기후 온난화에 의한 한반도의 아열대화된 기후는 국지성 폭우가 내는 경향을 높이고 있으며 이로 인해 돌발홍수등의 피해가 증가하고 있다. 국지성 폭우의 피해를 피하기 위해 대규모의 클라이언트들에게 국지성 폭우 예보 서비스가 필요하지만 이러한 서비스를 가능하게 하는 무선 데이터 방송 기반의 서비스 프레임워크 개발이 보고된 것이 없다. 본 논문에서는 대규모 클라이언트들에게 정보 서비스를 가능하게 하는 무선데이터 방송 기법을 이용하여 국지성 폭우 예보 서비스를 가능하게 하는 프레임워크를 설계하고 구현한다. 개발된 서비스 프레임워크는 다양한 데이터 스케줄링 기법과 인덱싱 기법을 적용할 수 있는 확장성을 가진다. 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하여 개발된 프레임워크가 효율적으로 국지성 폭우 예보 서비스를 제공함을 보였다.
In order to determine the prediction possibility of heavy rainfall, a variety of analyses was conducted by using three-dimensional data obtained from Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) re-analysis data. Strong moisture convergence occurring around the time of the heavy rainfall is consistent with the results of previous studies on such continuous production. Heavy rainfall occurred in the cloud system with a thick convective clouds. The moisture convergence, temperature and potential temperature advection showed increase into the heavy rainfall occurrence area. The distribution of integrated liquid water content tended to decrease as rainfall increased and was characterized by accelerated convective instability along with increased buoyant energy. In addition, changes were noted in the various characteristics of instability indices such as K-index (KI), Showalter Stability Index (SSI), and lifted index (LI). The meteorological variables used in the analysis showed clear increases or decreases according to the changes in rainfall amount. These rapid changes as well as the meteorological variables changes are attributed to the surrounding and meteorological conditions. Thus, we verified that heavy rainfall can be predicted according to such increase, decrease, or changes. This study focused on quantitative values and change characteristics of diagnostic variables calculated by using numerical models rather than by focusing on synoptic analysis at the time of the heavy rainfall occurrence, thereby utilizing them as prognostic variables in the study of the predictability of heavy rainfall. These results can contribute to the identification of production and development mechanisms of heavy rainfall and can be used in applied research for prediction of such precipitation. In the analysis of various case studies of heavy rainfall in the future, our study result can be utilized to show the development of the prediction of severe weather.
The frequency analysis of annual maximum rainfall data and the derivation of probable rainfall intensity formula at Masan station are performed in this study. Based on the eight different rainfall duration data from 10 minutes to 24 hours, eight types of probability distribution (Gamma, Lognormal, Log-Pearson type III, GEV, Gumbel, Log-Gumbel, Weibull, and Wakeby distributions), three types of parameter estimation scheme (moment, maximum likelihood and probability weighted methods) and three types of goodness-of-fit test (${\chi}^2$, Kolmogorov-Smirnov and Cramer von Mises tests) were considered to find an appropriate probability distribution at Masan station. The Lognormal-2 distribution was selected and the probable rainfall intensity formula was derived by regression analysis. The derived formula can be used for estimating rainfall quantiles of the Masan vicinity areas with convenience and reliability in practice.
Accurate estimation of the spatial distribution of rainfall is critical to the successful modeling of hydrologic processes. The objective of this study is to evaluate the applicability of spatially distributed rainfall data. Spatially distributed rainfall was calculated using Kriging method and Thiessen method. The application of spatially distributed rainfall was appreciated to the runoff response from the watershed. The results showed that for each method the coefficient of determination for observed hydrograph was $0.92\~0.95$ and root mean square error was $9.78\~10.89$ CMS. Ordinary Kriging method showed more exact results than Simple Kriging, Universal Kriging and Thiessen method, based on comparison of observed and simulated hydrograph. The coefncient of determination for the observed peak flow was 0.9991 and runoff volume was 0.9982. The accuracy of rainfall-runoff prediction depends on the extent of spatial rainfall variability.
본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR(minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.
Huff(1967)의 연구배경과 지형 및 강우특성을 국내유역과 비교하고 Huff(1967) 방법을 국내에 적용한 건설교통부(2000) Huff의 한계점을 파악하였으며, 국내 강우가 갖는 지속기간별 시간분포특성을 검토함으로써 국내유역에 적합한 Huff방법의 개선방안을 위한 기초연구를 목표로 하였다 Huff(1967)의 연구유역과 본 연구유역의 점강우가 갖는 특성에는 차이가 있었다. 그리고 건설교통부(2000) Huff 방법은 관측소별로 분석되어 유역을 대표하는 누가곡선의 채택에 어려움을 갖게 되며, 이용된 강우사상은 강우총량의 크기에 관계없이 모든 자료를 이용하여 점우량 25.4mm 이상을 대상으로 비교한 결과와 차이가 있는 것으로 분석되었다. 또한, 본 연구 대상유역의 점강우와 면적평균 강우에서 지속기간별로 강우의 시간분포 특성이 다양한 것으로 분석되었으며, 이는 K-S 검정결과 5% 유의수준에서 지속기간별로 작성된 일부 누가곡선이 전 지속기간에 대해 작성된 누가곡선과 유의하지 않는 것으로 분석되어 지속기간별 시간분포 특성이 통계학적으로 입증되었다. 따라서 Huff(1967) 방법을 국내유역에 적용하기 위해서는 적정 수준 이상의 총량을 갖는 강우사상을 대상으로 유역의 대표성, 강우의 지속기간별 특성이 반영된 누가곡선이 작성되어야 할 것으로 판단되었다.
영국에서는 지역구분이 필요없고 상대적으로 긴 재현기간에 대해서도 안정적인 확률강우량 추정이 가능한 FORGEX (Focused Rainfall Growth Extension) 기법을 개발하여 강우자료의 지역빈도해석을 수행하고 있으며, 지역빈도해석에 적합한 모집단 성장곡선으로부터 네트워크 최대값(network maximum, netmax) 자료의 분포위치를 고려하기 위하여 영국 강우자료를 이용한 공간상관식(ln $N_e$)을 유도하였다. 이런 이유로 영국에서 개발된 공간상관식을 우리나라에 적용할 경우 부정확한 확률강우량을 산정하는 문제점이 발생한다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 우리나라 기상청 산하 유인관측소 지점 중 30년 이상의 긴 강우자료를 보유한 64개 지점의 강우자료를 이용하여 공간상관식을 유도하였다. 지점 간의 합리적인 비교를 위해 1973년부터 2014까지를 기준기간(reference period)으로 정하였고, 강우지속시간, 지점 수, 네트워크 면적 등 3가지 변수를 고려하여 공간상관식을 유도하였다. 유도된 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 기존의 영국식을 이용하여 산정한 확률강우량 값과 비교 분석하였다. 그 결과 우리나라 강우자료를 이용하여 새롭게 유도한 공간상관식은 기존의 영국식 보다 정확한 것으로 나타났고, 이를 FORGEX 기법에 적용한 결과 영국 공간상관식은 새롭게 개발한 공간상관식보다 확률강우량을 과소 추정하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 기존 FORGEX 기법에서 내포하고 있는 부정확성을 보완할 수 있고, 긴 재현기간에 대한 확률강우량을 보다 정확하게 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
The objective of this study is to develop an early warning system for rainfall induced landslides. For this study, we suggested an analysis process using rainfall forecast data. 1) For a selected slope, safety factor with saturated depth was analyzed and safety factor threshold was established (warning FS threshold=1.3, alarm FS threshold=1.1). 2) If rainfall started, saturated depth and safety factor was calculated with rainfall forecast data, 3) And every hour after safety factor is compared with threshold, then warning or alarm can issued. In the future, we plan to make a early warning system combined with the in-situ inclinometer sensors.
A rainfall simulation and forecasting technique that can generate daily rainfall sequences conditional on multi-model ensemble GCMs is developed and applied to data in Korea for the major rainy season. The GCM forecasts are provided by APEC climate center. A Weather State Based Downscaling Model (WSDM) is used to map teleconnections from ocean-atmosphere data or key state variables from numerical integrations of Ocean-Atmosphere General Circulation Models to simulate daily sequences at multiple rain gauges. The method presented is general and is applied to the wet season which is JJA(June-July-August) data in Korea. The sequences of weather states identified by the EM algorithm are shown to correspond to dominant synoptic-scale features of rainfall generating mechanisms. Application of the methodology to seasonal rainfall forecasts using empirical teleconnections and GCM derived climate forecast are discussed.
본 연구에서는 2014년 8월 부산 경남 집중호우 사례를 대상으로 레이더와 위성결합 Multi-sensor Blending 초단기 강우예측을 실시하였다. 레이더 최적 Z-R관계는 열대형 강수 Z-R관계식($Z=32R^{1.65}$)을 적용하였으며, 20 mm/h 이상의 강한 강우에서 강수량 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한 60 mm/h 이상 강한 폭우사상에 대하여 천리안 위성자료와 레이더자료를 합성한 결과 정량강수 추정 성능이 향상됨을 확인하였다. 지속시간별 강우예측 정확도 검증을 위하여 AWS, MAPLE 자료와 비교결과, 강우예측 1시간까지 약 50%이상의 지점강우예측 정확도를 확보하였으며, 10분 단위 예측시간별 상관계수는 0.80~0.53, 평균제곱근오차는 3.99~6.43 mm/h로 분석되었다. 본 연구 결과 레이더와 위성정보를 이용한 보다 신뢰성 있는 강우예측 정보 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 지속적인 사례연구와 레이더 위성 활용 정량강수량 추정 및 예측, 그리고 위성강수 추정 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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