• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.103-106
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• 2009

우리나라의 경우 자연 재해로 인한 피해를 감소시키기 위해 첨단 레이더 관측시스템을 설치 및 운영하고 있으며 활용도 또한 증가하고 있어 기상재해를 대비한 정확하고 용이한 레이더 강우량 추정은 필수적 요소라 하겠다. 강우량 추정은 대기 중의 강우 입자들로부터 반사된 전파의 세기 즉 레이더의 반사도 자료와 강우와의 관계를 이용하여 강우량을 산출하며 가장 보편적으로 Marshall and Palmer (1948)에 의해 연구된 Z-R 관계식을 이용하여 강우량을 추정하고 있다. 기존의 레이더 강우량 추정시 사용되는 보정 방법인 G/R (우량계/레이더) 비는 대상유역을 격자로 나눴을 경우 강우관측소가 위치한 격자와 주변 8개의 위치한 격자의 면적강우량을 산술평균하여 사용하고 레이더 자료와 강우관측소의 강우자료를 비교하여 보정한 후 강우량을 추정하고 있다. 그러나 G/R 비를 평균하여 보정할 경우 대상유역에 위치한 강우자료가 오측이거나 관측이 되지 않았을 경우 관측지점의 강우량 추정에 영향을 주게 되며 G/R 비를 산출할 시 강우관측소가 가지는 오차를 줄이기 위하여 강우관측소의 강우자료와 레이더 자료간의 보정이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 레이더의 관측반경은 480km 까지 가능하지만 양질의 자료를 사용하기 위해 광덕산에 위치한 레이더의 반경 100km 내의 강우관측소를 이용하였으며 기상청에서 운영하고 있는 94개 지점의 AWS (automatic weather system)를 이용하여 대상유역에 위치한 강우관측소의 강우자료와 레이더 강우량에 통계분석을 하여 최적의 G/R 비를 산정한 후 레이더 강우량을 추정하였다. 또한 추정된 강우량을 관측된 강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.318-318
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• 2019

수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 특히, 강수량 추정에서 어떤 식 혹은 어떤 관측변수를 사용하느냐에 따라 그 정확성은 매우 달라진다. 그 정확성을 높이기 위해 단일편파레이더에서 이중편파레이더로 변경하고 있으며, 널리 알려진 바와 같이 이중편파레이더에서 관측되는 다양한 이중편파변수를 활용하면 레이더기반 강수추정의 정확성을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 우선 다양한 이중편파변수(반사도, 차등반사도, 비차등위상차 등)를 이용한 여러 레이더기반 강우량 추정식을 적용하고 그 정확성을 분석하고 비교하고자 한다. 또한 여러 강우사례를 적용하여 강우량 추정식에 따라 발생할 수 있는 불확실성을 정량화하고 분석하고 비교하고자 한다. 적용사례는 2012년부터 2014년 강우사례이며, 강우추정에 사용하는 강우량 추정식은 기존에 많이 활용되는 Marshall-Palmer 관계식, CSU 관계식, Bringi와 Chandrasekar의 $R(Z,Z_{DR})$ 관계식, Rhyzhkov의 $R(Z,K_{DP},Z_{DR})$ 관계식, CSU 방법, Beard and Chuang의 $R(K_{DP})$ 등을 활용할 예정이다. 또한 레이더기반 강우량 추정에 따른 불확실성 정량화를 위해 기존 연구에서 많이 활용되는 maximum entropy를 활용할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.204-204
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• 2018

수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 불확실성 관련한 기존 연구들은 정량적 레이더 기반 강우량 추정과정에서 보정방법을 이용하여 각 단계별 불확실성을 줄이는 연구들을 수행하였다. 하지만 기존 연구들은 전체 과정에 대한 포괄적인 불확실성을 나타내지 못하고 각 단계별 불확실성의 상대적인 비율도 제시하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 정량적 레이더강우량 추정과정의 각 단계별 불확실성을 정량화하고 불확실성 전파를 나타낼 수 있는 적합한 방법을 제시하였다. 첫 번째로 초기와 최종 불확실성, 각 단계별 불확실성의 변동과 상대적인 비율을 나타낼 수 있는 새로운 개념을 제안하였다. 두 번째로 레이더기반 추정과정의 불확실성 정량화와 전파과정을 분석하기 위해 Maximum Entropy Method (MEM), Uncertainty Delta Method (UMD), Modified-Narrow Uncertainty Method (M-NUM)를 적용하였다. 세 번째로 레이더기반 강우량 추정과정의 불확실성 정량화를 위해 2개 품질관리 알고리즘, 2개 강우량 추정방법, 2개 후처리 강우량 보정방법을 2012년 여름철 18개 사례에 대하여 사용하였다. 적용결과, 최종 불확실성(후처리 강우량 보정 불확실성)이 초기 불확실성(품질관리 불확실성)보다 작게 나타나 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 하지만 레이더강우량 추정단계의 불확실성은 증가하는 것으로 나타났다. 또한 레이더강우량 추정과정에서 각 단계별로 적합한 방법을 선정하는 것이 각 단계별로 불확실성이 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 새로운 방법이 명확히 불확실성을 정량화할 수 있으며 정확한 정량적 레이더 강우추정에 기여할 것으로 판단한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.180-180
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• 2019

본 연구의 목표는 돌발홍수 예 경보시스템(Flash Flood Warning System, FFWS)의 효용성 극대화를 위한 레이더 자료의 품질향상 기법을 개발하는 것이다. 지금까지 사용되어온 레이더 자료의 품질향상 기법들은 모두 자료의 평균값에 맞추어져 개발되었다. 그러나 돌발홍수 예 경보시스템에서 사용되는 강우강도 임계값은 평균값과 큰 차이가 난다. 따라서 레이더 자료를 이용하여 추정하는 큰 강우강도의 신뢰도는 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예 경보시스템에 사용되는 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 비슬산 레이더 관측반경 내 위치한 AWS 지점의 강우자료를 이용하였다. 먼저, 강수입자분포(Drop Size Distribution, DSD)를 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식을 재검토하였다. 다음으로 관측된 비슬산 레이더 반사도 자료를 10dBZ 단위로 구분하여 레이더 반사도 구간별로 레이더 반사도 자료와 강우자료 쌍에 대한 DSD 매개변수를 산정하였다. DSD 매개변수를 산정하기 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 AWS 지점의 강우자료를 지수분포로 가정하여 유도한 강우추정 관계식에 적용하였다. 다음으로 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정을 위해 레이더 반사도 구간별로 DSD 매개변수의 대푯값을 결정하였다. 마지막으로 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식에 레이더 반사도 구간별 DSD 매개변수의 대푯값을 적용함으로써 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.214-217
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• 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.

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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.220-220
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• 2016

최근 국지적 기상변화에 따른 도시 산악지역의 돌발홍수 발생빈도가 증가함에 따라 위험기상 관측 및 홍수의 사전감지 대응에 대한 관심과 필요성이 증대되고 있다. 이에 발맞춰 국토교통부 및 기상청 등에서는 이중편파레이더를 설치 운영 중에 있으며, 이를 이용한 정량적 레이더강수량 추정 및 예측에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 레이더를 이용한 정량적 강우추정을 위해서는 레이더관측, 신호처리, 품질관리(QC), 강우추정 알고리즘 적용, 보정 등 일련의 과정을 거치게 되며, 이러한 과정 속에서 다양한 불확실성 요소가 존재하기 때문에 레이더자료의 정확도에 대한 평가가 요구되고 있다. 그러나 레이더강우량의 불확실성이 어느 정도 수준인지 정량적으로 제시하기는 어려우며, 그 기준 또한 모호하다. 따라서, 본 연구에서는 총 25개 강우사상(2012 ~ 2014년)을 대상으로 비슬산강우레이더 관측자료와 관측영역 내 지상강우자료를 이용하여, 누적강우량, 평균차, 상대분산, 변동계수 등을 통해 레이더강우의 정량적인 불확실성을 요약 제시하고자 하였다. 본 연구는 레이더강우의 정량적인 불확실성을 파악할 수 있는 기초적인 과정이며, 도출된 연구결과는 현재 레이더강우 추정의 수준을 파악하고 추후 레이더강우의 개선 수준을 비교 검토 할 수 있는 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1136-1140
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• 2009

지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.37-41
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• 2009

본 연구에서는 티센망을 이용한 면적강우량 산정방법의 대안으로서 최근 들어 수자원공학 분야에의 활용성이 커지고 있는 고해상도 기상레이더의 반사도자료(dBZ)를 활용하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 이렇게 산정된 레이더 면적강우량을 티센망으로써 산정된 면적강우량과 비교하여 그 유용성을 판단하였다. 연구지역으로는 소양강댐 유역을 선정하였으며, 연구기간은 2008년 가장 강한 강우를 보였던 상위 5개의 사상을 선정하였다. 본 연구에서는 레이더 반사도를 강우강도로 변환시키는 과정은 인공신경망(artificial neural network, ANN) 중에서 일반적으로 널리 사용되고 있는 다층 퍼셉트론 인공신경망 모형을 적용하였다. 연구방법으로는 선택된 4개의 인자를 입력노드에 넣어 인공신경망을 학습시킨 후 연구지역 내 10개 AWS 지상관측소의 강우량을 추정하여 정확도를 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 레이더 면적강우량을 산정하여 기존의 티센망을 이용한 면적강우량과 그 값을 비교하였다. 그 결과 인공신경망을 이용한 레이더 강우량의 경우, 평균제곱오차(mean square error, MSE) 및 상관계수(correlation coefficient, CC)가 매우 양호한 값을 보였다. 또한 유역 내 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 약 $7%^{\sim}19%$ 정도 차이가 발생함을 확인하였으며, 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 더 정확한 면적강우량을 산정할 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1511-1514
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• 2006

본 연구에서는 현재 건설교통부에서 설치 및 운영 중에 있는 소형강우레이더의 최적화를 위해서 지상의 강우관측소 자료와 레이더 측정 자료의 실시간 보정방법을 이용하여 강우강도를 추정하였다. 본 연구에서 이용된 실시간 Z-R 관계식 적용으로 인한 강우강도 개선 정도를 파악하기 위해서 통상 일률적으로 적용되고 있는 $Z=200R^{1.6}$에 의한 강우강도 결과와 비교.분석하였으며, 지상의 강우관측소 실측 강우량과 비교함으로써 적용성을 보였다. 본 연구에서 이용된 보정방법은 강우보정에 소요되는 시간이 짧아 실시간 적용이 가능하며, 레이더 강우량의 정확한 추정으로 유역에서의 향상된 면적강우량 산출이 가능할 것으로 판단된다.