돌발홍수예보 선행예측시간 확보를 위한 예측강수 병합기법 개발

• 영문명: Development of Rainfall Forecasts Merging Method for Flood Forecasting Lead Time
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 황석환(Seok-Hwan Hwang) 윤정수(Jungsoo Yoon) 강나래(Narae Kang) 김석현(Seokhyeon Kim)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』25권 1호, 39~48쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.01.31

국문 초록

레이더는 시공간적으로 높은 해상도 자료를 제공하고 있어 레이더로부터 제공되는 레이더 강우는 초단기 예측강수 알고리즘의 입력자료로 활용되고 있다. 한국건설기술연구원은 이러한 시공간해상도가 높은 초단기 예측강수 자료를 활용하여 1시간 전 돌발홍수 예측 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 돌발홍수예측 시스템을 2019년에 개발하였다. 본 시스템에서 예측선행 시간을 1시간으로 설정한 것은 운영자가 최소 대피 시간을 고려하기 위한 것도 있지만 예측자료의 정확도가 1시간 이후 현격히 감소하기 때문이다. 본 연구에서는 돌발홍수예측 시스템의 예측 선행 시간을 1시간에서 3시간으로 확장하기 위한 예측강수 병합 기법을 개발하였다. 이를 위해 홍수통제소에서 제공하고 있는 초단기 예측강수와 기상청에서 제공하고 있는 수치예보모형의 예측강수 자료가 병합 기법에 활용되었다. 그 결과 예측강수의 정확도가 병합기법을 활용하여 선행예측시간 3시간까지 향상되었다.

영문 초록

Radar rainfall has been used as input data for short-term rainfall forecasting because it provides rainfall data with high spatial and temporal resolution. In 2019, the Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT) developed a flash flood forecasting system using short-term rainfall forecasting that can provide real-time flash flood information with a one-hour lead time. The lead time of the system was set to one hour because the system operator considered it to be the minimum evacuation time. However, the accuracy of rainfall forecasting decreased significantly after one hour. In this study, a rainfall forecast merging method was developed to increase the lead time from one hours to three hours. Short-term rainfall forecasts produced by the Han River Flood Control Office (HRFCO) and numerical weather prediction (NWP) produced by the Korea Meteorological Administration (KMA) were used in the merging method. As a result, the accuracy of rainfall forecasting was improved to up to a three-hour lead time using the merging method.

목차

1. 서 론

2. 예측강수 병합을 위한 입력자료 검토

3. 예측강수 병합 기법의 개발

4. 예측강수 병합 기법 적용 결과

5. 결 론

감사의 글

References

키워드

선행예측시간 초단기 예측강수 수치예보모형 병합기법 Lead Time Forecasting Short-Term Rainfall Forecasting Numerical Weather Prediction Merging Method