강우레이더는 시공간적으로 높은 해상도의 레이더 강우를 제공하고 있으며, 이러한 레이더 강우는 초단기 예측 강우 모형의 입력자료로 활용 될 수 있다. 한국건설기술연구원은 레이더 강우로부터 추정된 초단기 예측 강우 자료를 활용하여 돌발홍수 예측 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 돌발홍수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 레이더 편파변수에 오차가 존재하는 경우 레이더 강우의 정확도는 낮게 나타날 수밖에 없으며, 이에 따라 초단기 예측 강우 자료의 정확도 역시도 낮게 나타날 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 레이더 강우의 정확도를 실시간으로 향상시키기 위해 레이더 편파변수 오차를 실시간으로 보정하는 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 먼저 비슬산 레이더의 과거 363개의 강우사례에 편파변수 편의 보정에 따른 효과를 비실시간으로 검증하였다. 그 결과 편파변수의 오차 보정 시 레이더 강우의 정확도(1-NE) 수준은 약 70% 내외의 수준으로 나타났으며 상관계수는 0.8 이상으로 나타났다. 또한 실시간 편파변수 오차 보정 프로그램을 수행한 결과에서도 레이더 강우의 정확도(1-NE)를 약 70% 내외의 수준까지 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서는 레이더 강우량 자료의 편차보정에 사용되는 G/R비의 정확도를 향상시키기 위하여 fuzzy c-means 방법을 사용한 자료의 군집화를 적용하였다. 대상 레이더자료는 광덕산 레이더기지의 자료로서 유효범위 100km이내의 자료를 대상으로 지상관측망인 기상청의 AWS(Automatic Weather System) 지점에서 관측한 자료와의 비교를 통하여 G/R비를 구하였다. G/R비를 구하는데 있어서 전체 유효범위를 대상으로 동일한 방법을 사용한 경우와 레이더 자료의 군집화를 통해서 지형적인 효과를 고려한 경우를 비교하였으며, AWS 실측강우량과 G/R비를 통한 레이더 강우량 자료의 비교를 위하여 절대상대오차와 평균제곱근오차 등을 비교분석하였다. 그 결과 전체유효범위를 대상으로 동일하게 G/R비를 적용하여 구한 레이더 강우량에 비하여 군집분석을 이용하여 지형효과를 고려한 G/R비를 적용한 레이더 강우량의 오차가 더 적게 나타났다.
수문분석에 있어 정확한 강우량 추정 및 강우 자료의 품질은 매우 중요한 요소로 특히, 홍수유출 결과에 큰 영향을 미친다. 따라서 보다 신뢰성 높은 홍수분석을 위해서는 강우자료에 내포된 오차 또는 불확실성을 확인하는 과정이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 임의의 값을 추정하는데 있어 하나의 값이 아닌 가능한 값들의 범위를 정의하거나 확률분포를 표시할 수 있는 확률론적인 방법을 제시하고 이를 레이더 강우에 적용하여 그 활용성을 평가하고자 하였다. 2012년 태풍 '산바'로 인해 남강댐 유역에 발생한 호우 사상에, 확률론적 방법을 적용하여 레이더 강우의 앙상블을 생성하였다. 생성된 강우 앙상블은 레이더 강우의 전체적인 편의보정뿐만 아니라 지상강우의 패턴을 잘 모의하고 있는 것으로 나타났으며, 레이더에 의해 추정한 강우의 불확실성을 잘 표현하고 있는 것으로 확인되었다. 확률론적 기법에 의한 강우 앙상블 생성 방법은 발생 가능한 다양한 강우 시나리오를 제공할 수 있으며 홍수예경보와 같은 의사 결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에는 최근 그 활용도가 증가하고 있는 레이더 강우의 국내 적용성을 판단해 보고자 하였다. 이에 따라 건교부에서 운영 중인 임진강 강우레이더의 관측 자료를 사용하여 조건부 합성 기법을 통해 보정된 레이더 강우를 사용하였으며, 대상유역은 안성천 유역으로 결정하였다. 2차원분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형에 레이더 강우를 적용한 결과 모형의 매개변수에 대한 보정이 이루어지지 않았음에도 불구하고 관측 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 강우레이더에 의해 관측된 가우량 자료 또한 홍수예보 업무 및 기타 수자원 분야에서 국내에 충분한 적용성을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.
Adjusting weather radar data is a prerequisite for its use in various hydrological studies. Effect of spatial variables are considered to adjust weather radar data in many of these researches. The existence of diverse topography in South Korea has increased the importance of analyzing these variables. In this study, some spatial variable like slope, elevation, aspect, distance from the sea, plan and profile curvature was considered. To investigate different topographic conditions, tried to use three radar station of Gwanaksan, Gwangdeoksan and Gudeoksan which are located in northwest, north and southeast of South Korea, respectively. To form the suitable fuzzy model and create the best membership functions of variables, ANFIS-PSO model was applied. After optimizing the model, the correlation coefficient and sensitivity of adjusted Quantitative Precipitation Estimation (QPE) based on spatial variables was calculated to find how variables work in adjusted QPE process. The results showed that the variable of elevation causes the most change in rainfall and consequently in the adjustment of radar data in model. Accordingly, the sensitivity ratio calculated for variables shows that with increasing rainfall duration, the effects of these variables on rainfall adjustment increase. The approach of this study, due to the simplicity and accuracy of this method, can be used to adjust the weather radar data and other required models.
The limits of S-band dual-polarization radars in Korea are not reflected on the recent weather forecasts of Korea Meteorological Administration and furthermore, they are only utilized for rainfall estimations and hydrometeor classification researches. Therefore, this study applied four merging methods [SA (Simple Average), WA (Weighted Average), SSE (Sum of Squared Error), TV (Time-varying mergence)] to the QPE (Quantitative Precipitation Estimation) model [called RAR (Radar-AWS Rainfall) calculation system] using single-polarization radars and S-band dual-polarization radar in order to improve the accuracy of the rainfall estimation of the RAR calculation system. As a result, the merging results of the WA and SSE methods, which are assigned different weights due to the accuracy of the individual model, performed better than the popular merging method, the SA (Simple Average) method. In particular, the results of TVWA (Time-Varying WA) and TVSSE (Time-Varying SSE), which were weighted differently due to the time-varying model error and standard deviation, were superior to the WA and SSE. Among of all the merging methods, the accuracy of the TVWA merging results showed the best performance. Therefore, merging the rainfalls from the RAR calculation system and S-band dual-polarization radar using the merging method proposed by this study enables to improve the accuracy of the quantitative rainfall estimation of the RAR calculation system. Moreover, this study is worthy of the fundamental research on the active utilization of dual-polarization radar for weather forecasts.
최근 기후변화로 인한 국지성 호우 및 태풍 피해가 자주 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하다. 그러나 지점 및 레이더 강우 시 공간적 오차를 포함하고 있고, 유출 모형에 의한 유출수문곡선 역시 보정을 실시하더라도 관측유량과 오차를 가지고 있어 불확실성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 확률론적 강우 앙상블을 생성하여 강우의 불확실성을 확인하였다. 또한 유출 결과를 통해 수문 모형의 불확실성을 확인하였고, 블랜딩 기법을 이용하여 하나의 통합된 유출 수문곡선을 제시하였다. 생성된 강우앙상블은 강우강도 및 지형적인 영향으로 레이더가 과소 관측이 될 때, 강우 앙상블의 불확실성이 큰 것을 확인하였고, 블랜딩 기법을 적용하여 산정된 최적 유출 수문곡선은 유출모형의 불확실성을 크게 줄이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 활용한다면, 정확한 홍수량 산정 및 예측을 통해 집중호우로 인한 피해를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
수문학적 해석에 있어 레이더 강우의 활용은 원시자료를 획득하기가 어려울 뿐만 아니라 이를 처리하여 적용하는 과정이 간단하지 않기 때문에 대부분의 연구와 실무적용에 있어 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 레이더 영상자료를 실용적으로 활용하기 위한 방안으로 기상청에서 제공하는 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 이미지 자료를 디지털 강우자료로 변환할 수 있는 '레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM, RAdar Image DigitalizatiOn Method)'을 연구 개발하였다. 2006년 7월에 발생한 국지성 집중호우와 한강유역 중상류 지역에 걸쳐 큰 홍수량을 발생시킨 2개의 호우사상에 대하여 레이더 강우자료를 분포형 모형에 적용하여 활용성을 검토하였다. 모의된 홍수수문곡선은 실측치와 잘 일치하였고 RAIDOM과 이를 적용한 분포형 모형이 홍수예보를 위하여 활용될 수 있음을 보여주었다. 이러한 연구를 통하여 수문해석에 있어 레이더 강우에 대한 활용성을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 새로운 면적강우량 산정기법인 '레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)'을제시하였다. RPM은(1) 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 유사강우 발생지도 작성; (2) 위의 단계를 관측소별로 반복하여 각 관측소별 유사강우 발생 확률 지도 작성; (3) 주어진 격자에서의 각 관측소의 유사강우 발생 확률의 비교를 통한 지배범위 결정의 알고리즘으로 관측소별 가중치를 결정하는 방법이다. RPM 방법을 안성천 유역에 적용하여 Thiessen법과 결과를 비교하였다. 안성천 유역의 경우 RPM과 Thiessen방법에 근거한 다각형의 공간적 형태는 관측소 위치의 강우 특성에 따라 차이를 보였으나 관측소별 가중치 값의 차이는 크지 않았다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.
The purpose of the study is to determine grid cell of radar relationship, and to promote the radar data on hydrology field. The study region is the Chungjudam basin with a drainage area of $6,648km^{2}$ located within the 260 km circle under the DWSR-88C C-band umbrella(Kwanak Mt Radar). Grid cell was produced to extract radar reflectivity and rainfall data of the same time and point using Arc-view software package. The grid cell size is to estimate mean correlation coefficient for $1km{\times}1km,\;2km{\times}2km,\;3km{\times}3km$ grid. The result of mean correlation coefficient showed good result(0.57) for the $1km{\times}1km$ grid cell. The 32 rainfall stations Z-R relationship was estimated in Chungjudam basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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