• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권4호
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• pp.235-244
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• 2018

Potential maximum soil moisture retention (S) is a dominant parameter in the Soil Conservation Service (SCS; now called the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS)) runoff Curve Number (CN) method commonly used in hydrologic modeling for event-based flood forecasting (SCS, 1985). Physically, S represents the depth [L] soil could store water through infiltration. The depth of soil moisture retention will vary depending on infiltration from previous rainfall events; an adjustment is usually made using a factor for Antecedent Moisture Conditions (AMCs). Application of the method for continuous simulation of multiple storms has typically involved updating the AMC and S. However, these studies have focused on a time step where S is allowed to vary at daily or longer time scales. While useful for hydrologic events that span multiple days, this temporal resolution is too coarse for short-term applications such as flash flood events. In this study, an approach for deriving a time-variable potential maximum soil moisture retention curve (S-curve) at hourly time-scales is presented. The methodology is applied to the Napa River basin, California. Rainfall events from 2011 to 2012 are used for estimating the event-based S. As a result, we derive an S-curve which is classified into three sections depending on the recovery rate of S for soil moisture conditions ranging from 1) dry, 2) transitional from dry to wet, and 3) wet. The first section is described as gradually increasing recovering S (0.97 mm/hr or 23.28 mm/day), the second section is described as steeply recovering S (2.11 mm/hr or 50.64 mm/day) and the third section is described as gradually decreasing recovery (0.34 mm/hr or 8.16 mm/day). Using the S-curve, we can estimate the hourly change of soil moisture content according to the time duration after rainfall cessation, which is then used to estimate direct runoff for a continuous simulation for flood forecasting.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.23-23
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• 2017

기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하는 특성으로 인해 정량적 강우산출 과정 중에 다양한 원인으로 인해 불확실성 발생 요소가 존재하나 이를 정량화하고 저감하는데 많은 어려움이 있다. 원인을 살펴보면, 첫째, 기상레이더의 관측에서부터 정량적 강우량 추정까지 일련의 과정에 대한 포괄적으로 불확실성 정량화와 분석이 이루어지지 못하며, 둘째, 전체 불확실성이 어느 정도 되는지 제시하지 못하므로 각 단계별 불확실성이 전체 불확실성 대비 어느 정도 비율이 되는지 제시하지 못한다. 마지막으로 기존 연구들은 불확실성을 줄이고자 여러 방법을 사용하고 있으나 어느 정도 효용성이 있는지 불확실성 측면에서 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 Maximum Entropy(ME)와 Uncertainty Delta Method(UMD)를 이용한 접근방법을 제안하여 기상레이더를 활용하여 정량적 강우량을 추정하는 일련의 과정에서 단계별로 불확실성이 어떻게 전파되는지 추정하였다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 2012년 여름철(6~8월)에 발생한 18개 강우사례를 이용하여 품질관리(Open Radar Product Generator 품질관리 알고리즘, fuzzy 알고리즘), 강우추정(Window Probability Matching Method, Marshall-Palmer 관계식), 후처리보정(Local Gauge Correction 기법, Gauge to Radar ratio 기법)단계만을 수행하였으며, 이 결과를 바탕으로 기상레이더 정량적 강우추정 단계별 불확실성을 정량화하였다. 정량화결과, 최종적으로 관측단계의 불확실성보다 최종 불확실성이 줄어들었으나, 강우추정 단계에서 불확실성이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 어떤 강우추정식을 적용하느냐에 따라 레이더 강우추정결과가 매우 달라질 수 있음을 의미한다. 따라서 본 연구에서 제시한 불확실성 정량화 방법을 통하여 첫째, 전체 및 단계별 불확실성을 정량화할 수 있고, 둘째, 최종 불확실성 대비 각 단계별 불확실성을 비율을 제시할 수 있으며, 마지막으로 수행단계별로 불확실성 전파과정을 파악할 수 있다. 이는 향후 정량적 레이더 강우추정 과정에 있어서 불확실성을 발생시키는 주요 원인파악과 이에 대한 집중적인 투자를 가능하게 한다. 이러한 과정을 통하여 보다 정확한 정량적 레이더 강우추정이 가능할 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제29권3호
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• pp.269-282
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• 2019

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).

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.2-2
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• 2015

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.277-277
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 구조적으로 홍수에 취약한 실정이다. 국지성 도시호우는 저층(1 km 내외)에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 높은 산 정상에 설치되어 1.5 km 이상의 강우관측을 중심으로 운영됨에 따라 저층강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하여, 이에 대형 레이더에서 뿐만 아니라 도시단위의 국지성 호우관측에 대응할 수 있는 소형 레이더 기반 고정밀 강우관측 마련 및 운영 기술이 필요하다. 현재 K-water는 부산 에코델타 스마트시티에 도시 물재해 플랫폼 구현의 일환으로 돌발강우사전 탐지 및 도시의 신속·정확한 강우 관측을 위하여 높은 시공간 해상도를 제공하는 이중편파X 밴드 소형 강우레이더를 설치하고, 효율적 운용을 위해 각 고도각에서의 빔 차폐율을 확인하고 이를 고려한 최적 관측전략을 수립하였다. 또한 Z-Phi 방법을 이용한 반사도 감쇠 보정 기술을 개발하였으며, 강우 추정을 위해 하이브리드 고도면 합성 기법(HSR) 기법을 적용하고 검증하였다. 이후 소형 레이더의 정량적 추정강수를 이용하여 강우예측 정보를 생산하기 위해 이류모델을 적용하고, 비슬산과 소형 합성 레이더 추정강수로 선행 10분에서 180분까지 예측할 수 있도록 개발하였다. 또한, 지상강우관측 자료와의 정확도 비교 평가를 수행하고, 행정구역 및 표준유역의 예측 평균강우량을 생산하여 부산 에코델타 스마트시티 도시 물재해 통합관리 시스템과 연계운영을 위한 후속 과업을 수행중에 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.562-566
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• 2005

본 연구에서는 레이더 자료의 수문학적 적용성에 대한 정확도를 개선하고자 기상현업에서 운영하고 있는 관악산 도플러 레이더 자료를 활용하여 POD(Probability of Detection) 분석을 통해 레이더 오자료를 제거하고, 편차 보정기법을 적용하여 레이더 추정강수의 정확도를 개선시켜 이들의 수문학적 적용성을 검토하였다. 이를 위해 다양한 관측 고도각 별로 POD 분석을 수행한 결과 낮은 확률의 POD($p_l$)와 높은 확률의 POD($p_h $)의 범위가 변화하고, 레이더로부터 약 150 km 이상 떨어진 지역에서는 $1.95^{\circ}$ 이상의 고도각에서 탐지한 레이더 에코가 강수 추정에 유용하지 않음을 알 수 있었다. 또한 소양강유역을 대상으로 관측 강우량보다 과소추정되는 Marshall-Palmer 관계식의 레이더 추정강수를 편차 보정기법으로 실시간으로 보정하여 그 정확도를 향상시켰다. 보정된 레이더 추정강수를 HEC-1에 적용하여 유량해석을 수행한 결과, 보정된 레이더 추정 강수를 이용한 모의치와 관측유량사이에 매우 높은 상관성을 보이고 있음을 알 수 있었다. 따라서 편차 보정기법을 통해 보정된 레이더 강수는 수문학적 분석을 위한 입력자료로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.632-636
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• 2006

본 연구에서는 레이더 강수를 산정하는 기법을 비교.분석하고자 하였다. 레이더 강수산정기법의 비교는 레이더 반사도를 강우강도로 변환시키는 두가지 Z-R 관계식 산정방법을 기준으로 구분하여 수행하였다. Z-R 관계식 산정방법 중 첫번째는 지상강우계와 대응되는 레이더 격자 사이의 관계를 통해서 Z-R 관계식을 산출하여 레이더 강수를 산정하는 Least-Square Fitting 방법이고, 두번째 방법은 강우량계에서 관측된 강우량과 이에 근접한 영역에서 얻은 레이더 반사도 자료 각각의 확률밀도함수를 대응시켜 Z-R 관계식을 산출하는 WPMM(Window Probability Matching Method)을 적용하는 방법이다. 이 두 방법의 비교를 위해 2003년 6월에서 8월사이의 두 강우사상을 선택하여 Z-R 관계식을 산정하였으며, 산정된 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강수의 기상학적 검증을 통해 정성적.정량적으로 검토하였다. 한반도 전역에 대하여 산정된 레이더 추정강수를 검토한 결과 대체적으로 정확도 및 상관성 측면에서 WPMM 방법이 Least-Square Fitting 방법보다 정확한 것으로 나타났다. 또한, 도시 유역의 홍수예경보에 적합한 레이더 강수산정기법을 파악하고자 중랑천 유역의 레이더 강수를 수문학적으로 분석한 결과 WPMM 방법이 보다 유효한 것으로 검토되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.103-106
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• 2009

우리나라의 경우 자연 재해로 인한 피해를 감소시키기 위해 첨단 레이더 관측시스템을 설치 및 운영하고 있으며 활용도 또한 증가하고 있어 기상재해를 대비한 정확하고 용이한 레이더 강우량 추정은 필수적 요소라 하겠다. 강우량 추정은 대기 중의 강우 입자들로부터 반사된 전파의 세기 즉 레이더의 반사도 자료와 강우와의 관계를 이용하여 강우량을 산출하며 가장 보편적으로 Marshall and Palmer (1948)에 의해 연구된 Z-R 관계식을 이용하여 강우량을 추정하고 있다. 기존의 레이더 강우량 추정시 사용되는 보정 방법인 G/R (우량계/레이더) 비는 대상유역을 격자로 나눴을 경우 강우관측소가 위치한 격자와 주변 8개의 위치한 격자의 면적강우량을 산술평균하여 사용하고 레이더 자료와 강우관측소의 강우자료를 비교하여 보정한 후 강우량을 추정하고 있다. 그러나 G/R 비를 평균하여 보정할 경우 대상유역에 위치한 강우자료가 오측이거나 관측이 되지 않았을 경우 관측지점의 강우량 추정에 영향을 주게 되며 G/R 비를 산출할 시 강우관측소가 가지는 오차를 줄이기 위하여 강우관측소의 강우자료와 레이더 자료간의 보정이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 레이더의 관측반경은 480km 까지 가능하지만 양질의 자료를 사용하기 위해 광덕산에 위치한 레이더의 반경 100km 내의 강우관측소를 이용하였으며 기상청에서 운영하고 있는 94개 지점의 AWS (automatic weather system)를 이용하여 대상유역에 위치한 강우관측소의 강우자료와 레이더 강우량에 통계분석을 하여 최적의 G/R 비를 산정한 후 레이더 강우량을 추정하였다. 또한 추정된 강우량을 관측된 강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1021-1026
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• 2009

본 연구에서는 물리적 기반의 완전분포 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형을 이용하여 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더 자료와 지상강우 자료를 이용하여 분포형 홍수유출모의를 실시하였다. $Vflo^{TM}$모형을 구성하기 위해서 GIS 지형공간 자료가 사용하였다. 유역의 하천 배수망과 각 격자에서의 경사를 구하기 위하여 250m 격자 크기의 DEM을 사용하였다. 본 연구에서는 2006년 7월 14일부터 2006년 7월 17일까지의 관측 레이더 강우자료(Quantitative Precipitation Estimation, QPE), 보정된 레이더 강우자료, 지상 강우량자료를 동일한 조건의 $Vflo^{TM}$모형에 입력하여 관측 유출량과 비교함으로써 기상청레이더 자료와 조건부합성기법으로 보정된 레이더 자료의 수문모형의 입력 자료로써의 타당성을 비교하고자 하였다. 광덕산 레이더 강우의 경우 관측치보다 상당히 과소 추정되는 모습을 보여주었고, 지상강우와 조건부합성기법으로 보정된 레이더 강우의 경우 실제 관측치와 비슷한 유출을 나타내었지만, 조건부 합성기법(Kim, 2008)을 이용하여 레이더강우와 지상강우를 합성한 보정 레이더 강우자료가 가장 좋은 결과를 보여주었다. 이를 통해 기상레이더 강우자료와 지상강우자료를 합성할 경우 충분히 레이더 강우를 이용하여 홍수모형의 입력자료로써 수문학적 활용성이 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.35-35
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• 2012

Most grid-based distributed hydrologic models are complex in terms of data requirements, parameter estimation and computational demand. To address these issues, a simple grid-based hydrologic model is developed in a geographic information system (GIS) environment using storage-release concept. The model is named GIS Storage Release Model (GIS-StoRM). The storage-release concept uses the travel time within each cell to compute howmuch water is stored or released to the watershed outlet at each time step. The travel time within each cell is computed by combining the kinematic wave equation with Manning's equation. The input to GIS-StoRM includes geospatial datasets such as radar rainfall data (NEXRAD), land use and digital elevation model (DEM). The structural framework for GIS-StoRM is developed by exploiting geographic features in GIS as hydrologic modeling objects, which store and process geospatial and temporal information for hydrologic modeling. Hydrologic modeling objects developed in this study handle time series, raster and vector data within GIS to: (i) exchange input-output between modeling objects, (ii) extract parameters from GIS data; and (iii) simulate hydrologic processes. Conceptual and structural framework of GIS StoRM including its application to Pleasant Creek watershed in Indiana will be presented.