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기후변화시나리오와 비정상성 빈도분석을 이용한 도시유형별 목표연도 설계강우량 제시 및 치수안전도 변화 전망
정세진,강동호,김병식,Jeung, Se-Jin,Kang, Dong-Ho,Kim, Byung-Sik 한국환경과학회 2020 한국환경과학회지 Vol.29 No.9
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.
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데이터 스크린 기법을 이용한 연강수량의 통계적 특성 분석
정세진,임가균,김병식,Jeung, Se-Jin,Lim, Ga-Kyun,Kim, Byung-Sik 한국방재안전학회 2020 한국방재안전학회 논문집 Vol.13 No.3
본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적, 유역 평균 표고, 유역 평균 경사, 수계 밀도, 유출곡선지수, 연증발산량, 연강수량을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량 산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다. 기존의 미계측 유역의 평균 갈수량 회귀모형과 비교·분석에서 보다 우수한 결과를 나타내었는데 이는 기존의 회귀모형보다 다양한 유역 특성인자와 수문특성인자를 고려하여 회귀모형을 개발하였기 때문인 것으로 판단된다. Hydrological data is very important in understanding the hydrological process and identifying its characteristics to protect human life and property from natural disasters. In particular, hydrological analysis are often performed assuming that hydrological data are stationary. However, recently climate change has raised the issue of climate stationary, and it is necessary to analyze the nonstationary of the climate. In this study, a method to analyze the stationarity of hydrological data was examined using the annual precipitation of 37 meteorological stations with long - term record data. Therefore, in this study, the stationary was determined by analyzing the persistence, trend, and stability using annual precipitation. Overall results showed that a trend was observed in 4 out of 37 stations, stable was investigated at 15 stations, and persistence was shown at 4 stations. In the stationary analysis using the annual precipitation data, 25 stations (67% of 37 stations) were nonstationary.
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수정 SPI 지수(Modify Standardized Precipitation Index) 제시 및 과거 극한가뭄사례를 이용한 효용성 평가
정세진(Jeung, Sejin),박종렬(Park, Jongyul),양동민(Yang, Dongmin),김병식(Kim, Byungsik) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.7
SPI지수는 강수량이 감소하기 시작하면 필요한 물수요에 비해서 상대적으로 물부족을 유발하게 되고, 가뭄발생의 발단이 된다는 것에 착안하여 개발된 지수이다. 하지만 다른 가뭄지수와 마찬가지로 강수량 또는 유출량 시계열을 상대적인 표준정규분포로 산정하였기 때문에 인근 지역에 비해 상대적으로 강수량이 많은 지역도 실제로 발생하지 않은 가뭄이 발생한다고 분석이 된다. 이러한 현상을 완화시키기 위해 수정된 가뭄분석 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이런 현상을 완화시키기 위해 SPI지수 계산과정에서 해당지점의 시계열을 대상으로 계산되는 Gamma 분포를 전국으로 확장 시켜 산정 후 표준정규분포에 적용하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 과거 제한급수가 발생했던 지역을 대상으로 극한가뭄과 가뭄지속기간을 이용하여 M-SPI지수의 효용성을 확인한 결과, 제한급수 실시년도와 SPI, M-SPI 결과와의 비교결과 속초의 경우 SPI지수가 1995년, 2001년, 2014년 만 가뭄으로 인식하였고, 2010년과 2014년의 가뭄지속기간은 과소 추정되었다. 하지만 M-SPI는 1995년, 1996년, 2001년, 2010년을 가뭄으로 인식하였다. 여수의 경우 SPI는 2개의 극한가뭄을 인식하지 못하였지만, M-SPI는 1개의 극한가뭄을 인식하였다. 고흥의 경우 두 가뭄지수 모두 극한가뭄을 인식하였다. The standardized precipitation index (SPI) was developed based on the fact that if precipitation decreases, a relative shortage of water would occur compared to the required water demand, resulting in drought. However, similar to other drought indexes, the relative standard distribution of the time series of precipitation or runoff is calculated. The analysis suggests that relatively high-rainfall areas occur with no actual occurrence. Hence, modified drought analysis techniques are required to mitigate this phenomenon. Therefore, in this paper, a gamma distribution, calculated for the time series of points in the SPI calculation process, was expanded nationwide, and the drought index was calculated by applying it to the standard regular distribution after the calculation. In addition, the modified SPI (M-SPI) was verified for its effectiveness using the extreme drought and drought duration in areas where there was limited water supply in the past. Consequently, the SPI recognized drought only in 1995, 2001, and 2014, while the drought duration in 2010 and 2014 remained underestimated as a result of the comparison with the year of limited water supply and the results of the SPI and M-SPI. However, the M-SPI determined droughts in 1995, 1996, 2001, and 2010. In the case of Yeosu, although the SPI did not recognize two extreme droughts, M-SPI successfully recognized one extreme drought. In the case of Goheung, both the drought indexes recognized extreme drought.
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국가 표준기후변화 시나리오와 ETCCDI지수를 이용한 한반도의 미래 극한사상변화 전망
정세진(Jeung, Sejin),박종렬(Park, Jongyul),양동민(Yang, Dongmin),김병식(Kim, Byungsik) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.7
본 논문의 목적은 기후변화가 한반도에서의 극한기후에 미치는 영향을 전망하고자한다. 먼저, 기상청에서 제공하고 있는 SDQDM 편의보정을 거친 CCAW의 국가 표준기후변화 시나리오 13종을 이용하였으며, 참조기간을 기준으로 기후변화 시나리오의 모의 능력을 검토하였다. 이어 미래의 극한기후변화를 전망하기위해 WMO의 ETCCDI 지수를 이용하여 미래 극한기후를 전망하였다. 또한 Mann Kendall tau를 이용하여 한반도의 강수와 기온관련 극한지수 변화를 전망하였다. 분석 결과를 기온관련 지수에서 Current 기간일 때 WSDI지수가 공간적 변동성이 54%로 예상되며, TXx지수가 지역간의 공간적 변동성이 121%로 가장 클 것이라 예상된다. 강우관련 지수를 살펴보면 Current기간 일 때 r95p지수의 지역별 공간변동성이 59%로, RCP 4.5시나리오일 때 PRCP지수의 공간변동성이 42%로, CDD지수의 공간변동성이 최대 59%로 분석되었다. 공간분포를 확인해본 결과 기온과 강수관련 지수 모두 한반도 중부지역에서 큰 상승 경향을 보였고, 미래기간의 경우 북한의 서해안, 남한의 남해안 지역에서 가장 큰 증가경향을 보였다. 즉 일습윤지속일수를 의미하는 CWD지수는 경상도, 전라도 지역에서 증가 경향을 나타냈으며, 충청도와 북한전역에서 감소경향을 나타났다. 또한 일교차를 의미하는 DTR지수는 한반도 전역에서 증가하는 것으로 전망되었다. The purpose of this study was to predict the effects of climate change on extreme climate in the Korean Peninsula. The CCAW s 13 national standard climate change scenarios, which have undergone SDQDM bias correction provided by the Korea Meteorological Administration, were used, and the capability to simulate climate change scenarios was reviewed based on the reference period. Future extreme climate was then predicted using the WMO s ETCCDI index. The Mann-Kendall tau was also used to forecast changes in the extreme indices related to precipitation and temperature on the Korean Peninsula. The analysis results showed that the WSDI index is expected to have a 54% spatial variability in the temperature-related index during the current period, and the TXx index is expected to have the largest spatial variability between regions at 121%. In terms of rainfall indices, the spatial variation of the r95p index was 59% in the current period, the spatial variation of the PRCP index was 42% under the RCP 4.5 scenario, and the spatial variation of the CDD index was 59%. As a result of checking the spatial distribution, both temperature and precipitation related indices showed a large increase in the central region of the Korean Peninsula, and in the future period, they showed the largest increase at the north coast of North Korea and the south coast of South Korea. In other words, the CWD index, which means the number of days of continuous wetting, tended to increase in the Gyeongsang-do and Jeolla-do regions and decrease in Chungcheong and North Korea. In addition, the DTR index, which means day crossing, is expected to increase across the Korean Peninsula.
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비정상성 기반 SPIt를 이용한 가뭄의 시·공간적 특성 분석
정세진(Se Jin Jeung),강동호(Dong Ho Kang),김병식(Byung Sik Kim) 위기관리 이론과 실천 2020 Crisisonomy Vol.16 No.12
기상학적 가뭄지수 분석에 자주 이용되는 SPI지수는 정상성 기반 즉 시계열의 확률적인 성질들이시간의 흐름에 따라 변하지 않는 정상성 기반으로 분석이 진행된다. 이는 기후변화와 기후변동 같은시간이 지남에 따라 변화하는 정보를 충분히 반영하기에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의정상성 가정에 근거한 SPI 지수 산정과는 다른 비정상성(Non-stationarity)을 고려할 수 있는 새로운빈도분석 방법인 SPIt를 사용하고자 한다. 먼저 일 강수자료를 이용하여 7일 지속기간의 강수 시계열을 구축하였다. 가뭄지속기간은 월단위와 주단위를 기준으로 3개월의 SPI와 SPIt를 계산하고 과거긴급제한급수지역을 대상으로 각 지수의 재현성를 확인하였다. 또한 전국 기상관측소를 기준으로SPI지수와 SPIt지수를 산정하고 공간분포도를 작성하여 공간적인 재현성을 확인하였다. The SPI index was developed based on the fact that when drought occurs when reduced precipitation causes water shortage relative to the required water demand. However, the SPI index works under the assumption of stationarity or normality in which the probabilistic properties of the time series data do not change over time. It has limitations in reflecting information changing over time sufficiently, such as climate change. In this study, we used SPIt, a new frequency analysis method considering non-stationarity, which is different from the existing SPI index calculation. We first used daily precipitation data to construct the time series data of 7-day precipitation. For the duration of drought, both SPI and SPIt indices for 3 months were calculated on a monthly and weekly basis, and the reproducibility of each index was assessed for the areas experiencing restricted water supply. In addition, both indices were calculated for all national meteorological stations in South Korea, which was used to create a spatial distribution map and confirm their spatial reproducibility.
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