본 연구는 확률강우량에 대한 공간분포 추정시 신뢰도를 향상시키는데 있어서 외부변수 사용의 유효성을 평가하기 위하여 확률강우량과 단일 보조변수로서 지형특성인자들과의 상관관계를 고려한 KED 기법을 적용하였으며, 그 결과 강우공간분포 및 유역평균강우량의 추정에 있어서 확정론적 공간보간기법 및 크리징 기법과 대체로 비슷한 결과를 나타내는 것으로 분석되었으며, KED 및 크리징 기법에 대한 교차검증 결과 보조변수로서 표고를 사용한 KED 기법이 가장 좋은 결과를 나타내고는 있으나 다른 기법들과 비교했을 때 큰 차이를 보이지 않는 것으로 분석되었다.
An operational calibration is applied to improve radar rainfall intensity using rainfall obtained from rain gauge. The method is applied under the assumption of the temporal continuity of rainfall, the rainfall intensity from rain gauge is linearly related to that from radar. The method is applied to the cases of typhoon and rain band using the reflectivity of CAPPI at 1.5km obtained from Jindo radar. The CAPPI is obtained by bilinear interpolation. For the two cases, the rainfall intensities obtained by operational calibration are very consistent with the ones by the rain gauges. The present study shows that the correlation between the rainfall intensity by operational calibration and rain gauges is better than the one between the rainfall intensity by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the total rainfall intensity obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.99 and 0.97, respectively. Areal rainfalls are estimated using the field of calibration factor interpolated by Barnes objective analysis. The method applied here shows an improvement in the areal rainfall estimation. For the cases of typhoon and rain band, the correlation between the areal rainfall by operational calibration and rain gauges is better than the one between the area rainfall by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the areal rainfall obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.97 and 0.84, respectively. The present study suggests that the operational calibration is very useful for the real-time estimation of rainfall intensity and areal rainfall.
본 연구에서는 GIS 기반 공간보간법을 적용하여 새만금 농업용지의 토양 염도를 분석하였다. 연구 대상지 공시토양은 하해혼성 충적층을 모재로 한 문포통 이었으며 토양 표토(0~20cm)와 심토(20~40cm)로 구분하여 토양 시료를 채취하였다. 먼저 142 지점의 샘플을 이용하여 공간보간에 따른 EC, ESP, SAR의 분포특성을 파악하였으며, 143 지점의 검증점에 대한 오차분석을 통해 EC와 SAR은 IDW 방법 그리고 ESP는 Kriging 보간법을 최적의 보간법으로 선정할 수 있었다. 최적의 보간법을 이용하여 EC, ESP, SAR 염분농도 항목별로 2014년에서 2016년 동안의 토양 염도 변화특성을 분석하였다. 분석 결과 EC, ESP, SAR는 강우발생에 따른 희석효과 등으로 각각 0.26mg/L, 5.97mg/L, 0.73mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다.
수문학적 강우-유출 모형의 가장 중요한 입력 자료는 강우량 자료이다. 기존에는 지상 우량계 관측자료의 점 우량을 티센, 역거리제곱법, 크리깅 등의 내삽방법을 사용하여 유역의 면적강우량을 산정하였다. 그러나 이러한 방법들도 여전히 유역 내의 정확한 강우의 분포 추정에 많은 어려움이 있다. 강우 레이다의 경우 공간적인 측정을 통하여 보다 정확하게 강우의 공간적 분포를 파악할 수 있게 한다. 본 연구에서는 지상 우량계에서 관측된 점 우량을 역거리제곱법(Inverse Distance Squared, IDS)과 크리깅 기법으로 면적강우량의 공간분포를 산출하였고, 이를 강우레이다로부터 추정된 레이다 강우의 공간분포와 비교하였다. 그 결과 레이다에 의해 측정된 강우가 현실적인 강우의 공간 분포를 제공하는 것을 확인하였다.
수자원 설계 및 홍수 예 경보 등을 위한 수문분석 시, 강우자료는 필수요소이다. 현재 수문분석 시 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 기상청, 국토교통부 등의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)에 시 강우자료를 이용하고 있으나, 집중호우가 빈번히 발생하는 현실정과 집중호우의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되는 향후에는 더욱 조밀한 관측망을 구성하고 있는 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 이용한 분석이 필요하다. 그러나 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료는 자동으로 관측되고 있어, 자료품질에 대한 문제점이 매번 지적되고 있다. 본 연구에서는 서울지역을 중심으로 기상청 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료의 품질개선 방안에 관한 연구를 실시하였다. 분 단위 강우자료의 품질관리방안은 크게 3단계로 결측치 품질관리, 이상치 품질관리 그리고 강우 보완 품질관리로 구분하여 품질관리 방안을 제시하고 분석을 수행하였다. 마지막으로 서울지점의 분 단위 강우자료와 시 단위 강우자료의 비교분석을 통해 강우 품질관리에 대한 평가를 실시하였다. 이는 향후 분 단위 강우자료를 이용한 수문분석 시, 강우자료 품질관리 방안으로 활용될 것으로 판단된다.
Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
현행 면적평균 강수량 산정 방법인 티센 방법은 정확한 유역평균 강수량 산정에 있어 심각한 구조적 한계가 존재한다. 강수량계의 관측 정확도 외에, 강수량계 배치와 호우의 이동 방향에 따라서도 면적평균 강수량 산정에 오차가 발생할 수 있다. 유역이 작고 관측소 밀도가 희박한 경우 시뮬레이션 및 관측 사상 모두에서 티센 방법은 첨두 전후로 10분 사이에 유역평균 강수량이 계속 급격히 증감이 반복되는 특이한 경향 보였다. 그리고 티센 유역평균 강수량은 첨두 시점이 강우레이더와 다르게 나타났다. 유역이 작지만 관측소 밀도 비교적 높은 경우에는 전반적으로 티센 방법에 의해 톱니모양의 과대 첨두치의 경향은 나타나지 않았고 시간에 따른 변동이 유사하게 나타났다. 그러나 강우레이더 관측치와 지상 강수량계 관측치 유역평균 강수량 사이에 약 10분 정도의 연속적인 시차가 발생하였다. 강우레이더 유역평균 강수량의 지상보정 효과를 검토한 결과, 보정 후 면적평균 강수량이 보정 전 면적평균 강수량에 비해 오히려 상관이 낮게 나타나, 현행 강우레이더 지상보정 알고리즘 보정 효과가 높지 않은 것을 알 수 있었다.
역거리법에 포함된 지수 값을 제곱으로 고정하지 않고 변수로 취급하여 강수량 자료를 바탕으로 지수 값의 최적치를 산출하였다. 이를 위해서 한강 상류부, 한강 하류부, 금강 상류부, 낙동강 중류부 등 4개 Group으로 나누고 각 Group 내 7개 관측소에 대하여 총 52개의 Case를 분석하였다. 각 Group에서 기준 관측소 1개와 주변관측소 4개를 조합한 Case별로 거리 지수 값의 최적치를 구하였다. 이 최적치를 산출하기 위해서 황금비 분할조사법을 적용하였고 강수 자료는 10년(2004~2013년) 간의 시우량 자료를 사용하였다. 이와 같이 구한 최적치를 최근 3년(2014~2016년) 간에 대하여 검증하였다. 본 연구에서 구한 최적의 거리 지수 값은 4개 Group에서 평균적으로 각각 3.280, 1.839, 2.181, 2.005로 나타났고 전체 평균하면 2.326이었다. 그리고 최적의 지수 값을 적용한 역거리법은 지수 값을 제곱으로 한 기존 역거리법과 비교하여 우수함을 보였다.
기후, 토양, 대기, 지질, 지하수 등과 관련된 측정자료는 지역적 규모의 생태 및 환경 목 적의 지리정보시스템(GIS)에서 자주 요구되는 공간자료이다. 이와 같은 환경 인자는 자료의 특성 상 한정된 지점에서의 점관측자료(point observation)에 의존하여 전체 대상 지역의 지리적 분포 를 추정하는 보간법(spatial interpolation)을 이용하여 수치지도의 형태로 변환되고 있으나, 그 추 정의 정확도와 관련하여 다른 GIS 공간자료와의 연계분석시 많은 주의가 요망되고 있다. 전국 63 개소에서 측정된 강우산도 자료를 이용하여 보다 정확도가 높은 연속면(continuous surface)을 나 타내는 디지탈지도를 제작하기 위하여 세 가지 공간추정방법을 적용하였다. 미측정지점에서의 강 우산도를 추정하기 위하여 강우산도와 상관관계가 높은 서남해안으로부터의 거리를 보조변수로 사용하여 Co-kriging 방법을 적용하였고, 위의 추정 결과와의 비교 목적으로 보조변수를 사용하 지 않는 거리반비례평균법과 Kriging을 이용하였다. 세 가지 공간보간법에 의하여 추정된 연속면 지도를 비교한 결과, 보조 변수를 이용한 Co-kriging 방법에 의한 수치지도가 강우산도의 미세한 분포 양상을 나타내는 데 적합하게 판정되었다. 또한 실지 관측지와 추정치와의 차이를 분석하는 역검정방법을 이용하여 추정오차를 구한 결과, Co-kriging에 의한 추정치가 최소의 오차를 보여 주었다. Co-kriging이 현재의 GIS 사용자들에서 다소 익숙치 않은 공간추정방법이지만, 여러 종 류의 점관측 환경인자의 공간추정에 매우 적합한 방법이라 할 수 있다.
분포형 수문 모형의 일강우 입력 자료는 불가피하게 불규칙하고 밀도가 낮은 관측망에서 기록된 값을 내삽해 사용하게 되나, 흔히 사용되는 대부분의 내삽법들은 실제 일강우의 다양한 공간적 분포를 잘 재현하지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 널리 사용되는 다섯 가지의 강우 내삽 방법을 두개의 유역에 사용하여 비교하고 실제 공간적 분포를 보다 잘 나타낼 수 있는 2단계 내삽법을 제안하였다. 비교에 사용된 내삽법은 (1) 역가중치 방법(IDW), (2) 다중회귀분석 (MLR), (3) 월강우를 이용한 다중회귀분석법(CMLR), (4) 국지가중치 다중회귀분석(LWP) 등이다. 보다 향상된 내삽을 위한 2단계 내삽법은 먼저 로지스틱 회귀분석으로 강우-비강우 지역을 구분하고 강우 지역에서만 기존의 내삽법을 적용하여 강우량을 구하는 방법이다. 기존 방법과의 비교결과 공간적인 편차가 심한 일강우의 특성을 2단계 내삽법에서 잘 표현하고 있는 것으로 나타났다. 제안된 방법은 수문모형에의 적용뿐만 아니라 유출량의 예보 및 대기 순환 모형의 다운 스케일링에도 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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