본 논문에서는 강우 레이더간 간섭 현상과 강우 레이더의 스퓨리어스 방사 신호로부터 발생되는 인접 무선국에 대한 간섭 현상을 분석한다. 강우 레이더는 강우강도를 측정하고 강우를 예측하기 위하여 수평 지향각에서 운영되고 있으며, 높은 출력으로 동일 또는 인접대역의 통신기기 및 레이더간 간섭현상이 발생할 수 있다. S대역 주파수 영역의 전파 특성과 강우 레이더의 전파 간섭 보호비를 도출하여 강우 레이더간 간섭 현상과 인접 무선국의 간섭 영향을 분석한다. 아울러 인접 무선국에 대한 강우 레이더의 전파 간섭영향과 강우 레이더의 스퓨리어스 방사 특성으로부터 강우 레이더의 방사 스펙트럼 특성을 제안한다. 인접 무선국에 대한 간섭을 최소화하기 위해서는 105 dB 이상의 스퓨리어스 억압 특성을 가져야 하며, 레이더간 간섭을 최소화하기 위해서는 운용 시각 및 PRF를 다르게 설정하여 운용하여야 한다.
기후변화의 영향으로 국지성 집중호우가 증가함에 따라 토석류 발생면적과 피해규모는 지속적으로 증가추세에 있다. 강우는 토석류의 유발 뿐 만 아니라 토석류 발생규모에 직접적인 영향을 미치므로 유발강우에 대한 분석은 향후 토석류 대응을 위한 경보기준이나 대책의 설계목표를 설정하는데 있어 매우 중요한 정보를 제공하며(김경석, 2008) 누가강우량, 강우강도, 강우지속시간 및 선행 강우량 등의 강우 특성과 토석류 발생과의 관계를 제시하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 토석류를 유발하는 강우 특성을 레이더 강우와 분포형 수문모형을 이용하여 분석하였다. 특정 격자안에 토석류 발생부가 많이 포함될수록 강우에 의한 영향이 컸을 것이라는 가정을 바탕으로 항공사진을 이용해 취득한 발달 단계별 토석류 맵핑 결과를 활용하였으며 지점강우를 이용하여 조건부 합성방법으로 보정된 1 km 해상도의 레이더 보정강우와 GIS와 연계된 분포형 강우-유출 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 격자별 강우량을 산정하고 강우특성을 비교하였다. 연구결과 토석류는 흐름누적수가 0인 능선부위에서 대부분 발생하였으며 발생부 포인트가 많이 포함될수록 2~3시간 동안의 강우강도가 매우 크게 제시되었다.
본 연구에서는 집중호우에 대한 레이더기반 초단기 강우예측 시스템의 정확도를 향상시키기 위해 초기장 개선 연구를 수행하였다. 집중호우에 적합한 강우를 추정하기 위해 층운형, 대류형, 열대형의 Z-R관계식과 반사도 조건에 따라 층운형과 적운형을 구분하여 Z-R 관계식을 적용하였으며, 이를 초단기 강우예측 시스템의 초기장으로 활용하였다. 또한 2016년 10월 5일 태풍 차바(Chaba)에 의한 집중호우 사례에 대해 지상관측 강우자료와 레이더 추정 및 예측 강우자료와의 비교를 통해 정확도를 정성적 정량적으로 평가하였다. 레이더 강우추정에 대한 분석 결과, 복합형 타입의 Z-R 관계식의 상관계수와 평균제곱근오차가 비슬산레이더의 경우 각각 0.8207, 9.22 mm/hr, 면봉산 레이더의 경우 각각 0.8001, 10.53 mm/hr로 가장 좋은 성능을 보였다. 강우 예측에 대한 분석 결과, 집중호우 사례에 대해 강우강도 공간분포 및 이동 패턴은 평균적으로 잘 모의하였으며, 초단기 강우예측 결과의 평균적으로 POD는 0.97이상, FAR는 0.21 이하로 다소 정확하게 예측하는 것으로 분석되었다. 정량적 평가 결과, 비슬산 레이더의 경우 상관계수가 예측시간 60분까지 0.545이상, 면봉산 레이더의 경우 0.379 이상으로 비교적 좋은 상관성을 보였으며, Z-R관계식 유형에 따른 차이는 작은 것으로 확인되었다. 평균제곱근오차의 경우 열대형과 복합형의 Z-R관계식이 높은 정확도를 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과, 초기장 정확도의 개선을 통한 레이더 기반 초단기 강우예측 모형의 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적인 사례연구 및 검증을 통하여 강우추정 및 강우예측 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.
이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.
남한강 상류 평창강 유역을 대상으로 기상레이더 자료와 지상강우량 자료를 이용한 시우량 곡면 예측 방법을 연구하였다. 레이더 자료의 이용시에 필요한 비정상 에코와 지형에코의 제거, 강우에 의한 감쇄 효과의 보정 방법, 레이더 반사도 Z와 강우강도 R의 관계, 등을 검토분석하였다. 보정된 레이더 반사도 자료를 레이더 우량곡면으로 변환하고, 그 결과와 지상강우량 자료를 이용하여 시우량곡면을 합성하였다. 시우량곡면 예측을 위하여 상호상관 계수법을 이용한 강우장의 이동성과 유역 평균 레이더 강우강도의 시변성을 고려하였다. 이 예측방법을 합성된 시우량곡면 자료에 적용하여 3시간까지의 시우량곡면을 예측하고, 예측된 결과를 지상우량 및 합성우량 곡면과 비교하였다. 본 연구의 단시간 강우예측 방법은 보다 많은 자료를 이용한 검증과 강우장의 물리적 특성 및 지형을 고려한 방법으로의 보완이 필요한 것으로 사료되었다.
본 연구에서는 초단시간 강수예보(VSRF, Very Short-Range Forecast of precipitation) 시스템 구축 현황을 소개하고자 한다. VSRF 모델은 레이더 반사도 자료와 지상 AWS 자료를 이용하여 레이더-AWS 강우강도를 산출하는 강수분석과정과 분석된 강수량 자료와 중규모 수치예보장을 사용하여 외삽법에 의한 초단시간 강수예보를 수행하는 예보과정, 실시간으로 산출된 강수예보 자료를 검증하고 홈페이지에 제공하는 자료지원과정으로 구성된다. 본 연구에서는 모델의 예보능력을 향상시키기 위해 크게 두 가지 측면에서 모델을 개선하였다. 첫째는 모델의 입력자료인 레이더-AWS 강우강도 자료를 기상연구소 원격탐사연구실에서 운영하던 WPMM (Window Probability Matching Method)과 기상청 기상레이더과에서 운영하던 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation)의 알고리즘을 통합하여 정확한 강우강도 자료인 레이더-AWS 강우강도(RAR, Radar-AWS Rain rate) 시스템을 구축하여 개선하였으며, 둘째는 외삽과정을 통한 예보가 3시간이 지나면 예측능력이 감소하는 문제점을 보완하기 위해 현업 중규모 모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)의 예측강수와 병합하여 모델을 개선하였다. 또한 이를 시계열 검증 및 공간 검증하는 실시간 검증 시스템을 구축하여 실시간으로 모델의 정확성을 평가하고 있다. 그 결과 입력자료 개선을 통한 모델의 정확도는 크게 향상된 결과는 볼 수 없었지만 미약하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 모델의 병합을 통한 모델의 개선은 예측 3시간 이후부터는 50% 정도 향상되었다.의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에
본 연구는 레이더의 중첩관측영역을 활용한 정량적 강수량 추정방법을 제안하였다. 이를 위해 국내의 조밀한 지상우량계 관측망과 레이더 관측망의 중첩관측영역을 이용하였다. 결과적으로 중첩관측영역 내 레이더간의 계통오차를 확인하였으며, 이를 이용하여 새로운 정량적 강수량 추정방법을 개발하였다. 이 방법으로 추정된 강우강도는 기존의 정량적 강수량 추정방법보다 모든 강우강도 범위에서 강수량이 적절하게 추정되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 레이더 강수를 산정하는 기법을 비교.분석하고자 하였다. 레이더 강수산정기법의 비교는 레이더 반사도를 강우강도로 변환시키는 두가지 Z-R 관계식 산정방법을 기준으로 구분하여 수행하였다. Z-R 관계식 산정방법 중 첫번째는 지상강우계와 대응되는 레이더 격자 사이의 관계를 통해서 Z-R 관계식을 산출하여 레이더 강수를 산정하는 Least-Square Fitting 방법이고, 두번째 방법은 강우량계에서 관측된 강우량과 이에 근접한 영역에서 얻은 레이더 반사도 자료 각각의 확률밀도함수를 대응시켜 Z-R 관계식을 산출하는 WPMM(Window Probability Matching Method)을 적용하는 방법이다. 이 두 방법의 비교를 위해 2003년 6월에서 8월사이의 두 강우사상을 선택하여 Z-R 관계식을 산정하였으며, 산정된 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강수의 기상학적 검증을 통해 정성적.정량적으로 검토하였다. 한반도 전역에 대하여 산정된 레이더 추정강수를 검토한 결과 대체적으로 정확도 및 상관성 측면에서 WPMM 방법이 Least-Square Fitting 방법보다 정확한 것으로 나타났다. 또한, 도시 유역의 홍수예경보에 적합한 레이더 강수산정기법을 파악하고자 중랑천 유역의 레이더 강수를 수문학적으로 분석한 결과 WPMM 방법이 보다 유효한 것으로 검토되었다.
최근 집중호우, 홍수를 비롯한 이상 기후현상들이 과거 발생 시기와 그 규모를 크게 벗어나는 일들이 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기후변화의 영향으로 특정지역에서 극한강우로 인한 도시침수 피해가 급격하게 늘어나고 있으며 그 횟수 또한 증가하였다. 가장 최근에는 2016년 10월 5일 울산시에서 태풍 차바로 인해 시간당 130mm의 최고치에 달하는 강우를 기록하며 4,000건에 달하는 피해를 발생시켰다. 이는 극치사상의 발생빈도와 강도가 증가하고 있음을 나타내며 한반도의 기후변화에 대한 취약성이 높다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 강우사상의 변동을 예측하기 위해서 울산 중구 침수구역에 레이더 예측강우를 사용하여 침수분석을 진행하였다. AWS강우를 사용한 2차원 침수분석과 레이더 예측강우를 사용한 2차원 침수분석과의 결과비교를 통해 레이더 예측강우의 적정성을 판단해보고자 한다. 그 결과, 태풍 차바에 의한 주요침수 발생지점과 침수량이 유사하게 발생하였다. 결과적으로, 정량적 정확도가 확인된 레이더 예측강우를 사용한다면, 실시간 도시홍수예보를 통한 인명 및 침수피해 저감에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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