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WPMM 방법을 이용한 레이더 강수량 추정 : 1. 1998년 여름철 관악산 DWSR-88C를 위한 Ze-R 관계식 산출
Radar Rainfall Estimation Using Window Probability Matching Method : 1. Establishment of Ze-R Relationship for Kwanak Mt, DWSR-88C at Summer, 1998 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.35 no.1, 2002년, pp.25 - 36  

김효경 (부경대학교 환경대기과학과) ,  이동인 (부경대학교 환경대기과학과) ,  유철환 (부경대학교 환경대기과학과) ,  권원태 (기상연구소 기후연구실)

초록
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1998년 여름철, 기상레이더와 레이더 주위의 고밀도 우량계 관측자료를 이용하여 $Z_{e}-R$ 관계식을 산출하기 위하여 관악산 레이더 자료와 강우강도 자료의 확률밀도함수를 구해 확률이 같은 지점을 매치시키는 Window Probability Matching Method(WPMM)라는 통계적 방법을 사용하였다. 레이더 반사도확률 분포는 약 15dBZ에서 가장 많은 빈도 분포를 보였고 강우강도의 확률분포는 대부분의 영역에서 시간당 10mm 이하의 비가 내리는 것으로 나타났다. WPMM을 이용한 $Z_{e}-R$ 관계식은 로그 좌표계에서 곡선형의 분포를 가지고 있어 직선형의 분포를 가지는 멱급수 형태의 관계식에 비해 반사도를 강우량으로 전환하는데 있어 더 나은 것으로 나타났다. 특히, 3개월 동안의 누적 강수량 산출시 $Z=200R^{1.6}$ 식은 실제 우량계 강수량의 44%만을 추정하는데 반해 WPMM의 경우는 실제 강수량의 80%까지 근접하는 것으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Window Probability Matching Method(WPMM) is achieved by matching identical probability density of rain intensities and radar reflectivities taken only from small window centered about the gage. The equation of $Z_{e}-R$ relationship is obtained and compared with data between a DWSR-88C ra...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 우리 나라에서는 1998년에 처음으로 디지털 자료를 생산한 이후 우량계를 이용하여 멱급수 형태의 Z-R 관계식에서 계수 A와 b를 보정하는 연구가 최근에 이루어지고 있으나 통계적 기법을 이용한 Ze- R 곤 산출은 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서 관악산 레이더를 이용하여 관측 영역 내에 통계학적 Ze R 괸- 게식을 산출하고 멱급수 형태의 관계식과의 비교 분석을 통한 정량적인 특성을 살펴보았다
  • 본 연구는 3개월 동안 추출된 자료를 모두 이용하여 Ze-R 관계식을 구한 것이므로 WPMM 방법을 이용하여 구한 Ze R 관계식이 자료 추출 기간게 얼마나 영향을 받는가를 알아보기 위하여 6워 7원 8월에 대해 각각의 Ze R 관계식을 구해 3개월 동안 자료를 이용하여 구한 Ze-R 관계식과 비교하여 보았으며 -1 결과는 Fig. 9에 나타내었다. 월별 Ze-R 관계식에서 강수가 내리기 시작하는 반사도는 6월에 20dBZ, 7월에 15dBZ로 월별로 최대 5dBZ 정도의 차이가 나는 것으로 조사되었다.
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참고문헌 (15)

  1. 가상연구소,1989: 레이다 에코로 계산된 강우량의 정확도 평가 연구 연구보고서,63PP 

  2. 기상연구소, 1996: 레이더를 이용한 유역강우 산정 기법 연구(II). 연구보고서, 71pp. 

  3. Barnston, A. G. and J. L. Thomas, 1983: Rainfall measurement accuracy in FACE: A comparison of gage and radar rainfalls. J. Climate Appl. Meteor., 2038-2052 

  4. Battan, L. J., 1973: Radar Observation of the Atmosphere. University of Chicago Press, 323pp 

  5. Calheiros, R. V. and I. Zawadzki, 1987: Reflectivity-rain rate relationships for radar hydrology in Brazil. J. Clima Appl. Meteor., 26, 118-132 

  6. Marshall, J. S. and W. McK. Palmer, 1948: The distribution of raindrops with size. J. Meteor., 5, 165-166 

  7. Ronald E. Rinehart, 1997: Radar for meteorologists. Rinehart publishing, 94-95pp 

  8. Rosenfeld, D., 1980: Characteristics of rain cloud systems in Israel as derived from radar data and satellite images. M. S. thesis(Hebrew), the Hebrew University of Jerusalem, Israel, 129pp 

  9. Rosenfeld D., B. D. Wolff and D. Atlas, 1993: General Probability-matched Relations between Radar Reflectivity and Rain Rate. J. Appl. Met, 32, 50-72 

  10. Rosenfeld D., B. D. Wolff and A. Eyal, 1994: The Window Probability Matching Method for Rainfall Measurements with Radar. J. Appl. Met, 33, 682-693 

  11. Rosenfeld D., A. Eyal and B. D. Wolff 1995a: Improved Accuracy of Radar WPMM Estimated Rainfall upon Application of Objective Classification Criteria. J. Appl. Met., 34, 212 223 

  12. Rosenfeld D., A. Eyal and B. D. Wolff, 1995b: Classification of Rain Regimes by the Three-Dimensional Properties of Reflectivity Fields. J. Appl. Met, 34, 197-211 

  13. Wilson, J. W., 1970: Radar measurement of rainfall-A summary. Bull. Amer. Meteor. Soc., 60, 1048-1058 

  14. Wilson, J. W. and E. A. Brandes, 1979: A radar measurement of rainfall - A summary Bull. Amer. Meteorol. Soc., 60, 1048-1058 

  15. Woodley, W. L, A. R. Olsen, A. Herndon and V. Wiggert, 1975: Comparison of gage and radar methods of convective rain measurement. J. Appl. Meteor, 14, 909-928 

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