초록 ▼

본 연구는 정확도 높은 유출량의 예측을 위한 지역특성을 반영한 운영 목적의 상세(5km 이하) 격자강우량 생산기술을 개발하기 위한 과제이다.
본 연구에서 공간 상세화 기법의 특성 평가를 수행하여, 향후 방법 상 논란의 여지를 없애고 결과에 대한 불확실성의 가늠이 가능해졌다. 안전하고 경제적인 강수 관측망 운용과 공간 강수 자료의 효과적인 활용을 위해서, 현재 기상청 관측소 밀도의 적정성 검토와 적정 격자크기에 대한 검증하였다. 공간적 변화특성이 큰 강수량의 정확한 재분석이나 예측자료 생성을 위해서, 기상청 관측망 기준취약지역에

본 연구는 정확도 높은 유출량의 예측을 위한 지역특성을 반영한 운영 목적의 상세(5km 이하) 격자강우량 생산기술을 개발하기 위한 과제이다.
본 연구에서 공간 상세화 기법의 특성 평가를 수행하여, 향후 방법 상 논란의 여지를 없애고 결과에 대한 불확실성의 가늠이 가능해졌다. 안전하고 경제적인 강수 관측망 운용과 공간 강수 자료의 효과적인 활용을 위해서, 현재 기상청 관측소 밀도의 적정성 검토와 적정 격자크기에 대한 검증하였다. 공간적 변화특성이 큰 강수량의 정확한 재분석이나 예측자료 생성을 위해서, 기상청 관측망 기준취약지역에 대한 분석을 수행하였다. 기상청 기후변화 시나리오 상세화 등에 적용하고 있는 PRISM 방법의 상세화 정확도에 대한 객관적인 효과와 적용의 한계를 명확히 평가하여 제시하였다. 지상관측 자료는 공간에 대해서는 지형 및 기상학적 조건을 고려하지 못해 대표성이 떨어질 수 있으므로, 레이더, 인공위성 자료를 활용한 연구를 수행하였다. 그리고 특정영역에서 자료가 드문 경우 최근접점접근법(nearest neighbors approach)와 부분가중회귀곡선(locally weighted regression line)결합하여 자료의 불확실도로 인한 추정의 오차 증가 효과가 감소함을 확인하였다.
또한 본 연구에서 개발한 알고리즘(GEO-SVM INTERPOLATOR)을 이용하여 강우의 공간상세화를 수행한 결과, 본 연구에서 개발된 알고리즘을 적용하면 기존 지상강우량 만을 이용한 경우나 레이더 자료를 이용한 경우에 비해, 가장 정확하게 공간강우량을 재현하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 GEO-SVM INTERPOLATOR 알고리즘을 재난, 재해 예방을 위한 도시홍수 관리 실무 시스템에 연계하여 활용된다면 도시홍수 예측의 정확도가 한층 높아질 것으로 기대된다.

Abstract ▼

Ⅴ. RESULTS
○ In this study, developed method can be divided into three regions(Geo-spatial grid transformation method, Precipitation index extraction method and Precipitation of localizing method)
○ There are purposes of enhancing grid based rainfall of precision through evaluation of prior pr

Ⅴ. RESULTS
○ In this study, developed method can be divided into three regions(Geo-spatial grid transformation method, Precipitation index extraction method and Precipitation of localizing method)
○ There are purposes of enhancing grid based rainfall of precision through evaluation of prior producing method of grid based rainfall and vulnerability assessment of spatial precipitaion in Geo-spatial grid transformation method
○ There are purposes of survey, evaluation and selection of locally rainfall characteristics index extraction in Precipitation index extraction method
○ It can be anticipated improving forecast flood and landslide with estimating timely and accurate grid based rainfall of observation data level(5km or less)
○ It can be used flood forecasting warning system of small local government such as streams through distributed rainfall-runoff model with developing downscaling grid data of precision