• 대기
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• 제25권3호
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• pp.511-520
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• 2015

Existing studies on radar rainfall uncertainties were performed to reduce the uncertainty for each stage by using bias correction during the quantitative radar rainfall estimation process. However, the studies do not provide quantitative comparison with the uncertainties for all stages. Consequently, this study proposes a suitable approach that can quantify the uncertainties at each stage of the quantitative radar rainfall estimation process. First, the new approach can present initial and final uncertainties, increasing or decreasing the uncertainty, and the uncertainty percentage at each stage. Furthermore, Maximum Entropy (ME) was applied to quantify the uncertainty in the entire process. Second, for the uncertainty quantification of radar rainfall estimation at each stage, this study used two quality control algorithms, two rainfall estimation relations, and two bias correction techniques as post-processing and progressed through all stages of the radar rainfall estimation. For the proposed approach, the final uncertainty (ME = 3.81) from the ME of the bias correction stage was the smallest while the uncertainty of the rainfall estimation stage was higher because of the use of an unsuitable relation. Additionally, the ME of the quality control was at 4.28 (112.34%), while that of the rainfall estimation was at 4.53 (118.90%), and that of the bias correction at 3.81 (100%). However, this study also determined that selecting the appropriate method for each stage would gradually reduce the uncertainty at each stage. Finally, the uncertainty due to natural variability was 93.70% of the final uncertainty. Thus, the results indicate that this new approach can contribute significantly to the field of uncertainty estimation and help with estimating more accurate radar rainfall.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1430-1437
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• 2019

In this paper, we proposed a methodology for estimating rainfall intensity using a W-band FMCW automotive radar signal which is the core technology of autonomous driving car. By comparing and analyzing the results of rainfall and non-rainfall observation, we found that the reflection intensity of the automotive radar is changed with rainfall intensity. We could confirm the possibility of deriving the quantitative precipitation estimation using the methodology derived from this result. In addition it can be possible to develop a new paradigm of precipitation observation technique by observing various events together with the weather radar and the ground rainfall observation equipment.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권4호
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• pp.245-256
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• 2018

This study estimated rainfall information more effectively by image signals through the information system of weather radar. Based on this, we suggest the way to estimate quantitative precipitation utilizing overlapped observation area of radars. We used the overlapped observation range of ground hyetometer observation network and radar observation network which are dense in our country. We chose the southern coast where precipitation entered from seaside is quite frequent and used Sungsan radar installed in Jeju island and Gudoksan radar installed in the southern coast area. We used the rainy season data generated in 2010 as the precipitation data. As a result, we found a reflectivity bias between two radar located in different area and developed the new quantitative precipitation estimation method using the bias. Estimated radar rainfall from this method showed the apt radar rainfall estimate than the other results from conventional method at overall rainfall field.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권11호
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• pp.1041-1052
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• 2013

본 연구에서는 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST를 이용하여 분포형 수문모형인 GRM(grid based rainfall-runoff model) 모형의 매개변수 및 불확실성 범위를 추정하였다. 특히, 레이더 강우 및 지상 관측 강우를 각각 적용하여, 입력자료 차이가 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 자동 보정 모형은 GUI (graphic user interface)에 대한 접근 없이 모형구동이 가능하도록 개선된 GRM-MP (multiple projects) 버전과 병렬 PEST 버전을 결합하여 매개변수 추정에 소요되는 시간을 단축시켰다. 이를 낙동강 수계 금호강 유역과 감천 유역에 대해 적용하여, 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수에 대해 매개변수 최적화 및 불확실성 추정을 수행하였다. 강우자료 분석 결과, 레이더와 지상 강우의 유역평균 누적시계열은 비슷하거나 지상 강우가 조금 큰 경향을 보였으나, 공간분포에 있어서는 지상 강우에 비해 레이더 강우에서 큰 변동성이 확인되었다. 보정된 수문모의 결과는 레이더 강우 적용 시, 지상 강우에 비해 비슷하거나 더 나은 정확도를 보였다. 추정된 매개변수는 레이더 강우 적용 시, 토양 투수계수의 보정계수가 일관되게 1보다 작은 경향을 보였으며, 이는 강우강도가 강한 격자가 상당수 존재하기 때문으로 판단되었다. 초기 포화도 및 지표면 조도계수의 보정계수는 레이더 및 지상 강우에서 일정한 경향성을 보이지 않았다. 본 연구의 대상 유역 및 호우사상에 대한 PEST의 최적화 모의 결과, 동일 유역 및 호우사상에 대해서도 강우 추정 방법에 따라 서로 다른 최적 매개변수 값을 갖는 것을 알 수 있었으며, 이는 향후 레이더 강우 자료의 수문 모의 활용 시 유의해야할 점으로 판단된다.

• 대기
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• 제24권3호
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• pp.365-378
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• 2014

The limits of S-band dual-polarization radars in Korea are not reflected on the recent weather forecasts of Korea Meteorological Administration and furthermore, they are only utilized for rainfall estimations and hydrometeor classification researches. Therefore, this study applied four merging methods [SA (Simple Average), WA (Weighted Average), SSE (Sum of Squared Error), TV (Time-varying mergence)] to the QPE (Quantitative Precipitation Estimation) model [called RAR (Radar-AWS Rainfall) calculation system] using single-polarization radars and S-band dual-polarization radar in order to improve the accuracy of the rainfall estimation of the RAR calculation system. As a result, the merging results of the WA and SSE methods, which are assigned different weights due to the accuracy of the individual model, performed better than the popular merging method, the SA (Simple Average) method. In particular, the results of TVWA (Time-Varying WA) and TVSSE (Time-Varying SSE), which were weighted differently due to the time-varying model error and standard deviation, were superior to the WA and SSE. Among of all the merging methods, the accuracy of the TVWA merging results showed the best performance. Therefore, merging the rainfalls from the RAR calculation system and S-band dual-polarization radar using the merging method proposed by this study enables to improve the accuracy of the quantitative rainfall estimation of the RAR calculation system. Moreover, this study is worthy of the fundamental research on the active utilization of dual-polarization radar for weather forecasts.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.283-294
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• 2015

For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.7-14
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• 2006

영춘 지점의 유출량이 1,000CMS에서 9,000CMS로 나타난 강우사상을 이용하여 레이더 관계식을 산정하였다. 레이더 강우량의 정확성을 높이기 위하여 소유역별 보정계수를 산정하였다. 레이더 관계식, Thiessen, 등우선, 역거리법을 이용하여 유역의 강우량을 비교하였다. 유역의 하천망을 형성 할 수 있는 HEC-GeoHMS 모형을 구축하고, 유출모형인 HEC-HMS 모형의 입력 인자로 이용하였다. 레이더 관계식으로 산정된 강우량을 적용한 유출모의가 가장 좋은 결과를 보였다. 기후 변화로 인한 집중 호우시 레이더관계식을 이용한 유출량 예측시 신속하고 정확한 것으로 판단된다. 레이더 관계식을 이용하여 충주댐 유역의 강우량 산정할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.643-646
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• 2006

An operational calibration is applied to improve radar rainfall intensity using rainfall obtained from rain gauge. The method is applied under the assumption of the temporal continuity of rainfall, the rainfall intensity from rain gauge is linearly related to that from radar. The method is applied to the cases of typhoon and rain band using the reflectivity of CAPPI at 1.5km obtained from Jindo radar. The CAPPI is obtained by bilinear interpolation. For the two cases, the rainfall intensities obtained by operational calibration are very consistent with the ones by the rain gauges. The present study shows that the correlation between the rainfall intensity by operational calibration and rain gauges is better than the one between the rainfall intensity by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the total rainfall intensity obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.99 and 0.97, respectively. Areal rainfalls are estimated using the field of calibration factor interpolated by Barnes objective analysis. The method applied here shows an improvement in the areal rainfall estimation. For the cases of typhoon and rain band, the correlation between the areal rainfall by operational calibration and rain gauges is better than the one between the area rainfall by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the areal rainfall obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.97 and 0.84, respectively. The present study suggests that the operational calibration is very useful for the real-time estimation of rainfall intensity and areal rainfall.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권12호
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• pp.1227-1237
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• 2014

이중편파레이더는 강수의 형태를 구분하고 대기 중의 기상 현상뿐만 아니라 비강수에코에 대한 정보를 제공하기 때문에 보다 정확한 강수량 추정을 가능하게 한다. 그러나 수직, 수평으로 진동하는 전파를 송 수신하여 생성되는 이중편파레이더 관측변수들은 레이더 자체가 갖는 시스템적 관측오차를 포함하기 때문에 정량적 강수량 추정을 위해서는 이에 대한 보정이 필수적이다. 본 연구에서는 2차원 영상우적계(2-Dimensional Video Disdrometer, 이하 2DVD) 관측 자료를 이용하여 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z, $Z_{DR}$ 관측오차를 계산한 후, 관측오차 보정에 따라 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 총 33강수사례에 대한 분석결과, Z는 약-0.3~5.5 dB, $Z_{DR}$는 -0.1~0.6 dB의 관측오차를 가지며, 대부분의 사례에서 Z와 $Z_{DR}$는 모의된 값보다 낮게 관측하였다. 관측오차를 보정한 전 후 산출된 이중편파레이더 강수량 추정값을 지상관측 강우강도와 비교한 결과, 평균 bias와 RMSE는 각각 1.54 mm/hr, 1.73 mm/hr로 보정 전의 1.69 mm/hr, 2.54 mm/hr 보다 감소함으로써 지상우량계 관측값 대비 레이더 강수량 추정값이 약 7~61% 향상되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권5호
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• pp.439-449
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• 2018

수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 불확실성 관련한 기존 연구들은 정량적 레이더기반 강우량 추정과정에서 보정방법을 이용하여 각 단계별 불확실성을 줄이는 연구들을 수행하였다. 하지만 기존 연구들은 전체 과정에 대한 포괄적인 불확실성을 나타내지 못하고 각 단계별 불확실성의 상대적인 비율도 제시하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 정량적 레이더강우량 추정과정의 각 단계별 불확실성을 정량화하고 불확실성 전파를 나타낼 수 있는 적합한 방법을 제시하였다. 첫 번째로 초기와 최종 불확실성, 각 단계별 불확실성의 변동과 상대적인 비율을 나타낼 수 있는 새로운 개념을 제안하였다. 두 번째로 레이더기반 추정과정의 불확실성 정량화와 전파과정을 분석하기 위해 Maximum Entropy Method (MEM)와 Uncertainty Delta Method (UMD)를 적용하였다. 세 번째로 레이더기반 강우량 추정과정의 불확실성 정량화를 위해 2개 품질관리 알고리즘, 2개 강우량 추정방법, 2개 후처리 강우량 보정방법을 2012년 여름철 18개 사례에 대하여 사용하였다. 적용결과, MEM에서 최종 불확실성(후처리 강우량 보정 불확실성: ME = 3.81)이 초기 불확실성(품질관리 불확실성: ME = 4.28)보다 작게 나타났으며, UMD에서도 최종 불확실성(UMD = 4.75)이 초기 불확실성(UMD = 5.33)보다 작게 나타나 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 하지만 레이더강우량 추정단계의 불확실성은 증가하는 것으로 나타났다. 또한 레이더강우량 추정과정에서 각 단계별로 적합한 방법을 선정하는 것이 각 단계별로 불확실성이 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 새로운 방법이 명확히 불확실성을 정량화할 수 있으며 정확한 정량적 레이더 강우추정에 기여할 것으로 판단한다.