Kim, Tae-Jeong;Song, Jae-Hyun;Lee, Sung-Ho;Lee, Chung-Dea
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.441-441
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2022
국내외적으로 정확한 수문기상 현상의 관측에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위하여 기존의 재래식 관측장비의 한계성을 극복하고자 첨단장비가 활발하게 도입되고 있다. 우리나라는 관악산 기상레이더를 시작으로 하천 및 도심지의 돌발홍수 정보를 제공하고자 강우레이더 신설을 진행하고 있다. 본 연구에서는 하천유역조사 사업에서 티센다각형법을 이용하여 유역단위 면적평균강수량을 산정하는 경우 영동권역과 같이 지상관측소 밀집도 부족으로 인하여 발생하는 강수량의 공간적 편차를 정량적으로 검토하고자 전국 하천유역에 대하여 1.5km Constant Altitude PPI(CAPPI) 합성장의 레이더 강수량을 활용한 유역단위 면적평균강수량을 산정하고 지상 강수량과 통계적 적합도(goodness of fit)를 평가하였다. 지상 강수량을 활용한 유역단위 면적평균강수량과 레이더 강수량은 높은 상관성을 나타내었으나 관측기법의 특성으로 발생하는 정량적 편의(bias) 보정의 필요성을 확인하였다. 시공간적으로 고해상도의 레이더 강수정보를 활용하기 위하여 활용 목적에 적합한 레이더 강수량 보정기법의 개발이 필요할 것으로 사료된다. 또한, 대용량 레이더 자료를 안정적으로 처리할 수 있는 플랫폼 및 레이더 강수량 품질관리 체계 구축을 통하여 수문조사 및 수문해석 지원이 가능할 것으로 판단된다.
Mainly, observed maximum rainfall has been evaluated by point rainfall, but actually it should be considered by means of average areal rainfall. Average areal rainfall is an estimated value computed through DAD(rainfall Depth-Area-Duration) analysis. By using this value, an average and maximum areal rainfall according to area-duration relationship could be computed. In this study, we assume that the whole Korea region is hydrologically homogeneous, and then analyze using the storm-centered DAD(moving-area DAD) method for the past century data. From this analysis, we evaluate the yearly variation of observed maximum areal rainfall through area-duration relationship. And we also construct an IDF(rainfall Intensity-Duration-Frequency) curve by using the annual time series data which is composed of maximum areal rainfall. The characteristics of IDF and observed maximum areal rainfall is also evaluated.
This study evaluates the variation of estimation error of area-average rainfall due to rainfall seasonality. Both the cases considering and not considering the spatial correlation are compared to derive the characteristics of estimation error. Similar cases with different accumulation time without considering the rainfall seasonality are also investigated. This study was applied to the Geum-river basin with total 28 rain gauge measurements haying more than 30 years of daily rainfall measurements. As results of the study we found that: (1) The absolute estimation error of monthly area-average rainfall show strong seasonality like the total rainfall amount. However, the relative estimation error normalized by its mean was estimated to have similar values about 5 to 8% except January and December. (2) The relative estimation error of annual area-average rainfall estimated was found to have the estimation error about 3% of its annual mean. (3) However, the relative estimation error normalized by the standard deviation remains almost the same for both monthly and annual rainfall amounts, which was estimated about 11% of its standard deviation. (4) Finally, the estimation error without considering the spatial correlation was found to become almost twice the estimation error with considering the spatial correlation.
The Thiessen method, which is the current area average precipitation method, has serious structural limitations in accurately calculating the average precipitation in the watershed. In addition to the observation accuracy of the precipitation meter, errors may occur in the area average precipitation calculation depending on the arrangement of the precipitation meter and the direction of the heavy rain. When the watershed is small and the station density is sparse, in both simulation and observation history, the Thiessen method showed a peculiar tendency that the average precipitation in the watershed continues to increase and decrease rapidly for 10 minutes before and after the peak. And the average precipitation in the Thiessen basin was different from the rainfall radar at the peak time. In the case where the watershed is small but the station density is relatively high, overall, the Thiessen method did not show a trend of sawtooth-shaped over-peak, and the time-dependent fluctuations were similar. However, there was a continuous time lag of about 10 minutes between the rainfall radar observations and the ground precipitation meter observations and the average precipitation in the basin. As a result of examining the ground correction effect of the rainfall radar watershed average precipitation, the correlation between the area average precipitation after correction is rather low compared to the area average precipitation before correction, indicating that the correction effect of the current rainfall radar ground correction algorithm is not high.
Kim, Tae-Jeong;Kim, Sung-Hoon;Lee, Sung-Ho;Kim, Chang-Sung;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.7
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pp.493-505
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2020
The rainfall-runoff model has been generally adopted to obtain a consistent runoff sequence with the use of the long-term ground-gauged based precipitation data. The Thiessen polygon is a commonly applied approach for estimating the mean areal rainfall from the ground-gauged precipitation by assigning weight based on the relative areas delineated by a polygon. However, spatial bias is likely to increase due to a sparse network of the rain gauge. This study aims to generate continuous runoff sequences with the mean areal rainfall obtained from radar rainfall estimates through a PRMS rainfall-runoff model. Here, the systematic error of radar rainfall is corrected by applying the G/R Ratio. The results showed that the estimated runoff using the corrected radar rainfall estimates are largely similar and comparable to that of the Thiessen. More importantly, one can expect that the mean areal rainfall obtained from the radar rainfall estimates are more desirable than that of the ground in terms of representing rainfall patterns in space, which in turn leads to significant improvement in the estimation of runoff.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.206-206
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2023
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.229-229
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2019
본 연구에서는 현행 홍수예보에 활용되고 있는 지점 강우량의 면적강우량 산정 방법인 티센(Thiessen) 방법의 유역 평균 강우량 산정 시 발생하는 구조적 문제점을 검토하여 보았다. 현행지상 강수량계 기반의 면적평균강우량 산정 방법은 호우의 이동 방향에 따라 실제 강우량과 시차가 발생할 수 있는 구조적 문제점을 가지고 있다. 분석 결과 호우의 이동방향에 따른 강우의 시차발생이나 내삽 영역의 불확실성은 지점 강우량 관측의 한계로 티센방법 뿐만 아니라 지점 강우량을 사용하는 다른 내삽 방법에서도 정도의 차이는 있지만 유사하게 나타났다. 그러나 티센방법은 유역별 지점의 가중치(영향영역)가 고정되어 있기 때문에 이러한 현상이 심각하게 나타났다. 즉 현행 티센방법에 의한 지상 강우량의 면적평균 강우량 산정 방법은 시공간적으로 큰 바이어스를 초래가 가능하다. 크리깅 방법을 이용하면 시공간적 바이어스 감소하나 지점 관측의 한계를 완전하게 해소하는데는 미흡한 것으로 나타났다. 따라서 지점강우량 기반의 티센 유역평균 강수량 산정 체계에서 레이더 기반 유역평균 강우량 생산 활용 체계로 전환이 필요하다고 판단된다.
Seo, Hocheol;Choi, Yeon-Woo;Eltahir, Elfatih;Kim, Yeonjoo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.255-255
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2020
아프리카 대륙에서 존재하는 가장 큰 사하라 사막(Sahara desert)의 면적은 지난 1세기 동안 기후변화로 인하여 10% 정도 증가하였고, 미래에도 기온상승으로 인하여 증가할 것으로 판단된다. 사하라 사막 면적의 증가로 인하여 아프리카의 자연식생과 수자원뿐만 아니라 아프리카에 거주하는 사람들의 삶에 많은 영향을 미치기에 사막의 면적 또는 경계선의 위치를 예측함은 매우 중요하다. 본 연구에서는 Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5)의 36개 Global Climate Models (GCMs)과 ERA-interim 재분석 자료의 1979~2000년 강수 자료들을 이용하여 사헬(Sahel) 지대 서쪽(15W~15E, 10N~20N)과 동쪽(15E~35E, 10N~20N)의 강수량과 사막경계선을 비교하였다. 또한, 각 모델의 과거 모의 성능을 평가하여 미래 기후 예측성을 판단하고자 한다. 본 연구에서는 22년 평균 강수량이 200mm 이하인 지역을 사막이라 정의하고, 모델별로 연평균 강수량과 사막경계선에 대한 root mean square error(RMSE)를 산정하여 평가하였다. 또한, 습윤 정적 에너지(Moist. Static Energy; MSE), 바람(풍속 및 풍향) 자료를 이용하여 각 모델의 사막경계선의 오차에 대한 이유를 분석하였다. 이 연구를 바탕으로 하여 사헬 지대의 강수량 및 사막면적 모의의 불확실성 요소를 이해하고, 미래 상세 지역 수문기후 변화 예측에 활용 가능한 GCMs을 선별할 수 있을 것으로 판단한다.
Choi, Kyu Hyun;Lee, Joon Ho;Oh, Chang Yeol;Hwangbo, Jong Gu
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.492-492
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2017
강수량은 지상에 내린 물의 총량으로 홍수 및 갈수량 산정에 있어서 유출특성을 파악하는데 중요한 자료이다. 부정확한 자료 및 수문분석기법에 의한 수자원량의 추정은 수공구조물의 설계 시과소 또는 과다 설계로 문제를 가져올 수 있으며, 수리 수문분석시스템의 효율적인 운영에 많은 지장을 초래하게 될 수 있다. 특히 강수량자료를 기초로 하는 홍수예보 및 갈수예보 모형들은 그 입력치인 강수량자료의 정확도가 큰 비중을 차지하게 된다. 강수량은 면적 강수량을 대표할 수 있는 위치에서 관측되어야 점 강수량을 면적 강수량으로 환산하는데서 발생하는 오차를 최소화 할 수 있다. 최근 강수 특성은 과거에 비해 시공간적으로 매우 불규칙해졌으며, 특히 짧은 지속시간 동안에 많은 양의 강우가 집중되고 있다. 강수량조사망은 이와 같은 강수 특성 변화를 충분히 반영할 수 있어야 한다. 강수 특성을 반영하여 수문조사, 홍수예보, 강우레이더에 활용하기 위해서는 기존 강수량조사망에 대한 재평가가 선행되어야 하며, 재평가된 결과를 토대로 강수량조사망을 설계하여야 한다. 또한 강수량관측소는 그 자체에 여러가지 오차를 내재하는데, 이는 바람의 영향, 증발, 주변 환경 변화 등 다른 여러 가지 오차들이다. 이러한 오차의 발생을 최소화하기 위해서는 관측시설의 유지관리가 매우 중요하다. 강수량자료의 품질 문제를 최소화하여 강수량자료의 품질을 향상시키기 위해서는 기존 강수량관측소 및 운영현황에 대한 명확한 고찰이 선행되어야 하며, 기존의 강수량조사망에 어떠한 문제점 등이 내포되어 있는지에 대한 객관적인 평가를 통하여 수문조사, 홍수예보, 강우레이더 활용에 적합한 강수량조사망 구축이 필요하다. 본 연구에서는 영산강홍수통제소 관할 유역의 강수량관측소 67개소를 조사 평가하여 수문조사, 물관리, 강우레이더의 활용에 필요한 강수량조사망을 구축하였다. 이에 따라 신설 강수량관측소는 14개소가 필요한 것으로 나타났으며, 이 경우 평균 시강수량의 추정 불확실도가 0.2 이상인 영역은 19.3 %에서 10.6 %로 줄어들며, 연평균 강수량의 추정 불확실도가 0.2 이상인 영역은 9.0 %에서 4.7 %로 줄어드는 것으로 나타났다. 또한 강수량조사망 구축에 필요한 강수량관측소 설치, 위치선정, 배치 등에 관한 기준 및 유지관리에 필요한 사항을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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