Domestic IOP (intensive observing period) has mostly been represented by the KEOP (Korea Enhanced Observing Period), which started the 5-yr second phase in 2006 after the first phase (2001-2005). During the first phase, the KEOP had focused on special observations (e.g., frontal systems, typhoons, etc.) around the Haenam supersite, while extended observations have been attempted from the second phase, e.g., mountain and downstream meteorology in 2006 and heavy rainfall in the mid-central region and marine meteorology in 2007. So far the KEOP has collected some useful data for severe weather systems in Korea, which are very important in understanding the development mechanisms of disastrous weather systems moving into or developing in Korea. In the future, intensive observations should be made for all characteristic weather systems in Korea including the easterly in the central-eastern coastal areas, the orographically-developed systems around mountains, the heavy snowfall in the western coastal areas, the upstream/downstream effect around major mountain ranges, and the heavy rainfall in the mid-central region. Enhancing observations over the seas around the Korean Peninsula is utmost important to improve forecast accuracy on the weather systems moving into Korea through the seas. Observations of sand dust storm in the domestic and the source regions are also essential. Such various IOPs should serve as important components of international field campaign such as THORPEX (THe Observing system Research and Predictability EXperiment) through active international collaborations.
Spatial distribution of precipitation has been estimated based on the local gauge correction (LGC) with a fixed inverse distance weighting (IDW), which is not optimized in taking effective radius into account depending on the radar error. We developed an algorithm, improved local gauge correction (ILGC) which eliminates outlier in radar rainrate errors and optimize distance power for IDW. ILGC was statistically examined the hourly cumulated precipitation from weather for the heavy rain events. Adjusted radar rainfall from ILGC is improved to 50% compared with unadjusted radar rainfall. The accuracy of ILGC is higher to 7% than that of LGC, which resulted from a positive effect of the optimal algorithm on the adjustment of quantitative precipitation estimation from weather radar.
본 논문은 3개의 강우관측망과 최적 강우관측망을 토대로 호우의 면적 평균강우량 산정용 섬진유역 강우관측망의 개량안을 제안했다. 강우관측망 설계문제는 면적평균강우량추정분산으로 나타내지는 정확도와 자료 수집비로 구성되는 목적함수를 최소화하는 것이다. 익히 알려진 분산경감법으로는 최소화 알고리즘인 SATS기법이 채용되었다. 첫 단계에서, 비용에 부과된 2개의 교환계수값에 따라 최적 관측망과 대안관측망이 얻어졌다. 다음 단계에서, 최적으로 선정된 우량국에 기존우량국이 인접해 있을 경우 그 기존국이 포함되는 준 최적관측망과 준 대안관측망을 제안했다.
Food policy is considered as the most basic and central issue for all countries, while making efforts to keep each country's food sovereignty and enhance food self-sufficiency. In the case of Korea where the staple food is rice, the rice yield prediction is regarded as a very important task to cope with unstable food supply at a national level. In this study, Korean paddy Rice yield Prediction Model (KRPM) developed to predict the paddy rice yield using meteorological element and MODIS NDVI. A multiple linear regression analysis was carried out by using the NDVI extracted from satellite image. Six meteorological elements include average temperature; maximum temperature; minimum temperature; rainfall; accumulated rainfall and duration of sunshine. Concerning the evaluation for the applicability of the KRPM, the accuracy assessment was carried out through correlation analysis between predicted and provided data by the National Statistical Office of paddy rice yield in 2011. The 2011 predicted yield of paddy rice by KRPM was 505 kg/10a at whole country level and 487 kg/10a by agroclimatic zones using stepwise regression while the predicted value by KOrea Statistical Information Service was 532 kg/10a. The characteristics of changes in paddy rice yield according to NDVI and other meteorological elements were well reflected by the KRPM.
최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수 피해가 증가하고 있다. 레이더는 넓은 영역에 대해 고해상도의 강우 정보를 제공할 수 있으므로 위험기상 감시 및 실황 예측 모형의 입력자료로써 활용도가 높다. 레이더 강우량은 대기 중 강수입자에 대한 레이더 반사도와 강우강도의 Z-R 관계식으로 추정되기 때문에 강우 추정 과정에 불확실성을 내포하고 있다. 특히, 우리나라의 여름철 한반도의 집중호우는 층운형 강우와 함께 대류형 강우가 동반되는 복합적인 강우시스템에서 자주 발생하지만, 레이더 강우는 일반적으로 단일 강우시스템에 대한 고정된 Z-R 관계식으로 추정하므로, 이러한 현상에 대해 과대 추정 혹은 과소 추정이 발생한다. 본 연구에서는 집중호우에 적합한 강우를 추정하기 위해 2021년 8월 21일부터 8월 25일까지 경남 호우사례를 대상으로 층운형, 대류형, 열대형의 Z-R관계식과 반사도 조건에 따라 층운형과 적운형을 구분하여 Z-R 관계식을 적용하여 레이더 강우량 자료를 산출하였으며, 지상강우자료를 이용하여 정확도를 평가하였다. 레이더 자료 처리를 위해 Radar Software Library (RSL)를 이용하여 수평으로 1km 해상도의 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료로 변환하였다. 레이더 강우 추정의 정확도를 평가하기 위해 레이더 지점으로부터 100 km 이내에 위치하고 있는 기상관서와 자동기상관측소의 강우관측 결과와 비교·분석하였다.
Reta L. Puspasari;Daeung Yoon;Hyun Kim;Kyoung-Woong Kim
자원환경지질
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제56권1호
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pp.65-73
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2023
As one of the most vulnerable countries to floods, there should be an increased necessity for accurate and reliable flood forecasting in Indonesia. Therefore, a new prediction model using a machine learning algorithm is proposed to provide daily flood prediction in Indonesia. Data crawling was conducted to obtain daily rainfall, streamflow, land cover, and flood data from 2008 to 2021. The model was built using a Random Forest (RF) algorithm for classification to predict future floods by inputting three days of rainfall rate, forest ratio, and stream flow. The accuracy, specificity, precision, recall, and F1-score on the test dataset using the RF algorithm are approximately 94.93%, 68.24%, 94.34%, 99.97%, and 97.08%, respectively. Moreover, the AUC (Area Under the Curve) of the ROC (Receiver Operating Characteristics) curve results in 71%. The objective of this research is providing a model that predicts flood events accurately in Indonesian regions 3 months prior the day of flood. As a trial, we used the month of June 2022 and the model predicted the flood events accurately. The result of prediction is then published to the website as a warning system as a form of flood mitigation.
Urban flood simulation plays a vital role in national flood early warning, prevention and mitigation. In recent studies on 2-dimensional flood modeling, the integrated run-off inundation model is gaining grounds due to its ability to perform in greater computational efficiency. The adaptive quadtree shallow water numerical technique used in this model implements the adaptive mesh refinement (AMR) in this simulation, a procedure in which the grid resolution is refined automatically following the flood flow. The method discounts the necessity to create a whole domain mesh over a complex catchment area, which is one of the most time-consuming steps in flood simulation. This research applies the dynamic grid refinement method in simulating the recent extreme flood events in Metro Manila, Philippines. The rainfall events utilized were during Typhoon Ketsana 2009, and Southwest monsoon surges in 2012 and 2013. In order to much more visualize the urban flooding that incorporates the flow within buildings and high-elevation areas, Digital Surface Model (DSM) resolution of 5m was used in representing the ground elevation. Results were calibrated through the flood point validation data and compared to the present flood hazard maps used for policy making by the national government agency. The accuracy and efficiency of the method provides a strong front in making it commendable to use for early warning and flood inundation analysis for future similar flood events.
The prolonged and heavy East Asian summer precipitation in 2020 may have been caused by an enhanced Madden-Julian Oscillation (MJO), which requires evaluation using forecast models. We examined the performance of GloSea6, an operational forecast model, in predicting the East Asian summer precipitation during July 2020, and investigated the role of MJO in the extreme rainfall event. Two experiments, CON and EXP, were conducted using different convection schemes, 6A and 5A, respectively to simulate various aspects of MJO. The EXP runs yielded stronger forecasts of East Asian precipitation for July 2020 than the CON runs, probably due to the prominent MJO realization in the former experiment. The stronger MJO created stronger moist southerly winds associated with the western North Pacific subtropical high, which led to increased precipitation. The strengthening of the MJO was found to improve the prediction accuracy of East Asian summer precipitation. However, it is important to note that this study does not discuss the impact of changes in the convection scheme on the modulation of MJO. Further research is needed to understand other factors that could strengthen the MJO and improve the forecast.
The objective of this study are to analyze changes in future rainfall patterns in the Soyang-dam watershed according to the RCP 4.5 scenario of climate change. Second objective is to project peak flow and hourly sediment simulated for the future extreme rainfall events using the SWAT model. For these, accuracy of SWAT hourly simulation for the large scale watershed was evaluated in advance. The results of model calibration showed that simulated peak flow matched observation well with acceptable average relative error. The results of future rainfall pattern changes analysis indicated that extreme storm events will become more severe and frequent as climate change progresses. Especially, possibility of occurrence of large scale extreme storm events will be greater on the periods of 2030-2040 and 2050-2060. In addition, as shown in the SWAT hourly simulation for the future extreme storm events, more severe flood and turbid water can happen in the future compared with the most devastating storm event which occurred by the typhoon Ewiniar in 2006 year. Thus, countermeasures against future extreme storm event and turbid water are needed to cope with climate change.
본 연구 (II)에서는 앞선 연구 (I)에서 개발된 지표 및 지표하 유출해석 모듈의 적용성과 수치해석적인 안정성에 대한 분석하였다. 개발 모듈의 유출해석에서 기존 강우-유출해석 모형에 비해 특징적인 침투해석에 관한 모의를 위해 침투해석 방식이 서로 다른 FFC2Q 모형과 $Vflo^{TM}$을 비교대상으로 선정하여 동일한 투수층 유역에 적용하여 모의 결과를 비교분석해 보았으며, 강우의 크기와 토양의 유효토심 및 강우발생시점부터 강우종료 후 경과시간에 대한 모의조건을 설정하여 개발모듈의 적용성과 해석결과의 안정성을 검토해 보았다. 이상의 테스트에서 본 연구의 개발 모듈은 침투과정을 물리적으로 나타내는 전형적인 형태를 잘 나타내었으며, 토양조건 별 포화시점도 상이하였고, 수두가 증가되는 기울기도 다르게 구현함으로써 토양별 특성치를 비교적 잘 보여주었다. 또한, 강우강도가 유출에 미치는 영향과 시간분포에 대한 모의결과도 잘 반영하였으며, 마지막으로 타 모형과의 비교결과에서도 강우-유출해석에 대한 정확도가 높게 평가될 만한 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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