Estimation of Quantitative Daily Precipitation Forecasting for Integrated Real-time Basin Water Management System

실시간 물관리를 위한 정량적 강수예측기법에 관한 연구

  • 오재호 (부경대학교 환경대기과학과) ;
  • 김진영 (부경대학교 환경대기과학과) ;
  • 강부식 (단국대학교 토목환경공학과) ;
  • 정창삼 (인덕대학교 건설환경설계) ;
  • 고익환 (한국수자원공사 수자원환경연구소)
  • Published : 2006.05.18

Abstract

본 연구에서는 실시간 통합 물관리 시스템의 일환으로 월별 일강수량 예측 시스템에 관한 연구를 실시하였다. 선행시간 2일 예측에 대해서는 기상청 생성 수치모의 RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System)를 기반으로 강수진단모형인 QPM (Quantitative Precipitatiom Model)을 이용하여 지형효과를 보정하였으며, 선행시간 2일에서 8일까지의 예측에 대해서는 GDAPS (Global Data Assimilation and Prediction System) 모의결과를 QPM을 이용하여 보정하였고, 선행시간 10일 이후의 예측값은 통계적 기법을 이용한 자료를 활용하였다. 통계적 기법으로는 과거 20년간의 관측된 강수경향을 이용하여 시스템을 구축하였다. 강수진단모형 (QPM)은 Misumi et al. (2001), Bell (1978), Collier (1975)등이 제안한 바 있는 Collier-type의 모형으로서 이들 모형은 소규모 지형 효과를 고려한 강수량을 산출하는 진단 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 중규모 예측 모형에서는 잘 표현되지 않는 소규모 지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 상대적으로 성긴 격자의 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하게 된다. QPM은 중규모 모형으로부터 나온 자료를 초기 자료로 이용하고 3 km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐 아니라, 계산 효율성을 개선시킬 수 있다.착능이 높은 것으로 사료되었다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주

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