Journal of Korea Water Resources Association (한국수자원학회논문집)

Korea Water Resources Association (한국수자원학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Rainfall Quantile Estimation Using Scaling Property in Korea

스케일 성질을 이용한 확률강우량의 추정

  • Jung, Young-Hun (School of Civil and Environmental Engineering, Yonsei Univ.) ;
  • Kim, Soo-Young (School of Civil and Environmental Engineering, Yonsei Univ.) ;
  • Kim, Tae-Soon (BK21 Lecturer, School of Civil and Environmental Engineering, Yonsei Univ.) ;
  • Heo, Jun-Haeng (School of Civil and Environmental Engineering, Yonsei Univ.)
  • 정영훈 (연세대학교 사회환경시스템공학부) ;
  • 김수영 (연세대학교 사회환경시스템공학부) ;
  • 김태순 (연세대학교 사회환경시스템공학부 BK21) ;
  • 허준행 (연세대학교 사회환경시스템공학부)
  • Published : 2008.09.02
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this study, rainfall quantile was estimated using scale invariance property of rainfall data with different durations and the applicability of such property was evaluated for the rainfall data of South Korea. For this purpose, maximum annual rainfall at 22 recording sites of Korea Meteorological Administration (KMA) having relatively long records were used to compare rainfall quantiles between at-site frequency analysis and scale invariance property. As the results, the absolute relative errors of rainfall quantiles between two methods show at most 10 % for hourly rainfall data. The estimated quantiles by scale invariance property can be generally applied in the 8 of 14 return periods used in this study. As an example of down-scaling method, rainfall quantiles of $10{\sim}50$ minutes duration were estimated by scale invariance property based on index duration of 1 hour. These results show less than 10 % of absolute relative errors except 10 minutes duration. It is found that scale invariance property can be applied to estimate rainfall quantile for unmeasured rainfall durations.

본 연구에서는 서로 다른 지속기간을 가지는 강우자료간의 스케일 성질을 이용하여 확률강우량을 추정하는 방법을 알아보고, 국내 강우자료에 대해서 그 적용성을 살펴보고자 하였다. 기상청 지점중에서 기록기간이 비교적 장기간인 22개 지점에 대해서 지점빈도해석을 통한 확률강우량과 스케일 성질을 활용한 확률강우량간의 정확도를 비교해 본 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10 % 미만인 결과를 얻을 수 있었고, 각각의 지속 기간별로 적용가능한 재현기간을 살펴본 결과 연구에 사용된 총 14개의 재현기간 중에서 대부분 8개 이상의 재현기간에 대해서 적용이 가능한 것으로 나타났다. 적용예로서 대구지점의 지속기간 1시간 강우자료를 바탕으로 지속기간 10분${\sim}$50분까지의 확률강우량자료를 스케일 성질을 이용하여 산정한 결과 지속기간 10분을 제외하고는 모두 절대상대오차 10 % 내외의 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 스케일 성질을 이용하여 미계측 강우지속기간의 확률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 국립방재연구소 (2002). FARD2002 사용자설명서, 연세대학교
  2. 김태순, 신주영, 김수영, 허준행 (2007). "유전자알고리즘을 이용한 강우강도식 매개변수 추정에 관한 연구(I): 기존 매개변수 추정방법과의 비교." 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제40권, 제10호, pp.811-821 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2007.40.10.811
  3. 신주영, 김태순, 김수영, 허준행 (2007). "유전자알고리즘을 이용한 강우강도식 매개변수 추정에 관한 연구(II): 장단기간 구분 방법의 제시." 한국수자원학회논문집, 제40권, 제10호, 한국수자원학회, pp. 823-832 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2007.40.10.823
  4. 이원환, 박상덕, 최성열 (1993). "한국 대표확률강우강도식의 유도." 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제13권, 제1호, pp. 115-120
  5. 허준행, 김경덕, 한정훈 (1999). "지속기간별 강우자료의 적정분포형 선정을 통한 확률강우강도식의 유도." 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제32권, 제3호, pp. 247-254
  6. Baldassarre, G. D., Brath, A., and Montanari, A. (2006). "Reliability of different depth-durationfrequency equations for estimating short-duration design storms." Water Resources Research, Vol. 42, W12501 https://doi.org/10.1029/2006WR004911
  7. Bougadis, J., and Adamowski, K. (2006). "Scaling model of a rainfall intensity-duration-frequency relationship." Hydrological Processes, Vol. 20, pp. 3747-3757 https://doi.org/10.1002/hyp.6386
  8. Burlando, P., and Rosso, R. (1996). "Scaling and multiscaling models of depth-duration-frequency curves for storm precipitation." Journal of Hydrology, Vol. 187, pp. 45-64 https://doi.org/10.1016/S0022-1694(96)03086-7
  9. Deidda, R., Badas, M. G., and Piga, E. (2006). "Space-time multifractality of remotely sensed rainfall fields." Journal of Hydrology, Vol. 322, pp. 2-13 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.02.036
  10. Gupta, V. K., and Waymire, E. (1990). "Multiscaling properties of spatial rainfall and river flow distributions." Journal of Geophysical Research, Vol. 95(D3), pp. 1999-2009 https://doi.org/10.1029/JD095iD03p01999
  11. Lovejoy, S. (1982). "Area-perimeter relation for rain and cloud areas." Science, Vol. 216, pp. 185-187 https://doi.org/10.1126/science.216.4542.185
  12. Lovejoy, S., and Mandelbrot, B. B. (1985). "Fractal properties of rain and a fractal model." Tellus, Vol.37A, pp. 209-232 https://doi.org/10.1111/j.1600-0870.1985.tb00423.x
  13. Lovejoy, S., and Schertzer, D. (1985). "Generalized scale invariance in the atmosphere and fractal models of rain." Water Resources Research, Vol. 21, No. 8, pp. 1233-1250 https://doi.org/10.1029/WR021i008p01233
  14. Nguyen, V.-T.-V. (2000). "Recent advances in modeling of extreme rainfall and floods." International European-Asian Workshop on Ecosystems, Hanoi, Vietnam, pp. 52-59
  15. Nguyen, V.-T.-V., Nguyen, T.-D., and Ashkar, F. (2002). "Regional frequency analysis of extreme rainfalls." Water Science and Technology, Vol. 45, No. 2, pp. 75-81
  16. N.E.R.C. (1975). Flood studies report(five volumes). Natural Environment Research Council, London
  17. Olsson, J., and Burlando, P. (2002). "Reproduction of temporal scaling by a rectangular pulse rainfall model." Hyrological Processes, Vol. 16, pp. 611-630 https://doi.org/10.1002/hyp.307
  18. Schertzer, D., and Lovejoy, S. (1987). "Physical modeling and analysis of rain and clouds by anisotropic scaling multiplicative processes." Journal of Geophysical Research, Vol. 92(D8), pp. 9693-9714 https://doi.org/10.1029/JD092iD08p09693
  19. Waymire, E. (1985). "Scaling limit and self-similarity in precipitation fields." Water Resources Research, Vol. 21, No. 8, pp. 1271-1281 https://doi.org/10.1029/WR021i008p01271

Cited by

  1. Analysis of the effect of climate change on IDF curves using scale-invariance technique: focus on RCP 8.5 vol.49, pp.12, 2016, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2016.49.12.995
  2. The Application Assessment of Future Design Rainfall Estimation Method Using Scale Properties vol.45, pp.3, 2012, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2012.45.3.253
  3. The Spatial and Temporal Structure of Extreme Rainfall Trends in South Korea vol.9, pp.10, 2017, https://doi.org/10.3390/w9100809