• Journal of the Korean earth science society
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• v.39 no.2
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• pp.131-138
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• 2018

The purpose of this study is to improve the quantitative precipitation estimation method based on satellite brightness temperature. The non-linear equation for rainfall estimation is improved by analysing precipitation cases around the Korean peninsula in summer. Radar reflectivity is adopted the CAPPI 1.5 and CMAX composite fields that provided by the Korea Meteorological Agency (KMA). In addition, the satellite data are used infrared, water vapor and visible channel measured from meteorological imager sensor mounted on the Chollian satellite. The improved algorithm is compared with the results of the A-E method and CRR analytic function. POD, FAR and CSI are 0.67, 0.76 and 0.21, respectively. The MAE and RMSE are 2.49 and 6.18 mm/h. As the quantitative error was reduced in comparison to A-E and qualitative accuracy increased in compare with CRR, the disadvantage of both algorithms are complemented. The method of estimating precipitation through a relational expression can be used for short-term forecasting because of allowing precipitation estimation in a short time without going through complicated algorithms.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.8
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• pp.857-871
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• 2013

The interest in rainfall observation and forecasting using remote sensing method like RADAR (Radio Detection and Ranging) and satellite image is increased according to increased damage by rapid weather change like regional torrential rain and flash flood. In this study, the basin runoff was calculated using adaptive neuro-fuzzy technique, one of the data driven model and MAPLE (McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) forecasted precipitation data as one of the input variables. The flood estimation method using neuro-fuzzy technique and RADAR forecasted precipitation data was evaluated. Six rainfall events occurred at flood season in 2010 and 2011 in Chungju Reservoir basin were used for the input data. The flood estimation results according to the rainfall data used as training, checking and testing data in the model setup process were compared. The 15 models were composed of combination of the input variables and the results according to change of clustering methods were compared and analysed. From this study was that using the relatively larger clustering radius and the biggest flood ever happened for training data showed the better flood estimation. The model using MAPLE forecasted precipitation data showed relatively better result at inflow estimation Chungju Reservoir.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.20 no.4
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• pp.102-114
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• 2017

The purpose of this study was the assessment of the accuracy of Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-Satellite Retrievals for GPM (IMERG), a rainfall data source derived from satellite images, for evaluation of its applicability to use in ungauged or inaccessible areas. The study area was the overall area of the Korean peninsula divided into six regions. Automated Surface Observing System (ASOS) rainfall data from the Korean Meteorological Administration and IMERG satellite rainfall were used. Their average correlation coefficient was 0.46 for a 1-h temporal resolution, and it increased to 0.69 for a 24-h temporal resolution. The IMERG data quantitatively estimated less than the rainfall totals from ground gauges, and the bias decreased as the temporal resolution was decreased. The correlation coefficients of the two rainfall events, which had relatively greater rainfall amounts, were 0.68 and 0.69 for a 1-h temporal resolution. Additionally, the spatial distributions of the ASOS and IMERG data were similar to each other. The study results showed that the IMERG data were very useful in the assessment of the hydro-meteorological characteristics of ungauged or inaccessible areas. In a future study, verification of the accuracy of satellite-derived rainfall data will be performed by expanding the analysis periods and applying various statistical techniques.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.437-441
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• 2017

우리나라는 전 국토의 70%가 산지이고 하천경사가 다른 나라에 비해 상대적으로 급하여 홍수 관리에 매우 불리한 조건을 가지고 있으며, 특히 홍수기간의 집중호우 및 돌발홍수는 인명과 재산의 막대한 피해를 입히고 있다. 최근은 기후변화로 인하여 극심한 홍수, 가뭄 등 재해의 발생빈도가 증가하는 추세로 기후변화의 영향을 최소화할 수 있는 수재해 방재관리가 필요한 상황이다. 중 대하천의 경우에는 비교적 수재해 방재관리가 잘 이루어지고 있으나, 소하천(일부 중하천 포함)의 경우에는 취약한 구조를 보이고 있다. 특히 홍수기간(7월~9월)의 인명과 재산의 피해는 주로 소하천 위주로 발생하고 있으며, 사전 사후의 체계적인 대응이 이루어지지 못하고 있다. 수재해 방재관리를 위해서는 일차적으로 수문자료의 획득에 있으며, 그 이후 해당유역에 적합한 수재해 대응을 위한 체계적인 방법론과 방재시스템 개발 운영이 수반되어야 안전한 방재관리를 할 수 있다. 따라서 수재해 방재관리 체계를 구축하기 위해서는 중 소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중 소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 차탄천 유역(유역면적 $190.64km^2$, 유로경사 0.96%, 경기도 연천군 소재)의 신뢰성 높은 2016년 관측자료를 이용하여 강우특성, 유출특성, 증발산량 등 수문특성을 분석하였으며, 과거 관측결과와 비교하였다. 강우특성 분석으로는 호우사상 분리, 주요 호우사상 분석, 지속기간별 최대강우량, 시간분포 등이 있다. 2016년은 2015년보다 최대 강우지속기간은 적게, 평균 강우지속기간은 크게, 최대 강우강도와 평균 강우강도는 모두 적게 나타나는 호우의 특징을 보이나, 설마천 유역과 같이 50mm 이상의 호우사상수의 증가에 기인하여 연 총강우량 증가로 유출률이 증가하는 유출특성을 보인다. 2016년의 하천유출률은 강우량 대비 39.6%(장진교, 유역출구)와 58.9%(보막교, 중간 소유역)로 과거 2012년~2015년의 평균 유출률 48.9%와는 다소 차이를 보인다. 2015년의 장진교 38.2%는 차이를 보이지 않으나, 보막교의 38.3%는 많은 차이를 보인다. 강우-유출특성 분석결과 강우량의 증가에 기인하여 2016년의 연간 하천유출량은 2015년보다 크게 증가 하였다. 그리고 2016년의 증발산량은 강우량 대비 장진교 50.1%, 보막교 35.4%로 2015년의 장진교 49.9%와 비슷한 값을 보이나, 2015년의 보막교는 54.9%로 약 19.5% 정도의 적은값을 보인다. 온도, 습도, 풍속, 일조시간에 영향을 받는 증발산량은 2015년보다 일평균 습도는 변화가 거의 없었으나, 일평균 풍속의 증가, 일평균 기온과 일조시간의 감소에 기인하여 적은 증발산량을 보이는 것으로 분석되었다. 이와 같이 산정된 수문자료는 수재해 방재를 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용되므로 지속적인 시험유역의 운영은 매우 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.344-348
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• 2019

우리나라는 전 국토의 70%가 산지이고 하천경사가 다른 나라에 비해 상대적으로 급하여 홍수 관리에 매우 불리한 조건을 가지고 있으며, 특히 홍수기간의 집중호우 및 돌발홍수는 인명과 재산의 막대한 피해를 입히고 있다. 최근은 기후변화로 인하여 극심한 홍수, 가뭄 등 재해의 발생빈도가 증가하는 추세로 기후변화의 영향을 최소화할 수 있는 수재해 방재관리가 필요한 상황이다. 중 대하천의 경우에는 비교적 수재해 방재관리가 잘 이루어지고 있으나, 소하천(일부 중하천 포함)의 경우에는 취약한 구조를 보이고 있다. 특히 홍수기간(7월~9월)의 인명과 재산의 피해는 주로 소하천 위주로 발생하고 있으며, 사전 사후의 체계적인 대응이 이루어지지 못하고 있다. 수재해 방재관리를 위해서는 일차적으로 수문자료의 획득에 있으며, 그 이후 해당유역에 적합한 수재해 대응을 위한 체계적인 방법론과 방재시스템 개발 운영이 수반되어야 안전한 방재관리를 할 수 있다. 따라서 수재해 방재관리 체계를 구축하기 위해서는 중 소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중 소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 차탄천 시험유역(유역면적 $190.64km^2$, 유로경사 0.96%, 경기도 연천군 소재)의 신뢰성 높은 2018년 관측자료를 이용하여 강우특성, 유출특성, 증발산량 등 수문특성을 분석하였으며, 과거 관측결과와 비교하였다. 강우특성 분석으로는 호우사상 분리, 주요 호우사상 분석, 지속기간별 최대강우량, 시간분포 등이 있다. 2018년은 2017년보다 최대 강우지속기간은 적게, 평균 강우지속기간은 크게, 최대 강우강도는 크게, 평균 강우강도는 적게 나타나는 호우의 특징을 보이고 있다. 2018년 지속기간별 최대강우량의 경우 지속기간 1시간까지는 2017년과 유사한 패턴을 보이나 그 이후는 많은 강우량을 보인다. 2018년의 하천유출률은 총강우량 대비 43.3%(장진교, 유역출구)와 70.3% (보막교, 중간소유역)로 2017년의 장진교(53.1%)와 보막교(60.4%)와는 차이를 보인다. 강우-유출특성 분석결과 연간 총강우량의 증가로 산지가 발달한 보막교는 9.9%의 증가가 있었지만 장진교는 오히려 9.8%의 감소가 있었다. 동일한 유역에서의 하천유출량의 차이는 2개 유역간 강우량 차이(96.1mm)와 토지이용(중 하류부농경지 발달)의 차이에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 2018년의 증발산량은 총강우량 대비 장진교(유역출구)는 32.3%로 2017년 장진교의 38.4%보다는 감소한 값을 보이나 2018년의 증발산량은 424.8mm, 2017년은 427.4mm로 양적의 차이는 거의 없는 것으로 분석되었다. 이와 같이 산정된 수문자료는 수재해 방재와 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용되므로 지속적인 시험유역의 운영은 매우 필요하다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.5
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• pp.335-346
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• 2017

This study generated the radar-based forecasted rainfall using spatial-scale decomposition method (SCDM) and evaluated the hydrological applicability with forecasted rainfall by KMA (MAPLE, KONOS) in terms of urban flood forecasting. SCDM is to separate the small-scale field (convective cell) and large-scale field (straitform cell) from radar rainfield. And each separated field is forecasted by translation model and storm tracker nowcasting model for improvement of QPF accuracy. As the evaluated results of various QPF for three rainfall events in Seoul and Metropolitan area, proposed method showed better prediction accuracy than MAPLE and KONOS considering the simplicity of the methodology. In addition, this study assessed the urban hydrological applicability for Gangnam basin. As the results, KONOS simulated the peak of water depth more accurately than MAPLE and SCDM, however cannot simulated the timeseries pattern of water depth. In the case of SCDM, the quantitative error was larger than observed water depth, but the simulated pattern was similar to observation. The SCDM will be useful information for flood forecasting if quantitative accuracy is improved through the adjustment technique and blending with NWP.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.4
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• pp.237-247
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• 2020

The purpose of this study is to analyze whether design rainfall and hyetograph, which are the main elements of design rainfall, can properly reflect the those of observed rainfalls through inundated rainfall events. The target areas were selected at seven large cities with high damages regarding to the flooding. Comparative analysis between probability and observed rainfall shows that 57% of the cases, in which rainfall amount through the IDF curve is estimated lower than the observed rainfall, do not properly reflect the observed rainfalls. In particular, this trend is exacerbated by the cases in low return period and the rain type of typhoon or frontal rain. The comparative results of rainfall intensity formula showed that the Talbot and Japanese formula were stable in the short- and long-term return periods, respectively. The comparison of hyetograph results also showed that the Mononobe method properly reflects the maximum rainfall intensity and the Huff method properly reflects the shape of rainfall pattern.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.358-358
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• 2018

대청댐은 준공이후 현재까지 37년의 수문자료가 축적되었으며 총 43회의 수문방류를 하여 연간 1.16회의 수문방류를 시행하였다. 본 연구에서는 그동안 수문방류와 지속적으로 최신화한 K-water 저류함수법을 이용하여 수문방류기간중 총강우량 현황과 강우량에 따른 11개의 강우분포형(증가, 감소, 증가감소, 균일, 감소증가, 증가계단, 감소계단, Huff1, Huff2, Huff3, Huff4)의 현황분석, 강우량별 분포형별 유출율을 분석하여 금년도 및 향후 발생이 예상되는 홍수시 수문방류결정에 활용하기 위함이다. 홍수발생 원인을 살펴보면 홍수기 초반에는 장마전선으로 인한 강우가 원인이며, 장마가 끝난 7월말~8월경에는 태풍의 영향을 받는다. 또한, 최근 엘리뇨 및 라니냐 현상의 출현에 따른 기후변화 및 이상기후의 영향으로 예측이 어려운 국지성 돌발호우의 증가로 홍수관리에 어려움을 겪기도 한다. 그러나 최근 가뭄발생이 잦아 우리나라 전역에 가뭄피해가 발생하고 있으며 또한, 홍수기에도 많은 강우가 내리지 않아 2013년 이후에는 수문방류 실적이 전무한 편이다. 홍수로 인한 재해는 인명피해 및 재산피해를 동반하는 우리나라에서 가장 심각한 재해중의 하나이며, 재해예방을 위한 홍수예보는 강우예측과 유출해석으로 나뉠 수 있다. 강우예측은 정교한 강우모형과 기상전문가의 몫이며, 정확한 유출해석은 수문학자들에 의한 연구과제였다. 우리나라 홍수유출해석에 주로 사용되는 모형은 저류함수법이며, 1961년 일본의 Kimura에 의해 창안된 이래 여러 학자들에 의한 다각도의 모형개선을 통해 수차례 모형 성능 향상이 되었다. 그동안 축적된 홍수수문자료를 바탕으로 대청댐 준공이후 수문방류기간중 강우량-강우분포-유출율 관계를 통해 강우량별, 강우분포별, 매개변수별, 유출율, 홍수조절율에 대한 통계분석 및 상관분석을 시행하여 향후 발생가능한 홍수관련 업무에 활용하고자 한다. 또한, 수문방류기간중 호우원인(장마전선, 태풍, 국지성홍수 등)에 대한 분석을 시행하고 호우사상별 매개변수를 산정하여 해당 호우에 대한 특성을 파악하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.31-31
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• 2018

본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위하여 1차원 유출모형의 유출특성을 이용하여 침수면적 예측방법의 최적화이다. 2017년 강우의 초기강우와 첨두강우 특성을 적용한 경우에 정확한 침수면적 추정이 가능한 것을 확인한 바가 있다. 이러한, 결과에 추가적으로 SWMM 모형의 유출결과 자료의 특성인자를 이용하여 침수DB를 선택한 경우에 침수면적 예측 정확도를 분석하였다. 강우지속시간 및 강우량의 변화에 따른 유출결과의 변화를 분석하여 강우특성에 따른 SWMM 모형의 노드별 유출결과의 특성인자 변화를 분석하여 침수DB에서 실제 침수면적 선정방법을 정리하였다. 정리된 방법을 이용하여 유출결과 자료 특성인자를 이용한 최적의 침수DB 선정방법을 돌출하였다. 강우 특성 인자에서 침수DB를 선정하는 방법과 비교하여 강우유출모형의 모의결과를 이용한 경우에 약 6,000여개 노드를 기준으로 5~10분의 모의시간이 추가적으로 소요되어 실시간 침수 DB 선정에는 어렵지만, 준실시간 실제 유출량을 고려한 침수DB 선정이 가능할 것이다. 따라서, 강우특성 도출에 따라 1차적으로 침수DB를 선정하고, 강우유출모형의 유출 특성에 따라서 2차적으로 침수DB를 선정한다면, 예경보 시스템에서 대응시간 확보와 예측 정확도 유지에 긍정적인 방안으로 도입될 수 있을 것이다. 침수DB 구축은 많은 침수면적 산정연구에 이용하였던 TUFLOW 모형을 이용하여 침수DB를 구축하였다. SWMM 모형을 이용하여 강우유출을 모의하고, 침수면적을 TUFLOW를 이용하여 구축한 다양한 호우사상에 대한 침수DB를 이용하여 준실시간 침수면적 예측하는 방법은 향후, 예경보 시스템 구축에 이바지 할 수 있을 것입니다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.120-120
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 내 빗줄기의 특성을 바탕으로 강우강도를 산정하기 위한 합성곱 신경망(CNNs, Convolutional Neural Networks) 기반 강우강도 산정 모형을 제안하였다. 중앙대학교 및 한국건설생활환경시험연구원 내 대형기후환경시험실에서 얻은 CCTV 영상들을 대상으로 연구를 수행하고, 우적계 등과 같은 지상 관측자료와 강우강도 산정 결과를 비교·검증하였다. 먼저, CCTV 영상 내 빗줄기의 미세한 변동 특성을 반영하기 위해 데이터 전처리 작업을 진행하였다. 이는 원본 영상으로부터 빗줄기 층을 분리해내는 과정, 빗줄기 층에서 빗물 입자를 분리해내는 과정, 그리고 빗물 입자를 인식하는 과정 등 총 세 단계로 구분된다. 합성곱 신경망 기반 강우강도 산정 모형 구축을 위해 영상 전처리가 완료된 데이터들을 입력값으로 설정하고, 촬영 시점에 대응되는 지상관측 자료를 출력값으로 고려하여 강우강도 산정모형을 훈련시켰다. CCTV 원자료 내 특정 영역에 편향되어 강우강도를 산정하는 과적합 현상의 발생을 방지하기 위해 원자료 내 5개의 관심 영역(ROI, Region of Interest)을 설정하였다. 추가로, CCTV의 해상도를 총 4개(2560×1440, 1920×1080, 1280×720, 720×480)로 구분함으로써 해상도 변화에 따른 학습 결과의 차이를 분석·평가하였다. 이는 기존 사례들과 비교했을 때, CCTV 영상을 기반으로 빗줄기의 거동 특성과 같은 물리적인 현상을 직간접적으로 고려하여 강우강도를 산정했다는 점과 더불어 머신러닝을 적용하여 강우 이미지가 갖는 본질적인 특징들을 파악했다는 측면에서, 추후 본 연구에서 제안한 모형의 활용 가치가 극대화될 수 있을 것으로 판단된다.