• 제목/요약/키워드: Hydrological observation data

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Application of machine learning for merging multiple satellite precipitation products

  • Van, Giang Nguyen;Jung, Sungho;Lee, Giha
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.134-134
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    • 2021
  • Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.

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전파강수계의 다중 고도각 자료를 이용한 면적 평균 강우 추정 기법 (Areal average rainfall estimation method using multiple elevation data of an electromagnetic wave rain gauge)

  • 임상훈;최정호;김원
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제53권6호
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    • pp.417-425
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    • 2020
  • 홍수와 같은 수문 재해를 예측하고 예방하기 위해서는 강우량을 정확하게 추정해야한다. 본 연구에서는 전파강수계의 다중 고도 관측 데이터를 사용한 면적 평균 강우량 추정 방법을 개발하였다. 소형 전파강수시스템은 K 대역 이중 편파 기술을 사용하여 매우 짧은 거리를 관측하는 소형 레이더이다. 면적 평균 강우 추정 방법은 관측 거리와 시간이 매우 짧기 때문에 관측 범위에서 강우 변동이 작다는 가정을 기반으로 한다. 제안된 방법은 지상우량계 및 파시벨우적계와 같은 지상 장비와 비교하여 평가되었다. 비교 평가된 강우 사상들에 대해 전파강수계로부터 추정된 평균강우와 지상장비로부터 관측된 강우량이 잘 일치함을 보여준다.

미계측 유역의 수문학적 가뭄 평가 및 감시를 위한 원격탐사의 활용 (Hydrological Drought Assessment and Monitoring Based on Remote Sensing for Ungauged Areas)

  • 이진영;임정호;김종필
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.525-536
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    • 2014
  • 본 연구에서는 주요 수문 변수인 유출량, 저수위, 유량 등의 관측 자료가 부재한 미계측 유역에 대한 수문학적 가뭄 평가 및 감시를 위해 원격 탐사 자료를 활용하는 방법론을 최근 심각한 가뭄 피해를 입은 지역인 남한강상류 유역에 적용하였다. 수문 변수의 관측 자료가 부재한 지역에 대해서는 원격 탐사를 이용하여 수문 변수보다 추정이 용이한 강수량, 증발산량 등 기상 변수의 추정을 통해 물 수지에 기초하여 가뭄상태에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 2002-2013년의 기간에 대하여 원격 탐사 자료를 이용하여 대기의 온도를 추정하고, 이로부터 증발산량을 도출하여 강수량과 증발산량 차의 백분위가 유량 백분위와 가지는 상관성을 분석하였다. Aqua위성에 탑재된 MODIS 센서의 $1{\times}1km$ 공간 해상도의 지표면 온도와 $5{\times}5km$ 공간해상도의 대기 연직 온도 자료를 이용하여 월별 최고 및 최저 대기 온도를 추정하였으며, Hargreaves 방법을 이용하여 증발산량을 추정하였다. 미국몬태나주립대학교에서 Penman-Monteith 방법을 이용하여 추정한 기존 자료(MOD16)의 잠재 증발산량과 비교한 결과 상대적으로 결정계수는 더 작았으나 상당히 작은 오차를 보였다. 남한강상류 유역에 대하여 TRMM 위성으로부터 도출한 강수량과 함께 1, 3, 6, 12개월 시간 척도의 P-PET(강수량 증발산량) 백분위를 구해 유량 백분위와의 상관관계를 분석하였다. 남한강상류 유역은 여름철(r = 0.89, tau = 0.71)과 가뭄 평가에 중요한 가을철(r = 0.63, tau = 0.47)에 1개월 P-PET 백분위가 유량 백분위와 95% 신뢰도로 통계적으로 유의한 높은 상관관계를 나타냈다. 이 유역은 강수의 영향이 특히 크게 나타나는 지역으로 일반적으로 건조한 지역과는 달리 증발산량이 유량과 양의 상관관계를 보였다. 연구 결과로부터 원격 탐사 자료가 미계측 유역에서 수문학적 가뭄 평가 및 감시에 유용하게 활용될 수 있음을 보였으며 특히 공간적으로 분포된 높은 해상도의 추정 자료는 지역별로 차별화된 가뭄 대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

전지구 격자형 CHIRPS 위성 강우자료의 한반도 적용성 분석 (Assessment and Validation of New Global Grid-based CHIRPS Satellite Rainfall Products Over Korea)

  • 전민기;남원호;문영식;김한중
    • 한국농공학회논문집
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    • 제62권2호
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    • pp.39-52
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    • 2020
  • A high quality, long-term, high-resolution precipitation dataset is an essential in climate analyses and global water cycles. Rainfall data from station observations are inadequate over many parts of the world, especially North Korea, due to non-existent observation networks, or limited reporting of gauge observations. As a result, satellite-based rainfall estimates have been used as an alternative as a supplement to station observations. The Climate Hazards Group Infrared Precipitation (CHIRP) and CHIRP combined with station observations (CHIRPS) are recently produced satellite-based rainfall products with relatively high spatial and temporal resolutions and global coverage. CHIRPS is a global precipitation product and is made available at daily to seasonal time scales with a spatial resolution of 0.05° and a 1981 to near real-time period of record. In this study, we analyze the applicability of CHIRPS data on the Korean Peninsula by supplementing the lack of precipitation data of North Korea. We compared the daily precipitation estimates from CHIRPS with 81 rain gauges across Korea using several statistical metrics in the long-term period of 1981-2017. To summarize the results, the CHIRPS product for the Korean Peninsula was shown an acceptable performance when it is used for hydrological applications based on monthly rainfall amounts. Overall, this study concludes that CHIRPS can be a valuable complement to gauge precipitation data for estimating precipitation and climate, hydrological application, for example, drought monitoring in this region.

하천유역의 홍수관리 시스템 모델 (Flood-Flow Managenent System Model of River Basin)

  • Lee, Soon-Tak
    • 물과 미래
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    • 제26권4호
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    • pp.117-125
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    • 1993
  • A flood -flow management system model of river basin has been developed in this study. The system model consists of the observation and telemetering system, the rainfall forecasting and data-bank system, the flood runoff simulation system, the dam operation simulation system, the flood forecasting simulation system and the flood warning system. The Multivariate model(MV) and Meterological-factor regression model(FR) for rainfall forecasting and the Streamflow synthesis and reservoir regulation(SSARR) model for flood runoff simulation have been adopted for the development of a new system model for flood-flow management. These models are calibrated to determine the optimal parameters on the basis of observed rainfall, streamflow and other hydrological data during the past flood periods. The flood-flow management system model with SSARR model(FFMM-SR,FFMM-SR(FR) and FFMM-SR(MV)), in which the integrated operation of dams and rainfall forecasting in the basin are considered, is then suggested and applied for flood-flow management and forecasting. The results of the simulations done at the base stations are analysed and were found to be more accurate and effective in the FFMM-SR and FFMM0-SR(MV).

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한천유역의 홍수량 산정을 위한 HEC-HMS 모형의 민감도 분석 (Flood Discharge to Decision of Parameters in Han Stream Watershed)

  • 정우열;양성기;김동수
    • 한국환경과학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.533-541
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    • 2014
  • The streams in Jeju Island have very distinctive hydrological and geological properties and there are a lot of limits in applying the general flood estimation method. This study presented parameters dominant in the Hancheon stream of Jeju Island by analyzing the sensitivity of parameters of HEC-HMS model regarding rainfall events in the target basin, and extracted the optimal parameter(Time of Concentration of Clark Unit Hydrograph: Kraven II method, Storage Coefficient: Sabol method) by analyzing and comparing it with the flood runoff data observed in the site and Jeju Island's observation data.

SPI를 활용한 GPM IMERG 자료의 적용성 평가 (Evaluation of GPM IMERG Applicability Using SPI based Satellite Precipitation)

  • 장상민;이진영;윤선권;이태화;박경원
    • 한국농공학회논문집
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    • 제59권3호
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    • pp.29-39
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    • 2017
  • In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.

차량용 강우센서와 강우관측소 관측자료 비교분석 (Comparison and Analysis of Observation Data of Rainfall Sensor for Vehicle and Rainfall Station)

  • 이충대;이병현;조형제;김병식
    • 대한토목학회논문집
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    • 제38권6호
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    • pp.783-791
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    • 2018
  • 낮은 밀도의 강우관측망과 레이더 강우의 편향적인 추정은 좁은 지역에서 발생하는 돌발홍수에 대한 적용에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 더 많은 강우정보의 생산이 필요하다. 본 연구에서는 최근에 개발되어 활용되고 있는 차량용 강우센서를 이용하여 적용성을 분석하였다. 개발된 강우센서를 차량에 부착하여 차량의 이동에 따른 강우 관측을 수행하였다. 분석 방법은 강우센서와 인근 강우관측소의 관측값에 대하여 시계열 및 평균 강수량을 이용하였다. 차량별로 부착된 센서(1~10번)의 관측 강우를 분석한 결과 전체적으로 센서별로 상대적으로 차이가 발생하고 있으나 강우 사상에 따른 관측값의 경향은 일정한 패턴을 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 강우센서의 관측위치와 인근 강우관측소와의 거리 차이, 차량의 이동 속도, 강우관측 방법 등 다양한 원인에 의해 발생하는 것으로 분석되었다. 이 결과는 차량용 강우센서를 이용한 강우관측의 가능성을 보여주었으며 향후 다양한 조건에서의 실험 및 강우센서 개선을 통하여 보다 정밀한 강우관측이 가능할 것으로 검토되었다.

NASA LIS(Land Information System)을 이용한 한반도의 토양수분·증발산량 산출 (Calculation of Soil Moisture and Evaporation on the Korean Peninsula using NASA LIS(Land Information System))

  • 박광하;유완식;황의호;정관수
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.83-100
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    • 2020
  • 본 연구에서는 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System)를 이용하여 한반도 지역의 수문인자를 산출하여 토양수분 및 증발산량에 대한 정확도를 평가하였다. LIS를 이용한 수문인자 산출을 위해 사용된 지표면 모형은 Noah-MP(Noah-MultiParameterization)이며, 수문기상 자료는 MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2)를 적용하였다. Land Cover 및 국내 기상자료 적용에 따른 정확도를 확인하기 위해 IGBP(International Geosphere-Biosphere Programme), UMD(University of Maryland) Land Cover를 적용하였고, 기상관측자료는 기상청의 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료를 사용하였다. 산출된 자료의 정확도를 평가하기 위해 토양수분 및 증발산량을 대상으로 지상 관측자료와 비교하여 상관계수(CC, Correlation Coefficient), 편의(BIAS), 효율계수(NSE, Nash-Sutcliffe Efficiency)를 분석하였다. 그 결과, IGBP를 적용한 토양수분의 상관계수는 평균 0.56, 증발산량은 평균 0.71로 나타났고, UMD를 적용한 토양수분은 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72이며, UMD를 적용한 결과의 상관계수가 높게 평가되었다. 수문기상 자료로 MERRA2를 사용하였을 경우 토양수분의 상관계수는 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72로 나타났고, ASOS를 적용한 토양수분은 평균 0.66, 증발산량은 평균 0.72이며, ASOS를 적용한 결과 상관계수가 낮아지는 것으로 분석되었다. 국내 기상자료를 적용할 경우 상관계수가 낮아지는 현상이 발생하였는데, 지점 자료의 격자화를 진행할 때 MERRA2와 동일한 공간해상도인 0.65°× 0.5°로 격자화하여 지역에 따라 정확도의 차이가 발생 된 것으로 판단된다.

호우 영향예보를 위한 수문학적 정량강우예측(HQPF) 개선 연구 (An Improvement Study on the Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) for Rainfall Impact Forecasting)

  • 신윤후;김성민;지용근;이영미;김병식
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제15권4호
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    • pp.87-98
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    • 2022
  • 최근 짧은 시간 동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 이로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 국지성 집중호우로 인한 피해를 예방하기 위하여 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)과 관측자료와 동네예보 자료를 활용한 기계학습과 확률 매칭(Probability Matching, PM) 기법을 이용하여 수문학적 정량강우예측정보(Hydrological Quantative Precipitation Forecast, HQPF)을 개발하였다. 국지성 집중호우로 인한 침수피해 대비를 위한 호우 영향정보로 HQPF를 생산하고 있지만, 낮은 강우강도에 대하여 과대예측하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 HQPF의 예측정확도 향상과 과대예측 성향을 개선하기 위하여 머신러닝 학습자료 기간확대, 앙상블 기법 분석 및 확률매칭(PM) 기법 프로세스 변경을 통하여 HQPF 개선하였다. 개선된 HQPF의 예측성능을 평가하기 위해 2021년 8월 27일 ~ 2021년 9월 3일 장마전선으로 인한 호우 사례를 대상으로 예측성능 검증을 수행하였다. 10 mm 이하의 강우에 대하여 예측정확도가 크게 향상되었고, 관측과 유사한 발생가능성 및 강우영역을 예측하는 등 과대예측 성향이 개선되었음을 확인하였다.