최근 기후변화로 인하여 돌발성 집중호우 등의 기상재해가 증가하고 있는 추세이다. 이러한 재해로 인한 피해의 대응을 위해서 강우의 정밀한 관측과 더불어서 정확한 공간분포의 파악도 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 레이더 강우자료 등을 같이 활용하는 연구도 진행되어 왔으나, 아직까지 지상우량계의 강우공간분포를 추정하는데에는 한계가 존재하고 있다. 따라서 본 연구에서는 남강댐 유역을 대상으로 공간보간기법인 크리깅 기법을 적용하여 강우장을 추정하고자 하였다. 국내에서 일반적으로 사용되는 크리깅 기법인 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging) 방법과 함께 KED(Kriging with External Drift) 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 비교하여 각각의 기법의 적용성을 평가하고자 한다. 정량적 평가 결과, OK 기법은 상관계수 0.978, Slope best-fit line 0.915, $R^2$ 0.957의 값을 가지며 MAE, RMSE, MSSE, MRE 값이 0에 가장 근접하는 우수한 결과를 나타내었으며, 다음으로 KED, CK 순으로 좋은 결과를 나타내었다. 그러나 정량적 평가만으로는 강우의 공간분포에 대한 정확한 평가를 하는데 있어 한계성을 가지고 있으므로 강우공간분포의 참값으로 가정되는 레이더강우장과의 공간분포특성을 수치화하여 유사성을 비교할 수 있는 기법에 대한 제시가 필요할 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 인하여 돌발성 집중호우 등의 기상재해가 증가하고 있는 추세이다. 이러한 재해로 인한 피해의 대응을 위해서 강우의 정밀한 관측과 더불어서 정확한 공간분포의 파악도 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 레이더 강우자료 등을 같이 활용하는 연구도 진행되어 왔으나, 아직까지 지상우량계의 강우공간분포를 추정하는데에는 한계가 존재하고 있다. 따라서 본 연구에서는 남강댐 유역을 대상으로 공간보간기법인 크리깅 기법을 적용하여 강우장을 추정하고자 하였다. 국내에서 일반적으로 사용되는 크리깅 기법인 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging) 방법과 함께 KED(Kriging with External Drift) 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 비교하여 각각의 기법의 적용성을 평가하고자 한다. 정량적 평가 결과, OK 기법은 상관계수 0.978, Slope best-fit line 0.915, $R^2$ 0.957의 값을 가지며 MAE, RMSE, MSSE, MRE 값이 0에 가장 근접하는 우수한 결과를 나타내었으며, 다음으로 KED, CK 순으로 좋은 결과를 나타내었다. 그러나 정량적 평가만으로는 강우의 공간분포에 대한 정확한 평가를 하는데 있어 한계성을 가지고 있으므로 강우공간분포의 참값으로 가정되는 레이더강우장과의 공간분포특성을 수치화하여 유사성을 비교할 수 있는 기법에 대한 제시가 필요할 것으로 판단된다.
In recent, the natural disaster like localized heavy rainfall due to the climate change is increasing. Therefore, it is important issue that the precise observation of rainfall and accurate spatial distribution of the rainfall for fast recovery of damaged region. Thus, researches on the use of the r...
In recent, the natural disaster like localized heavy rainfall due to the climate change is increasing. Therefore, it is important issue that the precise observation of rainfall and accurate spatial distribution of the rainfall for fast recovery of damaged region. Thus, researches on the use of the radar rainfall data have been performed. But there is a limitation in the estimation of spatial distribution of rainfall using rain gauge. Accordingly, this study uses the Kriging method which is a spatial interpolation method, to measure the rainfall field in Namgang river dam basin. The purpose of this study is to apply KED(Kriging with External Drift) with OK(Ordinary Kriging) and CK(Co-Kriging), generally used in Korea, to estimate rainfall field and compare each method for evaluate the applicability of each method. As a result of the quantitative assessment, the OK method using the raingauge only has 0.978 of correlation coefficient, 0.915 of slope best-fit line, and 0.957 of $R^2$ and shows an excellent result that MAE, RMSE, MSSE, and MRE are the closest to zero. Then KED and CK are in order of their good results. But the quantitative assessment alone has limitations in the evaluation of the methods for the precise estimation of the spatial distribution of rainfall. Thus, it is considered that there is a need to application of more sophisticated methods which can quantify the spatial distribution and this can be used to compare the similarity of rainfall field.
In recent, the natural disaster like localized heavy rainfall due to the climate change is increasing. Therefore, it is important issue that the precise observation of rainfall and accurate spatial distribution of the rainfall for fast recovery of damaged region. Thus, researches on the use of the radar rainfall data have been performed. But there is a limitation in the estimation of spatial distribution of rainfall using rain gauge. Accordingly, this study uses the Kriging method which is a spatial interpolation method, to measure the rainfall field in Namgang river dam basin. The purpose of this study is to apply KED(Kriging with External Drift) with OK(Ordinary Kriging) and CK(Co-Kriging), generally used in Korea, to estimate rainfall field and compare each method for evaluate the applicability of each method. As a result of the quantitative assessment, the OK method using the raingauge only has 0.978 of correlation coefficient, 0.915 of slope best-fit line, and 0.957 of $R^2$ and shows an excellent result that MAE, RMSE, MSSE, and MRE are the closest to zero. Then KED and CK are in order of their good results. But the quantitative assessment alone has limitations in the evaluation of the methods for the precise estimation of the spatial distribution of rainfall. Thus, it is considered that there is a need to application of more sophisticated methods which can quantify the spatial distribution and this can be used to compare the similarity of rainfall field.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
연구동향을 살펴본 결과, 국내에서는 크리깅 기법 적용시, 주로 Ordinary kriging 또는 Co-kriging 기법을 사용하는 것을 확인할 수 있었으며, KED 기법을 적용한 연구의 경우에는 지상강우자료와 레이더강우자료를 사용하기보다는, 지상강우자료와 지형인자를 이용한 연구가 주로 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 레이더강우자료의 활용에 있어 기존에 활용되었던 Ordinary kriging 또는 Co-kriging 기법뿐만 아니라 KED 기법을 적용하고자 하였으며, 세 가지 기법의 적용을 통해 최적의 강우장을 생성하고, 그 적용성을 평가하고자 하였다.
본 연구의 목표는 공간보간기법인 크리깅 기법을 이용하여 강우장을 추정하고 비교를 통해 각각의 기법의 적용성을 평가하는 것이다. 기존에 국내에서 주로 사용되고 있는 OK, CK 기법 외에도 KED 기법을 이용하여 강우장을 추정하였으며, 비교·분석을 수행하였다.
대상 데이터
본 연구의 대상지역은 낙동강 수계에 위치한 남강댐 유역이 포함되는 지역으로 비슬산 강우레이더의 관측범위에 포함된다(Fig. 1(a)).
현재 남강댐 유역 내에 위치한 강우 관측소는 국토교통부(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, MOLIT) 6개소, 기상청(Korea Meteorological Administration, KMA) 2개소, 한국수자원공사(K-water) 18개소의 총 26개의 강우관측소가 위치하고 있으며, 이 외에 공간보간을 위해 주변 14개 관측소(국토교통부 7개소, 기상청 2개소, 한국수자원공사 5개소)의 자료를 활용하였다(Fig. 1(b), Table 1).
데이터처리
본 연구의 목표는 공간보간기법인 크리깅 기법을 이용하여 강우장을 추정하고 비교를 통해 각각의 기법의 적용성을 평가하는 것이다. 기존에 국내에서 주로 사용되고 있는 OK, CK 기법 외에도 KED 기법을 이용하여 강우장을 추정하였으며, 비교·분석을 수행하였다.
예측 능력의 정량적 비교를 위해 상관계수, Slope best-fit line, 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), R2, 평균제곱감소오차(Mean Standardized Squared Error, MSSE), 평균감소오차(Mean Reduced Error, MRE)를 이용하였으며 그 결과를 Table 4에 정리하였다.
이론/모형
크리깅 기법의 비교를 위하여 Ordinary Kriging(OK), CK(Co-Kriging), KED(Kriging with External Drift) 기법을 사용하였으며 적용절차는 Fig. 2와 같다.
성능/효과
그 결과, 지상강우와의 정량적 비교에서는 OK가 가장 우수한 결과를 보였으며, 그 다음으로 KED, CK 순으로 좋은 결과를 보이고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 OK가 지상강우만을 이용하여 크리깅을 수행하였기 때문에 지상강우의 양적인 특성을 가장 잘 반영하는 것이라 판단된다.
이에 비해 CK와 KED의 경우 지상강우뿐만 아니라 레이더강우를 보조변수로 고려하기 때문에 변수의 증가에 따른 불확실성의 증가와 지상강우에 비하여 과소추정된 레이더강우 값이 내재되어 OK보다는 낮은 정량적 평가값을 가지게 된 것으로 판단된다. 그러나, 강우의 공간분포특성 반영 측면에서는 레이더강우자료를 이차변수로 사용하는 CK와 KED가 우수한 결과를 나타내었다. 이는 OK가 지상강우 값만을 이용하여 공간보간을 실시하여 공간적으로 평활화되는 양상을 보여주는 것과는 달리 CK와 KED의 경우에는 레이더강우를 또 다른 변수로 이용하였기 때문이라고 판단된다.
하지만 CK와 KED에서는 레이더강우의 공간분포를 추세항으로 사용하였기 때문에 이러한 점을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 이러한 결과로 미루어 보았을 때, CK와 KED가 강우의 공간분포반영 측면에서는 OK 보다 좋은 결과를 보여주는 것을 확인하였다. 그러나 CK 기법의 경우, 계산시간이 다른 기법들에 비하여 많이 소요된다는 단점이 있으며, 단순히 이러한 결과만으로는 어떠한 기법이 강우장 추정에서 가장 우수한 기법이라고 판단하기는 어렵기 때문에 강우의 공간분포특성을 수치적으로 비교할 수 있는 기법이 필요할 것으로 판단된다.
후속연구
추후, 본 연구의 결과를 바탕으로 더 많은 강우사상에 적용하여 강우특성별 최적의 강우장 추정 기법을 결정할 수 있는 연구와 유출모의를 통한 각 기법의 유출양상을 비교하는 연구가 필요할 것으로 판단된다. 또한 이를 통해 생성된 강우장을 이용한다면, 습지 또는 관측망의 밀도가 낮은 지역과 미계측 유역 등에 적용이 가능할 것으로 판단되며 수문시스템해석에도 도움이 될 것으로 판단된다.
추후, 본 연구의 결과를 바탕으로 더 많은 강우사상에 적용하여 강우특성별 최적의 강우장 추정 기법을 결정할 수 있는 연구와 유출모의를 통한 각 기법의 유출양상을 비교하는 연구가 필요할 것으로 판단된다. 또한 이를 통해 생성된 강우장을 이용한다면, 습지 또는 관측망의 밀도가 낮은 지역과 미계측 유역 등에 적용이 가능할 것으로 판단되며 수문시스템해석에도 도움이 될 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
신뢰성 있는 강우-유출해석을 위해 선행되어야 하는 작업은 무엇인가?
신뢰성 있는 강우-유출해석을 위해서는 정확한 수자원 기초자료의 수집이 선행되어야 한다(Bae, 2008). 그러나 지상 우량계의 경우 공간적인 밀도가 낮고, 불규칙적으로 위치하고 있어 시·공간적인 변동성이 크고 간헐적이라는 특징을 가진 강우의 분포를 반영하기 어려운 한계가 있다.
G/R 기법이란 무엇인가?
지상강우자료와 레이더강우자료를 이용한 강우추정에는 크게 “Gauge to Radar(G/R)비” 기법과 “정밀 (sophisticated)" 기법으로 구분할 수 있다. G/R 기법은 레이더 연구 초기에 개발된 것으로 레이더 관측영역에 대하여 레이더자료와 지상강우자료간의 비율을 평균하여 곱해주는 방법이며, 정밀 기법은 지상우량의 정확성과 레이더 우량값의 공간분포특성을 이용하여 레이더 추정 우량값의 정확도를 높이고자하는 Co-Kriging, SOA, 칼만필터(Kalman filter) 등 여러 가지 형태로 연구되고 있다(Noh et al., 2012).
Ordinary kriging는 단순 크리깅의 어떠한 단점을 극복하기 위한 방법인가?
단순 크리깅은 오차분산을 최소로 하여 선형 가중치를 구하는 방법이지만 평균이 편향되어 나타난다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 크리깅 추정식이 편향되지 않으면서 오차분산을 최소로 하는 크리깅 방법을 Ordinary kriging 이라 한다.
참고문헌 (35)
Adams, R. and Rees, P.L.(2009). Modeling runoff in an urban catchment using VfloTM and QPE, Proceedings of the ICE-Water Management, 162(2).
Bae, MS(2008). A Runoff Analysis by Kriging Method for the Nam River Dam Basin, Thesis for Master's Degree, Gyeongsang National University. [Korean Literature]
Bae, YH, Kim, BS, Kim, HS(2010). The Study on Flood Runoff Simulation using Runoff Model with Gauge-adjusted Radar Data, J. of Korean Wetlands Society, 12(1), pp. 51-61. [Korean Literature]
Baek, SG, Jang, DH(2011). Evaluation for Applicability of Cokriging for High Resolution Spatial Mapping of Temperature and Rainfall, J. of Climate Research, 6(3), pp. 242-253. [Korean Literature]
Bernard, S.M.(2007). Analysis of External Drift Kriging Algorithm with application to precipitation estimation in complex orography, Thesis for Master's Degree, ITC.
Bourennane, H., King, D., Couturier, A.(2000). Comparison of kriging with external drift and simple linear regression for predicting soil horizon thickness with different sample densities, Geoderma, 97(3-4), pp. 255-271.
Brandes, E.A.(1975). Optimizing Rainfall Estimates with the Aid of Radar, J. of Appl. Meteor., 14, pp. 1339-1345.
Carlos, A., Sempere, T.D., Cassiraga, E.F., Gomez-Hernandez, J.J.(2008). A non-parametric automatic blending methodology to estimate rainfall fields from rain gauge and radar data, Advances in Water Resources, 32, pp. 986-1002.
Choi, JG(2007), Geostatistics, Sigma press.
Christian, B., Ehsan, R., Uwe, H.(2014). Geostatistical merging of rain gauge and radar data for high temporal resolutions and various station density scenarios, J. of Hydrology, 508, pp. 88-101.
Goudenhoofdt, E. and Delobbe, L.(2009). Evaluation of radar-gauge merging methods for quantitative precipitation estimates, Hydrology and Earth System Sciences, 13, pp. 195-203.
Hengl, T., Geuvelink, G.B.M., and Stein, A.(2003). Comparison of kriging with external drift and regression-kriging, Technical Note, ITC.
Hong, SJ, Kim, BS, Hahm, CH(2010). Spatial-Temporal Interpolation of Rainfall Using Rain Gauge and Radar, J. of Korean Society for Geospatial Information System, 18(3), pp. 37-48.
Hwang, SW, Park, SW, Jang, MW, Cho, YK(2006). Spatial Distribution Modeling of Daily Rainfall Using Co-kriging Method, J. of Korea Water Resources Association, 39(8), pp. 669-676. [Korean Literature]
Jin, L. and Andrew, D.H.(2008). A Review of Spatial Interpolation Methods for Environmental Scientists, Geoscience Australia, Australia.
Kang, NR, Noh, HS, Lee, JS, Lim, SH, Kim, HS(2013). Runoff Simulation of An Urban Drainage System Using Radar Rainfall Data, J. of Korean Wetlands Society, 15(3), pp. 413-422. [Korean Literature]
Kim, BS, Hong, JB, Kim, HS, Kim, YS(2007). Development of Flash Flood model Using Digital Terrain Analysis Model and Rainfall RADAR II.Monitoring of Flash Flood Occurred by A Typhoon 'Rusa' in Yangyang Namdaecheon Basin, J. of Korean Society of Civil Engineers, 27(2B), pp. 161-169. [Korean Literature]
Kim, BS, Hong, JB, Kim, HS, Yoon, SY(2007). Development of Flash Flood model Using Digital Terrain Analysis Model and Rainfall RADAR I.Methodology and Model Development, J. of Korean Society of Civil Engineers, 27(2B), pp. 151-159. [Korean Literature]
Kim, KH, Kim, MS, Lee, GW, Kang, DH, Kwon, BH(2013). The Adjustment of Radar Precipitation Estimation Based on the Kriging Method, J. of Korean Earth Science Society, 34(1), pp. 13-27. [Korean Literature]
Kim, SJ, Kwon, YS, Lee, KH, Kim, HS(2010). Radar Rainfall Adjustment by Artificial Neural Network and Runoff Analysis, J. of Korean Society of Civil Engineers, 30(2B), pp. 159-167. [Korean Literature]
Kim, SJ, Noh, HS, Kang, NR, Lee, KH, Kim, YS, Lim, SH, Lee, DR, Kim, HS(2014). Noise Reduction Analysis of Radar Rainfall Using Chaotic Dynamics and Filtering Techniques, Advances in Meteorology, 2014, Article ID 517571, 10 pages.
Kim, YS, Chang, KH, Kim, BS, Kim, HS(2011). Decision of GIS Optimum Grid in Applying Distributed Rainfall-Runoff Model with Radar Resolution, J. of Korean Wetlands Society, 13(1), pp. 105-116. [Korean Literature]
Koistinen, J. and Puhakka, T.(1981). An improved spatial gauge-radar adjustment technique, proc. 20th Conference on Radar Meteorology, AMS, pp. 1179-1186.
Krajewski, W.F., Lakshmi, V., Georgakakos, K.P., Jain, S.C.(1991). A monte carlo study of rainfall sampling effect on a distributed catchment model, Water Resources Research, 27(1), pp. 119-128.
Noh, HS(2015). Accuracy Evaluation and Hydrological Applicability of Gauge and Radar Rainfall Considering Wind Effect, Ph.D. Dissertation, Inha University.
Noh, HS, Kang, NR, Kim, BS, Kim, HS(2012). Flood Simulation using Vflo and Radar Rainfall Adjustment Data by Statistical Objective Analysis, J. of Korean Wetlands Society, 14(2), pp. 243-254. [Korean Literature]
Park, JH(2009). Verification of the Distributed Model Application Using the Radar Rainfall Imagery, Thesis for Master's Degree, Gyeongsang National University.
Park, JH, Kang, BS, Lee, GS, Lee, ER(2007). Flood Runoff Analysis using Radar Rainfall and Vflo Model for Namgang Dam Watershed, J. of Korean Association of Geographic Information Studies, 10(3), pp. 13-21
Park, NW, Jang, DH(2008). Mapping of Temperature and Rainfall Using DEM and Multivariate Kriging, J. of Korean Geographic Society, 43(6), pp. 1002-1015. [Korean Literature]
Schiemann, R., Erdin, R., Willi, M., Frei, C., Berenguer, M., Sempere, T.D.(2011). Geostatistical radar-raingauge combination with nonparametric correlograms: methodological considerations and application in Switzerland, Hydrology and Earth System Sciences, 15, pp. 1515-1536.
Seo, YM, Yeo, WK, Lee, SY, Jee, HK(2010). Application of KED Method for Estimation of Spatial Distribution of Probability Rainfall, J. of Korea Water Resources Association, Vol.43, No.8, pp. 757-767. [Korean Literature]
Shin, HS, Noh, HS, Kim, YS, Ly, SD, Kim, DH, Kim, HS(2014). Calibration of Gauge Rainfall Considering Wind Effect, J. of Korean Wetlands Society, 16(1), pp. 19-32. [Korean Literature]
Smith, J.A., Baeck, M.L., Meierdiercks, K.L., Miller, A.J., Krajewski, W.F.(2007). Radar rainfall estimation for flash flood forecasting in small urban watersheds, Advances in Water Resources, 30(10), pp. 2087-2097.
Vieux, B.E., Cui, Z., and Gaur, A.(2004). Evaluation of a physics-based distributed hydrologic model for flood forecasting, J. of Hydrology, 298, pp. 145-154.
Won, DC(2013). Analysis of Runoff Characteristics for Spatial Distribution of Rainfall, Ph.D. Dissertation, Kyungil University. [Korean Literature]
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.