고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복...
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윤성심 (기상기술개발원) ; 이병주 (기상기술개발원) ; 최영진 ((재)기상기술개발원) ; Yoon, Seongsim ; Lee, Byongju ; Choi, Youngjean
2015
Korean
KCI등재
학술저널
245-255(11쪽)
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고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복...
고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복합기상센서 관측망과 기존 기상청 관측망을 이용하고자 하였다. 이를 위해 서울지역에 위치한 SK 플래닛의 복합기상센서 관측망을 소개하고, 2013년 7~9월 3개월 동안의 관측자료의 품질을 분석하였다. 품질분석 결과, SK 플래닛 관측소가 일부 관측소를 제외하고 대부분 기존 관측망과 유사하게 강우를 관측하는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 일시적인 기계 및 자료 전송 오류로 인해 발생할 수 있는 결측치 및 이상치가 미치는 영향을 최대한 저감하기 위해서 오자료를 실시간으로 보정할 수 있는 품질보정 기법을 개발하였으며, 개발된 기법이 적절히 강우를 보정하는 것을 확인하였다. 이를 통해 결측률이 20% 미만이면서 오자료의 영향이 최소가 되는 190개소(기상청 34개소, SK 플래닛 156 개소)를 정량적 실황강우장 산정에 활용하였다. 또한, 약 $3km^2$의 밀도를 갖는 고해상도 관측망을 이용하여 산정된 강우분포장의 재현성을 기존 기상청 관측망의 결과비교를 통해 평가한 결과, 고밀도 관측망을 통해 산정된 강우분포장의 빈도곡선이 레이더 공간분포장과 유사하며, 기존 기상청 관측망의 공백을 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히, 이 결과를 통해 고밀도의 강우관측 결과를 활용한다면 레이더 참강우장에 근사한 공간분포된 강우를 산정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This study used high density network of integrated meteorological sensor, which are operated by SK Planet, with KMA weather stations to estimate the quantitative precipitation field in Seoul area. We introduced SK Planet network and analyzed quality o...
This study used high density network of integrated meteorological sensor, which are operated by SK Planet, with KMA weather stations to estimate the quantitative precipitation field in Seoul area. We introduced SK Planet network and analyzed quality of the observed data for 3 months data from 1 July to 30 September 2013. As the quality analysis result, we checked most SK Planet stations observed similar with previous KMA stations. We developed the real-time quality check and adjustment method to reduce the error effect for hydrological application by missing and outlier value and we confirmed the developed method can be corrected the missing and outlier value. Through this method, we used the 190 stations(KMA 34 stations, SK Planet 156 stations) that missing ratio is less than 20% and the effect of the outlier was the smallest for quantitative precipitation estimation. Moreover, we evaluated reproducibility of rainfall field high density rain gauge network has $3km^2$/gauge. As the result, the spatial relative frequency of rainfall field using SK Planet and KMA stations is similar with radar rainfall field. And, it supplement the blank of KMA observation network. Especially, through this research we will take advantage of the density of the network to estimate rainfall field which can be considered as a very good approximation of the true value.
참고문헌 (Reference)
1 Heo, B. -H., "Statistical procedure of AWS observation data to determine the threshold value for the RQMOD(real-time quality control system for meteorological observation data)" 390-391, 2005
2 Chen, D., "Spatial interpolation of daily precipitation in China: 1951-2005" 27 (27): 1221-1232, 2010
3 KMA, "Real-time quality control system for meteorological observation data(I) Application" 157-, 2006
4 Cheng, K. S., "Rain-gauge network evaluation and augmentation using geostatistics" 22 (22): 2554-2564, 2008
5 Wilson, J. W., "Radar measurement of rainfall-a summary" 60 (60): 1048-1058, 1979
6 WMO, "Guidelines on quality control procedures for data from automatic weather stations" 10-, 2004
7 Kitzmiller, D., "Evolving Multisensor Precipitation Estimation Methods: Their Impacts on Flow Prediction Using a Distributed Hydrologic Model" 12 : 1414-1431, 2011
8 Kim, C. S., "Establishment of national quality control system for the hydrologic data" 1823-1827, 2008
9 Michaud, J. D., "Effect of rainfall-sampling errors on simulations of desert flash floods" 30 : 2765-2775, 1994
10 Srinivasan, G., "Daily rainfall characteristics from a high density rain gauge network" 6 : 942-946, 2005
1 Heo, B. -H., "Statistical procedure of AWS observation data to determine the threshold value for the RQMOD(real-time quality control system for meteorological observation data)" 390-391, 2005
2 Chen, D., "Spatial interpolation of daily precipitation in China: 1951-2005" 27 (27): 1221-1232, 2010
3 KMA, "Real-time quality control system for meteorological observation data(I) Application" 157-, 2006
4 Cheng, K. S., "Rain-gauge network evaluation and augmentation using geostatistics" 22 (22): 2554-2564, 2008
5 Wilson, J. W., "Radar measurement of rainfall-a summary" 60 (60): 1048-1058, 1979
6 WMO, "Guidelines on quality control procedures for data from automatic weather stations" 10-, 2004
7 Kitzmiller, D., "Evolving Multisensor Precipitation Estimation Methods: Their Impacts on Flow Prediction Using a Distributed Hydrologic Model" 12 : 1414-1431, 2011
8 Kim, C. S., "Establishment of national quality control system for the hydrologic data" 1823-1827, 2008
9 Michaud, J. D., "Effect of rainfall-sampling errors on simulations of desert flash floods" 30 : 2765-2775, 1994
10 Srinivasan, G., "Daily rainfall characteristics from a high density rain gauge network" 6 : 942-946, 2005
11 Krajewski, W. F., "Cokriging radar-rainfall and rain gauge data" 92 (92): 9571-9580, 1987
12 St-Hilaire, A., "Assessment of the impact of meteorological network density on the estimation of basin precipitation and runoff: a case study" 17 : 3561-3580, 2003
13 Xu, H., "Assessing the influence of rain gauge density and distribution on hydrological model performance in a humid region of China" 205 : 1-12, 2013
14 Dong, X., "Appropriate spatial sampling of rainfall or flow simulation" 50 : 279-298, 2005
15 Wade, C. G, "A quality control program for surface mesometeorological data" 4 : 435-453, 1987
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학술지 이력
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2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
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2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.5 | 0.5 | 0.57 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.55 | 0.54 | 0.781 | 0.22 |