• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.117-117
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• 2020

The main objective of this study was to setup model and evaluate the model performance for streamflow simulation in Burundi using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The total area of Burundi is 27,834 ㎢. The elevation of Burundi ranges from 780 m to 2,700m. The West and East are low lands, while the Central part is high land. The topographic data (30 meters Digital Elevation Model) and land use and land cover data of Burundi were obtained respectively from Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and the Regional Centre for Mapping of Resources for Development (RCMRD). The soil data used was obtained from Food and Agriculture Organization (FAO). The local weather data and discharge data were provided by Burundi Hydro meteorological Service (IGEBU). Mean Areal Precipitation (MAP) and Mean Areal Temperature (MAT) were estimated. The streamflow simulation was done for the period 1980-2017. The calibration and validation of river discharge was performed at a daily time step from 2005 through 2011 as the calibration period and 2012 up to 2017 as the validation period. The findings show that streamflow decreases during Jun to September and increases during March to May and October to December.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.137-137
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• 2020

국지성 집중호우의 증가로 인하여 각종 수재해 역시 증가하고 있으며 수재해 피해를 막기 위해서는 강우량 정보는 매우 중요한 요소이다. 이러한 강우량의 관측은 물론 미계측 지역의 강우량 추정을 위한 면적강우량 산정은 매우 중요하며 이에 관한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 차량용 레인센서는 강우측정이 어려운 미계측 지역의 강수량 측정이 가능하고, 실시간으로 강우정보를 생성이 가능한 강우관측 방법이다. 차량용 강우센서는 일반적인 강우관측기와 달리 물 입자가 커질수록 빛의 산란이 크게 일어나는 현상을 이용한다. 산란이 크게 일어나면 강우 센서에 입력되는 값이 줄고 이는 강수가 높다는 것을 의미하고 이러한 관계를 이용하여 강원대학교 S-R 관계식을 통해 강우량을 관측할 수 있다. 본 연구에서는 강원도 삼척시를 대상지역으로 선정하였고 삼척 레이다 정보와 인근 지상관측소 6개 정보를 이용하여 강우보정을 수행하고 차량용 레인센서 강우관측 위치는 삼척시가지 내에서 강우를 관측하였다. 보정된 강우장과 레인센서 강우자료와 삼척관측소를 제외한 5개 지상관측소 강우정보를 합성하여 면적강우량을 산정하였고 검증을 위하여 삼척관측소 강우량과 면적강우의 해당격자의 강우량 값을 비교하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.128-128
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• 2022

최근 호우의 빈도와 규모는 증가하는 추세이며 이에 따른 홍수 피해는 많은 피해를 야기하고 있다. 이러한 관점에서 홍수 피해에 대한 선제적 대응을 위한 요소로써 초단시간 강우예측 정보의 중요성은 매우 높다. 특히, 레이더 자료 기반의 강우예측은 수치예보모델과 비교하여 3시간 이내의 짧은 선행시간 이내의 높은 정확도를 갖고 있어 홍수예보에 다수 활용되고 있다. 최근에는 강우자료의 복잡한 관계와 특징을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 강우예측 활용 사례가 증가하고 있으나 국내 적용 사례는 적어 관련 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 레이더 강우를 활용한 딥러닝 기반의 강우예측 기법을 제안하고 이에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 2차원 레이더 강우자료의 특징과 시계열 특성을 고려하기 위한 심층신경망 구조를 제안하였으며 기존 딥러닝 모형과의 비교를 통해 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 적용 대상지역은 한강 유역으로 선정하였다. 정성적 평가를 위해 임계성공지수(CSI)를 활용하여 예측 강우에 대한 정확도를 평가하였으며 정량적 평가를 위해 예측 강우와 관측 강우의 상관관계를 분석하였다. 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 모형과 비교하여 예측오차의 범위가 적고 강우의 위치 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초단기간 강우예측 자료를 활용하는 홍수예보의 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.61-61
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• 2022

최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 활발히 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측모델 개발 관련 연구는 주로 한 지역에 대해 수행되며, 데이터 기반으로 훈련되는 머신러닝 기법의 특성상 개발된 모델이 훈련된 지역에 대해서만 좋은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 사전 훈련된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대해 모델을 훈련하는 전이학습 기법 (transfer learning)을 적용하여 여러 유역에 대한 강우예측모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 사전 훈련된 강우예측 모델로 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용한 미래 강우예측모델을 사용하였다. 해당 모델은 기상청에서 제공된 2014년~2017년 여름의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시켰으며, 2018년 레이더 이미지 자료를 이용한 단기강우예측 모의에서 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 훈련된 모델을 이용해 새로운 댐 유역(안동댐, 충주댐)에 대한 강우예측모델을 개발하기 위해 여러 전이학습 기법을 적용하고, 그 결과를 비교하였다. 결과를 통해 새로운 데이터로 처음부터 훈련시킨 모델보다 전이학습 기법을 사용하였을 때 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 이를 통해 여러 댐 유역에 대한 모델 개발 시 전이학습 기법이 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.33 no.2
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• pp.113-125
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• 2012

The estimations of the surface rain intensity and rain-related physical variables derived from two independent Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite sensors, TRMM Microwave Imager (TMI) and Precipitation Radar (PR), were compared over four different oceans. The precipitating clouds developed most frequently in the warmest sea surface temperature (SST) region of the west Pacific, which is 1.5 times more frequent than in the east Pacific and the tropical Atlantic oceans. However, the east Pacific exhibited the most intense rain intensity for the convective and mixed rain types while the tropical Atlantic showed the most intense rain intensity for all TMI rainy pixels. It was found that the deviation of TMI-derived rain rate yielded a big difference in region-to-region and rain type-to-type if the PR rain intensity value is assumed to be closer to the truth. Furthermore, the deviation by rain types showed opposite signs between convective and non-convective rain types. It was found that the region-to-region deviation differences reached more than 200% even though the selected tropical oceans have relatively similar geophysical environments. Therefore, the validation for the microwave rain estimation needs to be performed according to both rain types and climate regimes, and it also requires more sophisticated TMI algorithm which reflects the locality of rainfall characteristics.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.22 no.3
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• pp.186-194
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• 2001

The operational meso-scale short range NWP system was developed for Cheju Regional Meteorological Office located at Cheju island, Korea. The Central Meteorological Service Center, KMA has reported the information on numerical weather prediction every 12 hours. But this information is not enough to determine the detail forecast for the regional meteorological office because the terrain of the Korean peninsula is very complex and the resolution of the numerical model provided by KMA headquarter is too coarse to resolve the local severe weather system such as heavy rainfall. LAPS and MM5 models were chosen for three-dimentional data assimilation and numerical weather prediction tools respectively. LAPS was designed to provide the initial data to all regional numerical prediction models including MM5. Synoptic observational data from GTS, satellite brightness temperature data from GMS-5 and the composite reflectivity data from 5 radar sites were used in the LAPS data assimilation for producing the initial data. MM5 was performed on PC-cluster based on 16 pentium CPUs which was one of the cheapest distributed parallel computer in these days. We named this system as Halla Short Range Prediction System (HSRPS). HSRPS was verified by heavy rainfall case in July 9, 1999, it showed that HSRPS well resolved local severe weather which was not simulated by 30 km MM5/KMA. Especially, the structure of rainfall amount was very close to the corresponding observation. HSRPS will be operating every 6 hours in the Cheju Regional Meteorological Office from April 2000.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.26 no.5
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• pp.497-510
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• 2010

In this study, comparisons of the backscattering coefficients and the coherence values which had been extracted from SAR (Synthetic Aperture Radar) images such as JERS-1, ENVISAT and ALOS satellites with surface roughness, surface geometric and soil moisture content were carried out. As the results of analysis using the backscattering coefficient and coherence values from SAR images, the coherence was shown high in the region containing more of mud fraction due to higher viscosity of fine grain-size. A lot of tidal channels were well developed in the Ganghwa tidal flat, affecting the drainage of seawater and subsequent soil moisture content by exposure time of tidal flat. The backscattering coefficient. consequently, appeared to be lower in sand flat and mix flat with decrease of soil moisture. In contrast, most mud flats were distributed at high elevation so that soil moisture was not much influenced by seawater. The backscattering coefficient in mud flat seemed to have a relationship with the density of tidal channel. In addition, lowering backscattering coefficients in the all Ganghwa tidal flat was observed when surface remnant water increased according to the amount of rainfall. The correlation between backscattering coefficient, coherence and sediment environment factors in the Ganghwa tidal flat was investigated. In the future, more quantitative spatial analysis will be helpful to well understand the sedimentary influence of various sediment environment factors.

• Atmosphere
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• v.15 no.1
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• pp.47-57
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• 2005

Extending the success of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), the spaceborne measurement of precipitation by Global Precipitation Measurement (GPM) is initiated. The GPM consists of a core satellite which will have a dual-frequency precipitation radar (DPR) and a constellation of small satellites equipped with microwave radiometers. The GPM is inherently a global program. Responding to the GPM plan, many other nations are much interested in participating in the GPM team or simply utilizing GPM products aiming at the development of meteorological technology. Korea can fully function its role if Korea is selected as a CAL/VAL site for the GPM because Korea maintains a well-established dense rain gauge network (AWS), precipitation radars, and the Haenam super site for surface observation. In this feasibility study, the necessities of the GPM project in the context of academical and social backgrounds and associated international and domestic activities are investigated. And GPM-related core technologies and application areas are defined. As a result, it is found that GPM will represent a great opportunity for us because of its ability to provide not only much enhanced three-hourly global rain products but also very useful tools for the enhancement of weather forecasting capabilities, management of water resources, development and implementation of monitoring techniques for severe weather phenomena, agricultural managements and climate application. Furthermore, rain retrieval and CAL/VAL technologies obtained during the involvement in the international GPM project will serve as basic knowledges to run our own geostationary satellite program.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.684-688
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• 2008

레이더 강우와 관련한 대부분의 연구나 실무적용이 제한을 받는 이유는 레이더 반사도 등의 원시자료를 획득하기가 어려울 뿐만 아니라 이를 처리하여 수문해석에 적용하는 과정이 간단하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다음과 같은 내용을 연구하였다. (1) 레이더 영상자료를 실용적으로 활용하기 위한 '레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM)'을 연구 개발하였다. 또한 오프라인상에서도 기상청 레이더 합성 CAPPI 이미지 자료를 디지털 강우자료로 직접 변환할 수 있는 방법을 제시하였다. 이러한 기술은 앞으로 레이더 강우 연구와 레이더 강우의 활용성을 넓히는데 크게 기여할 것으로 기대된다. (2) RAIDOM 레이더 강우와 연계한 분포형 강우유출모형을 구축하였다. 본 연구에서는 DEM, 토지피복도, 토양도로부터 분포형 강우-유출모형의 매개변수를 산정하는 방법을 상세히 연구하여 제시하였다. 이러한 연구결과는 앞으로 분포형 강우유출모형에 대한 연구와 활용성을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다. (3) 주요 관측 레이더 호우사상을 이용하여 RAIDOM 강우와 구축된 분포형 모형의 적용성을 검증하였다. 이를 위하여 먼저 강우유출자료가 체계적으로 관리되고 있는 평창강 국제수문개발계획(IHP) 시범유역의 자료를 이용하여 모형의 매개변수 보정을 수행하였다. 강우 전 하천의 기저유량과 유역의 초기함수조건을 제외한 나머지 매개변수는 유역특성을 나타내는 인자들이므로 모든 강우사상에 대하여 일정한 것으로 가정하여 매개변수 보정을 수행하였다. 6개 주요 호우사상에 대하여 보정한 결과 4개의 호우사상에 대하여 강우-유출과정을 거의 완벽하게 재현하였으며, 2개의 호우사상에 대해서는 수문곡선의 상승과 하강은 비교적 일치하나 첨두부에서 다소차이가 발생하였다. (4) 보정된 분포형 모형을 2006년 7월에 발생한 국지성 집중호우와 한강유역 중상류지역에 걸쳐 큰 홍수량을 발생시킨 2개의 호우사상에 대하여 레이더 강우자료를 적용하여 검토하였다. 검토결과 임진강유역 3개 수위관측소와 우이천수위관측소 및 중랑교수위관측소에서 모의된 홍수수문곡선은 실측치와 잘 일치하는 것으로 나타나 본 연구에서 제시한 RAIDOM과 이를 적용한 분포형 모형이 강우유출 모의를 위하여 활용될 수 있음을 보여주었다. 앞으로 태풍에 수반된 강우와 장마전선 등을 포함한 다양한 유형의 여러 가지 강우에 대한 적용을 통하여 모형의 검증과 보완을 수행하여 RAIDOM 레이더 강우와 분포형 강우유출모형을 연계한 홍수 예보 시스템으로 발전시켜 나갈 예정이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.11
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• pp.1129-1140
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• 2013

Precipitation is one of the important factors in the hydrological cycle. It needs to understand accurate of spatial precipitation field because it has large spatio-temporal variability. Precipitation data obtained through the Tropical Rainfall Monitoring Mission (TRMM) 3B43 product is inaccurate because it has 25 km space scale. Downscaling of TRMM 3B43 product can increase the accuracy of spatial precipitation field from 25 km to 1 km scale. The relationship between precipitation and the normalized difference vegetation index(NDVI) (1 km space scale) which is obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers (MODIS) sensor loaded in Terra satellite is variable at different scales. Therefore regression equations were established and these equations apply to downscaling. Two renormalization strategies, Geographical Difference Analysis (GDA) and Geographical Ratio Analysis (GRA) are implemented for correcting the differences between remote sensing-derived and rain gauge data. As for considering the GDA method results, biases, the root mean-squared error (RMSE), MAE and Index of agreement (IOA) is equal to 4.26 mm, 172.16 mm, 141.95 mm, 0.64 in 2009 and 17.21 mm, 253.43 mm, 310.56 mm, 0.62 in 2011. In this study, we can see the 1km spatial precipitation field map over Korea. It will be possible to get more accurate spatial analysis of the precipitation field through using the additional rain gauges or radar data.