Park, Junehyeong;Ji, Hee-sook;Lim, Yoon-Jin;Kim, Baek-Jo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.248-248
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2017
최근 가뭄 모니터링을 위해 과거에 비하여 고해상도의, 물리적으로 기반을 두는 정보가 요구되고 있다. 기존에 주로 활용하고 있는 통계적 방법론 기반의 가뭄지수들은 지니고 있는 한계에 대해 여러 개선과정을 거치고 있으나, 기상변수로부터 지표상의 식생 관련 변수로의 전파 과정에 대한 개별 통계적 가뭄지수 간의 관계 설명이 매우 어렵다. 이와 같은 관계로, 국내 유역에서의 물리적 기반을 둔 고해상도 가뭄 판단방법에 대한 시도가 필요한 시점이다. Brown et al. (2008)은 위성기반 식생정보, 기상학적 가뭄지수, 지형학적 조건을 고려한 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index; 이하 VegDRI)를 개발하였다. 학습자료에 대해 CART 기반의 경험적 모델을 구축하여, 격자마다 근-실시간 자료를 적용한 VegDRI를 산출하여 고해상도의 지도를 산출하는 방식을 제시하였다. VegDRI는 NCDC의 U.S. Drought Monitoring에 활용되고 있으며, NOAA의 Drought Task Force Assessment Protocol에서는 가뭄 모니터링의 기준으로 설정되어 있다. 본 연구에서는 국내에 VegDRI를 적용하고자 필요한 자료수집 및 전처리 과정을 거쳐 결과를 도출하였다. 기상청 ASOS 기상관측소에서 얻은 기상변수, MODIS 위성으로부터 추출된 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI), 지형학적 정보와 기상학적 가뭄지수(SPI, PDSI)를 기계학습으로 모델링하여 VegDRI를 산출하였다. 산출된 VegDRI 공간분포도에 대하여 기존에 활용되던 유관기관의 가뭄 판단방법과의 유사성과 차이점을 비교 검토하여 적용성을 평가하였다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.2
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pp.122-133
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2021
Cultivar parameter calibration can be affected by the reliability of the input data to a crop growth model. In South Korea, two sets of weather stations, which are included in the automated synoptic observing system (ASOS) or the automatic weather system (AWS), are available for preparation of the weather input data. The objectives of this study were to estimate the cultivar parameter using those sets of weather data and to compare the uncertainty of these parameters. The cultivar parameters of CERES-Rice model for Shindongjin cultivar was calibrated using the weather data measured at the weather stations included in either ASO S or AWS. The observation data of crop growth and management at the experiment farms were retrieved from the report of new cultivar development and research published by Rural Development Administration. The weather stations were chosen to be the nearest neighbor to the experiment farms where crop data were collected. The Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method was used to calibrate the cultivar parameters for 100 times, which resulted in the distribution of parameter values. O n average, the errors of the heading date decreased by one day when the weather input data were obtained from the weather stations included in AWS compared with ASO S. In particular, reduction of the estimation error was observed even when the distance between the experiment farm and the ASOS stations was about 15 km. These results suggest that the use of the AWS stations would improve the reliability and applicability of the crop growth models for decision support as well as parameter calibration.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.19
no.4
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pp.246-251
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2017
Crop models have been used to predict a heading date for efficient management of fertilizer application. Recently, the ORYZA (v3) model was developed to improve the ORYZA2000 model, which has been used for simulation of rice growth in Korea. Still, little effort has been made to assess applicability of the ORYZA (v3) model to rice farms in Korea. The objective of this study was to evaluate reliability of heading dates predicted using the the ORYZA (v3) model, which would indicate applicability of the model to a decision support system for fertilizer application. Field experiments were conducted from 2015-2016 at the Rural Development Administration (RDA) to obtain rice phenology data. Shindongjin cultivar which is mid-late maturity type was grown under a conventional fertilizer management, e.g., application of fertilizer at the rate of 11 Kg N/10a. Another set of heading dates was obtained from annual reports at experiment farms operated by the National Institute of Crop Science and Agricultural Technology Centers in each province. The input files for the ORYZA (v3) model were prepared using weather and soil data collected from the Korean Meteorology Administration (KMA) and the Korean Soil Information System, respectively. Input parameters for crop management, e.g., transplanting date and planting density, were set to represent management used for the field experiment. The ORYZA (v3) model predicted heading date within 1 day for two seasons. The crop model also had a relatively small error in prediction of heading date for three ecotypes of rice cultivars at experiment farms where weather input data were obtained from a near-by weather station. Those results suggested that the ORYZA (v3) model would be useful for development of a decision support system for fertilizer application when reliable input data for weather variables become available.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.19-19
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2016
오늘날, 보다 정밀한 대기기상 분석과 정확한 기상 예측을 위해 보편적으로 기상레이더를 활용하고 있다. 지표면과 가까운 저층에서 주로 발생하는 국지성 호우 및 돌발기상에 대한 대응을 위해서는 기상레이더 역시 저층 관측이 수반되어야 한다. 하지만, 국토 대부분이 산악지형으로 이루어진 우리나라에서는 산악지형에 의한 지형클러터와 빔 차폐의 영향을 피하여 원만한 기상관측을 위해 대부분의 기상레이더가 고지대에 설치, 운영되고 있다. 그럼에도 불구하고 낮은 고도각의 레이더 관측 자료에서는 여전히 지형 클러터 및 차폐에 따른 영향으로 인해 자료 품질의 신뢰성이 떨어질 수 밖에 없다. 현재 클러터나 차폐가 발생한 영역에 대해 상위 고도각의 자료를 이용하는 등의 방법으로 보정을 수행하고 있지만 각 고도각 관측 자료들의 시간적 차이가 발생함에 따라 부정확성이 발생할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 차폐 영역 보정에 대한 처리를 위해 단일 관측자료 만을 이용하는 방법을 적용함으로서 시간적 불일치성에 대한 문제를 해결하고, 초단기 강수예측을 위한 강수에코의 정확한 추적을 위해 레이더 영상에 적응적인 차폐, 클러터 보정 기법을 제안한다. 제안 기법은 강수에코의 형태학적 구조에 기반한 차폐보정을 위해 영상 처리 기법의 한 종류인 모폴로지 기법을 적용함으로써 강수에코의 모양, 크기, 및 구조에 따라 침식 및 팽창 과정을 수행하여 클러터나 차폐로 인해 소실된 강수에코 영역을 보정한다. 실험결과 레이더 강수추정의 정확성 향상을 꾀할 수 있었으며, 강수 추적을 위한 강수에코의 형태학적 복원이 가능함을 확인하였다. 이로부터, 향후 저층관측 레이더 자료의 활용성 증대와 에코 형태에 기반한 강수 추적 알고리즘 개발 및 성능 향상에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Ha, Ji-Hun;Park, Kun-Woo;Im, Hyo-Hyuk;Cho, Dong-Hee;Kim, Yong-Hyuk
Journal of the Korea Convergence Society
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v.12
no.10
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pp.63-70
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2021
Generating a super-resolution meteological data by using a high-resolution deep neural network can provide precise research and useful real-life services. We propose a new technique of generating improved training data for super-resolution deep neural networks. To generate high-resolution meteorological data with domain specific knowledge, Lambert conformal conic projection and objective analysis were applied based on observation data and ERA5 reanalysis field data of specialized institutions. As a result, temperature and humidity analysis data based on domain specific knowledge showed improved RMSE by up to 42% and 46%, respectively. Next, a super-resolution generative adversarial network (SRGAN) which is one of the aritifial intelligence techniques was used to automate the manual data generation technique using damain specific techniques as described above. Experiments were conducted to generate high-resolution data with 1 km resolution from global model data with 10 km resolution. Finally, the results generated with SRGAN have a higher resoltuion than the global model input data, and showed a similar analysis pattern to the manually generated high-resolution analysis data, but also showed a smooth boundary.
Kim, Ji-in;Lee, Sungjin;Kang, Jaewon;Kim, Gyumum;Suh, Ae-sook
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.531-535
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2015
본 연구에서는 한반도 관측 공백지역인 북한지역에 대하여 레이더와 위성 원격탐사자료를 활용하여 강수량과 토양수분 등 수문기상정보를 생산 및 검증하고 효율적인 수문 모니터링 및 수문 기상 재해 감시와 평가 방안을 수립하고자 한다. 또한, 북한지역의 수문 기상 정보 수집 및 통합 DB를 마련하고 북한 수문기상 포털시스템을 구축함으로써 부처 간 자료를 공유할 수 있는 매개체를 마련하여 일관된 정책 수립과 효율적인 물관리를 도모하고자 한다. WPMM(Window Probability Matching Method)방법을 기반으로 구성된 RAD-RAR(Rain rate system) 산정 알고리즘(Rosenfeld et al., 1993)을 활용하여 산출된 합성 강우장 데이터의 정확성을 비교 분석하기 위해 접경지역 AWS 강수량과 세계기상통신망(GTS)기반 강수량을 산출하여 각각 레이더 강수량과 검증분석을 실시하였다. 연구기간은 2012년과 2013년 여름철 기간 중 5개의 기간을 선별하였다. 연구 기간 동안의 RAR 합성 강우장 데이터를 이용하여, 기간 중 1시간 동안 누적된 강수량을 산출하고 접경지역 AWS 강수량과 비교하였고 12시간 누적 강수량을 산출하여 GTS 강수량과 비교 분석을 실시하였다. 전반적으로 레이더 강수량에 비해 AWS 강수량이 더 높게 나타났으며 마찬가지로 레이더 강수량과 GTS 강수량의 비를 통해 레이더 자료가 상대적으로 과소추정되고 있음을 확인 할 수 있었다. 미항공우주국(NASA)과 일본항공우주국(JAXA)을 중심으로 진행된 GPM(Global Precipitation Measurement)미션은 한 개의 핵심위성과 마이크로파 복사계를 탑재한 10여개의 보조위성으로 구성되어 있으며, 매 3시간 간격의 전구 강수량 자료 생산에 목적이 있다. 이는 홈페이지를 통해 Level 1, 2, 3의 GPM 데이터를 배포하고 있다. 특히 Level 2 데이터는 언급된 3시간 간격의 전구 강수량 데이터를 제공한다. 이 경우 복사량을 강수량으로 변환하는 번거로움을 덜 수 있으며 NASA가 제공하는 Panoply라는 프로그램을 이용하여 한반도 강수 자료 가시화가 가능하다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.226-226
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2017
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더 강수자료를 수문분석에 활용하는 목적은 레이더 강수량이 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 기상레이더는 광범위한 영역에 대하여 시공간적으로 연속적인 관측이 가능하므로 지상 강수자료에 비하여 고해상도의 강수자료를 확보하는데 이점이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 레이더 강수자료의 공간분포 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 유지할 수 있는 조건부 합성기법을 개발하였다. 레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 널리 활용되고 있는 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였다. 추가적으로 미계측 지점으로 간주하여 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 조건부 합성기법 결과에 대하여 교차검증을 수행한 결과 조건부 합성기법을 통한 강수정보는 수문분석에 직접적으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구결과를 향후 초단기 레이더 강수예측기법과 연계하여 수문모형의 입력 자료로 활용한다면 보다 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.3
no.1
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pp.16-21
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2001
Regression models were obtained on the base of the correlation between Phytophthora blight incidence in red pepper and the microclimate data obtained from automated weather station (AWS) during 1997 and 1998. A computer program (PEPBLIGHT) was constructed based on the model that the R2 value is highest among regression models. This computer program uses the microclimate data from more than one AWS through the common dialogue box easy and it is able provide disease forecasting information. In addition, it could be applied far other diseases and converts the microclimate data of AWS to the input data for Statical Analysis System (SAS). PEPBLIGHT was first developed for the forecasting computer system of red pepper blight in Korea. PEPBLIGHT is operated on the MS Windows, so that it is easy to use.
Kim, Min Ji;Oh, Tae Suk;Kang, Hye Young;BAK, Seonyeong;Choi, Jae-Cheon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.199-199
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2020
최근 기후변화로 인해 매년 국지적 가뭄이 발생하여 가뭄 피해가 확대되고, 전국적인 물 부족상황이 우려됨에 따라 기상청에서는 '기상가뭄예보'를 통해 대국민, 유관기관을 대상으로 기상가뭄의 현황 및 전망 정보를 제공하고 있다. 기상가뭄예보는 기상청 확률장기예보를 반영하여 강수발생확률이 가장 높았을 경우를 기준으로 지역별 기상학적 가뭄 발생 상황을 예상하는 것으로, '1개월'과 '3개월' 단위로 예보하고 있다. 1개월 전망은 가뭄 현황 및 전망(발표일로부터 4주후 일요일 전망) 정보를 매주 목요일에 제공하고 있으며, 3개월 전망은 3개월간의 전망정보를 관계부처 합동으로 가뭄 예·경보를 통해 매월 10일경에 제공하고 있다. 기상가뭄을 판단하는 기준은 6개월 표준강수지수로, 가뭄단계를 4단계(약한-보통-심한-극심한)로 구분하여 기상가뭄을 판단하고, 지역별(167개 시·군)로 나눠 가뭄지도 형태로 정보를 제공한다. 기상가뭄 현황을 분석하는데 활용되고 있는 자료는 최근 강수량(3·6·12개월 등의 일정 기간 지역별 누적강수량), 6개월 표준강수지수 기준 기상가뭄 발생지역 현황, 기후 감시 자료 등의 내용으로 이를 분석하여 현황 정보를 제공하고 있으며, 전망 자료는 1·3개월 확률장기예보 확률결과를 기반으로 가뭄전망 값을 반영하여 생산한 기상가뭄 전망 결과 및 기상가뭄 발생 예상지역 등의 정보를 기상가뭄예보문으로 작성하여 날씨누리(http://www.kma.go.kr)와 수문기상 가뭄정보 시스템(http://hydro.kma.go.kr/hd)을 통해 정보를 제공하고 있다. 장기간의 강수량 부족으로 시작되는 가뭄은 다양한 형태의 물부족 현상을 유발시키므로 기상가뭄 정보를 활용하여 가뭄에 대해 선제적으로 대응하는 것이 중요하므로 기상청에서는 선제적이고 체계적으로 가뭄에 대응할 수 있도록 기상가뭄예보 서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 제고하여 국민이 공감하고 우리나라에 맞는 기상가뭄 정보를 제공할 수 있도록 노력해 나갈 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1455-1459
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2006
우리나라 수자원 관리에서 여름 유량은 이수 및 치수 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 점에서 여름유량의 예측 가능성을 검토하는 것은 수자원 관리에 유연성을 주는 동시에 상대적으로 위험도를 저감시킬 수 있는 역할을 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 여름 계절 유량을 대상으로 기상인자와의 상관성 분석을 통해 유량 예측을 위한 수문기상정보(hydroclimatics)를 전 지구적으로 검토하고 최종적으로 불확실성을 고려할 수 있는 Ensemble예측을 실시하고자 한다. Ensemble예측은 설정 가능한 입력 자료를 통하여 다수의 출력자료를 얻는 방법론으로서 불확실성이 큰 기상 및 수문기상자료 분석에 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 해수면온도(sea surface temperature), 해수면기압(sea level pressure)과 방출장파복사에너지(outgoing longwave radiation)를 주요 기상인자로 고려하였으며 예측모형으로서는 Cross Ensemble(out of bagging)방법에 근거한 Support Vector Machine 모형을 이용하였다. 분석결과 주요 기상인자와 50%이상의 상관관계를 보이고 있으며 다소 합리적인 예측 결과를 제시하여 주고 있어 수자원관리를 위한 보조수단으로 이용이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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