• 농업과학연구
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• 제46권4호
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• pp.999-1006
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• 2019

Recently, the quantitative management of agricultural water supply, which is the main source for water consumption in Korea, has become more important due to the effective water management organization of the Korean government. In this study, the estimation method for irrigation supply based on agricultural reservoir storage data was improved compared to previous research, in which drought year selection was unclear, and the outlier data for the rainfall-irrigation supply were not eliminated in the regression analysis. In this study, the drought year was selected by the ratio of annual precipitation to mean annual precipitation and the storage rate observed before the start of irrigation. The outlier data for the rainfall-irrigation supply were eliminated by the Grubbs & Beck test. The proposed method was applied to nine agricultural reservoirs for validation. As a result, the ratio of annual precipitation to mean annual precipitation is less than 53% and the storage rate observed before the start of irrigation is less than 55% it was judged to be the drought year. In addition, the drought supply factor, K, was found to be 0.70 on average, showing closer results to the observed reservoir rates. This shows that water management at the real is appling drought year practice. It was shown that the performance of the proposed method was satisfactory with NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) and R² (coefficient of determiniation) except for a few cases.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1430-1437
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• 2019

In this paper, we proposed a methodology for estimating rainfall intensity using a W-band FMCW automotive radar signal which is the core technology of autonomous driving car. By comparing and analyzing the results of rainfall and non-rainfall observation, we found that the reflection intensity of the automotive radar is changed with rainfall intensity. We could confirm the possibility of deriving the quantitative precipitation estimation using the methodology derived from this result. In addition it can be possible to develop a new paradigm of precipitation observation technique by observing various events together with the weather radar and the ground rainfall observation equipment.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권1호
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• pp.25-35
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• 2017

Spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables has been widely applied to predict precipitation at fine resolution from coarse resolution satellite-based precipitation products. The spatial downscaling framework is usually based on the decomposition of precipitation values into trend and residual components. The fine resolution auxiliary variables contribute to the estimation of the trend components. The main focus of this study is on quantitative analysis of impacts of trend component estimates on predictive performance in spatial downscaling. Two regression models were considered to estimate the trend components: multiple linear regression (MLR) and geographically weighted regression (GWR). After estimating the trend components using the two models,residual components were predicted at fine resolution grids using area-to-point kriging. Finally, the sum of the trend and residual components were considered as downscaling results. From the downscaling experiments with time-series Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 precipitation data, MLR-based downscaling showed the similar or even better predictive performance, compared with GWR-based downscaling with very high explanatory power. Despite very high explanatory power of GWR, the relationships quantified from TRMM precipitation data with errors and the auxiliary variables at coarse resolution may exaggerate the errors in the trend components at fine resolution. As a result, the errors attached to the trend estimates greatly affected the predictive performance. These results indicate that any regression model with high explanatory power does not always improve predictive performance due to intrinsic errors of the input coarse resolution data. Thus, it is suggested that the explanatory power of trend estimation models alone cannot be always used for the selection of an optimal model in spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.485-493
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• 2006

본 연구는 최적 결합 방법을 이용하여 다른 시공간 특징을 가진 강수량 자료를 통합하는 것이다. 최적 결합 방법은 AWS 우량계 자료와 S-band RADAR 추정 강수량을 전 시간대의 자신의 평균 제곱 오차에 반비례 하도록 디자인 하였다. 훈련시간에 따른 적절한 최적 가중치를 결정하기 위하여, 훈련시간을 1-10시간까지 실험하기 위하여 긴 기간 동안 비가 지속되었던 장마 사례에 적용하였다. 최적 결합 강수량의 수평장은 훈련시간 2시간 이후부터는 평탄화된 구조를 보여주었고, 최적 결합 강수량은 참값으로 가정한 종관관측 강수량과 수평 구조 및 값의 크기가 잘 일치하였다. 이러한 결과는 최적결합 방법이 다양한 자료들을 이용하여 고해상도의 강수량을 생산하는 데 사용할 수 있다는 것을 제시한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권9호
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• pp.679-686
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• 2022

기후변화로 인한 돌발홍수의 발생 빈도 증가에 따라 X밴드 레이더를 이용한 보다 빠르고 정확한 강수 관측이 중요해지고 있다. 이에 환경부는 삼척과 울진에 2기의 이중편파 X밴드 레이더를 설치했다. 본 연구에서는 차폐 효과를 최소화하기 위해 설치된 2기의 각 레이더에서 2개의 고도각 관측을 수행한 뒤 얻어진 관측자료를 합성하여 정량강우를 산정하였다. 정량강우산정을 위해서 먼저 품질관리(QC) 기법을 적용한 뒤 비차등위상차(K_DP)를 산출하고 하이브리드 고도면 강수추정(HSR) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 산출된 K_DP를 이용해 R-K_DP 관계로 불리는 강우강도와 비차등위상차의 관계식을 적용하여 얻어지는 정량적 강우추정(QPE)의 정확도 상승을 위해 해당 관계식의 매개변수를 추정했다. 매개변수 추정을 위해서 여러 개의 강우량계와 레이더 자료를 바탕으로 경험적 방법을 개발하였다. 새로 제안된 매개변수를 이용한 관계식(R = 27.4K^0.81_DP)은 관측된 강수량에 대해 추정된 강수의 상관계수를 선행연구대비 1% 정도 약간 상승시켰다. 마찬가지로, 제곱평균 제곱근오차는 3.88 mm/hr에서 3.68 mm/hr로 감소했고 편차는 -1.72에서 -0.92로 상관계수보다 유의미하게 감소해 정확도가 상승했음을 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권2호
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• pp.131-138
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• 2018

본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.335-346
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• 2006

수문모형의 많은 입력자료 가운데 강우 관측자료가 모의결과에 가장 주요한 원인을 가진다. 과거부터 수문모형은 유역에서의 평균강우량 자료를 한 지점에서의 강우량 자료에 의존해 왔다. 그러나, 지점에서 측정된 강우량 자료를 유역을 대표하는 평균강우량 산정에 이용할 경우 부적절한 경우가 발생할 수 있으며, 특히 그 계측망이 조밀하지 못할 경우 더욱 그러하다. 레이더의 경우 보다 넓은 유역 전체를 관측하기 때문에 유역에서의 평균강우량을 제공함에 있어 좋은 관측장비라 할 수 있다. 레이더를 이용하여 강우를 관측할 경우 직접적인 강우관측이 아니기 때문에 QPE에서 몇몇 한계가 있을 수 있으나, 강우자료의 공간변화도에 대한 좋은 정보를 제공해 준다. 또한 지상의 강우관측소에서의 강우측정자료는 지점에서의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공해 준다. 따라서, 본 연구의 목적은 지상의 강우관측소에서 관측된 강우량 자료와 레이더를 이용하여 관측된 자료, 즉 두 가지 관측자료를 Ordinary cokriging 보간을 이용하여 통합함으로써 개선된 강우량 추정방법을 개발한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.37-48
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• 2010

본 논문의 목적은 격자형 레이더 강우자료와 지상강우를 이용하여 홍수유출모의 시 강우장이 미치는 영향을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 공간 강우장을 생성하기 위해 광덕산 레이더와 지상 관측강우자료를 이용하였으며 각각의 방법에 의해 생성된 강우장이 현실적으로 타당한 시공간적 분포를 재현하는지를 평가하기 위해 홍수 유출모형을 이용하였다. 대상유역은 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역이며 유출모형의 지형학적 매개변수들을 구축하기 위해 250m 격자 규모의 수치고도자료, 토지피복도 그리고 토양도를 사용하였다. 강우입력자료는 관측-레이더강우(Quantitative Precipitation Estimation, QPE), 보정-레이더강우(adjusted Radar rainfall), 지상-강우(gauge rainfall)를 이용하였으며 동일한 조건의 $Vflo^{TM}$ 모형에 입력하여 관측 유출량과 비교 하였다. 모의결과, 관측-레이더강우와 지상-강우의 경우 관측치 보다 과소 추정되었으며 보정-레이더강우의 경우 실제 관측치와 유사한 유출모의를 하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 기상레이더와 지상강우자료를 합성할 경우 레이더 강우만을 또는 지상강우만을 사용하는 것 보다 수문모형의 입력 자료로써 수문학적 활용성이 더 큼을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1405-1423
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• 2021

강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.

• Environmental Engineering Research
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• 제10권6호
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• pp.306-315
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• 2005

Total gas phase mercury (TGM) concentrations and event wet-only precipitation for Hg were collected for nine months (from April, 2002 to Dec., 2002) at Sterling, NY on the shoreline of Lake Ontario. TGM concentrations measured in this study ($3.02{\pm}2.14\;ng/m^3$) were in somewhat high range compared to other background sites. Using simplified quantitative transport bias analysis (SQTBA) possible sources affecting high Hg concentration in Sterling was identified, and they are coal-fired power plants located in southern NY and Pennsylvania. Wet deposition measured at Mercury Deposition Network (MDN) sites including Pt. Petre and Egbert, ON were compared with data obtained at the Sterling to estimate the total mercury wet deposition flux to Lake Ontario. The wet deposition flux was calculated to be the highest at the Sterling site ($7.94\;{\mu}g/m^2$ from April, 2002 to Dec. 2002) and the lowest at the Egbert ($3.92\;{\mu}g/m^2$), due to the both the difference in precipitation depth and Hg concentration in the precipitation. The deposition measured at the Sterling site is similar to Lake Michigan deposition of $6-14\;{\mu}g/m^2$ (converted for ninth months) measured for Lake Michigan Mass Balance Study (LMMBS).