• Title/Summary/Keyword: 강수량예측

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Analysis of Hydrological Cycle Effect in Nakdong River Basin Considering Climate Change (기후변화를 고려한 낙동강유역 물순환 영향 검토)

  • Tak, Yong Hun;Jung, Woo Suk;Kim, Young Do;Lee, Jong Mun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.37-37
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    • 2019
  • 기후변화에 따른 강우량 변화는 유역의 수문학적 변화와 하천 침식, 토양유실 등 물리적 변화를 함께 동반하여 유역환경에 영향을 미치게 된다. 최근에도 강우 발생시 집중강우에 의해 짧은 시간에 많은 강우가 발생하여 홍수피해가 발생하고 있으며, 건기시에는 가뭄이 지속되고 있다. RCP 4.5 및 8.5를 활용한 미래 기후시나리오 예측에 따르면 강우량과 증발산량은 증가할 것으로 예측되고 있으나, 우기시의 강수량은 증가하고 건기시의 강수량은 감소하여 계절 간 강수의 불균형이 심화될 것으로 예측되고 있다. 이러한 변화는 강수량, 하천유량, 침투량 등 유역의 수문체계에 영향을 끼치게 되고, 유량의 변화에 따라 하상변동 등 하천형상의 변화가 발생할 수 있으며, 하천 형상변화에 따라 유량이 변화하고, 토사의 유입이 증가하여 수질이 변화하여, 유역 내 유량 및 수질변화에 따른 불확실성이 높아지게 된다. 최근 개발에 의한 불투수면의 증가와 집중호우의 발생으로 인한 유출량 증가에 따라 강우발생시 직접유출량은 증가하고 침투량은 감소하여 우기시에는 홍수 및 침수가 발생하고, 건기시에는 기저유출에 의한 하천유지용수가 감소하여 하천이 건천화되고 수질이 악화 되는 등 물순환 체계가 훼손되고 있다. 강수량과 강우패턴의 변화에 따른 유출량 변화는 유역의 물순환에 직접적인 영향을 미치게 된다. 홍수나 극한강우가 발생할 경우 유역의 수문학적 특성에 따라 직접유출량은 증가하고 상대적으로 침투 및 증발산양은 감소하게 되며, 건기시에는 하천이 건천화 되는 등 물순환 체계가 훼손되고 유량의 변화에 따라 수질 또한 악화될 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 기후변화에 따른 유역 유출량 변화 및 하천형상 변화예측을 위해 기후변화 시나리오를 이용하여 하천환경변화에 대한 전망을 예측하고, 유역의 유출량을 구체적으로 분석 할 수 있는 유역모형을 활용하여 유역의 물순환에 미치는 영향을 검토하고 물순환을 고려한 유량 및 수질부하량을 분석하였다.

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Assessing Forecast Accuracy of the UM numerical weather model for the Hydrological Application (수문학적 목적의 UM 수치예보자료의 예측정확성 평가)

  • Uranchimeg, Sumiya;Kwon, Hyun-Han;Kim, Kyung-Wook
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.233-233
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    • 2017
  • 현재의 기술과 전문가들의 지식을 바탕으로 수치 예보 모델의 해상도가 점차 증가하고 있으나 한편으로는 해상도가 높아질수록 신뢰성 있는 장기 예보를 제공하는데 어려움이 있다. 즉, 고해상도 모델의 경우 미세한 오차가 발생 하더라도, 실제 기상학적 관점에서 시공간적으로 변동성이 크게 발생할 개연성이 크며, 이로 인해 모델에서 발생하는 불확실성은 더욱 커질 수 있다. 한국 기상청(KMA)에서는 영국기상청으로부터 도입한 통합모델(UM)을 현업 운영하고 있다. 본 연구에서 기상청 통합모델인 UM3.0 예보모델의 예측정확성을 다양한 관점에서 평가하고자 한다. 기상청 UM3.0 모델은 3km의 공간해상도와 1시간 시간해상도를 가지며, 예보시작시점기준 7일간의 예보정보를 제공한다. 강수량 예측정보의 활용성을 평가하기 위해서 예측 시계열에 대해 RMSE, 편의 및 등 다양한 통계지표와 공간적인 강수량 발생 특성을 평가하기 위해서 FSS 방법을 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 UM3.0 모델의 1시간 및 3km의 시공간해상도와 선행예보 기간을 그대로 수문학적으로 활용하는 데에는 다소 무리가 있는 것으로 평가되었으며, 이러한 점에서 수문학적 활용관점에서 최적의 시공간적 규모와 선행예보 시간을 분석하였다.

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Development of dam inflow forecasting method using VARX model (VARX 모델을 이용한 댐 유입량 전망기법 개발)

  • Kwon, Yoon Jeong;Kim, Jinyoung;Yu, Jaeung;Kang, Subin;Kwon, Hyun-han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.406-406
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    • 2022
  • 댐은 물을 담아두어 강수량에 따른 유량을 조절하거나, 하천의 물을 끌어와 사용할 수 있게 하는 역할 또는 모래, 자갈 등을 막아 걸러주는 역할 등을 수행한다. 우리나라의 경우 지역별, 계절별 강수량의 차이가 크며, 그로 인해 유량이 지역과 계절에 영향을 크게 받는다. 이런 변동성을 조절하기 위해 치수와 이수, 두 분야 모두에서 댐의 중요성이 크다. 이뿐만 아니라 기후변화로 인한 변동성의 극대화로 인해 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 댐을 운영하기 위해서는 강수량에 따른 댐 유입량의 예측을 하여, 적절한 방류 시기 및 방류량을 결정하는 것이 가장 중요한 요소이다. 기후변화로 인한 변동성의 증대로 홍수와 가뭄과 같은 재해의 빈도와 심도가 커지면서 댐 유입량의 예측이 어려워지고 있다. 댐의 설계나 유지관리를 위해 홍수에 대해서는 많은 연구가 이루어졌던 것에 비해, 갈수기의 경우 물 부족으로 인해 유량이 적어져 댐 유입량에 대한 정확한 산정이 어려워 가뭄 시 댐 유입량에 관한 연구가 홍수 시에 비해 적게 연구된 것이 실정이다. 따라서 가뭄 시 댐 연구를 위해 갈수기의 댐 유입량에 대한 정확한 산정 및 예측의 필요성이 대두되고 있다. 이번 연구에서는 댐 주변의 지하수위와 하천수위의 관계성을 보이고 각각 다른 변량 간의 시간적 종속성을 고려하는 동시에 상호연관된 변량의 시간적 종속성을 동시에 고려한VARX(vector autoregressive-exogenous) 모델을 이용하여 정확한 댐의 유입량을 산정 및 예측하고 그에 대한 검증을 시행하여, 댐 분야에서 가뭄에 대비할 수 있는 근간을 마련하였다.

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Assessment of Large Scale Climate Pattern of Extreme Rainfall in Korea (우리나라 극치강수량 발생시 대규모 기상장 특성 평가)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Min-Ji;Kim, Jang-Kyung;Kim, Un-Gi
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.360-360
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    • 2011
  • 우리나라의 극치강수량 발생 특성은 6~8월 사이에 몬순시스템에 의해 영향을 많이 받는다. 이러한 동아시아 몬순시스템은 대규모 기상학적 거동으로서 우리나라의 국지적 강수발생 특성과 매우 큰 연관성을 가지고 있다. 우리나라의 극치강수량 발생 시에 나타나는 기상학적 특징을 진단하는 과정은 수문 기상학적으로 극치강수량을 예측할 수 있는 기본 토대를 제공할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 우리나라에 발생한 극치강수량을 순위별로 추출하고 각 순위별로 극치강수량 발생시점을 중심으로 5일 이전의 기상변량을 NOAA 재해석(reanalysis) 자료로부터 추출하고 이를 합성시켜 기상특성을 평가하였다. 극치강수량의 기상학적 거동을 평가하기 위한 방법은 다음과 같다. 첫째, 기상변량으로는 Sea Level Pressure, Wind Vector, Geopotential Height 등을 추출한다. 둘째, 이들 기상자료로부터 대규모 강우장만을 추출하기 위해서 기준값(threshold)을 가지고 특정량 이상의 Storm Track만을 추출한다. 셋째, 이들 Storm Track들을 분류하여 범주화 시킨다. 넷째, 범주화된 Storm Track 별로 강수량 분포, 강수지속시간 등에 대한 확률 분포를 유도한다. 또한 이들 Storm Track에 패턴인식 기법을 적용하여 Storm Track의 이동경로를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다.

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Long-term Forecast of Seasonal Precipitation in Korea using the Large-scale Predictors (광역규모 예측인자를 이용한 한반도 계절 강수량의 장기 예측)

  • Kim, Hwa-Su;Kwak, Chong-Heum;So, Seon-Sup;Suh, Myoung-Seok;Park, Chung-Kyu;Kim, Maeng-Ki
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.23 no.7
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    • pp.587-596
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    • 2002
  • A super ensemble model was developed for the seasonal prediction of regional precipitation in Korea using the lag correlated large scale predictors, based on the empirical orthogonal function (EOF) analysis and multiple linear regression model. The predictability of this model was also evaluated by cross-validation. Correlation between the predicted and the observed value obtained from the super ensemble model showed 0.73 in spring, 0.61 in summer, 0.69 in autumn and 0.75 in winter. The predictability of categorical forecasting was also evaluated based on the three classes such as above normal, near normal and below normal that are clearly defined in terms of a priori specified by threshold values. Categorical forecasting by the super ensemble model has a hit rate with a range from 0.42 to 0.74 in seasonal precipitation.

A Development of Summer Seasonal Rainfall and Extreme Rainfall Outlook Using Bayesian Beta Model and Climate Information (기상인자 및 Bayesian Beta 모형을 이용한 여름철 계절강수량 및 지속시간별 극치 강수량 전망 기법 개발)

  • Kim, Yong-Tak;Lee, Moon-Seob;Chae, Byung-Soo;Kwon, Hyun-Han
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.38 no.5
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    • pp.655-669
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    • 2018
  • In this study, we developed a hybrid forecasting model based on a four-parameter distribution which allows a simultaneous season-ahead forecasting for both seasonal rainfall and sub-daily rainfall in Han-River and Geum-River basins. The proposed model is mainly utilized a set of time-varying predictors and the associated model parameters were estimated within a Bayesian nonstationary rainfall frequency framework. The hybrid forecasting model was validated through an cross-validatory experiment using the recent rainfall events during 2014~2017 in both basins. The seasonal precipitation results showed a good agreement with the observations, which is about 86.3% and 98.9% in Han-River basin and Geum-River basin, respectively. Similarly, for the extreme rainfalls at sub-daily scale, the results showed a good correspondence between the observed and simulated rainfalls with a range of 65.9~99.7%. Therefore, it can be concluded that the proposed model could be used to better consider climate variability at multiple time scales.

Development of Hydrometeorological Information and Application Technology for Monitoring Water Resources in North Korea (북한지역 수자원 감시예측을 위한 수문기상정보 활용기술개발)

  • Kim, Ji-in;Lee, Sungjin;Kang, Jaewon;Kim, Gyumum;Suh, Ae-sook
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.531-535
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    • 2015
  • 본 연구에서는 한반도 관측 공백지역인 북한지역에 대하여 레이더와 위성 원격탐사자료를 활용하여 강수량과 토양수분 등 수문기상정보를 생산 및 검증하고 효율적인 수문 모니터링 및 수문 기상 재해 감시와 평가 방안을 수립하고자 한다. 또한, 북한지역의 수문 기상 정보 수집 및 통합 DB를 마련하고 북한 수문기상 포털시스템을 구축함으로써 부처 간 자료를 공유할 수 있는 매개체를 마련하여 일관된 정책 수립과 효율적인 물관리를 도모하고자 한다. WPMM(Window Probability Matching Method)방법을 기반으로 구성된 RAD-RAR(Rain rate system) 산정 알고리즘(Rosenfeld et al., 1993)을 활용하여 산출된 합성 강우장 데이터의 정확성을 비교 분석하기 위해 접경지역 AWS 강수량과 세계기상통신망(GTS)기반 강수량을 산출하여 각각 레이더 강수량과 검증분석을 실시하였다. 연구기간은 2012년과 2013년 여름철 기간 중 5개의 기간을 선별하였다. 연구 기간 동안의 RAR 합성 강우장 데이터를 이용하여, 기간 중 1시간 동안 누적된 강수량을 산출하고 접경지역 AWS 강수량과 비교하였고 12시간 누적 강수량을 산출하여 GTS 강수량과 비교 분석을 실시하였다. 전반적으로 레이더 강수량에 비해 AWS 강수량이 더 높게 나타났으며 마찬가지로 레이더 강수량과 GTS 강수량의 비를 통해 레이더 자료가 상대적으로 과소추정되고 있음을 확인 할 수 있었다. 미항공우주국(NASA)과 일본항공우주국(JAXA)을 중심으로 진행된 GPM(Global Precipitation Measurement)미션은 한 개의 핵심위성과 마이크로파 복사계를 탑재한 10여개의 보조위성으로 구성되어 있으며, 매 3시간 간격의 전구 강수량 자료 생산에 목적이 있다. 이는 홈페이지를 통해 Level 1, 2, 3의 GPM 데이터를 배포하고 있다. 특히 Level 2 데이터는 언급된 3시간 간격의 전구 강수량 데이터를 제공한다. 이 경우 복사량을 강수량으로 변환하는 번거로움을 덜 수 있으며 NASA가 제공하는 Panoply라는 프로그램을 이용하여 한반도 강수 자료 가시화가 가능하다.

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Development of decision support system for water resources management using GloSea5 long-term rainfall forecasts and K-DRUM rainfall-runoff model (GloSea5 장기예측 강수량과 K-DRUM 강우-유출모형을 활용한 물관리 의사결정지원시스템 개발)

  • Song, Junghyun;Cho, Younghyun;Kim, Ilseok;Yi, Jonghyuk
    • Journal of Satellite, Information and Communications
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    • v.12 no.3
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    • pp.22-34
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    • 2017
  • The K-DRUM(K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model), a distributed rainfall-runoff model of K-water, calculates predicted runoff and water surface level of a dam using precipitation data. In order to obtain long-term hydrometeorological information, K-DRUM requires long-term weather forecast. In this study, we built a system providing long-term hydrometeorological information using predicted rainfall ensemble of GloSea5(Global Seasonal Forecast System version 5), which is the seasonal meteorological forecasting system of KMA introduced in 2014. This system produces K-DRUM input data by automatic pre-processing and bias-correcting GloSea5 data, then derives long-term inflow predictions via K-DRUM. Web-based UI was developed for users to monitor the hydrometeorological information such as rainfall, runoff, and water surface level of dams. Through this UI, users can also test various dam management scenarios by adjusting discharge amount for decision-making.

Generation of Interpolated Precipitation Data using ArcGIS Model Builder in Not Covered Area of Climate Change Scenario (ArcGIS Model Builder를 이용한 기후변화시나리오 강수누락지역의 보간강수량 생성)

  • Jang, Dong Woo;Park, Hyo Seon;Jung, Ji Seong;Cho, Sung Yoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.518-518
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    • 2015
  • 이 연구에서는 ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여, 한반도 남한지역 중 기후변화시나리오에 의한 강수량이 제공되지 않는 해안선지역에 대해 기후변화시나리오를 이용하여 장래 강수량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였다. 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오에 의한 장래강수데이터의 경우 복잡한 해안선지역에 대해 장래 강수데이터를 제공하고 있지 않기 때문에 최근의 지형도를 적용하여 기상청에서 제공하지 않는 지역에 대해 보완격자를 생성하고, 공간보간 기법을 이용하여 이를 해결할 수 있다. 1km 격자단위의 강수데이터를 생성하기 위하여 GIS내에 여러 툴(tools)의 기능을 단계적으로 모형화하여 순서화된 작업을 자동적으로 수행할 수 있는 model builder를 사용하였다. 데이터 변환작업을 위한 전처리, 데이터 보간 추출 기능과 공간보간기법을 적용하여 기후변화 시나리오가 적용된 데이터누락지역에서의 장래 강수예측데이터를 생성할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 RCP 8.5 시나리오를 이용하였고, 일부 해안선과 섬 지역에 대해 장래강수량을 생성할 수 있는 보간기법이 적용된 모형으로 한반도 남한지역 중 강수자료가 제공되지 않는 총 4,186개의 격자에 대해 적합한 공간보간기법을 선택하여, 일단위 및 월단위 강수자료를 생산할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 강수데이터의 경우 'ASCII' 파일 형식으로 기후변화 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 별도의 프로그램을 이용하여 강수예측자료를 얻어야 하는 문제가 있다. 강수예측자료를 텍스트파일 형태로 사용자가 원하는 좌표를 선택 한 후 데이터를 추출할 수 있도록 격자화하여 저장되도록 하였다.

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Flood damage cost projection in Korea using 26 GCM outputs (26 GCM 결과를 이용한 미래 홍수피해액 예측)

  • Kim, Myojeong;Kim, Gwangseob
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.51 no.spc
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    • pp.1149-1159
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    • 2018
  • This study aims to predict the future flood damage cost of 113 middle range watersheds using 26 GCM outputs, hourly maximum rainfall, 10-min maximum rainfall, number of days of 80 mm/day, daily rainfall maximum, annual rainfall amount, DEM, urbanization ratio, population density, asset density, road improvement ratio, river improvement ratio, drainage system improvement ratio, pumping capacity, detention basin capacity and previous flood damage costs. A constrained multiple linear regression model was used to construct the relationships between the flood damage cost and other variables. Future flood damage costs were estimated for different RCP scenarios such as 4.5 and 8.5. Results demonstrated that rainfall related factors such as annual rainfall amount, rainfall extremes etc. widely increase. It causes nationwide future flood damage cost increase. Especially the flood damage cost for Eastern part watersheds of Kangwondo and Namgang dam area may mainly increase.