo Typhoon Center, RSMC)에서 제공하는 1973년부터 2012년의 6시간 간격 최적경로(best track) 자료를 사용하여 우리나라에 상륙한 태풍사상만을 대상으로 태풍의 상륙 지속시간(내습시간)을 총 4개의 시간구간으로 구분하여 각 내습유형에 따른 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하였다. 본 연구를 통한 결과는 태풍의 진로 및 이동속도를 예측 가능한 현 시점에서, 우리나라 태풍내습시 내습유형에 따른 홍수방어 및 사전대피와 같은 재해관리 측면에서 매우 유용한 정보를 제공할 것으로 사료된다. 향후 연구로서 본 연구를 통해서 확인된 기상학적 패턴을 활용하여 단기 태풍강수량 모의기법 개발이 필요할 것으로 판단된다.

보간법에 따른 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료의 합성기법 평가

김태정,이동률,권현한,Kim, Tae-Jeong,Lee, Dong-Ryul,Kwon, Hyun-Han 한국수자원학회 2017 한국수자원학회논문집 Vol.50 No.12

최근 국지성 집중호우 및 급격한 기상변화로 인해 돌발홍수와 같은 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더 강수자료를 활용하는 목적은 기상레이더 강수자료가 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 본 연구에서는 고해상도 기상레이더 강수자료의 공간적 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 극대화할 수 있는 조건부 합성기법을 보간법에 따라 분석 하였다. 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였으며 추가적으로 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 모형검증을 수행한 결과 조건부 합성을 통하여 생산된 공간적 강수정보의 수문학적 활용이 가능할 것으로 판단된다. The increased frequency of meteorological disasters has been observed due to increased extreme events such as heavy rainfalls and flash floods. Numerous studies using high-resolution weather radar rainfall data have been carried out on the hydrological effects. In this study, a conditional merging technique is employed, which makes use of geostatistical methods to extract the optimal information from the observed data. In this context, three different techniques such as kriging, inverse distance weighting and spline interpolation methods are applied to conditionally merge radar and ground rainfall data. The results show that the estimated rainfall not only reproduce the spatial pattern of sub-hourly rainfall with a relatively small error, but also provide reliable temporal estimates of radar rainfall. The proposed modeling framework provides feasibility of using conditionally merged rainfall estimation at high spatio-temporal resolution in ungauged areas.

다중 기상모델 앙상블을 활용한 다지점 강우시나리오 상세화 기법 개발

김태정,김기영,권현한,Kim, Tae-Jeong,Kim, Ki-Young,Kwon, Hyun-Han 대한토목학회 2015 대한토목학회논문집 Vol.35 No.2

기후모형으로 가장 널리 사용되는 GCM의 불확실성 및 시공간적 편의로 인하여 GCM으로부터 생산된 기상정보를 응용수문분야에서 직접적으로 이용하기 위해서는 상세화 과정이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 비정상성 은닉 마코프 모형(Non-stationary Hidden Markov Chain Model, NHMM)을 기반으로 다지점 공간상관성을 고려할 수 있는 Chow-Liu Tree 알고리즘과 결합하여 유역단위 강우시나리오 상세화 기법(CLT-NHMM)으로 확장하였으며, 낙동강 유역에 적용하여 적용성을 평가하였다. 상관행렬(correlation matrix)을 통한 강우네트워크의 공간상관성 평가결과 유역상관성이 우수하게 모의하는 것을 확인하였으며, 강수의 빈도 및 양적 관점에서 효과적인 모의가 가능하였다. 본 연구에서 제시한 CLT-NHMM 모형은 수자원뿐만 아니라 수문자료를 입력 자료로 하는 농업, 보건, 환경 및 에너지 등 다양한 응용기상분야에 핵심 기술로 활용이 전망된다. General Circulation Models (GCMs) are the basic tool used for modelling climate. However, the spatio-temporal discrepancy between GCM and observed value, therefore, the models deliver output that are generally required calibration for applied studies. Which is generally done by Multi-Model Ensemble (MME) approach. Stochastic downscaling methods have been used extensively to generate long-term weather sequences from finite observed records. A primary objective of this study is to develop a forecasting scheme which is able to make use of a MME of different GCMs. This study employed a Nonstationary Hidden Markov Chain Model (NHMM) as a main tool for downscaling seasonal ensemble forecasts over 3 month period, providing daily forecasts. Our results showed that the proposed downscaling scheme can provide the skillful forecasts as inputs for hydrologic modeling, which in turn may improve water resources management. An application to the Nakdong watershed in South Korea illustrates how the proposed approach can lead to potentially reliable information for water resources management.

Burkholderia sp. D5에 의한 phenanthrene과 pyrene 분해

김태정,조경숙,류희욱,Kim, Tae-Jeong,Jo, Gyeong-Suk,Ryu, Hui-Uk 한국미생물학회 2003 미생물학회지 Vol.39 No.4

Burkholderia sp. D5, a polyaromatic hydrocarbons(PAHs)-degrading bacterium, was isolated from oil-contaminated soil. The bacterium could utilize phenanthrene (Phe) as a sole carbon source but could not use pyrene (Pyr). However, the strain could degrade Pyr when a cosubstrate such as yeast extract (YE) was supplemented. The PAH degradation rate of the bacterium was enhanced by the addition of other organic materials such as YE, peptone and glucose. YE was a particularly effective additive in stimulating cell growth as well as PAH degradation. When 1 g-YE/L was supplemented into the basal salt medium (BSM) with 215 mg-Phe/L, the specific growth rate (0.28 h-1) and Phe-degrading rate (29.30 μmol/L/h) were enhanced approximately ten and two times more than those obtained in the BSM with 215 mg-Phe/L, respectively. Through kinetic analysis, the maximum specific growth rate (μmax) and PAH degrading rate (Vmax) for Phe were obtained as 0.34/h and 289 ${\mu}mol$/L/h, respectively. Also, μmax and Vmax for Pyr were 0.27 h-1 and 50 ${\mu}mol$/L/h, respectively. The degradation rates for each Phe (2.20 μmol/L/h) and Pyr (2.18 μmol/L/h) were lower in mixture substrates than in a single substrate (29.30 ${\mu}mol$/L/h and 9.58 ${\mu}mol$/L/h, respectively). Burkholderia sp. D5 can degrade Phe and Pyr contained in soil, and the PAH degradation rates in soil were 20.03 ${\mu}mol$/L/h for Phe and 1.09 ${\mu}mol$/L/h for Pyr. Polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs)를 분해하는 Burkholderia sp. D5를 유류 오염 토양으로 분리하였고, PAHs의 분해특성을 조사하였다. 분리균주는 유일 탄소원으로 phenanthrene(Phe)을 이용하여 생장이 가능하였고, pyrene (Pyr)을 유일 탄소원으로 이용하여 생장하지는 못하였으나 yeast extract(YE)를 공기질로 첨가해 준 조건에서는 Pyr를 분해할 수 있었다. 분리 균주의 PAH 분해속도는 YE, peptone 및 glucose의 첨가에 의해 향상되었으며, 특히 YE 첨가 효과가 가장 우수하였다. 무기염배지(BSM)에 215 mg-Phe/L와 1 g-YE/L를 첨가한 조건에서 Burkholderia sp. D5의 비생장속도(0.28/h)와 Phe 분해속도(29.30 ${\mu}mol$/L/h)는 YE를 첨가하지 않은 조건에서 얻은 비생장속도(0.02/h)와 Phe 분해속도(12.00 ${\mu}mol$/L/h)의 각각 10배 및 2배였다. Phe를 기질로 공급한 경우 최대 비생장속도(${\mu}$_max)와 최대 Phe분해속도(V_max)는 각각 0.34 h-1 및 89 ${\mu}mol$/L/h 이었고. Pyr을 기질로 공급한 경우 ${\mu}$_max와 V_max는 각각 0.27 h-1 및 50 ${\mu}mol$/L/h이었다. Phe 혹은 Pyr 단독 기질하에서 분해속도와 비교 하였을 때(29.30 ${\mu}mol$-Phe L/h, 9.58 ${\mu}mol$-Pyr L/h), 두 기질의 혼합조건에서 Phe와 Pyr 분해속도는 각각 2.20 및 2.18 ${\mu}mol$ L/ h로 저하되었다. Burkholderia sp. D5 균주는 토양에서 Phe와 Pyr을 분해할 수 있었는데, Phe와 Pyr 분해속도는 각각 20.03 및 1.09 ${\mu}mol$ L/h 이었다.

수문기상학적 활용을 위한 레이더 강우자료 생산(I) : 편의보정 및 오차분포 산정

김태정,이동률,장상민,권현한,Kim, Tae-Jeong,Lee, Dong-Ryul,Jang, Sang-Min,Kwon, Hyun-Han 한국수자원학회 2017 한국수자원학회논문집 Vol.50 No.1

최근 기후변화로 인하여 발생하는 기상재해 및 위험기상 현상의 대비를 위하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있지만 널리 사용되는 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 과소추정의 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분위회귀 분석기법을 통한 레이더 강우자료 편의보정 기법과 Copula 함수를 연계한 강우자료 확충기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 통하여 편의가 보정된 시계열 레이더 강우자료 효율을 통계적으로 분석한 결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 Copula 기법을 이용하여 지상강우 및 레이더 강우자료를 확충한 결과 기존의 강우특성을 현실적으로 재현하는 것을 확인하였다. Copula 기법을 통한 강우자료 확충기법은 레이더 강우의 오차분포를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다. Information on radar rainfall with high spatio-temporal resolution over large areas has been used to mitigate climate-related disasters such as flash floods. On the other hand, a well-known problem associated with the radar rainfall using the Marshall-Palmer relationship is the underestimation. In this study, we develop a new bias correction scheme based on the quantile regression method. This study employed a bivariate copula function method for the joint simulation between radar and ground gauge rainfall data to better characterize the error distribution. The proposed quantile regression based bias corrected rainfall showed a good agreement with that of observed. Moreover, the results of our case studies suggest that the copula function approach was useful to functionalize the error distribution of radar rainfall in an effective way.

강우모의기법과 강우-유출 모형을 연계한 댐 유입량 자료 생성기법 개발

김태정,소병진,유민석,권현한,Kim, Tae-Jeong,So, Byung-Jin,Ryou, Min-Suk,Kwon, Hyun-Han 한국수자원학회 2016 한국수자원학회논문집 Vol.49 No.4

일반적으로 하천의 유량은 댐과 같은 수공구조물에 의해 조정된 유량으로 수자원계획을 위해서 필요한 자연유량과는 차이가 크다. 수자원계획을 수립함에 있어 자연 유입량 정보는 댐 운영과 수문분석을 위한 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 댐 유역 일유입량 모의기법을 위한 통합 모형을 개발하였다. 첫째, 장기 강우-유출 모형의 입력강우자료로 사용하기 위하여 평균 및 중앙값과 같은 통계적 모멘트를 효과적으로 재현하고 극치 강우량 재현에 유리한 불연속 Kernel-Pareto 확률분포 기반의 강우모의기법을 통하여 강우모의를 수행하였다. 둘째, SAC-SMA 장기 강우-유출 모형의 매개변수를 Bayesian MCMC 기법을 통하여 최적화하여 산정된 매개변수의 사후분포를 활용하여 댐 유입량 시나리오 도출하였다. 댐 유역을 대상으로 개발된 모형을 평가한 결과 자연유량과 통계적으로 유사한 특성을 가지는 시나리오를 생성할 수 있었으며, 물수지 분석 등과 같은 수자원계획을 위한 시나리오로 활용이 가능할 것으로 판단된다. Generally, a natural river discharge is highly regulated by the hydraulic structures, and the regulated flow is substantially different from natural inflow characteristics for the use of water resources planning. The natural inflow data are necessarily required for hydrologic analysis and water resources planning. This study aimed to develop an integrated model for more reliable simulation of daily dam inflow. First, a piecewise Kernel-Pareto distribution was used for rainfall simulation model, which can more effectively reproduce the low order moments (e.g. mean and median) as well as the extremes. Second, a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme was applied for the SAC-SMA rainfall-runoff model that is able to quantitatively assess uncertainties associated with model parameters. It was confirmed that the proposed modeling scheme is capable of reproducing the underlying statistical properties of discharge, and can be further used to provide a set of plausible scenarios for water budget analysis in water resources planning.