• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.194-194
• /
• 2020

본 연구에서는 수평반사도를 이용한 강우추정 관계식을 유효성 측면에서 재평가하였다. 이를 위해, 강우추정 관계식의 유도과정을 다시 살펴보고, 관측자료를 가지고 강우입자분포의 매개변수를 추정할 수 있도록 식의 형태를 변환하였다. 이 식을 이용하여 비슬산 레이더에서 관측된 반사도-강우강도의 쌍 자료에 대한 강우입자분포 매개변수를 추정하였다. 마지막으로 추정된 매개변수 대푯값을 다시 강우추정 관계식 유도에 사용하였다. 이렇게 결정된 강우추정 관계식이 관측된 수평반사도-강우강도 자료를 얼마나 잘 대표하는지를 평가하였으며, 그 결과, 레이더 반사도가 작아지면 작아질수록 강우추정 관계식의 이론적 배경과 관측자료의 괴리가 커지는 것으로 나타났다. 또한 강우입자분포를 지수분포로 가정한 형태의 강우추정 관계식이 모든 반사도 구간에서 유의하지 않을 수 있다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.214-214
• /
• 2016

이중편파 강우레이더는 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 변수를 관측하여 호우의 공간적 규모, 호우를 구성하는 강수입자, 호우의 이동방향 등 종합적인 강우 정보를 제공한다. 이러한 이중편파레이더를 이용하면 단일편파레이더에 비해 보다 정량적인 강수 추정이 가능하다. 일반적으로 이중편파 강우레이더의 강우추정 관계식은 DSD 및 강우입자 모형을 기반으로 물리적으로 유도된다. 그러나 DSD는 호우 사상에 따라 그 양상이 다르며, 동일 호우 사상 내에서도 시공간적으로 변화가 크다. 이러한 DSD에 내포된 변동성은 결과적으로 레이더 강우에 큰 불확실성을 유발하게 된다. 이에 본 연구에서는 확률대응법을 이용하여 이중편파레이더의 강우추정 관계식을 추정하는 기법을 개발하고자 한다. 확률대응법은 실시간으로 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하는 기법으로 단일편파레이더의 Z-R 관계식에 적용된 바 있다. 이러한 확률대응법을 이용하면 시공간적으로 변하는 DSD 등 호우사상의 개별적인 특징을 반영하여 호우사상별 강우추정 관계식의 매개변수를 실시간으로 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이중편파레이더의 강우추정 관계식 중 R(KDP, Zdr), R(Zh, Zdr) 관계식을 위주로 매개변수를 이변량 확률대응법을 통해 추정하고, 기존의 강우추정 알고리즘 및 관계식의 레이더 강우 추정 결과와 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.58-58
• /
• 2019

최근 기계학습기법에 대한 활발한 연구로 인하여 많은 기계학습기법들이 개발되었다. 이러한 최신기계학습기법은 기존에 사용되어온 기계학습기법과 경험식들보다 자연현상을 예측하고 재현하는데 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정 기법으로는 ZR관계식이 널리 사용되고 있다. 이상적인 조건에서는 ZR 관계식을 이용한 레이더 강우추정이 양호한 성능을 보이나, 실제 레이더 자료를 이용한 강우추정은 이상적인 환경이 아닌 경우가 매우 많다. 이런 ZR관계식의 한계점을 보완하기 위한 방법으로 기계학습기법을 이용한 레이더 강우추정 기법들이 개발되었으나, 현재 한국의 레이더 자료를 대상으로 해서는 많은 연구가 진행되어 오지 않고 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정의 정확도 향상을 위해서는 최신 기계학습기법들의 레이더 강우추정 기법에 대한 적용가능성을 평가해 볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 random forest, stochastic gradient boosted model, extreme learning machine의 강우 레이더 강우추정 기법으로의 적용성을 평가하였다. 강우추정 기법 개발 및 성능 비교를 위해서 2018년 광덕산 이중편파 레이더 자료를 이용하였다. 다양한 이중편파 매개변수 조합을 레이더 강우추정 기법의 입력변수로 적용하였다. 기존 연구의 사용되어 온 ZR관계식의 매개변수를 또한 강우사상과 이중편파 매개변수 조합을 이용하여 추정하였다. 기계학습을 적용한 레이더 강우추정 기법이 ZR관계식보다 상관계수와 제곱근오차를 기준으로 높은 강우추정 정확도를 보였다. 특히 개발된 강우추정 기법은 호우사상에서 높은 정확도를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 적용된 기계학습 기법 중에서는extreme learning machine이 레이더 강우추정기법 개발에 가장 적합한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.180-180
• /
• 2019

본 연구의 목표는 돌발홍수 예 경보시스템(Flash Flood Warning System, FFWS)의 효용성 극대화를 위한 레이더 자료의 품질향상 기법을 개발하는 것이다. 지금까지 사용되어온 레이더 자료의 품질향상 기법들은 모두 자료의 평균값에 맞추어져 개발되었다. 그러나 돌발홍수 예 경보시스템에서 사용되는 강우강도 임계값은 평균값과 큰 차이가 난다. 따라서 레이더 자료를 이용하여 추정하는 큰 강우강도의 신뢰도는 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예 경보시스템에 사용되는 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 비슬산 레이더 관측반경 내 위치한 AWS 지점의 강우자료를 이용하였다. 먼저, 강수입자분포(Drop Size Distribution, DSD)를 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식을 재검토하였다. 다음으로 관측된 비슬산 레이더 반사도 자료를 10dBZ 단위로 구분하여 레이더 반사도 구간별로 레이더 반사도 자료와 강우자료 쌍에 대한 DSD 매개변수를 산정하였다. DSD 매개변수를 산정하기 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 AWS 지점의 강우자료를 지수분포로 가정하여 유도한 강우추정 관계식에 적용하였다. 다음으로 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정을 위해 레이더 반사도 구간별로 DSD 매개변수의 대푯값을 결정하였다. 마지막으로 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식에 레이더 반사도 구간별 DSD 매개변수의 대푯값을 적용함으로써 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.214-217
• /
• 2018

본 연구에서는 레이더의 수평반사도를 이용하여 강우를 추정하였고, 레이더 추정 강우자료에 의한 유역평균 강우량과 지상 우량계의 유역평균 강우량을 비교하였다. 또한 추정한 레이더 강우와 지상 강우를 이용하여 강우를 보정하였으며, 수문학적 활용성을 확인하기 위해 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 유출을 모의하였다. 강우량 분석결과, 보정 전의 레이더 추정 강우는 지상 강우와 많은 차이를 나타냈으며, 지상 강우를 통해 보정한 레이더 추정 강우는 지상 강우와 유사한 결과를 나타내었다. 유출모의에서도 보정한 레이더 추정 강우의 첨두유량과 총유출량이 관측유량과 비교적 근사한 값을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.327-327
• /
• 2018

돌발홍수, 집중호우 등 강우가 발생 원인되는 자연재해에 효과적으로 대응하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있으나 강우의 시공간 변동성과 발생과정의 복잡한 물리과정으로 인해 강우 추정에 한계를 가진다. 일반적으로 강우 추정은 물리적, 추계학적 모형을 이용하며 추계학적 모형의 점과정(point process)을 이용하여 강우를 생산한다. 추계학적 강우 모형은 관측 강우의 시간 스케일, 강우발생 빈도, 강우 강도 등 강우 구조의 특성을 반영 할 수 있다는 장점을 가지고 있으나 생산되는 강우의 구조가 추정되는 매개변수에 크게 의존한다는 점에서 실제 강우에 적합한 매개변수 추정이 중요하다. 본 연구에서는 낙동강 유역내에 있는 20개의 강우관측 지점을 대상으로 1973년-2017년까지의 강우 관측자료를 수집하였으며 추계학적 강우생성 모형으로 점과정을 이용하는 추계학적 강우생성 모형인 NSRPM(Neymann-Scott rectangular pulse model)을 선정하였다. NSRPM모형의 매개변수를 추정하기위한 최적기법으로 DFP(Davidon-Fletcher-Powell), GA(genetic algorithm), Nelder-Mead, DE(differential evolution)를 이용하여 추정된 매개변수의 적합성을 분석하고 지역특성을 고려한 매개변수 추정 기법을 제시하였다. 추정된 모형의 매개변수를 분석한 결과 DE와 Nelder-Mead 기법이 높은 적합성을 보였으며 DFP, GA기법이 상대적으로 낮은 적합도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.11-11
• /
• 2021

2018년부터 삼척지역에는 전파강수관측소(X-band 이중편파레이더)가 설치되어 현업 운영 중에 있다. 해당 지역은 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망과 기존 대형 강우레이더로도 정확한 강우관측에 한계가 있었다. 설치 이후 전파강수관측소의 품질관리와 최적 관측전략 수립, 분포형 비차등위상차 기반의 강우추정 기법의 적용으로 정량적 추정강우의 정확도가 확보되어 75m의 고해상도 격자강우 정보가 제공되고 있다. 본 연구에서는 이러한 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 홍수예보에 활용하기 위해서 강우기반의 하천 수위 예측 기법인 하천흐름계산도표를 개발하였다. 하천흐름계산도표가 개발된 지역은 삼척 전파강수관측소의 관측 반경에 포함되는 삼척오십천 유역이며, 해당지역은 수변공원으로 조성되어 있어 시민의 접근이 용이하여 하천 수위 급상승으로 인해 피해가능성이 높은 지역이다. 2019년과 2020년 호우사례를 대상으로 개발된 하천흐름계산도표에 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 적용하여 하천수위 상승 예측성을 평가하였다. 또한 비교대상으로 강우관측소 강우자료와 환경부 대형 강우레이더 강우자료의 적용결과를 함께 비교하였다. 비차등 위상차 기반의 강우추정 기법을 적용하여 산정된 삼척 전파강수관측소의 정량강우는 기존의 강우추정 결과(SRI, CMP_HFC)보다 강우추정 정확도가 향상된 것을 확인하였다. 특히, 10km 관측 반경을 기준으로 분석하면 정확도가 상대적으로 높았다. 삼척 전파강수관측소 추정강우를 하천흐름 계산도표에 적용한 결과, 2020년 9월 7일 호우에 의해 삼척오십천 유역에서 관심수위 초과(10:20), 주의수위 초과(11:20)가 발생하였는데, 삼척 전파강수관측소 추정강우가 관심수위 초과 1시간 50분 전에 수위상승을 예측하였고, 주의수위 초과 30분전에 수위상승을 예측하였다. 이를 통해 개발된 하천흐름계산도표와 삼척 전파강수관측소의 홍수예보 활용 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.267-267
• /
• 2023

최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수 피해가 증가하고 있다. 레이더는 넓은 영역에 대해 고해상도의 강우 정보를 제공할 수 있으므로 위험기상 감시 및 실황 예측 모형의 입력자료로써 활용도가 높다. 레이더 강우량은 대기 중 강수입자에 대한 레이더 반사도와 강우강도의 Z-R 관계식으로 추정되기 때문에 강우 추정 과정에 불확실성을 내포하고 있다. 특히, 우리나라의 여름철 한반도의 집중호우는 층운형 강우와 함께 대류형 강우가 동반되는 복합적인 강우시스템에서 자주 발생하지만, 레이더 강우는 일반적으로 단일 강우시스템에 대한 고정된 Z-R 관계식으로 추정하므로, 이러한 현상에 대해 과대 추정 혹은 과소 추정이 발생한다. 본 연구에서는 집중호우에 적합한 강우를 추정하기 위해 2021년 8월 21일부터 8월 25일까지 경남 호우사례를 대상으로 층운형, 대류형, 열대형의 Z-R관계식과 반사도 조건에 따라 층운형과 적운형을 구분하여 Z-R 관계식을 적용하여 레이더 강우량 자료를 산출하였으며, 지상강우자료를 이용하여 정확도를 평가하였다. 레이더 자료 처리를 위해 Radar Software Library (RSL)를 이용하여 수평으로 1km 해상도의 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료로 변환하였다. 레이더 강우 추정의 정확도를 평가하기 위해 레이더 지점으로부터 100 km 이내에 위치하고 있는 기상관서와 자동기상관측소의 강우관측 결과와 비교·분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.361-361
• /
• 2019

기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.23-23
• /
• 2017

기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하는 특성으로 인해 정량적 강우산출 과정 중에 다양한 원인으로 인해 불확실성 발생 요소가 존재하나 이를 정량화하고 저감하는데 많은 어려움이 있다. 원인을 살펴보면, 첫째, 기상레이더의 관측에서부터 정량적 강우량 추정까지 일련의 과정에 대한 포괄적으로 불확실성 정량화와 분석이 이루어지지 못하며, 둘째, 전체 불확실성이 어느 정도 되는지 제시하지 못하므로 각 단계별 불확실성이 전체 불확실성 대비 어느 정도 비율이 되는지 제시하지 못한다. 마지막으로 기존 연구들은 불확실성을 줄이고자 여러 방법을 사용하고 있으나 어느 정도 효용성이 있는지 불확실성 측면에서 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 Maximum Entropy(ME)와 Uncertainty Delta Method(UMD)를 이용한 접근방법을 제안하여 기상레이더를 활용하여 정량적 강우량을 추정하는 일련의 과정에서 단계별로 불확실성이 어떻게 전파되는지 추정하였다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 2012년 여름철(6~8월)에 발생한 18개 강우사례를 이용하여 품질관리(Open Radar Product Generator 품질관리 알고리즘, fuzzy 알고리즘), 강우추정(Window Probability Matching Method, Marshall-Palmer 관계식), 후처리보정(Local Gauge Correction 기법, Gauge to Radar ratio 기법)단계만을 수행하였으며, 이 결과를 바탕으로 기상레이더 정량적 강우추정 단계별 불확실성을 정량화하였다. 정량화결과, 최종적으로 관측단계의 불확실성보다 최종 불확실성이 줄어들었으나, 강우추정 단계에서 불확실성이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 어떤 강우추정식을 적용하느냐에 따라 레이더 강우추정결과가 매우 달라질 수 있음을 의미한다. 따라서 본 연구에서 제시한 불확실성 정량화 방법을 통하여 첫째, 전체 및 단계별 불확실성을 정량화할 수 있고, 둘째, 최종 불확실성 대비 각 단계별 불확실성을 비율을 제시할 수 있으며, 마지막으로 수행단계별로 불확실성 전파과정을 파악할 수 있다. 이는 향후 정량적 레이더 강우추정 과정에 있어서 불확실성을 발생시키는 주요 원인파악과 이에 대한 집중적인 투자를 가능하게 한다. 이러한 과정을 통하여 보다 정확한 정량적 레이더 강우추정이 가능할 것으로 판단된다.