레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.
본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우(MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.
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.
최근 레이더 강우량을 수문학적으로 활용하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기상레이더의 경우 관측 특성상 산악 효과 등으로 인한 관측 영역의 한계로 빔의 차폐가 발생하며, 이는 강우량의 과소 추정의 원인이 된다. 이에 본 연구에서는 기상 레이더의 수문학적 활용을 위해 Hybrid Surface Rainfall (HSR)기법을 활용하여 레이더 강우를 추정하였으며, 분포형 유출모형인 GRM 모형을 활용하여 유출 해석을 수행하였다. 5개의 강우 사상에 대해 강우 보정 및 유출 모의를 수행한 결과 HSR 기법을 활용한 이중편파 레이더 강우량(Q_H_KDP)이 지상 강우량의 15% 이내의 오차를 보이며 정확성이 가장 높았으며, 이를 활용하여 유출 해석을 수행한 결과 역시 R2 0.9 이상 NRMSE가 0.8 이하, NSE 0.5 이상의 정확도를 나타내었다. 본 연구를 통하여 이중편파 레이더 강우의 적용성을 확인할 수 있었으며, 향후 레이더의 수문학적 활용에 관련된 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.
다양한 토지이용에서 발생된 영양염류는 수계 유입시 부영양화를 유발하며, 녹조발생의 원인물질이 되기에 비점오염원으로부터 영양염류를 저감하기 위한 LID 기법의 적용이 필요하다. 본 연구는 영양물질의 저감효율을 높이기 위한 하이브리드 인공습지(HCW)의 설계인자를 도출하고자 수행되었다. 하이브리드 인공습지는 공주대학교 천안캠퍼스내 100% 불투수층으로 이루어진 주차장 및 도로의 강우유출수 처리를 위하여 2010년에 조성되었으며, 현재까지 모니터링이 수행 중이다. 하이브리드 인공습지의 조성 이후 현재까지 수행 중인 모니터링 결과를 활용하여 산정한 TN의 평균 제거효율은 74%였으며, TP의 평균 제거효율은 72%로 나타났다. 이러한 TN 및 TP 제거효율은 일반적인 인공습지에 비하여 높은 제거효율이며 자유수면 습지 및 지표하 흐름습지에서의 활성화된 물리적 및 생태학적 기작에 기인한다. 하이브리드 인공습지의 효율적 영양물질 저감을 위한 중요설계인자는 유역면적 대비 시설면적의 비(SA/CA), 강우유출량, 강우강도 등으로 나타났으며, 영양물질 제거를 위한 최적 유입수의 C/N 비는 5:1에서 10.3:1로 산정되었다. 본 연구 결과는 도시지역의 강우유출수 내 영양염류를 고효율로 처리하고자 하는 하이브리드 인공습지의 효율적 설계에 사용 가능하다.
기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
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.
기후변화로 인한 돌발홍수의 발생 빈도 증가에 따라 X밴드 레이더를 이용한 보다 빠르고 정확한 강수 관측이 중요해지고 있다. 이에 환경부는 삼척과 울진에 2기의 이중편파 X밴드 레이더를 설치했다. 본 연구에서는 차폐 효과를 최소화하기 위해 설치된 2기의 각 레이더에서 2개의 고도각 관측을 수행한 뒤 얻어진 관측자료를 합성하여 정량강우를 산정하였다. 정량강우산정을 위해서 먼저 품질관리(QC) 기법을 적용한 뒤 비차등위상차(KDP)를 산출하고 하이브리드 고도면 강수추정(HSR) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 산출된 KDP를 이용해 R-KDP 관계로 불리는 강우강도와 비차등위상차의 관계식을 적용하여 얻어지는 정량적 강우추정(QPE)의 정확도 상승을 위해 해당 관계식의 매개변수를 추정했다. 매개변수 추정을 위해서 여러 개의 강우량계와 레이더 자료를 바탕으로 경험적 방법을 개발하였다. 새로 제안된 매개변수를 이용한 관계식(R = 27.4K0.81DP)은 관측된 강수량에 대해 추정된 강수의 상관계수를 선행연구대비 1% 정도 약간 상승시켰다. 마찬가지로, 제곱평균 제곱근오차는 3.88 mm/hr에서 3.68 mm/hr로 감소했고 편차는 -1.72에서 -0.92로 상관계수보다 유의미하게 감소해 정확도가 상승했음을 보였다.
본 연구는 간척지에서 여름철 대표 사료작물인 수수${\times}$수수 교잡종의 생산성 및 토양의 물리화학적 성질의 변화를 조사하기 위해서 석문 간척지에서 2년 동안 수행하였다. 간척지에서 수수${\times}$수수 교잡종의 생산성은 돈분액비구와 화학비료구가 돈분 SCB 액비구보다 높은 수량을 보였으나 통계적인 차이는 보이지 않았다. 그리고 사료가치는 화학비료구, 돈분액비, 돈분SCB 액비의 시용구간에 비슷한 수준을 보였다. 토양중 전질소 함량은 돈분액비 시용에 의한 변화가 관찰되지 않았으나 토양유기물 함량은 시험 후에 현저하게 증가하는 경향을 보였다(P<0.05). 그리고 토양수분 함량은 토양깊이가 깊어짐에 따라 높은 함량을 유지하였다. 따라서 간척지에서 돈분액비를 이용하여 수수${\times}$수수 교잡종의 재배가 가능하나, 돈분 SCB 액비를 이용시에는 추가적인 질소질 비료의 시용이 필요 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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