최근 국지성 집중호우, 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 피해가 증가함에 따라, 레이더와 위성영상 등 원격탐측 방법을 사용한 강우 예측 및 관측에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자료지향형 모형의 하나인 뉴로-퍼지기법(ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 사용하여 유역 유출량을 산정하였고, 레이더 단기 강우예측 모형인 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation; Germann et al., 2002, 2004) 강우예측자료를 입력변수의 하나로 사용하였다. 뉴로-퍼지기법 및 레이더 강우예측자료를 사용한 홍수량 산정의 적용성 평가를 위해 충주댐 상류유역의 2010년 및 2011년 홍수기에 발생한 6개의 강우사상을 사용하여 모형 생성 시 사용한 강우자료의 종류에 따른 결과를 비교하고, 입력변수 조합에 따른 15개 모형을 구성하여, 모형 구성과정의 군집화 방법을 변화시키며 이에 따른 결과를 비교 분석하였다. 연구 결과, 기 발생한 홍수사상 중 가장 큰 홍수사상을 사용하여 모형을 생성할 경우 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났고, 모형의 생성이 가능한 범위 안에서 비교적 clustering 반경이 클수록 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 충주댐 유역의 홍수량 예측에서는 t+6~t+16시간의 예측에서 MAPLE 강수예측자료를 사용한 모형의 홍수량 산정 결과의 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.
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.
This paper describes the detailed characteristics of heavy rainfall events occurred in Chungcheong province on 15 and 16 April and from 6 to 8 August 2002 based on the analysis of raingauge rainfall rate and radar reflectivity from the METRI's X-band Weather Radar located in Cheongju. A synoptic analysis of the case is carried out, first, and then the analysis is devoted to seeing how the radar observes the case and how much information we obtain. The highly resolved radar reflectivity of horizontal and vertical resolutions of 1 km and 500 m, respectively shows a three-dimensional structure of the precipitating system, in a similar sequence with the ground rainfall rate. The radar echo classification algorithm for convective/stratiform cloud is applied. In the convectively-classified area, the radar reflectivity pattern shows a fair agreement with that of the surface rainfall rate. This kind of classification using radar reflectivity is considered to be useful for the precipitation forecasting. Another noteworthy aspect of the case includes the effect of topography on the precipitating system, following the analysis of the surface rainfall rate, topography, and precipitating system. The results from this case study offer a unique opportunity of the usefulness of weather radar for better understanding of structural and variable characteristics of flash flood-producing heavy rainfall events, in particular for their improved forecasting.
강우량은 관측소의 설치고도에 따라 관측량의 편차가 심하며, 이로 인해 도시지역과 산지지역의 강우발생 특성이 다르다. 산지효과로 인해 고도가 높아질수록 강우 관측시 불확실성이 커지는 것을 감안하면 산지지역에서의 강우관측소 밀도는 커야한다. 이러한 관측소의 고도특성이 반영된 관측망 평가는 산지효과를 반영하기 위한 것으로 산악지역에서 발생하는 돌발홍수의 효과적인 예측 및 레이더 자료의 보정에 있어 중요한 과정이 된다. 이에 본 연구에서는 강우관측소의 설치고 도를 고려한 강우관측망의 평가방법론을 제안하였다. 강우관측소의 고도별 설치밀도 파악을 위해 고정간격의 고도를 이용하는 등고도비별 설치밀도 산정방법과 유역의 면적비를 이용하는 등면적비별 설치밀도 산정방법을 적용하였다. 그 결과 등면적비를 이용하는 경우가 고도별 강우관측망의 평가에 보다 유리함을 확인하였다. 아울러 타유역과의 비교를 위해 등면적별 관측소 설치밀도의 변동계수를 이용하여 고도별 분포를 정량화 하였다. 이는 강우관측소의 설치고도분포의 균등함을 평가하는 정량적 지표가 되며, 제시된 방법론을 5대강 유역에 적용하였다. 그 결과, 설치밀도의 변동계수가 작은 유역에서는 고도별 강우설치밀도가 일정함으로 인해 보다 균등한 분포를, 반면 변동계수가 큰 유역에서는 상대적으로 고도별 설치밀도가 불균등함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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