본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.

본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 10.8 μm 휘도 온도(IR), 적외 채널 10.8 μm와 수증기 채널 6.7 μm의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시 반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료 가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강 우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표 의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강 도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온 도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, 10 mm h−1 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범 주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평 균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한 다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW·RH) 으로 정의된다. 이 연구에서는 PW·RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.

2011년 7월 26일 서울은 장마에 동반된 기록적인 대류성 집중호우로 인해 약 2천5백억 원 이상의 재산피해와 57명(사망자)의 인명손실이 발생되었고, 2012년 8월 27일 15호 태풍 볼라벤에 동반된 집중호우로 광주광역시에는 보다 약한 집중호우와 강풍을 동반하여 피해는 상대적으로 적게 발생시켰다. 위의 사례에 대해 KLAPS(기상청 국지분석 및 예측시스템)을 사용하여 집중호우 시 다른 물리적 요소들에 의한 중규모 과정들의 조사 및 분석을 수행하였다. 이것은 레이더관측과 천리안 위성관측 자료로부터 강우강도를 도출하는데 호조건의 전형적인 중규모 시스템이기 때문에 선택되었으며, 두 사례는 모두 집중호우 발생에 좋은 환경임을 보였다. 2011년 장마에 동반되어 서울에 나타난 사례에서 레이더와 천리안의 정량적인 강우강도를 지상강우계 관측과 비교했을 때, 최대 관측값이 85 mm/hr 이상이 나타난 시점에 비해 약 50 mm/hr 이상이 과소 추정되는 차이가 나타났으나, 레이더 강우강도는 35 mm/hr의 차이와 천리안 강우강도는 60 mm/hr의 차이를 보였다. 그러나 2012년 8월 27일 15호 태풍 볼라벤에 동반되어 광주광역시에 나타난 강우강도와 지상강우강도의 경향은 위의 사례와 유사하게 나타났으며, 정량적인 강우강도 차이는 최대 관측값이 17 mm/hr 이상이 나타난 시점에 비해 약 10 mm/hr 이상이 과소 추정되는 차이가 나타났으나, 레이더 강우강도는 5 mm/hr의 차이와 천리안 강우강도는 10 mm/hr의 차이를 보였다. 이것은 태풍 볼라벤에 의한 집중호우가 상대적으로 약했기 때문이었다. 두 사례에 대해 레이더 강우강도와 천리안 강우강도는 지상강우강도와 시계열적으로 비교했을 때, 모두 유사한 경향을 보였다.

열대강우관측(TRMM) 위성에 탑재된 두 독립적인 기기인 마이크로파 센서(TMI)와 강수레이더(PR)를 통해 추정된 지표에서의 강우강도와 강수 관련 변수들을 네 개의 주요 열대해양에서 비교하였다. 해수면의 온도가 가장 높은 서태평양에서 가장 많은 강수구름이 발생하며, 이는 동태평양과 대서양 보다 1.5배 많은 빈도수이다. 반면 대류형과 혼합형에서 동태평양이 가장 강한 강우강도를 나타냈으며, 전체 강수 화소에 대해서는 대서양이 가장 강한 강우강도를 보였다. 한편 PR의 강우강도를 참값으로 볼 때 TMI의 강우강도의 편향은 강수유형과 지역에 따라 그 크기가 매우 다르게 나타났다. 더욱이 강수유형별 편향은 서로 다른 부호를 보였다. 특히 이 연구에서 선정한 열대해양들은 비교적 유사한 지구물리적 환경을 가지고 있지만, 그 편향의 크기가 지역에 따라 2배 이상의 차이가 일어났다. 따라서 마이크로파로부터 추정된 강수량에 대한 검증은 강수유형별 및 지역적으로 수행되어야 하며, 또한 국지적 강수 특성을 고려한 보다 정교한 TMI 알고리즘의 개발 및 개선이 필요함을 의미한다.

본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역(2,293 km2)을 대상으로 유출해석을 수행 하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00∼09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차 바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, R2), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 R2는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.

강우는 물순환 시스템을 이해를 증가 시킬 뿐만 아니라, 효율적인 수자원 확보 및 관리에 있어서 가장 핵심적인 인자이다. 본 연구는 2015년을 대상으로 한반도에서의 92개의 ASOS 지점자료와 최근에 발사된 GPM 위성강우 자료의 비교를 통하여 활용가능성을 평가하였다. 또한 지점 자료의 장점과 인공위성 자료의 장점을 융합함으로써 보다 개선된 강우자료를 산출하기 위해 3가지의 상세화 방법(Geographical Differential Analysis, Geographical Ratio Analysis, Conditional Merging)들을 적용하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 1) ASOS 자료와의 검증을 통해 GPM 강우자료가 약간 과대산정되는 편향을 가지고 있는 것을 확인하였으며, 특히 여름 기간에 오차가 높게 발생하는 것으로 나타났다. 2) Jackknife 방법을 통하여 각 합성방법에 대해서 검증하였을 때, 공간해상도가 높아짐에 따라서 오차가 줄어드는 것을 확인하였으며, 상세화 방법 중 conditional merging 방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.

북한의 수자원 현황을 분석하고 미래를 전망하는 일은 수자원 분야 전문가들의 공통 관심사 중 하나이다. 그러나 북한의 폐쇄적인 정책으로 인해 수자원에 대한 정보를 획득하기 매우 어려운 현실이다. 이에 대한 대안으로 위성으로부터 획득한 정보와 글로벌 지형정보를 이용하면 개략적으로나마 북한의 수자원 또는 홍수로 인한 재해에 대해 확인할 수 있다. 본 연구는 위성으로부터 유도된 위성강우 자료와 글로벌 지형자료를 활용하여 대표적인 비접근 지역인 북한지역의 청천강 상류에 위치한 동신군 지역을 대상으로 유출분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 언론보도에 나타난 북한지역의 2013년 7월 19일부터 21일 사이에 북한의 기상수문국 통보에 의하면 자강도의 동신군 413mm, 송원군 383mm, 희천시 322mm의 폭우가 쏟아졌다고 보고하고 있다. 이 시기의 위성으로부터 유도된 강우자료인 GSMaP_NRT자료에서는 최대 173.2mm, 유역 평균 160.3mm 정도의 강우가 발생한 것으로 제시하고 있다. 이는 Xie 등(2011)에 의하면 2000-2009년의 10년간의 연평균 강수량에 대하여 CMORPH자료를 분석한 결과 공간분포 패턴은 매우 잘 반영하고 있으나, 열대 및 아열대 지역에서는 과대 산정되고 중간 및 고위도 지역에서는 과소하게 산정되는 것으로 발표한 바 있어 본 연구에서 사용한 위성강우도 같은 결과를 제시하고 있다. 이 위성강우자료와 글로벌 지형자료인 Aster GDEM, GLCC자료를 이용하여 유출분석을 수행한 결과 첨두유출이 957.6㎥/sce의 유출이 발생한 것으로 분석되었다. 향후 위성강우의 정확도 평가와 위성강우와 지점 및 레이더를 이용한 보정을 통해 보정된 시계열 자료를 생산하여 유출분석을 수행할 계획이다.

본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 Z=303R0.72를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우 알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분 강우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근오차는 3.146으로 분석되었고, 공간상관행렬 오차의 평균은 -0.530～-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도 위성의 이용을 통한 다중 원격탐사 자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예․경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

Urban watershed can be found in the visible changes in technology, the most realistic satellite images is to use the data. Satellite image data on the indicators for progress on the nature of the change of land use is consistent and repetitive information, regular observation makes possible the detailed analysis of space-time. These remote sensing techniques and the type of course and, by using the time series history, the past, the dynamic model and the randomized prediction methodology for the conversion process if the city and river basin cooperation of the space changes effectively will be able to extrapolate. For each of the main changes in river flow, depending on the area of urbanization as determined according to reproduce the duration of the relationship between the urbanization of the area and runoff can be represented as a linear polynomial expression was, if a linear expression in the two fast slew rate of 0.858 to 0.861 showed up, and fast slew rate of 0.934 to 0.974 for the polynomial are reported. Change of land use changes in the watershed of the flow is one of the most affecting elements. Therefore, changes in land use of the correct classification of rivers is a more accurate calculation of the amount of the floodgate. In particular, using the Landsat images through the image of the land use category, land use past data and calculated using the Markov Chain model and predict the future land use plan in the water control project will be used for large likely.