최근 겨울철 온난화 경향이 뚜렷해지면서 강수형태가 비로 내리는 경우가 잦아지고 있다. 또한 대륙고기압이 확장할 때는 기압골의 영향으로 강우에서 강설로 변하는 예가 종종 나타나고 있다. 강수유형의 판단은 겨울철 중요한 예보요소 중 하나로 본 연구는 중서부지방의 2010년 2월 4일부터 12일까지의 사례기간동안 일기도, AWS관측자료, 위성, KLAPS(층후, 빙결고도, 상당온위) 자료를 바탕으로 하여 강우에서 강설로 변하는 강수형태를 분석한 것이다.
본 연구에서는 레이더 강수량 자료를 대상으로 예측모형을 구축하기에 앞서서 강수장이 가지는 특징을 활용한 Tracking 기법을 개발하고자 한다. Tracking 기법이라 함은 시간에 따라 움직이는 강수장을 추적하는 개념이다. 최근에 태풍, Hurricane 등의 경로를 추정하기 위한 방법으로 국외를 중심으로 연구가 시작되고 있다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 모멘트 개념을 중심으로 강수장으로부터 1차모멘트와 2차모멘트를 추정함으로써 강수장의 중심, 강수장의 이동 방향, 강수장의 폭 등 다양한 정보를 유도할 수 있다. 일단 이러한 정보들이 유도되면 이를 통해 강수장의 특성을 범주화 시킬 수 있으며 이를 예측 모델과 연결시킬 수 있을 것으로 판단된다. 격자형태의 레이더강수량으로부터 1, 2차모멘트를 추정하기 위한 식은 다음과 같다. 모멘트 추정을 통해 총 5 개의 속성을 추출할 수 있다. 즉, 위경도상의 도심과 방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산 등을 이용하여 다음 그림과 같이 강수의 중심과 강수장의 형태를 수치적으로 추정할 수 있다. 강수장의 형태는 공분산으로부터 추정하여 타원체로 나타내었다. 이러한 과정을 통해 강수장의 중심과 모양의 Tracking이 가능하며 이를 활용한 예측모형의 개발이 가능할 것으로 판단된다.
오늘날, 보다 정밀한 대기기상 분석과 정확한 기상 예측을 위해 보편적으로 기상레이더를 활용하고 있다. 지표면과 가까운 저층에서 주로 발생하는 국지성 호우 및 돌발기상에 대한 대응을 위해서는 기상레이더 역시 저층 관측이 수반되어야 한다. 하지만, 국토 대부분이 산악지형으로 이루어진 우리나라에서는 산악지형에 의한 지형클러터와 빔 차폐의 영향을 피하여 원만한 기상관측을 위해 대부분의 기상레이더가 고지대에 설치, 운영되고 있다. 그럼에도 불구하고 낮은 고도각의 레이더 관측 자료에서는 여전히 지형 클러터 및 차폐에 따른 영향으로 인해 자료 품질의 신뢰성이 떨어질 수 밖에 없다. 현재 클러터나 차폐가 발생한 영역에 대해 상위 고도각의 자료를 이용하는 등의 방법으로 보정을 수행하고 있지만 각 고도각 관측 자료들의 시간적 차이가 발생함에 따라 부정확성이 발생할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 차폐 영역 보정에 대한 처리를 위해 단일 관측자료 만을 이용하는 방법을 적용함으로서 시간적 불일치성에 대한 문제를 해결하고, 초단기 강수예측을 위한 강수에코의 정확한 추적을 위해 레이더 영상에 적응적인 차폐, 클러터 보정 기법을 제안한다. 제안 기법은 강수에코의 형태학적 구조에 기반한 차폐보정을 위해 영상 처리 기법의 한 종류인 모폴로지 기법을 적용함으로써 강수에코의 모양, 크기, 및 구조에 따라 침식 및 팽창 과정을 수행하여 클러터나 차폐로 인해 소실된 강수에코 영역을 보정한다. 실험결과 레이더 강수추정의 정확성 향상을 꾀할 수 있었으며, 강수 추적을 위한 강수에코의 형태학적 복원이 가능함을 확인하였다. 이로부터, 향후 저층관측 레이더 자료의 활용성 증대와 에코 형태에 기반한 강수 추적 알고리즘 개발 및 성능 향상에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.345-352
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2006
현 기상의 시점에서 강수 확률 예측을 위해 가장 적절한 모형은 공간적 종속성과 시간적 종속성을 고려한 모형이 선택되어져야 한다. 보통 마크프 연쇄 모형과 예보인자를 이용하는 회귀 모형이 모두 고려된 모형을 사용한다. 본 논문에서는 강수 형태를 세 개의 상태로 나눈 경우, 즉 맑은 경우, 흐린 경우, 비온 경우로 나누어 마코프 로지스틱 회귀모형을 세우고 강수확률을 예측 할 수 있도록 하였다. 또한 서울 지역의 강수 자료를 이용하여 기존의 마코프 회귀모형과 마코프 로지스틱 회귀모형을 서로 비교하여 실제적 적용 문제를 다루었다.
본 연구에서는 20세기 후반 관측자료를 분석하여 최근 한반도 겨울철 강수현상에 나타난 변화 양상과 그 원인을 밝히고, 21세기 후반 기후모델(GFDL 2.1) 자료를 바탕으로 미래의 겨울강수 변화추세를 예측해 보고자 한다. 61개 지점 관측자료를 분석한 결과 에 따르면, 지난 35년 동안$(1973/74\sim2006/07)$ 우리나라 겨울철($11\sim4$월) 총 강수량은 변화가 없었지만, 강설량은 약 4.3cm/10년의 비율로 감소하였다. 1980년대 후반 이후 강설일수가 감소하고, 강설강도가 약해지고, 강설계절의 길이가 줄어들면서 설수일율(전체 강수일 수에서 강설일이 차지하는 비율)도 낮아졌다. 이러한 패턴은 겨울철 강수형태가 점차 강설에서 강우의 형태로 바뀌어가고 있음을 보여준다. 이러한 우리나라 겨울철 강수 형태의 변화는 겨울철 양(+)의 북극진동(Arctic Oscillation)에 의해 한반도 주변의 겨울철 기압이 상승함에 따라 나타난 기온상승과 관련되어 있다. 1980년대 후반 이후의 동북아시아 지역의 기압 상승은 한반도 주변의 대기와 해양 온도를 차별적으로 상승시킴으로써 대기안정도 증가에 의한 눈구름 형성 감소와 관련된 대기-해양간 온도경도를 감소시켰다. 모델생산 미래$(2081\sim2100)$ 기후자료와 20세기 후반$(1981\sim2000)$ 기후자료 비교 분석 결과, 21세기 말에는 대기 중 온실기체의 양이 증가할수록 온난화가 강화되어 겨울철 강설기간이 더 짧아지고 강설불가능일이 더 증가할 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 파키스탄의 강수지역을 구분하는 것이다. 파키스탄 강수 특성의 이해를 증진시키기 위해 강수 지역을 구분하였다. 강수 형태는 순별 강수량 자료를 이용하여 인자분석과 군집분석 기법으로 분석하였다. 연구에 사용된 자료는 파키스탄 기상청에서 제공하는 32개 기상 관측소의 자료로 연구 기간은 1980년에서 2006년까지이다. 인자분석의 결과 추출된 3개의 인자는 전체 변동의 94.60%를 설명한다. 강수 지역은 강수 특성의 공간적 분포를 이해하기 위해 군집분석을 하였다. 군집분석은 Ward법을 이용하여 분석하였다. 연구 결과 강수 지역은 6개의 지역으로 구분되었다. 지역의 경계는 Baluchistan 고원, Indus 평야, Hindu Kush 산맥과 Himalaya 산맥 같은 지형을 기준으로 구분하였다.
Due to the nature of construction industry which is labor-intensive and outdoor mobile production industry, climatic changes work as a major factor affecting construction period and safety accident. In Korea, changes in the amount of precipitation are more severe than those in climate. In addition, climatic changes are also shown as a change in precipitation form. Thus, this study aims to provide baseline data for establishing safety regulations at construction sites by analyzing fatal accidents by precipitation type.
고해상도 시공간적 격자 형태의 레이더 강수는 돌발홍수(flash flood)와 같은 기상재해에 대비하기 위하여 실시간 예측정보로 활용된다. 그러나 대부분의 레이더 강수는 과소 추정되는 경향이 있어 정량적인 보정 과정인 QPE (Quantitative Precipitation Estimation)가 필요하다. 일반적으로 레이더 강수자료 보정은 지점 관측자료를 활용하지만, 본 연구에서는 지상 강수량 기반의 고해상도 격자 강수자료를 생산하여 레이더 강수자료와 직접적으로 비교하고자 한다. 이에 고도와 지형적 특성을 고려한 PRISM(Precipitation-elevation Regressions on Independent Slopes Model) 방법을 사용하여 고해상도 격자기반의 자료를 생성하였다. PRISM 방법은 고도와 지리정보를 독립변수로 갖는 회귀모형 기반의 기후인자 추정 모형이다. 생산된 고해상도 격자 강수자료와 레이더 강수자료를 QPF (Quantitative Precipitation Forecast) 모델의 입력자료로 사용하여 예측결과를 비교하였다. 해당 QPF 모델은 이류(advection)와 확률론적 섭동(stochastic perturbation)을 기반으로 하며, 강수 앙상블 자료를 생산한다. QPF 모델에 대해 투 트랙(two-track) 방법으로 생산된 예측정보를 통해 레이더 강수자료의 격자별 후처리 보정이 가능할 것으로 판단된다.
기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.
1973년에서 2001년 남한의 강수자료를 이용하여 계절성 강수에 대하여 연구 분석하였다. 남한 63개 관측지점에 대한 계절성 강수지수와 계절성 강수지수의 연 변화에 대해 조사하였다. 이 연구에서의 계절성 강수라 함은 연중 특정 몇 달에 집중되는 강수의 집중도를 의미한다. 강수 형태는 여러 원인에 의해 변하며, 여름철에는 국지성 강수가 발생한다. 계절성 강수 지수를 이용하여 남한 지역의 계절성 강수 특성을 분석한 결과 남한 지역은 전체적으로 계절성 강수의 특성을 띠고 있는 지역이었으나 1993년 이후 건조한 날씨가 길어지고, 이후 집중호우가 내리는 계절성 강수의 특성이 더욱 뚜렷해지고 있다. 이동평균을 이용하여 계절성 강수 지수의 연 변화를 분석한 결과 남한의 62개 관측지점의 계절성 강수 지수는 29년간 증가하는 추세를 보이고 있음을 확인하였다. 특히 과거($1973{\sim}1982$년)에는 6월, 7월에 집중되던 강수가 최근($1992{\sim}2001$)에는 8월, 9월에 집중되고 있으며, 10월에도 강수가 집중되는 현상을 보이고 있다. 또한 과거($1973{\sim}1982$)에는 계절성 강수 강도 3에 속하는 지역이 많았으나, 1993년 이후부터는 계절성 강수 강도 5와 6에 속하는 관측지점이 늘어나고 있는 추세이다. 계절성 강수 강도 5와 6에 속하는 관측지점이 늘어나고 있다는 것은 남한지역의 강수특성이 건조한 날씨가 계속되다가 이후 특정한 달에 강수가 집중되어 내리는 계절성 강수의 현상이 더욱 뚜렷해지고 있다는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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