• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.48 no.9
• /
• pp.719-728
• /
• 2015

In this study, urban runoff analyses were performed using high resolution Quantitative Precipitation Estimation (QPE), and variation of rainfall and runoff were analyzed to evaluate QPE data for urban runoff analysis. The five drainage districts (Seocho3, 4, 5, Yeoksam and Nonhyun) around Gangnam station were chosen as study area, the area is $7.4km^2$. Rainfall data from KMA AWS (34 stations), SKP AWS (156 stations) and Gwanduk radar were used for QPEs in Seoul area. Four types of QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+ SKP AWS, QPE3: Gwangduk radar, QPE4: QPE2+QPE3) of 6 events in July 2013 were generated by using Krigging and conditional merging. The temporal and spatial resolution of QPEs are 10 minutes and 250 m, respectively. The complex pipe network were treated as 773 manholes, 772 sub-drainage districts and 1,059 pipelines for urban runoff analysis as input data. QPE2 and QPE4 show spatial variation of rainfall by sub-drainage districts as 1.9 times bigger than QPE1. The peak runoff of QPE2 and QPE4 also show spatial variation as 6 times bigger than Gangnam and Seocho AWS. Thus, the spatial variation of rainfall and runoff could exist in small area such as this study area, and using high-resolution rainfall data is desirable for accurate urban runoff analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.233-233
• /
• 2016

현재 한국건설기술연구원에서 X-밴드 이중편파레이더를 운영하고 있으며, 이 결과 NetCDF 파일형식의 레이더 관측자료가 생성되고 있다. 레이더 자료포맷인 Netcdf 자료의 경우 레이더 관측과정에서 발생한 결과를 극좌표 형식으로 저장하고 있어 이를 분석이나 시스템에 적용하여 활용하기 위해서는 격자좌표로 변환하는 것이 필요하고, 또한 다양한 자료 변환 및 추출작업을 텍스트 기반으로 하기 위해 다양한 사전 작업이 필요하여 일반사용자가 사용하는데 어려운 상황이다. 그래서 이를 쉽게 수행할 수 있도록 JAVA를 이용하여 윈도우 기반으로 사용할 수 있는 프로그램(KICTRadar4WIN) 프로그램을 개발하였다. KICTRadar4WIN 프로그램의 경우 레이더 자료 품질관리, 레이더 자료 관리, 레이더 자료 추출, 레이더 자료 표출의 4가지 기능을 포함하고 있다. ${\bullet}$ 레이더 자료 품질관리 - 원시자료에 QC 기준을 입력하여 QC된 레이더자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료관리 - CAPPI 자료생성 : 관측된 PPI 및 RHI 자료를 이용하여, CAPPI 자료를 생성 - QPE 자료생성 : CAPPI 자료를 이용하여 QPE 자료를 생 - QPE 자료보정 : 지점우량을 이용한 G/R비를 산정하여 QPE 보정자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료 추출 - 격자자료 추출 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 TEXT 자료로 변환하여 저장 - 지점자료 추출 : 입력된 지점좌표 중심으로 선택한 범위의 평균값을 TEXT 파일로 저장 - 면적자료 추출 : 입력된 면적자료의 평균값을 추출하여 TEXT파일로 저장 ${\bullet}$ 레이더 자료 표출 - 영상표출 : PPI, CAPPI, QPE 관측변수 자료를 그림파일 생성 - KMZ 자료생성 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 KMZ 파일 생성

• Atmosphere
• /
• v.25 no.2
• /
• pp.283-294
• /
• 2015

For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.18-18
• /
• 2016

최근 지구온난화의 영향으로 수 십분 만에 위험상황에 도달하는 돌발성 도시 집중호우가 빈발하고 이로 인한 피해가 급증하면서 기존 지상우량계 및 대형레이더 기반 도시홍수 관측체계에 대한 보완이 필요하게 되었다. 빠르고 정확한 도시홍수의 예측 및 예보를 위해서는 대형레이더 관측범위 이하의 빠른 저고도 관측이 필수이다. 이의 일환으로 우리나라에서도 소형 이중편파 X밴드 레이더를 도입하기 시작하였고 활용에 대한 연구가 시작단계에 있다. 일반적으로 소형레이더의 경우 빠른 운용이 가능하고 집중호우 관측과 같은 특정 목적에서 운영하기 때문에 도시 돌발홍수 예보를 위한 충분한 시간해상도의 자료 생산이 가능하다. 그러나 소형레이더를 이용하여 관측하더라도 고층 아파트나 빌딩이 밀집되어 있는 우리나라 도심 환경에서 관측반경내 전반에 대한 1km 이하 저고도 관측은 물리적으로 매우 어려운 현실이다. 따라서 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 X밴드 이중편파 레이더로 관측된 다수의 연직 관측자료를 활용하여 호우의 연직 분포를 3차원으로 재생성한 후 이의 평균 단면 추세를 이용하여 관측고도 이하의 관측치를 추정하는 기법을 개발하였다. 기법의 적합성 평가를 위해 2013년, 2014년 주요 호우 사상에 대해 적용하였고, 검토결과 본 방법을 적용한 경우의 QPE가 기존 관측고도각을 이용한 QPE에 비해 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.133-133
• /
• 2021

The performance of radar Quantitative Precipitation Estimation (QPE) using Long Short-Term Memory (LSTM) networks in hydrological applications depends on either the quality of data or the three-dimensional CAPPI structure from the weather radar. While radar data quality is controlled and enhanced by the more and more modern radar systems, the effect of CAPPI structure still has not yet fully investigated. In this study, three typical and important types of CAPPI structure including inverse-pyramid, cubic of grids 3x3, cubic of grids 4x4 are investigated to evaluate the effect of CAPPI structures on the performance of radar QPE using LSTM networks. The investigation results figure out that the cubic of grids 4x4 of CAPPI structure shows the best performance in rainfall estimation using the LSTM networks approach. This study give us the precious experiences in radar QPE works applying LSTM networks approach in particular and deep-learning approach in general.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.640-640
• /
• 2015

2010년과 2011년 서울에서 발생한 집중호우와 2014년 부산에서 발생한 집중호우의 발생으로 막대한 재산상의 피해와 사상자를 냈다. 2010년 9월 21일에 발생한 집중호우는 1908년 관측시작이래 가장 많은 비가 내린 것으로 기록되었으며 주거지 4,727호, 상가 1,164호, 공장 126동 등이 침수되고 13시를 기준으로 강서지점의 경우 시간당 98.5mm의 기록적인 강우를 기록하였으나, 관악지점은 5.5mm에 그쳐 두 지점간의 시간당 강우량의 편차가 약 200배 가까이 차이가 나는 것으로 나타났다. 이와 같이 최근 도시지역에서 국지성 집중호우가 증가하고 있으며 지역별 강우 편차가 크고 이에 따라 침수피해발생 여부도 지역에 따라 달라진다. 강수의 공간적 분포와 그로 인한 침수해석은 도시돌발홍수 예경보 시스템에 있어 무엇보다도 중요하다. 본 연구의 목적은 도시지역 돌발홍수 예경보 시스템 구축을 위한 정량적 강수추정 QPE(Quantitative Precipitation Estimation)기법에 따른 수리 수문학적 영향을 평가하는 것이다. 정량적 강수추정을 위해 AWS, SKP, 레이더 자료를 활용하여 250m의 해상도를 가지도록 크리깅을 적용하였다: QPE 1은 34개의 AWS의 지점우량을 지구통계학적 기법 중의 하나인 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 2는 AWS와 156개의 SKP의 강우데이터를 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 3는 광덕산 레이더를 이용한 기법, QPE 4는 AWS, SKP, 광덕산 레이더 자료를 조건부 합성한 기법이다. 월류량을 산정하기 위해 도시유출해석모형인 SWMM을 강남역 일대를 대상으로 구축하고 우수관로 시스템으로 유입되지 못한 노면류(Surface flow)를 함께 고려하였다. 침수해석을 위해서는 DHM모델을 적용하였으며 2013년 7월 기간에 발생한 호우에 대하여 분석을 수행하였다. 비교수행을 위해서 인접한 서초 AWS와 강남 AWS의 지점강우량도 함께 고려하였으며 모의결과를 국가 재난관리 정보 시스템(NMDS)에 침수피해가 확인된 가옥 및 빌딩 정보와 일치여부를 적합도로 산정하였다. 산정된 적합도를 통하여 정량적 강수추정기법에 따른 수리?수문학적 영향을 평가하였다. 실제 침수흔적정보와 비교 결과, QPE 2와 QPE4가 가장 적합도가 높았으며 이에 따라 고밀도의 관측망의 구성이 도시지역 침수해석결과에도 적합할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.183-183
• /
• 2020

Accurate quantitative precipitation estimation plays an important role in hydrological modelling and prediction. Instantaneous quantitative precipitation estimation (QPE) by utilizing the weather radar data is a great applicability for operational hydrology in a catchment. Previously, regression technique performed between reflectivity (Z) and rain intensity (R) is used commonly to obtain radar QPEs. A novel, recent approaching method which might be applied in hydrological area for QPE is Long Short-Term Memory (LSTM) Networks. LSTM networks is a development and evolution of Recurrent Neuron Networks (RNNs) method that overcomes the limited memory capacity of RNNs and allows learning of long-term input-output dependencies. The advantages of LSTM compare to RNN technique is proven by previous works. In this study, LSTM networks is used to estimate the quantitative precipitation from weather radar for an urban catchment in South Korea. Radar information and rain-gauge data are used to evaluate and verify the estimation. The estimation results figure out that LSTM approaching method shows the accuracy and outperformance compared to Z-R relationship method. This study gives us the high potential of LSTM and its applications in urban hydrology.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.39 no.4 s.165
• /
• pp.335-346
• /
• 2006

Among various input data to hydrologic models, rainfall measurements arguably have the most critical influence on the performance of hydrologic model. Traditionally, hydrologic models have relied on point gauge measurements to provide the area-averaged rainfall information. However, rainfall estimates from gauges become inadequate due to their poor representation of areal rainfall, especially in situations with sparse gauge network. Alternatively, radar that covers much larger areas has become an attractive instrument for providing area- averaged precipitation information. Despite of the limitation of the QPE(Quantitative Precipitation Estimation) using radar, we can get the better information of spatial variability of rainfall fields. Also, rain-gauges give us the better quantitative information of rainfall field. Therefore, in this study, we developed improved methodologies tu estimate rainfall fields using an ordinary cokriging technique which optimally merges radar reflectivity data into rain-gauges data.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.50 no.3
• /
• pp.155-167
• /
• 2017

Accurate QPE (Quantitative Precipitation Estimation) and the quality of the rainfall data for hydrological analysis are very important factors. Especially, the quality has a great influence on flood runoff result. It needs to know characteristics of the uncertainties in radar QPE for the reliable flood analysis. The purpose of this study is to present a probabilistic approach which defines the range of possible values or probabilistic distributions rather than a single value to consider the uncertainties in radar QPE and evaluate its applicability by applying it to radar rainfall. This study generated radar rainfall ensemble for the storms by the typhoon 'Sanba' on Namgang dam basin, Korea. It was shown that the rainfall ensemble is able to simulate well the pattern of the rain-gauge rainfall as well as to correct well the overall bias of the radar rainfall. The suggested ensemble technique represented well the uncertainties of radar QPE. As a result, the rainfall ensemble model by a probabilistic approach can provide various rainfall scenarios which is a useful information for a decision making such as flood forecasting and warning.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1021-1026
• /
• 2009

본 연구에서는 물리적 기반의 완전분포 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형을 이용하여 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더 자료와 지상강우 자료를 이용하여 분포형 홍수유출모의를 실시하였다. $Vflo^{TM}$모형을 구성하기 위해서 GIS 지형공간 자료가 사용하였다. 유역의 하천 배수망과 각 격자에서의 경사를 구하기 위하여 250m 격자 크기의 DEM을 사용하였다. 본 연구에서는 2006년 7월 14일부터 2006년 7월 17일까지의 관측 레이더 강우자료(Quantitative Precipitation Estimation, QPE), 보정된 레이더 강우자료, 지상 강우량자료를 동일한 조건의 $Vflo^{TM}$모형에 입력하여 관측 유출량과 비교함으로써 기상청레이더 자료와 조건부합성기법으로 보정된 레이더 자료의 수문모형의 입력 자료로써의 타당성을 비교하고자 하였다. 광덕산 레이더 강우의 경우 관측치보다 상당히 과소 추정되는 모습을 보여주었고, 지상강우와 조건부합성기법으로 보정된 레이더 강우의 경우 실제 관측치와 비슷한 유출을 나타내었지만, 조건부 합성기법(Kim, 2008)을 이용하여 레이더강우와 지상강우를 합성한 보정 레이더 강우자료가 가장 좋은 결과를 보여주었다. 이를 통해 기상레이더 강우자료와 지상강우자료를 합성할 경우 충분히 레이더 강우를 이용하여 홍수모형의 입력자료로써 수문학적 활용성이 있음을 확인하였다.