• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.100-100
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• 2018

본 연구에서는 집중호우에 대한 레이더기반 초단기 강우예측 시스템의 정확도를 향상시키기 위해 초기장 개선 연구를 수행하였다. 집중호우에 적합한 강우를 추정하기 위해 층운형, 대류형, 열대형의 Z-R관계식과 반사도 조건에 따라 층운형과 적운형을 구분하여 Z-R 관계식을 적용하였으며, 이를 초단기 강우예측 시스템의 초기장으로 활용하였다. 또한 2016년 10월 5일 태풍 차바(Chaba)에 의한 집중호우 사례에 대해 지상관측 강우자료와 레이더 추정 및 예측 강우자료와의 비교를 통해 정확도를 정성적 정량적으로 평가하였다. 레이더 강우추정에 대한 분석 결과, 복합형 타입의 Z-R 관계식의 상관계수와 평균제곱근오차가 비슬산레이더의 경우 각각 0.8207, 9.22 mm/hr, 면봉산 레이더의 경우 각각 0.8001, 10.53 mm/hr로 가장 좋은 성능을 보였다. 강우 예측에 대한 분석 결과, 집중호우 사례에 대해 강우강도 공간분포 및 이동 패턴은 평균적으로 잘 모의하였으며, 초단기 강우예측 결과의 평균적으로 POD는 0.97이상, FAR는 0.21 이하로 다소 정확하게 예측하는 것으로 분석되었다. 정량적 평가 결과, 비슬산 레이더의 경우 상관계수가 예측시간 60분까지 0.545이상, 면봉산 레이더의 경우 0.379 이상으로 비교적 좋은 상관성을 보였으며, Z-R관계식 유형에 따른 차이는 작은 것으로 확인되었다. 평균제곱근오차의 경우 열대형과 복합형의 Z-R관계식이 높은 정확도를 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과, 초기장 정확도의 개선을 통한 레이더 기반 초단기 강우예측 모형의 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적인 사례연구 및 검증을 통하여 강우추정 및 강우예측 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.226-226
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• 2016

최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.387-387
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• 2023

2022년 중부권 폭우로 인하여 서울 강남구에서 도시홍수가 발생하였고, 많은 인명 및 경제적 지해를 유발하였다. 기후변화로 야기되는 극한 강우의 발생 패턴 및 강우 패턴의 변화가 많은 연구에서 확인되어 오고 있다. 한국의 경우 극한 강우가 국지적이고 단기간에 많은 강우량을 발생시키는 패턴으로 변화하고 있는 것으로 연구되고 있다. 특히, 도시홍수의 경우 도달시간이 매주 짧기 때문에, 초단기간에 대한 강우분석이 필요하나, 강우관측시스템의 한계로 인하여 현재까지는 초단기간에 대한 극한 강우분석이 미비한 실정이다. 1997년 이후로 기상청에서는 지속적으로 방재기상관측망(Automatic Weather System, AWS)를 설치를 하였고, 최근에 설치된 AWS의 경우 초단기간 강우량 자료를 관측할 수 있는 장비 및 시스템을 구축하고 있으나, 운영된 기간이 짧아 빈도해석에 적용하기에 한계점이 많다. 본 연구에서는 서울 지역에서 영향을 주는 40여개의 AWS의 초단기간 강우량 자료를 이용하여 서울 지역을 확률강우량을 산정하고자 한다. 짧은 관측기간으로부터 발생하는 확률강우량 추정불확실성의 저감을 위해서 지역빈도해석을 적용하였다. 지역빈도해석으로는 지수홍수법을 적용하였다. 추가적으로 서울안에서 공간적으로 확률강우량의 편차에 대하여 조사 분석하였다. 본 연구의 결과를 통하여 서울지역의 초단기간에 대한 안정적인 확률강우량의 추정이 가능할 것으로 예상되며, 추가적으로 지역별 확률강우량의 차이를 비교분석 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.19 no.3
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• pp.366-374
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• 2017

The objective of this study is to explore the applicability of very short-range-forecast rainfall for the early warning of mud-debris flows. An artificial neural network was applied to use the very short-range-forecast rainfall data. The neural network is learned by using the relationship between the radar and the AWS, and forecasted rainfall is estimated by replacing the radar rainfall with the MAPLE data as the very short-range-forecast rainfall data. The applicability of forecasted rainfall by the MAPLE was compared with the AWS rainfall at the test-bed using the rainfall criteria for cumulative rainfall of 6hr, 12hr, and 24hr respectively. As a result, it was confirmed that forecasted rainfall using the MAPLE can be issued prior to the AWS warning.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.11 no.3
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• pp.17-28
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• 2011

This study applied the Kalman Filter for real-time forecasting the G/R (ground rain gauge rainfall/radar rainfall) ratio to correct the mean field bias of the very-short-range-forecast (VSRF) rainfall. The MAPLE-forecasted rainfall was used as the VSRF rainfall, also the methodology for deciding the G/R ratio was improved by evaluating the change of G/R ratio characteristics depending on the threshold and accumulation time. This analysis was done for the inland, mountain, and coastal regions, separately, for their comparison. As the results, more stable G/R ratio could be estimated by applying the threshold and accumulation time, whose forecasting accuracy could also be secured. The accuracy of the corrected rainfall forecasting by the forecasted G/R ratio was the best in the inland region but the worst in the coastal region.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.176-176
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• 2011

전 세계적으로 국지성 집중호우의 발생이 증가하고 있다(건설교통부, 2007 ; 김광섭과 김종필, 2008). 특히, 국내의 경우 급속한 도시화에 의한 기상 변화의 영향으로 서울 및 중소도시 지역에 집중호우의 발생이 크게 증가하였고, 산악지역에 발생한 강도 높은 집중호우로 인하여 돌발홍수의 발생 또한 급증하고 있다. 이처럼 집중호우는 단시간에 큰 강우강도를 동반하여 돌발홍수를 유발할 뿐만 아니라 잦은 발생으로 인하여 막대한 재산 손실과 인명 피해를 초래하고 있다(유철상 등, 2007a). 현실적으로 이러한 이상호우에 의한 피해를 원천적으로 방지하는 것은 불가능하다. 그러나 어느 정도(accuracy) 이상의 강우예측이 전제된다면 피해의 규모를 크게 줄일 수 있는 것이 또한 사실이다(유철상 등, 2007b). 집중호우로 인한 피해의 주범은 수 시간이내에 발생하는 돌발홍수로서 이에 대한 피해를 최소화하기 위해서는 정확한 초단기예측 강우가 절실한 상황이다. 이에 본 연구에서는 초단기예측 강우의 보정을 목적으로 G/R 비를 예측하였다. 먼저, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법을 개선하였다. 초단기예측 강우로 캐나다 McGill 대학교에서 개발된 MAPLE 예측강우를 사용하였으며, 이를 보정하기 위하여 칼만 필터를 이용하여 G/R 비를 실시간으로 예측하였다. 이러한 분석은 레이더 자료의 품질이 가장 양호할 것으로 판단되는 내륙지역을 대상으로 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.43-45
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• 2021

The short-term quantitative precipitation prediction (QPF) system is important socially and economically to prevent damage from severe weather. Recently, many studies for short-term QPF model applying the Deep Neural Network (DNN) has been conducted. These studies require the sophisticated pre-processing because the mistreatment of various and vast meteorological data sets leads to lower performance of QPF. Especially, for more accurate prediction of the non-linear trends in precipitation, the dataset needs to be carefully handled based on the physical and dynamical understands the data. Thereby, this paper proposes the following approaches: i) refining and combining major factors (weather radar, terrain, air temperature, and so on) related to precipitation development in order to construct training data for pattern analysis of precipitation; ii) producing predicted precipitation fields based on Convolutional with ConvLSTM. The proposed algorithm was evaluated by rainfall events in 2020. It is outperformed in the magnitude and strength of precipitation, and clearly predicted non-linear pattern of precipitation. The algorithm can be useful as a forecasting tool for preventing severe weather.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.276-276
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• 2021

최근 댐과 같은 수공구조물의 건설로 대규모 홍수피해는 급격히 줄어들었지만, 돌발홍수(flash flood)로 인한 저지대 침수 등의 도시홍수 발생빈도가 급증하고 있다. 2020년에는 최장의 장마가 관측되었으며, 전국적으로 홍수로 인한 침수피해가 발생하였다. 홍수에 선제적으로 대응하기 위해서 신뢰성 있는 홍수예·경보가 필요하며, 이를 위해서는 신속하고 정확성있는 강우예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 초단기 강우예측을 목적으로 둔 레이더 기반의 강우앙상블 예측모형을 개발하였다. 라그랑지안 지속성(Lagrangian persistence)을 기반으로 개발하였으며, 강우장의 이동 패턴은 이류특성을 활용해 추정하였다. 즉, 강우장의 예측정확도를 향상시키기 위해 공간적 규모별 캐스캐이드(cascade) 방법으로 분리해 이동 경로를 추정하였다. 예측시간에 따른 강우량은 각 캐스캐이드에 자기회귀모형을 적용하였다. 레이더 강우량은 2016-2020년 사이에 발생한 강우사상에 대한 환경부 홍수통제소에서 제공한 레이더 합성장을 이용하였다. 예측강우량에 대한 평가는 RMSE, Pearson's Correlation, FSS 등 통계치를 통해 수행하였다. 본 연구에서 소개된 강우예측 모형은 초단기 홍수예측에 정확도 높은 강우 정보를 제공할 수 있으며, 이에 따라 홍수피해를 저감하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 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.