• Title/Summary/Keyword: 레이다 강우

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Comparison of Spatial Distributions of Rainfall Derived from Rain Gages and a Radar (우량계와 강우레이다에 의해 관측된 강우량의 공간 분포 비교)

  • Kim, Byung-Sik;Kim, Hung-Soo;Yang, Dong-Min
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.12 no.1
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    • pp.63-73
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    • 2010
  • Rainfall is one of the most important input data of hydrologic models. Rain gage is used to estimate areal rainfall for hydrologic models using several interpolation method such as Thiessen polygon, Inverse Distance Squared(IDS) and Kriging. However, it is still difficult to derive actual spatial distribution of the rainfall using the aforementioned approaches. On the other hand, radar can offer a significant analytic improvement for rainfall analysis by providing directly more representative of the true spatial distribution of rainfall. In this study, In this study, spatial distributions of rainfall derived form rain gages using IDS and Kriging and rainfall from radar are compared. As results, it is found that using radar can provide actual spatial distribution than rain gages.

Estimation of Area Rainfall Reflecting Time-Spatial Variability Using Vehicle Rain Sensors and radar Information (차량용 레인센서와 레이다 정보를 이용한 시공간적 변동성이 반영된 면적강우량 산정)

  • Lee, Byung Hyun;Hwang, Sung Jin;Kim, Byung Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.137-137
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    • 2020
  • 국지성 집중호우의 증가로 인하여 각종 수재해 역시 증가하고 있으며 수재해 피해를 막기 위해서는 강우량 정보는 매우 중요한 요소이다. 이러한 강우량의 관측은 물론 미계측 지역의 강우량 추정을 위한 면적강우량 산정은 매우 중요하며 이에 관한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 차량용 레인센서는 강우측정이 어려운 미계측 지역의 강수량 측정이 가능하고, 실시간으로 강우정보를 생성이 가능한 강우관측 방법이다. 차량용 강우센서는 일반적인 강우관측기와 달리 물 입자가 커질수록 빛의 산란이 크게 일어나는 현상을 이용한다. 산란이 크게 일어나면 강우 센서에 입력되는 값이 줄고 이는 강수가 높다는 것을 의미하고 이러한 관계를 이용하여 강원대학교 S-R 관계식을 통해 강우량을 관측할 수 있다. 본 연구에서는 강원도 삼척시를 대상지역으로 선정하였고 삼척 레이다 정보와 인근 지상관측소 6개 정보를 이용하여 강우보정을 수행하고 차량용 레인센서 강우관측 위치는 삼척시가지 내에서 강우를 관측하였다. 보정된 강우장과 레인센서 강우자료와 삼척관측소를 제외한 5개 지상관측소 강우정보를 합성하여 면적강우량을 산정하였고 검증을 위하여 삼척관측소 강우량과 면적강우의 해당격자의 강우량 값을 비교하여 검증하였다.

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The Study on Flood Runoff Simulation using Runoff Model with Gauge-adjusted Radar data (보정 레이더 자료와 유출 모형을 이용한 홍수유출모의에 관한 연구)

  • Bae, Young-Hye;Kim, Byung-Sik;Kim, Hung-Soo
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.12 no.1
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    • pp.51-61
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    • 2010
  • Changes in climate have largely increased concentrated heavy rainfall, which in turn is causing enormous damages to humans and properties. Therefore, it is important to understand the spatial-temporal features of rainfall. In this study, RADAR rainfall was used to calculate gridded areal rainfall which reflects the spatial-temporal variability. In addition, Kalman-filter method, a stochastical technique, was used to combine ground rainfall network with RADAR rainfall network to calculate areal rainfall. Thiessen polygon method, Inverse distance weighting method, and Kriging method were used for calculating areal rainfall, and the calculated data was compared with adjusted areal RADAR rainfall measured using the Kalman-filter method. The result showed that RADAR rainfall adjusted with Kalman-filter method well-reproduced the distribution of raw RADAR rainfall which has a similar spatial distribution as the actual rainfall distribution. The adjusted RADAR rainfall also showed a similar rainfall volume as the volume shown in rain gauge data. Anseong-Cheon basin was used as a study area and the RADAR rainfall adjusted with Kalman-filter method was applied in $Vflo^{TM}$ model, a physical-based distributed model, and ModClark model, a semi-distributed model. As a result, $Vflo^{TM}$ model simulated peak time and peak value similar to that of observed hydrograph. ModClark model showed good results for total runoff volume. However, for verifying the parameter, $Vflo^{TM}$ model showed better reproduction of observed hydrograph than ModClark model. These results confirmed that flood runoff simulation is applicable in domestic settings(in South Korea) if highly accurate areal rainfall is calculated by combining gauge rainfall and RADAR rainfall data and the simulation is performed in link to the distributed hydrological model.

Improvement of Detection Performance of a Ground Radar in the Weather Clutter Using Radar-Received-Signal Analysis (레이다 수신 신호 분석을 이용한 기상 클러터 환경 내 지상 레이다 탐지성능 개선)

  • Oh, Hyun-Seok
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.30 no.1
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    • pp.79-87
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    • 2019
  • Radar detection range is decreased with an increase in the noise levels and detection thresholds in adaptive CFAR of a radar signal processor to the weather clutter reflection signal in the rain. When a high-velocity plot is generated in weather clutter, what are detected are not targets but false plots. Detection opportunity is reduced by radar time resource consumption from additional confirmations regarding the false plots. In this paper, the received signals are saved using a radar-received signal storage device. Based on the analysis of the received signals from weather clutter, the influence of the rainfall reflection has been mitigated by front-end attenuation of the signal processor. The improvement in the detection performance is verified through received signal and simulation results.

Estimation of Significant Wave Heights from X-Band Radar Based on ANN Using CNN Rainfall Classifier (CNN 강우여부 분류기를 적용한 ANN 기반 X-Band 레이다 유의파고 보정)

  • Kim, Heeyeon;Ahn, Kyungmo;Oh, Chanyeong
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.33 no.3
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    • pp.101-109
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    • 2021
  • Wave observations using a marine X-band radar are conducted by analyzing the backscattered radar signal from sea surfaces. Wave parameters are extracted using Modulation Transfer Function obtained from 3D wave number and frequency spectra which are calculated by 3D FFT of time series of sea surface images (42 images per minute). The accuracy of estimation of the significant wave height is, therefore, critically dependent on the quality of radar images. Wave observations during Typhoon Maysak and Haishen in the summer of 2020 show large errors in the estimation of the significant wave heights. It is because of the deteriorated radar images due to raindrops falling on the sea surface. This paper presents the algorithm developed to increase the accuracy of wave heights estimation from radar images by adopting convolution neural network(CNN) which automatically classify radar images into rain and non-rain cases. Then, an algorithm for deriving the Hs is proposed by creating different ANN models and selectively applying them according to the rain or non-rain cases. The developed algorithm applied to heavy rain cases during typhoons and showed critically improved results.

Physical based Development of 2-Dimensional Distributed Rainfall-Runoff model (물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형의 개발)

  • Kang, Boo-Sik;Moon, Soo-Jin;Kim, Jin-Gyeom
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.257-257
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    • 2011
  • 현업에서 사용하는 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 유역고유의 매개변수값을 찾기가 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형을 개발하고자 하며 이는 완전분포형 수문동역학적 모형으로 지표흐름과 침투과정, 기저유출과 관련된 과정을 모의한다. 본 모형은 공간적으로 변화하는 침투량과 소규모 및 대규모의 지형학적 특성을 사용하는 St. Venant 방정식을 사용하고 개발될 모형은 모든 스케일에서의 수심과 유량을 계산할 수 있으며 Richard 방정식(또는 선택적으로 Green-Ampt 방정식 채택)을 이용하여 정밀한 침투량 모의가 가능하다. 또한 레이다등의 고해상도 강우관측자료를 지점자료와 합성하여 입력자료로 사용할 수 있도록하고자 하며 강우-유출모형에 다목적댐이나 보등에서의 유량조절효과를 반영하고, 다목적댐군에서의 연계운영모의가 가능케 함으로서 현업의 운영자들이 실무에서 실질적으로 활용할 수 있는 형태의 모형을 개발하고자 한다. 이는 국내에서의 2차원 분포형 강우-유출모형을 자체 개발함으로서 연구역량을 제고하고, 국내 현업기관에서의 분포형 모형기반의 홍수모니터링 및 전망시스템의 확산에 기여할 것으로 예상된다.

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HSR estimation method of electromagnetic precipitation observation stations (전파강수관측소 HSR 추정 기법)

  • Lim, Sanghun;Yoon, Seong Sim;Cho, Yo Han;Jeong, Hyeon Gyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.377-377
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    • 2021
  • 본 연구에서는 기존 대형 강우레이더 관측망에 대한 동해안 지역 관측공백 해소와 집중호우에 의한 재해예방을 목적으로 운영 중인 삼척과 울진 전파강수관측소의 강우추정을 위해 빔차폐 등을 고려한 HSR(Hybrid Surface Rainfall) 추정 기법을 소개하고 지상강우량과 비교 결과를 제시한다. 전파강수관측소의 HSR 추정 기법은 1) 자료 품질관리, 2) 고도별 자료의 병합, 3) 병합 자료 기반 분포형 비차등위상차 산정, 그리고 4) HSR 강우 추정 단계로 이루어진다. 품질관리 과정은 전파강수관측소의 관측자료 중 강우추정에 직접적으로 사용되는 반사도, 차등위상차의 품질을 관리하는 단계이다. 자료 병합 과정에서는 고도별로 품질관리된 반사도와 각 고도의 차등위상차의 레이별 차이를 병합한다. 그리고 병합된 반사도와 차등위상차의 레이별 차이를 이용하여 비차등위상차를 구한다. 마지막으로 산출된 비차등위상차를 이용하여 R-KDP 관계식을 이용하여 HSR을 산출한다 시험적용 결과 제안된 HSR 강우 추정 기법이 강한 강우가 발생한 지역의 강우강도를 잘 추정하는 것으로 확인되었다.

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Gridded Rainfall Data Processing Using GRM Tools (격자형 강우자료 처리를 위한 GRM Tools의 활용)

  • Choi, Yun-Seok;Park, Jung-Sool;Kim, Kyung-Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.268-268
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    • 2011
  • 최근 들어 격자 기반의 분포형 유출 모형에 대한 활용이 증가하면서 격자형 강우자료의 활용을 위한 전처리 과정의 중요성 또한 증대되고 있다. 격자 기반의 수문모형에서 활용하기 위한 격자형 강우자료는 유역 격자와 동일한 위치 및 격자 크기를 가진다. 격자형 강우자료는 텍스트 파일 혹은 GIS 레이어로 저장되며, 강우 기간에 대한 시계열 정보를 나타내므로 일반적으로 수십내지 수천 개의 파일로 구성된다. 본 논문은 격자 기반의 다수의 분포형 강우 파일을 사용목적에 맞게 생성 및 가공하기 위한 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) Tools의 활용에 대해서 기술한다. GRM Tools는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM에서 자료 처리를 위해 제공하는 도구이다. GRM Tools에 포함된 기능 중 강우자료의 처리를 위한 기능은 지점 강우자료를 이용한 분포형 강우자료 생성, 레이더 강우자료의 보정, 기상위성 자료를 이용한 강우 생성, 임의 격자 및 유역 평균 강우량 시계열 자료 추출, 텍스트 파일 변환 및 처리 등이다. GRM Tools 에서는 이와 같은 강우자료 처리 작업을 다수의 파일에 대해서 일괄적으로 수행함으로써 격자 기반의 분포형 강우자료 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.

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