본 연구는 12회에 걸친 실내 검정과 태풍의 영향권에 들었을 당시 강우량의 정확한 관측을 통해서 중량식 전도형 우량계에 대해서 다음과 같은 결과를 도출할 수 있었다 중량식 전도형 우량계는 0.1mm 이하의 분해능으로 연속적인 강우의 측정이 가능하며, WMO의 권고 기준인 0.2mm 관측을 충분히 만족시켜 강우 계측기로써 사용하는데 문제가 없었다. 1mm 전도형 bucket로 매 1분마다 100mm/h 이상의 강우 강도를 관측할 수 있어 수자원 관리와 이용 분야연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 정밀하고 세밀한 강우 관측으로 레이다나 위성을 이용한 강우의 원격 탐사에 관련한 연구에 필요로 하는 지상 정보를 제공할 수 있어, 수문과 관련한 연구 분야의 발달과 연구 영역의 확장을 도모할 수 있다. 두 개의 신호선을 이용하여 우량을 관측하는 중량식 전도형 우량계는 원격지에서 우량계의 고장 유무를 알 수 있어 자동 관측 장비관리의 애로 사항을 해결할 수 있고, 결측과 오차를 줄여 고품질의 관측 자료 생산이 가능하게 된다. 우량관측 장비의 국산화 개발과 테스트를 할 수 있는 독자적인 기술을 확보하였으며, 나아가 새로운 장비를 개발할 수 있는 기초를 마련하였다.
강우는 수문 순환에서 중요한 요소 중에 하나로 시 공간적 변동성이 크므로 정확한 공간 강우장의 파악이 요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간 해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1 km의 공간 해상도로 생성하였다. Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간 해상도 1 km)와 강우 자료의 관계성을 회귀식으로 나타냈고 상세화 기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화 기법을 사용하여 공간 강우장을 나타내었다. 우리나라의 공간 강우장 결과를 지점 자료를 기준으로 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 GDA 상세화 기법의 경우가 2009년(Bias=4.26 mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로 가장 잘 맞는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 우리나라의 공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우 레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.
A high quality, long-term, high-resolution precipitation dataset is an essential in climate analyses and global water cycles. Rainfall data from station observations are inadequate over many parts of the world, especially North Korea, due to non-existent observation networks, or limited reporting of gauge observations. As a result, satellite-based rainfall estimates have been used as an alternative as a supplement to station observations. The Climate Hazards Group Infrared Precipitation (CHIRP) and CHIRP combined with station observations (CHIRPS) are recently produced satellite-based rainfall products with relatively high spatial and temporal resolutions and global coverage. CHIRPS is a global precipitation product and is made available at daily to seasonal time scales with a spatial resolution of 0.05° and a 1981 to near real-time period of record. In this study, we analyze the applicability of CHIRPS data on the Korean Peninsula by supplementing the lack of precipitation data of North Korea. We compared the daily precipitation estimates from CHIRPS with 81 rain gauges across Korea using several statistical metrics in the long-term period of 1981-2017. To summarize the results, the CHIRPS product for the Korean Peninsula was shown an acceptable performance when it is used for hydrological applications based on monthly rainfall amounts. Overall, this study concludes that CHIRPS can be a valuable complement to gauge precipitation data for estimating precipitation and climate, hydrological application, for example, drought monitoring in this region.
강우량을 측정하는데 있어서 전도형 및 중량형 강수량계가 전 세계적으로 오랫동안 사용되어 지고 있다. 그러나 종래의 강수량계는 관측오차와 자체 분해능의 한계로 인해 측정범위가 제한되는 문제가 있다. 본 논문에서 제안된 강수량계는 유량측정을 통해 강수량을 환산하는 원리를 최초로 적용하였으며, 개발된 모델을 국가공인교정기관(KOLAS)에서 표준교정시스템을 이용하여 실내실험을 실시하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발된 강수량계는 실험조건에서 설정한 20~420 mm/H의 강우강도 구간에 걸쳐 ${\pm}2%$의 오차율을 나타냈고, 종래 대비 보다 정확하고 신뢰성 있는 측정이 가능함을 보였다.
기후변화로 증가하는 홍수피해를 대처하기 위해 여러 예측 방법들이 개발되고 있다. 홍수예측의 가장 핵심 요소는 홍수예측을 위한 수문모델의 입력자료로 사용하는 강우에 대한 정확하고 신속한 예측이다. 기존의 레이더 강우를 이용한 Nowcasting 보다 더 많은 대응시간을 확보할 수 있는 중소규모의 기후모델인 WRF(Weather Research Forecast)-ARW(Advanced Research WRF)를 소개하고, 이를 한반도 중부지방의 청미천 지역에 적용하려 한다. WRF-ARW의 적용기간은 2006년 7월 11일부터 7월 23일까지이며 이 결과를 청미천 유역에 있는 강우 관측소들(생극, 삼죽, 설성)의 실제 강우관측소의 관측 값과의 비교에 의해 이 강우 사상에 대해 Thomson scheme(미세물리)와 Kain-Frisch scheme(적운형 매개변수)의 조합이 청미천유역에서 가장 적합한 기후물리 조합이며 Mean Absolute Relative Error를 통해 세 개의 강우관측지점이 0.45 이상의 값을 나타내었다.
It is matter of common knowledge to give impetus to the water resources development to cope with increasing demand and supply for the water utilization project including agricultural living and industrial water owing to the economic and civilization development in recent years. Regional design rainfall is necessary or the design of the dam reservoir levee and drainage facilities for the development of various kinds of essential waters including agricultural water. For the estimation of the regional design rainfall classification of the climatologically an geographically homogeneous regions should be preceded preferentially This study was mainly conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data which can be classified by the climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Wulreung islands in Korea. A total of 65 rain gauges were used to regional analysis of precipitation. Annual maximum series for the consecutive durations of 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 and 72hr were used for various statistical analysis. Both K-means clustering and mean annual precipitation methods are used to identify homogeneous regions all over the regions. Nine and five homogeneous regions for the precipitation were classified by the K-means clustering and mean annual methods, respectively. Finally, Five homogeneous regions were established by the trial and error method with homogeneity test using statistics of $\chi$$^2$ distribution.
초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
The fog water chemistry and deposition in northern Japan were investigated by fog water and throughfall measurements in 2010. Fog water was sampled weekly by an active-string fog sampler at Lake Mashu from May to November. Throughfall measurements were conducted using rain gauges under three deciduous trees along the somma of the lake from August to October. The mean fog deposition rate (flux) was calculated using throughfall data to estimate the total fog water deposition amount for the entire sampling period. $NH_4{^+}$ and $SO{_4}^{2-}$ were the most abundant cation and anion, respectively, in the fog water samples. A mean pH of 5.08 in the fog water, which is higher than those in rural areas in Japan, was observed. The [$NH_4{^+}$]/[$SO{_4}^{2-}$] equivalent ratio in fog water was larger than 1.0 throughout the study period, indicating that $NH_3$ gas was the primary neutralizing agent for fog water acidity. The mean rate and total amount of fog water deposition were estimated as 0.15 mm $h^{-1}$ and 164 mm, respectively. The amounts of nitrogen and sulfate deposition via fog water deposition were corresponded to those reported values of the annual deposition amounts via rainfall.
Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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