• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.8
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• pp.563-577
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• 2017

As the uncertainty of precipitation increases due to climate change, seasonal forecasting and the use of weather forecasts become essential for efficient water resources management. In this study, the categorical probabilistic long-term forecasts implemented by KMA (Korea Meteorological Administration) since June 2014 was evaluated using assessment indicators of Hit Rate, Reliability Diagram, and Relative Operating Curve (ROC) and a technique for obtaining quantitative precipitation estimates based on probabilistic forecasts was proposed. The probabilistic long-term forecasts showed its maximum predictability of 48% and the quantified precipitation estimates were closely matched with actual observations; maximum correlation coefficient (R) in predictability evaluation for 100% accurate and actual weather forecasts were 0.98 and 0.71, respectively. A precipitation quantification approach utilizing probabilistic forecasts proposed in this study is expected to enable water management considering the uncertainty of precipitation. This method is also expected to be a useful tool for supporting decision-making in the long-term planning for water resources management and reservoir operations.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.15 no.2
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• pp.76-84
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• 2013

An adequate downscaling of the official forecasts of Korea Meteorological Administration (KMA) is a prerequisite to improving the value and utility of agrometeorological information in rural areas, where complex terrain and small farms constitute major features of the landscape. In this study, we suggest a simple correction scheme for scaling down the KMA temperature forecasts from mesoscale (5 km by 5 km) to the local scale (30 m by 30 m) across a rural catchment, especially under temperature inversion conditions. The study area is a rural catchment of $50km^2$ area with complex terrain and located on a southern slope of Mountain Jiri National Park. Temperature forecasts for 0600 LST on 62 days with temperature inversion were selected from the fall 2011-spring 2012 KMA data archive. A geospatial correction scheme which can simulate both cold air drainage and the so-called 'thermal belt' was used to derive the site-specific temperature deviation across the study area at a 30 m by 30 m resolution from the original 5 km by 5 km forecast grids. The observed temperature data at 12 validation sites within the study area showed a substantial reduction in forecast error: from ${\pm}2^{\circ}C$ to ${\pm}1^{\circ}C$ in the mean error range and from $1.9^{\circ}C$ to $1.6^{\circ}C$ in the root mean square error. Improvement was most remarkable at low lying locations showing frequent cold pooling events. Temperature prediction error was less than $2^{\circ}C$ for more than 80% of the observed inversion cases and less than $1^{\circ}C$ for half of the cases. Temperature forecasts corrected by this scheme may accelerate implementation of the freeze and frost early warning service for major fruits growing regions in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.373-373
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• 2020

한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 전국에서의 돌발홍수정보를 제공하기 위해 2019년에 돌발홍수예측 시스템을 구축하였다. 돌발홍수예측 시스템은 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 3단계 위험 정보(주의/경계/심각)로 전국적으로 제공하고 있다. 본 시스템에서 예측 선행 시간을 1시간으로 설정한 것은 최소 대피 시간의 개념도 있지만 예측자료의 정확도가 1시간 이후 현격히 감소하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수예측 시스템의 예측 선행 시간을 1시간에서 3시간으로 확장하기 위한 병합 기법을 검토 및 적용하였다. 이를 위해 홍수통제소에서 제공하고 있는 초단기 예측 강수 자료와 기상청에서 제공하고 있는 수치예보 자료를 활용하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.24 no.4
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• pp.285-296
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• 2007

The Precipitable Water Vapor (PWV) from GPS with high resolution in terms of time and space might reduce the limitations of the numerical weather prediction (NWP) model for easily variable phenomena, such as precipitation and cloud. We have converted to PWV from Global Positioning System (GPS) data of Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) and Ministry of Maritime Affairs & Fisheries (MOMAF). First of all, we have selected the heavy rainfall case of having a predictability limitation in time and space due to small-scale motion. In order to evaluate the effect for GPS PWV, we have executed the sensitivity experiment with PWV from GPS data over Korean peninsula in the Weather Research & Forecasting 3-Dimensional Variational (WRF-3DVAR). We have also suggested the direction of further research for an improvement of the predictability of NWP model on the basis of this case.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.264-268
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• 2008

미래 발생 가능한 수문 및 기상현상의 예측과정은 지식의 부족과 자연현상의 다양성으로 인해 불확실성을 포함하게 된다. 하지만 많은 예측들은 아직까지 확정적으로 제공되고 있으며, 결과적으로 예측결과의 불확실성 정도를 제공하지 못하고 있다. 앙상블 유량예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)은 이러한 불확실성을 고려하여 수자원시스템의 의사결정에 있어 중요한 요소 중 하나인 유량예측을 수행할 수 있는 방법이다. 하지만 ESP의 결과는 기상자료, 유역 초기조건, 수문모형의 매개변수, 단순화된 수문모형에 의해 비교적 큰 불확실성을 포함하게 되며, 따라서 실제적인 현업에서의 사용을 위해서는 불확실성 정도를 줄이기 위한 사전 및 사후처리 과정이 요구된다. 본 연구에서는 국내에서 활용 가능한 기후 예보자료를 사용하여 앙상블 유량예측에 적용할 수 있는 사전처리 방안들을 검토하고, 국내에서 사후처리를 위해 적용되었던 최적선형 보정기법에 더해 다양한 기법들을 강우유출모형인 TANK모형의 모의결과 보정에 적용하였다. 사전 및 사후처리를 적용한 결과 기상자료와 유량예측과정에 존재하는 불확실성을 저감시키는 것이 가능하였다. 특히 사전 및 사후 처리가 동시에 적용되었을 경우 그 향상 정도가 단순히 각각의 방법에 의한 향상 정도를 합한 것보다 높게 나타날 수 있음이 확인되었다. 사전 및 사후처리를 동시에 적용한 경우 이수기에는 RPS(Ranked Probability Score) 평가방법 내에서 54%를, 홍수기에는 8%를 향상시키는 것이 가능하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.17 no.4
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• pp.317-325
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• 2015

An adequate downscaling of synoptic forecasts is a prerequisite for improved agrometeorological service to rural areas in South Korea where complex terrains and small farms are common. In this study, geospatial schemes based on topoclimatology were used to scale down the Korea Meteorological Administration (KMA) temperature forecasts to the local scale (~30 m) across a rural catchment. Then, using these schemes, local temperatures were estimated at 14 validation sites at 0600 and 1500 LST in 2013/2014 and were compared with the observations. The estimation errors were substantially reduced for both 0600 and 1500 LST temperatures when compared against the uncorrected KMA products. The improvement was most notable at low lying locations for the 0600 temperature and at the locations on west- and south-facing slopes for the 1500 LST temperature. Using the downscaled real-time temperature data, a pilot service has started to provide the field-specific weather information tailored to meet the requirements of small-scale farms. For example, the service system makes a daily outlook on the phenology of crop species grown in a given field using the field-specific temperature data. When the temperature forecast is given for next morning, a frost risk index is calculated according to a known relationship of phenology and frost injury. If the calculated index is higher than a pre-defined threshold, a warning is issued and delivered to the grower's cellular phone with relevant countermeasures to help protect crops against frost damage.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2018.06a
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• pp.115-116
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• 2018

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.99-99
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• 2018

기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.119-121
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• 2006

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.15 no.1
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• pp.21-30
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• 1999

The CLW (Cloud Liquid Water) is a parameter of vital interest in both modeling and forecasting weather. In mesoscale models, the magnitude of latent heat effects corresponds to the amount of CLW, which is important in the development of a certain weather system. The goal of this study is the estimation of CLW by GMS-5 data which is compared with that of SSM/I data and GMR(Grounded Microwave Radiometer)data. First of all, we found out the relationship of cloud albedo to cloud thickness, and caculated the CLW using the result of the relationship. The CLW amount of SSM/I or GMR and that of GMS-5 were compared, respectively. The correlation coefficient was about 0.86 and RMSE was 9.23 mg/$cm^2$ between GMS-5 data and GMR data. And also the correlation coefficient was 0.84 and RMSE was 14.02 mg/$cm^2$ between GMS-5 data and SSM/I data.