Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1590-1596
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2009
최근 기후변화의 영향으로 인한 기상이변으로 인해 세계적으로 많은 피해가 발생하고 있으며, 규모도 점점 커지고 있다. 특히 가뭄에 대한 피해는 더욱 더 심화되는 현상으로 보이고 있다. 본 연구에서는 국내에 적합한 월단위와 주단위 가뭄전망을 제시하였다. 월단위 전망에서는 앙상블 기법을 기반으로 기상청에서 제공하는 월간산업기상정보의 적용에 따른 가뭄전망 정확성을 비교하였다. 주단위 전망에서는 기상청에서 제공하는 GDAPS를 이용하여 확정론적 가뭄전망을 하였다. 가뭄지수로서는 강수, 유량, 지하수위를 인자로 하는 MSWSI(Modified Surface Water Supply Index)를 가뭄지수로 사용하였으며, MSWSI는 5개 구간으로 나누었다. 월단위 가뭄전망에서는 물수지모형인 abcd모형에 과거 강수와 잠재증발산량 시나리오를 입력변수로 하여 최종적으로 유량과 지하수위 시나리오를 생산하여, 확률 가뭄전망을 위해 각 구간의 발생확률을 산정하고 실측자료로부터 산정한 MSWSI와 비교하였다. 정확성 평가를 위해서 RPS(Ranked Probability Score)를 이용하였다. 금강유역에 적용한 결과, 이수기(10월-이듬해 6월)에는 4개 달이 초보전망보다 높았으나 전체 RPS는 1.87로서 초보전망의 1.84보다 높아 현재 월단위 가뭄전망기법에는 많은 불확실성이 존재하였다. 또한 월간산업기상정보를 이용한 월단위 가뭄전망에서도 초보전망보다 정확성이 낮아, 현재 중장기 기상정보를 이용하기에는 어려운 것으로 나타났다. 주단위 가뭄전망에서는 abcd모형에 GDAPS를 입력변수로 하여 확정론적 MSWSI를 산정하여 실측자료로부터 산정한 MSWSI와 비교하였으며, Hit ratio를 이용하여 그 정확성을 평가하였다. 주단위 가뭄전망 결과, 주단위 가뭄전망의 Hit ratio가 0.480으로서 초보전망보다 높아 주단위 가뭄전망은 효용성이 있음을 입증하였다. 본 연구에서 적용기간이 짧아 가뭄전망의 정확성을 판단하기는 이르나, 월단위 가뭄전망에서는 기상정보의 정확성이 향상에 따라 가뭄전망의 정확성도 향상될 것으로 판단된다. 장기적으로 본 연구 결과를 토대로 단기와 중장기 가뭄전망을 수행하고 평가한다면, 가뭄전망에 대한 신뢰도가 더 높아질 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.267-271
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2004
2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.
Since the accuracy of climate forecast information has improved from better understanding of the climatic system, particularly, from the better understanding of ENSO and the improvement in meteorological models, the forecasted climate information is becoming the important clue for streamflow prediction. This study investigated the available climate forecast information to improve the extended streamflow prediction in Korea, such as MIMI(Monthly Industrial Meteorological Information) and GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction) and measured their accuracies. Both MIMI and the 10-day forecast of GDAPS were superior to a naive forecasts and peformed better for the flood season than for the dry season, thus it was proved that such climate forecasts would be valuable for the flood season. This study then forecasted the monthly inflows to Chungju Dam by using MIMI and GDAPS. For MIMI, we compared three cases: All, Intersection, Union. The accuracies of all three cases are better than the naive forecast and especially, Extended Streamflow Predictions(ESPs) with the Intersection and with Union scenarios were superior to that with the All scenarios for the flood season. For GDAPS, the 10-day ahead streamflow prediction also has the better accuracy for the flood season than for the dry season. Therefore, this study proved that using the climate information such as MIMI and GDAPS to reduce the meteorologic uncertainty can improve the accuracy of the extended streamflow prediction for the flood season.
Kim, Min Seok;Oh, Tae Suk;Yuk, Gi Moon;Moon, Young Il
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.57-57
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2017
홍수예보방법은 크게 기상법, 수위법, 강우-유출법으로 구분할 수 있으며, 수위법은 도시지역의 중소규모 하천유역보다는 한강, 낙동강 등과 같은 대유역의 홍수예보에 적합한 방법이다. 기상법을 통한 중소규모하천의 홍수예보는 신속성(주민대피에 필요한 예보선행시간)은 갖추고 있으나, 호우사상의 첨두 홍수량에 대한 정확성(도달하는 시간과 수위를 정확하게 예측하는 정도)은 부족하다. 반면 강우-유출법은 기상법에 비해 신속성은 떨어지나, 정확성에서는 기상법보다 신뢰할 수 있는 장점을 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 강우정보만을 이용하여 홍수예보가 가능한 Flow Nomograph를 활용한 기상법과 실시간 강우자료와 레이더 초단기 예측강우를 연동한 강우-유출법을 실시함으로써 중소규모 도시하천의 실시간 도시홍수예보를 실시하고자 한다. 본 연구의 결과는 도시홍수예보를 통한 골든타임확보 및 피해저감에 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.114-114
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2023
기상레이더는 대류권의 기상 관측에 널리 사용되며, 기상예보를 비롯하여 항공, 농업, 수문학 등 다양한 분야에서 활용하고 있다. 기상레이더센터는 SSPA(Solid State Power Amplifier) 기반 X-Band 주파수대역(9GHz)을 사용하는 연구용 소형기상레이더 관측망을 운영하고 있다. 주로 수도권 저층 대기에서 발생하는 위험 기상현상을 1분 단위로 빠르게 관측하면서 정확한 강수 정보생산을 위한 연구를 수행하고 있다. 레이더 관측 자료는 전파를 이용하여 넓은 범위에 분포하는 눈, 비, 우박 등 대기수상체를 관측하여, 강수량 추정을 통해 강수 정보를 생산한다. 이에 따라 레이더 관측 자료의 정확성과 신뢰도를 높이기 위해서 레이더 품질관리 기술 적용은 필수적이다. 기상레이더센터는 소형기상레이더로 관측한 이중편파 자료의 효과적인 품질관리를 위한 각종 자료처리 모듈을 개발하여, 실시간 자료처리 프로그램에 적용하였다. 우선, 저층 대기 관측 시 기상에코와 더불어 강한 반사도로 나타나는 지형에코를 판별하는 모듈과 선형 또는 쐐기형태의 전파간섭에코를 비롯한 비기상에코를 효과적으로 제거하는 기술을 개발하였다. 다음으로, X-Band 주파수대역 기상레이더 관측 자료의 취약점인 강한 강수 시 발생하는 반사도 감쇠 현상을 보정하기 위한 기술도 개발하였다. 소형기상레이더 품질관리 개발과 적용을 통하여 생산된 자료는 HSR(Hybrid Surface Rainfall), 레이더 강수량 추정, 대기수상체 등 다양한 기상 산출물 생산과 동시에 기상 감시 및 연구 분야에 효과적으로 활용하고 있다.
The purpose of this study is to examine various existing models that analyze the economic value of meteorological information, to present a new analysis model, a market model, and to quantitatively analyze the economic value of meteorological information in the Korean service industry using the market model. The research method of this paper will basically use empirical analysis along with the theoretical approach to critically examine the existing analytical model of economic value of meteorological information and to suggest a new analytical model. The analysis results are as follows. Theoretically, the marginal cost of firms is reduced by providing the amount of weather information, and social welfare is increased by the increase of consumer and producer surplus. In this paper, the marginal cost of 1% increase in the amount of weather information decreases by 0.101% and the increase in social welfare increases by 1,247billion Won in 2017. On the other hand, in the accommodation and restaurant sectors, the marginal cost due to a 1% increase in weather information decreased by 0.218%, and the social welfare increase increased by 308billion Won in 2017.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.309-309
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2019
기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.
When designing photovoltaic power plants in Korea, the prediction of photovoltaic power generation at the design phase is carried out using PVSyst, PVWatts (Overseas power generation prediction software), and overseas weather data even if the test site is a domestic site. In this paper, for a comparative study to predict power generation using weather information, domestic photovoltaic power plants in two regions were selected as target sites. PVsyst, which is a commercial power generation forecasting program, was used to compare the accuracy between the predicted value of power generation (obtained using overseas weather information (Meteonorm 7.1, NASA-SSE)) and the predicted value of power generation obtained by the Korea Meteorological Administration (KMA). In addition, we have studied ways to improve the prediction of power generation through comparative analysis of meteorological data. Finally, we proposed a revised solar power generation prediction model that considers climatic factors by considering the actual generation amount.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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