본 연구에서는 관측소의 지리적 위치 및 강수특성(월별, 계절별, 연평균)을 이용하여 강원도의 강수지역을 구분하였다. 강수지역 구분은 기상관측소 66개소(기상관서: 11개소, 자동기상시스템(AWS): 55개소)의 자료를 이용하였으며, 통계적 방법 중 군집 기법인 K-means 방법을 적용하였다. 지역구분 결과, 강수지역은 5개 지역(영동지방 1개 지역 및 영서지방 4개 지역)으로 구분하였다. 계절별 평균강수량은 봄에는 강원도 전체에 유사하게 발생하였으며, 여름에는 영서지방이 높게 나타났으며, 가을과 겨울에는 영동지방이 높게 발생하였다. 연평균 강수량 및 여름철 강수량의 공간분석 결과 강원도 중 일부 지역(미시령 및 대관령일원)은 산악형 강수 특성을 나타냈으나 전반적인 현상은 아닌 것으로 판단되었다. 그러나 보다 정확한 분석을 위해서는 관측소의 고도별 분포가 미흡한 것으로 나타난 관측소의 보완 및 AWS의 자료 확충이 필요할 것으로 판단된다.
Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.
본 논문에서는 전파강수계의 운영제어 및 자료처리를 위한 통신 및 자료처리 전략을 개발하였다. 전파강수계는 24GHz 대역의 이중편파 관측을 통하여 반경 1km 이내의 강수장을 산출하고 최종적으로 관측지역내의 면적강수를 산출하고자 하는 소형 시스템이다. 소형 시스템의 특성상 시스템 내의 제한된 자원을 활용하되 정확한 강수측정을 위한 방안이 고려되어야 하고 무인운영 및 원격 관리를 목적으로 하기 때문에 네트워크의 사용도 최소화해야 할 필요가 발생한다. 이러한 제한 사항의 극복을 위하여 자료의 품질관리 측면에서는 비기상 에코의 제거를 위해서 퍼지 논리(Fuzzy logic)을 이용한 품질관리 기법을 적용하였고, 강수강도 산출을 위해서 다양한 강수강도 추정식을 활용한 강수장 가중합성 전략을 개발하였다. 또한 가변 통신데이터를 이용하여 전파강수계와 원격지 관리 컴퓨터간의 통신량을 최소화하는 전략을 개발하였다. 이러한 소프트웨어 자료처리 전략개발을 통해 원격지에 설치되어 운영될 전파강수계를 안정적으로 운영할 수 있는 통신 및 자료처리 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대한다.
To elucidate the mechanism associated with the development of heavy precipitation system, a field experiment was carried out in Jejudo (or Jeju Island) and Marado, Korea from 22 June to 12 July 2006. The synoptic atmospheric conditions were analyzed using the National Centers for Environmental Prediction-National Center for Atmospheric Research's (NCEP/NCAR) reanalyzed data, weather maps, and sounding data. The kinematic characteristics of each precipitation system were investigated by dual Doppler radar analysis. During the field experiment, data of four precipitation events with more than 20 mm rainfall were collected. In F case (frontal precipitation), a typical Changma front was dominant and the observation field was fully saturated. However there was no convective instability near the surface. LF case (low pressure accompanied with Changma front) showed strong convective instability near the surface, while a strong convergence corresponded to the low pressure from China accompanied with Changma front. In FT case (Changma front indirectly influenced by typhoon), the presence of a convective instability indicated the transport of near surface, strong additional moisture from the typhoon 'EWINIAR'. The convergence wind field was ground to be located at a low level. The convective instability was not significant in T case (precipitation of the typhoon 'EWINIAR'), since the typhoon passed through Jejudo and the Changma front was disappeared toward the northeastern region of the Korean peninsula. The kinematic (convergence and divergence) characteristics of wind fields, convective instability, and additional moisture inflow played important roles in the formation and development of heavy precipitation.
본 연구는 겨울철과 여름철에 8개의 다른 MJO 전파 위상에 따라 동아시아 지역에서 강수와 기온, 순환 아노말리에 대하여 매든-줄리안 진동(MJO)/계절내 진동(ISO)의 영향에 대하여 고찰하였다. MJO의 중심이 동인도양에 위치한 3번 위상과 MJO의 중심이 서반구에 위치한 8번 위상에서 한반도의 겨울철 강수 패턴이 비선형적으로 나타난다. 이 두 위상에서 MJO의 강도가 2보다 작은 경우 양의 아노말리가 나타나는 반면에 2보다 큰 경우 음의 강수 아노말리가 나타났다. MJO 강도가 클 때 나타나는 이러한 음의 강수 아노말리는 한반도가 고기압성 아노말리 영역에 놓이고 북풍계열의 바람에 의한 한랭 건조한 바람의 이류에 의해 형성된다. 또한 본 연구에서는 여름철 ISO의 동진 및 북진 전파 위상에 따른 강수와 순환의 반응을 연구하였다.
The interaction between land surface and atmosphere is essentially affected by hydrometeorological variables including soil moisture. Accurate estimation of soil moisture at spatial and temporal scales is crucial to better understand its roles to the weather systems. The KLDAS(Korea Land Data Assimilation System) is a regional, specifically Korea peninsula land surface information systems. As other prior land data assimilation systems, this can provide initial soil field information which can be used in atmospheric simulations. For this study, as an enabling high-resolution tool, weather research and forecasting(WRF-ARW) model is applied to produce precipitation data using GFS(Global Forecast System) with GFS embedded and KLDAS soil moisture information as initialization data. WRF-ARW generates precipitation data for a specific region using different parameters in physics options. The produced precipitation data will be employed for simulations of Hydrological Models such as HEC(Hydrologic Engineering Center) - HMS(Hydrologic Modeling System) as predefined input data for selected regional water responses. The purpose of this study is to show the impact of a hydrometeorological variable such as soil moisture in KLDAS on hydrological consequences in Korea peninsula. The study region, Chongmi River Basin, is located in the center of Korea Peninsular. This has 60.8Km river length and 17.01% slope. This region mostly consists of farming field however the chosen study area placed in mountainous area. The length of river basin perimeter is 185Km and the average width of river is 9.53 meter with 676 meter highest elevation in this region. We have four different observation locations : Sulsung, Taepyung, Samjook, and Sangkeug observatoriesn, This watershed is selected as a tentative research location and continuously studied for getting hydrological effects from land surface information. Simulations for a real regional storm case(June 17~ June 25, 2006) are executed. WRF-ARW for this case study used WSM6 as a micro physics, Kain-Fritcsch Scheme for cumulus scheme, and YSU scheme for planetary boundary layer. The results of WRF simulations generate excellent precipitation data in terms of peak precipitation and date, and the pattern of daily precipitation for four locations. For Sankeug observatory, WRF overestimated precipitation approximately 100 mm/day on July 17, 2006. Taepyung and Samjook display that WRF produced either with KLDAS or with GFS embedded initial soil moisture data higher precipitation amounts compared to observation. Results and discussions in detail on accuracy of prediction using formerly mentioned manners are going to be presented in 2011 Annual Conference of the Korean Society of Hazard Mitigation.
Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.
Jeju island is composed mainly of volcanic rocks such as basalts, trachytic andesites, tracytes, and sedimentary rocks. About 80% of Jeju soils are classified as Andisols. The amount of annual precipitation in Jeju island is about 1872mm, which is 1.5 times the annual precipitation of south Korea. There is a significant difference In amount of precipitation with regions even within Jeju island. In study area, the annual amount of rainfall is about 1280mm, the lowest in Jeju island while south part of the island has the annual precipitation of 2056mm, though they are only tens of kilometers apart. The parent materials of soils in study area are pyroclastic rocks and tuffs. The soils of non-andic properties have developed in this area since pedogenic process of pyroclastic materials is strongly influenced by climatic factor, especially precipitation. In order to investigate the mineralogical characteristics of soils, X-ray analysis for <0.2 and 2-0.2$\mu\textrm{m}$ size fractions was performed with ethylene glycol solvation, K-, Mg-saturation, heat treatment(110, 330, 550$^{\circ}C$). Acid-oxalate and DCB(sodium hydrosulfite, sodium citrate, sodium bicarbonate) dissolution method was used to assess tile total amounts or Al, si, and hydroxy interlayer or 2:1 layer silicates. XRD was also applied for samples treated with DCB only and DCB-oxalate sequentially. XRD patterns showed that 2:1 and 1:1 layer silicates were found, which are different from soils of Andisols. Vermiculite, chlorite, hydroxy interlayered minreals, and interstratified minerals(vermiculite/chlorite) were observed in 2-0.2$\mu\textrm{m}$ size fractions. After DCB treatments, ethylene glycolated samples with Mg-saturation showed expanded d-spacing, suggesting the possibility of hydroxy interlayered minerals. The amounts of hydroxy interlayered minerals increased in surface soil. Unlike Andisols, short range ordered minerals such as allophane, imogolite and gibbsite were hardly found. Mica and kaolinte existed in small amounts. Results are summarized in Fig 1 and Fig. 2.
강수는 공극수압의 상승에 관여해 토양 강도 및 응력의 변동을 발생시켜 산사태의 주요 원인 인자 중 하나로 지목된다. 따라서 강수는 산사태 발생 임계값 산정에 빈번히 사용되나, 지반 안정성을 직접적으로 산정하고 예측하기에는 무리가 있어 오탐지 사건에 대한 분석에는 한계가 있다. 한편 토양수분은 공극수압의 변동에 보다 직접적인 연관성을 지니므로, 다수의 연구에서 지반 안정성의 정량적인 평가에 활용된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산사태 발생에 대한 임계값 산정에 있어 토양수분 인자 활용의 적정성을 평가하고자 하였다. 먼저 두 수문 인자의 거동 분석을 통해 강수에 대한 토양 포화도의 반응성을 파악하고, 선행 강수지수(Antecedent Precipitation Index)를 활용해 산사태 발생 임계값을 산정하였다. 이후 토양 포화도를 활용하여 산사태 발생 임계값을 산정했으며, 분할표를 활용해 두 임계값을 정성적으로 평가하였다. 그 결과, 일 강수량(Pdaily)을 단일 인자로 사용해 결정된 산사태 발생 임계값 대비 괴산읍에서는 각각 75% (API), 42% (SM)의 향상을 보였고 창수면에서는 각각 33% (API), 44% (SM)의 향상을 보였다. 따라서 토양수분과 선행 강수지수 모두 임계성공지수(Critical Success Index)를 효과적으로 향상시켰으며 오탐지율을 감소시켰다. 추후 토양 포화도를 통해 산사태 발생에 요구되는 강우 강도를 산정하는 연구와 토양 포화도 수준에 따른 강우 저항성을 산정하는 연구 등 토양수분 자료를 다각적으로 접목한 연구가 수행된다면 산사태 예측 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
The changes in thermodynamic and dynamic aspects on near (2025~2049) and long-term (2075~2099) future climate changes between the historical run (1979~2005) and the Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 run with 20 coupled models which employed in the phase five of Coupled Model Inter-comparison Project (CMIP5) over East Asia (EA) and the Korean Peninsula are investigated as an extended study for Moon et al. (2014) study noted that the 20 models' multi-model ensemble (MME) and best five models' multi-model ensemble (B5MME) have a different increasing trend of precipitation during the boreal winter and summer, in spite of a similar increasing trend of surface air temperature, especially over the Korean Peninsula. Comparing the MME and B5MME, the dynamic factor (the convergence of mean moisture by anomalous wind) and the thermodynamic factor (the convergence of anomalous moisture by mean wind) in terms of moisture flux convergence are analyzed. As a result, the dynamic factor causes the lower increasing trend of precipitation in B5MME than the MME during the boreal winter and summer over EA. However, over the Korean Peninsula, the dynamic factor causes the lower increasing trend of precipitation in B5MME than the MME during the boreal winter, whereas the thermodynamic factor causes the higher increasing trend of precipitation in B5MME than the MME during the boreal summer. Therefore, it can be noted that the difference between MME and B5MME on the change in precipitation is affected by dynamic (thermodynamic) factor during the boreal winter (summer) over the Korean Peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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