• Title/Summary/Keyword: 강우 자료

Search Result 2,867, Processing Time 0.04 seconds

Partitioning Bimodal Spectrum Peak in Raw Data of UHF Wind Profiler (UHF 윈드프로파일러 원시 자료의 이중 스펙트럼 첨두 분리)

  • Jo, Won-Gi;Kwon, Byung-Hyuk;Yoon, Hong-Joo
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
    • /
    • v.14 no.1
    • /
    • pp.61-68
    • /
    • 2019
  • In addition to non-meteorological echoes, meteorological echoes with large scattering effects, such as precipitation, cause errors in wind data measured by wind profiler. In the rainfall situation, the Doppler spectrum of wind profiler shows both the rainfall signal and the atmospheric signal as two peaks. The vertical radial velocity is very large due to the falling rain drop. The radial velocity contaminated by rainfall decreases the accuracy of the horizontal wind vector and leads to inaccurate weather analysis. In this study, we developed an algorithm to process raw data of wind profiler and distinguished rainfall signal and wind signal by partitioning bimodal peak for Doppler spectrum in rainfall environment.

Estimation of storm events frequency analysis using copula function (Copula 함수를 이용한 호우사상의 빈도해석 산정)

  • An, Heejin;Lee, Moonyoung;Kim, Si Yeon;Jeon, Seol;Ahn, Youngmin;Jung, Donghwa;Park, Daeryong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2022.05a
    • /
    • pp.200-200
    • /
    • 2022
  • 본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.

  • PDF

Characteristics Analysis for RUSLE Factors based on Measured Data of Gangwon Experimental Watershed (I) (강원지역 시험유역에 대한 RUSLE 인자특성 분석 (I) - 강우침식능 인자를 중심으로 -)

  • Lee, Jong-Seol;Chung, Jae-Hak
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
    • /
    • v.9 no.6
    • /
    • pp.111-117
    • /
    • 2009
  • The RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) has been most widely used to estimate sediment yield in Korea. However RUSLE factors have not been verified based on measured data of sediment yield. The analysis of characteristics for the rainfall erosivity factor R was performed in this study. The R factor of RUSLE is expressed as multiple of total rainfall energy and maximum 30 min rainfall intensity. In this study, the characteristics of 10 rainfall energy equations were investigated using data measured in Gangneung experimental watershed, and applicability of each equations was reviewed based on results of the correlation analysis between measured sediment yield and total rainfall, between measured sediment yield and maximum intensity, and between measured sediment yield and total rainfall energy yield. Also, the relationship of I30 and I60 was proposed using 10-min rainfall data during 9 years.

Flow Forecasting using Neural Networks Model in Nakdong River Basin (신경망 모형을 이용한 낙동강 유역에서의 유량 예측)

  • Han, Kun-Yeun;Kim, Dong-Il;Son, Ah-Long;Kim, Ji-Eun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2009.05a
    • /
    • pp.314-318
    • /
    • 2009
  • 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.

  • PDF

Short-term Distributed Rainfall Prediction using Stochastic Error Field Modeling

  • Kim, Sun-Min;Tachikawa, Yasuto;Takara, Kaoru
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2005.05b
    • /
    • pp.225-229
    • /
    • 2005
  • 이류모형을 이용한 단기예측 레이더 강우자료와 관측 레이더자료의 비교를 통하여 얻어진 예측오차를 분석하였다. 임의 시점까지의 예측오차 장에 나타나는 확률분포 형태와 공간적 상관성을 분석하여 이들 특성을 반영하는 추후의 예측오차 장을 모의할 수 있었다. 모의된 예측오차 장과 합성된 단기예측 강우 장은 이류모형을 이용한 예측에 따른 불확실성 을 추계학적으로 반영한 예측강우를 제공한다.

  • PDF

A Rainfall-Runoff for Seom-Gang Experimental Watershed of Road Drainage (섬강 도로배수 시험유역의 강우-유출)

  • Lee, In-Ah;Choi, Hung-Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2007.05a
    • /
    • pp.1597-1601
    • /
    • 2007
  • 본 연구는 도로배수 유역 현황조사에 의해 유역의 적정 크기 등을 고려하여 산지유역인 상지대 섬강 시험유역 내에 도로배수 소유역을 선정하여 운영하였다. 2005년 5월부터 현재까지 수위관측소와 우량관측소를 설치하여 수위 및 우량자료를 수집하고, 홍수기뿐만 아니라 평 갈수기에도 주기적으로 유량 관측을 통해 수위-유량 곡선을 개발하였다. 도로배수유역의 강우-유출특성을 분석하기위하여 도달시간을 산정하였고, HEC-1 모형을 이용한 모의결과를 실측자료와 비교분석을 실시하여 모형의 사용성을 검토하였다.

  • PDF

Evaluation of Probable Rainfall Intensity Formula Considering the Locality of Rainfall Pattern Change at Incheon City (국지성 호우패턴 변화를 고려한 인천지역 확률강우강도식의 산정)

  • Choi, Gye-Woon;Han, Man-Shin;Chung, Yeun-Jung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2006.05a
    • /
    • pp.846-851
    • /
    • 2006
  • 본 논문은 최근 발생한 집중호우와 이상강우를 고려하여 인천지역에서 사용중인 확률강우강도식에 대한 새로운 확률강우강도식을 제안하였으며, 기상청 자료를 이용하여 지속시간 10분${\sim}$24시간까지의 임의시간 연최대강우량을 산정하였다. 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개의 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov -Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 최근 강우에 대한 경향을 분석하고 실제 발생한 강우 중에서 최대 발생 강우량을 고려하여 적정분포인 GEV 분포를 확률 분포형으로 선정하였다. 확률강우강도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot형, Sherman형, Japanese형, 통합형 Ⅰ 및 Ⅱ 형태로 산정하였고, 지역내 하수도 및 하천의 지속시간을 감안하여 확률강우강도식을 결정하였다. 또한 정확성을 고려하여 통합형 Ⅰ을 선택하였고 지속시간에 따른 강우강도식의 확률강우와 관측치를 감안한 강도식을 인천지역의 강우강도식으로 제안하였다.

  • PDF

Runoff Analysis using Radar Rainfall and Distributed Model (레이더 추정 강우와 분포형 모형을 이용한 유출 모의)

  • Kim, Geon Woo;Ahn, Jaehyun
    • 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.

  • PDF

Estimation of Annual Average Rainfall Erosivity based on Annual Precipitation (연강수량 기반의 연평균 강우가식성 지표 추정)

  • Lee, Joon-Hak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2022.05a
    • /
    • pp.431-431
    • /
    • 2022
  • Rainfall Erosivity는 "강우침식인자"로 불리고 있지만, 호우사상이 토양침식을 일으킬 수 있는 잠재적인 가식성 인자로서 "강우가식성 지표"로 부르는 것이 타당하다. 본 연구의 목적은 연평균 강수량을 이용하여 연평균 강우가식성 지표를 추정하는 전국 단위 경험식을 개발하는 것이다. 기존에 학계에 보고된 경험식은 1971 ~ 1999년 기간의 31개 지점으로부터 도출된 경험식이 있으나, 2000년대 이후의 강우사상을 포함하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 1981 ~ 2020년 기간의 60개 지점에 대한 기상청 강우자료를 이용하였으며 선행연구자들이 각각 산정한 연평균 강우침식인자를 토대로 새로운 강우침식인자 추정식을 개발하였다. 또한, 역거리 방법으로 등강우침식도를 작성하여 1981 ~ 1990년, 1991 ~ 2000, 2001 ~ 2010년, 2011 ~2020년의 각 10년 주기별 강우침식인자의 지역별 분포를 비교하였다. 연구 결과 국지성 집중호우로 인해 연평균 강우가식성 지표값의 지역별 편차가 심하게 나타나는 것을 알 수 있었다.

  • PDF

Applicability of Sobaek Radar Rain for Flood Routing of Chungju Dam Watershed (충주댐 유역 홍수추적을 위한 소백산 레이더 강우자료의 적용성 검토)

  • Ahn, So-Ra;Park, Hye-Sun;Han, Myoung-Sun;Kim, Seong-Joon
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
    • /
    • v.17 no.1
    • /
    • pp.129-143
    • /
    • 2014
  • The purpose of this study is to evaluate the availability of dual-polarization radar rain for flood routing in Chungju Dam watershed($6,625.8km^2$) using KIMSTORM (Grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model). The Sobaek dual-polarization radar data for 1 heavy rain and 3 typhoon(Khanun, Bolaven, and Sanba) events in 2012 were obtained from Han River Flood Control Office. The spatio-temporal patterns between the two data were similar showing the ratio of radar rain to ground rain with 0.97. The KIMSTORM was set to $500{\times}500m$ resolution and a total of 45,738 cells(198 rows${\times}$231 columns) for the watershed. For radar rain and 41 ground rains, the model was independently calibrated using discharge data at 3 streamflow gauging stations(YW1, YC, and CJD) with coefficient of determination($R^2$), Nash and Sutcliffe Model Efficiency(ME), and Volume Conservation Index(VCI). The $R^2$, ME, and VCI 0.80, 0.62 and 1.08 for radar rain and 0.83, 0.68 and 1.10 for ground rain respectively.