k-means 군집분석을 활용한 호우영향 예보단계 정량적 기준 설정 연구
A Study on the Establishment of Quantitative Criteria for the Prediction Stage of Heavy Rainfall Impact-Based Forecasting Using k-means Clustering
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초록
기상청에서 기상현상 발생에 대한 기존의 기상예보 방식에서 벗어나 기상재해가 사회와 인간생활에끼치는 영향을 함께 제공하는 영향예보를 제공하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 여러기상현상 중 호우에 대한 영향예보를 실시하기 위해 필요한 정량적 기준 설정을 위해 기상청 AWS 를 통해 측정한 강우자료와 NDMS의 호우에 의한 피해 자료를 바탕으로 단계설정의 기준을 설정하였다. 특히, 기존의 기상예보에서 활용하고 있는 주의보와 경보 단계를 영향예보의 주의와 경고단계로 하고, k-means 군집분석을 통해 기존에 없던 관심과 위험단계의 정량적 기준을 설정하였다. 결과를 확인하면 관심단계는 3시간 동안 30mm 이상 혹은 12시간 50mm 이상일 때, 위험단계는 3시간140mm 이상 혹은 12시간 80mm 이상일 때로 설정하였다. 이를 통해 향후 시행하게 될 호우영향예보의 인식개선과 더불어 단계설정을 위해 필요한 정량적 기준 설정 안을 제언한다.
Abstract
It is necessary for the Korea Meteorological Administration(KMA) to provide an impact forecast that provides a combination of the effects of weather disasters on society and human life, breaking away from the existing weather forecast methods for weather phenomena. For this purpose, the criteria for setting the stage setting were set based on the rainfall data measured by the KMA’s AWS and the damage data caused by the heavy rain of NDMS for setting the quantitative standards necessary to conduct the impact forecast for heavy rain among various weather phenomena. In particular, the alert and alarm stages used in the existing weather forecasts were set as the advisory and warning stages for impact-based forecasting, and the quantitative standards for minimal and severe levels were established through a cluster analysis of k-means. Through this, it is proposed to improve awareness of future heavy rain impact-based forecasting, as well as to establish quantitative standards necessary for establishing stages.
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