Anh, Dao Duc;Kim, Dongkyun;Kim, Soohyun;Park, Jeongha
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.157-157
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2019
This study derived the Flood-Inducing-Rainfall (FIR) and the Flood-Inducing-Runoff (FIRO) from the radar-gage composite data to be used as the basis of the flood warning initiation for the urban area of Seoul. For this, we derived the rainfall depth-duration relationship for the 261 flood events at 239 watersheds during the years 2010 and 2011 based on the 10-minute 1km-1km radar-gauge composite rainfall field. The relationship was further refined by the discrete ranges of the proportion of the flooded area in the watershed (FP) and the coefficient variation of the rainfall time series (CV). Then, the slope of the straight line that contains all data points in the depth-duration relationship plot was determined as the FIR for the specified range of the FP and the CV. Similar methodology was applied to derive the FIRO, which used the runoff depths that were estimated using the NRCS Curve Number method. We found that FIR and FIRO vary at the range of 37mm/hr-63mm/hr and the range of 10mm/hr-42mm/hr, respectively. The large variability was well explained by the FP and the CV: As the FP increases, FIR and FIRO increased too, suggesting that the greater rainfall causes larger flooded area; as the rainfall CV increases, FIR and FIRO decreased, which suggests that the temporally concentrated rainfall requires less total of rainfall to cause the flood in the area. We verified our result against the 21 flood events that occurred for the period of 2012 through 2015 for the same study area. When the 5 percent of the flooded area was tolerated, the ratio of hit-and-miss of the warning system based on the rainfall was 44.2 percent and 9.5 percent, respectively. The ratio of hit-and-miss of the warning system based on the runoff was 67 percent and 4.7 percent, respectively. Lastly, we showed the importance of considering the radar-gauge composite rainfall data as well as rainfall and runoff temporal variability in flood warning system by comparing our results to the ones based on the gauge-only or radar-only rainfall data and to the one that does not account for the temporal variability.
It is important for 0-6 hour nowcasting to provide for a high-quality initial condition in a meso-scale atmospheric model by a data assimilation of several observation data. The polarimetric radar data is expected to be assimilated into the forecast model, because the radar has a possibility of measurements of the types, the shapes, and the size distributions of hydrometeors. In this paper, an impact on rainfall prediction of the data assimilation of hydrometeor types (i.e. raindrop, graupel, snowflake, etc.) is evaluated. The observed information of hydrometeor types is estimated using the fuzzy logic algorism. As an implementation, the cloud-resolving nonhydrostatic atmospheric model, CReSS, which has detail microphysical processes, is employed as a forecast model. The local ensemble transform Kalman filter, LETKF, is used as a data assimilation method, which uses an ensemble of short-term forecasts to estimate the flowdependent background error covariance required in data assimilation. A heavy rainfall event occurred in Okinawa in 2008 is chosen as an application. As a result, the rainfall prediction accuracy in the assimilation case of both hydrometeor types and the Doppler velocity and the radar echo is improved by a comparison of the no assimilation case. The effects on rainfall prediction of the assimilation of hydrometeor types appear in longer prediction lead time compared with the effects of the assimilation of radar echo only.
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 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 본 연구는 한강 유역의 강우관측에 강화 레이더를 이용하는 경우를 적용 예로 살펴보았다. 한강 유역을 수자원단위지도의 중권역에 해당하는 총 20개의 소유역으로 나누어 검토할 경우, 총 소유역 중 강화 레이더로 완전히 관측되는 경우는 총 5개에 불과하며, 전혀 관측되지 않는 소유역도 3개가 있다. 나머지 12개의 소유역은 부분적인 레이더 정보만이 가용한 경우가 된다. 부분적인 레이더 정보만이 존재하는 경우의 관측오차는 기본적으로 관측되는 부분의 면적에 반비례하여 작아지지만, 동일한 면적일 경우에는 관측되는 면적이 몇 개로 쪼개져 있느냐에 따라 오차의 규모가 달라지게 된다. 동일한 관측면적일 경우에는 많이 쪼개져 있을수록 관측오차가 작아지게 된다. 본 연구의 대상유역인 한강유역의 경우에도 강화 레이더 강우자료를 이용하여 면적평균강우를 추정한다면 그 오차는 최소 수 %에서 최대 수십%까지 범위인 것으로 파악되었다.
선박용 X 밴드 레이더의 영상 신호를 추출하고 디지털 신호로 처리하여 강우 정보를 생산하는 변환기(Analog to Digital Converter, ADC)를 설계하였다. X 밴드 기상 레이더는 국지적 범위에 대한 강우의 시공간적 고해상도 관측에 적합하지만 가격이 매우 비싸고 전문적인 관리가 필요하다. 이에 비해 10-2 비용의 선박용 레이더는 경제적인 이득뿐만 아니라 자료 수집 및 관리를 용이하게 한다. 개발한 변환기의 유용성을 검증하기 위해 단기 강수 사례에 대한 기상 레이더와 비교 관측을 수행하였다. 선박용 레이더의 강우 관측 결과는 반경 15 km 이내에서 기상 레이더와 일치하였다. 이를 통해 선박용 레이더의 강우 관측 활용성을 입증하였다.
최근 국지성 집중호우 및 급격한 기상변화로 인해 돌발홍수와 같은 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더 강수자료를 활용하는 목적은 기상레이더 강수자료가 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 본 연구에서는 고해상도 기상레이더 강수자료의 공간적 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 극대화할 수 있는 조건부 합성기법을 보간법에 따라 분석 하였다. 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였으며 추가적으로 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 모형검증을 수행한 결과 조건부 합성을 통하여 생산된 공간적 강수정보의 수문학적 활용이 가능할 것으로 판단된다.
The Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) is an US-Japan joint space mission to observe tropical and subtropical rainfall. This satellite is equipped with the world's first precipitation radar that operates at 13.8 GHz. We introduce the TRMM precipitation radar (PR) system, along with the PR data processing and analysis algorithms, and some observation results obtained by the TRMM PR. It is concluded that the TRMM PR can give quite useful rainfall data for the understanding of global climate changes, meteorology, climatology, atmospheric science, and also for the studies of satellite communication.
In recent years, the quixotic nature and concentration of rainfall due to global climate change has intensified. To monitor localized heavy rainfalls, a reliable disaster monitoring and warning system with advanced remote observation technology and high-precision display is important. In this paper, we propose a GIS-based intuitive and realistic 3D radar data display technique for accurate and detailed weather analysis. The proposed technique performs 3D object modeling of various radar variables along with ray profiles and then displays stereoscopic radar data on detailed geographical locations. Simulation outcomes show that 3D object modeling of weather radar data can be processed in real time and that changes at each moment of rainfall events can be observed three-dimensionally on GIS.
최근 집중호우 등 기상으로 인한 재해가 증가함에 따라 수문기상, 방재분야에서 레이더를 이용한 기상 및 재해예측에 대한 관심이 증대되고 관련연구가 활발히 이루어지고 있다. 환경부 등에서는 레이더 네트워크를 전국적으로 구축 운영함에 따라 레이더의 활용성이 강조되고 있지만, 레이더자료를 활용하고자 하는 실무자 및 연구자들은 레이더자료의 특성을 이해해야하고 레이더자료 형식(UF)의 변환과 보정에 시행착오를 경험하고 있다. 이에 본 연구에서는 UF형식의 레이더자료를 이미지 및 텍스트파일(ASCII file)로 생성할 수 있도록 JAVA 언어를 이용한 GUI방식의 레이더자료를 표출 및 분석 프로그램(RaDAP; Radar Display and Analysis Program)을 개발하였다. 본 프로그램을 이용하여 원하는 레이더강우 자료를 도출하고 이를 이용한 분석을 수행하는데 필요한 소요시간을 최소화 할 수 있어 다양한 분야에서 레이더자료의 활용성을 높이는데 기여할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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