• 제목/요약/키워드: rain gauge data

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장마와 볼라벤(태풍 15호)에 동반된 집중호우 레이더관측과 위성관측 자료로부터 도출한 강우강도의 비교연구 (A Comparative Study of Rain Intensities Retrieved from Radar and Satellite Observations: Two Cases of Heavy Rainfall Events by Changma and Bolaven (TY15))

  • 이동인;류찬수
    • 한국지구과학회지
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    • 제33권7호
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    • pp.569-582
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    • 2012
  • 2011년 7월 26일 서울은 장마에 동반된 기록적인 대류성 집중호우로 인해 약 2천5백억 원 이상의 재산피해와 57명(사망자)의 인명손실이 발생되었고, 2012년 8월 27일 15호 태풍 볼라벤에 동반된 집중호우로 광주광역시에는 보다 약한 집중호우와 강풍을 동반하여 피해는 상대적으로 적게 발생시켰다. 위의 사례에 대해 KLAPS(기상청 국지분석 및 예측시스템)을 사용하여 집중호우 시 다른 물리적 요소들에 의한 중규모 과정들의 조사 및 분석을 수행하였다. 이것은 레이더관측과 천리안 위성관측 자료로부터 강우강도를 도출하는데 호조건의 전형적인 중규모 시스템이기 때문에 선택되었으며, 두 사례는 모두 집중호우 발생에 좋은 환경임을 보였다. 2011년 장마에 동반되어 서울에 나타난 사례에서 레이더와 천리안의 정량적인 강우강도를 지상강우계 관측과 비교했을 때, 최대 관측값이 85 mm/hr 이상이 나타난 시점에 비해 약 50 mm/hr 이상이 과소 추정되는 차이가 나타났으나, 레이더 강우강도는 35 mm/hr의 차이와 천리안 강우강도는 60 mm/hr의 차이를 보였다. 그러나 2012년 8월 27일 15호 태풍 볼라벤에 동반되어 광주광역시에 나타난 강우강도와 지상강우강도의 경향은 위의 사례와 유사하게 나타났으며, 정량적인 강우강도 차이는 최대 관측값이 17 mm/hr 이상이 나타난 시점에 비해 약 10 mm/hr 이상이 과소 추정되는 차이가 나타났으나, 레이더 강우강도는 5 mm/hr의 차이와 천리안 강우강도는 10 mm/hr의 차이를 보였다. 이것은 태풍 볼라벤에 의한 집중호우가 상대적으로 약했기 때문이었다. 두 사례에 대해 레이더 강우강도와 천리안 강우강도는 지상강우강도와 시계열적으로 비교했을 때, 모두 유사한 경향을 보였다.

레이더 강우의 평균보정을 위한 G/R 비의 결정과 선형 회귀 문제 (Decision of G/R Ratio for the Correction of Mean-Field Bias of Radar Rainfall and Linear Regression Problem)

  • 유철상;박철순;윤정수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권5B호
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    • pp.393-403
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    • 2011
  • 본 연구에서는 현재까지 경험적인 방법으로 적용되어 왔던 G/R 비를 선형 회귀선, 원점을 통과하는 선형 회귀선 및 원점과 관측자료의 무게중심을 지나는 추세선 등으로 구분하여 이론적으로 검토하였다. 이러한 검토에는 독립변수로 어떤 강우자료를 선택하느냐에 따른 문제와, 무강우 자료의 고려여부에 따른 영향 검토가 포함되었다. 이렇게 검토된 내용은 2003년에 발생한 태풍 매미 사상에 적용하여 평가하였다. 마지막으로 본 연구에서 유도된 회귀선 및 추세선을 이용한 레이더 강우의 보정결과와 관측된 우량계 강우 사이의 RMSE를 비교함으로서 최적의 G/R 비를 선정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, 독립변수로 레이더 강우를 사용하는 것 보다는 우량계 강우를 사용하는 경우에 레이더 강우의 보정결과가 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 무강우 자료의 영향은 레이더 및 우량계 자료의 구조에 따라 다르게 나타나는 것으로 확인되었다. 마지막으로 유도된 선형 회귀선 및 추세선의 평가 결과, 홍수 유출해석을 주목적으로 한 경우에는 독립변수에 우량계 자료를 적용하여 유도된 원점을 통과하는 선형 회귀선의 기울기를 G/R 비로 사용하는 것이 무난할 것으로 나타났다. 이 경우 무강우 자료의 영향은 상대적으로 미미한 것으로 나타났다.

Estimation of spatial distribution of precipitation by using of dual polarization weather radar data

  • Oliaye, Alireza;Bae, Deg-Hyo
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.132-132
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    • 2021
  • 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.

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가우시안 프로세스 기반 함수근사와 서포트 벡터 학습을 이용한 레이더 및 강우계 관측 데이터의 융합 (Combining Radar and Rain Gauge Observations Utilizing Gaussian-Process-Based Regression and Support Vector Learning)

  • 유철상;박주영
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.297-305
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    • 2008
  • 최근들어, 커널 기법(kernel method)은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 특히, 서포트 벡터 머신(support vector machine)이나 커널 주성분 분석(kernel principal component analysis) 등의 방법론에서 커널의 역할은 매우 중요한데, 이는 고전적인 선형 머신이 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있도록 일반화 해줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 커널 기반 가우시안 프로세스(gaussian process) 함수근사 기법과 서포트 벡터 학습을 이용하여 레이더와 강우계의 관측 데이터를 융합하는 문제를 고려한다. 그리고, 국내의 강원, 경북 및 충북에 걸쳐있는 지역에 대한 레이더 자료 및 강우계 자료를 대상으로 하여 본 논문에서 고려하는 방법론들에 의해 데이터 융합을 수행한 결과를 제시하고, 성능비교를 수행한다.

연속수정법을 이용한 레이더 자료와 지상 강우자료의 합성 (Synthesis of Radar Measurements and Ground Measurements using the Successive Correction Method(SCM))

  • 김경준;최정호;유철상
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권7호
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    • pp.681-692
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    • 2008
  • 본 연구에서는 자료동화 기법의 가장 간단한 방법이라 할 수 있는 연속수정법(successive correction method)을 이용한 레이더 강우자료와 지상 강우자료의 합성방법에 대한 적용성을 검토하였다. 우선 연속수정법의 적용 시 고려해야 할 사항인 반복계산 횟수 및 영향 반경의 규모를 민감도 분석을 통해 결정하였다. 또한 자료 합성에 대한 정량적인 평가를 위해 밀도 있는 지상 강우자료를 공간분포시켜 실제 강우장을 가정하였다. 최근 자료 합성에 많이 이용되고 있는 co-Kriging을 이용하여 두 자료를 합성하여 연속수정법에 의한 자료 합성 결과를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 간단하고 경제적인 자료동화 기법인 연속수정법으로도 co-Kriging을 이용하는 경우의 통계적 특성 및 정확도를 확보할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

복잡지형 고해상도 격자망에서의 PRISM 기반 강수추정법 (The PRISM-based Rainfall Mapping at an Enhanced Grid Cell Resolution in Complex Terrain)

  • 정유란;윤경담;조경숙;이재현;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.72-78
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    • 2009
  • 관측밀도가 동일한 조건에서 단위격자점의 크기를 줄일 경우 PRISM 방식에 의해 추정된 강수량 분포 가 단위격자점의 크기를 줄이기 전에 비해 개선되는지 확인하기 위해 PRISM 코드를 수정하여 $270m{\times}270m$ 격자점 단위로 구동할 수 있도록 하였다. 남한 전역의 지형자료를 270m DEM으로부터 준비하고 432개 기상청 자동기상관측소의 2007년 월별 적산강수량 자료를 입력자료로 하여 각 격자점의 PRISM 회귀식을 도출하였다. 회귀모형과 DEM 고도에 의해 각 격자점의 월별 적산강수량을 추정한 다음, 추정된 강수량분포도로부터 한국수자원공사 우량관측소 166개소에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 해당관측소의 실측값과 비교하였다. 동일한 강수자료를 이용하되 이번에는 5km 격자점의 PRISM 회귀모형을 유도하여 강수량 분포도를 작성하고 166개 지점 추정강수량을 추출하여 실측자료와의 차이를 RMSE로 표현하였다. 5km 대신 270m 분해능의 DEM을 사용할 경우 월 강수량이 100mm 이상인 경우 평균 10%의 오차 감소효과가 확인되었다.

서울시 고밀도 지상강우자료 품질관리방안 도출 (Deduction of Data Quality Control Strategy for High Density Rain Gauge Network in Seoul Area)

  • 윤성심;이병주;최영진
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제48권4호
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    • pp.245-255
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    • 2015
  • 고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복합기상센서 관측망과 기존 기상청 관측망을 이용하고자 하였다. 이를 위해 서울지역에 위치한 SK 플래닛의 복합기상센서 관측망을 소개하고, 2013년 7~9월 3개월 동안의 관측자료의 품질을 분석하였다. 품질분석 결과, SK 플래닛 관측소가 일부 관측소를 제외하고 대부분 기존 관측망과 유사하게 강우를 관측하는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 일시적인 기계 및 자료 전송 오류로 인해 발생할 수 있는 결측치 및 이상치가 미치는 영향을 최대한 저감하기 위해서 오자료를 실시간으로 보정할 수 있는 품질보정 기법을 개발하였으며, 개발된 기법이 적절히 강우를 보정하는 것을 확인하였다. 이를 통해 결측률이 20% 미만이면서 오자료의 영향이 최소가 되는 190개소(기상청 34개소, SK 플래닛 156 개소)를 정량적 실황강우장 산정에 활용하였다. 또한, 약 $3km^2$의 밀도를 갖는 고해상도 관측망을 이용하여 산정된 강우분포장의 재현성을 기존 기상청 관측망의 결과비교를 통해 평가한 결과, 고밀도 관측망을 통해 산정된 강우분포장의 빈도곡선이 레이더 공간분포장과 유사하며, 기존 기상청 관측망의 공백을 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히, 이 결과를 통해 고밀도의 강우관측 결과를 활용한다면 레이더 참강우장에 근사한 공간분포된 강우를 산정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

한반도 중부지역에서의 SAR Sentinel-1 위성강우량 추정에 관한 예비평가 (A preliminary assessment of high-spatial-resolution satellite rainfall estimation from SAR Sentinel-1 over the central region of South Korea)

  • 능엔 호앙 하이;정우성;이달근;신대윤
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권6호
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    • pp.393-404
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    • 2022
  • 위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.

Backward estimation of precipitation from high spatial resolution SAR Sentinel-1 soil moisture: a case study for central South Korea

  • Nguyen, Hoang Hai;Han, Byungjoo;Oh, Yeontaek;Jung, Woosung;Shin, Daeyun
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.329-329
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    • 2022
  • Accurate characterization of terrestrial precipitation variation from high spatial resolution satellite sensors is beneficial for urban hydrology and microscale agriculture modeling, as well as natural disasters (e.g., urban flooding) early warning. However, the widely-used top-down approach for precipitation retrieval from microwave satellites is limited in several hydrological and agricultural applications due to their coarse spatial resolution. In this research, we aim to apply a novel bottom-up method, the parameterized SM2RAIN, where precipitation can be estimated from soil moisture signals based on an inversion of water balance model, to generate high spatial resolution terrestrial precipitation estimates at 0.01º grid (roughly 1-km) from the C-band SAR Sentinel-1. This product was then tested against a common reanalysis-based precipitation data and a domestic rain gauge network from the Korean Meteorological Administration (KMA) over central South Korea, since a clear difference between climatic types (coasts and mainlands) and land covers (croplands and mixed forests) was reported in this area. The results showed that seasonal precipitation variability strongly affected the SM2RAIN performances, and the product derived from separated parameters (rainy and non-rainy seasons) outperformed that estimated considering the entire year. In addition, the product retrieved over the mainland mixed forest region showed slightly superior performance compared to that over the coastal cropland region, suggesting that the 6-day time resolution of S1 data is suitable for capturing the stable precipitation pattern in mainland mixed forests rather than the highly variable precipitation pattern in coastal croplands. Future studies suggest comparing this product to the traditional top-down products, as well as evaluating their integration for enhancing high spatial resolution precipitation over entire South Korea.

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