• Atmosphere
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• v.15 no.3
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• pp.155-165
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• 2005

The characteristics of six precipitation systems occurred around Cheongju in 2002 are analyzed after the convective/stratiform radar echo classification using radar reflectivity from the Meteorological Research Institute"s X-band Doppler weather radar. The Biggerstaff and Listemaa (2000) algorithm is applied for the classification and reveals a physical characteristics of the convective and stratiform rain diagnosed from the three-dimensional structure of the radar reflectivity. The area satisfying the vertical profile of radar reflectivity is well classified, while the area near the radar site and the topography-shielded area show a mis-classification. The seasonal characteristics of the precipitation system are also analyzed using the contoured frequency by altitude diagrams (CFADs). The heights of maximum reflectivity are 4 km and 5.5 km in spring and summer, respectively, and the vertical gradient of radar reflectivity from 1.5 km to the melting layer in spring is larger than in summer.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1159-1172
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• 2020

This study applied deep convolution neural network based on U-Net and SegNet using long period weather radar data to very short-term rainfall prediction. And the results were compared and evaluated with the translation model. For training and validation of deep neural network, Mt. Gwanak and Mt. Gwangdeoksan radar data were collected from 2010 to 2016 and converted to a gray-scale image file in an HDF5 format with a 1km spatial resolution. The deep neural network model was trained to predict precipitation after 10 minutes by using the four consecutive radar image data, and the recursive method of repeating forecasts was applied to carry out lead time 60 minutes with the pretrained deep neural network model. To evaluate the performance of deep neural network prediction model, 24 rain cases in 2017 were forecast for rainfall up to 60 minutes in advance. As a result of evaluating the predicted performance by calculating the mean absolute error (MAE) and critical success index (CSI) at the threshold of 0.1, 1, and 5 mm/hr, the deep neural network model showed better performance in the case of rainfall threshold of 0.1, 1 mm/hr in terms of MAE, and showed better performance than the translation model for lead time 50 minutes in terms of CSI. In particular, although the deep neural network prediction model performed generally better than the translation model for weak rainfall of 5 mm/hr or less, the deep neural network prediction model had limitations in predicting distinct precipitation characteristics of high intensity as a result of the evaluation of threshold of 5 mm/hr. The longer lead time, the spatial smoothness increase with lead time thereby reducing the accuracy of rainfall prediction The translation model turned out to be superior in predicting the exceedance of higher intensity thresholds (> 5 mm/hr) because it preserves distinct precipitation characteristics, but the rainfall position tends to shift incorrectly. This study are expected to be helpful for the improvement of radar rainfall prediction model using deep neural networks in the future. In addition, the massive weather radar data established in this study will be provided through open repositories for future use in subsequent studies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.200-203
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• 2006

지역의 공간 분포가 내포된 고해상도의 지상강우량을 추정하기 위해서 강수와 구름 입자(고체와 액체)의 양과 성질을 반영한 기상레이더의 반사도(reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 방법이 널리 이용된다. 반사도 (reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 핵심은 Z-R 관계식으로, 이 Z-R 관계식의 매개변수 a와 b의 결정이 중요하다. 그러나, 지상우량 관측소에서 측정되는 강우량 자료는 지상에서 관측된 강우자료이나, 레이더에서 추정되는 강우량은 상공 (이 연구에서는1.5km)에서 관측한 반사도로 추정되는 값으로 이에 상응하는 오차를 줄이기 위하여 보정하는 기법이 이용된다. 수계내의 정확한 유출량을 모의계산하기 위하여 수문수치모형이 이용되며, 이의 보다 정확한 수치결과를 모의하기 위해서 레이더 강우추정을 사용하여 정확도를 높이고자 하는 연구가 진행 중이다. 이 연구에서는 기상청에서 운영하는 레이더 반사도 자료를 사용하여 용담/남강유역 내에서 2002-2004년의 집중호우에 대해 Z-R 관계식을 추정하고, 유역 내 평균 강우량과 지상관측 강우량의 비 (G-R비)를 이용한 공간적 특성을 고려한 보정을 함으로써 추정된 평균 강우량의 정확도를 향상시켰다. 이렇게 추정된 레이더 강우는 지상관측지점 강우만으로 보간 된 강우(gauge-only interpolation)와 비교 되어, 레이더강우의 정확성과 적용성이 수문모형에 적합한가를 평가해 보았다. 공간적 분포의 특성을 내포하며 강우예측 (Quantitative Precipitation Forecasting)에 이용될 수 있다는 잇점은 있으나, 레이더 강우 추정은 정확성과 적용성에 많은 의문점을 남긴다.리 전도도 값을 Gardner 식에 적용하여 1, 3, 5, 7kPa에서의 불포화수리 전도도 값을 17개 토양통을 대상으로 하여 구했다. 토양수분 potential이 3kPa에서는 물의 이동이 거의 없는 토양들이 있었는데 반해 남계통을 비롯한 학곡통, 회곡통, 백산통, 상주통, 석천통, 예산통 등 7개의 토양은 3kPa에서도 약간의 물의 이동이 있었다. 이는 모암이 화강 편마암인 관계로 토양 내에 물의 이동에 영향을 미치는 자갈의 함량이 높았기 때문일 것으로 생각되고 추후의 연구에서는 이 부분에 대한 내용도 검토되어야 할 것이다. 또한, 1kPa에서 물의 이동은 삼각통에서 35.21 cm/day로 이동 속도가 가장 컸으며 그 뒤로 예산통, 화봉통, 학곡통, 백산통 등이 토양에서 빠른 속도로 이동하였다. 가천통이나 석천통 및 우곡통은 1kPa에서의 이동 속도가 아주 느린 토양으로 판단되었다. 또한, 포화되지 않은 상태인 1kPa에서 물의 이동 속도를 VGM 모형에 의해 예측된 값과 측정된 값으로 비교하였을 때 불포화 수리 전도도가 예측되지 않은 토양(석천통, 지곡통, 풍천통)이 존재하여 불포화 수리 전도도 특성평가에 대한 VGM 모형의 적용성에 문제를 보였다. 이는 결과적으로 논이라는 영농형태가 존재하는 우리나라에서 토양의 수리적 특성해석을 위한 VGM 모형의 적용성에 한계가 있을 것으로 판단되었다.4일간의 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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.356-356
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• 2022

최근 기후변화로 인해 여름이면 매번 홍수와 가뭄이 공존하는 특성이 지속되고 있다. 이로 인해 여름이면 태풍, 홍수로 인한 수해재가 증가되고 또한, 가뭄의 지속기간이 길어져 가뭄의 심도가 심화되어 인적, 재산의 피해가 증가되고 있다. 이와 같은 기후변화로 인한 수재해를 예방하기 위해서는 무엇보다도 대상유역의 유역별 강우로 인한 유역 응답 특성을 정량화가 필요하다. 본 연구에서는 유역별 강우로 인한 유역 응답 특성을 정량화하기 위해 홍천강 유역을 연구 대상 유역으로 선정하였다. 홍천강 유역은 한강의 제1지류로서 한강 유역 중앙부에 위치하고 있으며, 하천연장과 유로연장은 106.99 km, 유역면적은 1,566.39 km²로 한강유역 면적의 5.95 %를 차지한다. 본 연구의 목적을 효율적으로 달성하기 위해 홍천강 본류 상·하류 관계에 있는 홍천군(굴운교), 홍천군(홍천교), 홍천강(반곡교) 지점을 연구 대상지점으로 선정하였다. 대상 지점의 유출량은 2021년에 개발된 수위-유량관계곡선식으로 환산하였으며, 유출특성 분석의 적정성은 강우대비 유출률과 상·하류 간 유출 수문곡선으로 평가하였다. 지점별 유역평균강수량을 티센가중법으로 산정하여 상·하류 간 유출 특성을 분석한 결과, 홍천군(굴운교) 35.93%, 홍천군(홍천교) 36.06,% 홍천군(반곡교) 37.25%의 특성을 보였다. 이는 2021년 홍천강 유역의 강수량이 연평균강수량에도 미치지 못한 점을 감안하여 볼 때, 이의 특성은 적정성을 가진 것으로 판단된다. 또한 상·하류 간 첨두 유출량도 상류에서 하류로 갈수록 증가하는 일반적인 양상을 나타내었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.1B
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• pp.69-78
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• 2006

The rainfall depth-area-duration analysis which is used to characterize precipitation extremes for specification of so-called design storms, provides a basis for evaluation of drought severity when storm depth is replaced by an appropriate measure of drought severity. So we propose a method for constructing drought severity-area-duration curves in this study. Monthly precipitation data over the whole Korea are used to compute SPI. Such SPIs are abstracted to several independent spatial components from EOF analysis. Using Kriging method, these spatial components are used to constitute grid-based SPI data set over the whole Korea including Jeju island with $6km{\times}6km$ resolution. After identifying main drought events, the drought severity-area-duration curves for these events over 32-year period of record are finally constructed. As a result, such curves show the similar shape with storm-based curves in the sense that the drought severity (or rainfall depth) is inversely proportional to drought area from the curves, but drought-based curves are different from storm-based curves in the sense that the drought severity decreasing rate with respect to drought area is much less than depth decreasing rate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.117-117
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km² 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.11 no.3
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• pp.52-67
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• 2008

Recently, frequent occurrence of flash floods caused by climactic change has necessitated prompt and quantitative prediction of precipitation. In particular, the usability of rainfall radar that can carry out real-time observation and prediction of precipitation behavior has increased. Moreover, the use of distributed hydrological model that enables grid level analysis has increased for an efficient use of rainfall radar that provides grid data at 1km resolution. The use of distributed hydrologic model necessitates grid-type spatial data about target basins; to enhance reliability of flood runoff simulation, the use of visible and precise data is necessary. In this paper, physically based $Vflo^{TM}$ model and ModClark, a quasi-distributed hydrological model, were used to carry out flood runoff simulation and comparison of simulation results with data from Imjin River Basin, two-third of which is ungauged. The spatial scope of this study was divided into the whole Imjin River basin area, which includes ungauged area, and Imjin River basin area in South Korea for which relatively accurate and visible data are available. Peak flow and lag time outputs from the two simulations of each region were compared to analyze the impact of uncertainty in topographical parameters and soil parameters on flood runoff simulation and to propose effective methods for flood runoff simulation in ungauged regions.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.1D
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• pp.145-151
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• 2009

Recently, the rapid development of GIS technology has made it possible to handle a various data associated with spatially hydrological parameters with their attribute information. Therefore, there has been a shift in focus from lumped runoff models to distributed runoff models, as the latter can consider temporal and spatial variations of discharge. This research is to evaluate the feasibility of GIS based distributed model using radar rainfall which can express temporal and spatial distribution in actual dam watershed during flood runoff period. K-DRUM (K-water hydrologic & hydaulic Distributed flood RUnoff Model) which was developed to calculate flood discharge connected to radar rainfall based on long-term runoff model developed by Kyoto- University DPRI (Disaster Prevention Research Institute), and Yondam-Dam watershed ($930km^2$) was applied as study site. Distributed rainfall according to grid resolution was generated by using preprocess program of radar rainfall, from JIN radar. Also, GIS hydrological parameters were extracted from basic GIS data such as DEM, land cover and soil map, and used as input data of distributed model (K-DRUM). Results of this research can provide a base for building of real-time short-term rainfall runoff forecast system according to flash flood in near future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1220-1224
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• 2009

최근에 들어 기후변화에 따른 수위 변화 영향에 의해 물 고갈 현상이 일어나고 있다. 가뭄 발생빈도가 증가하고 강우강도가 커지면서 물부족현상이 더욱 가속화가 되어 가고 있고, 시간이 지날수록 수자원의 활용도를 떨어뜨리게 된다. 거기에 따른 대책마련을 위해 금강유역을 대상으로 삼아 수문시계열 자료들을 충분히 관측하고 분석하여 대책을 마련하고자 본 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 하천수위, 지하수위, 강우량, 물 수요현황에 관한 자료를 수집하였다. 분석지점은 하천수위관측소에 인접한(10km 이내) 지하수위, 강우관측소중 데이터의 결함이 없는 곳을 선정하였고, 5군데 지역을 기준으로 정하였다. 더 많은 지역에 관하여 분석이 가능했으나, 관측소간의 인접여부를 확인한 결과 5군데 지역이 가장 적합한 것으로 판단되었다. 1개구역당 5개의 차트(연평균 하천수위, 연평균 지하수위, 연총강우량, 일최대강우량, 물수요현황)를 도시하였고, 이에 따라 분석을 하였다. 총강우량이 증가함에도 불구하고 강우강도가 증가하고 강우일수가 감소함에 따라 지하수위 및 하천수위는 급속히 하강하고 있었다. 많은 관측소에서 수위가 하강이 이루어지는 것으로 관측이 되었고, 앞으로도 더 늘어날 것이다. 물수요현황이 1990년대 중반 이후 안정화 되어 뚜렷한 증가추세가 없음에도 수위가 하강하는 것은 기후변화에 따른 것으로 설명할 수 있겠다.

• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.26 no.3
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• pp.233-238
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• 2007

To assess pollutant loads in Nakdong river from highland agriculture in Kyungbuk province we. analyzed water qualities such as BOD, COD, T-N, T-P and SS in year 2005. BOD values in rainy period (June and July) were relatively higher than those in dry period, and those in 4 sites among 17 sites ranged from 10.71-19.25 mg/L which exceeded water criteria (8 mg/L) for agricultural use. COD values showed similar trends like BOD values. These trends might be caused by outflow of nutrients applied in agricultural lands. T-N content ranged from 0.1 to 14 mg/L. Those in lower reaches of stream were greater in those in upper stream. Compared to T-N contents during non-farming season, T-N content in farming season were higher. These phenomenon could be due to continuous input of nutrients from small watercourses. Averaged T-P content in lower stream during farming season was 0.4 mg/L, which was eight times higher than the limiting level for algae occurrence (0.05 mg/L). BOD, T-P, T-N loads from alpine agricultural practices were 12.25 $kg/km^2{\cdot}day$, 0.55 $kg/km^2{\cdot}day$ and 32.35 $kg/km^2{\cdot}day$, respectively. These values were greater than those from forestry. Therefore, Best management Practices (BMP) for alpine agricultural field are needed to reduce pollutant loads in Nakdong river.