This study is a research results about flow characteristics of debris flow mobilized from landslides such as initiation, transportation and deposition. As results of slope stability analyses at sites studied, the safety factors in rainy period are decreased drastically in comparisons with those in dry period so that the effect of rainfall on initiation of debris flow is known to be significant. From results of analyzing rainfall data, debris flow occurred as previous rainfall accumulated during 2 weeks was more than 526mm, the maximum rainfall intensity being more than 34mm/hr and the day rainfall being more than 171mm/day. As results of analyzing topology of channel debris flow running, the angle of slope where debris flow initiated was in the range of $36{\sim}39^{\circ}$. For area of channel debris flow being transporting the angle of channel was in the range of $11{\sim}36^{\circ}$. The angle of channel where debris flow started to be deposited was found to be in the range of $5{\sim}10^{\circ}$.
본 연구에서는 2014년 8월 부산 경남 집중호우 사례를 대상으로 레이더와 위성결합 Multi-sensor Blending 초단기 강우예측을 실시하였다. 레이더 최적 Z-R관계는 열대형 강수 Z-R관계식($Z=32R^{1.65}$)을 적용하였으며, 20 mm/h 이상의 강한 강우에서 강수량 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한 60 mm/h 이상 강한 폭우사상에 대하여 천리안 위성자료와 레이더자료를 합성한 결과 정량강수 추정 성능이 향상됨을 확인하였다. 지속시간별 강우예측 정확도 검증을 위하여 AWS, MAPLE 자료와 비교결과, 강우예측 1시간까지 약 50%이상의 지점강우예측 정확도를 확보하였으며, 10분 단위 예측시간별 상관계수는 0.80~0.53, 평균제곱근오차는 3.99~6.43 mm/h로 분석되었다. 본 연구 결과 레이더와 위성정보를 이용한 보다 신뢰성 있는 강우예측 정보 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 지속적인 사례연구와 레이더 위성 활용 정량강수량 추정 및 예측, 그리고 위성강수 추정 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.
천리안(COMS, Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성은 한반도를 15분마다 촬영하지만, 관측 채널의 한계로 강우 추정 시 과소 추정하는 경향이 있어 풍수해 발생시 활용하기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 천리안 위성과 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성자료를 함께 이용하여 한반도 풍수해 발생시 활용할 수 있는 위성기반 강우추정 기술을 개발하였다. 천리안 위성과 GPM 위성의 시간 공간 해상도를 일치시키고 GPM 위성의 IMERG 자료를 통해 강우추정 정확도를 향상시킨 결과, 종관기상 관측값(ASOS)간의 상관계수가 0.7 이상으로 나타나 기존 천리안 위성 자료만을 이용한 강우추정 기술보다 정확한 결과를 도출하였다. 향후 천리안 위성의 후속 위성인 천리안 2A호(GK-2A)를 활용할 경우 보다 정확한 기상정보가 제공될 예정이므로, 미계측 지역에 대한 재난관리 활용성이 확대될 것으로 기대된다.
On 31 July 2014, there was a localized torrential rainfall ($58.5mm\;hr^{-1}$) caused by a strong convective cell with thunder showers over Daegwallyeong. In the surface synoptic chart, a typhoon was positioned in the East China Sea and the subtropical high was expanded to the Korean peninsula. A WRF (Weather Research and Forecasting) numerical simulation with a resolution of 1 km was performed for a detailed analysis. The simulation result showed a similar pattern in a reflectivity distribution particularly over the Gangwon-do region, compared with the radar reflectivity. According to the results of the WRF simulation, the process and mechanism of the localized heavy rainfall over Daegwallyeong are as follows: (1) a convective instability over the middle part of the Korean peninsula was enhanced due to the low level advection of warm and humid air from the North Pacific high. (2) There was easterly flow from the coast to the mountainous regions around Daegwallyeong, which was generated by the differential heating of the insolation among Daegwallyeong and the Yeongdong coastal plain, and nearby coastal waters. (3) In addition, westerly flow from the western part of Daegwallyeong caused a strong convergence in this region, generating a strong upward motion combined by an orographic effect. (4) This brought about a new convective cell over Daegwallyeong. And this cell was more developed by the outflow from another thunderstorm cell to the south, and finally these two cells were merged to develop as a strong convective cell with thunder showers, leading to the record breaking maximum rainfall per hour ($58.5mm\;hr^{-1}$) in July.
A flash flood is one of the most hazardous natural events caused by heavy rainfall in a short period of time in mountainous areas with steep slopes. Early warning of flash flood is vital to minimize damage, but challenges remain in the enhancing accuracy and reliability of flash flood forecasts. The forecasters can easily determine whether flash flood is occurred using the flash flood guidance (FFG) comparing to rainfall volume of the same duration. In terms of this, the hydrological model that can consider the basin characteristics in real time can increase the accuracy of flash flood forecasting. Also, the predicted radar rainfall has a strength for short-lead time can be useful for flash flood forecasting. Therefore, using both hydrological models and radar rainfall forecasts can improve the accuracy of flash flood forecasts. In this study, FFG was applied to simulate some flash flood events in the Taehwa river basin by using of SURR model to consider soil moisture, and applied to the flash flood forecasting using predicted radar rainfall. The hydrometeorological data are gathered from 2011 to 2021. Furthermore, radar rainfall is forecasted up to 6-hours has been used to forecast flash flood during heavy rain in August 2021, Wulsan area. The accuracy of the predicted rainfall is evaluated and the correlation between observed and predicted rainfall is analyzed for quantitative evaluation. The results show that with a short lead time (1-3hr) the result of forecast flash flood events was very close to collected information, but with a larger lead time big difference was observed. The results obtained from this study are expected to use for set up the emergency planning to prevent the damage of flash flood.
본 연구에서는 도시 소유역에 위치한 배수펌프장의 집중호우 시 운영 개선방안을 도출하기 위한 기초연구로서 강우유출을 모의하고자 하였다. 이를 위해 GIS근간의 강우유출 모의 모델인 HEC-HMS를 활용하였으며, 2001년 7월 구리시에 발생한 집중호우에 대한 홍수유출수문곡선을 모의 할 수 있었다. 이때 강우유출모의에 필요한 유역의 토지이용현황, 토양형 및 유출곡선지수 등의 모델 입력자료는 ArcView GIS 툴과 수치지도 자료를 활용하여 산정할 수 있었다.
2018년 8월 6일 영동지역에서 강한 대류 세포에 의해 천둥과 번개를 동반한 집중호우(강릉: 93 mm hr-1)가 발생했다. 집중호우 사례의 특성을 조사하기 위하여 COMS 위성의 구름 산출물 자료, 상하층 종관 일기도, ECMWF 재분석 자료, 라디오존데 자료를 이용하였다. 분석결과, 상층의 차고 건조한 공기가 동해상(영동지역)으로 유입되면서 상대적으로 중·하층에 따뜻하고 습한 공기와 만나 대기의 불안정을 만들고 대류운이 급격하게 발달하면서 단시간에 많은 강수가 내렸다. COMS 위성의 구름 운정 온도가 약 -65℃ 이상, 구름 광학 두께는 약 20-25 이상의 높은 값을 보일 때 강수량은 10 mm hr-1 이상으로 나타났다. 따라서 강수량은 구름 내의 수분 양 그리고 구름의 키와 밀접한 관련성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 라디오존데 자료의 연직 분석에서는 상하층 간의 연직 바람 쉬어가 크게 나타났다. 약 700 hPa 고도에서는 역전층이 나타나면서 상층과 하층간의 상당온위의 차이를 유발하여 대기불안정을 더욱 강화시켰으며 구름층은 고도 약 13 km 이상으로 발달하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 ECMWF 재분석 자료의 연직 분석에서도 확인할 수 있었다.
In Korea, collapse of railway slopes is frequently occurred due to tycoon or heavy rainfall doling rainy season and has been made personal and social damage greatly. In order to evaluate the stability of railway slopes under rainfall, explanatory variables and subordinate variables were selected for multivariate analysis. The sites which failure had occurred due to rainfall were investigated and critical rainfall was defined by the case that had high value of correlation factor after multivariate analyses for 121 cases had been executed. The maximum hourly rainfall during 24 hours before failure caused the collapse of railway embankment and the 0.3 square value of maximum hourly rainfall during 24 hours before failure caused the collapse of railway cut-slope, From the application to collapse examples, it is judged that critical rainfall curve will be used to estimate the stability of slopes.
2006년 10월 22일에서 24일에 걸쳐 한반도 강릉지역에서 강한 집중호우가 발생했다. 이 기간에 대해서 집중호우가 발생하기 전과 강우강도가 가장 강했을 때 나타나는 종관적, 운동학적 특성을 조사하기 위하여 본 연구에서는 지상일기도, 상층일기도, 적외위성영상, 자동기상관측장비(AWS) 자료, NCEP(National Centers for Environmental Prediction) 전구분석자료를 이용하였다. 분석 기간 동안 강릉에서 관측된 총 강수량은 316.5 mm이고, 최대 순간풍속은 $63.7m\;s^{-1}$이다. 일기도를 분석해보면 집중호우가 시작하기 전 온대저기압이 한반도 중부에서 발달하였으며 한반도 북부에 역전기압골이 형성되어 있다. 또한 300 hPa 상층일기도에서는 서해와 한반도 남부에 제트기류가 위치하며, 위치 소용돌이도 이상과 관련된 절리 저기압이 한반도 북서부에서 발달하고 있다. 강우강도가 가장 강했을 때의 특성을 좀 더 자세히 알아보기 위하여 강릉지역의 위치 소용돌이도 이상과 바람, 위치 소용돌이도의 시간-연직 단면도, 연직운동, 발산장과 수렴장, 역학적 온위의 연직분포에 대해 조사하였다. 종관적, 운동학적 과정을 분석해 본 결과 대류권계면 접힘이 집중호우 발생에 큰 역할을 한 것으로 사료된다.
In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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