레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 본 연구에는 임진강 유역에서와 같이 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 임진강 유역에서와 같이 지역적으로 편중된 지상 강우자료를 활용하여 강우레이더 자료의 편의 보정을 통한 품질 향상 방안을 제시하였다. 또한 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 강화 강우레이더의 반경은 한강 유역의 일부를 제외하고 대부분을 덮는다. 이러한 강화 강우 레이더의 한강유역에 대한 수문 적용성을 판단하기 위해 차폐로 인한 관측오차 산정 시 한강유역에도 적용해보았다.
본 연구에서는 레이더 추정강수를 도시유역의 수문학적 분석에 활용하고자 레이더 추정강수의 정확도를 개선을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 WPMM(Window Probability Matching Method)과 Least-Square Fitting 방법을 적용하여 2003년 6월 $11{\sim}12$일의 강우사례에 대해 레이더 강수를 산정하였으며, 산정된 결과에 편차보정기법을 적용하여 레이더 추정강수를 보정하였다. 또한 이를 이용하여 도시하천인 중랑천 유역의 시단위 유역평균 강우량을 산정하고, 도시유출 모형인 SWMM모형을 이용하여 수문학적 적용성 및 정확도 개선현황을 살펴보았다. 그 결과, 도시유출해석에 있어서 WPMM 방법을 통해 유출모의를 수행한 결과가 AWS 관측강우를 적용한 것보다 좋은 결과를 보였으며, 특히 실시간 보정된 WPMM의 레이더 추정강수를 이용한 유출모의를 수행한 결과 관측유량과 유사하게 모의를 수행하여 실시간 보정된 레이더 강우의 유출 활용성이 좋은 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 칼만필터(Kalman filter) 개념을 도입한 추계학적 편차보정 기법을 활용하여 실시간으로 레이더 및 관측강우에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 레이더 최적강수 산정기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 개발된 레이더 강우량 추정기법은 한강유역을 대상으로 적용되었으며, 여기서 사용된 레이더 자료는 기상청에서 수집한 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료이다. 자료기간은 2004년 7월 및 2006년 7월의 각 한달치 10분 간격의 레이더 자료가 사용되었고, 본 기간에 대응하는 약 130여개 지점의 기상청 AWS(Automatic Weather Station) 강우 관측자료가 편차보정을 위해 사용되었다. 매개변수별 편차추정 분석을 수행한 결과, 한강유역의 주어진 자료기간에 대한 적절한 편차추정을 위해 N=10, $i_T=2mm/h$의 매개변수를 선정하여 레이더 강수추정 오차에 대한 편차를 계산하여 개발 보정기법을 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 추계동역학적 편차보정 기법은 Marshall-Palmer 기법의 높은 편차를 1에 가깝게 줄일 수 있는 것으로 나타났고, 홍수기 급박한 재해상황에서 보다 신속히 레이더 강수장을 제공할 수 있는 현업적 보정기법으로써의 유용성이 매우 높은 것으로 평가되었다.
본 연구는 강우-유출모형을 이용하여 레이더 반사도(CAPPI)의 격자 크기에 따른 유출량 오차를 추정하여 적절한 레이더 격자망 크기를 알아보고자 한다. 현재 레이더 격자 크기의 선정 기준은 명확하게 결정되어 있지 않지만, 통상적으로 바람의 영향을 고려하여 격자크기를 4km ${\times}$ 4km를 선정하고 있다. 이런 격자 크기의 결정방법은 바람의 영향만을 고려하였기 때문에 수문학적 적용에 있어 한계점을 가지고 있다. 따라서 강우-유출모형인 SWAT을 이용하여 레이더 격자의 크기를 변화에 따른 유출량의 영향을 파악하고자 한다.
본 논문에서는 지점 강우의 결측치를 추정하기 위해 전통적인 통계학적 내삽기법을 이용한 역거리가중치법(IDWM), 역지수가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM)과 패턴 인식의 일종인 인공신경망(ANN)기법 그리고 시공간적 강우분포의 측정이 가능한 레이더 자료를 이용해 결측치를 추정하여 각각의 방법을 비교하였다. 임진강 유역의 15개 지상관측소를 대상으로 교차검정(Cross validation) 분석을 실시해 본 결과, CCWM 방법과 ANN기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 보정레이더를 이용하여 결측치를 추정한 경우RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보여 기존의 전통적 결측치 추정방법보다 실측치에 가까운 결과를 보였다. 이는 레이더자료가 지점 강우자료와는 달리 강우의 시공간적 변동성을 고려한 공간분포의 정보를 지니고 있기 때문인 것으로 판단된다.
본 연구에서는 재해와 홍수 발생에 대한 대응성을 높이고자 강우레이더 격자 기반으로 홍수 및 침수 위험도 정도를 산정하고자 한다. 홍수 위험 지수는 중소하천 상류 지역에 내린 비로 인해 하류 지점의 홍수 위험도가 얼마나 변화하는지 상대적으로 파악하기 위한 지표이며, 침수 위험 지수는 내수침수에 대한 위험도를 나타내는 것으로 단기간 강한 비에 의한 상대적인 침수 위험도의 증가를 파악하기 위한 지표를 말한다. 강우레이더 기반 전국 단위 홍수 및 침수 위험 지수 개발을 통해 기존 하천홍수예보에 국한된 홍수예보의 제공 범위를 중소하천유역 및 도시지역까지 확대할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Z - R 관계식의 매개변수 결정을 위한 확률대응법(Probability Matching Method, PMM)의 적용성을 평가하였다. 이를 위해 먼저, 확률대응에 적합한 반사도와 강우강도의 자료 수와 히스토그램의 구간 간격을 결정하기 위한 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 확률대응법으로 매개변수를 결정할 경우 1,000개의 자료쌍이 구축되어야 한다는 것을 확인하였다. 이는 약 2시간 정도 수집된 자료 수에 해당한다. 또한, 히스토그램의 구간 수는 100 구간 정도가 되어야 한다는 것을 확인하였다. 아울러 확률대응에는 반사도와 강우강도의 누가확률 차이보다 1차 모멘트 차이를 이용하는 것이 양호한 결과를 얻을 수 있고, 30~100% 구간을 대응하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 결과를 바탕으로 비슬산 레이더로 관측한 실제 호우사상에 대해 확률대응법으로 매개변수를 결정하였다. 추정된 매개변수를 이용하여 결정한 레이더 강우는 전체적으로 지상강우보다 크게 산정되었다. 하지만, 이러한 결과는 레이더 강우와 지상 강우를 쉽게 대응하기 어려운 기존의 연구 결과를 고려하면 감안할 수 있는 부분으로 본 연구에서 평가한 확률대응법이 비교적 기존의 Z - R 관계식 보다 호우사상에 적합한 레이더 강우를 산정할 수 있다고 판단하였다.
기후변화는 전 세계적으로 많은 관심을 얻고 있으며 수자원 분야에서도 그로 인한 변화에 대응하기 위해 많은 연구를 하고 있다. 본 연구에서는 기존의 강우관측소, 레이더 등을 사용한 강우가 아닌 전 지구적 바람장과 온도, 기후 등의 이동 등을 계산하는 기후모델 WRF-ARW를 이용하여 공간 분포된 강우 자료의 사용가능성을 평가해 보려한다. 이를 위하여 청미천 유역을 격자 형식으로 구분 할 수 있는 분포형 모형인 ModClark은 WRF-ARW의 강우자료를 이용하고, 집중형 모형은 강우관측소 강우자료를 사용하여 이들을 청미천 수위관측소 유출자료와 비교하였다. 대상유역에 대하여 유출모의를 수행한 결과 WRF-ARW의 강우자료를 이용한 분포형 모형의 유출곡선은 관측된 유출곡선과 비교 시 첨두시간과 첨두 유출량이 유사하였으며 전체적인 유출곡선의 경향도 실제 유출곡선의 경향을 추구하는 것을 볼 수 있었다.
We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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