• Title/Summary/Keyword: 초단시간 강우예측

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Development of radar-based nowcasting method using Generative Adversarial Network (적대적 생성 신경망을 이용한 레이더 기반 초단시간 강우예측 기법 개발)

  • Yoon, Seong Sim;Shin, Hongjoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.64-64
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    • 2022
  • 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.

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Study on blending radar and numerical rainfall prediction to improve hydroelectric dam inflow forecasts accuracy (발전용 댐 유입량 예측 정확도 향상을 위한 레이더와 수치예보 예측강우 병합기법 연구)

  • Seong Sim Yoon;Hongjoon Shin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.112-112
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    • 2023
  • 발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.

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The Applicability Assesment of the Short-term Rainfall Forecasting Using Translation Model (이류모델을 활용한 초단시간 강우예측의 적용성 평가)

  • Yoon, Seong-Sim;Bae, Deg-Hyo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.43 no.8
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    • pp.695-707
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    • 2010
  • The frequency and size of typhoon and local severe rainfall are increasing due to the climate change and the damage also increasing from typhoon and severe rainfall. The flood forecasting and warning system to reduce the damage from typhoon and severe rainfall needs forecasted rainfall using radar data and short-term rainfall forecasting model. For this reason, this study examined the applicability of short-term rainfall forecast using translation model with weather radar data to point out that the utilization of flood forecasting in Korea. This study estimated the radar rainfall using Least-square fitting method and estimated rainfall was used as initial field of translation model. The translation model have verified accuracy of forecasted radar rainfall through the comparison of forecasted radar rainfall and observed rainfall quantitatively and qualitatively. Almost case studies showed that accuracy is over 0.6 within 4 hours leading time and mean of correlation coefficient is over 0.5 within 1 hours leading time in Kwanak and Jindo radar site. And, as the increasing the leading time, the forecast accuracy of precipitation decreased. The results of the calculated Mean Area Precipitation (MAP) showed forecast rainfall tend to be underestimated than observed rainfall but the correlation coefficient more than 0.5. Therefore it showed that translation model could be accurately predicted the rainfall relatively. The present results indicate that possibility of translation model application of Korea just within 2 hours leading forecasted rainfall.

Development of Radar-Satellite Blended QPF Technique to Rainfall Forecasting : Extreme heavy rainfall case in Busan, South Korea (레이더-위성 결합 초단기 강우예측 기법 개발: 부산 호우사례 적용 (2014년 8월 25일))

  • Jang, Sang Min;Yoon, Sun Kwon;Park, Kyung Won;Yhang, Yoo Bin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.226-226
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    • 2016
  • 최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.

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Real-time blending method development of radar-based QPF and numerical weather prediction models for hydrological application (수문학적 활용을 위한 레이더와 수치예보모델 예측강우의 실시간 병합 기법 개발)

  • Yoon, Seong-Sim;Lee, Dong-Ryul
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.99-99
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    • 2018
  • 기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

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Estimation of G/R Ration for the Correction of Mean-Field Bias of Very-Short-Term Rainfall Forecasting (초단기예측강우의 편의보정을 위한 G/R비 추정)

  • Yoo, Chulsang;Kim, Jungho;Chung, Jae Hak;Yang, Dong-Min
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 2011.02a
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    • pp.176-176
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    • 2011
  • 전 세계적으로 국지성 집중호우의 발생이 증가하고 있다(건설교통부, 2007 ; 김광섭과 김종필, 2008). 특히, 국내의 경우 급속한 도시화에 의한 기상 변화의 영향으로 서울 및 중소도시 지역에 집중호우의 발생이 크게 증가하였고, 산악지역에 발생한 강도 높은 집중호우로 인하여 돌발홍수의 발생 또한 급증하고 있다. 이처럼 집중호우는 단시간에 큰 강우강도를 동반하여 돌발홍수를 유발할 뿐만 아니라 잦은 발생으로 인하여 막대한 재산 손실과 인명 피해를 초래하고 있다(유철상 등, 2007a). 현실적으로 이러한 이상호우에 의한 피해를 원천적으로 방지하는 것은 불가능하다. 그러나 어느 정도(accuracy) 이상의 강우예측이 전제된다면 피해의 규모를 크게 줄일 수 있는 것이 또한 사실이다(유철상 등, 2007b). 집중호우로 인한 피해의 주범은 수 시간이내에 발생하는 돌발홍수로서 이에 대한 피해를 최소화하기 위해서는 정확한 초단기예측 강우가 절실한 상황이다. 이에 본 연구에서는 초단기예측 강우의 보정을 목적으로 G/R 비를 예측하였다. 먼저, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법을 개선하였다. 초단기예측 강우로 캐나다 McGill 대학교에서 개발된 MAPLE 예측강우를 사용하였으며, 이를 보정하기 위하여 칼만 필터를 이용하여 G/R 비를 실시간으로 예측하였다. 이러한 분석은 레이더 자료의 품질이 가장 양호할 것으로 판단되는 내륙지역을 대상으로 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다.

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Analysis of the Applicability of Very Shortterm Rainfall Forecasts to Rainfall-Runoff Model (Radar를 이용한 초단시간 강우예측자료의 강우-유출 모형 적용성 분석)

  • Kim, Gwang-Seob;Kim, Jong-Pil;Bae, Dong-Jun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1896-1899
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    • 2007
  • 우리나라의 태풍과 국지성 집중호우로 인한 풍수해 빈도는 점진적으로 증가하고 이와 관련된 인명 및 재산 피해 또한 증가하고 있는 실정이다. 피해저감을 위해 정확한 강우의 이동방향 및 강우량 예측은 절실하며 이를 토대로 한 유역의 강우-유출 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강우의 이동방향과 2차원 면적강우량을 예측하기 위한 방법으로 TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation) 기법과 실시간 Z-R 관계식을 이용하였다. 예측된 면적강우량의 강우-유출 모의에 대한 적용성을 분석하기 위하여 분포형 수문모형을 선정하여 분석하였다. 단시간 강우예측자료의 적용성을 검정하기 위하여 대상유역으로 중랑천유역을 선정하였으며 대상유역의 조도계수, 수로폭, 경사등과 같은 GIS 입력자료를 구축하였다. 검정을 위하여 중랑교 수위관측지점의 관측 수위 및 유량에 대한 분포형 강우-유출 모형의 계산 유량을 비교 분석하였다. 대상 강우사상은 2003년 9월 11일 00시에서 13일 00시까지 태풍 "매미"가 중랑천에 영향을 미친 기간을 선정하였다. 실시간 Z-R 관계식에 의한 비 예측 강우자료를 이용한 강우-유출 결과와 예측 강우에 대한 강우-유출 결과를 이용하여 단시간 강우예측의 강우-유출 모형 적용성을 분석하였다.

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A Study on Radar Rainfall Prediction Method based on Deep Learning (딥러닝 기반의 레이더 강우예측 기법에 관한 연구)

  • Heo, Jae-Yeong;Yoon, Seong Sim;Lim, Ye Jin;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.128-128
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    • 2022
  • 최근 호우의 빈도와 규모는 증가하는 추세이며 이에 따른 홍수 피해는 많은 피해를 야기하고 있다. 이러한 관점에서 홍수 피해에 대한 선제적 대응을 위한 요소로써 초단시간 강우예측 정보의 중요성은 매우 높다. 특히, 레이더 자료 기반의 강우예측은 수치예보모델과 비교하여 3시간 이내의 짧은 선행시간 이내의 높은 정확도를 갖고 있어 홍수예보에 다수 활용되고 있다. 최근에는 강우자료의 복잡한 관계와 특징을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 강우예측 활용 사례가 증가하고 있으나 국내 적용 사례는 적어 관련 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 레이더 강우를 활용한 딥러닝 기반의 강우예측 기법을 제안하고 이에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 2차원 레이더 강우자료의 특징과 시계열 특성을 고려하기 위한 심층신경망 구조를 제안하였으며 기존 딥러닝 모형과의 비교를 통해 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 적용 대상지역은 한강 유역으로 선정하였다. 정성적 평가를 위해 임계성공지수(CSI)를 활용하여 예측 강우에 대한 정확도를 평가하였으며 정량적 평가를 위해 예측 강우와 관측 강우의 상관관계를 분석하였다. 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 모형과 비교하여 예측오차의 범위가 적고 강우의 위치 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초단기간 강우예측 자료를 활용하는 홍수예보의 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

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A Study on the Applicability of the Short-term Rainfall Forecasting using Translation Model (이류모델을 활용한 초단시간 강수예보의 적용성 검토)

  • Yoon, Seong-Sim;Lee, Jong-Dae;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.193-197
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    • 2009
  • 오늘날 도시지역의 무분별한 개발로 인해 불투수면적이 증가하여 첨두유량 및 유출용적의 증가와 홍수도달시간을 단축시키고 있으며, 특히 도시유역에서는 하천 홍수위 상승에 의한 외수피해와 순간적인 집중호우에 의해 도로 노면수의 배수불량에서 기인하는 내수피해가 결합되어 홍수피해가 더욱 가중되고 있는 실정이다. 이에 대한 효율적인 조기 대응책으로 도시 수문기상 현상의 변화 및 현황을 파악하여 홍수로 인한 인명 및 재산피해를 최소화할 수 있는 적절한 홍수 예 경보 시스템의 구축을 들 수 있다. 이를 위하여 선진 외국의 경우 기상전문가에 의한 집중호우 현상규명 및 사전예보 기법 확립과 수자원 전문가에 의한 이들 예보자료를 활용한 특정지역의 홍수피해 유무를 사전에 예측하는 기상과 수자원의 학제간 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내의 경우 기상 현업에서는 국지성 집중호우 예측과 단시간 강수예보를 위해 수치예보모형, 레이더 및 기상위성을 활용하고 있으나 수자원 분야에서는 예측강우를 활용한 홍수예보에 관한 연구는 매우 미진한 상태이다. 특히 도시홍수의 경우 도달시간이 매우 짧으므로 강수의 초단시간 예보기법을 통한 강수예보의 선행시간 확보는 매우 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기상레이더 정보와 이류모델을 활용한 초단시간 강수예보의 적용성을 검토하였다. 이류모델은 강우강도 분포를 이류벡터에 따라 이동시키면서 강우의 발달쇠약 회전 등을 고려하여 강수를 예측하는 모형이다. 본 연구에서는 초단시간 강수예보의 적용성 검토를 위해 Least-square fitting 기법으로 레이더 강수를 추정하고, 추정된 강수를 이류모델의 입력장으로 활용하였다. 또한, 도시홍수예보의 활용을 위해 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강수의 유역면적평균강우량을 산정하여 적용성을 평가하였다.

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Verification of initial field of very short-term radar rainfall forecasts using advanced system: A case study of Typhoon CHABA in 2016 (초단기 레이더 강우예측 초기장 고도화 시스템 검증: 2016년 태풍 차바 사례를 중심으로)

  • Jang, Sang Min;Yoon, Sun Kwon;Park, Kyung Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.100-100
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    • 2018
  • 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.

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