본 연구에서는 칼만필터(Kalman filter) 개념을 도입한 추계학적 편차보정 기법을 활용하여 실시간으로 레이더 및 관측강우에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 레이더 최적강수 산정기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 개발된 레이더 강우량 추정기법은 한강유역을 대상으로 적용되었으며, 여기서 사용된 레이더 자료는 기상청에서 수집한 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료이다. 자료기간은 2004년 7월 및 2006년 7월의 각 한달치 10분 간격의 레이더 자료가 사용되었고, 본 기간에 대응하는 약 130여개 지점의 기상청 AWS(Automatic Weather Station) 강우 관측자료가 편차보정을 위해 사용되었다. 매개변수별 편차추정 분석을 수행한 결과, 한강유역의 주어진 자료기간에 대한 적절한 편차추정을 위해 N=10, $i_T=2mm/h$의 매개변수를 선정하여 레이더 강수추정 오차에 대한 편차를 계산하여 개발 보정기법을 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 추계동역학적 편차보정 기법은 Marshall-Palmer 기법의 높은 편차를 1에 가깝게 줄일 수 있는 것으로 나타났고, 홍수기 급박한 재해상황에서 보다 신속히 레이더 강수장을 제공할 수 있는 현업적 보정기법으로써의 유용성이 매우 높은 것으로 평가되었다.
There are two datasets to estimate the area-mean and time-mean precipitation rate. For one, an array of surface rain gauges represents a series of rods that have to the time axis of the volume. And another data is that of a remote sensing make periodic overpasses at a fixed interval such as radar. The problem of optimally combining data from surface rain gauge data and remote sensed data is considered. In order to combining remote sensed data with Automatic Weather Station (AWS), we use optimal weighting method, which is similar to the method of [2]. They had suggested optimal weights that minimized value of the mean square error. In this paper, optimal weight is evaluated for the cases such as Changma, summer Monsoon, Typhoon and orographic rain.
기상청 국가기상위성센터에서는 우주기상 업무의 일환으로 국내 GNSS 관측자료를 이용한 기상 및 우주기상 활용체계를 구축하였다. 본 연구에서는 국내 GNSS 관측망 자료를 이용한 준실시간 전리권 총전자밀도(TEC) 산출 시스템을 소개하고 산출된 결과를 제시하고자 한다. 국가기상위성센터의 준실시간 전리권 총전자밀도 산출 시스템에서는 국가지리정보원, 한국천문연구원, 위성항법 중앙사무소 및 기상청, 총 80여개의 GNSS 관측자료를 수집하고, 수집된 자료에 대하여 24시간 시간 창 기법(Time Windowing Method)을 적용하여 각 지점별 전리권 TEC 자료를 매시간 산출하고, 산출된 각 지점별 IPP(Ionospheric Pierce Point)에서의 TEC 값을 반스 내삽(Barnes Interpolation)을 사용하여 한반도 상공의 전리권 총전자밀도 격자자료를 생성하였다. 생성된 TEC 격자값을 IGS(International GNSS Service)에서 제공하는 전지구 전리권 총전자밀도 지도와 비교한 결과 한반도 상공의 전리권 상태를 더 잘 기술할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층 풍향자료를 사용한 경우에 상관계수가 0.41에서 0.73으로 개선되었으며 숙련도도 35%향상되었다. 모형의 개선도를 나타내는 통계치의 개선을 통해 상층기상자료를 활용한 강우예측 모형이 단지 지상 강우계 자료만 사용한 예측보다 개선된 결과를 보여줌을 알 수 있다.
The aim of this study is to examine weather modification by urbanization and human activities. The characteristics of the urban heat island (UHI) and precipitation in Seoul metropolitan area of Korea are investigated to demonstrate that cities can change or modify local and nearby weather and climate, and to confirm that cities can initiate convection, change the behavior of convective precipitation, and enhance downstream precipitation. The data used in this study are surface meteorological station data observed in Seoul and its nearby 5 cities for the period of 1960 to 2009, and 162 Automatic Weather System stations data observed in the Seoul metropolitan area from 1998 to 2009. Air temperature and precipitation amount tend to increase with time, and relative humidity decreases because of urbanization. Similar to previous studies for other cities, the average maximum UHI is weakest in summer and is strong in autumn and winter, and the maximum UHI intensity is more frequently observed in the nighttime than in the daytime, decreases with increasing wind speed, and is enhanced for clear skies. Relatively warm regions extend in the east-west direction and relatively cold regions are located near the northern and southern mountains inside Seoul. The satellite cities in the outskirts of Seoul have been rapidly built up in recent years, thus exhibiting increases in near-surface air temperature. The yearly precipitation amount during the last 50 years is increased with time but rainy days are decreased. The heavy rainfall events of more than $20mm\;hr^{-1}$ increases with time. The substantial changes observed in precipitation in Seoul seem to be linked with the accelerated increase in the urban sprawl in recent decades which in turn has induced an intensification of the UHI effect and enhanced downstream precipitation. We also found that the frequency of intense rain showers has increased in Seoul metropolitan area.
본 연구의 목적은 TRMM/PR(Tropical Rainfall Measuring Mission/Precipitation Radar)에 의하여 관측된 공간강우분포의 수문학적 적용성을 평가하는데 있다. 이를 위하여 우선 용담댐 유역(930.38$km^2$)을 대상으로 한 TRMM/PR 자료(Y)를 추출한 후, AWS (Automatic Weather Station)에 의하여 관측된 지상강우자료(X)를 공간내삽하여 작성한 분포도와 상관분석을 실시하여 TRMM/PR 자료를 보정하는 관계식을 도출하였다(under 60mm/day : Y = 18.55X - 0.53, over 60mm/day : Y = 3.11X + 51.16). 용담댐유역 전체와 천천수위관측소 지점의 유역을 대상으로 1999년 여름의 총 7개 강우사상에 대한 SCS 직접유출량을 산정하여 봄으로써 보정된 TRMM/PR 자료의 활용방법을 검토하였다. 그 결과 실측 유출량에 대한 상대오차는 용담댐유역 전체를 대상으로 한 경우, 보정된 TRMM/PR이 11.3%$\sim$38.9%, AWS 관측치가 -1.6%$\sim$-10.3%로 나타났으며, 천천 수위관측소를 대상으로 한 경우, 보정된 TRMM/PR이 19.6%$\sim$45.6%, AWS 관측치가 0.5%$\sim$10.3%로 나타났다. 본 연구에서는 1999년도 6월~9월(총 80여 개)의 TRMM/PR 자료를 이용하여 관계식을 보완하는 연구가 필요하다고 판단된다.
최근 공간적으로 지역적 편차가 심한 형태의 강우가 빈번히 발생하고 있으며, 기존 지점관측방식의 지상우량 관측망으로는 강우의 발생 및 이동을 고려한 공간적인 편차를 정확히 관측하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 강우의 시 공간적인 분포를 고려할 수 있는 레이더 강우를 도시 소유역에 적용하여 유출을 모의 하고자 하였다. 서울시 구로구 일대를 대상지역으로 선정하였으며, AWS (Automatic Weather Station)를 기준으로 소유역을 분할한 후, 지상 강우를 이용하여 레이더 강우자료를 보정하였다. 보정된 레이더 강우를 토대로 소유역별 면적강우량을 산정하였고, 도시배수시스템을 고려할 수 있는 XP-SWMM 모형을 이용하여 유출모의를 실시하였다. 소유역별로 보정된 레이더 강우자료는 지상강우량의 60~95% 수준을 나타내었다. 물론 강우의 양적인 차이로 인해 전체 유출량에 차이가 존재하였으며, 특히, 첨두유출량의 발생시각이 빨라짐을 확인할 수 있었다. 본 연구는 레이더 강우를 도시유출 모형에 활용한 사례로 도심지의 홍수유출 예측을 위한 기술적 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
서울을 포함한 수도권의 지표면 온도를 분석하기 위하여 Landsat과 MODIS의 지표면 온도, AWS의 기온, 지표면 고도 및 토지이용도를 이용하였다. Landsat과 MODIS 위성의 지표면 온도와 AWS 기온의 분석은 상관계수, 평방근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE), 선형회귀분석 등의 통계분석방법을 적용하였다. Landsat과 MODIS 지표면 온도의 상관계수는 0.32이고 RMSE는 4.61 K였다. 그리고 Landsat과 MODIS 지표면 온도와 AWS 기온의 상관성은 각각 0.83과 0.96이며 RMSE는 3.28 K, 2.25 K이었다. Landsat과 MODIS 지표면 온도는 비교적 높은 상관성을 보였으나 각각의 선형회귀의 기울기는 0.45와 1.02이었다. Landsat 5의 경우 전체 관측소에 대하여 0.5이하의 낮은 상관성을 보였고 Landsat 8의 경우는 일치되는 지점이 다른 위성에 비하여 적었으나 0.5이상의 상관성을 나타냈다. Landsat 7은 대부분 0.8이상의 높은 상관성을 보였고 대체적으로 서울중심부에서 높은 상관성이 나타났다. 위성의 지표면 온도와 지표유형에 따른 AWS 기온사이의 상관성은 0.8이상의 높은 상관성을 보였다. Landsat 위성의 지표면 온도의 상관성은 0.84이었고 RMSE는 3.1 K이상이었으며 MODIS 위성의 상관계수는 0.96이상이고 RMSE는 2.6 K이하였다. 결과적으로 두 위성의 지표온도의 차이는 관측시각 차이에 의한 것으로 위성의 해상도에 따라 복사량을 탐지하는 지표면의 면적 차이에 의하여 발생되는 것으로 사료된다.
이 연구에서는 기상청 종관기상관측망 및 자동기상관측망의 약 340여개의 일별 강수 관측자료를 바탕으로 최근 10년간(2002~2011년) 평균 우리나라 태풍 내습 시 극한강수현상 발생의 시 공간적 패턴을 분석하였다. 일반적으로 태풍에 의한 일 강수량 80mm 이상 극한강수현상 발생빈도는 태풍의 길목에 해당하는 제주도 이외에도 경상남도 지역과 영동 해안지역에 높게 나타난다. 그러나 수백 km 이상 반경을 지닌 반시계 방향의 수증기 이류가 나타날 때 태풍 내습 경로 및 접근 거리별로 우리나라 주요 산맥에 의해 수증기 이류정도가 변하여 극한강수현상 발생빈도, 강도 및 그 범위가 달라진다. 7월에 발생빈도가 높은 황해 북상형 태풍 내습 시에는 남해안지역과 영동해안지역 이외에도 경기도 북부지역에 극한강수현상의 발생빈도가 높게 나타남을 알 수 있다. 8월~9월 초로 갈수록 발생확률이 높아지는 한반도 남부지역 상륙형 및 동해 북상형 태풍 내습 시에는 남해안 및 영동해안지역뿐만 아니라 경상남도 내륙지역에서도 극한강수현상 발생빈도가 높게 나타난다. 특히, 해발고도가 높은 한라산, 지리산 지역에서는 태풍 내습 시 많은 강수량을 초래하는 극한강수현상이 자주 발생함을 알 수 있다. 이러한 연구 결과들은 태풍 이동경로 및 접근거리에 따라 지역별로 차별화된 태풍 피해 저감대책을 마련할 필요성을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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