Representative meteorological data of the rural water district, which is the spatial unit of the study, was produced using the grid-based national standard RCP scenario rainfall data provided by the Korea Meteorological Administration. The retrospective reproducibility of the climate model scenario data was analyzed, and the change in climate characteristics in the water district unit for the future period was presented. Finally the data characteristics and differences of each meteorological element according to various spatial resolution conversion and post-processing methods were examined. As a main result, overall, the distribution of average precipitation and R95p of the grid data, has reasonable reproducibility compared to the ASOS observation, but the maximum daily rainfall tends to be distributed low nationwide. The number of rainfall days tends to be higher than the station-based observation, and this is because the grid data is generally calculated using the area average concept of representative rainfall data for each grid. In addition, in the case of coastal regions, there is a problem that administrative districts of islands and rural water districts do not match. and In the case of water districts that include mountainous areas, such as Jeju, there was a large difference in the results depending on whether or not high rainfall in the mountainous areas was reflected. The results of this study are expected to be used as foundation for selecting data processing methods when constructing future meteorological data for rural water districts for future agricutural water management plans and climate change vulnerability assessments.
Precipitation is an important component of the hydrological cycle and a key input parameter for many applications in hydrology, climatology, meteorology, and weather forecasting research. Grid-based satellite rainfall products with wide spatial coverage and easy accessibility are well recognized as a supplement to ground-based observations for various hydrological applications. The error properties of satellite rainfall products vary as a function of rainfall intensity, climate region, altitude, and land surface conditions. Therefore, this study aims to evaluate the commonly used new global grid-based satellite rainfall product, Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), using data collected at different spatial and temporal scales. Additionally, in this study, grid-based CHIRPS satellite precipitation data were used to evaluate the 2022 extreme drought. CHIRPS provides high-resolution precipitation data at 5 km and offers reliable global data through the correction of ground-based observations. A frequency analysis was performed to determine the precipitation deficit in 2022. As a result of comparing droughts in 2015, 2017, and 2022, it was found that May 2022 had a drought frequency of more than 500 years. The 1-month SPI in May 2022 indicated a severe drought with an average value of -1.8, while the 3-month SPI showed a moderate drought with an average value of 0.6. The extreme drought experienced in South Korea in 2022 was evident in the 1-month SPI. Both CHIRPS precipitation data and observations from weather stations depicted similar trends. Based on these results, it is concluded that CHIRPS can be used as fundamental data for drought evaluation and monitoring in unmeasured areas of precipitation.
유역의 수문현상을 해석하기 위해서는 다양한 지형자료와 수문 시계열자료가 필요하다. 최근 들어 DEM(Digital Elevation Model)과 수자원 주제도와 같은 지형자료 뿐만 아니라 수치예보자료 및 강우레이더의 관측자료와 같은 수문 시계열자료 또한 격자 형태로 제공되고 있으며, 이를 활용한 수문분석에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 격자형 자료를 이용하여 효과적으로 단기간의 강우-유출 현상을 모의하기 위한 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 개발하였다. 지표면 유출과 하도 유출의 모의는 운동파 방정식을 이용하고 있으며, 침투량 산정을 위해서 Green-Ampt 모형을 이용하고 있다. 지배방정식은 유한 체적법을 이용하여 이산화 하였으며, TDMA(TriDiagonal Matrix Algorithm) 방법을 이용하여 연립방정식을 풀고, 비선형 항에 대해서는 Newton-Raphson 방법으로 반복 계산함으로써 수렴해를 도출하였다. 개발된 모형은 단순화된 가상의 유역에 대해서 적용한 결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 위천 유역의 적용을 통해 모형의 검증 및 실제 유역에 대한 적용성을 검토하였으며, 모의결과는 관측유량의 재현성이 높은 것으로 나타났다.
호우의 평가는 관측소의 강우자료를 이용하여 호우의 지속기간과 면적에 의해 이루어진다. 호우를 평가하기 위한 방법 중 DAD 분석방법은 지속시간 및 면적에 따른 강우 깊이를 나타내기 때문에 가장 많이 사용되고 적용된다. 하지만 기존의 DAD 분석 방법은 오차를 발생시킬 가능성이 크다. 따라서 본 연구에서는 오차발생가능성을 줄인 격자기반의 DAD 분석프로그램을 이용하여 DAD를 분석하고 적용성을 검토하였다. 적용성을 검토하기 위해 3가지의 공간보간 기법을 이용하여 지점강우를 면적강우로 변환하였다. 그 후, 변환된 격자기반의 강우자료를 이용하여 DAD 분석을 실시하였다. 그 결과, 각 지속시간 별로 면적 별로 MAAR 값을 추정할 수 있었고, OK 기법을 이용한 강우자료에서 높은 적용성을 나타냈다.
격자 기반의 물리적 분포형 모형은 유역의 물리적 매개변수와 격자 형식의 공간 및 수문자료를 이용해서 유출해석을 수행한다. 본 연구에서는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 실시간 유출해석 모듈인 GRM RT(Real Time)를 이용해서 실시간 유출해석 시스템을 개발하였다. 실시간으로 수신되는 기상레이더 자료를 기상청의 실시간 AWS 자료를 이용하여 보정한 후 유출해석에 적용하며, 수위관측소 자료로부터 생성되는 유량자료를 이용해서 유출모형을 실시간 보정한다. 본 연구에서는 실시간 유출해석 시스템 구축을 위해서 필요한 데이터베이스를 설계 및 구현하였으며, 분포형 모형과 레이더 자료를 이용한 실시간 유출해석 절차를 정립하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 평가하고 실시간 모형보정에 대한 적용성을 평가하였다. 소양강댐 상류에 위치한 내린천 수위관측소 유역을 대상으로 실시간 유출해석 시스템을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
유역의 강우-유출 현상을 분포형으로 모의하기 위해서는 삼각형 혹은 사각형 요소로 유역을 모형화하고 각 요소에서의 수문성분의 변화를 해석하여야 한다. 본 연구는 사각형 요소인 격자로 모형화된 유역에서의 강우-유출 현상을 1차원 운동파 방정식을 이용하여 모의할 때 각 격자에서 발생된 흐름의 추적을 위한 격자 네트워크 해석에 대해 수행하였다. 격자의 흐름방향은 D8-method(deterministic eight-neighbors method)에 의해 결정된 단방향 흐름정보를 이용하였고, 각 격자별 흐름방향과 흐름누적수 정보를 이용하여 해당 격자의 계산 순서를 결정하게 된다. 또한 1차원 운동파 방정식을 유한체적법으로 해석할 때 격자간의 흐름방향 형태에 따른 해석방법을 제시하고, 이를 격자별 유출량 계산에 적용하였다. 본 연구에서 제시된 격자 네트워크 해석법은 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)에 적용하였으며, 단순화된 가상의 유역에 대한 모의결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 한강 수계의 중랑천 유역의 적용을 통해 실유역에 대한 적용성을 검토하였다. 중랑천 유역의 적용결과 모의된 유출 수문곡선은 관측 수문곡선을 잘 재현하였으며, 이에 따라 격자 네트워크 해석 과정의 실유역 적용이 타당한 것으로 나타났다.
This study investigates the impact of cumulus parameterization scheme (CPS) with different horizontal grid sizes on the simulation of the local heavy rainfall case over the Korean Peninsula. The Weather Research and Forecasting (WRF)-based real-time forecast system of the Joint Center for High-impact Weather and Climate Research (JHWC) is used. Three CPSs are used for sensitivity experiments: the BMJ (Betts-Miller-Janjic), GD (Grell-Devenyi ensemble), and KF (Kain-Fritsch) CPSs. The heavy rainfall case selected in this study is characterized by low-level jet and low-level transport of warm and moist air. In 27-km simulations (DM1), simulated precipitation is overestimated in the experiment with BMJ scheme, and it is underestimated with GD scheme. The experiment with KF scheme shows well-developed precipitation cells in the southern and the central region of the Korean Peninsula, which are similar to the observations. All schemes show wet bias and cold bias in the lower troposphere. The simulated rainfall in 27-km horizontal resolution has influence on rainfall forecast in 9-km horizontal resolution, so the statements on 27-km horizontal resolution can be applied to 9-km horizontal resolution. In the sensitivity experiments of CPS for DM3 (3-km resolution), the experiment with BMJ scheme shows better heavy rainfall forecast than the other experiments. The experiments with CPS in 3-km horizontal resolution improve rainfall forecasts compared to the experiments without CPS, especially in rainfall distribution. The experiments with CPS show lower LCL(Lifted Condensation Level) than those without CPS at the maximum rainfall point, and weaker vertical velocity is simulated in the experiments with CPS compared to the experiments without CPS. It means that CPS suppresses convective instability and influences mainly convective rainfall. Consequently, heavy rainfall simulation with BMJ CPS is better than the other CPSs, and even in 3-km horizontal resolution, CPS should be applied to control convective instability. This conclusion can be generalized by conducting more experiments for a variety of cases over the Korean Peninsula.
수자원 분야에서 대부분의 수문해석은 강우자료의 수집 및 분석으로부터 시작되며, 지점 강우량으로부터의 면적 평균강우량 추정 및 결측치에 대한 자료보완 기법은 여러 가지가 있다. 이러한 강우분석 기법으로 기존에 사용되어온 티센법 및 RDS법은 전통적인 자료보완 기법으로 매개변수의 특성이 관측소간 거리에만 의존하며, 공간적인 연속성을 가질 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 전통 기법들의 단점을 보완하고 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기 위하여 크리깅 기법을 낙동강 유역의 강우해석에 적용하였다. 공간상관 및 반분산 분석으로 낙동강 유역 강우의 지역적인 통계특성을 파악하였으며, 낙동강 유역 격자시스템에 대한 크리깅 분석을 통하여 공간격자 강우량 및 소유역별 평균강우량을 산정하였다. 또한, 크리깅 기법의 공간추정 오차 분석으로 시강우량에 대한 격자별 내삽오차 및 소유역별 평균오차를 제시하여 낙동강 유역의 강우관측 취약지역을 파악할 수 있었다.
최근 강우의 공간분포와 이동 및 발달상황을 파악할 수 있는 레이더강우 자료의 활용이 수문학분야에서 주목받고 있지만, 레이더 강우자료는 지상강우자료와 비교하여 자료의 신뢰성 확보가 되지 않아 실제 자료의 운용 및 적용에 어려움이 있다. 따라서 수문해석 분야에서는 레이더 강우를 활용하기 위해 레이더강우를 지상강우와 합성하여 보정하고 있다. 본 연구에서는 MFB(Mean-Field Bias)보정기법과 SOA(Statistical Objective Analysis)보정기법을 이용해 2010년 8월의 강우사상에 대하여 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 격자형 레이더 강우시계열자료를 생성하였다. 또한, 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형모형(Vflo)을 국내 유역(낙동강권역 : 감천유역($1005km^2$))에 적용하여, 모의유출량과 관측유출량의 비교를 통해 레이더강우자료의 활용성 및 보정방법의 정확도를 평가하고자 하였다. 각 보정방법에 의한 첨두유량 오차는 20% 내외, 모델효율은 60~80% 수준으로 나타났으며, 특히 SOA방법을 통해 보정된 격자형 레이더 강우자료는 유출모형의 입력 자료로서 수문학적 활용성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기존의 정량적인 강수량 정보를 제공하는 방식에서 벗어나 호우발생에 따른 생활환경의 변화에 끼치는 영향을 고려한 호우영향예보서비스의 필요성을 기반으로 호우위험영향도 평가가 가능한 호우재해 위험영향 매트릭스를 개발하고, 이를 통해 호우위험영향을 평가하는 방법을 제시하였다. 사당동 일대를 대상으로 실제 발생 호우사상(2011년 7월 27일)을 적용하였으며, 호우에 의한 침수로 영향을 받는 대상별(사람, 교통, 시설) 호우위험영향평가를 수행하였다. 이를 위해 1 km 격자기반으로 호우위험정도(Impact Level)를 산정하고, 침수심 결과를 조합하여 격자기반의 잠재호우위험영향(Potential Risk Impact)을 산정하였다. 여기에 강우발생가능성 Likelihood와의 조합을 통해 호우영향예보가 가능한 호우위험영향(Heavy Rainfall Risk Impact) 값을 산정하여 사당동 지역의 호우영향정도를 격자기반으로 4개의 등급으로 분석, 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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