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Derivation of Intensity-Duration-Frequency and Flood Frequency Curve by Simulation of Hourly Precipitation using Nonhomogeneous Markov Chain Model

비동질성 Markov 모형의 시간강수량 모의 발생을 이용한 IDF 곡선 및 홍수빈도곡선의 유도

  • 최병규 (서울시립대학교 공과대학 토목공학과) ;
  • 오태석 (서울시립대학교 공과대학 토목공학과) ;
  • 박래건 ((주) 삼안 수력부) ;
  • 문영일 (서울시립대학교 공과대학 토목공학과)
  • Published : 2008.03.15

Abstract

In this study, a nonhomogeneous markov model which is able to simulate hourly rainfall series is developed for estimating reliable hydrologic variables. The proposed approach is applied to simulate hourly rainfall series in Korea. The simulated rainfall is used to estimate the design rainfall and flood in the watershed, and compared to observations in terms of reproducing underlying distributions of the data to assure model's validation. The model shows that the simulated rainfall series reproduce a similar statistical attribute with observations, and expecially maximum value is gradually increased as number of simulation increase. Therefore, with the proposed approach, the non-homogeneous markov model can be used to estimate variables for the purpose of design of hydraulic structures and analyze uncertainties associated with rainfall input in the hydrologic models.

본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량은 관측강수량을 이용해 산정한 결과보다 큰 재현기간에서 관측유입량 자료를 빈도해석하여 산정한 확률홍수량과 더 근사한 결과를 보였다. 따라서, 비동질성 Markov 모형을 이용하여 보다 신뢰성 있는 수공구조물의 설계수문량 산정 등에 많이 활용될 수 있을 것으로 판단되며 수자원 개발시 불확실성 분석을 위한 입력 자료인 강수자료로도 활용이 가능할 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 건설교통부, 한국수자원공사 (2005). 안동다목적댐 치수능력증대계획 기본계획 보고서
  2. 강경석 (2000). 다지점 일 강우모형에 의한 일 유출량의 모의발생. 박사학위논문, 인하대학교
  3. 강태호, 이재준, 이종태 (1999). “도시하천에서의 강우, 유출 및 수질 예측(I)-시간강우계열 모형 개발 및 적용.” 대한토목학회 논문집, 대학토목학회, 제19권, 제II-1호, pp. 23-34
  4. 국가수자원관리 종합정보 홈페이지(www.wamis.go.kr)
  5. 문영일, 차영일 (2004). “비동질성 마코프 모형을 이용한 일강수자료 모의발생Ⅰ-이론-.”대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제24권, 제5B호, pp. 431-435
  6. 문영일, 차영일, 서병하 (2004). “비동질성 Markov 모형을 이용한 일강수자료 모의발생II-이론-.” 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제24권, 제5B호, pp.437-441
  7. 이원환, 이재준, (1985). “시간적 확률구조를 고려한 일강수량의 모의발생에 관한 연구.” 연세대학교 산업기술연구소 논문집, 제17집, 제1권, pp. 37-46
  8. 이재준, 이정식 (2002). “시간강수계열의 강수발생과정에 대한 추계학적모형.” 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제35권, 제1호, pp. 109-124
  9. 이창훈, 김승 (1995). "회귀분석에 의한 한국의 연.월 평균 강수량의 추정." 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제15권, 제5호, pp. 1255-1266
  10. 한국수자원공사 (1999). 확률갈수유량 산정 및 이용방법 연구
  11. 한국수자원공사 (2005). 다목적댐 운영 실무편람
  12. Bowman, A. W. (1984). "An alternative method of cross-validation for the smoothing of density estimates", Biometrika, Vol. 71, pp. 353-360 https://doi.org/10.1093/biomet/71.2.353
  13. Bruhn, J. A., W.E. Fry, and Fick, G.W. (1980). "Simulation of daily weather data using theoretical probability distributions." Jour. Appl. Mete., Vol. 19, No. 9, pp. 1029-1036 https://doi.org/10.1175/1520-0450(1980)019<1029:SODWDU>2.0.CO;2
  14. Entekhabi, D., Rodriguez-Iturbe, I., and Eagleson, P.S. (1989). "Probabilistic representation of the temporal rainfall by a modified Neymann-Scott rectangular pulses model: Parameter estimation and validation." Water Resources Research, Vol. 25, No. 2, pp. 295-302 https://doi.org/10.1029/WR025i002p00295
  15. Institute of Hydrology (1999). Flood estimation handbook. Wallingford, UK
  16. Islam, S., Entekhabi, D., and Bras, R.L. (1990). "Parameter estimation and sensitivity analysis for the modified Bartlett-Lewis rectangular pulses model of rainfall." Journal of Geophysical Research, Vol. 95, No. D3, pp.2093-2100 https://doi.org/10.1029/JD095iD03p02093
  17. Katz, R.W. (1977). "Precipitation as a chaindependent process." Journal of Applied Meteorology, Vol. 16, pp. 671-676 https://doi.org/10.1175/1520-0450(1977)016<0671:PAACDP>2.0.CO;2
  18. Rajagopalan, B., Lall, U. and Tarboton, D. (1996). "Nonhomogeneous markov model for daily precipitation." Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 1, No. 1, pp. 33-40 https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1996)1:1(33)
  19. Richardson, C. W. (1981). "Stochastic simulation of daily precipitation, temperature, and solar radiation." Water Resource Research, Vol. 17, No.1, pp. 182-190 https://doi.org/10.1029/WR017i001p00182
  20. Rodriguez-Iturbe, I., Gupta, V.K., and Waymire, E.. (1984). "Scale consideration in the modeling of temporal rainfall." Water Resources Research., Vol. 20, No. 11, pp. 1611-1619 https://doi.org/10.1029/WR020i011p01611
  21. Rodriguez-Iturbe, I., Cox, D.R.I., and Isham, V. (1987). "Some models for rainfall based on stochastic point processes." Proceedings of the Royal Society of London, Vol. A410, pp. 269-288
  22. Rodriguez-Iturbe, I., Cox, D.R.I., and Isham, V. (1988). "A point process model for rainfall: Further developments." Proceedings of the Royal Society of London, Vol. A417, pp. 283-298
  23. Rudemo, M. (1982). "Empirical choice of histograms and kernel density estimators", Scand. J. Statist., Vol. 9, pp. 65-78
  24. Stern, R.D., and Coe, R., (1984). "A model fitting analysis of daily rainfall data." Journal of the Royal Society of Statistical Analysis, Vol. A147, pp. 1-34 https://doi.org/10.2307/2981736
  25. Todorovic, P. and Woolhiser, D.A., (1975). "A stochastic model of N-day precipitation." Journal of Applied Meteorology, Vol. 14, pp. 1-34 https://doi.org/10.1175/1520-0450(1975)014<0017:ASMODP>2.0.CO;2
  26. Waymire, E., and Gupta, V.K. (1981). "The mathematical structure of rainfall representation 1. A review of the stochastic rainfall models." Water Resources Research, Vol. 17, No. 5, pp. 1261-1272 https://doi.org/10.1029/WR017i005p01261
  27. Wilks, D.S. (1998). "Multisite generalization of daily stochastic precipitation generation model." Journal of Hydrology, Vol. 210, pp. 178-191 https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00186-3