[논문]레이더 추정강우의 수문학적 활용 (I): 최적 레이더 강우 추정

배덕효; 김진훈; 윤성심

doi:10.3741/jkwra.2005.38.12.1039

문제 정의

본 연구에서는 강우계와 레이더 간의 발생 편차를 분석하고자 여러 통계치를 계산하여 레이더 추정강우의 정확도 평가하고자 하였다. Table 2는 2003년 7월의 선 택 호우사상에 대한 소양강 유역에 포함된 강우계와 레 이더 강우자료 간의 통계치를 나타낸 것으로, U는 지 상강우계의 산술평균 강우량, P는 지상 강우계와 M-P 관계식으로 추정된 레이더 강우와의 평균 비 (ratio)와 함께 G/R의 상대분산(relative dispersion), 평 균편차(average difference) 등도 계산하여 나타내었다.
본 연구에서는 기상 레이더 추정강우의 수문학적 활 용성을 높이고자 관악산 레이더 자료를 대상으로 POD 분석을 통해 지형클러터 및 오자료를 제거하고 M-P 관계식으로 강우강도를 추정한 후, 강우계 관측 자료와 의 편차를 실시간으로 보정하여 소양강 유역의 최적 레 이더 추정강우를 산정하였다. POD 분석결과 낮은 POD 값은 빔 차폐를 나타냄과 동시에 레이더 감쇠와 원거리 지역에서 구름의 일시적 초과현상과 밀접하게 관계되 고, 각 고도각은 그들 자신만의 지형클러터를 가지고 있으며, 1.
비기상에코 중 지형에 의해 반사되어 나타나는 에코(지형클러터) 자료의 경우 기상과 무관한 자료가 생성되므로 이를 제 거하는 것이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 지형클러 터 (ground clutter) 와 빔 차폐 (beam blockae) 의 영향을 받는 에코의 통계학적 처리를 위해서 Georgakakos et al.(1999)에서 제시한 POD(Probability Of Detection) 방법을 이용하였다.
본 연구에서는 지형클러터 및 빔 차폐영역 등을 결 정하기 위해 2003년 7월의 4, 000개 이상의 10분 단위 관악산 극좌표 레이더 자료(l0xlkm)를 활용하여 POD 해석을 수행하였다. Fig.
이상과 같이 분석된 레이더 추정강우의 편차는 양질 의 레이더 관측장을 생산하기 위해 편차보정 기법으로 수정하고자 하였다. 본 연구에서는 Eq.

가설 설정

레이더 방정식은 Probert-Jones(1960)에 의해 (a) 목 표물의 입자는 완전구형이다(등방산란); (b) 입자의 크 기는 레이더 파장에 비해 매우 작다(Rayleigh 산란); (c) 강수입자들은 레이더 빔 내에서 균일하게 분포한다는 가정하에 유도되었다. 이러한 레이더 방정식은 안테 나에 수신되는 평균전력(R)이 송신 첨두전력(互), 목 표물까지의 거리3), 안테나의 단면적(&) 및 목표물의 특성(I用2) 등에 좌우되며, 이들의 관계를 나타낸 레이 더 방정식을 간략히 나타내면 Eq.
레이더 방정식은 Probert-Jones(1960)에 의해 (a) 목 표물의 입자는 완전구형이다(등방산란); (b) 입자의 크 기는 레이더 파장에 비해 매우 작다(Rayleigh 산란); (c) 강수입자들은 레이더 빔 내에서 균일하게 분포한다는 가정하에 유도되었다. 이러한 레이더 방정식은 안테 나에 수신되는 평균전력(R)이 송신 첨두전력(互), 목 표물까지의 거리3), 안테나의 단면적(&) 및 목표물의 특성(I用2) 등에 좌우되며, 이들의 관계를 나타낸 레이 더 방정식을 간략히 나타내면 Eq.

제안 방법

본 연구에서는 Eq. (7) 및 (8)의 편 차보정 기법을 모두 적용하여 레이더 추정강우의 정확 도 향상을 비교 . 분석하였다.
본 연구에서는 이와 같은 국내외 실정을 고려하여 기상 레이더 추정강우의 수문학적 활용성을 높이고자 (a) 관악산 레이더 자료를 대상으로 지형클러터 및 오 자료를 제거하고 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 강우강도를 추정한 후, 강우계 관측 자료와의 편차를 실시간으로 보정하여 소양강 유역의 시단위 유역평균 강우량을 산정하고; (b) 레이더 추정 유역평균 강우량 의 수문모형 적용성을 평가한 후, 레이더 추정강우가 가질 수 있는 불확실성이 수문모형에 미치는 영향을 앙 상블(ensemble) 유량모의 기법을 활용하여 비교 . 검토 할 수 있는 두 개의 연속논문으로 구성하였다.
(X)2의 값을 채택하였다. 또한, 부수적 잡음제거를 위해 임의 격 자에서 에코값이 해당 격자를 중심으로 한 5><5km 격자 내의 에코값의 산술평균과의 차가 +15dBZ 이상인 경우는 해당 격자의 값을 산술평균값으로 대체하였다.
본 연구에서는 레이더 추정강우와 강우계 관측강우 의 편차에 초점을 맞추어 강우기간 동안 실시간 편차보 정(bias adjustment) 기법을 적용하였다. 즉, Marshall- Pahner의 Z-R 관계식으로 레이더 강우를 추정하여 대 상유역의 지점 강우계 관측자료와의 편차를 균일하게 보정하는 방법으로 수행하였으며, 사용된 강우계 수에 대한 보정계수(F)는 다음과 같다.
(기상연구소, 1989). 본 연구에서는 이러한 레이더 추정 강우와 관측강우 사이의 편차를 2.3절의 실시간 편차보 정 기법을 적용하여 최적의 레이더 강우를 추정하였다.
그림의 결과는 2003년 7월 22일 6시부터 11시까지의 누적강우를 l~100mm 범위로만 표 현한 것으로 기상연구소(1989)의 연구에서처럼 과소 추 정될 가능성을 다분히 내재하고 있다. 본 연구에서는 이러한 레이더 추정강우와 강우계 관측강우와의 편차를 소양강 유역을 대상으로 분석하고 실시간 편차보정 기법을 적용하였으며, 그 결과를 다음 절에 제시하였다.
레이더 추정강우는 상술한 바와 같이 여러가지 에 러요인에 의해 자료의 정확도가 떨어지는 것으로 알려져 있다. 본 절에서는 이러한 정확도를 향상시키기 위해 Fig. 9와 같은 M-P 관계식으로 추정된 10분 단위의 레이더 강우와 강우계 관측강우와의 편차를 분석하였다. Fig.
95°보다 높은 고도각 자료는 레이더 지점으로 부터 약 150km 떨어진 지역에서 사용가치가 없는 것으로 나타났다. 이들 결과를 바탕으로 POD 하한치 및 상 한치는 0.002 및 0.3을 선택하였고, 지형클러터 및 레이 더 오자료들이 제거된 반사도 자료를 M-P 관계식에 적용하여 레이더 강우를 추정하였다.

대상 데이터

본 연구대상 유역에는 기상청에서 운영하는 해남, 서 화, 진부령, 미시 령, 내면, 기린, 인제, 신남, 북산 등 9개의 AWS 강우계가 존재하며, 원통, 내린천, 양구, 북천 등 4개의 수위관측소와 소양강댐이 존재한다. 본 연구의 실시간 편차보정을 위한 사례기간은 2003년 7월 강 우-유출사상이 발생한 18~19일, 22~23일의 두 호우사 상을 선택하였고, POD 분석을 위해서는 호우사상과 상 관없이 7월 한달 자료를 모두 이용하였다.
본 연구에서는 레이더 추정강우의 편차보정과 수 문학적 적용을 위해 기상청 관악산 레이더에서 생산 되는 UF(Universal Format) 10분 자료를 이용하였으며, 수문학적 적용을 위해 Fig. 1과 같은 소양강댐 상 류유역을 선택하였다. 현재 관악산에 설치 운용중인 기상 레이더는 1988년 8월에 도입된 DWSR-88C(EL.
본 연구대상 유역에는 기상청에서 운영하는 해남, 서 화, 진부령, 미시 령, 내면, 기린, 인제, 신남, 북산 등 9개의 AWS 강우계가 존재하며, 원통, 내린천, 양구, 북천 등 4개의 수위관측소와 소양강댐이 존재한다. 본 연구의 실시간 편차보정을 위한 사례기간은 2003년 7월 강 우-유출사상이 발생한 18~19일, 22~23일의 두 호우사 상을 선택하였고, POD 분석을 위해서는 호우사상과 상 관없이 7월 한달 자료를 모두 이용하였다.
11은 과소추정된 레이더 강우의 공간분포를 검 토하기 위해 강우 첨두치가 발생했던 2003년 7월 22일 7시 50분 강우계 관측강우(G)에 대한 레이더 추정강우 의 비율인 "의 분포를 등고선 형태로 나타낸 것이다. 여기에 사용된 강우계 자료는 소양강 유역 안팎의 28개 소의 자료를 활용하여 지점별로 계산한 것이다. 본 그림의 결과는 Fig.
1과 같은 소양강댐 상 류유역을 선택하였다. 현재 관악산에 설치 운용중인 기상 레이더는 1988년 8월에 도입된 DWSR-88C(EL. 638m) C-band 레이더로써 관측 반경 240km, 파장 5.6cm, 펄스폭은 2.0/zs이며 관측 고도각 0~7도 사이에 8개의 sweep 자료를 생산한다. 또한, 소양강댐 대 상유역은 관악산 레이더로부터 약 100~ 160km 떨어 진 위치에 존재하고 있으며, 유역면적이 2, 703km², 총 유로연장이 166.

이론/모형

본 연구에서는 지형클러 터 (ground clutter) 와 빔 차폐 (beam blockae) 의 영향을 받는 에코의 통계학적 처리를 위해서 Georgakakos et al.(1999)에서 제시한 POD(Probability Of Detection) 방법을 이용하였다. POD는 관측강수에 대한 유강수 예측 의 확률적 비율을 의미하는 것으로 그 범위는 0에서 1 이며 Eq.
상술된 지형클러터, 빔 차폐영역, 레이더 잡음 등이 제거된 레이더 최저 고도각(0=0.05°) 반사도 자료로부터 Marshall-Palmer Z-R 관계식(이후로 “M~P 관계식” 이라 칭함)을 적용하여 추정된 레이더 강우자료를 표현 하면 Fig. 9와 같다. 그림의 결과는 2003년 7월 22일 6시부터 11시까지의 누적강우를 l~100mm 범위로만 표 현한 것으로 기상연구소(1989)의 연구에서처럼 과소 추 정될 가능성을 다분히 내재하고 있다.
10은 2003년 7월의 두 강우사상 기간동안 레이 더 및 강우계 관측강우의 소양강 유역평균 강우량 (Mean Areal Precipitation, MM)을 시단위로 계산하여 표현한 것이다. 여기서 레이더 강우의 경우는 적용유역 에 포함된 레이더 격자들의 평균값으로 MAP를 산정하 였고, 강우계의 경우는 Thiessen의 가중치 기법을 사용하였다. Fig.
본 연구에서는 레이더 추정강우와 강우계 관측강우 의 편차에 초점을 맞추어 강우기간 동안 실시간 편차보 정(bias adjustment) 기법을 적용하였다. 즉, Marshall- Pahner의 Z-R 관계식으로 레이더 강우를 추정하여 대 상유역의 지점 강우계 관측자료와의 편차를 균일하게 보정하는 방법으로 수행하였으며, 사용된 강우계 수에 대한 보정계수(F)는 다음과 같다.

성능/효과

10의 결과에서 알 수 있는 것처럼 M-P 관 계식으로 추정된 레이더 강우는 강우계 관측강우에 비해 매우 과소 모의되는 것으로 분석되었다. 그 현상은 선택사상에서 강우계 관측강우가 0.3mm 이상일 때 보다 현저하게 나타났고, 첫 번째 강우사상(“Event 1")이 보다 큰 변동성을 가지는 것으로 검토되었다.
2 및 3과 같은 분석을 위해서는 다양한 ph, 임계치 및 고도각 e에 대한 민감도 해석이 필요하다. Table 1은 민감도 해석을 위한 대표적 사례를 나타낸 것으로, 이들 결과를 분석한 결과 (a) pi 값은 빔 차폐를 나타냄과 동시 레이더 감쇠(attenuation)와 원거리 지역 에서 구름의 일시적 초과overshooting) 현상과 밀접하 게 관계되고; (b) 각 고도각은 그들 자신만의 지형클러 터(이상전파 포함)를 가지고 있고; (c) 1.95°보다 높은 고도각 자료는 레이더 지점으로부터 약 150km 떨어진 지역에서 사용가치가 없는 것으로 나타났다. Fig.
본 연구에서는 기상 레이더 추정강우의 수문학적 활 용성을 높이고자 관악산 레이더 자료를 대상으로 POD 분석을 통해 지형클러터 및 오자료를 제거하고 M-P 관계식으로 강우강도를 추정한 후, 강우계 관측 자료와 의 편차를 실시간으로 보정하여 소양강 유역의 최적 레 이더 추정강우를 산정하였다. POD 분석결과 낮은 POD 값은 빔 차폐를 나타냄과 동시에 레이더 감쇠와 원거리 지역에서 구름의 일시적 초과현상과 밀접하게 관계되 고, 각 고도각은 그들 자신만의 지형클러터를 가지고 있으며, 1.95°보다 높은 고도각 자료는 레이더 지점으로 부터 약 150km 떨어진 지역에서 사용가치가 없는 것으로 나타났다. 이들 결과를 바탕으로 POD 하한치 및 상 한치는 0.
Table 2는 2003년 7월의 선 택 호우사상에 대한 소양강 유역에 포함된 강우계와 레 이더 강우자료 간의 통계치를 나타낸 것으로, U는 지 상강우계의 산술평균 강우량, P는 지상 강우계와 M-P 관계식으로 추정된 레이더 강우와의 평균 비 (ratio)와 함께 G/R의 상대분산(relative dispersion), 평 균편차(average difference) 등도 계산하여 나타내었다. Table 2의 결과에 따르면, 평균 G/R 값은 호우사상 1, 2에서 각각 3.64, 5.86으로 레이더 추정강수가 앞선 결과와 동일하게 과소모의 됨을 알 수 있고, 평균 G의 상대분산은 각각 145%, 102%, 평균편차는 68%, 69%로 계산되어 M-P 관계식으로 추정된 레이더 강우가 불확 실성을 다소 포함하는 것으로 검토되었다.
각 보정기법으로 산정된 레이더 추정강우의 통계치 를 계산한 결과 Table 3의 평균 G/Re 각 적용 기법별 로 강우사상 1에서는 0.95, 1.02로 감소하였고, 강우사상 2에서는 0.96, 1.32로 감소하였다. 이들의 평균편차는 68%에서 각각 59 및 44%, 69%에서 각각 58 및 56%로 줄어든 결과로 나타나 그 불확실성 또한 감소하는 것으로 검토되었다.
M-P 관계식으로 추정된 레이더 강우(R)는 강우계 관측강우(G)와 비교하여 시 . 공간적으로 매우 과소 모 의하는 것으로 나타났고, 이들의 통계특성치인 평균 G/R 값은 각 호우사상에서 각각 3.64, 5.96으로 계산되어 동일한 과소모의 특성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 평균 GR의 평균편차는 68%, 69%로 계산되어 M-P 관계식으로 추정된 레이더 강우가 불확실성을 다소 포함하는 것으로 검토되었다.
96으로 계산되어 동일한 과소모의 특성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 평균 GR의 평균편차는 68%, 69%로 계산되어 M-P 관계식으로 추정된 레이더 강우가 불확실성을 다소 포함하는 것으로 검토되었다. 이들의 결과를 바탕으로 실시간 보정기법을 적용한 결과 평균 G/R 값은 0.
여기에 사용된 강우계 자료는 소양강 유역 안팎의 28개 소의 자료를 활용하여 지점별로 계산한 것이다. 본 그림의 결과는 Fig. 10의 결과와 유사하게 M-P 관계식의 레이더 추정강우가 강우계 관측강우 비해 평균적으로 3.8배 정도 과소추정됨을 알 수 있고 공간적으로 매우 다양한 분포를 보이는 것으로 나타났다.
30 에서 지형 클러터 맵을 극좌 표로 나타낸 것이다. 여기서 지형클러터 및 이상전파 영역은 등고선 형태로 추출되었데, 본 등고선은 관악산 레이더 사이트 인접지역인 청계산, 백운산 일대와 남한 산 주변에 표시되면서 대부분 능선들 사이의 이상전파 영역을 표현하기 때문에 이와 같은 레이더 오자료를 효과적으로 추출할 수 있는 것으로 나타났다.
또한, 평균 GR의 평균편차는 68%, 69%로 계산되어 M-P 관계식으로 추정된 레이더 강우가 불확실성을 다소 포함하는 것으로 검토되었다. 이들의 결과를 바탕으로 실시간 보정기법을 적용한 결과 평균 G/R 값은 0.9 5~1.32로 적정분포를 보이고, 평균편차는 9-28% 범위 로 감소되어 불확실성 또한 감소하는 것으로 나타났다. 한편, 편차가 보정된 최적 레이더 추정강우로 소양강 유역의 MAP를 산정한 결과 관측강우와 비교하여 매우 잘 일치하는 것으로 나타났다.
이들의 평균편차는 68%에서 각각 59 및 44%, 69%에서 각각 58 및 56%로 줄어든 결과로 나타나 그 불확실성 또한 감소하는 것으로 검토되었다. 이들의 결과를 종합해 볼 때, 실시간 편 차보정 기법은 수문학적 유역평균 강우량 산정시 지상 강우계와의 오차항을 고려하여 다소 과소추정되는 레이 더 강수정보를 매우 정확하게 보정할 수 있다는 측면에서 그 적용성이 매우 뛰어나고, 특히 Eq. (8)의 적용결과는 강우계 관측강우와 대체로 동일한 레이더 강우산 정 결과를 제시하므로 수문학적 적용을 위한 시 .
32로 감소하였다. 이들의 평균편차는 68%에서 각각 59 및 44%, 69%에서 각각 58 및 56%로 줄어든 결과로 나타나 그 불확실성 또한 감소하는 것으로 검토되었다. 이들의 결과를 종합해 볼 때, 실시간 편 차보정 기법은 수문학적 유역평균 강우량 산정시 지상 강우계와의 오차항을 고려하여 다소 과소추정되는 레이 더 강수정보를 매우 정확하게 보정할 수 있다는 측면에서 그 적용성이 매우 뛰어나고, 특히 Eq.
2, 7 및 8과 같다. 이러한 결과들에서 pi 및 g의 값은 히 스토그램의 형상과 고도각에 종속됨을 알 수 있고, Dh=0.30은 모든 경우에서 지형 클러터 범위를 정의하기 위해 상수로 사용되었다. 반면에 Pl 값은 고도각이 높아 짐에 따라 원거리 구름의 일시적 초과 현상으로 빈도 분포도의 형상을 현저하게 변화시켜 그 값의 추출이 보다 복잡한 관계를 가지는 것으로 검토되었으나, 본 연구에서는 Table 1의 민감도 분석을 통해 O.
32로 적정분포를 보이고, 평균편차는 9-28% 범위 로 감소되어 불확실성 또한 감소하는 것으로 나타났다. 한편, 편차가 보정된 최적 레이더 추정강우로 소양강 유역의 MAP를 산정한 결과 관측강우와 비교하여 매우 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 실시간 편차보정 기법은 수문학적 유역평균 강우량 산정시 과소추정되는 레이더 강우정보를 매우 정확하게 보정할 수 있다는 측면에서 그 적용성이 매우 우수한 것으로 판단된다.

후속연구

(8)의 적용결과는 강우계 관측강우와 대체로 동일한 레이더 강우산 정 결과를 제시하므로 수문학적 적용을 위한 시 . 공간 적 고해상도 강수정보를 제공할 수 있는 유용한 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
따라서 실시간 편차보정 기법은 수문학적 유역평균 강우량 산정시 과소추정되는 레이더 강우정보를 매우 정확하게 보정할 수 있다는 측면에서 그 적용성이 매우 우수한 것으로 판단된다. 이러한 결과는 후속 논문인 김진훈 등(2005)의 레이더 추 정강우가 가질 수 있는 불확실성이 수문모형에 미치는 영향을 검토하고자 하는 연구목적에 비추어 정확한 레 이더 강우입력 자료는 수문학적 활용성 연구에서 매우 중요한 기반자료로 활용될 수 있을 것이다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

레이더 추정강우의 수문학적 활용 (I): 최적 레이더 강우 추정
Hydrologic Utilization of Radar-Derived Rainfall (I) Optimal Radar Rainfall Estimation 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

참고문헌 (25)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

레이더 추정강우의 수문학적 활용 (I): 최적 레이더 강우 추정 Hydrologic Utilization of Radar-Derived Rainfall (I) Optimal Radar Rainfall Estimation 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

참고문헌 (25)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

배덕효 (122) 김진훈 (7) 윤성심 (5)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

레이더 추정강우의 수문학적 활용 (I): 최적 레이더 강우 추정
Hydrologic Utilization of Radar-Derived Rainfall (I) Optimal Radar Rainfall Estimation 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper