광미적치장 수문 분석은 강우에 의한 유출량 합과 배수처리량을 단순 비교하는 댐과 달리 지하 배수시설 뿐만 아니라 지상배수시설과 비상배수시설 등 여러 종류의 배수처리 시설이 복합적으로 운영되기 때문에 유출량과 배수량을 시공간적으로 비교하여야 한다. 본 연구에서는 이와 같이 다단계 배수시설로 구성된 구 상동광산의 신광미적치장의 배수처리 능력을 GIS 기법을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 배수시설이 정상 작동할 경우 100년 빈도 시간 확률강우량인 80.31 mm/hr의 강우강도로 1시간 동안 비가 내리더라도 범람의 위험성은 없는 것으로 예측되었다. 그러나 모든 배수시설이 작동하지 않는다면 총 강우량이 251.1 mm에 도달할 때 광미댐은 범람의 위험성이 있는 것으로 예측되었다.
Dong, Jiang;Jianhua, Wang;Xiaohuan, Yang;Naibin, Wang
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.721-727
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2002
Precipitation evapotranspiration and runoff are three key parameters of regional water balance. Problems exist in the traditional methods for calculating such factors , such as explaining of the geographic rationality of spatial interpolating methods and lacking of enough observation stations in many important area for bad natural conditions. With the development of modern spatial info-techniques, new efficient shifts arose for traditional studies. Guided by theories on energy flow and materials exchange within Soil-Atmosphere-Plant Continuant (SPAC), retrieval models of key hydrological parameters were established in the Yellow River basin using CMS-5 and FengYun-2 meteorological satellite data. Precipitation and evapotranspiration were then estimated: (1) Estimating tile amount of solar energy that is absorbed by the ground with surface reflectivity, which is measured in the visible wavelength band (VIS): (2) Assessing the partitioning of the absorbed energy between sensible and latent heat with the surface temperature, which was measured in the thermal infrared band (TIR), the latent heat representing the evapotranspiration of water; (3) Clouds are identified and cloud top levels are classified using both VIS and TIR data. Hereafter precipitation will be calculated pixel by pixel with retrieval model. Daily results are first obtained, which are then processed to decade, monthly and yearly products. Precipitation model has been has been and tested with ground truth data; meanwhile, the evapotranspiration result has been verified with Large Aperture Scintillometry (LAS) presented by Wageningen University of the Netherlands. Further studies may concentrate on the application of models, i.e., establish a hydrological model of the Yellow river basin to make the accurate estimation of river volume and even monitor the whole hydrological progress.
While it is important to obtain the accurate information on snowfall data due to the increase in damage caused by the heavy snowfall in the winter season, it is not easy to observe the snowfall quantitatively. Recently, snow measurements using a weighing precipitation gauge have been carried out, but there is a problem that high snowfall intensity results in low accuracy. Also, the observed snowfall data are sensitive depending on wind speed, temperature, and humidity. In this study, a new process of quality control for snow water equivalent (SWE) data of the weighing precipitation gauge were proposed to cover the low accuracy of snow data and maximize the data utilization. Snowfall data (SWE) observed by Pluvio, Parsivel, snow-depth meter using laser or ultrasonic, and rainfall gauge in Cloud Physics Observation Site (CPOS) were compared and analyzed. Applying the QC algorithm including the use of number of hydrometeor particles as reference, the increased SWE per the unit time was determined and the data noise was removed and marked by flag. The SWE data converted by the number concentration of hydrometeor particles are tested as a method to restore the QC-removed data, and show good agreement with those of the weighing precipitation gauge, though requiring more case studies. The three events data for heavy snowfall disaster in Pyeongchang area was analyzed. The SWE data with improved quality was showed a good correlation with the eye-measured data ($R^2$ > 0.73).
본 연구에서는 강수량을 주요인자로 하는 수문학적 가뭄지수 및 기상학적 가뭄지수를 산정하였으며, 이를 토대로 수문학적 가뭄에 대한 다양성 있는 검토를 수행하였다. 수문학적 가뭄지수는 MSWSI(Modified Surface Water Supply Index)를 적용하고, 기상학적 가뭄지수는 SPI(Standardize Precipitation Index)를 이용하여 지수를 산정하였다. 대상범위는 댐 유역을 대상으로 하였으며, 1975년부터 2017년까지 43년 기간 자료를 보유하고 있는 중권역 4001 (섬진강 수계)을 대상으로 국내의 가뭄 발생 현황 및 시계열 도시 등에 대한 분석을 함께 수행하였다. 두 지수에 대한 평가에 앞서, 수문순환 과정에서 물 공급의 역할을 갖는 강수를 중심으로 강수와 댐 유입량 및 하천유량에 대한 이동평균별(1개월~9개월) 상관분석을 수행하였고 이를 토대로 두 가뭄지수에 대한 월별 및 이동평균별(3개월, 6개월)로 상관분석을 수행하였다. 선행적인 가뭄지수 평가인 기상학적 가뭄지수와 함께 지체시간을 고려한 수문학적 가뭄지수의 다양성 있는 분석결과를 통해 최근 빈번한 발생을 갖는 가뭄 발생에 따른 물이용 정책을 마련하는데 있어 활용성을 가질 것으로 판단하였다.
East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
본 연구의 목적은 우리나라의 연 강수량, 계절 강수 량 그리고 월 강수량의 최적 확률분포형을 선정하는 것이다. 이를 위해서 전국 32개의 강우 관측소에서 얻은 자료에 대하여 L-모멘트 비 다이어그램과 평균가중거리 값을 이용하여 각 강수량별 최적 확률분포를 산정하였으며, 최종적으로 선정된 최적 확률분포형을 관측 지점별로 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과, 연강수량에서는 3변수 Weibull 분포(W3), 봄과 가을에는 3변수 대수정규분포(LN3), 여름과 겨울에는 일반화된 극치분포(GEV)가 관측값에 가장 잘 적합하는 것으로 나타났다. 또한, 월 강수량에서는 1월은 LN3, 2월과 7월은 W3, 3월은 2변수 Weibull 분포(W2), 4월, 9월, 10월, 11월은 일반화된 Pareto 분포(GPA), 5월과 6월은 GEV, 그리고 8월과 12월은 log-Pearson type III 분포(LP3)가 가장 잘 적합하였다. 하지만, 최적 확률분포형의 지점별 적합도 검정의 결과, 1월, 4월, 9월, 10월, 11월의 GPA와 LN3에 대한 기각율이 확률 분포의 매개변수 추정에서의 오류와 상대적으로 높은 AWD 값으로 인하여 매우 높게 나타났다. 한편, 23개 관측소의 자료를 추가하여 분석해본 결과 기존의 32개 의 관측소 자료를 이용한 것과 큰 차이를 나타내지 않았다. 종합적으로 보다 적합한 확률분포형을 선정하기 위해서는 더 장기간의 표본자료를 이용한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
MTSAT-1R의 적외 채널 밝기온도와 마이크로웨이브 강수량 자료를 이용하여 강수량을 추정하였다. 정지위성의 밝기온도와 다양한 마이크로웨이브(SSM/I, SSMIS, AMSU-B, AMSRE, TRMM) 강수량의 시공간일지 자료생성 및 관계성을 분석하여 MTSAT-1R 밝기온도와 마이크로웨이브 강수량의 조견표를 작성하였으며 밝기온도에 적용하여 강수량을 산출하였다. 산출 강수량은 지상 AWS 및 TRMM 위성자료를 이용하여 검증하였다. TRMM 2A12(TMI) 방법에 산출 강수량은 AWS 및 TRMM3B42 강수량 검증에서 상관계수는 0.38과 0.61, RMSE는 5.81과 2.44 mm/hr, PC는 0.79와 0.84 그리고 POD는 0.65와 0.87로 가장 높은 결과를 보였다. 전체적으로 위성을 이용한 강수량 산출에서 AWS 강수량과 비교하여 5 mm/hr 이상 그리고 TRMM3B42 강수량과 비교하여 2 mm/hr 이상 많은 강수를 추정하였다. 강수량의 검증 결과는 TRMM 2A12, AMSRE, SSM/I, AMSU-B 및 SSMIS 계열 방법순서로 상관성 등의 대부분 검증에서 높은 결과를 나타내었다.
구름 속의 수액량 분포와 인공강우에 의한 잠재적 증우 가능성을 조사하기 위해 1797년 7월부터 1998년 2월가지 이중채널 마이크로웨이브 레디오메타를 사용하여 안동 지방에서 관측을 실시하였다. 안동 지방의 수액량은 대부분의 시간대에서 0.1mm 이하로 매우 작은 값을 보였다. 계절적 특성을 살펴보면 여름철에 수액량이 가장 풍부하였으며, 봄, 가을, 겨을 순이었다. 수액량의 일변화 양상은 여름철을 제외한 계절에서 12시부터 17시까지 비교적 높은 수액량을 보였으며, 강수량이 많은 여름철에는 수액량의 시간 변동이 심한 것으로 조사되었다 풍향에 따른 수액량의 분포는 소백산맥을 넘어오는 기류인 서풍과 남서풍 계열의 바람에서 수액이 풍부하게 존재하는 것으로 조사되었다. 수평 수액량 플럭스와 연직 강수량의 비인 잠재적 증우 가능량(P$_{en}$)은 대부분 0.5 이하였으며, 계절적으로는 봄철에 0.5, 여름과 가을철에 0.2, 그리고 겨울철에 0.1 이었다. 결과적으로 안동지역에서 인공강우에 의한 최대 증우 가능성은 봄철 서풍계열의 바람에서 높은 것으로 조사되었다. .
본 연구는 기후변화가 잣나무의 연륜생장에 미치는 영향을 평가하기 위해 수행하였다. 잣나무의 연도별 생장패턴을 분석하기 위해 제5차 국가산림자원조사에서 수집된 연륜생장 자료를 정리하였다. 기후조건의 유사성에 근거한 군집분석 결과 잣나무 분포지역은 5개의 군집의 분류되었다. 시군별로 정리된 1951년부터 2010년까지 60년 동안의 월별 평균기온과 강수량 자료에 근거하여 각 군집의 연도별 생장도일과 표준강수지수를 산출하였다. 이 정보를 이용하여 기후조건이 생장에 미치는 영향을 분석하기 위해 각 군집에 대한 연도별 온도효과지수와 강수효과지수를 추정하였다. 온도효과지수와 강수효과지수의 곱으로 표현되는 독립변수에 의해 연륜생장을 추정할 수 있는 연륜생장 추정식을 군집별로 개발하였다. 이 추정식을 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5에 적용함으로써 기후변화가 군집별 잣나무의 연륜생장에 미치는 영향을 예측하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 잣나무의 지역별 생장특성의 추정뿐만 아니라 기후변화에 따른 생장패턴의 변화 예측에 필요한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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