PUKYONG

An Ultra-high Resolution Synthetic Precipitation Data for Ungauged Sites

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Alternative Title
미관측 지점 고해상도 강수량 복원 연구
Abstract
일 간격 이하 고해상도 강수량 관측자료는 기후 및 악기상연구 (e.g. Skoda et al., 2003; Palecki et al., 2005) 수문 모델링의 초기자료 (e.g. Singh and Frevert, 2002) 수치모델의 개선(e.g. Beck et al., 2004)과 같은 응용기상연구에 필수적이다. 또한 강수자료는 홍수 발생감지 예측 분야에서 실시간으로 갱신될 필요가 있다. Shin et al., (2008)에서 공간적으로 부족한 관측자료를 복원 및 추정하려는 시도가 있었으며 월강수량 관측자료를 고해상도 격자형 강수량으로 계산하였으나 실시간으로 갱신할 수 없다는 한계점이 있다. 이에 따라 Bae (2015)는 Kim and Oh, (2010)에서 제시한 정량적 강수량 진단모형 (QPM: Quantitative Precipitation Model)을 관측자료에 응용하여 QPM모델을 이용한 미관측 지점의 강수량 복원이 가능함을 제시하였다. 하지만 관측자료를 초고해상도 자료로 복원하고, 구체적인 사례분석과 10년 이상 기간에 대해 검증하여 응용기상연구에 복원강수량자료가 관측자료를 대체할 수 있는지에 대한 연구는 이루어진 적이 없다. 따라서 본 연구에서는 서울시의 관측자료를 이용하여 250 m 초고해상도 복원강수량을 10년(2005-2014년) 기간에 대해 계산하고 강우강도별 3개 사례분석과 10년 통계분석을 실시하여 고해상도 복원강수량이 관측과 비교하여 대체가능여부에 관해 연구하였다. 관측과 복원강수량의 시계열에서 3개 사례의 상관계수가 모두 0.6 이상 높게 나타나 복원강수량이 관측을 잘 따르는 결과를 보여주었으며, 특히 관측의 최대강우강도가 시간당 38 mm 였던 태풍 메아리 사례(2011년 6월 29일 ~ 30일)에서는 시간당 10~30 mm의 비가 지속적으로 내렸으나 7개 검증지점에 대해 전체 80% 자료의 관측과 복원의 차이가 최대 3.5 mm 이내로 근소한 차이를 보였으며 상관계수가 0.93으로 매우 높게 나타나 복원강수량이 관측을 잘 따르는 결과를 보여주었다. 10년 기간에 대해 5개 검증지점의 관측 복원 시계열의 상관계수는 0.86으로 매우 높게 나타나 미관측 지점 복원자료로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Author(s)
김홍중
Issued Date
2017
Awarded Date
2017. 2
Type
Dissertation
Keyword
Synthetic precipitation QPM high-resolution ungauged sites
Publisher
부경대학교 대학원
URI
https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/13465
http://pknu.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002331474
Affiliation
부경대학교 대학원
Department
대학원 지구환경시스템과학부환경대기과학전공
Advisor
오재호
Table Of Contents
Ⅰ Introduction 1
Ⅱ Data and Method 3
1. Calculating method for synthetic precipitation 3
2. Meteorological and topographical data 5
A. In-situ observation data collection and preprocessing 5
(1) Observation data collection 5
(2) Observation data sorting 8
(3) Latitude and longitude matching by stations and selection of Seoul area 8
(4) Observation Data Gridification: Barnes objective analysis 12
B. GFS analysis data collection and preprocessing 12
(1) GFS data collection 12
(2) GFS data preprocessing 13
C. Terrain elevation data collection and production 15
(1) DEM and observation elevation data collection 15
(2) Observation elevation data preprocessing 15
3. Verification method 19
A. Detailed rainfall verification sites in Seoul 19
B. Verification method 20
Ⅲ Results 23
1. Result of synthetic precipitation distribution 23
2. Verification results by case 28
A. CASE 1 : Mt. Umyeon landslide 30
B. CASE 2 : Typhoon “Meari” 32
C. CASE 3: Moderate rain 35
3. Verification of 10-Year synthetic precipitation data in Seoul 37
Ⅳ Conclusion 40
Ⅴ Reference 43
Degree
Master
Appears in Collections:
대학원 > 지구환경시스템과학부-환경대기과학전공
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