DOI QR코드

DOI QR Code

Use of Climate Information for Improving Extended Streamflow Prediction in Korea

중장기 유량예측 향상을 위한 국내 기후정보의 이용

  • 이재경 (서울대학교 지구환경시스템공학부) ;
  • 김영오 (서울대학교 지구환경시스템공학부) ;
  • 정대일 (서울대학교 공학연구소)
  • Published : 2006.09.01

Abstract

Since the accuracy of climate forecast information has improved from better understanding of the climatic system, particularly, from the better understanding of ENSO and the improvement in meteorological models, the forecasted climate information is becoming the important clue for streamflow prediction. This study investigated the available climate forecast information to improve the extended streamflow prediction in Korea, such as MIMI(Monthly Industrial Meteorological Information) and GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction) and measured their accuracies. Both MIMI and the 10-day forecast of GDAPS were superior to a naive forecasts and peformed better for the flood season than for the dry season, thus it was proved that such climate forecasts would be valuable for the flood season. This study then forecasted the monthly inflows to Chungju Dam by using MIMI and GDAPS. For MIMI, we compared three cases: All, Intersection, Union. The accuracies of all three cases are better than the naive forecast and especially, Extended Streamflow Predictions(ESPs) with the Intersection and with Union scenarios were superior to that with the All scenarios for the flood season. For GDAPS, the 10-day ahead streamflow prediction also has the better accuracy for the flood season than for the dry season. Therefore, this study proved that using the climate information such as MIMI and GDAPS to reduce the meteorologic uncertainty can improve the accuracy of the extended streamflow prediction for the flood season.

중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

Keywords

References

  1. 강인식, 허창회 (1992). '한반도 여름철 강수량의 장기 예측.' 한국기상학회지, 제20권, 제3호, pp. 283-292
  2. 김영오, 정대일, 김형섭, 이길성 (2001). '앙상블 예측을 통한 물공급전망 개선방안.' 2001년 학술발표회 논문집(1), 한국수자원학회, pp. 304-308
  3. 신현석, 정상민 (2000). '엘리뇨/라니냐 영향 지수기법의 개발 및 한반도 수자원에의 영향분석.' 2000년 학술발표회 논문집, 한국수자원학회, pp. 327-332
  4. 정대일, 김영오 (2002a). '앙상블 예측을 이용한 충주댐 월 유입량 예측.' 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제22권, 제3-B호, pp. 321-331
  5. 정대일, 김영오 (2002b). '기상확률예보를 이용한 앙상블 예측.' 한국수자원학회 학술발표회논문집, 한국 수자원학회, pp. 1150-1160
  6. 정창삼, 허준행, 배덕효 (2004). '국내유역에 대한 GCM 정보의 확률론적 불확실성분석.' 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제37권, 제3호, pp. 137-184
  7. 한국수자원공사 (2004). 유역통합물관리를 위한 하천 유출량 예측방안 연구. 건설교통부
  8. Bradley, A. A. and Schwartz, S. S. (2004). 'Potential impact of climate forecast information on ensemble streamflow predictions made using trace weighting.' 2004 Joint Assembly, AGU, Montreal, Canada, pp. JA223
  9. Croley II, T. E. (1996). 'Mixing probability meteorology outlooks in operational hydrology.' Journal of Hydrologic Engineering, ASCE, Vol. 2, No.4, pp. 161-168
  10. Croley II, T. E. (2001). 'Climate-biased storm-frequency estimation.' Journal of Hydrologic Engineering, ASCE, Vol. 6, No.4, pp. 275-283 https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(2001)6:4(275)
  11. Croley II. T. E. (2003). 'Weighted-climate parametric hydrologic forecasting.' Journal of Hydrologic Engineering, ASCE Vol. 8, No.4, pp. 171-180 https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(2003)8:4(171)
  12. Fortin, V, Evora, N., Perreault, L. Trinh, N., Favre, A, and Benoit, H. (2004). 'Ensemble streamflow predictions: From climate scenarios to probabilistic weather predictions.' 2004 Joint Assembly, AGU, Montreal, Canada, pp. JA196- JA197
  13. Kim, Y. -O., Jeong, D. I., and Kim, H. S. (2001). 'Improving water supply outlooks in Korea with ensemble streamflow prediction.' Water International, Vol. 26, No.4, pp. 563-568 https://doi.org/10.1080/02508060108686957
  14. Lou, L., Wood, A. W., Wood, E. F., and Lettenmaierm D. P. (2004). 'An experimental seasonal streamflow prediction system and the streamflow predictability over the Ohio river basin.' 2004 Joint Assembly, AGU, Montreal, Canada, pp. JA223
  15. Ntelekos, A. A., Ciach, G. J., Georgakakos, K. P., and Krajewski, W. F. (2004). 'Uncertainties in surface runoff forecasts driven by probabilistic quantitative prediction estimates.' 2004 Joint Assembly, AGU. Montreal, Canada, pp. JA222-JA223
  16. Piechota, T. J., Dracup, J. A., Chiew, F. H. S., and McMahon, T. A. (1998). 'Seasonal streamflow forecasting in eastern Australia and the El Nino-southern oscillation.' Water Resources Research, Vol. 34, No. 11, pp. 3035-3044 https://doi.org/10.1029/98WR02406
  17. Piechota, T. J., Dracup, J. A., Chiew, F. H. S., and McMahon, T. A. (2001). 'Development of exceedance probability streamflow forecast.' Journal of Hydrologic Engineering, ASCE, Vol. 6, No.1, pp. 20-28 https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(2001)6:1(20)
  18. Shaake, J. and Larson, L. (1998). 'Ensemble streamflow prediction(ESP); Progress and research needs.' Preprints Special Symposium on Hydrology, AMS, Boston, MA, USA
  19. Sharma, A. (2000). 'Seasonal to interannual rainfall probabilistic forecasts for improved water supply management: Part I-A strategy for system predictor identification.' Journal of Hydrology, Vol. 239, No. 1-4, pp. 232-239 https://doi.org/10.1016/S0022-1694(00)00346-2
  20. Stedinger, J. R. and Kim, Y.-O. (2002). 'Updating ensemble probabilities based on climate forecasts.' Conference on Water Resources Planning and Management and Symposium on Managing the Extreme Floods and Drought, EWRI, ASCE, Roanoke, VA, USA, CD
  21. Verbunt, M., Walser, A., Montani, A., and Schar, C. (2004). 'Probabilistic runoff forecasting using a limited-area ensemble prediction system.' 2004 Joint Assembly, AGU, Montreal, Canada, pp. JA196

Cited by

  1. Improvement of Mid/Long-Term ESP Scheme Using Probabilistic Weather Forecasting vol.44, pp.10, 2011, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2011.44.10.843