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베이지안 네트워크 및 의사결정 모형을 이용한 위성 강수자료 기반 기상학적 가뭄 전망Meteorological drought outlook with satellite precipitation data using Bayesian networks and decision-making model

Other Titles
Meteorological drought outlook with satellite precipitation data using Bayesian networks and decision-making model
Authors
신지예김지은이주헌김태웅
Issue Date
Apr-2019
Publisher
한국수자원학회
Keywords
Bayesian networks; Decision-making model; Drought outlook; Satellite image data; 가뭄전망; 위성 영상; 베이지안 네트워크; 의사결정모형
Citation
한국수자원학회 논문집, v.52, no.4, pp.279 - 289
Indexed
KCI
Journal Title
한국수자원학회 논문집
Volume
52
Number
4
Start Page
279
End Page
289
URI
https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/4163
DOI
10.3741/JKWRA.2019.52.4.279
ISSN
1226-6280
Abstract
가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2∼3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망 성능을 보여주었다.
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COLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES > DEPARTMENT OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING > 1. Journal Articles

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Kim, Tae Woong
ERICA 공학대학 (DEPARTMENT OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING)
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