기상레이더의 관측 특성상, 지형클러터 등의 관측영역 한계로 인한 관측공백 지역이 발생한다. 이러한 레이더 빔의 차폐는 강우량의 과소추정 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Hybrid Scan Reflectivity (HSR) 기법을 개발하고 기존 방법 결과와 비교하였다. 결과에 의하면, 기존 레이더 관측방법으로 지형에 의해 반사도 정보를 얻지 못하는 영역에 대하여 HSR 기법이 레이더 강우량을 추정할 수 있음을 확인하였다. 반사도 스캔기법과 빔차폐/비 빔차폐영역에서 모두 HSR 기법을 적용한 결과가 정확성이 가장 뛰어났다. 다음으로 각 방법별 레이더 추정 강우량을 HEC-HMS에 적용하여 홍수 유출량 추정 정확성을 평가하였다. HSR 기법에 의한 유출량은 RAR 산출 시스템과 M-P 관계식 대비 상관계수는 평균 7%와 10%, Nash-Sutcliffe Efficiency는 평균 18%와 34% 향상되었다. 따라서 정확한 홍수량 추정을 위해 수문분야에 HSR 기법에 의해 추정된 강우량을 활용할 필요성이 있는 것으로 사료된다.
최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 충주댐 유역을 대상으로 레이더 자료를 이용하여 호우의 산지효과 특성을 분석하였다. 먼저 적절한 무강우 기간과 절단값을 결정하여 독립호우사상을 선정하였다. 이러한 독립호우사상으로부터 산지효과의 발현 여부를 판단할 주요호우사상을 선정하였다. 또 레이더 자료를 이용하여 전체 기간과 호우중심 기간의 평균반사도를 산정하고, 산지 부근의 반사도와 평균반사도를 비교하여 반사도의 변화를 분석하였다. 아울러 본 연구에서는 호우의 특성인자를 선정하고 로지스틱 회귀분석을 수행하여 충주댐 유역 호우의 산지효과 발현 조건을 확인하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저 산악 지역을 통과하는 호우의 이동선상에서의 반사도 변화를 검토한 결과 호우의 시작 지점에 비하여 산악 지역에서의 반사도가 증가한 것으로 확인되었다. 둘째, 산지효과 발현 조건을 탐색하기 위해 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과 충주댐 유역에서는 임계값이 호우의 이동속도 4km/hr, 접근각도 $90^{\circ}{\pm}5^{\circ}$, 강우강도 4mm/hr인 경우에 산지효과의 발현 여부 적중률이 가장 높은 것으로 확인되었다.
The Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) Satellite was launched in November 1997, carrying into orbit the first space-borne Precipitation Radar(PR). The purpose of this study is to identify the relationship between TRMM/PR and AWS raingage data, and test the possibility to apply storm runoff prediction. Four TRMM/PR data in 1999 for Yongdam watershed was adopted and made a simple linear regression equation using AWS data. By using the equation, the storm runoff was estimated with the adjusted rainfall. TRMM/PR rainfall and runoff was overall underestimated by the carry-over effect of rainfall error and SCS-CN value selection.
We present here, some of the studies carried for estimation of rainfall over land and oceanic regions in and around South Korea. We use active and passive microwave measurements from TRMM ? TMI and Precipitation Radar (PR) respectively during a typhoon even named ? RUSA that took place during 30 Aug. 2002. We have followed due approach by Yao at. all (2002) and examined the performance of their algorithm using two main predictor variable, named as Scattering Index (SI) and Polarization Corrected Brightness Temperature (PCT) while using TMI data. The rainfall fnus estimated using PST and SI shows some Underestimation as compared to the 2A25 rainfall products from the PR in common area of overlap. A larger database thus would be used in future. To establish a new rain rate algorithm over Korean region based on the present case study.
Spatial distribution of precipitation has been estimated based on the local gauge correction (LGC) with a fixed inverse distance weighting (IDW), which is not optimized in taking effective radius into account depending on the radar error. We developed an algorithm, improved local gauge correction (ILGC) which eliminates outlier in radar rainrate errors and optimize distance power for IDW. ILGC was statistically examined the hourly cumulated precipitation from weather for the heavy rain events. Adjusted radar rainfall from ILGC is improved to 50% compared with unadjusted radar rainfall. The accuracy of ILGC is higher to 7% than that of LGC, which resulted from a positive effect of the optimal algorithm on the adjustment of quantitative precipitation estimation from weather radar.
1998년 여름철, 기상레이더와 레이더 주위의 고밀도 우량계 관측자료를 이용하여 $Z_{e}-R$ 관계식을 산출하기 위하여 관악산 레이더 자료와 강우강도 자료의 확률밀도함수를 구해 확률이 같은 지점을 매치시키는 Window Probability Matching Method(WPMM)라는 통계적 방법을 사용하였다. 레이더 반사도의 확률 분포는 약 15dBZ에서 가장 많은 빈도 분포를 보였고 강우강도의 확률분포는 대부분의 영역에서 시간당 10mm 이하의 비가 내리는 것으로 나타났다. WPMM을 이용한 $Z_{e}-R$ 관계식은 로그 좌표계에서 곡선형의 분포를 가지고 있어 직선형의 분포를 가지는 멱급수 형태의 관계식에 비해 반사도를 강우량으로 전환하는데 있어 더 나은 것으로 나타났다. 특히, 3개월 동안의 누적 강수량 산출시 $Z=200R^{1.6}$ 식은 실제 우량계 강수량의 44%만을 추정하는데 반해 WPMM의 경우는 실제 강수량의 80%까지 근접하는 것으로 나타났다.
본 논문은 X-밴드 항해용(선박용) 레이더를 이용한 파랑 계측시, 강설 및 강수에 의한 레이더 신호 변화 및 파랑 계측 저해 요소를 분석한다. 사용된 자료는 속초해수욕장 행정지원센터에 설치된 레이더를 활용하였으며, 비교 검증에 필요한 기상자료는 기상청과 국립해양조사원의 공공자료를 사용하였다. 기상청 공공자료는 레이더로부터 약 7km 떨어진 속초기상대에서 측정한 자료이며, 국립해양조사원 공공자료는 레이더로부터 약 3km 떨어진 해양관측부이에서 계측된다. 지금까지 강우나 강설에 의한 레이더 신호 변화는 경험적으로 전해졌을 뿐, 실제 기상데이터와 비교하여 분석한 사례는 전무하다. 이에 본 논문에서는 기상청의 강수, 강설 자료, CCTV, 레이더 신호를 시계열에서 종합적으로 분석하였다. 그 결과 강설 및 강우에 따라 레이더에서 계측된 파고의 경우 실제 파고 대비 감소되는 것을 확인하였으며, 거리에 따른 레이더 신호강도의 감소 현상도 확인되었다. 본 논문은 강설 및 강우에 따라 레이더의 신호강도 감소 현상을 다각적으로 분석한 것에 그 의의가 있다.
본 연구에서는 강우의 시공간적 멀티프랙탈 특성에 기반을 둔 다운스케일링 알고리즘(RDSTMF-Rainfall Downscaling in Space-Time Multifractal Framework)을 한반도에 적용하여 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 2008년부터 2012년까지 우리나라에 호우주의보를 일으킨 8개의 이벤트에 대한 레이더강우자료를 분석하여 각 이벤트에 대한 멀티프랙탈 지수를 판별하였으며, 이에 근거하여 RDSTMF의 모수들을 산정하고 이 모수들과 시공간강우장의 평균강우량과의 관계를 도출하였다. 이 관계에 근거하여 RDSTMF를 사용하여 가상의 시공간강우장을 생성, 관측 시공간 강우장과 비교하였다. 비교 결과, RDSTMF를 사용하여 생성된 가상의 시공간 강우장은 관측 시공간 강우장의 멀티프랙지수를 3차 모멘트까지 정확히 모사함을 확인하였으며, 누적분포함수 또한 비교적 정확히 모사함을 확인하였다.
면적고정형 ARF (Fixed Area ARFs)방법은 강우관측소의 지점강우를 활용하여 산정되고 있으며, 공간적 관측밀도의 제약이 정확한 ARF산정에 제약조건이 되고 있다. 본 연구에서는 레이더 강우관측을 활용하여 호우중심형의 ARF를 제시하고자 한다. 호우중심형 ARF (Storm-centered ARFs)산정 시 강우의 이동성, 방향성, 공간분포를 고려하기 위하여 강우사상별 강우형상에 따른 타원 장축의 방향성 결정, 강우형상에 따른 면적별 최적면적강우량을 산정하여 ARF를 제시하였다. 전선형에 비하여 태풍의 ARF값의 변동 폭이 작은 것을 알 수 있었고, 전선형은 지속시간에 따라 ARF가 증가하지만, 태풍의 경우에는 오히려 ARF가 감소하는 모습을 볼 수 있었다. 이 결과 지속시간이 비교적 짧은 1~3시간에서는 태풍 산바 사상의 ARF가 크게 산정되었으나, 지속시간이 긴 6~24시간에서는 ARF가 전선형 강우에 비해 작게 산정됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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