도심지 토사재해 고위험지역 극치강우 시간분포 시나리오 분석

윤선권,장상민,이진영,Yoon, Sunkwon,Jang, Sangmin,Rhee, Jinyoung 한국농공학회 2016 한국농공학회논문집 Vol.58 No.3

In this study, we analyzed the extreme rainfall distribution scenarios based on probable rainfall calculation and applying various time distribution models over the landslide high risk zones in urban areas. We used observed rainfall data form total 71 ASOS (Automated Synoptic Observing System) station and AWS (Automatic Weather Station) in KMA (Korea Meteorological Administration), and we analyzed the linear trends for 1-hr and 24-hr annual maximum rainfall series using simple linear regression method, which are identified their increasing trends with slopes of 0.035 and 0.660 during 1961-2014, respectively. The Gumbel distribution was applied to obtain the return period and probability precipitation for each duration. The IDF (Intensity-Duration-Frequency) curves for landslide high risk zones were derived by applying integrated probability precipitation intensity equation. Results from IDF analysis indicate that the probability precipitation varies from 31.4~38.3 % for 1 hr duration, and 33.0~47.9 % for 24 hr duration. It also showed different results for each area. The $Huff-4^{th}$ Quartile method as well as Mononobe distribution were selected as the rainfall distribution scenarios of landslide high risk zones. The results of this study can be used to provide boundary conditions for slope collapse analysis, to analyze sediment disaster risk, and to use as input data for risk prediction of debris flow.

CMIP5 기후변화 시나리오의 불확실성 전망 및 근 미래 강우빈도해석

윤선권 ( Sunkwon Yoon ),조재필 ( Jaepil Cho ),김대하 ( Daeha Kim ),이경도 ( Kyongdo Lee ) 한국농공학회 2015 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2015 No.-

본 연구에서는 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs(General Circulation Models) 기후변화 시나리오의 불확실성을 고려한 근 미래(2011~2040년) 극치 강수전망과 빈도분석을 수행하였다. 다중 모델앙상블(Multi Model Ensemble, MME) 결과를 바탕으로 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정을 실시하여, 우리나라 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System) 강우관측 지점별로 시·공간적 다운스케일링을 실시하였고 4대강 유역별로 결과를 분리하였다. 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 앙상블을 고려한 기후변화시나리오 자료의 불확실성 전망과 농업수리 구조물 설계 및 기후변화 적응책 마련 등 의사결정 지원을 위한 기초 자료로 활용이 가능할 것이다.

SPI를 활용한 GPM IMERG 자료의 적용성 평가

장상민,이진영,윤선권,이태화,박경원,Jang, Sangmin,Rhee, Jinyoung,Yoon, Sunkwon,Lee, Taehwa,Park, Kyungwon 한국농공학회 2017 한국농공학회논문집 Vol.59 No.3

In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.

CMIP5 GCMs 자료의 비정상성을 고려한 한반도 미래 극치강우 빈도해석

정민수(Jeong Minsu),윤선권(Yoon Sunkwon),박서연(Park Seoyeon),정재욱(Jung JaeWook),이주헌(Lee JooHeon) 한국방재학회 2018 한국방재학회논문집 Vol.18 No.3

In this study, we performed stationary and non-stationary frequency analysis of daily rainfall extreme series based on climate change scenarios by CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase5) 8 GCMs (General Circulation Models). We extracted the annual maximum daily rainfall and it was conducted tendency test for the abnormality verification. The data consisted of 30 sets according to 30 years in units and sequential to year and to derive each set rank, the number of rainfall occurrences over 80 mm and the summer rainfall were calculated. For the stationary and non-stationary frequency analysis, Gumbel distribution was adopted and average precipitation, location and scale parameters were calculated for each set. As a result of the analysis, it is considered that the stationary frequency analysis in RCP 4.5 and the non-stationary frequency analysis in RCP 8.5 are valid, and it is expected that various scenarios will be reviewed in the near future. The results of this study are expected to be useful for the future climate change policies. 본 연구에서는 근 미래의 극치강수량 변동 특성을 파악하기 위하여 CMIP (Coupled Model Inter-comparison Project Phase 5) GCMS (General Circulation Models)에 따른 연최대 일강우 자료의 정상성 및 비정상성 빈도분석을 수행하였다. RCP 4.5 및 RCP 8.5 시나리오별로 8개 GCM 모형을 적용하였고, 일강우 연최대치 계열 추출 및 경향성 검정을 수행하였다. 또한 30년 기준으로 자료를 1년씩 이동하여 30개 세트를 구성하였고, 순위 도출을 위해 각 세트의 80 mm 이상 강수 발생횟수 및 여름철(6월~9월) 강수량을 산정하였다. 정상성 빈도분석을 위해 Gumbel 분포의 모형별/세트별로 평균강수량과 위치 및 축척매개변수를 산정하였고, 산정된 매개변수와 선형회귀 적용을 통한 비정상성 빈도분석을 수행하였다. 분석결과 RCP 4.5에서는 정상성 빈도해석, RCP 8.5에서는 비정상성 빈도해석이 타당성을 가지며, 근 미래의 다양성 있는 시나리오 검토가 이루어질 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 미래 기후 변화 정책 마련을 위한 활용성을 가질 것으로 판단되었다.

우리나라 극치 강우사상의 빈도 및 시간 분포의 변화

김대하 ( Daeha Kim ),윤선권 ( Sunkwon Yoon ),조재필 ( Jaepil Cho ),이경도 ( Kyongdo Lee ) 한국농공학회 2015 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2015 No.-

수공구조물 설계, 하천 기본계획 수립, 홍수 위험 분석 등에서 가장 중요한 부분 중 하나는 홍수의 확률적 특성을 분석하는 것이다. 이를 위한 가장 기본적인 방법으로 전통적인 홍수빈도해석을 들 수 있는데 이는 충분한 기간의 연최대치 홍수량 계열을 확률밀도함수에 적합시켜 재현기간에 해당하는 분위를 읽어내 홍수량을 산정하는 방법이다. 하지만 우리나라의 경우 충분한 길이의 연최대 홍수량 계열을 구하는 것이 쉽지 않아 상대적으로 자료의 관측기간이 긴 강우자료를 이용해 빈도해석을 실시하고 이를 강우-유출모형에 적용하는 방법이 일반적으로 적용된다. 따라서 우리나라의 확률 홍수량은 극치 강우의 확률적 발생특성과 지속특성에 크게 의존될 수밖에 없어 누적 관측 자료를 고려해 강우 빈도해석 결과를 수시로 보완하는 것은 필수적인 일이다. 커져가는 기후변화에 대한 우려를 고려할 때 최근에 발생했던 극치 강우사상을 포함해 강우빈도해석을 수행하는 것은 이상기후를 대비하기 위해 더더욱 필요한 일이라 할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 2010년 말까지 자료로 작성된 현재의 전국 확률강우량도를 최근 자료를 포함해 보완하였다. 이를 위해 기상청관할 전국 67개소 ASOS(Automated Synoptic Observing System) 관측지점에 대해 관측개시일부터 2014년까지 시단위 강우량 자료를 이용하여 연최대치계열을 작성하고 이를 Extreme Value Distribution Type I (Gumbel) 분포에 적합하여 지점별 강우강도-지속시간-빈도(Intensity-Duration-Frequency, IDF) 곡선을 제시하였다. 아울러 관측개시일부터 2014년까지의 강우사상을 분석하여 확률강우량의 시간분포에 사용되는 Huff 4분위법의 무차원 누가강우량도를 지점별로 제시하였다. 2000년 이후 발생한 여러 극치 강우 사상의 영향 정도를 파악하기 위해 2000년 이전 자료만을 사용하였을 때의 결과와 전 기간을 사용하였을 때의 결과를 비교하였고 2000년 전후의 강우사상의 시간적 특성비교를 수행하였다. 본 연구는 우리나라 남서부 지역 농경지 침수 해석과 홍수 위험도 해석을 위한 시작점으로 추후 강우-유출 모형 및 하천 수리모형에 적용될 예정이다.

Multiplicative Random Cascade 모형을 이용한 예보강수의 시간분해

김대하 ( Daeha Kim ),윤선권 ( Sunkwon Yoon ),조재필 ( Jaepil Cho ),이경도 ( Kyongdo Lee ) 한국농공학회 2016 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2016 No.-

지구온난화와 기후변화에 의해 홍수위험 지역에 빈번한 극한 강우사상이 나타날 것으로 예상되고 있으며 따라서 이에 대한 적응대책의 마련이 세계적으로 요구되는 시점이다. 우리나라 또한 기상관측자료 및 대기순환모형(General Circulation Models; GCMs)에서 강우 강도가 점점 증가할 것으로 예상되고 있고 기후변화로 인해 도시지역의 홍수 위험도가 커질 가능성이 큰 것으로 알려져 있다. 농경지역 또한 홍수 위험의 사각지대가 아니며 침수 피해를 줄이기 위한 충분한 수문기상학적 대응이 요구된다. 홍수예측은 관측강우나 예측강우를 기반으로 이루어지는데 관측강우를 이용할 경우 유역의 반응시간이 짧은 경우에는 홍수에 대비하기 위한 시간을 충분히 확보하기 어렵고, 이에 반해 예보강우의 경우에는 예측성이 확보되지 않을 경우 실무적인 문제가 동반되는 위험성을 가지고 있다. 두 방법을 적절히 혼합해 활용하는 것이 실무적으로 도움이 될 가능성이 크지만 예보강수는 통상 시간단위가 3시간 이상으로 1시간 이하의 강수량이 요구되는 홍수모형에 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 신뢰성 높은 강우시간분해를 위해 프랙탈 이론을 기반으로 하는 Multiplicative Random Cascade 모형을 기상청 종관관측소 60개 지점의 시강우자료에 적용하였다. 기상청 6시간 동네예보자료를 시간분해하기 위해 1시간 강수량을 6시간 강수량으로 집성하였고 집성된 강수로부터 프랙탈 특성을 추출해 6시간 강수를 1시간 강수로 분해하는 알고리즘을 개발하였다. 각 지점별로 100회 모의강수를 생산하였으며 관측 1시간 강우강도의 확률분포와 비교하여 우수한 재생산성을 확인하였다. 본 강우시간 분해 기법은 6시간 단위 기상청 동네예보자료에 적용하여 농경지 홍수 취약지역의 홍수예측에 사용될 예정이다.

“내외수 연계 홍수위험 및 침수예측 선진화 기술 개발” 핵심 연구성과 소개

김민석(Kim,MinSeok),권현한(Yoon,Sunkwon),윤선권(Yoon,Sunkwon) 대한토목학회 2017 대한토목학회 학술대회 Vol.2017 No.10

초단기 레이더 강우 예측 초기장 고도화 시스템 검증

장상민(Jang Sangmin),윤선권(Yoon Sunkwon),박경원(Park Kyungwon) 한국방재학회 2018 한국방재학회논문집 Vol.18 No.3

본 연구에서는 집중호우에 대한 레이더기반 초단기 강우 예측 시스템의 정확도를 향상시키기 위해 초기장 개선 연구를 수행하였다. 집중호우에 적합한 강우를 추정하기 위해 층운형, 대류형, 열대형의 Z-R관계식과 반사도 조건에 따라 층운형과 대류형을 구분하여 Z-R 관계식을 적용하였으며, 이를 초단기 강우 예측 시스템의 초기장으로 활용하였다. 또한 2016년 10월 5일 태풍 차바(Chaba)에 의한 집중호우 사례에 대해 지상관측 강우자료와 레이더 추정 및 예측 강우자료와의 비교를 통해 정확도를 정성적ㆍ정량적으로 평가하였다. 레이더 강우 추정에 대한 분석 결과, 복합형 타입의 Z-R 관계식의 상관계수와 평균제곱근오차가 비슬산레이더의 경우 각각 0.8207, 9.22 mm/hr, 면봉산 레이더의 경우 각각 0.8001, 10.53 mm/hr로 가장 좋은 성능을 보였다. 강우 예측에 대한 분석 결과, 집중호우 사례에 대해 강우강도 공간분포 및 이동 패턴은 평균적으로 잘 모의하였으며, 초단기 강우 예측 결과의 평균적으로 POD는 0.97 이상, FAR는 0.21 이하로 다소 정확하게 예측하는 것으로 분석되었다. 정량적 평가 결과, 비슬산 레이더의 경우 상관계수가 예측시간 60분까지 0.545 이상, 면봉산 레이더의 경우 0.379 이상으로 비교적 좋은 상관성을 보였으며, Z-R 관계식 유형에 따른 차이는 작은 것으로 확인되었다. 평균제곱근오차의 경우 열대형과 복합형의 Z-R관계식이 높은 정확도를 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과, 초기장 정확도의 개선을 통한 레이더 기반 초단기 강우 예측 모형의 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적인 사례연구 및 검증을 통하여 강우 추정 및 강우 예측 알고리즘 개선의 노력이 필요하다. In this study, initial field improvement study was conducted to improve the accuracy of radar-based very short-term forecasting systems for heavy rainfall. We estimated the radar rainfall using stratiform, convection, tropical and classified Z-R relationship and it was used as initial field of very short term forecasting systems. The accuracy of estimated and forecasted rain was also evaluated qualitative and quantitative by comparison of the observed rain on the case of torrential rain by Typhoon Chaba on October 5, 2016. The correlation coefficient (CORR) and the root mean square error (RMSE) of the composite type Z-R relationship were greatest at 0.8207, 9.22, and 0.8001, 10.53 for Biseulsan radar (BSL) and Myeonbongsan radar (MYN), respectively. As a result of the analysis of rainfall forecasts, the distribution of rainfall intensity and the pattern of movement for the severe rainfall cases were generally well simulated, with 0.97 or higher in POD and 0.21 or less than in FAR. Quantitative assessment has shown a relatively good correlation, with CORR greater than 0.545 for BSL and greater than 0.379 within 60 minute and differences of CORR in Z-R relational types were found to be small. For RMSE, it was confirmed that the tropical and classified Z-R relationship was highly accurate. The results of this study identified the potential for improvement in radar-based very short-term forecasting systems by improving the initial field accuracy, and efforts are needed to improve the rainfall estimation and forecasting algorithms through ongoing case studies and verification in the future.

비정상성을 가정한 서울지역 미래 확률강우량 산정

정민수(Jeong, Minsu),이태삼(Lee, Taesam),이주헌(Lee, JooHeon),최현석(Choi, Hyeonseok),윤선권(Yoon, Sunkwon) 한국방재학회 2020 한국방재학회논문집 Vol.20 No.1

본 연구는 서울지역을 대상으로 하여 기후변화에 따른 정상성 및 비정상성을 가정하여 빈도분석을 수행하였고, 관측 및 예측 자료에따른 현재와 미래의 지속시간별 확률강우량 산정 및 비교·검토를 수행하고자 하였다. 현재 상태의 확률강우량 산정을 위해 기상청에서제공되는 지속시간별 강우자료를 수집하였고, 미래 입력 자료 구축을 위해 29개 GCMs 시나리오별 RCP 8.5에 대한 일별 강우량자료를 이용하여 시간적 상세화(Downscaling) 및 편의보정(Bias correction) 등의 과정을 통해 지속시간별 1, 2, 3, 6, 12, 24, 48시간에대한 예측자료를 생성하였다. 지속시간별 강우자료를 바탕으로 연최대치 계열을 추출하여 관측치는 정상성을 가정한 빈도해석을수행하였으며, 최적확률분포형 적용을 통한 확률강우량 산정으로 미래 기간별 강우강도-지속시간-빈도(Intensity-Duration-Frequency, IDF) 곡선을 작성하였다. 또한, RCP 8.5에 대한 비정상성(Non-stationary) 빈도분석을 위해서는 베이지안을 기반으로 샘플링이 이루어지는DE-MC 기법을 적용하였다. 예측에 활용된 29개 기후변화 시나리오 자료에 대한 각각의 산정 결과는 분위추정을 통해 결과를 제시하였다. 서울지점을 대상으로 비정상정 빈도해석 결과 재현기간 30년은 94.4mm이고, 50년은 101.7 mm, 100년은 111.5 mm로 분석되었으며, 정상성 빈도해석 결과와 비교하였을 때 앙상블 평균값은 약 5mm/hr 정도 높게 산정되었다. 서울지역의 기후변화에 따른 수문특성의변화를 고려하는 경우 지속시간이 커질수록 경향성 및 변동폭이 증가를 보임에 따라 방재성능목표강우량에 대한 보다 세밀한 검토가필요한 것으로 판단된다. In this study, an estimation of the future probable rainfall in Seoul, Korea, was performed, using non-stationary frequency analysis according to climate change and it was compared with the current probable rainfall. Hourly rainfall data provided by the Korea Meteorological Administration with durations of 1, 2, 3, 6, 12, 24, and 48-h were used as input. For the future projection of precipitation, the RCP 8.5 scenario was selected with the same durations. Moreover, the future hourly rainfall was extracted from using the daily precipitation from 29 Global Climate Models (GCMs), based on the statistical temporal down-scaling method and their corresponding bias corrections. Subsequently, the annual maximum precipitation was extracted for each year. In this study, both stationary and non-stationary frequency analysis was applied based on the observed and predicted time series data sets. In particular, for the non-stationary frequency analysis, the Differential Evolution Markov Chain technique, which combines the Bayesian-based Differential Evolution and Markov chain Monte Carlo methods, was adopted. Finally, the current and future intensity-duration-frequency curves were derived from the optimal probability distribution, and each probable rainfall was estimated. The results of the 29-scenario are presented with quantile estimations. The non-stationary frequency analysis results for Seoul revealed rainfalls of 94.4 mm/h for 30 y, 101.7 mm/h for 50 y, and 111.5 mm/h for 100 y return periods. The average value of the 29-GCM model ensemble was estimated to be approximately 5 mm/h higher than that obtained from the stationary frequency analysis. Considering the changes in hydrological characteristics due to climate change in Seoul, the results of this study could be utilized to pro-actively respond to natural disasters due to such phenomena.