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상층기상자료와 신경망기법을 이용한 면적강우 예측
Forecast of Areal Average Rainfall Using Radiosonde Data and Neural Networks

김광섭   (경북대학교 토목공학과UU0000096  );
  • 초록

    본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층 풍향자료를 사용한 경우에 상관계수가 0.41에서 0.73으로 개선되었으며 숙련도도 35%향상되었다. 모형의 개선도를 나타내는 통계치의 개선을 통해 상층기상자료를 활용한 강우예측 모형이 단지 지상 강우계 자료만 사용한 예측보다 개선된 결과를 보여줌을 알 수 있다.


    In this study, we developed a rainfall forecasting model using data from radiosonde and rain gauge network and neural networks. The primary hypothesis is that if we can consider the moving direction of the rain generating weather system in forecasting rainfall, we can get more accurate results. We assume that the moving direction of the rain generating weather system is same as the wind direction at 700mb which is measured at radiosonde networks. Neural networks are consisted of 8 different modules according to 8 different wind directions. The model was verified using 350 AWS data and Pohang radiosonde data. Correlation coefficient is improved from 0.41 to 0.73 and skill score is 0.35. Statistical performance measures of the Quantitative Precipitation Forecast (QPF) model show improved output compared to that of rainfall forecasting model using only AWS data.


  • 주제어

    강수량예측 .   자동기상관측망 .   라디오존데 .   신경망기법.  

  • 참고문헌 (15)

    1. 김광섭, 이을래 (2004). '신경망기법과 보조자료를 사용한 원격측정 토양수분자료의 Downscaling기법 개발', 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, Vol. 37, No.1, pp. 21-29 
    2. 김성원, 이순탁, 조정식 (2001). '중소하천유역에서 Hybrid Neural Networks에 의한 수문학적 예측, 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, Vol. 34, No. 4, pp. 303-316 
    3. 전경수, 김병익 (2001). '돌발홍수 예경보 시스템' 한국 수자원학회지, 한국수자원학회, Vol. 34, No.2. pp. 48-56 
    4. Chang, F., Chen, Y. (2001). 'A counterpropagation fuzzy-neural network modeling approach to real time streamflow prediction' Journal of Hydrology, Elsevier, Vol. 245, pp. 153-164 
    5. Fletcher, D.S., Goss, E. (1993). 'Forecasting with neural networks: an application using bankruptcy data' Information Management, Elsevier, Vol. 24, pp 159-167 
    6. Hall, T., Brooks, H.E., Doswell C.A.III. (1999). 'Precipitation forecasting using neural network' Weather and Forecasting, AMS, Vol. 14, pp. 338-345 
    7. Hassibi, B., Sayed, A.H., Kailath, T. (1994). 'H optimality criteria for LMS and backprogation' Advances in Neural Information Processing Systems, Morgan- Kaufmann, Vol. 6, pp. 351-359 
    8. Imrie, C.E., Durucan, S., Korre, A. (2000). 'River flow prediction using artificial neural networks : generation beyond the calibration range' Journal of Hydrology, Elsevier, Vol. 233, pp. 138-153 
    9. Kim, G.S. and Barros, A.P. (2001). 'Quantitative flood forecasting using multisensor data and neural networks' Journal of Hydrology, Elsevier, Vol. 246, pp. 45-62 
    10. Kuligowski, R.J. and Barros, A.P. (1998). 'Experiments in short-term precipitation forecasting using artificial neural networks' Monthly Weather Review, AMS, Vol. 126, pp. 470-482 
    11. Maier, H.R., Dandy, G.C. (1996). 'The use of artificial neural networks for the prediction of water quality parameters' Water Resources Research, AGU, Vol. 32, No.4, pp. 1013-1022 
    12. Marzban, C., Gregory, J.S. (1996). 'A neural network fat tornado prediction based on Doppler radar derived attributes' Journal of Applied Meteorology, AMS, Vol 35, pp. 617-626 
    13. McCulloch, W.S., Pitts, W. (1943). 'A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity' Bulletin of Mathematical Biophysics, SMB, Vol. 5, pp. 115-133 
    14. Shanseldin, A Y. (1997). 'Application of a neural network technique to rainfall-runoff modeling' Journal of Hydrology, Elsevier, Vol. 199, pp. 272-294 
    15. 권원태, 최영은, 오재호, 민승기 (2003). '우리나라 기후 변화의 과거와 미래', 한국수자원학회 학술발표 논문집, 한국수자원학회, Vol. 1, pp. 463-466 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (3)

    1. Kang, Boosik ; Lee, Bongki 2008. "Predicting Probability of Precipitation Using Artificial Neural Network and Mesoscale Numerical Weather Prediction" 大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, B. 수공학, 해안 및 항만공학, 환경 및 생태공학, 28(b5): 485~493     
    2. Oh, Jae-Woo ; Park, Jin-Hyeog ; Kim, Young-Kuk 2008. "Missing Hydrological Data Estimation using Neural Network and Real Time Data Reconciliation" 韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, 41(10): 1059~1065     
    3. Han, Kwang-Hee ; Ryu, Yong-Jun ; Kim, Tae-Soon ; Heo, Jun-Haeng 2010. "Input Variables Selection of Artificial Neural Network Using Mutual Information" 韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, 43(1): 81~94     

 저자의 다른 논문

  • 김광섭 (38)

    1. 1994 "하천으로 유입된 오염물의 유동해석을 위한 동력학적 모형의 개발" 韓國水文學會誌 = Journal of Korean Association of Hydrological Sciences 27 (4): 145~154    
    2. 1995 "낙동강 유역에서의 독성오염물 배출에 따른 수질해석 모형의 개발" 물과 미래 : 한국수자원학회지 = Water for future 28 (1): 57~70    
    3. 2003 "1999년과 2000년 여름몬순기간 동안 히말라야 지역에 발생한 대류계의 특성에 관한 연구" 韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association 36 (3): 495~505    
    4. 2004 "신경망기법과 보조 자료를 사용한 원격측정 토양수분자료의 Downscaling기법 개발" 韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association 37 (1): 21~29    
    5. 2006 "국제 하천 수리학회 River Flow 2006 참가 후기" 물과 미래 : 한국수자원학회지 = Water for future 39 (11): 67~69    
    6. 2006 "레이더 정량강우와 연계한 홍수유출 및 범람해석 시스템 확립 II. Cokriging을 이용한 2차원 정량강우 산정" 韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association 39 (4): 335~346    
    7. 2006 "PSR C-band 및 ESTAR L-band 측정치를 사용한 다중 채널 원격측정 토양수분 자료의 변화도 비교" 大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, B. 수공학, 해안 및 항만공학, 환경공학 26 (b4): 329~334    
    8. 2006 "1973년부터 2004년까지의 관측된 대형증발량 자료 분석" 大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, B. 수공학, 해안 및 항만공학, 환경공학 26 (b6): 583~596    
    9. 2006 "위성정보에 의한 강우예측과 홍수유출 및 범람 연계 해석 (I): 이론 및 모형의 개발" 大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, B. 수공학, 해안 및 항만공학, 환경공학 26 (b6): 597~603    
    10. 2006 "위성정보에 의한 강우예측과 홍수유출 및 범람 연계 해석 (II): 적용 및 분석" 大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, B. 수공학, 해안 및 항만공학, 환경공학 26 (b6): 605~612    

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