• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.525-525
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• 2015

국립기상과학원은 국가 물관리를 효율적으로 지원하기 위하여 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 지면모델 기반을 활용한 전국 수문기상 분석 및 예측정보 생산체계를 구축하였다. TOPLATS 지면모델에서는 토양, 식생 등을 표현하기 위한 다양한 매개변수들이 사용되고 있으며, 그 중에서도 토양 속성과 관련 매개변수들은 토양수분, 증발산 등의 수문기상요소 생산에 큰 영향을 미치고 있어 현실적인 토양 특성에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 국립농업과학원의 토양도 정보를 이용하여 TOPLATS 지면모델에서 요구되는 토양 속성 및 관련 매개변수를 산정하고 이를 모델에 적용하고자 하였다. TOPLATS 모델에 사용되는 토양 매개변수는 총 22개 이며, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 제공한 총 405개의 토양통에 대한 매개변수를 각각 산정하였다. TOPLATS 모델을 강제하기 위한 기상자료는 동네예보 분석자료, KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 분석자료, 입사 단 장파 복사량은 ASOS 관측자료를 기반으로 한 5km 해상도의 남한 격자자료이며, 2010~2013년 기간의 토양수분, 증발산량에 대한 검증 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 기존의 11개 토양속성정보로 산출된 결과와 비교 분석하여 추후 제시할 예정이며, 본 연구에서 산출된 국내 토양 특성을 반영한 고해상도 수문기상정보는 향후 홍수 예측 및 가뭄 평가에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.1
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• pp.19-28
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• 2016

The objective of this study is the generation of the gridded flash flood index using the gridded hydrologic components of TOPLATS land surface model and statistic flash flood index model. The accuracy of this method is also examined in this study. The study area is the national capital region of Korea, and 38 flash flood damages had occurred from 2009 to 2012. The spatio-temporal resolutions of land surface model are 1 h and 1 km, respectively. The gridded meteorological data are generated using the inverse distance weight method with automatic weather stations (AWSs) of Korea Meteorological Administration (KMA). The hydrological components (e.g., surface runoff, soil water contents, and water table depth) of cells corresponding to the positions of 38 flood damages reasonably respond to the cell based hourly rainfalls. Under the total rainfall condition, the gridded flash flood index shows 71% to 87% from 4 h to 6 h in the lead time based on the rescue request time and 42% to 52% of accuracy at 0 h which means that the time period of the lead time is in a limited rescue request time. From these results, it is known that the gridded flash flood index using the cell based hydrological components from land surface model and the statistic flash flood index model have a capability to predict flash flood in the mountainous area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.94-94
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• 2016

돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.238-238
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• 2016

토양수분, 증발산량, 유출량 등의 고해상도 수문기상요소 산출을 위한 지면모델 활용 기술은 기상 및 수문분야에서 널리 활용 중에 있다. 본 연구에서는 미국 국립대기과학연구소(NCAR)에서 개발된 기상-수문 결합모델 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological modeling extension package)을 활용하여 낙동강 유역에서 발생한 돌발홍수 사례 실험에 적용하여 강우량 및 수문기상요소 전체를 모의함으로써 기상-수문-지면 결합모델을 활용한 수문기상요소 산출하고자 하였다. 이를 기존의 기상모델로부터 입력강제자료를 제공받아 Off-line 형태로 결합된 지면모델(TOPLATS, TOPmodel-based Land Atmosphere Transfer Scheme) 결과와 비교하였고 기상-수문 결합모델의 국내 적용성을 검토하였다. 기상-수문-지면 결합모델(WRF-Hydro)의 초기장 및 경계장은 기상청 현업 모델에서 생성된 국지예보모델자료 1.5km 자료(LDAPS, Local Data Assimilation and Prediction System)를 사용하였으며, 모델의 적분기간은 돌발홍수 사례에 따라 24~36시간을 수행하였다. WRF-Hydro 모델의 물리모수화 방안은 작년까지 기상청에서 현업운영되는 KWRF의 방안들을 준용하였으며, WRF-Hydro 수행을 위해 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER)에서 제공되는 30 m 해상도의 수치표고자료를 GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지표유출방향을 설정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.7-7
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• 2015

가뭄 및 홍수 등 재해를 방지하고 효율적인 물 관리를 위해서는 지표와 대기 사이에 이루어지는 수문기상 요소의 정량화가 필요하다. 수문기상요소는 관측을 통해 파악하는 것이 가장 정확하지만 광범위한 지역에 대한 관측은 한계가 있으므로 일반적으로 지면모델(Land Surface Model)을 많이 이용한다. 본 연구에서 Noah LSM(Noah Land Surface Model)과 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 및 DHSVM(Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)의 세 모델을 활용하여 안동댐 유역의 수문기상정보를 산출하고 관측자료와 검증함으로 각 모델의 특성을 분석하자 한다. 본 연구에서 사용된 관측자료는 국립기상과학원에서 운영중인 안동댐 유역 플럭스타워의(A6, A7) 지표근처 기상장과 에너지 요소이다. '13년 10월부터 '14년 11월까지 기간에 대해 각 지점에서 관측된 현열 및 잠열 플럭스의 품질관리를 수행하였으며, 이 자료를 본 연구의 검증자료로 활용하였다. 각 모델을 강제하기 위한 지표근처 기상자료는 두 지점에서 관측된 기온, 풍향 풍속, 상대습도, 강수, 지중온도 및 장 단파 복사량이며, 각 모델에서 산출된 잠열 및 현열 플럭스, 토양수분과 증발산량을 관측값과 비교 검증하였다. 본 연구결과는 한국수자원학회 학술발표회를 통하여 소개될 예정이며, 향후 멀티모델 앙상블 시스템 구축에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.11
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• pp.245-250
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• 2017

Flash floods is defined as the flooding of intense rainfall over a relatively small area that flows through river and valley rapidly in short time with no advance warning. So that it can cause damage property and casuality. This study is to establish the flash-flood warning system using 38 accident data, reported from the National Disaster Information Center and Land Surface Model(TOPLATS) between 2009 and 2012. Three variables were used in the Land Surface Model: precipitation, soil moisture, and surface runoff. The three variables of 6 hours preceding flash flood were reduced to 3 factors through factor analysis. Decision tree, random forest, Naive Bayes, Support Vector Machine, and logistic regression model are considered as big data methods. The prediction performance was evaluated by comparison of Accuracy, Kappa, TP Rate, FP Rate and F-Measure. The best method was suggested based on reproducibility evaluation at the each points of flash flood occurrence and predicted count versus actual count using 4 years data.