The KMA has cooperated with the Oklahoma University in USA to develop a Polarimetric Radar Data (PRD) simulator to improve the microphysical processes in Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS), which is critical for the utilization of PRD into Numerical Weather Prediction (NWP) field. The simulator is like a tool to convert NWP data into PRD, so it enables us to compare NWP data with PRD directly. The simulator can simulate polarimetric radar variables such as reflectivity (Z), differential reflectivity ($Z_{DR}$), specific differential phase ($K_{DP}$), and cross-correlation coefficient (${\rho}_{hv}$) with input of the Drop Size Distribution (DSD) and scattering calculation of the hydrometeors. However, the simulator is being developed based on the foreign observation data, therefore the PRD simulator development reflecting rainfall characteristics of Korea is needed. This study analyzed a potential application of the 2-Dimension Video Disdrometer (2DVD) data by calculating the raindrop axis ratio according to the rain-types to reflect Korea's rainfall characteristics into scattering module in the simulator. The 2DVD instrument measures the precipitation DSD including the fall velocity and the shape of individual raindrops. We calculated raindrop axis ratio for stratiform, convective and mixed rainfall cases after checking the accuracy of 2DVD data, which usually represent the scattering characteristics of precipitation. The raindrop axis ratio obtained from 2DVD data are compared with those from foreign database in the simulator. The calculated the dual-polarimetric radar variables from the simulator using the obtained raindrop axis ratio are also compared with in situ dual-polarimetric observation data at Bislsan (BSL). 2DVD observation data show high accuracies in the range of 0.7~4.8% compared with in situ rain gauge data which represents 2DVD data are sufficient for the use to simulator. There are small differences of axis ratio in the diameter below 1~2 mm and above 4~5 mm, which are more obvious for bigger raindrops especially for a strong convective rainfall case. These differences of raindrop axis ratio between domestic and foreign rainfall data base suggest that the potential use of disdrometer observation can develop of a PRD simulated suitable to the Korea precipitation system.
수문통계분야에서는 극치 사상을 해석하기 위해 generalized extreme value (GEV), generalized logistic (GLO), Gumbel (GUM) 모형과 같은 다양한 극치분포들을 사용하여 왔다. 특히 우리나라 강우 사상의 경우 다양한 극치분포 모형 중 GEV 분포와 Gumbel 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 각 분포 모형이 나타낼 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 이러한 점에서 두 개의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 나타낼 수 있는 통계적 특성의 범위가 넓은 분포의 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지고 있어 다양한 통계적 특성을 표현할 수 있는 Burr XII 분포와 우리나라 620개 지점의 강우자료의 무차원 L-moment 비를 이용하여 우리나라 강우자료의 수문학적 적용성을 검토하였다. 이를 위해 Burr XII 분포의 L-moment ratio인 L-skewness와 L-kurtosis를 유도하고 그 관계식을 이용하여 L-moment diagram을 작성하고 620개 지점이 해당 영역에 포함되는 정도를 검토하여 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 L-skewness가 L-kurtosis보다 상대적으로 큰 한강 유역에 해당하는 지점들에 대한 Burr XII 분포의 적용성이 우수한 것으로 나타났으며, 이는 일반적으로 많이 사용되는 GEV 또는 Gumbel 분포를 대체할 수 있는 분포가 될 가능성을 보였다고 할 수 있다.
본 논문에서는 정밀한 수문기상자료를 보유하고 있는 설마천 시험유역의 강우유출자료를 이용하여 산지 소유역의 유출곡선지수(CN)를 산정하고, 이를 이용하여 국내 산지 소유역에 적합하다고 판단되는 선행강우량(ARC)의 적용기준을 제시하였다. 설마천 시험유역은 $97\%$가 산림으로 구성되어 있는 전형적인 미개발 산지 소유역으로서 기왕의 10개 주요 호우사상을 분석하여 산정된 CN값은 $51{\sim}89$ 범위에 있었으며 중앙값(median)은 72 정도인 것으로 나타났다. 선행강우량과 CN과의 관계에 대하여 검토한 결과 본 논문에서 제기한 가설인 ${\ulcorner}$5일 선행강우량 보다 1일 선행강우량이 산지 소유역에 대한 CN을 결정하는 데에 더욱 타당성이 높을 것${\lrcorner}$ 이라는 가설은 타당한 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통하여 1일 또는 5일 선행강우량으로부터 산지 소유역의 CN을 추정할 수 있는 회귀분석식을 제안하였다. 국내 산지 소유역의 유출곡선지수에 대한 체계적인 분석이 거의 없는 실정에서 본 연구를 통하여 국내 산지 소유역에 대한 실측자료를 기반으로 선행강우량을 반영한 CN 산정방법을 제시함으로써, 특히 산악지역에서 실측강우에 따른 유출수문곡선 재현시 선행강우조건을 반영하는 예비적인 가이드라인이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.
본 연구는 강우특성과 홍수피해액과의 관계를 히스토그램분석을 이용해 분석하였다. 분석대상의 공간적 범위는 전국 및 16개의 광역자체단체로 하였으며 시간적 범위는 1994년에서 2009년까지 16개년도의 홍수피해 자료를 이용하였다. 분석결과, 홍수로 인한 총 피해액은 대부분 발생횟수가 높은 중 소규모 호우사상에 의한 피해 비중이 가장 높게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 또한 국내 16개 광역지자체별 홍수피해액을 비교한 결과 도(道)에 비해 광역시의 방재능력이 우수한 것으로 나타났으며, 각 지자체별로 총 피해액이 최대로 발생하는 강우 특성들이 상이하게 나타났다. 따라서 국가에서 집중해야 할 치수대책 수립 시 위의 결과들을 고려하여 대상 규모를 결정하여야 할 것으로 판단된다.
공간통계자료는 비록 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나, 실제 우리는 모든 지점에서 공간자료를 수집하지 못한다. 따라서 몇 개의 대표 지점에서 자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하게 되는데, 이때 공간보간 기법이 적용된다. 본 논문에서는 다양한 분야에서 매우 중요하게 사용되는 강우자료에 대해 공간보간을 실시하고 그 정확성을 검증하였다. 기상청에서 운영하는 총 373 개의 강우관측소의 2004 년도 연 총강우량에 대해 공간보간을 실시하였으며, 그로부터 이론적 베리오그램으로 가우시안 함수를 사용한 일반 크리깅이 가장 높은 정확성을 보인 것으로 확인되었다. 다른 보간기법에 비해 크리깅 기법은 비교적 정확성이 높은 것으로 분석되었으며, 결과에 있어서는 예측값의 분포 범위가 좁은 일반화의 특성을 갖는 것으로 나타났다. 지역경향면 분석(local trend surface analysis), IDW, RBF의 경우 강우자료에 대한 예측값의 범위가 크리깅에 비해 매우 넓게 분포하는 것으로 나타났으며, 공간적으로는 인접한 지역의 예측값이 크리깅에 비해 급변하는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 경안천 유역에 대해 초단시간 강수예보모델인 VSRF(Very Short Range Forecast of precipitation) 모델에서 생산되는 예측강우량의 검증을 실시하고, 이를 NWSPC(National Weather Service PC) 강우-유출 모형에 적용하였다. 강수는 기상학적 검증과 수문학적 검증으로 구분하여 검증하였다. 기상학적 검증은 유역 내에 존재하는 AWS 강수량과 VSRF모델 강수량의 정성적 관계를 객관적으로 제시하였고, 수문학적 검증은 AWS 면적 가중치를 고려한 유역평균 강우량과 VSRF유역평균 강우량과의 정량적 검증결과를 제시하였다. 또한 예보모델에서 생산된 6시간 예측강수량을 NWSPC 모형에 적용해 강수예보모델의 수문연계 가능성을 검토해 본 결과 0.6 이상의 높은 상관관계를 보여 예보모델의 수자원 활용 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 도시유역인 불광천 유역에 격자기반의 지표면 강우-유출해석과 기존의 ILLUDAS 모형을 결합하여 제시한 새로운 모형을 적용하였다. 지표면 유출해석으로 GIS기반의 자료를 이용하여 소유역별로 유출량을 산정한 후 관망해석을 통하여 최종 유출구 지점인 증산대교에서의 유출 수문곡선을 산정하였다. 산정된 유출 수문곡선은 증산대교 수위관측소에서 관측된 수위를 수위-유량곡선에 의하여 유량으로 환산된 값과 비교 분석 하였다. 4개 강우사상을 적용하여 유출수문곡선을 산정한 결과 총유출량은 11.70%~16.30%, 첨두유출량은 1.10%~6.96%의 상대오차를 나타내었고, 첨두시간은 1시간이내의 오차를 나타내어 실제 유출사상과 유사한 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서 제시한 분포형 모형은 재해방지를 위한 도시유역에서의 유출수문곡선 추정시 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Kim, Min-Young;Kim, Min-Kyeong;Lee, Sang-Bong;Jeon, Jong-Gil
Environmental Engineering Research
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제15권2호
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pp.123-126
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2010
Modeling non-point pollution across multiple scales has become an important environmental issue. As a more representative and practical approach in quantifying and qualifying surface water, a modular neural network (MNN) was implemented in this study. Two different site-scales ($1.5\;{\times}\;10^5$ and $1.62\;{\times}\;10^6\;m^2$) with the same plants, soils, and paddy field management practices, were selected. Hydrologic data (rainfall, irrigation and surface discharge) and water quality data (time-series nutrient loadings) were continuously monitored and then used for the verification of MNN performance. Correlation coefficients (R) for the results predicted from the networks versus measured values were within the range of 0.41 to 0.95. The small block could be extrapolated to the large field for the rainfall-surface drainage process. Nutrient prediction produced less favorable results due to the complex phenomena of nutrients in the drainage water. However, the feasibility of using MNN to generate improved prediction accuracy was demonstrated if more hydrologic and environmental data are provided. The study findings confirmed the estimation accuracy of the upscaling from a small-segment block to large-scale paddy field, thereby contributing to the establishment of water quality management for sustainable agriculture.
강수량의 계측은 댐 및 하천의 안정적인 운영 및 유지관리, 도시 및 산업단지의 먹는 물 및 용수공급, 농어촌의 영농 및 산림녹화 등 광범위한 범위에서 필요로 하고 있으며, 재난재해를 대비하고 강우 발생시 경제적인 효과를 얻기 위해서는 정확한 강수량의 측정이 필요하다. 본 연구에서는 강수량계의 성능을 분석할 수 있는 교정시스템을 이용하여 전도형 강수량계에 대한 강우강도 20 ~ 100 mm/h에 대한 특성시험을 실시하였으며, 측정값은 19.30 ~ 19.59 mm, 오차율은 0.31 ~ 0.35 mm로 측정되었으며, 불확도는 0.2887 mm로 산출되었다. 이러한 특성시험을 통하여 기상 및 수문 관측 데이터의 신뢰성을 확보하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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