• Title/Summary/Keyword: 강우관측정보

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Design and Implementation K-Band EWRG Transceiver for High-Resolution Rainfall Observation (고해상도 강수 관측을 위한 K-대역 전파강수계 송수신기 설계 및 구현)

  • Choi, Jeong-Ho;Lim, Sang-Hun;Park, Hyeong-Sam;Lee, Bae-Kyu
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.24 no.5
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    • pp.646-654
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    • 2020
  • This paper is to develop an electromagnetic wave-based sensor that can measure the spatial distribution of precipitation, and to a electromagnetic wave rain gauge (hereinafter, "EWRG") capable of simultaneously measuring rainfall, snowfall, and wind field, which are the core of heavy rain observation. Through this study, the LFM transmission and reception signals were theoretically analyzed. In addition, In order to develop a radar transceiver, LFM transceiver design and simulation were conducted. In this paper, we developed a K-BAND pulse-driven 6W SSPA(Solid State Power Amplifiers) transceiver using a small HMIC(Hybrid Microwave Integrated Circuit). It has more than 6W of output power and less than 5dB of receiving NF(Noise Figure) with short duty of 1% in high temperature environment of 65 degrees. The manufactured module emits LFM and Square Pulse waveform with the built-in waveform generator, and the receiver has more than 40dB of gain. The transceiver developed in this paper can be applied to the other small weather radar.

A Maryblyt Study to Apply Integrated Control of Fire Blight of Pears in Korea (배 화상병 종합적 방제를 위한 Maryblyt 활용 방안 연구)

  • Kyung-Bong, Namkung;Sung-Chul, Yun
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.24 no.4
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    • pp.305-317
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    • 2022
  • To investigate the blossom infection risk of fire blight on pears, the program Maryblyt has been executed from 2018 to 2022 based on meteorological data from central-Korean cities where fire blight has occurred as well as from southern Korean cities where the disease has not yet occurred. In the past five years, years with the highest risk of pear blossom blight were 2022 and 2019. To identify the optimal time for spraying, we studied the spray mode according to the Maryblyt model and recommend spraying streptomycin on the day after a "High" warning and then one day before forecasted precipitation during the blossom period. Maryblyt also recommends to initiate surgical controls from mid-May for canker blight symptoms on pear trees owing to over-wintering canker in Korea. Web-cam pictures from pear orchards at Cheonan, Icheon, Sangju, and Naju during the flowering period of pear trees were used for comparing real data and constructing a phenological model. The actual starting dates of flowering at southern cities such as Sangju and Naju were consistently earlier than those calculated by the model. It is thus necessary to improve the forecasting model to include field risks by recording the actual flowering period and the first day of the fire blight symptoms, according to the farmers, as well as mist or dew-fall, which are not easily identifiable from meteorological records.

Yongdam Dam Watershed Flood Simulation Using GPM Satellite Data and KIMSTORM2 Distributed Storm Runoff Model (GPM위성 강우자료와 KIMSTORM2 분포형 유출모형을 이용한 용담댐 유역 홍수모의)

  • KIM, Se-Hoon;KIM, Jin-Uk;CHUNG, Jee-Hun;KIM, Seong-Joon
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.22 no.4
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    • pp.39-58
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    • 2019
  • This study performed the dam watershed storm runoff modeling using GPM(Global Precipitation Measurement) satellite rain and KIMSTORM2(KIneMatic wave STOrm Runoff Model 2) distributed model. For YongdamDam watershed(930㎢), three heavy rain events of 25th August 2014, 11th September 2017, and 26th June 2018 were selected and tested for 4 cases of spatial rainfalls such as (a) Kriging interpolated data using ground observed data at 7 stations, (b) original GPM data, (c) GPM corrected by CM(Conditional Merging), and GPM corrected by GDA(Geographical Differential Analysis). For the 4 kinds of data(Kriging, GPM, CM-GPM, and GDA-GPM), the KIMSTORM2 was calibrated respectively using the observed flood discharges at 3 water level gauge stations(Cheoncheon, Donghyang, and Yongdam) with parameters of initial soil moisture contents, stream Manning's roughness coefficient, and effective hydraulic conductivity. The total average Nash-Sutcliffe efficiency(NSE) for the 3 events and 3 stations was 0.94, 0.90, 0.94, and 0.94, determination coefficient(R2) was 0.96, 0.92, 0.97 and 0.96, the volume conservation index(VCI) was 1.03, 1.01, 1.03 and 1.02 for Kriging, GPM, CM-GPM, and GDA-GPM applications respectively. The CM-GPM and GDA-GPM showed better results than the original GPM application for peak runoff and runoff volume simulations, and they improved NSE, R2, and VCI results.

Simulation of Soil Moisture in Gyeongan-cheon Watershed Using WEP Model (WEP 모형을 이용한 경안천 토양수분 모의)

  • Noh, Seong-Jin;Kim, Hyeon-Jun;Kim, Cheol-Gyeom;Jang, Cheol-Hee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.720-725
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    • 2006
  • 토양수분은 식물의 생장 및 가용수자원 산정 등에 있어서 중요한 요소로서 토양층 상부의 수 m내에 존재하는 수분의 양을 일컫는다. 토양수분과 토양수분의 공간적 시간적 특징들은 증발, 침투, 지하수 재충전, 토양침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이다. 강우 등으로 인한 지면과 지표하에서의 순간적인 포화공간의 형성 및 유출의 생성 등을 포함하는 과정과 증발산 등은 모두 비포화대(vadose zone) 혹은 토양층에서의 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다(이가영 등(2005)). 분포형 수문모형은 유역을 격자단위로 세분화하여 매개변수를 부여하고, 증발산, 침투, 지표면유출, 중간유출, 지하수유출, 하도 흐름 등 여러 가지 수문요소를 해석하는 종합적인 수문모형이다. 지표면에 내린 강우가 증발, 침투, 유출될 지는 토양수분의 함량에 크게 의존하게 되며, 따라서 토양수분에 대한 적절한 모의가 분포형 수문모형의 정확도를 좌우하는 핵심이라 할 수 있다. 본 연구에서는 분포형 수문모형인 WEP 모형을 경안천 유역(유역면적: $575km^2$, 유로연장: 49.3㎞)에 적용하여 토양수분의 시공간분포를 모의하였다. 지점별 토양수분 모의결과, 토양 매개변수의 최대, 최소값 내에서 적절히 모의됨을 확인하였으나, 관측값이 없어 실질적으로 타당한지 여부는 검증하지 못하였다. 토양수분비율, 연간 증발산량, 지표면 유출량 공간분포를 비교한 결과, 토양수분비율이 연간 증발산량 모의에 직접적인 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 일부격자에서는 토양수분이 지나치게 높게 모의되었는데, 지하수위와 관련있는 것으로 보이며, 구축된 자료가 부족한 지하대수층에 대한 정보부족이 토양수분 계산에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구는 WEP 모형의 토양수분 해석능력에 대한 시험적용에 그 의의가 있으며, 향후 토양 및 지표하 매개변수 정보가 충분히 갖추어지고, 토양수분 관측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱 긴 분석기간의 주식가격정보에 의하여 최대한 발휘될 수 있음을 확인하였다.(M1), 무역적자의

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Input Variables Selection of Artificial Neural Network Using Mutual Information (상호정보량 기법을 적용한 인공신경망 입력자료의 선정)

  • Han, Kwang-Hee;Ryu, Yong-Jun;Kim, Tae-Soon;Heo, Jun-Haeng
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.43 no.1
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    • pp.81-94
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    • 2010
  • Input variable selection is one of the various techniques for improving the performance of artificial neural network. In this study, mutual information is applied for input variable selection technique instead of correlation coefficient that is widely used. Among 152 variables of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output results, input variables for artificial neural network are chosen by computing mutual information between rainfall records and RDAPS' variables. At first the rainfall forecast variable of RDAPS result, namely APCP, is included as input variable and the other input variables are selected according to the rank of mutual information and correlation coefficient. The input variables using mutual information are usually those variables about wind velocity such as D300, U925, etc. Several statistical error estimates show that the result from mutual information is generally more accurate than those from the previous research and correlation coefficient. In addition, the artificial neural network using input variables computed by mutual information can effectively reduce the relative errors corresponding to the high rainfall events.

Moored measurement of the ambient noise and analysis with environmental factors in the coastal sea of Jeju Island (제주 연해 수중 주변소음 계류 측정과 환경 변화에 따른 분석)

  • Jeong, Inyong;Min, Soohong;Paeng, Dong-Guk
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.39 no.5
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    • pp.390-399
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    • 2020
  • Underwater ambient noise was measured at the eastern and western costal sites of Jeju Island where the water depth was 20 m by a hydrophone moored at mid-depth (10 m) for 4 months. These eastern and western sites were selected as potential sites for offshore wind power generator and the current wave energy generator, respectively. Ambient noise was affected by environmental data such as wind and wave, which were collected from nearby weather stations and an observation station. Below 100 Hz, ambient noise was changed about 5 dB ~ 20 dB due to low and high tide. Below 1 kHz, wave and wind effects were the main source for ambient noise, varying up to 25 dB. Ambient noise was strongly influenced by wave at lower frequency and by wind at higher frequency up to over 1 kHz. The higher frequency range over 10 kHz was influenced by rainfall and biological sources, and the spectrum was measured about 10 dB higher than the peak spectrum level from Wenz curve at this frequency range.

Correlation Analysis between Climate Indices and Inflow on Multi-Purpose Dam Watersheds in Nakdong River Basin (낙동강 유역 다목적댐 기후지수와 댐 유입량의 상관성 분석)

  • Kim, Jung Min;Park, Jin Hyeog;Jang, Suhyung;Kang, Hyun woong;Hwang, Man Ha
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.408-408
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    • 2017
  • 기후변화에 따른 극한 기후의 시 공간적 변동성과 패턴의 이상변화가 가속화되고 있으며, 이에 따른 물 순환 특성의 변화는 이수, 치수, 환경 그리고 친수 등 다양한 분야에서도 예측할 수 없는 결과를 초래하고 있다. 특히, 치수 및 이수 등 국내 수자원 관리의 대부분을 담당하고 있는 다목적댐 운영에서도 기후변화에 따른 유입량의 불확실성 증가로 안정적인 용수공급에 대한 어려움이 점차 증가하고 있는 추세이다. 유역 내의 수문학적 반응은 기상 및 지표 수문 인자의 물리적 상호메카니즘에 의해 발생하게 된다. 특히, 강우, 기온, 습도, 바람 등 기상학적 인자들은 유역 내의 수문 변동성에 직 간접적으로 영향을 주는 대표적인 인자이며, 이들 기상인자의 변동 특성을 반영하기 위한 기후지수(Climate Index, CI)는 지표수문인자인 유출과의 상관관계 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역 다목적댐을 대상으로 AR5 RCP 시나리오 기반의 기상인자에 대한 기후지수(CI)를 산정하고 다목적댐 유입량과의 상관성을 분석하였다. 대상유역의 기상 및 유입량 관측자료(1976-2005)는 기상청과 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)를 이용하였으며, AR5 RCP 시나리오 기반의 유입량 자료(2005-2099)는 통계적 기법(QDM)으로 상세화된 기상자료를 입력인자로 수문모형(PRMS)을 통해 산정하였다. 또한, 기후지수(CI)와 유출지수(Standardized Streamflow Index, SSI)의 상관성 분석을 위해 Pearson 적률상관 분석방법을 적용하였으며, 통계적 유의성 검증은 Student t 검정방법을 적용하였다. 본 연구의 방법론과 결과는 기후변화에 따른 다목적댐 안정적인 용수공급을 위한 다양한 기술개발 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Assessment of Extreme Cases of Climate Change Impact on Water Balance and Water Quality Behavior in Geum River Basin using SWAT (SWAT을 이용한 극한 기후변화 사상에 따른 금강유역의 수문·수질 거동 평가)

  • Kim, Yong Won;Lee, Ji Wan;Kim, Won Jin;Woo, So Young;Kim, Seong Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.105-105
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    • 2018
  • 2017년 이상기후 보고서에 따르면, 지난해 장마기간(6월 24일~7월 29일) 동안 전국 평균 강수량은 291.7mm로 평년(356.1mm)의 81%에 그쳤고, 7월 전국 평균기온은 $26.4^{\circ}C$로 평년($24.5^{\circ}C$) 보다 $1.9^{\circ}C$ 높았으며, 폭염일수는 평년대비 1.5배 많았음을 보고했다. 이러한 극심한 기후변화는 유역환경에 영향을 미쳐 미래 수자원 계획과 관리에 어려움을 가중시킬 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 금강유역($9,865km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)모형과 RCP(Representative Concentration Pathway) 기후변화 시나리오를 이용하여 극한 기후변화 사상에 따른 수문 수질 거동을 평가하고자 하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 금강 유역을 표준단위유역으로 구분 하였고, 기상자료와 다목적댐 2개(대청댐, 용담댐)과 다기능 보 3개(공주보, 백제보, 세종보)의 운영 자료와 국가 수자원관리 종합 정보 시스템(WAMIS)에서 관측 및 관리하고 있는 수문, 기상 자료를 수집하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 수문 및 수질 보정을 위해 금강 소유역 내 위치하는 다목적 댐 2개 및 다기능 보 3개의 실측 방류랑을 이용하여 댐 운영모의를 하였으며, 댐 운영 자료와 수질 자료를 이용하여 모형의 검정 및 보정(2000~2015)을 실시하였다. 미래 극한 기후변화 사상을 모의하기 위해 기후변화 시나리오는 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP 8.5 시나리오를 활용했으며, 극한 기후 시나리오 선정을 위해 STARDEX에서 제시한 강우관련 극한지수를 이용했다. 선정된 홍수 및 가뭄 시나리오에 대해 Historical기간(1976~2005)과 미래기간(2006~2099)을 설정하여 미래 극한 기후변화 사상에 따른 금강유역의 수문 및 수질의 거동을 평가하였다.

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Prediction of Water Level using Deep-Learning in Jamsu Bridge (딥러닝을 이용한 잠수교 수위예측)

  • Jung, Sung Ho;Lee, Dae Eop;Lee, Gi Ha
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.135-135
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    • 2018
  • 한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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Assessment of long-term groundwater abstraction and forest growth impacts on watershed hydrology using SWAT (SWAT을 이용한 장기간 지하수 양수와 산림 성장이 수문에 미치는 영향 평가)

  • Kim, Wonjin;Woo, Soyoung;Kim, Sehoon;Kim, Jinuk;Kim, Seongjoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.101-101
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    • 2021
  • 본 연구에서는 금강 유역(9,645.5 km2)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 장기간 지하수 양수와 산림 성장이 수문에 미치는 영향을 평가하였다. 1976년부터 2015년까지 40년의 지하수 이용량(GU)과 산림 성장(FG) 자료를 10년 단위(1980s; 1976~1985, 1990s; 1986~1995, 2000s; 1996~2005, 2010s; 2006~2015)로 구축하고, SWAT 입력자료와 증발산량 매개변수로 사용하여 연대별 지하수 양수와 산림 생장을 반영하였다. 금강 유역 내 위치한 2개의 다목적댐과 3개의 다기능 보에서 관측된 일별 유량으로 2006년부터 2015까지 10년을 검·보정하여 모델의 적용성을 검증하였다. 5지점에 대한 검보정 결과, NSE는 0.76에서 0.79, R2는 0.78에서 0.81, RMSE는 0.55 mm/day에서 1.96 mm/day, PBIAS는 -5.48%에서 8.56%로 통계적으로 유의한 수준으로 분석되었다. 적용성을 검증한 SWAT에 각 연대에 맞는 GU와 FG 정보를 입력하여 수문을 모의하였으며, 두 요인이 물순환에 미치는 영향을 평가하기 위하여 기상조건은 2010s로 고정하였다. 모의결과, GU와 FG 변화가 주는 영향으로 유역 출구의 총유출량은 7.8%(60.7 mm/year) 감소하였으며, 1980s과 2010s에서 각각 775.0 mm/year, 714.3 mm/year의 값을 보였다. 물순환 분석 결과, 지표유출, 중간유출, 기저유출, 침투량, 토양수분은 감소하는 경향을 보였고, 증발산량과 지하수 충전량(GWR)은 증가하는 경향을 보였다. GU의 증가로 인한 지하수위의 지속적인 감소가 GWR이 증가하는 원인으로 판단하였으며, 강우 기간에 포장용수량 이상의 토양수가 빠르게 흘러 지하수 충전량을 증가시켰다고 추론하였다. 또한, 유황 곡선을 분석한 결과, 유량이 지하수 양수와 산림 생장에 영향을 받은 지역에서 시간 흐름에 따라 감소하였고, 저유량 구간에서 상대적으로 많이 감소하였다.

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