• 한국지구과학회지
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• 제35권5호
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• pp.342-353
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• 2014

Data for model analysis derived from the finite volume (fv) GCM (Goddard Earth Observing System Ver. 4, GEOS-4) and the Land Data Assimilation System (LDAS) have been utilized in a mesoscale model. These data are tested to provide initial conditions and lateral boundary forcings to the Purdue Mesoscale Model (PMM) for a case study of the Midwestern flood that took place from 21-23 May 1998. The simulated results with fvGCM and LDAS soil moisture and temperature data are compared with that of ECMWF reanalysis. The initial conditions of the land surface provided by fvGCM/LDAS show significant differences in both soil moisture and ground temperature when compared to ECMWF control run, which results in a much different atmospheric state in the Planetary Boundary Layer (PBL). The simulation result shows that significant changes to the forecasted weather system occur due to the surface initial conditions, especially for the precipitation and temperature over the land. In comparing precipitation, moisture budgets, and surface energy, not only do the intensity and the location of precipitation over the Midwestern U.S. coincide better when running fvGCM/LDAS, but also the temperature forecast agrees better when compared to ECMWF reanalysis data. However, the precipitation over the Rocky Mountains is too large due to the cumulus parameterization scheme used in the PMM. The RMS errors and biases of fvGCM/LDAS are smaller than the control run and show statistical significance supporting the conclusion that the use of LDAS improves the precipitation and temperature forecast in the case of the Midwestern flood. The same method can be applied to Korea and simulations will be carried out as more LDAS data becomes available.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2021

Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권3호
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• pp.171-177
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• 2013

본 연구는 기상청에서 제공하는 강수 실황 혹은 예보로부터 농업부문에서 활용 가능한 수준의 상세한 강수분포도를 제작하기 위한 방안으로서, 레이더 반사강도를 KLAPS 5km 강수자료에 적용하여 1km 격자해상도로 상세화 하는 1단계와, 고해상도 DEM에 근거한 지표면 경사방향(지향면)에 따라 고도-강수량 회귀 계수를 달리하여 지형효과를 반영하는 2단계 등으로 이루어진 추정기법을 고안하였다. 이 기법의 현실세계 적용방법 모색 및 신뢰도 평가를 위해 경상남도 하동군 악양면을 실험 집수역으로 설정하고 2013년 1월부터 5월까지 총 19사례의 강수에 대해 기상청으로부터 KLAPS 강수자료를 수집하였다. 1단계로는 강수일의 24시간 적산 레이더에코 자료를 이용하여 1km 해상도로 자료의 규모를 축소하였다. 2단계로는 1km 격자점의 값을 가상의 관측자료로 삼아 270m 해상도에서 PRISM 기반의 지형효과를 반영한 강수량 분포도를 생성하였다. 실험 집수역에 13대의 무인기상관측장비를 다양한 고도 및 지형조건에서 설치하고, 추정된 강수분포도로부터 13개 지점에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 실측값과 비교하였다. 일 강수량 10mm 이상의 사례에서는 모든 관측지점에서 추정오차 감소효과가 인정되었으며, 특히 일강수량이 30mm 이상인 사례에서 평균 35% 이상의 오차감소효과를 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권11호
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• pp.999-1013
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• 2020

전세계적으로 기상조절 연구가 활발히 수행되어져 왔으나 연구 효과를 보다 정량적으로 검증할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 기상조절 실험에 대한 강수 증가 효율인 시딩효과(seeding effect)를 레이더 자료를 이용하여 검증하였다. 또한, 시딩물질이 대기수상체 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 레이더 자료, 기상조건, 확산 수치모의 자료가 사용되었다. 먼저, 시딩전, 시딩중, 시딩후의 세 단계로 시딩효과를 분석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 강원도와 서해 지역을 대상으로 수행된 세 개의 기상조절 실험 사례에 적용하였다. 그 결과, 자연강수가 없을 때는 강수 변화가 예측된 구역에서 감지된 레이더 반사도가 시딩효과로 판단되었다. 자연강수가 발생하면 관측된 최대 반사도에서 자연강수의 영향을 제외하여 시딩효과를 결정하였다. 적용사례에 대해 시딩효과로 강수강도가 0.1 mm/h 증가한 것으로 나타났다. 아울러 시딩 구름에 빙정이나 과냉각 수적, 혼합상의 수상체가 분포한 것으로 나타났다. 이러한 기상조절 연구 결과는 수자원 확보와 구름 물리 연구에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.43-45
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• 2021

초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.499-499
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• 2002

The goal of this study is to apply and evaluate the precipitation outflow in river basin using satellite data and GIS for proposing the efficient watershed management method. Not only precipitation outflow data but also various spatial data such as digital map, soil map, geologic map and multi-temporal TM images were used. Using landcover classification result and soil map were applied to estimate the average CN. The CN value of 63.37 by SCS method was produced in AMC-2 condition otherwise the result of direct estimation with observation method was 63 CN value. The relative error of two results was 0.59%. It can be possible to apply the satellite data for precipitation outflow analysis. For more accurate and credible analysis of this, the more multi-temporal satellite and real observation data will be needed.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1171-1173
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• 2003

There are two datasets to estimate the area-mean and time-mean precipitation rate. For one, an array of surface rain gauges represents a series of rods that have to the time axis of the volume. And another data is that of a remote sensing make periodic overpasses at a fixed interval such as radar. The problem of optimally combining data from surface rain gauge data and remote sensed data is considered. In order to combining remote sensed data with Automatic Weather Station (AWS), we use optimal weighting method, which is similar to the method of [2]. They had suggested optimal weights that minimized value of the mean square error. In this paper, optimal weight is evaluated for the cases such as Changma, summer Monsoon, Typhoon and orographic rain.

• 물과 미래
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• 제11권1호
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• pp.59-68
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• 1978

According to the simplified Gringorten's method of extreme values from data samples, daily maximum precipitation and return period at several stations in the central part of Korea were estimated. And also, it was known that the distribution of daily maximum precipitation of Sogcho, Chuncheon, Kangreung, Seoul, Inchon, Suwon, Seosan, Cheongju and Daejeon area belong to an exponential type of distribution.

• 한국환경과학회지
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• 제7권1호
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• pp.1-7
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• 1998

This paper alms to estimate the change point of the precipitation in Pusan area using the several statistical approaches. The data concerning rainfall are extracted from the annual climatological report and monthly weather report issued by the Korean Meteorological Administration. The average annual precipitation at Pusan is 1471.6 mm, with a standard deviation of 406.0 mm, less than the normal(1486.0 mm). The trend of the annual precipitation is continuously decreasing after 1991 as a change point. And the statistical tests such as t-test and Wilcoxon rank sum test reveals that the average annual precipitation of after 1991 is less than that of before 1991 at 10% significance level. And the mean gnu성 precipitation In Kyongnam districts is also continuously decreasing after 1991 same as Pusan.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제7권
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• pp.87-106
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• 1996

A precipitation change scenario in Korea due to atmospheric $ doubling has been provided with a mixed method (Rebinson and Finkelstein, 1991) based on the simulated precipitation data by three GCM(CCC, UI, and GFDL GCM) experiments. Through the analysis the precipitation change by atmospheric $ doubing can be summarized as follows : Korea may have more precipitation as much as 25mm/yr during spring season and more less 50 mm/yr during summer and autumn, respectively. In the contrary Korea may have less rainfall as much as 13 mm/yr during winter. In terms of percentage with respect to current climatological value of precipitation Korea may have more rain as much as 10%, 13% and 24%, respectively, for spring, summer and autumn than current climate. However, Korea may have less precipitation during winter than current climatological average.