고해상도 다중위성 강수자료와 분포형 수문모형의 유출모의 적용

Abstract

본 연구에서는 다중위성 강수자료의 수문학적 적용성을 평가하기 위하여 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), Climate Prediction Center (CPC) Morphing technique(CMORPH) 등 전 지구 규모의 고해상도 다중위성 강수자료와 분포형 수문모형을 이용하여 유출모의를 수행하였다. 충주댐 유역에 대하여 2002년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지의 기간에 대하여 Coupled Routing and Excess Storage (CREST) 모형을 적용하였다. 분석기간은 준비기간(2002-2003년, 2006-2007년), 보정기간(2004-2005년), 그리고 검증기간(2008-2009년)으로 구분하여 모의를 수행하였다. 각 다중위성 강수자료를 지상관측자료와 비교결과, 강수의 계절적 변동특성은 잘 반영하고 있으나 연강수량합계 및 월평균강수량에서 TMPA는 과대추정을, GSMaP과 CMORPH는 과소추정하는 경향을 보여주었다. 또한 유출분석결과, TMPA를 제외한 GSMaP과 CMORPH의 충주댐 유역에 대한 수문학적 적용성이 매우 낮은 것을 알 수 있었으며, 향후 다중위성 강수자료의 활용에 앞서 통계적 보정이나 강수알고리즘에 대한 개선이 필요한 것으로 판단된다. In this study we evaluated the hydrological applicability of multi-satellite precipitation estimates. Three high-resolution global multi-satellite precipitation products, the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP), and the Climate Precipitation Center (CPC) Morphing technique (CMORPH), were applied to the Coupled Routing and Excess Storage (CREST) model for the evaluation of their hydrological utility. The CREST model was calibrated from 2002 to 2005 and validated from 2006 to 2009 in the Chungju Dam watershed, including two years of warm-up periods (2002-2003 and 2006-2007). Areal-averaged precipitation time series of the multi-satellite data were compared with those of the ground records. The results indicate that the multi-satellite precipitation can reflect the seasonal variation of precipitation in the Chungju Dam watershed. However, TMPA overestimates the amount of annual and monthly precipitation while GSMaP and CMORPH underestimate the precipitation during the period from 2002 to 2009. These biases of multi-satellite precipitation products induce poor performances in hydrological simulation, although TMPA is better than both of GSMaP and CMORPH. Our results indicate that advanced rainfall algorithms may be required to improve its hydrological applicability in South Korea.