• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.202-202
• /
• 2020

산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.130-134
• /
• 2008

제주도는 표고가 높은 산악지형으로 이루어져 있으며, 산악지형에서의 강수 발생일수와 강수량 값은 평지보다 월등히 높으므로 수자원 설계시 표고에 따른 강우 보정을 실시한다. 그러나 현재 실무에서 적용되고 있는 시우량 자료를 이용한 표고와 연강우량의 관계에 따른 보정 방법은 여러 문제점을 야기시키고 있다. 이에 본 연구에서는 크리깅 기법을 이용하여 새로운 강우보정 방법을 제시하였으며, 격자형 강우보정계수를 산정하여 보정된 강우를 분포형 모형에 적용하였다. 제주도내 17개 강우관측소 및 제주 재난안전대책본부 41개 관측소의 강우자료를 이용하여 공동크리깅을 수행하였고, 격자 형태의 강우보정계수를 산정하였다. 제주 관측소의 강우자료로 확률강우량을 산정하여 강우보정을 하였고, 분포형 모형에 적용하여 유출량을 산정하였다. 또한, 기존 고도보정 방법 및 HEC-HMS 모형으로 산정된 유출량과 비교하였다. 본 연구에서 제시한 강우보정 방법으로 지속시간에 따른 강우 증가를 고려할 수 있을 뿐만 아니라 고도에 따른 강우보정시 홍수량이 과대 산정되는 문제점을 해결할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.371-371
• /
• 2021

돌발홍수 예경보시스템의 입력자료로 예측강우가 활용된다. 기상청과 환경부에서는 초단기 예보의 목적으로 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation nowcasting and Lagrangian Extrapolation)을 생산하고 있다. MAPLE은 선행 30분까지의 예측품질은 어느 정도 정확하다고 볼 수 있으나 그 이후 특히 3시간 이상이 되면 예측품질이 크게 떨어지는 문제가 있다. 예측강우의 편의보정을 위한 여러 시도들이 있었으나 호우의 규모 및 이동특성을 고려한 사례는 제한적이다. 호우의 이동특성을 고려해야하는 이유로는 첫째, 예측의 특성상 예측강우가 생성되고 편의보정이 이루어지는 시간 동안 호우는 이동을 하기 때문이다. 둘째, 호우가 이동을 하면서 편의보정의 대상이 되는 지역에 적합한 보정계수의 결정이 어렵기 때문이다. 마지막으로 돌발홍수는 장마와 같은 전선형 강수가 아닌 국지성 호우와 같이 빠르게 움직이며 강한 호우를 내리는 강수에 의해 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 호우의 이동특성을 고려하여 예측강우 보정계수를 결정하고 이를 예측강우에 실시간으로 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 Backward tracking은 미래에 호우가 도달할 지역(대상지역)으로부터 현재 호우가 위치하는 지역을 추적하는데 이용된다. 추적된 지역에서 보정계수가 결정된다. Forward tracking은 현재 호우가 위치하는 지역으로부터 대상지역을 다시 추적하는데 이용된다. 앞서 결정된 보정계수는 대상지역의 예측강우에 적용된다. 해당 방법론을 2019년에 발생한 주요 호우사상에 실시간 적용하고 평가하였다. 그 결과, Backward-Forward tracking 기반 예측강우 보정방법을 적용한 경우에는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 보정결과가 도출됨을 확인되었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.37 no.5
• /
• pp.837-844
• /
• 2017

Generally, V/C ratio in uninterrupted traffic flow and average travel speed in interrupted traffic flow are utilized as measure of effect for assessing operational situation of roads. The set of road conditions and traffic conditions are considered to be major variables for assessing operational situation in the traffic flow. However, weather conditions such as rainfall also affect the operational situation of roads. The studies reflected by the rainy situation are conducted in the uninterrupted flow, but the related studies are insufficient in the interrupted flow. In this study, the modification factors during rainfall in the interrupted flow were suggested, and the factors could be used when calculating the average travel speed during rainfall in the interrupted flow. By utilizing the data that were investigated in the same road and traffic conditions and the different weather conditions (rainy day or clear day), the modification factors were founded on regression analysis of the travel speed during rainfall as a dependent variable. Modification factors was suggested in dividing peak time, non-peak time, and whole period. Based on this study, the modification factors can be used to complementing the average travel speed model for assessing the operational situation of urban streets during rainfall.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.406-414
• /
• 2015

Existing relative researches for traffic were studied under favorable weather or excluding impact of weather. This study present traffic volume variation according to rainfall intensity in national highway provincial road and rainfall-factor. Continuous traffic count section match AWS after selecting to analyze provincial road 256 section. Weekdays ADT(Average Daily Traffic) and rainfall-factor are influenced by rainfall a little because of business travel. But non-weekdays ADT and rainfall-factor are influenced much more than weekdays because of leisure travel. Estimated AADT(Annual Average Daily Traffic) by adjusting rainfall-factor is lower MAPE than non-adjusting rainfall factor. So, rainfall have to be considered when estimating AADT. ADT decrease according to rainfall intensity, continuous studies considered rainfall intensity are needed when road design and operation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.33-33
• /
• 2011

현재 우리나라 기상청에서는 단기, 중기 및 장기 예보자료를 생산하고 있으나, 이들 자료는 단순히 일기 예보에 치중되어 생산되고 있어 강우-유출해석에 직접 적용하기에는 시 공간 해상도가 크고 정량적 강수예측의 정확도가 미흡하다. 이에 기상 및 수자원분야에서는 정확도 개선을 위해서 관측강우와 예측강우의 비교 분석을 통해 편차를 산정하여 예측강수를 보정하는 기법을 적용하고 있다. 다만, 기존의 편차보정방법은 보정인자로 강수량만을 고려하기 때문에 정확도 개선에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수자원분야의 수치예보자료의 정확도를 향상시키기 위해 규모, 발생영역에 대한 강수의 특성을 고려한 강수예측자료의 편차보정 방법을 제안하고 이를 강우-유출모델에 적용하여 개선정도를 평가하고자 한다. 이에 적용유역을 춘천댐상류유역으로 선정하고 국내 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)수치예보자료, 지점강우자료, radar자료의 수문기상자료와 지형자료를 수집하였다. 화천, 평화의 댐 일부 미계측유역의 관측자료로 radar자료를 이용하였다. 이상의 자료를 토대로 강우강도 및 규모, 영향범위를 고려한 예측강우의 편차를 산정하여 RDAPS 수치예보자료의 정확도를 개선하고 평가하였다. 이는 해당 유역뿐만 아니라 주변 유역의 정보를 이용하여 예측강우의 발생위치에 대한 오차를 고려한 방법으로, 각 영역별로 예측강우의 편차보정계수를 산정하여 적용하였다. 또한, 이전시간대의 강우 편차에 대한 오차를 줄이기 위해 정규분포방법을 이용한 Ensemble 편차보정계수를 산정하고 최근 생산된 수치예보자료에 적용하여 확률예측강우를 산정하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.46 no.11
• /
• pp.1041-1052
• /
• 2013

In this study, we estimate parameters of a distributed hydrologic model, GRM (grid based rainfall-runoff model), using a model-independent parameter estimation tool, PEST. We implement auto calibration of model parameters such as initial soil moisture, multipliers of overland roughness and soil hydraulic conductivity in the Geumho River Catchment and the Gamcheon Catchment using radar rainfall estimates and ground-observed rainfall represented by Thiessen interpolation. Automatic calibration is performed by GRM-MP (multiple projects), a modified version of GRM without GUI (graphic user interface) implementation, and "Parallel PEST" to improve estimation efficiency. Although ground rainfall shows similar or higher cumulative amount compared to radar rainfall in the areal average, high spatial variation is found only in radar rainfall. In terms of accuracy of hydrologic simulations, radar rainfall is equivalent or superior to ground rainfall. In the case of radar rainfall, the estimated multiplier of soil hydraulic conductivity is lower than 1, which may be affected by high rainfall intensity of radar rainfall. Other parameters such as initial soil moisture and the multiplier of overland roughness do not show consistent trends in the calibration results. Overall, calibrated parameters show different patterns in radar and ground rainfall, which should be carefully considered in the rainfall-runoff modelling applications using radar rainfall.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.53 no.3
• /
• pp.201-214
• /
• 2020

This study proposes a bias correction method of dual-pol radar rain rate in real time using the dual Kalman filter. Unlike the conventional Kalman filter, the dual Kalman filter predicts state variables with two systems (state estimation system and model estimation system) at the same time. Bias of rain rate is corrected by applying the bias correction ratio to the rain rate estimate. The bias correction ratio is predicted from the state-space model of the dual Kalman filter. This method is applied to a storm event with long duration occurred in July 2016. Most of the bias correction ratios are estimated between 1 and 2, which indicates that the radar rain rate is underestimated than the ground rain rate. The AR (1) model is found to be appropriate for explaining the time series of the bias correction ratio. The time series of the bias correction ratio predicted by the dual Kalman filter shows a similar tendency to that of observation data. As the variability of the bias correction increases, the dual Kalman filter has better prediction performance than the Kalman filter. This study shows that the dual Kalman filter can be applied to the bias correction of radar rain rate, especially for long and heavy storm events.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1121-1124
• /
• 2009

면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.34 no.5
• /
• pp.1443-1454
• /
• 2014

In this study, we assess impact of spatial resolution of radar rainfall and a distributed hydrologic model on parameter estimation and rainfall-runoff response. Radar data measured by S-band polarimetric radar located at Mt. Bisl in the year of 2012 are used for the comparative study. As different rainfall estimates such as R-KDP, R-Z, and R-ZDR show good agreement with ground rainfall, R-KDP are applied for rainfall-runoff modeling due to relatively high accuracy in terms of catchment averaged and gauging point rainfall. GRM (grid based rainfall-runoff model) is implemented for flood simulations at the Geumho River catchment with spatial resolutions of 200m, 500m, and 1000m. Automatic calibration is performed by PEST (model independent parameter estimation tool) to find suitable parameters for each spatial resolution. For 200m resolution, multipliers of overlandflow and soil hydraulic conductivity are estimated within stable ranges, while high variations are found from results for 500m and 1000m resolution. No tendency is found in the estimated initial soil moisture. When parameters estimated for different spatial resolution are applied for other resolutions, 200m resolution model shows higher sensitivity compared to 1000m resolution model.