The KMA has cooperated with the Oklahoma University in USA to develop a Polarimetric Radar Data (PRD) simulator to improve the microphysical processes in Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS), which is critical for the utilization of PRD into Numerical Weather Prediction (NWP) field. The simulator is like a tool to convert NWP data into PRD, so it enables us to compare NWP data with PRD directly. The simulator can simulate polarimetric radar variables such as reflectivity (Z), differential reflectivity ($Z_{DR}$), specific differential phase ($K_{DP}$), and cross-correlation coefficient (${\rho}_{hv}$) with input of the Drop Size Distribution (DSD) and scattering calculation of the hydrometeors. However, the simulator is being developed based on the foreign observation data, therefore the PRD simulator development reflecting rainfall characteristics of Korea is needed. This study analyzed a potential application of the 2-Dimension Video Disdrometer (2DVD) data by calculating the raindrop axis ratio according to the rain-types to reflect Korea's rainfall characteristics into scattering module in the simulator. The 2DVD instrument measures the precipitation DSD including the fall velocity and the shape of individual raindrops. We calculated raindrop axis ratio for stratiform, convective and mixed rainfall cases after checking the accuracy of 2DVD data, which usually represent the scattering characteristics of precipitation. The raindrop axis ratio obtained from 2DVD data are compared with those from foreign database in the simulator. The calculated the dual-polarimetric radar variables from the simulator using the obtained raindrop axis ratio are also compared with in situ dual-polarimetric observation data at Bislsan (BSL). 2DVD observation data show high accuracies in the range of 0.7~4.8% compared with in situ rain gauge data which represents 2DVD data are sufficient for the use to simulator. There are small differences of axis ratio in the diameter below 1~2 mm and above 4~5 mm, which are more obvious for bigger raindrops especially for a strong convective rainfall case. These differences of raindrop axis ratio between domestic and foreign rainfall data base suggest that the potential use of disdrometer observation can develop of a PRD simulated suitable to the Korea precipitation system.
강우시 저수지로 유입하는 탁수의 시공간분포를 실시간으로 예측하기 위해서는 하천 유입수 수온의 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 강우시 하천 수온의 변동특성을 조사하기 위해 2004년 홍수기 동안 대청호 상류 하천에서 한 시간 단위의 연속측정을 실시하였다. 강우사상 동안 하천수온은 강우 전 보다 최대 $5\sim10^{\circ}C$ 정도 하강하는 것으로 나타났으며, 이것은 저수지로 유입하는 하천수의 밀도를 $1.2\sim2.6$ tcg/$m^3$ ($0.12\sim0.26\%$) 상승시켜 중층 밀도류를 형성하는 원인으로 작용했다. 실측자료를 이용하여 두 가지 종류의 통계형 수온 예측모형인 로지스적모형(DLG)과 다중회귀모형(DMR-1, DMR-2, DMR-3)을 개발하였다. 모든 모형들이 강우-유출 사상에 따른 하천 수온의 급격한 강하 현상을 비교적 잘 묘사하는 것으로 나타났으나, 일 평균기온, 이슬점 온도 그리고 하천 유량을 모형의 독립변수로 사용한 회귀형모형이 대기 기온과 하천 수온의 로지스틱 함수관계를 가정한 DLG모형보다 수온예측 성능이 보다 우수한 것으로 평가되었다.
"Hahoe Village" in Andong region is an UNESCO World Heritage Site. It should be protected against various disasters such as fire, flooding, earthquake, etc. Among these disasters, flooding has drastic impact on the lives and properties in a wide area. Since "Hahoe Village" is adjacent to Nakdong River, it is important to monitor the water level near the village. In this paper, we developed a hydrological modelling using multi-layer perceptron (MLP) to predict the water level of Nakdong River near "Hahoe Village". To develop the prediction model, error back-propagation (EBP) algorithm was used to train the MLP with water level data near the village and rainfall data at the upper reaches of the village. After training with data in 2012 and 2013, we verified the prediction performance of MLP with untrained data in 2014.
In this study, quantity and quality of collected rainwater by the ground collection system were investigated and the Rainwater Collection Prediction Model was developed to predict the amount of collected rainwater. The quantity of collected rainwater in the collection system was 9516 L(38.2%) and the quantity of infiltrated rainwater in the collection system was 9946 L(40.2%) through $25m^2$ area for the study period, respectively. Average turbidity of collected rainwater in collection system was 2.2 NTU, and average turbidity of infiltrated rainwater in collection system was 2.3 NTU for study period, respectively. The predicted amount by the model and the actual collected amount were 9842.4 L and 9516 L, which were very close showing that prediction was excellent. The optimal rainwater storage tank volume was simulated with a certain consumption condition for various cities with different rainfall patterns.
본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 다목적 댐 예측유입량 산정기법 BAYES-ESP를 개발하고 평가하였다. BAYES-ESP 기법은 기존 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법에 베이지안 이론을 적용하여 개발하였으며, 수문모델은 ABCD를 활용하였다. 입력자료는 기온, 강수량 자료와 댐 관측유입량 자료를 활용하였으며, 기온 및 강수량은 기상청, 국토교통부, 한국수자원공사의 지점관측자료, 댐 관측유입량은 한국수자원공사의 자료를 이용하였다. 적용성 평가방법은 시계열 분석과 Skill Score를 활용하였으며, 평가기간은 1986~2015년이다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)는 매년 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. BAYES-ESP 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP가 관측유입량에 비해 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 특히 다우년에 개선효과가 있는 것으로 나타났다. 월별 평균 댐 관측유입량과의 Skill Score 비교분석결과 ESP는 1~3월에 SS가 비교적 높은 값을 보였으며, 나머지 월에는 음의 값을 나타내었다. BAYES-ESP는 ESP와 관측 값 간의 선형적 관계를 갖는 1~3월에 ESP의 정확도를 향상시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 국내 강수특성상 우리나라에 적용하기에는 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측연구에 가치가 있다고 판단된다.
산사태가 일어날 지점을 예측한다든지 사태물질로 인한 피해 예상지역을 알아내는 것은 쉬운 일이 아니다. 이는 산사태를 발생시키는 요인들이 여러가지가 있고 개개의 요인들이 산사태를 발생시키는데 기여하는 중요도도 서로 다르기 때문이다. 그러나 많은 산사태자료에 대한 분석을 바탕으로 발생 메커니즘 규명과 통계적 해석기법을 통해 산사태 발생가능성의 예측과 위험지역의 분류가 가능해졌다. 석조문화재가 산사면 또는 그 직하부에 인접해 있는 경우는 산사태가 발생되면 재해에 무방비로 노출되어 있다. 이 연구에서는 여름철의 집중호우 등에 의해 석조문화재 및 그 주변지역에 산사태가 발생할 가능성을 사전에 예측함으로써 그로 인한 석조문화재의 피해가능성을 분석하고자 하였다. 이러한 목적을 위해 2002년 8월 산사태재해로 인해 피해가 발생된 바 있으며 중요 석조문화재가 위치해 있는 실상사 백장암지역을 연구대상지역으로 선정하여 산사태 예측도를 작성하였다. 그리고 산사태재해 가능성을 발생확률로 표현하여 등급별로 구분함으로써 석조문화재 및 그 주변지역이 산사태에 취약한지의 여부를 평가하였다. 또한, 이러한 조사 및 해석기법을 앞으로 석조문화재 주변의 산사태재해 예측 및 평가를 위해 실용적으로 활용할 수 있는 토대를 마련하였다.
Physics-based distributed rainfall-runoff models are now commonly used in a variety of hydrologic applications such as to estimate flooding, water pollutant transport, sedimentation yield and so on. Moreover, it is not surprising that GIS has become an integral part of hydrologic research since this technology offers abundant information about spatial heterogeneity for both model parameters and input data that control hydrological processes. This study presents the development of a distributed rainfall-runoff prediction system for the Guem river basin ($9,835km^2$) using an Object-oriented Hydrological Modeling System (OHyMoS). We developed three types of element modules: Slope Runoff Module (SRM), Channel Routing Module (CRM), and Dam Reservoir Module (DRM) and then incorporated them systemically into a catchment modeling system under the OHyMoS. The study basin delineated by the 250m DEM (resampled from SRTM90) was divided into 14 midsize catchments and 80 sub-catchments where correspond to the WAMIS digital map. Each sub-catchment was represented by rectangular slope and channel components; water flows among these components were simulated by both SRM and CRM. In addition, outflows of two multi-purpose dams: Yongdam and Daechung dams were calculated by DRM reflecting decision makers' opinions. Therefore, the Guem river basin rainfall-runoff modeling system can provide not only each sub-catchment outflow but also dam inand outflow at one hour (or less) time step such that users can obtain comprehensive hydrological information readily for the effective and efficient flood control during a flood season.
최근 우리나라에서는 집중호우로 인하여 산사태의 발생이 증가하며 인명 및 재산피해가 늘고 있다. 본 연구에서는 산사태 발생에 직접적으로 영향을 주는 강우강도에 따른 산사태 위험지를 예측하고자 SHALSTAB(Shallow Landsliding Stability Model)을 이용하였다. SHALASTAB의 매개변수인 투수량계수의 값은 $19.58m^2/day$, 내부마찰각은 $36.3^{\circ}$, 포화단위중량은 $2.03t/m^3$로 결정되었다. 이러한 매개변수를 이용하여 구한 지형지수에 따라서 본 연구지역의 사면안정 상태를 무조건 안정, 안정, 불안정, 무조건 불안정의 4가지 형태로 구분하였다. SHALSTAB의 적용성을 평가하고자 기존에 발생하였던 263 mm 강우에서 사면이 불안정해지는 지역과 산사태 발생지에 대한 데이터베이스를 구축하여 이를 비교하였다. 정확도 검정 결과 85.1% 일치하였다. SHALSTAB을 이용하여 강우강도에 따른 산사태 발생 위험지역을 판별하는데 활용이 가능한 것으로 생각된다.
This study analyzed the applications of near real-time drought monitoring using satellite rainfall for the Korean Peninsula and un-gaged basins. We used AWS data of Yongdam-Dam, Hoengseong-Dam in Korea area, the meteorological station of Nakhon Rachasima, Pak chong for test-bed to evaluate the validation and the opportunity for un-gaged basins. In addition, we calculated EDI (Effective doought index) using the stations and co-located PERSIANN-CDR, TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) TMPA (The TRMM Multisatellite Precipitation Analysis), GPM IMERG (the integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) rainfall data and compared the EDI-based station data with satellite data for applications of drought monitoring. The results showed that the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.830 and 0.914 in Yongdam-dam, and 0.689 and 0.835 in Hoengseng-Dam respectively. Also, the correlation coefficient were 0.830, 0.914 from TRMM TMPA datasets and compasion with 0.660, 0.660 based on PERSIANN-CDR and TRMM data in nakhon and pakchong station. Our results were confirmed possibility of near real-time drought monitoring using EDI with daily satellite rainfall for un-gaged basins.
본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011~2040년) 극치 강수전망과 빈도분석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2~10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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