[논문]강우앙상블 예측자료의 공간적 특성 및 적용성 평가

이상협; 성연정; 김경탁; 정영훈

doi:10.3741/jkwra.2020.53.11.1025

강우앙상블 예측자료의 공간적 특성 및 적용성 평가
Appraisal of spatial characteristics and applicability of the predicted ensemble rainfall data 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.53 no.11, 2020년, pp.1025 - 1037

이상협 (경북대학교 미래과학기술융합학과) , 성연정 (경북대학교 미래과학기술융합학과) , 김경탁 (한국건설기술연구원) , 정영훈 (경북대학교 미래과학기술융합학과)

초록
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본 연구는 호우경보에 사용되는 Limited area ENsemble prediction System (LENS) 강우예측자료에 대한 공간적 특성 및 적용성을 평가하였다. LENS는 13개의 강우앙상블 멤버를 가지고 있어 호우경보를 발령하는데 있어 확률적인 방법을 활용할 수 있다. 그러나 LENS의 자료의 접근성은 매우 낮아 강우예측자료의 적용성에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 행정구역별로 활용되는 호우경보 시스템에 따라 하나의 지점값과 면적평균값을 관측값과 비교하여 평가지수를 산정하였다. 또한, LENS의 발령시간에 따르는 각 앙상블 멤버들의 정확성을 평가하였다. LENS는 멤버별로 과대 혹은 과소 예측의 불확실성을 보여줬다. 면적단위의 예측이 지점단위의 예측보다 더 높은 예측성을 보여주었다. 또한, 다가오는 72시간의 강우를 예측하는 LENS 자료는 수재해의 영향성이 있을 수 있는 강우 사상에 대하여 예측성능이 좋은 것으로 평가되었다. 추후 국지강우앙상블시스템(LENS) 자료는 행정구역 또는 유역면적 단위의 홍수 대비에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study attempted to evaluate the spatial characteristics and applicability of the predicted ensemble rainfall data used for heavy rain alarms. Limited area ENsemble prediction System (LENS) has 13 rainfall ensemble members, so it is possible to use a probabilistic method in issuing heavy rain warnings. However, the accessibility of LENS data is very low, so studies on the applicability of rainfall prediction data are insufficient. In this study, the evaluation index was calculated by comparing one point value and the area average value with the observed value according to the heavy rain warning system used for each administrative district. In addition, the accuracy of each ensemble member according to the LENS issuance time was evaluated. LENS showed the uncertainty of over or under prediction by member. Area-based prediction showed higher predictability than point-based prediction. In addition, the LENS data that predicts the upcoming 72-hour rainfall showed good predictive performance for rainfall events that may have an impact on a water disaster. In the future, the predicted rainfall data from LENS are expected to be used as basic data to prepare for floods in administrative districts or watersheds.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. LENS domain
그림 Fig. 2. Study area
표 Table 1. Products from the LENS (KMA, 2016)
표 Table 2. Administrative area weather station
그림 Fig. 3. Rainfall event (Observation)
표 Table 3. Thiessen weight of administrative region
그림 Fig. 4. LENS-Observation time-value graph (Sangju)
표 Table 4. LENS Rainfall prediction goodness of fit result (Sangju)
그림 Fig. 5. LENS-Observation time-value graph (Daegu)
표 Table 5. LENS Rainfall prediction goodness of fit result (Daegu)
그림 Fig. 6. LENS-Observation time-value graph (Geojae)
표 Table 6. LENS Rainfall prediction goodness of fit result (Geojae)

AI 본문요약
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문제 정의

이러한 LENS 강우예측자료의 중요성에도 불구하고 아직 공공데이터 개방화가 되지 않아 자료에 대한 접근성이 낮은 이유로 LENS 자료에 대한 분석과 예측결과를 검증하는 연구는 아직 미흡한 편이다. 따라서 본 연구는 LENS 강우예측자료의 공간적 특성과 적용성을 평가하고자 수행되었다. 본 연구의 목적은 1) LENS 자료에서 강우 예측값을 추출할 때 하나의 지점(One cell value)에 기반한 예측값과 특정 지역에 대한 공간평균 예측값(Average of area cell value)을 관측값과 비교하여 평가지수를 산정하고, 2) 해당 강우사상에 대하여 LENS 자료의 발령시간에 따르는 각 앙상블 멤버들의 정확성을 평가하는 것이다.

제안 방법

한반도를 중심으로 1개의 모수(Control member, m00) 와 12개의 섭동멤버(Perturbation members, m01 ~ m12) 로 총 13개의 멤버로 구성되어 있다. LENS는 기후예측요소의 앙상블값과 확률값을 동시에 제공하며(KMA, 2016) (Table 1) 본 연구에서는 LENS자료의 앙상블 예측값 중 강수앙상블값을 추출하여 행정구역 경계 기준으로 기상관측소 지점 강수 관측값과 행정구역 면적평균 강수값을 산정하여 공간적 특성에 따른 LENS의 적용성 평가를 수행하였다.
본 연구는 상주시, 대구시, 거제시에 대하여 LENS 앙상블 멤버 13개(m00, m01, …, m12)에 대하여 예측기간에 대해 지역별 강우관측소 지점값(One cell value)과 행정구역 면적평균값(Average value of area)을 산출하여 지점강우관측자료와 면적평균강우관측자료에 대해비교분석을 하였다. 각 연구대상지역별 해당되는 강우이벤트 예측을 포함하는 6개의 LENS 자료(a ~ f)를 예측시작시간부터 종료시간까지의 LENS 예측값으로 도식화 하였다(Figs. 4 ~ 6). 이에 대한 검증은 관측값과 LENS 예측자료를 비교한 R², NSE, PBIAS의 3개의 평가지수를 이용하여 13개 앙상블 멤버들을 모두 평가하였다(Tables 4 ~ 6).
본 연구에서 이용된 강우사상은 호우기인 2017년 5월 ~ 9월 범위에서 지역별 강우사상을 선택하였다. 강우사상은 단기예보를 목적으로하는 LENS가 이와 예보활용도가 비슷한 기상청 동네예보의 3시간 간격의 현업 적용시 활용적합도를 고려해 3시간누적 강우량을 사용하였다. 또한 강우사상 선택의 기준점은 최근 집중호우 및 돌발강우의 발생빈도가 높아짐에 따라 분석기간내의 단기간에 걸쳐 높은 강우강도를 기록한 날로 선정하였다.
본 연구에서는 기상청 국지 앙상블 시스템(LENS)의 자료와 실강우값에 대해 대상지역 기상관측소 지점값 과 행정구역 면적값을 추출하여 공간적 특성 및 적용성 평가를 수행하였다. 공간적 특성을 평가하기 위하여 내륙지방인 상주시, 대도시로 대구광역시, 해안지역인 거제시로 3개의 행정구역을 선택하여 행정구역내에 속해있는 강우관측소 지점에 해당하는 LENS 값을 추출하고 행정구역 면적에 대한 LENS의 평균값을 추출하여 비교하였다. 그리고 LENS 자료의 적용성을 평가하기 위하여 도식화된 그래프로 정성적인 평가를 진행하고 정량화된 평가를 위해 R², NSE, PBIAS의 3개의 평가지수를 이용하여 평가하였다.
공간적 특성을 평가하기 위하여 내륙지방인 상주시, 대도시로 대구광역시, 해안지역인 거제시로 3개의 행정구역을 선택하여 행정구역내에 속해있는 강우관측소 지점에 해당하는 LENS 값을 추출하고 행정구역 면적에 대한 LENS의 평균값을 추출하여 비교하였다. 그리고 LENS 자료의 적용성을 평가하기 위하여 도식화된 그래프로 정성적인 평가를 진행하고 정량화된 평가를 위해 R², NSE, PBIAS의 3개의 평가지수를 이용하여 평가하였다. E1, E2, E3에서 LENS자료의 시간적인 정확성은 R2과 NSE가 0.
본 연구는 상주시, 대구시, 거제시에 대하여 LENS 앙상블 멤버 13개(m00, m01, …, m12)에 대하여 예측기간에 대해 지역별 강우관측소 지점값(One cell value)과 행정구역 면적평균값(Average value of area)을 산출하여 지점강우관측자료와 면적평균강우관측자료에 대해비교분석을 하였다. 각 연구대상지역별 해당되는 강우이벤트 예측을 포함하는 6개의 LENS 자료(a ~ f)를 예측시작시간부터 종료시간까지의 LENS 예측값으로 도식화 하였다(Figs.
본 연구에서 지점 강우량 산정은 기상청에서 제공하는 종관기상관측소 시간당강우량 자료를 수집해 3시간 누적하여 산정하였다. 행정구역 면적 강우량 산정을 위해 관측된 지점 강우량 자료를 이용하여 면적평균 강우량으로 만드는 산술평균법, 티센가중법, 등우선법 등이 있지만 본 연구에서는 산악효과를 고려하지 못하지만 우량계 지배면적에 의해 객관적으로 산정할 수 있어 실무에서 가장 많이 사용되는 티센가중법을 사용하였다(Lee, 2016, Kim et al.
본 연구에서는 LENS의 공간적 특성에 따른 강우예측 정확도를 평가하기 위해 R², NSE, PBIAS 총 3가지 검증방법을 사용하였다.
본 연구에서는 기상청 국지 앙상블 시스템(LENS)의 자료와 실강우값에 대해 대상지역 기상관측소 지점값 과 행정구역 면적값을 추출하여 공간적 특성 및 적용성 평가를 수행하였다. 공간적 특성을 평가하기 위하여 내륙지방인 상주시, 대도시로 대구광역시, 해안지역인 거제시로 3개의 행정구역을 선택하여 행정구역내에 속해있는 강우관측소 지점에 해당하는 LENS 값을 추출하고 행정구역 면적에 대한 LENS의 평균값을 추출하여 비교하였다.

대상 데이터

LENS 자료의 행정구역별 공간특성을 분석하기 위한 대상 행정구역으로 낙동강을 수계로하는 경상북도 상주시, 경상북도 대구광역시, 경상남도 거제시로 3개의 지역을 선택하였다(Fig. 2). 첫 번째 행정구역 상주시는 경상북도 서북쪽의 내륙에 위치한 도시로서 총면적이 1,254.
국지앙상블모델(LENS; Limited area ENsemble prediction System)은 한국기상청(KMA)에서 극한기후에 대한 확률론적 예측을 만들어 조기경보를 위한 지침을 제공하기 위해 2015년 10월부터 운영 중인 시스템이다. 본 연구에 사용된 LENS는 2016 ~ 2017년 자료로서 수평해상도가 3 km이며 연직 70층수에 KMA Global Ensemble prediction system (EPSG)를 기반으로 매 12시간마다 1시간 단위로 72시간까지의 예측을 하도록 설계되었고 2018년 LENS 자료부터 해상도가 2.2 km로 개선되었다(Fig. 1)(Choi and Yi, 2019). 한반도를 중심으로 1개의 모수(Control member, m00) 와 12개의 섭동멤버(Perturbation members, m01 ~ m12) 로 총 13개의 멤버로 구성되어 있다.
본 연구에서 이용된 강우사상은 호우기인 2017년 5월 ~ 9월 범위에서 지역별 강우사상을 선택하였다. 강우사상은 단기예보를 목적으로하는 LENS가 이와 예보활용도가 비슷한 기상청 동네예보의 3시간 간격의 현업 적용시 활용적합도를 고려해 3시간누적 강우량을 사용하였다.
상주시의 7월 1일 00시(UTC) 그래프는 E1 발생 58 UTC 전 예측자료로 총 예측기간 중 50 시간동안 3 mm/3 hr 이하의 작은 강우를 포함한 실 강우 분포를 지니고 있다(Fig. 4). 이러한 작은 강우에 대하여 LENS 자료는 강우발생 유무에 대해서 높은 예측정확성을 나타내지만 강우의 크기를 다소 과대추정하는 경향을 보인다(Fig.
본 연구의 목적은 1) LENS 자료에서 강우 예측값을 추출할 때 하나의 지점(One cell value)에 기반한 예측값과 특정 지역에 대한 공간평균 예측값(Average of area cell value)을 관측값과 비교하여 평가지수를 산정하고, 2) 해당 강우사상에 대하여 LENS 자료의 발령시간에 따르는 각 앙상블 멤버들의 정확성을 평가하는 것이다. 이를 위해 3 km의 해상도로 제공되는 LENS 자료를 이용하였으며, LENS 앙상블 멤버 13개(m00, m01, …, m12)에 대하여 적용하였다.
또한 강우사상 선택의 기준점은 최근 집중호우 및 돌발강우의 발생빈도가 높아짐에 따라 분석기간내의 단기간에 걸쳐 높은 강우강도를 기록한 날로 선정하였다. 이에 따라 상주시는 7월 3일 10시(UTC)의 81 mm/3 hr 강우사상(Event 1, E1), 대구시는 8월 13일 19시(UTC)의 31.5 mm/3 hr 강우사상(Event 2-1, E2-1)과 8월 14일 01시(UTC)의 20.5 mm/3 hr 강우사상(Event 2-2, E2-2), 거제시는 7월 3일 20시(UTC)의 114.5 mm/3 hr의 강우사상(Event 3-1, E3-1)과 7월 4일 19시(UTC) 42 mm/3 hr(Event 3-2, E3-2)강우사상을 선정하였다(Fig. 3).
1)(Choi and Yi, 2019). 한반도를 중심으로 1개의 모수(Control member, m00) 와 12개의 섭동멤버(Perturbation members, m01 ~ m12) 로 총 13개의 멤버로 구성되어 있다. LENS는 기후예측요소의 앙상블값과 확률값을 동시에 제공하며(KMA, 2016) (Table 1) 본 연구에서는 LENS자료의 앙상블 예측값 중 강수앙상블값을 추출하여 행정구역 경계 기준으로 기상관측소 지점 강수 관측값과 행정구역 면적평균 강수값을 산정하여 공간적 특성에 따른 LENS의 적용성 평가를 수행하였다.
3 mm 정도이다(Geojae City, 2019). 행정구역 면적 평균 값과 비교 분석을 진행하기 위해 기상청에서 관리하는 종관기상관측장비(ASOS, Automated Synoptic Observing System)를 이용하는 기상관측소를 선정하였다(Table 2).

데이터처리

4 ~ 6). 이에 대한 검증은 관측값과 LENS 예측자료를 비교한 R², NSE, PBIAS의 3개의 평가지수를 이용하여 13개 앙상블 멤버들을 모두 평가하였다(Tables 4 ~ 6).

이론/모형

본 연구에서 지점 강우량 산정은 기상청에서 제공하는 종관기상관측소 시간당강우량 자료를 수집해 3시간 누적하여 산정하였다. 행정구역 면적 강우량 산정을 위해 관측된 지점 강우량 자료를 이용하여 면적평균 강우량으로 만드는 산술평균법, 티센가중법, 등우선법 등이 있지만 본 연구에서는 산악효과를 고려하지 못하지만 우량계 지배면적에 의해 객관적으로 산정할 수 있어 실무에서 가장 많이 사용되는 티센가중법을 사용하였다(Lee, 2016, Kim et al., 2019). 티센가중법은 연구대상지역을 중심으로 관측소 위치를 이용하여 티센망을 만들어 각 관측소가 해당하는 면적 비를 가중치로 산정하여 해당 면적의 평균강우량을 산정하는 방법이다(Lee et al.

성능/효과

67 ~ 70 UTC에서 지점, 면적값 모두 m00은 100이상의 강우값을 예측하면서 관측값에 비해 과대예측을 하였다. 7월 1일 12시(UTC) 그래프는 E1 발생 46 UTC 전 예측자료로 전체 예측 시간에 대해 PBIAS가 음의값을 나타내며 과대예측을 하는 경향을 보이지만 시간적인 첨두치에 대한 예측에서는 R²과 NSE가 면적값이 더 높은 정확성을 보여준다(Fig. 4(b)).
E3-2에 대해선 m10만 높은 정확성을 보였다. 7월 3일 12시(UTC) 는 E3-1에 대해 8시간 전에 예측을 시작한 자료로서 E3-1 최대값을 기점으로 LENS자료 예측을 시작하였고 E3-2에 대해선 면적값은 높은 정확성을 보였다(Fig. 6(f)).
그리고 LENS 자료의 적용성을 평가하기 위하여 도식화된 그래프로 정성적인 평가를 진행하고 정량화된 평가를 위해 R², NSE, PBIAS의 3개의 평가지수를 이용하여 평가하였다. E1, E2, E3에서 LENS자료의 시간적인 정확성은 R2과 NSE가 0.1 미만을 보였던 이전 예측자료들에 비해 예측 선행시간이 짧을 수록 0.5 이상의 값을 나타내며 높은 정확도를 보였다. 공간적 특성에 따른 총 멤버 13개(m00 ~ m12)의 분포도를 보면 지점값의 경우 10개 이하의 멤버가 Event에 대한 예측양상을 보이고 면적값의 경우 10개 이상의 멤버가 Event에 대한 예측양상을 나타내며 면적단위의 예측이 더 높은 예측 정확성을 보였다.
E2-1 발생시간과 가장 가까운 예측자료인 8월 13일 12시(UTC) LENS 자료에서 R²은 앙상블멤버 7개에 대해서 높은 상관성을 보였다. NSE 로 평가 한 결과 R²과 비슷하고 E2-1 발생시간과 가장 가까운 LENS 예측자료가 높은 값을 나타내는 것을 보였다. PBIAS로 평가한 결과 대체적으로 양의 값을 보였다.
공간적 특성에 따른 총 멤버 13개(m00 ~ m12)의 분포도를 보면 지점값의 경우 10개 이하의 멤버가 Event에 대한 예측양상을 보이고 면적값의 경우 10개 이상의 멤버가 Event에 대한 예측양상을 나타내며 면적단위의 예측이 더 높은 예측 정확성을 보였다. R², NSE, PBIAS의 평가지수를 이용한 Event에 대한 적용성은 E1 2017년 7월 3일 00 UTC에서 m01, m03, m04가 지점값이 높은 값을 보였고 m00, m05, m06, m10에서 면적값이 높은 값을 나타내었다(Table 5). 이는 Event당시 전체 기간에 대해 평가지수를 산출하였기 때문에 높은 것으로 판단된다.
5 이상의 값을 나타내며 높은 정확도를 보였다. 공간적 특성에 따른 총 멤버 13개(m00 ~ m12)의 분포도를 보면 지점값의 경우 10개 이하의 멤버가 Event에 대한 예측양상을 보이고 면적값의 경우 10개 이상의 멤버가 Event에 대한 예측양상을 나타내며 면적단위의 예측이 더 높은 예측 정확성을 보였다. R², NSE, PBIAS의 평가지수를 이용한 Event에 대한 적용성은 E1 2017년 7월 3일 00 UTC에서 m01, m03, m04가 지점값이 높은 값을 보였고 m00, m05, m06, m10에서 면적값이 높은 값을 나타내었다(Table 5).
또한 수재해가 발생하기 어려운 1 mm/3 hr이하의 강우사상에 대하여 강우발생 유무에 대한 예측은 높은 정확성을 보였지만 다소 과대 예측을 하는 경향을 보여주었다. 그리고 내륙지역인 상주와 대도시 및 내륙지역인 대구 에 비해 많은 양의 강우를 동반하는 해안지역 거제에서 높은 강우예측 정확성을 나타냄을 확인할 수 있었다. 따라서 강우앙상블 예측자료의 내포되어 있는 불확실성은 공간적 특성평가에도 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다.
6의 높은 정확성을 보였다. 또한 m06, m07, m09는 E3-1 발생 3일전과 당일 예측에서 높은 정확성을 보였다. NSE는 m00이 3일전, m02, m03, m10은 2일전 높은 값을 보였다.
선행 72시간의 강우를 예측하는 LENS 자료는 수재해에 영향을 가질 수 있는 강우사상에 대하여 높은 예측 정확성을 보였지만 예측 시작시간으로부터 30시간 뒤의 강우사상에 대한 높은 불확실성을 나타내었다. 또한 수재해가 발생하기 어려운 1 mm/3 hr이하의 강우사상에 대하여 강우발생 유무에 대한 예측은 높은 정확성을 보였지만 다소 과대 예측을 하는 경향을 보여주었다. 그리고 내륙지역인 상주와 대도시 및 내륙지역인 대구 에 비해 많은 양의 강우를 동반하는 해안지역 거제에서 높은 강우예측 정확성을 나타냄을 확인할 수 있었다.
R²으로 평가한 결과 그래프 분석에서 보았듯이 7월 3일 00시(UTC) 지점값이 아주 높은 값을 보였다. 또한, NSE 로 평가 한 결과 m01, m03, m04 가 R²과 비슷하게 0.5 와 0.8의 높은 정확성을 보여준다평가는 상관성이 높던 7월 3일 00시(UTC) 에서 11% 이상을 보이며 실강우가 없는 지점에 대해 과대예측을 하는 경향을 확인할 수 있다(Table 4).
이는 전체 시뮬레이션의 경향이 과소추정됨을 의미하며 특히 Peak Time에서의 예측이 과소추정되는 것을 확인할 수 있다. 반면 8월 13일 12시(UTC)부터 강우 기록이 없는 지점에 대한 예측으로 과대 추정치를 보이며 PBIAS가 음의 값을 나타냈고 대체적으로 정확성이 높게 평가되었다(Table 5).
6(d)). 지점값은 E3-1에 비해 2분의1정도를 예측하였으며 다소 낮게 추정되는 경향을 보이지만 면적 값은 E3-1의 크기에 대해 높은 정확성을 보였다. 또한 E3-2 에서도 높은 예측 정확성을 보였다.

후속연구

, 2014). 강우앙상블 자료를 이용한 수문모형 활용성 및 공간특성에 따른 불확실성 분석으로 개선된 강우앙상블 자료는(Kim et al., 2008) 추후 국지강우앙상블시스템(LENS) 자료를 이용한 행정구역 또는 유역면적 단위의 홍수 대비에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
따라서 강우앙상블 예측자료의 내포되어 있는 불확실성은 공간적 특성평가에도 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 따라서 추후 강우 앙상블 자료의 산정 과정에서 생기는 불확실성의 내포로 인한 시간적인 강우예측의 불확실성과(Kang et al., 2017) 과소추정 및 과대추정 부분에 대한 오차요인과 오차분포에 따른 강우앙상블 자료의 시공간적 개선방법은 더 많은 사례에 대한 추후 검증 및 보정이 필요할 것으로 판단된다(Kim et al., 2014). 강우앙상블 자료를 이용한 수문모형 활용성 및 공간특성에 따른 불확실성 분석으로 개선된 강우앙상블 자료는(Kim et al.
그러나 강우예측에는 규모 및 시간적 측면에서 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 특히 일정 크기의 해상도에 대해 대푯값을 가지는 격자기반 강우예측자료가 일정범위에 대해 강우분포의 공간적 특성을 잘 반영하고 있다면 강우예측의 활용적 측면에서 신뢰성을 더욱 높일 수 있을 것이다.

참고문헌 (17)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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