[논문]예보강우 시간분해를 위한 Multiplicative Cascade 모형의 적용성 평가

김대하; 윤선권; 강문성; 이경도

doi:10.5389/ksae.2016.58.5.091

예보강우 시간분해를 위한 Multiplicative Cascade 모형의 적용성 평가
Applicability of a Multiplicative Random Cascade Model for Disaggregation of Forecasted Rainfalls 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.58 no.5, 2016년, pp.91 - 99

김대하 (Climate Application Department, APEC Climate Center) , 윤선권 (Climate Application Department, APEC Climate Center) , 강문성 (Department of Rural Systems Engineering, Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University) , 이경도 (National Academy of Agricultural Science, Rural Development Administration)

Abstract ▼ AI-Helper

High resolution rainfall data at 1-hour or a finer scale are essential for reliable flood analysis and forecasting; nevertheless, many observations, forecasts, and climate projections are still given at coarse temporal resolutions. This study aims to evaluate a chaotic method for disaggregation of 6-hour rainfall data sets so as to apply operational 6-hour rainfall forecasts of the Korean Meteorological Association to flood models. We computed parameters of a state-of-the-art multiplicative random cascade model with two combinations of cascades, namely uniform splitting and diversion, using rainfall observations at Seoul station, and compared statistical performance. We additionally disaggregated 6-hour rainfall time series at 58 stations with the uniform splitting and evaluated temporal transferability of the parameters and changes in multifractal properties. Results showed that the uniform splitting outperformed the diversion in reproduction of observed statistics, and hence is better to be used for disaggregation of 6-hour rainfall forecasts. We also found that multifractal properties of rainfall observations has adequate temporal consistency with an indication of gradually increasing rainfall intensity across South Korea.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구의 목적은 이렇게 향상된 MRC모형을 간략화 했을 때 6시간 강우를 1시간으로 분해할 때 충분한 성능을 보이는 지 평가하고 홍수예보에 대한 적합성을 확인하는 것이다. 기상청 공식 예보자료의 해상도인 6시간 강우량의 시간분해를 위해 시강우량을 6시간까지 집성하여 프랙탈 특성을 확인하였고 간략화된 MRC모형을 집성된 강우에 다시 적용하여 통계특성의 재현성을 평가하였다.

제안 방법

본 연구의 목적은 이렇게 향상된 MRC모형을 간략화 했을 때 6시간 강우를 1시간으로 분해할 때 충분한 성능을 보이는 지 평가하고 홍수예보에 대한 적합성을 확인하는 것이다. 기상청 공식 예보자료의 해상도인 6시간 강우량의 시간분해를 위해 시강우량을 6시간까지 집성하여 프랙탈 특성을 확인하였고 간략화된 MRC모형을 집성된 강우에 다시 적용하여 통계특성의 재현성을 평가하였다. 아울러 프랙탈 특성의 시간적 변동성을 파악해 우리 나라 홍수위험도의 변화를 평가하였다.
기상청 공식 예보자료의 해상도인 6시간 강우량의 시간분해를 위해 시강우량을 6시간까지 집성하여 프랙탈 특성을 확인하였고 간략화된 MRC모형을 집성된 강우에 다시 적용하여 통계특성의 재현성을 평가하였다. 아울러 프랙탈 특성의 시간적 변동성을 파악해 우리 나라 홍수위험도의 변화를 평가하였다.
홍수예측에 사용될 예보강우를 동네예보자료로 가정할 경우, 6시간 단위 강우자료를 분해하는 것이므로 본 연구에서는 Müller and Haberlandt (2015)의 방법을 더 간략화 하였다.Uniform Splitting을 이용할 경우 2회의 분해 (6시간 → 2시간 → 1시간) 만으로 1시간 강우를 얻어낼 수 있고, Diversion의 경우는 3회의 분해와 1회의 재집성으로 (6시간 → 3시간 → 1.

대상 데이터

본 연구에 사용된 자료는 1973년부터 2014년까지 기상청 종관관측점 59개소의 시강우량 자료이고 각 지점의 위치는 Fig. 2에 나타내었다. 홍수모형을 위한 시간분해가 연구의 주목적이므로 6월부터 9월사이의 자료만을 MRC 모형에 적용하였다.
2에 나타내었다. 홍수모형을 위한 시간분해가 연구의 주목적이므로 6월부터 9월사이의 자료만을 MRC 모형에 적용하였다. Uniform Splitting과 Diversion 두 방법의 성능 비교를 위해 먼저 서울지점에 두 방법을 적용하였고 성능이 더 우수한 방법을 나머지 58개 지점에 대해 적용하였다.

이론/모형

본 연구에 사용된 MRC 모형은 Müller and Haberlandt (2015)가 제시한 Microcanonical Random Cascade 모형으로 Fig. 1에 기본 원리를 도식화하였다. Müller and Haberlandt (2015)는 24시간 강우를 1시간 강우로 분해하기 위해 Uniform Splitting (Fig.

성능/효과

이는 Enclosed Cell의 프랙탈 특성변화를 통해 재확인되었다. 1995년 이후 우리나라의 강우강도는 대체적으로 천천히 증가하고 있는 것으로 보이며 1시간에 집중되는 강우 역시 증가하고 있는 것으로 판단된다.
그 결과 6시간 강우를 2개씩 분해하는 것을 3번 반복하는 Diversion 방법보다 1회 3개로 분해하고 다시 2개로 분해하는 Uniform Splitting 방법이 더 우수함을 확인하였다. 관측자료의 2개씩 분기시키는 프랙탈 특성이 분해 단계마다 달라지는 것이 Diversion의 낮은 성능의 주 원인으로 판단된다.
따라서 6시간 강수를 MRC 모형을 이용해 시간분해 할 경우에는 3개로 1회 분해한 후 다시 2개로 분해하는 기법을 적용하는 것이 통계적으로 더 유효할 것으로 판단된다. 아울러 프랙탈 특성의 시간적 이동성이 어느 정도 유효하여 한 기간에서 얻어진 매개변수를 다른 기간에 옮겨 사용하는 것이 실용적으로 가능함을 확인하였다. 다만, Isolated cell과 같이 지점의 독특한 강수특성을 나타내는 경우에는 프랙탈 특성의 시간적 일관성이 상당히 달라질 수 있다.

후속연구

본 연구를 통해 6시간 강우에도 유연하게 적용될 수 있음이 확인되었으며 예보강우에 충분히 적용할 수 있는 것으로 판단된다. 아울러 모형 구조의 단순성과 높은 통계특성의 재생산성을 바탕으로 여러 분야에 적용될 수 있을 것으로 보인다. 특히 기후변화 시나리오의 시간적 상세화를 통해 장기 홍수 위험도 전망을 위한 연구에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
아울러 모형 구조의 단순성과 높은 통계특성의 재생산성을 바탕으로 여러 분야에 적용될 수 있을 것으로 보인다. 특히 기후변화 시나리오의 시간적 상세화를 통해 장기 홍수 위험도 전망을 위한 연구에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 다만 본 연구에서는 자료가 충분히 관측된 지점에서의 검증만이 수행되었으므로 자료 기간이 짧거나 없는 지역에서의 적용성을 위해 매개변수의 공간적 확장성에 관한 연구가 추가적으로 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	MRC 모형을 가장 간단히 적용하는 방법의 한계는 무엇인가?	MRC 모형을 가장 간단히 적용하는 방법은 모든 강우셀에 동일한 프랙탈 특성을 적용하는 것이다. 그러나 하나의 강우 셀이 둘로 나뉘는 과정에 완벽한 무작위성을 가정할 경우 기상학적 조건의 시간적 연속성이 무시되게 되므로 비현실적인 시간분해가 나타날 수 밖에 없다. 이를 보완하기 위해 Müller and Haberlandt (2015)는 셀의 위치와 크기 조건을 프랙탈 특성 산정에 고려하였다.
	관측 강우으로 홍수 예측을 할 경우 문제점은 무엇인가?	, 2009). 하지만 관측 강우만으로 홍수 예측을 할 경우 첨두유량의 크기와 시간을 강우 관측 이후에만 알 수 있기 때문에 대비책을 마련할 시간이 충분치 않을 가능성이 크다. 예보 강우를 이용한 홍수 모의가 이를 극복할 수 있는 좋은 방법이기는 하지만 (Lee et al.
	우리나라에서 홍수예측은 무엇을 기반으로 하는가?	우리나라에서 홍수예측은 관측 강우자료를 기반으로 하는 경우가 보통이다 (Han et al., 2009).

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