Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation (한국방재학회 논문집)

Korean Society of Hazard Mitigation (한국방재학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Mean Field Bias Correction of the Very-Short-Range-Forecast Rainfall using the Kalman Filter

Kalman Filter를 이용한 초단기 예측강우의 편의 보정

  • 유철상 (고려대학교 공과대학 건축.사회환경공학부) ;
  • 김정호 (고려대학교 공과대학 건축.사회환경공학부) ;
  • 정재학 (국립방재교육연구원 방재연구소) ;
  • 양동민 (노아솔루션 기술연구소)
  • Received : 2011.01.17
  • Accepted : 2011.04.06
  • Published : 2011.06.30
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study applied the Kalman Filter for real-time forecasting the G/R (ground rain gauge rainfall/radar rainfall) ratio to correct the mean field bias of the very-short-range-forecast (VSRF) rainfall. The MAPLE-forecasted rainfall was used as the VSRF rainfall, also the methodology for deciding the G/R ratio was improved by evaluating the change of G/R ratio characteristics depending on the threshold and accumulation time. This analysis was done for the inland, mountain, and coastal regions, separately, for their comparison. As the results, more stable G/R ratio could be estimated by applying the threshold and accumulation time, whose forecasting accuracy could also be secured. The accuracy of the corrected rainfall forecasting by the forecasted G/R ratio was the best in the inland region but the worst in the coastal region.

본 연구에서는 초단기 예측강우의 편의(bias) 보정을 목적으로 G/R 비의 실시간 예측에 칼만 필터를 적용하였다. 초단기 예측강우로는 MAPLE 예측강우를 사용하였고, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법도 개선하였다. 이러한 분석을 내륙, 산악, 해안 지역에 각기 적용하여 지역적 차이가 비교될 수 있도록 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다. 예측 G/R 비로 보정된 초단기 예측강우의 정도는 지역별로 내륙지역이 가장 우수한 것으로 나타난 반면에 해안지역에서 제일 열악한 것으로 나타났다.

Keywords

References

  1. 건설교통부 (2007) 임진강 강우레이더 시스템 최적화 연구용역, 2차년도 연구보고서, pp. 331-379.
  2. 김광섭, 김종필 (2008) 기상레이더 자료를 이용한 단시간 강우예측모형 개발, 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제41권, 제10호, pp. 1023-1034.
  3. 박상우 (1993) 전이함수계 모형과 필터링 알고리즘을 적용한 실시간 홍수예측, 박사학위논문, 동국대학교.
  4. 배덕효, 이병주 (2009) 앙상블 칼만필터를 연계한 추계학적 연속형 저류함수모형 (I) : -모형 개발-, 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제42권, 제11호, pp. 953-961.
  5. 배영혜 (2008) 칼만필터 기법에 의한 레이더 강우 보정 및 분포형 모형을 이용한 홍수유출 모의, 석사학위논문, 인하대학교.
  6. 유철상, 김대하, 박상형, 김병수, 박창열 (2007a) 서울지점 강우자료에 나타난 도시화의 간섭분석, 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제40권, 제8호, pp. 629-641.
  7. 유철상, 김병수, 김경준, 최정호 (2007b) 우량계 강우를 이용한 레이더 강우의 Ground-Truth 방법 검토, 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제40권, 제9호, pp. 743-754.
  8. 유철상, 윤정수 (2010) 레이더 자료의 품질평가 기법 제안, 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제30권, 제5B호, pp. 429-435.
  9. 장석곤 (2002) Kalman Filter를 이용한 충주댐 유입량 예측기법의 결합, 석사학위논문, 서울대학교.
  10. Ahnert, P.R., Krajewski, W.F. and Jonson, E.R. (1986) Kalman Filter Estimation of Radar-Rainfall Field Bias. Preprints, 23rd Radar Meteorology conf., AMS, Boston, MA, pp. JP33-JP37.
  11. Akaike, H. (1973) Information theory and an extension of maximum likelihood principle. in Second International Symposium on Information Theory Akademia Kiado, Budapest, pp. 267- 281.
  12. Anagnostou, E.N. and Krajewski, W.F. (1999) Real-time radar rainfall estimation. Part I: Algorithm formulation. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 16, pp. 189-197. https://doi.org/10.1175/1520-0426(1999)016<0189:RTRREP>2.0.CO;2
  13. Anagnostou, E.N., Krajewski, W.F., Seo, D.J. and Johnson, E.R. (1998) Mean-field rainfall bias studies for WSR-88D." Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 3, No. 3, pp. 149-159. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1998)3:3(149)
  14. Bergthoorsson, P., and Doooos, B. (1955) Numerical weather map analysis. Tellus, Vol .7, No. 3, pp. 329-340. https://doi.org/10.1111/j.2153-3490.1955.tb01170.x
  15. Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. (1976) Time series analysis ; forecasting and control. revisededition, holden-day.
  16. Chumchean, S., Seed, A. and Sharma, A. (2006) Correcting of realtime radar rainfall bias using a Kalman filtering approach. Journal of Hydrology, Vol. 317, pp. 123-137. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.05.013
  17. Chumchean, S., Sharma, A. and Seed, A. (2003) Radar rainfall error variance and its impact on radar rainfall calibration. Physics and Chemistry of the Earth, Vol. 28, pp. 27-39. https://doi.org/10.1016/S1474-7065(03)00005-6
  18. Ehret., U. (2002) Rainfall and flood nowcasting in small catchments using weather radar, PH. D thesis, University of Stuttgart.
  19. Gelb, A. (1974) Applied optimal estimation. The MIT Press.
  20. Kalman, R.E. (1960) A new approach to linear filtering and prediction problems. Transactions of the ASME - Journal of Basic Engineering, No. 82 (Series D), pp. 35-45.
  21. Lin, D.S and Krajewski, W.F. (1989) Recursive methods of estimating radar-rainfall field bias. Preprints, 24rd Radar Meteorology conf., AMS, Florida, MA, pp. 648-651.
  22. Schwarz, G. (1978) Estimating the dimensions of a model. Annals of Statistics, Vol. 121, pp. 461-464.
  23. Seo, D.J., Krajewski, W.F. and Bowles, D.S. (1990a) Stochastic interpolation of rainfall data from rain gages and radar using cokriging: 1. Design of experiments. Water Resources Research, Vol. 26, pp. 469-477.
  24. Seo, D.J., Krajewski, W.F., Azimi-Zonooz, A. and Bowles, D.S. (1990b) Stochastic interpolation of rainfall data from rain gages and radar using cokriging: 2. Results. Water Resources Research, Vol. 26, pp. 915-924.
  25. Smith, J.A. and Krajewski, W.F. (1991) Estimation of the mean field bias of radar rainfall estimates. Journal of Applied Meteorology, Vol. 30, pp. 397-412. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1991)030<0397:EOTMFB>2.0.CO;2

Cited by

  1. A Bias Correction Method for Rainfall Forecasts Using Backward Storm Tracking vol.10, pp.12, 2018, https://doi.org/10.3390/w10121728