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관측강우와 랜덤포레스트 기반 주요 침수영향 강우 인자 분석 (Analysis of Major Rainfall Factors Affecting Inundation Based on Observed Rainfall and Random Forest)

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최초등록일 2025.07.17 최종저작일 2020.12
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관측강우와 랜덤포레스트 기반 주요 침수영향 강우 인자 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국방재학회
    · 수록지 정보 : 한국방재학회논문집 / 20권 / 6호 / 301 ~ 310페이지
    · 저자명 : 김현일, 김병현

    초록

    불확실한 강우발생 패턴에 따른 도시홍수의 사전 분석을 위하여 본 연구에서는 관측강우, 1, 2차원 수리학적 해석 모형, 랜덤포레스트 기법을 이용하여 침수 발생에 영향을 주는 주요 강우 통계학적 특성을 파악하고자 한다. 대상지역은 집중호우에따라 침수가 빈번히 발생한 부산광역시 센텀지구로 선정하였으며, 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와강우레이더를 통하여 관측된 강우 자료를 부산광역시 전역에서 조사하였다. 1, 2차원 모형 결과를 이용하여 관측 강우 사상에따라 침수발생 유무를 파악하였으며, 다양한 강우의 통계적 특성에 따른 관계를 랜덤포레스트를 통하여 정의하고자 하였다. 랜덤포레스트를 이용하여 강우 통계적 특성에 따른 침수유무를 분류하였으며, 중요도 산정 기능을 적용하여 각 특성의 영향도를파악하였다. 지속시간 6시간 강우 사상에서 침수 발생에 가장 큰 영향을 주는 강우의 통계학적 주요 세 가지 인자는 1시간단위 최대강우량, 평균 강우량, 왜곡도로 분석되었다. 최대 침수심의 크기에 영향을 주는 주요 세 가지 인자는 3시간 최대강우량, 1시간 최대강우량, 총강우량으로 파악되었다. 다양한 관측장비를 이용하여 실시간으로 강우를 조사하는 현시점에서 정량적도시 홍수예보 기준을 마련하는데 본 연구결과가 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

    영어초록

    It is important to analyze urban floods according to uncertain rainfall patterns. This study was carried out to determine key statistical characteristics of rainfall affecting the occurrences of flooding by using observed rainfall, one- and two-dimensional hydraulic analysis models, and random forests. The target area selected was the Centum City area of Busan, where flooding occurs frequently with heavy rainfall. For analysis, the rainfall data from the Automatic Weather System (AWS) and radar observatory in the entire city of Busan were collected. Using the results from the one- and two-dimensional numerical models, the occurrence of flooding was determined according to the observed rainfall events. The random forest was used to classify the presence or absence of flooding according to the statistical characteristics of rainfall, and the importance evaluation function was applied to determine the impact of each statistical factor. The three main statistical factors of rainfall with the greatest impact on the occurrence of flooding were analyzed as the 1-hr maximum rainfall, the average rainfall, and the skewness. On the other hand, the three main factors affecting the maximum flood depth were the 3-hrs maximum rainfall, the 1-hr maximum rainfall, and the total rainfall. It is judged that the results of this study will be useful in suggesting quantitative urban flood forecasting standards when rainfall is examined in real-time by using various observation equipment.

    참고자료

    · 없음
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