• 제목/요약/키워드: 국지우량계보정

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국지 우량계 보정 방법을 이용한 레이더 강우 조정 (Adjustment of Radar Precipitation Estimation Based on the Local Gauge Correction Method)

  • 김광호;이규원;강동환;권병혁;한건연
    • 한국지구과학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.115-130
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    • 2014
  • 우리나라에서 악기상으로 인한 재해 유발 가능성이 높아짐으로써, 방재 및 수자원 관리 대책이 필요하다. 국지성 강한 강우에 대한 방재를 위해서는 강우량을 정량적으로 관측 및 예측해야 한다. 본 연구에서는 레이더 강우추정 오차의 지구통계학적 유효반경을 LGC 방법에 적용하여 레이더 추정강우를 조정하는 기법을 개발하였다. 지구통계적 방법을 이용하여 레이더 강우의 실제오차에 대한 유효반경을 결정하였고, LGC 방법을 기반으로 여름철 집중호우 네 사례의 레이더 강우를 조정하였다. 여름철 집중호우 사례의 레이더 1시간 누적강우량과 총누적강우량의 오차는 조정 후 각각 약 40%와 60% 이상 개선효과를 보였다. 그러므로, 여름철 국지적으로 강한 강우 현상의 레이더강우를 예측하는데 있어서 본 연구에서 개발된 조정 알고리즘을 이용하는 것은 적절한 것으로 판단된다.

공간 보정 기법을 이용한 레이더 면적강수지도 산출 및 검증 (Computation and Validation of the Radar Areal Precipitation Map using Spatial Correction Method)

  • 고혜영;남경엽;최재천;최영진
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.986-986
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    • 2012
  • 최근에 집중 호우, 돌발 강수 등의 국지적인 강수 현상의 발생이 증가하고 있으며, 산악 지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있어 이에 대한 감시가 필요하다. 현재 기상청의 지상관측자료는 약 13 km의 공간해상도로 남한 지역 전체에 대해 제공하고 있으나 북한, 해상, 산악 등의 지역에 대한 감시는 상대적으로 빈약하다. 반면 레이더는 1 km의 고해상도의 공간자료를 산출할 수 있으므로 산악 지역에 대한 분석에 레이더 자료를 활용할 수 있다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 공간보정 기법을 적용하여 2009년에 대해서 격자($1{\times}1km^2$) 및 유역(117개 중권역, 국토해양부)에 대한 일, 월누적 강수량을 산출하였으며, 지상 우량계 자료와 비교하였다. 2009년 여름철 사례에 대해서 일누적강수량을 분석하였으며, 월누적 강수량의 경우에는 2009년 전체에 대해 지상 우량계의 월누적강수량 자료를 이용하여 MAE, RMSE 등을 산출하여 검증하였다. 본 연구는 레이더 강수량 정보를 활용하여 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 감시를 통해 산악 지역에서 발생하는 사고에 대비하고, 유역별 레이더면적강수량 산출을 통하여 효율적인 물관리를 위한 기본 자료로 사용함으로써 수문 기상 분야에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

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GOES-9호 위성 영상 자료를 이용한 강수량 산출 (Estimation of Rainfall Using GOES-9 Satellite Imagery Data)

  • 이정림;서명석;곽종흠;소선섭
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.209-214
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    • 2004
  • 국지적으로 단시간 내에 많은 양의 강한 비가 내리는 현상인 집중호우는 발생부터 성장, 쇠퇴까지의 과정이 단기간에 이루어지고, 그 변동성이 아주 크다. 그러므로 정확한 예보를 위해서는 단시간예보(nowcasting) 기법이 필요한데, 이를 위해서는 연속적이고, 정확한 관측이 필요하다. 집중호우의 관측에는 우량계, 레이다, 위성 관측 등이 사용되는데 이 연구에서는 GOES-9호 위성영상자료를 이용하였고, 2003년 여름의 8개 강수사례에 대해 분석하였다. 집중호우시의 강수량을 산출하기 위해 Power-law Curve를 사용하였고, NOAA/NESDIS에서 개발하여 현업에 사용 중인 Auto-Estimator의 무강수 픽셀 보정방법을 이용하여 산출된 강수량을 보정하였으며, 이를 기상청의 자동기상관측자료 (Automatic Weather Station: AWS)와 비교하였다. 위성영상자료의 시간 대표성을 분석하기 위해 위성의 관측 시간에 대해 전, 후, 중심을 기준으로 각각 15분, 30분, 60분 누적강수량과 비교하였고, AWS의 공간 대표성을 분석하기 위해 위성영상자료의 3×3, 5×5, 9×9 픽셀을 면적 평균하여 각각 비교하였다. 분석 결과 대부분의 사례에서 위성의 관측시간을 시작으로 60분 동안 누적한 강수량과 상관성이 가장 크게 나왔고, 면적에 대해서는 거의 차이가 없었다. 또한, 무강수 픽셀 보정방법의 하나로 구름의 성장률을 보정해 주었다. 그 결과 구름의 성장률을 보정해 주었을 때 상관계수가 0.05 이상 상승하였다.

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다중 위성 강수자료를 이용한 머신러닝 기반 최적 위성 강수자료 생성 (Generation of the bias-corrected satellite precipitation based on machine learning using multiple satellite precipitation products)

  • 정성호;응웬반지앙;김영훈;이기하
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.40-40
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    • 2021
  • 수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

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국지 우량계 보정 방법의 개선에 관한 연구 (A Study on the Improvement in Local Gauge Correction Method)

  • 김광호;김민성;서성운;김박사;강동환;권병혁
    • 한국환경과학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.525-540
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    • 2015
  • Spatial distribution of precipitation has been estimated based on the local gauge correction (LGC) with a fixed inverse distance weighting (IDW), which is not optimized in taking effective radius into account depending on the radar error. We developed an algorithm, improved local gauge correction (ILGC) which eliminates outlier in radar rainrate errors and optimize distance power for IDW. ILGC was statistically examined the hourly cumulated precipitation from weather for the heavy rain events. Adjusted radar rainfall from ILGC is improved to 50% compared with unadjusted radar rainfall. The accuracy of ILGC is higher to 7% than that of LGC, which resulted from a positive effect of the optimal algorithm on the adjustment of quantitative precipitation estimation from weather radar.

보정 레이더 자료와 유출 모형을 이용한 홍수유출모의에 관한 연구 (The Study on Flood Runoff Simulation using Runoff Model with Gauge-adjusted Radar data)

  • 배영혜;김병식;김형수
    • 한국습지학회지
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    • 제12권1호
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    • pp.51-61
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    • 2010
  • 기후변화로 인하여 국지성 집중호우가 크게 늘어나고 그로인해 막대한 인적 및 물적 피해를 야기하고 있다. 따라서 강우의 시간적 공간적 특성을 파악하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 레이다 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이다 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이다 강우와 비교하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이다 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이다 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 안성천 유역을 대상유역으로 선정하여 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이다 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.