우리나라의 자연재해는 기상학적 자연현상에 의해 주로 발생되고 있다. 자연재해는 태풍, 호우, 재설, 우박, 해일, 지진 등의 발생 원인에 의한 것이며, 발생빈도가 가장 높은 것은 강우에 의한 재해로 전체 재해발생 원인 중 약 80%를 차지하고 있다. 특히 산사태와 관련된 자연재해(사면붕괴, 옹벽붕괴, 매몰 등)는 최근 국지성 집중호우를 포함하여 호우의 집중강도가 높아지는 등 기상학적 원인에 의해 매년 발생하고 있다. 따라서 우리나라에서 발생되는 산사태의 특성을 강우특성에 따라 분석할 필요가 있으며, 이에 적합한 대책들이 더욱 필요하다. 이 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 강원지역을 대상으로 산사태 유발인자와 각 지역의 최대연속강우량을 고려한 산사태 잠재가능성을 평가하였고, 산사태 취약지역을 분석하여 지역적인 강우특성을 고려한 산사태 가능성지의 분포를 확인하였다.
천리안(COMS, Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성은 한반도를 15분마다 촬영하지만, 관측 채널의 한계로 강우 추정 시 과소 추정하는 경향이 있어 풍수해 발생시 활용하기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 천리안 위성과 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성자료를 함께 이용하여 한반도 풍수해 발생시 활용할 수 있는 위성기반 강우추정 기술을 개발하였다. 천리안 위성과 GPM 위성의 시간 공간 해상도를 일치시키고 GPM 위성의 IMERG 자료를 통해 강우추정 정확도를 향상시킨 결과, 종관기상 관측값(ASOS)간의 상관계수가 0.7 이상으로 나타나 기존 천리안 위성 자료만을 이용한 강우추정 기술보다 정확한 결과를 도출하였다. 향후 천리안 위성의 후속 위성인 천리안 2A호(GK-2A)를 활용할 경우 보다 정확한 기상정보가 제공될 예정이므로, 미계측 지역에 대한 재난관리 활용성이 확대될 것으로 기대된다.
낮은 밀도의 강우관측망과 레이더 강우의 편향적인 추정은 좁은 지역에서 발생하는 돌발홍수에 대한 적용에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 더 많은 강우정보의 생산이 필요하다. 본 연구에서는 최근에 개발되어 활용되고 있는 차량용 강우센서를 이용하여 적용성을 분석하였다. 개발된 강우센서를 차량에 부착하여 차량의 이동에 따른 강우 관측을 수행하였다. 분석 방법은 강우센서와 인근 강우관측소의 관측값에 대하여 시계열 및 평균 강수량을 이용하였다. 차량별로 부착된 센서(1~10번)의 관측 강우를 분석한 결과 전체적으로 센서별로 상대적으로 차이가 발생하고 있으나 강우 사상에 따른 관측값의 경향은 일정한 패턴을 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 강우센서의 관측위치와 인근 강우관측소와의 거리 차이, 차량의 이동 속도, 강우관측 방법 등 다양한 원인에 의해 발생하는 것으로 분석되었다. 이 결과는 차량용 강우센서를 이용한 강우관측의 가능성을 보여주었으며 향후 다양한 조건에서의 실험 및 강우센서 개선을 통하여 보다 정밀한 강우관측이 가능할 것으로 검토되었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.884-887
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2006
This paper focuses on minimizing flood damage in the Yeongdeok basin of South Korea by establishing a flood prediction model based on a geographic information system (GIS), remote sensing, and geomorphoclimatic instantaneous unit hydrograph (GcIUH) techniques. The GIS database for flash flood prediction was created using data from digital elevation models (DEMs), soil maps, and Landsat satellite imagery. Flood prediction was based on the peak discharge calculated at the sub-basin scale using hydrogeomorphologic techniques and the threshold runoff value. Using the developed flash flood prediction model, rainfall conditions with the potential to cause flooding were determined based on the cumulative rainfall for 20 minutes, considering rainfall duration, peak discharge, and flooding in the Yeongdeok basin.
본 연구는 계측자료가 부족한 유역을 대상으로 위성강우 활용 및 위성강우의 보정방법을 통해 홍수량 추정의 기술적인 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 모로코 세부강 유역을 대상으로 하였다. 세부강 유역 홍수량 추정을 위한 모형은 IFAS(Integrated Flood Analysis System)와 GRM(Grid baed Rainfall-Runoff Model)을 이용하였다. 연구 유역에 대한 강우자료는 일일관측의 지상계측 자료와 시간계측 위성강우자료를 이용하였다. 위성강우를 이용한 홍수분석에서 일일 지상계측 강우량과 위성강우의 시간계측 자료를 합성하여 위성강우자료를 수정하였다. 지형자료는 90m 공간해상도의 Shuttle Radar Topographic Mission DEM(SRTM DEM)과, 1km 공간해상도의 Global map의 토지피복도와 US Food and Agriculture Organization(US FAO)의 Harmonized World Soil Database(HWSD) 토양도를 이용하였다. 과소추정되는 위성강우는 지상계측 자료를 활용하여 보정하였다. 수정된 위성강우를 이용한 유출분석에서는 첨두유출량이 IFAS는 $5,878{\sim}7,434m^3/s$, GRM은 $6,140{\sim}7,437m^3/s$의 유출이 발생하는 것으로 분석되었다. 그러므로 2009~2010년에 발생한 세부강 유역의 첨두홍수량은 $5,800m^3/s$에서 $7,500m^3/s$의 범위에서 발생한 것으로 추정되었다. 보정된 위성강우를 활용한 홍수량 추정결과는 두 모형 모두 유사한 홍수량을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제시한 위성강우의 보정기법은 계측자료가 부족한 지역의 적정 홍수량 추정에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
We present here, some of the studies carried for estimation of rainfall over land and oceanic regions in and around South Korea. We use active and passive microwave measurements from TRMM ? TMI and Precipitation Radar (PR) respectively during a typhoon even named ? RUSA that took place during 30 Aug. 2002. We have followed due approach by Yao at. all (2002) and examined the performance of their algorithm using two main predictor variable, named as Scattering Index (SI) and Polarization Corrected Brightness Temperature (PCT) while using TMI data. The rainfall fnus estimated using PST and SI shows some Underestimation as compared to the 2A25 rainfall products from the PR in common area of overlap. A larger database thus would be used in future. To establish a new rain rate algorithm over Korean region based on the present case study.
Application of Hidden Markov Model (HMM) to the hydrological time series would be an innovative way to identify extreme rainfall events in a series. Even though the optimum number of hidden states can be identify based on maximizing the log-likelihood or minimizing Bayesian information criterion. However, occasionally value for the log-likelihood keep increasing with the state which gives false identification of the optimum hidden state. Therefore, this study attempts to identify optimum number of hidden states for Colombo station, Sri Lanka as fundamental approach to identify frequency and percentage of extreme rainfall events for the station. Colombo station consisted of daily rainfall values between 1961 and 2015. The representative station is located at the wet zone of Sri Lanka where the major rainfall season falls on May to September. Therefore, HMM was ran for the season of May to September between 1961 and 2015. Results showed more or less similar log-likelihood which could be identified as maximum for states between 4 to 7. Therefore, measure of central tendency (i.e. mean, median, mode, standard deviation, variance and auto-correlation) for observed and simulated daily rainfall series was carried to each state to identify optimum state which could give statistically compatible results. Further, the method was applied for the second major rainfall season (i.e. October to February) for the same station as a comparison.
Harmonized World Soil Database (HWSD) including the global soil information has been implemented to the runoff analysis in many watersheds of the world. However, its accuracy can be a critical issue in the modeling because of the limitation the low resolution reflecting the physical properties of soil in a watershed. Accordingly, this study attempted to assess the effect of HWSD in modeling by comparing parameters of the rainfall-runoff model using HWSD with the detailed soil map. For this, Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) was employed in the Hyangseok watershed. The results showed that both of two soil maps in the rainfall-runoff model are able to well capture the observed runoff. However, compared with the detailed soil map, HWSD produced more uncertainty in the GRM parameters related to soil depth and hydraulic conductivity during the calibrations than the detailed soil map. Therefore, the uncertainty from the limited information on soil texture in HWSD should be considered for better calibration of a rainfall-runoff model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.857-865
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2013
집중 호우로 인한 피해가 증가하면서 다양한 기법들을 이용하여 강우량 예측에 대한 관심이 높아졌다. 최근에는 극단분포를 활용하여 강우량을 예측하려는 시도가 늘고 있다. 본 연구에서는 일반화 극단 분포를 활용하여 실제 서울시의 1973년부터 2010년까지 7월달의 사후예측분포를 생성하고, 수치적인 계산을 위해서 MCMC (Markov chain Monte Carlo)알고리즘을 활용하였다. 이 연구를 통해서 사후예측분포의 점추정값들을 비교하였고 2011년 7월달의 자료와 비교해 봤을 때 집중 호우의 확률이 증가한 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 실측된 강우자료와 하천수위자료를 이용하여, 강우와 수위의 관계를 유역권 단위로 분석하는 것이다. 2010년 9월 9~12일 발생한 강우를 대상으로, 강원도 전역에 설치되어있는 자동기상관측장비에서 관측된 강우자료와 강원도 내 주요하천에 설치되어 운영 중인 수위계로부터 측정된 수위자료를 활용하였다. 연구 결과 유역권별로 그리고 동일한 유역권 내에서도 지류별로 강우와 수위변화 사이에는 차이를 보였다. 이러한 결과는 향후 일정 규모 이상의 유역권을 대상으로 한 방재 계획과 강우-유출 모형을 수립하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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