• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1136-1140
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• 2009

지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.7
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• pp.667-679
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• 2010

The distributed hydrologic model has been considerably improved due to rapid development of computer hardware technology as well as the increased accessibility and the applicability of hydro-geologic information using GIS. It has been acknowledged that physically-based distributed hydrologic model require significant amounts of data for their calibration, so its application at ungauged catchments is very limited. In this regard, this study was intended to develop a distributed hydrologic model (S-RAT) that is mainly based on conceptually grid-based water balance model. The proposed model shows advantages as a new distributed rainfall-runoff model in terms of their simplicity and model performance. Another advantage of the proposed model is to effectively assess spatio-temporal variation for the entire runoff process. In addition, S-RAT does not rely on any commercial GIS pre-processing tools because a built-in GIS pre-processing module was developed and included in the model. Through the application to the two pilot basins, it was found that S-RAT model has temporal and spatial transferability of parameters and also S-RAT model can be effectively used as a radar data-driven rainfall-runoff model.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.5_1
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• pp.749-762
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• 2020

Precipitation is closely related to various hydrometeorological phenomena, such as runoff and evapotranspiration. In Korean Peninsula, observing rainfall intensity using weather radar and rain gauge network is dominating due to their accurate, intuitive and precise detecting power. However,since these methods are not suitable at ungauged regions, rainfall detection using satellite is required. Satellite-based rainfall data has coarse spatial resolution (10 km, 25 km), and has a limited range of usage due to its reliability of data. The aim of this study is to obtain finer scale precipitation. Especially, to make the applicability of satellite higher at ungauged regions, 10 km satellite-based rainfall data was downscaled to 1 km data using MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) based cloud property. Downscaled precipitation was verified in urban region, which has complex topographical and environmental characteristics. Correlation coefficient was similar in summer (+0), decreased in spring (-0.08) and autumn (-0.01), and increased in winter (+0.04) season compared to Global Precipitation Measurement (GPM) based precipitation. Downscaling without calibration using in situ data could be useful in areas where rain gauge system is not sufficient or ground observations are rarely available.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.597-597
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• 2015

기후변화에 따른 홍수 위험도 증가와 태풍 및 집중호우의 증가는 도시지역의 홍수로 인한 피해가 커지고 있다. 실제로 최근 10년간 홍수로 인한 재산피해 및 인명피해는 해마다 늘고 있다. 이러한 홍수피해를 최소화 할 수 있는 도시지역 초단기 강우 예보 시스템 개발은 필수적이다. 그동안 기상레이더를 이용한 강우예측 모형은 국내외적으로 많이 개발이 되어 있지만, 위성을 이용한 단기간 강우예보모형은 많이 부족한 실정이다. 최근 국내 최초 기상위성의 발사로 위성을 이용한 강수관측 및 초단기 예보가 가능하게 되었다. 이러한 초단기 강우 예보 시스템의 기본예측모형인 구름이동벡터를 개발하기 위해서 본 연구에서 COMS 위성자료를 이용하였다. COMS 위성은 2011년 4월에 발사되어 현재 운영 중에 있다. COMS 위성 자료는 현재 일본 정지궤도 위성 MTSAT 위성자료와 달리 한반도 영역을 대상으로 적외채널 자료들을 8-15분 간격으로 수집 가능하여 집중호우 예보에 매우 유리하다. COMS 위성의 연속되는 위성 구름의 교차상관을 통해서 이동벡터를 산출하여 예측 모형을 산출하였다. 교차상관 기법은 연속되는 구름 자료에 대해서 두 윈도우 사의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 구름의 이동방향과 이동속도를 산출하는 방법이다. 기 개발된 예측모형을 이용하여 한반도 지역의 이동벡터를 산출하였으며, 본 연구에서 산출된 구름이동벡터는 도시지역의 갑자기 발생하는 집중호우나 태풍의 초단기 예측의 기본 모형으로 탑재될 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.3
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• pp.297-305
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• 2008

Recently, kernel methods have attracted great interests in the areas of pattern classification, function approximation, and anomaly detection. The role of the kernel is particularly important in the methods such as SVM(support vector machine) and KPCA(kernel principal component analysis), for it can generalize the conventional linear machines to be capable of efficiently handling nonlinearities. This paper considers the problem of combining radar and rain gauge observations utilizing the regression approach based on the kernel-based gaussian process and support vector learning. The data-assimilation results of the considered methods are reported for the radar and rain gauge observations collected over the region covering parts of Gangwon, Kyungbuk, and Chungbuk provinces of Korea, along with performance comparison.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1167-1171
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• 2009

최근 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내 역시 홍수 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야하며, 이를 위해 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할수 있고, 미계측 유역의 정보를 취득할 수 있는 장점이 있으나, 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어 지상 관측자료를 통한 보정 후 예측에 사용하는 실정이다. 본 연구에서는 지상 관측 강우와 이류 모델을 이용한 단시간 강수예측 방법론을 제시하고, 이를 조밀한 지상 관측망을 가진 서울시에 적용하였다. 강수 예측을 위해 서울시 홍수정보시스템의 자료와 Automatic Weather System (AWS) 자료 등의 지상 관측소 자료를 이용하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.3
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• pp.155-166
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• 2020

In this study, we applied the Radar-AWS Rainrates (RAR), weather radar-based quantitative precipitation estimations (QPEs), to the Yongdam study watershed in order to perform the flood runoff simulation and calculate the inflow of the dam during flood events using hydrologic model. Since the Yongdam study watershed is a representative area of the mountainous terrain in South Korea and has a relatively large number of monitoring stations (water level/flow) and data compared to other dam watershed, an accurate analysis of the time and space variability of radar rainfall in the mountainous dam watershed can be examined in the flood modeling. HEC-HMS, which is a relatively simple model for adopting spatially distributed rainfall, was applied to the hydrological simulations using HEC-GeoHMS and ModClark method with a total of eight independent flood events that occurred during the last five years (2014 to 2018). In addition, two NCL and Python script programs are developed to process the radar-based precipitation data for the use of hydrological modeling. The results demonstrate that the RAR QPEs shows rather underestimate trends in larger values for validation against gauged observations (R² 0.86), but is an adequate input to apply flood runoff simulation efficiently for a dam watershed, showing relatively good model performance (E_NS 0.86, R² 0.87, and PBIAS 7.49%) with less requirements for the calibration of transform and routing parameters than the spatially averaged model simulations in HEC-HMS.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.383-383
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• 2021

강수는 수자원 분석 및 지리학적 연구에 가장 핵심적으로 쓰이는 수문인자이며, 최근 기후변화와 방재 관련한 다양한 연구에서 정확한 강수자료의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 강수는 지표에서의 유출, 침투, 증발 등 다양한 수문현상으로 이어지므로, 수문순환, 물수지 분석에 있어 강우강도 등 강수 발생 양상과 유형에 대한 정확한 자료는 필수불가결하다. 강수량은 Automatic Weather Station (AWS)을 통해 비교적 정확하게 측정되고 있으나, 이러한 계측자료는 기상학적, 지형적 영향을 크게 받으며 대표성이 좁다는 단점을 가지고 있어 유출 및 기후 등 공간적 범위를 대상으로 한 연구에 활용하기에 한계점을 가지고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 지상강우레이더를 통한 국지적 강수자료 및 인공위성 기반 전 지구적 강수 관측 자료가 활용되고 있다. 특히 인공위성을 활용한 강우 측정방법은 미계측 유역에서 수자원 측정 및 관리 계획을 세우거나 전 지구적으로 장기적 변화를 분석하는데 있어 가장 활용도가 높다. National Aeronautics and Space Administration (NASA)의 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)을 포함한 기존 강수측정 보조 위성에 더하여 2014년 Global Precipitation Measurement (GPM) 핵심 위성이 발사된 이후 다양한 기관에서 여러 인공위성을 결합한 강수 산출물들을 제공하고 있다(NASA-IMERG, JAXA-GSMAP, NOAA-CMORPH). 본 연구에서는 세 가지 위성 기반 강수 자료의 산출 알고리즘을 비교□분석하고, 강우강도에 따른 산출물들의 정확도를 평가하였다. 본 연구결과는 높은 강우강도 발생 시 나타나는 위성 강수자료의 불확실성을 개선하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단되며, 이후 신뢰도 높은 다중 위성 융합 강수 산출물을 구현하기 위한 바탕이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.9
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• pp.719-728
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• 2015

In this study, urban runoff analyses were performed using high resolution Quantitative Precipitation Estimation (QPE), and variation of rainfall and runoff were analyzed to evaluate QPE data for urban runoff analysis. The five drainage districts (Seocho3, 4, 5, Yeoksam and Nonhyun) around Gangnam station were chosen as study area, the area is $7.4km^2$. Rainfall data from KMA AWS (34 stations), SKP AWS (156 stations) and Gwanduk radar were used for QPEs in Seoul area. Four types of QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+ SKP AWS, QPE3: Gwangduk radar, QPE4: QPE2+QPE3) of 6 events in July 2013 were generated by using Krigging and conditional merging. The temporal and spatial resolution of QPEs are 10 minutes and 250 m, respectively. The complex pipe network were treated as 773 manholes, 772 sub-drainage districts and 1,059 pipelines for urban runoff analysis as input data. QPE2 and QPE4 show spatial variation of rainfall by sub-drainage districts as 1.9 times bigger than QPE1. The peak runoff of QPE2 and QPE4 also show spatial variation as 6 times bigger than Gangnam and Seocho AWS. Thus, the spatial variation of rainfall and runoff could exist in small area such as this study area, and using high-resolution rainfall data is desirable for accurate urban runoff analysis.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1211-1220
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• 2020

This research detects the features of the bright band (BB) through analysis of the vertical profile of range height indicator (RHI) and the slant range beam profile of plane position indicator (PPI) of the polarimetric radar measurements-horizontal reflectivity (ZH), differential reflectivity (ZDR), and cross-correlation coefficient (ρHV). As a result of the analysis, it is possible to clearly detect the bright band using the polarimetric radar measurements, and it is confirmed that the result is consistent by double searching for the BB using the RHI and PPI scan data at the same time. Based on these results, the accuracy of QPE (quantification of precipitation estimation) can be improved by applying the BB search method by the PPI slant range in this research to large rainfall radars that only scan PPI volumes in the field without RHI observations.