본 논문은 정지궤도위성인 KorSat 5A($113^{\circ}E$)에서 송신하는 비콘 신호를 김포에 위치한 지상국에서 수신할 때의 C/N (carrier to noise ratio)을 예측하고 측정하였다. 지상국을 기준으로, ITU-R의 zone K 강우 감쇠와 국내 기상정보를 분석한 강우 감쇠를 비교하였다. ITU-R에서는 우리나라 강우 특성을 zone K로 일괄 분류하였으나, 2013년부터 2017년까지의 분당 누적 강우 데이터를 바탕으로 지상국 인접 3개 도시의 강우 강도 및 감쇠를 예측하였다. 강우 경로와 감쇠 대한 계산은 ITU-R 권고를 참고하였다. 2주간의 위성비콘 신호 C/N 측정을 통해 강우량에 따른 C/N의 변화를 확인하였으며, $A_{0.3}$일 때 예측된 임계 C/N은 12 dB, 실험기간 동안 집중된 강우에 따라 최대 8 dB까지 감소하는 것을 확인하였다.
최근 국지성 집중호우 및 급격한 기상변화로 인해 돌발홍수와 같은 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더 강수자료를 활용하는 목적은 기상레이더 강수자료가 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 본 연구에서는 고해상도 기상레이더 강수자료의 공간적 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 극대화할 수 있는 조건부 합성기법을 보간법에 따라 분석 하였다. 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였으며 추가적으로 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 모형검증을 수행한 결과 조건부 합성을 통하여 생산된 공간적 강수정보의 수문학적 활용이 가능할 것으로 판단된다.
X밴드 선박용 레이더를 이용하여 개발한 강우 추정 기술로 강우 사례를 검증하였다. 디지털 신호 변환기를 사용하여 선박용 레이더로부터 수신된 신호를 디지털 반사 정보로 변환하였다. 반사도 정보에서 지형클러터 신호를 제거하고, 빔 감쇠와 빔 부피의 변화에 의해 발생하는 오류를 보정 처리하였다. 처리된 반사 정보는 우량계 강우량과 선형적인 관계를 보였다. 레이더 신호를 직교좌표계로 변환하여 정량적 강우를 추정하였다. 자동기상관측소 세 지점에서 $5mm\;hr^{-1}$ 이상의 강우가 기록된 사례에서 선박용 레이더의 강우 분포는 기상청 운용 기상 레이더의 결과와 일치하였다.
선형외삽법에 기초한 전형적인 단시간 강우예측모형은 호우를 발생하는 강우시스템의 발달과정을 모의하지 못하는 한계를 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 기상레이더로 획득할 수 있는 여러 시간대의 반사도 정보로부터 획득한 정보변화 과정과 다항 회귀식을 이용하여 x방향과 y방향의 전파속도의 성장과정과 레이더 반사도의 성장과정 모의에 기초한 단시간 강우예측 모형을 개발하였다. 검정통계량이 제시한 결과는 2-CAPPI를 이용한 기존의 단시간 강우예측모형보다 개선된 결과를 보여주었다. 그럼에도 불구하고 본 모형이 완전한 물리적 모형이 아니라 자료사이의 상관성과 다항 회귀식을 이용한 통계적인 방법에 기초하였으므로 강우의 성장과 소멸과정을 구현과 예측성 개선에도 한계가 있음을 보였다.
Since it has been very difficult to collect Korean rain data for winter season, e.g. from November to March, it would be very useful to design satellite communication links if there is a method to extract annual distribution from rain data collected for a specific month. This paper presents a conversion method to annual rainfall rate distribution from rain data for worst month of a year, and illustrates some analysis of the conversion results.
This study was performed to analyze the river fractal characteristics using GIS (Geographic Information System). In this study, topographical factors in river basin were grid-analyzed for each cell size and scale using GIS and regression formula was derived by analyzing correlation among topographical factors and cell size which were calculated here. And, a new rainfall-runoff model which is considering the calculated fractal dimension was developed to apply fur a river basin.
본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 새로운 면적강우량 산정기법인 '레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)'을제시하였다. RPM은(1) 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 유사강우 발생지도 작성; (2) 위의 단계를 관측소별로 반복하여 각 관측소별 유사강우 발생 확률 지도 작성; (3) 주어진 격자에서의 각 관측소의 유사강우 발생 확률의 비교를 통한 지배범위 결정의 알고리즘으로 관측소별 가중치를 결정하는 방법이다. RPM 방법을 안성천 유역에 적용하여 Thiessen법과 결과를 비교하였다. 안성천 유역의 경우 RPM과 Thiessen방법에 근거한 다각형의 공간적 형태는 관측소 위치의 강우 특성에 따라 차이를 보였으나 관측소별 가중치 값의 차이는 크지 않았다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 전형적인 엘니뇨와 새로운 형태의 엘니뇨 Modoki에 따른 한강유역의 여름철(6~9월) 강우량의 특성 변화를 분석하였다. 전형적인 엘니뇨 시기에는 대체로 여름철 강우량이 감소하였으며, 강우의 변동성도 비교적 크게 나타났다(CV=0.40). 반면에 엘니뇨 Modoki 시기에는 한강 대부분 유역에서 평년보다 강우가 증가하는 경향을 보였으며, 여름철 강우의 변동성은 작은 것으로 분석되었다(CV=0.23). 엘니뇨 Modoki 시기에는 한강 남부의 11개 중권역에서 통계적으로 유의한 강우의 증가를 보였고, 30mm/day와 50mm/day를 초과하는 중호우의 강우발생일은 각각 9.9일과 5.4일로 나타났으며, 전형적인 엘니뇨 시기보다 백분위 편차가 각각 17.74%, 50.94% 큰 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 새로운 형태의 엘니뇨 Modoki가 전형적인 패턴의 엘니뇨보다 한강유역의 여름철 수자원 변동에 민감하게 영향을 주고 있음을 확인하였으며, 향후 수자원의 계절적 변동과 불확실성이 큰 지역에서 안정적인 수자원 확보를 위한 기초자료로 활용이 가능하리라 사료된다.
강우량의 시간분포 특성에 관한 강우상태 분석은 소유역의 계획홍수량을 결정한다거나 도시지역의 배수망 설계를 위한 설계유량 산정을 위하여 대단히 중요하다. 서울 지역의 과거 기록치로부터 총강우량이 20mm 이상 되는 약 400개의 호우자료를 이용하여 5분간격 강우의 시간분포를 해석하였다. 총강우량에 대한 백분율을 총강우시간에 대한 백분율과 연관시키고 획득된 자료를 강우 최대치가 발생되는 위치 따라 4개의 그룹으로 분류 분석하여 그 결과를 제시하였다. 또한 강우와 강우간의 변화성을 정량적으로 나타내기 위하여 시간분포 특성을 빈도 확률에 따라 분석하였다. 분석결과로 얻어진 강우의 시간분포 관계는 설계유량 수문곡선 결정에 사용되는 설계강우의 우량주상도를 얻는데 사용될 뿐만 아니라 주어진 유역에서의 강우형상을 파악하는데 적용될 수 있다. 또한 수문해석 문제를 위한 강우의 모델을 형성할 수 있으며 공간적 분포 이외의 강우특성 및 매개변수 등과 같은 자료와 연관시킬 수 있다. 분석결과 제2구간 강우의 빈도가 가장 높았으며 제4구간 강우의 빈도가 가장 낮았다. 이와 같은 분석 결과인 시간분포의 특성을 누가 강우시간 백분율과 누가 강우량 백분율의 항으로써 확률별로 표시하였으며 각 구간별 강우의 시간분포 양상 및 그에 따른 우량주상도를 도표화하였다.
The Ecuadorian coast has two different climate regions. One is humid region where the annual rainfall is above 2000 mm and rain falls in almost all months of the year, and the other is dry region where the annual rainfall can fall below 50 mm and rainfall can be very seasonal. The agriculture is frequently limited by the seasons during the year and the availability of rainfall amounts. The corn fields in Ecuador are cultivated during the rainy season, due to this reason. The weather conditions for optimum development of corn growth require a monthly average rainfall of 120 mm to 140 mm and a temperature range of $22^{\circ}C{\sim}32^{\circ}C$ for the dry region, and a monthly average rainfall of 200 mm to 400 mm and a temperature range of $25^{\circ}C{\sim}30^{\circ}C$ for the humid area. The objective of this study is to predict how the weather conditions are going to change in corn fields of the coastal region of Ecuador in the future decades. For this purpose, this study selected six General Circulation Models (GCM) including BCC-CSM1-1, IPSL-CM5A-MR, MIROC5, MIROC-ESM, MIROC-ESM-CHEM, MRIC-CGC3 with different climate scenarios of the RCP 4.5, RCP 6.0, and RCP 8.5, and applied for the period from 2011 to 2100. The climate variables information was obtained from the INAMHI (National Institute of Meteorology and Hydrology) in Ecuador for the a base line period from 1986 to 2012. The results indicates that two regions would experience significant changes in rainfall and temperature compared to the historical data. In the case of temperature, an increment of $1^{\circ}C{\sim}1.2^{\circ}C$ in 2025s, $1.6^{\circ}C{\sim}2.2^{\circ}C$ in 2055s, $2.1^{\circ}C{\sim}3.5^{\circ}C$ in 2085s were obtained from the dry region while less increment were shown from the humid region with having an increment of $1^{\circ}C$ in 2025s, $1.4^{\circ}C{\sim}1.8^{\circ}C$ in 2055s, $1.9^{\circ}C{\sim}3.2^{\circ}C$ in 2085s. Significant changes in rainfall are also projected. The rainfall projections showed an increment of 8%~11% in 2025s, 21%~33% in 2055s, and 34%~70% in 2085s for the dry region, and an increment of 2%~10%, 14%~30% and 23%~57% in 2025s, 2055s and 2085s decade respectively for humid region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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