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다지점 일강수 모의를 위한 추계학적 강수모의모형의 구축
정대일(Jeong Dae-Il) 대한토목학회 2009 대한토목학회논문집 B Vol.29 No.5B
본 연구에서는 다지점의 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 추계학적 강수모의모형을 제시하였다. 각 지점의 강수발생은 무강수 기간에 대해 고차를 허용하는 혼합차수 마코프 모형을 이용하였으며, 강수량은 Anscombe 잔차와 감마분포를 이용하여 모의하였다. 다지점에 대한 강수발생과 강수량의 공간적 상관관계는, 상관관계를 가진 랜덤자료를 생성하여 재현하였다. 구축된 강수모의모형을 이용하여 우리나라 중부지역에 위치한 17개 관측지점의 강수량을 모의하고 모의정확성을 검토하였다. 검증에 필요한 통계값들은 50번의 반복실행에 의해 생성된 강수량 시계열로부터 추정하여 제시하였다. 검토결과, 강수모의모형이 관측강수의 강수일수, 강수 지속기간, 무강수 지속기간, 강수일의 평균강수량과 표준편차 등을 비교적 잘 모의하였다. 최대 강수 지속일과 무강수 지속일의 50번 반복실행의 평균값의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 23% 정도, 100년 빈도와 200년빈도의 강수량의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 17% 정도에 달하는 것으로 확인되었다. 강우발생과 강우량에 대한 공간적 상관관계는 비교적 정확히 재현하고 있음을 확인하였다. In this study, a stochastic precipitation generation framework for simultaneous simulation of daily precipitation at multiple sites is presented. The precipitation occurrence at individual sites is generated using hybrid-order Markov chain model which allows higher-order dependence for dry sequences. The precipitation amounts are reproduced using Anscombe residuals and gamma distributions. Multisite spatial correlations in the precipitation occurrence and amount series are represented with spatially correlated random numbers. The proposed model is applied for a network of 17 locations in the middle of Korean peninsular. Evaluation statistics are reported by generating 50 realizations of the precipitation of length equal to the observed record. The analysis of results show that the model reproduces wet day number, wet and dry day spell, and mean and standard deviation of wet day amount fairly well. However, mean values of 50 realizations of generated precipitation series yield around 23% Root Mean Square Errors (RMSE) of the average value of observed maximum numbers of consecutive wet and dry days and 17% RMSE of the average value of observed annual maximum precipitations for return periods of 100 and 200 years. The provided model also reproduces spatial correlations in observed precipitation occurrence and amount series accurately.
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정대일(Jeong Dae-Il),제리 스테딘져(Jery R. Stedinger),성장현(Sung Jang-Hyun),김영오(Kim Young-Oh) 대한토목학회 2008 대한토목학회논문집 B Vol.28 No.1B
기후변화에 대한 명백한 증거가 전 세계적으로 관찰되고 있음에도 불구하고 현재 사용 중인 홍수 빈도분석 방법은 이러한 기후변화나 장기변동성을 고려할 요소를 갖추지 못하고 있다. 본 연구에서는 관측된 연최대 일강우량과 일유출량 시계열을 대상으로 추세분석을 실시하여 전 지구적으로 나타난 기온상승과 같은 증가추세가 존재하는지 linear regression과 Mann-Kendall 기법을 이용하여 살펴보았으며, 나아가 기후의 변동성으로 인해 발생할 수 있는 홍수량의 증가추세를 반영한 빈도분석 방안을 제시하였다. 5개 대상지점(서울, 인천, 울릉도, 전주, 강릉)의 연최대 일강우량 모두 시간에 따른 증가 추세를 일관되게 보이고 있었으나, 통계적인 유의성이 검증되지는 않았다. 홍수량도 3개의 대상지점(안동댐, 소양강댐, 대청댐) 모두에서 시간에 따른 증가추세가 관찰되었으나, 안동댐의 상향추세만이 통계적인 유의성을 내포하였다. 선형추세를 가진 홍수량의 빈도분석 및 위험도를 추정할 수 있는 대수정규 추세모형 (log-normal trend model)을 소개하고, 안동댐과 소양강댐의 홍수 빈도분석을 위해 적용하였다. 적용결과 대수정규 추세모형의 2005년 50년 빈도 홍수량은 안동댐과 소양강댐 모두 대수정규 모형보다 각각 41%와 21% 증가하였으며, 목표연도가 증가함에 따라 추정되는 홍수량 역시 함께 증가함을 확인하였다. The evidence of changes in the climate system is obvious in the world. Nevertheless, at the current techniques for flood frequency analysis, the flood distribution can not reflect climate change or long-term climate cycles. Using a linear regression and a Mann-Kendall test, trends in annual maximum precipitation and flood data for several major gauging sites were evaluated. Moreover, this research considered incorporating flood trends by climate change effects in flood frequency analyses. For five rainfall gauging sites (Seoul, Incheon, Ulleungdo, Jeonju, and Gangneung), upward trends were observed in all gauged annual maximum precipitation records but they were not statistically significant. For three streamflow gauging sites (An dong Dam, Soyanggang Dam, and Daecheong Dam), upward trends were also observed in all gauged annual maximum flood records, but only the flood at Andong Dam was statistically significant. A log-normal trend model was introduced to reflect the observed linear trends in annual maximum flood series and applied to estimate flood frequency and risk for Andong Darn and Soyanggang Dam. As results, when the target year was 2005, 50-year floods of the log-normal trend model were 41 % and 21 % larger then those of a log-normal model for Andong Dam and Soyanggang Dam, respectively. Moreover, the estimated floods of the log-normal trend model increases as the target year increases.
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정대일,강재원,Jeong, Dae-Il,Kang, Jae-Won 한국수자원학회 2009 한국수자원학회논문집 Vol.42 No.2
전지구적 기온상승으로 인해 증발량이 증가할 것으로 예견되었으나, 다양한 지역에서 관측된 팬증발량은 지난 수십 년간 뚜렷한 감소추세를 나타내고 있다. 본 연구에서는 1960년부터 2007년까지 관측된 국내 18개 기상관측소의 팬증발량과, 증발에 관련된 강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일조시간, 일조율에 대한 변화를 분석하였다. 분석결과 팬증발량은 뚜렷한 감소현상을 나타내었으며, 강수량과 온도는 증가추세를, 상대습도, 풍속, 일조시간, 일조율은 감소추세를 나타내었다. 특히, 일조시간과 일조율의 감소추세는 팬증발량과 지역적으로 상당히 일치하고 있음을 확인하였다. 산점도를 그려 상관관계를 확인해본 결과, 일조시간과 일조율은 팬증발량과 양의 상관관계를 강하게 나타내고 있으며, 강수량의 경우는 팬증발량과는 음의 상관관계가 존재하였다. 강릉관측소 사례연구에서 Penman공식에 의해 추정된 개방된 수면에서의 증발량은 팬증발량에서 보인 것 같은 뚜렷한 하향추세가 검증되지 않아, 기존에 팬증발량 관측값으로부터 증발량을 추정하는 것은 장기적인 증발량 변화를 검토하기 위해서는 부적절함을 확인하였다. 마지막으로 팬증발량이 실제증발량과 서로 상호보완적 관계를 갖기 때문에, 팬증발량이 감소하더라도 실제증발량은 증가할 수 있음을 설명하였다. Evaporation over the world is expected to increase owing to increase in temperature by global warming. However, pan evaporation around the world has decreased in the past few decades. This study, which has been conducted in 18 meteorological gauging stations in Korean peninsula, investigates the changes in pan evaporation and climate variables such as precipitation, temperature, relative humidity, wind speed, sunshine hours, and percentage of sunshine, which can affect evaporation processes; the changes in these variables have been recorded between 1960 and 2007. At most gauging stations, pan evaporation shows statistically significant downward trends. The relative humidity, wind speed, sunshine hours, and percentage of sunshine also show downward trends. On the other hand, precipitation and temperature show upward trends. The spatial distribution of the downward trend in sunshine hours and percentage of sunshine correspond to that of the downward trend in pan evaporation. Scatter plots imply that pan evaporation has a strong positive correlation with the sunshine hours and percentage of sunshine, while it has a negative correlation with precipitation. At the Gangneung gauging station, the open water evaporation estimated using the Penman equation does not show the significant downward trend shown by pan evaporation. This result implies that pan evaporation is not a good indicator of potential or open water evaporations during the investigation of their long-term variability. Finally, this study explains the complementary relationship between pan and actual evaporations. Decreases in the pan evaporation can act as an evidence for the ever-increasing actual evaporation.
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Generalized Extreme Value 분포 자료의 교차상관과 L-모멘트 추정값의 교차상관의 관계 유도
정대일,Jeong, Dae-Il 대한토목학회 2009 대한토목학회논문집 B Vol.29 No.3B
GEV분포는 세계 여러 나라에서 홍수와 극한강우 등의 빈도분포로 널리 활용되고 있다. L-모멘트법은 GEV분포의 매개변수 추정을 위해 일반적으로 사용되고 있는 추정법이다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV분포를 따르는 서로 다른 두 지점의 자료의 교차상관계수를 이용하여 L-모멘트 추정값인 L-변동계수와 L-왜도계수들 간의 교차상관계수를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험과정에서 생성된 비현실적이며 실험결과에 큰 영향을 미치는 음수값들을 배재한 GEV+분포를 이용하였다. 결과로, Simple Power 함수가 두지점간 자료의 교차상관과 L-모멘트 추정값들간의 교차상관 계수의 관계를 잘 모사하고 있음을 확인하였다. 다양한 GEV 분포의 매개변수 조합에 대한 Simple Power 함수의 매개변수 추정값과 정확성은 표로 제시하였다. 또한 위 연구결과를 활용할 수 있는 Generalised Least Square(GLS) 지역회귀 기법에 대해 설명하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 GLS 회귀식을 이용한 GEV 분포의 지역 매개변수를 추정하는데 있어 L-모멘트 추정값들간의 정확한 교차상관관계를 제시할 수 있을 것으로 기대한다. Generalized Extreme Value (GEV) distribution is recommended for flood frequency and extreme rainfall distribution in many country. L-moment method is the most common estimation procedure for the GEV distribution. In this study, the relationships between the cross-site correlations between extreme events and the cross-correlation of estimators of L-moment ratios (L-moment Coefficient of Variation (L-CV) and L-moment Coefficient of Skewness (L-CS)) for data generated from GEV distribution were derived by Monte Carlo simulation. Those relationships were fit to the simple power function. In this Monte Carlo simulation, GEV+ distribution were employed wherein unrealistic negative values were excluded. The simple power models provide accurate description of the relationships between cross-correlation of data and cross-correlation of L-moment ratios. Estimated parameters and accuracies of the power functions were reported for different GEV distribution parameters combinations. Moreover, this study provided a description about regional regression approach using Generalized Least Square (GLS) regression method which require the cross-site correlation among L-moment estimators. The relationships derived in this study allow regional GLS regression analyses of both L-CV and L-CS estimators that correctly incorporate the cross-correlation among GEV L-moment estimators.
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