[논문]수문기상학적 활용을 위한 레이더 강우자료 생산(I) : 편의보정 및 오차분포 산정

김태정; 이동률; 장상민; 권현한

doi:10.3741/jkwra.2017.50.1.1

수문기상학적 활용을 위한 레이더 강우자료 생산(I) : 편의보정 및 오차분포 산정
Generation of radar rainfall data for hydrological and meteorological application (I) : bias correction and estimation of error distribution 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.50 no.1, 2017년, pp.1 - 15

김태정 (전북대학교 토목공학과, 방재연구센터) , 이동률 (한국건설기술연구원 수자원.하천연구소) , 장상민 (APEC 기후센터, 응용사업본부, 응용사업팀) , 권현한 (전북대학교 토목공학과, 방재연구센터)

초록
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최근 기후변화로 인하여 발생하는 기상재해 및 위험기상 현상의 대비를 위하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있지만 널리 사용되는 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 과소추정의 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분위회귀 분석기법을 통한 레이더 강우자료 편의보정 기법과 Copula 함수를 연계한 강우자료 확충기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 통하여 편의가 보정된 시계열 레이더 강우자료 효율을 통계적으로 분석한 결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 Copula 기법을 이용하여 지상강우 및 레이더 강우자료를 확충한 결과 기존의 강우특성을 현실적으로 재현하는 것을 확인하였다. Copula 기법을 통한 강우자료 확충기법은 레이더 강우의 오차분포를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Information on radar rainfall with high spatio-temporal resolution over large areas has been used to mitigate climate-related disasters such as flash floods. On the other hand, a well-known problem associated with the radar rainfall using the Marshall-Palmer relationship is the underestimation. In this study, we develop a new bias correction scheme based on the quantile regression method. This study employed a bivariate copula function method for the joint simulation between radar and ground gauge rainfall data to better characterize the error distribution. The proposed quantile regression based bias corrected rainfall showed a good agreement with that of observed. Moreover, the results of our case studies suggest that the copula function approach was useful to functionalize the error distribution of radar rainfall in an effective way.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

Fig. 2에서 나타내었듯이 본 연구의 목적은 레이더 강우(R)를 조건부로 결정론적 오차 (p(DE /R))와 무작위 오차(p(RE /R))를추정하기 위한 함수식을 제공하는 것이다. 그러나 Fig.
국내외적으로 원격탐측장비를 활용한 조기감시 뿐만 아니라 수치예보모델 및 수문기상모델의 입력 자료로 레이더 강우자료를 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 레이더 강우자료를 활용하는 주된 목적은 레이더 강우자료가 제공하는 강우량의 시공간적 해상도를 활용하여 현실적인 강우장의 공간분포를 사용한 유역단위 수문해석을 수행하기 위함이다. 하지만 현재의 구조적 및 비구조적 기술수준에서 레이더 강우자료를 직접 수문모형의 입력 자료로 사용하기는 신뢰성 측면에서 많은 문제가 있다.
본 연구에서는 계산과정이 간편하고 다양한 함수형태를 표현이 가능한 매개변수적 Archimedean Copula 함수인 Clayton, Gumbel 및 Frank 분포를 고려하였으며, 각 지점별 Copula 함수를 선정하기 위해서 최우도법을 이용해 최적 Copula 함수를 결정하였다. 일반적인 시계열 자료를 대상으로 적용할 경우 Clayton Copula는 양의 상관관계를 가지고 있는 변량들의 확률변수 모의에 적합하며 자료의 극소값을 우수하게 반영하며, Gumbel Copula는 자료의 극대값을 나타내는 상단부를 우수하게 표현한다.
본 연구에서는 수문학적으로 레이더 강우자료를 활용하기 위하여 정량적으로 레이더 강우를 추정하는 QPE 기법에 주안점을 두고 레이더 강우자료 편의보정 및 자료 확충기법을 적용하고 불확실성 구간을 동시에 제시 가능한 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 이를 위해 두 개의 연속논문으로 구성하였다.
일반적으로 Z-R 관계식을 활용하여 레이더 강우를 추정하고 있지만 이 관계식은 경험식에 의존하고 있어 강우특성에 맞추어 조정 및 최적화가 필요하다. 이러한 관점에서 본 연구는 레이더 강우자료와 지상강우의 오차구조를 규명하고자 극치호우사상을 대상으로 지형클러터 및 에코오차를 제거하고 Z-R 관계식 적용한 레이더 강우자료와 시공간적으로 일치되는 지상강우를 시단위로 구축하였다. 본 연구에서 제안하는 분위회귀 분석기법을 이용하여 계통적 오차를 제거하였으며 편의보정 후 Copula 기법을 통하여 지상강우 및 레이더 강우 자료 확충을 수행하였다.
이러한 문제점을 통계학적으로 해결하기 위하여 본 연구에서는 레이더 강우와 지상강우의 상관관계를 고려하여 모의할 수 있는 Copula 기법에 근거한 강우자료 확충 방안을 도입하였다. 즉, Copula 기법의 적용이유는 지상강우와 레이더 강우의 관계를 매개변수적으로 추정하는데 있어서 상대적으로 큰 강우량에 대한 자료의 부족으로 추정되는 지상강우와 레이더 강우의 관계정립과 더불어 회귀식을 산정하는데 있어 신뢰성이 결여되는 문제를 해결하기 위함이다.
기존 연구에서 레이더 강우자료의 계통적 오차(편의오차)는 지상강우와 레이더 강우의 비율을 추정하고 추정된 비율을 단순히 레이더 강우자료에 곱해주는 과정을 통해 이루어졌지만 자료에 전체적으로 동일한 비율을 반영하여 다양한 범위의 강우자료를 효과적으로 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 점에서 본 연구는 레이더 강우자료의 계통적 오차를 보다 효율적으로 제거하기 위한 목적으로 분위회귀 분석기법을 활용하였다.

제안 방법

Table 6은 레이더 강우 및 지상강우의 주변분포를 선정하는데 있어 강우분석에 널리 사용되는 Gamma, Exponential,Gumbel 및 Normal 분포에 따른 각 주변확률분포형의 BIC 값을 정리하였다. 분석결과 모든 지점에 대하여 지상강우와 레이더 강우의 주변분포로 Gamma 분포형이 가장 적합한 것으로 평가되었다.
이는 오성산 기상레이더의 관측반경에 위치하고 관측소는 유역동질성이 있는 유역으로 간주할 수 있는 근거로 사료된다. 따라서 Gumbel Copula 함수를 기반으로 지상강우 및 레이더 강우자료 확충을 수행하였다.
레이더를 이용한 강우관측은 반사도 인자와 지상강우의 강우강도 관계에 의존한다. 따라서 오성산 레이더가 S-band로 교체된 2007년 이후 일강우량 80 mm 이상인 호우 사상을 분석대상으로 선정하여 기상청에서 품질관리(quality control, QC) 기법을 통해 대기 중에 존재하는 잡음이나 체프에코, 이착에코, 파랑에코 및 이상전파에코 등을 제거하고 속도자료 등을 활용하여 비강수에코 중 지형에코 및 대기잡음 등을 제거한 UF (universal format) 보정반사도(corrected reflectivity, CZ)를 활용하였다.
이를 위해 두 개의 연속논문으로 구성하였다. 본 논문은 첫 번째 논문으로서 레이더 반사도 자료에서 획득한 레이더 강우와 시공간적으로 일치하는 지상 강우를 대상으로 분위회귀 분석기법을 적용하여 레이더 강우 자료의 계통적 오차(systematic error)에 대한 편의보정 기법을 개발하였으며, 이와 더불어 계통적 오차가 제거된 레이더 강우자료에 대하여 Copula 기법을 활용하여 강우자료 확충기법과 연계한 레이더 강우자료의 결정론적 오차 보정기법을 개발하였다.
이러한 관점에서 본 연구는 레이더 강우자료와 지상강우의 오차구조를 규명하고자 극치호우사상을 대상으로 지형클러터 및 에코오차를 제거하고 Z-R 관계식 적용한 레이더 강우자료와 시공간적으로 일치되는 지상강우를 시단위로 구축하였다. 본 연구에서 제안하는 분위회귀 분석기법을 이용하여 계통적 오차를 제거하였으며 편의보정 후 Copula 기법을 통하여 지상강우 및 레이더 강우 자료 확충을 수행하였다. 본 연구를 수행하여 얻은 결론은 다음과 같다.
본 연구에서는 모형성능 중 Bias가 최적의 결과를 나타내는 조건부 분위를 최적분위로 결정하여 레이더 강우자료 편의 보정을 수행하였다. 기본적으로 평균을 중심으로 최적분위가 결정되는 것은 당연하지만 레이더 강우자료 및 지상강우의 관계 및 자료의 분포 특성에 따라 중간값을 기준으로 일부 변동성을 가지며 최적분위가 산정되는 것을 확인할 수 있다.
3은 조건부 분위를 변화하면서 각 관측소의 분위회귀분석을 수행한 결과이며 조건부 분위가 저분위인 경우에는 보정결과가 과소 추정되며 고분위인 경우에는 과대 추정되는 특성은 전체지점에서 동일하게 나타났다. 분위회귀 분석을 수행함에 있어서 최적분위를 결정하기 위하여 모형성능(model performance)을 목적함수(objective function)로 설정하였다. 본 연구에서는 분위회귀 분석결과를 평가하기 위하여 Eq.
우리나라의 경우 강우유형별로 Z-R 관계식을 다르게 적용하고 있지만 본 연구에서는 여러 고도의 관측자료 중에서 1.5 km고도면의 레이더 반사도인 CAPPI (Constant Altitude PPI) 반사도 자료를 Marshall et al. (1955)에서 층상형 강우(stratiform rain)에 적용하고 있는 Z = 200R ^1,6을 일괄적으로 적용하여 레이더 강우로 환산하였다. 추가적으로 레이더 강우분석을 위한 지상강우는 오성산 레이더의 유효반경에 근접하게 포함되는 기상청 산하의 6개(군산, 부안, 전주, 정읍, 부여 및 보령) 종관기상관측장비(automated surface observing system, ASOS) 강우량을 사용하였다.
본 연구에서는 레이더 강우와 지상강우의 편의보정을 위하여 분위회귀 분석기법의 적용하였다. 이를 위하여 지상강우를 참값(true)으로 가정하고 편의보정을 수행하기 때문에 지상강우를 종속변수로 정의하고 계통적 오차가 포함된 레이더 강우자료를 독립변수로 설정하였다.
하지만 본 연구는 지상강우와 레이더 강우자료를 대상으로 하므로 자료의 평균적인 특성이 아닌 자료의 분위에 따른 관계를 파악할 필요가 있다. 즉, 종속변수의 단절현상 및 표본선택의 편의발생을 감소하고 회귀분석의 정확성을 높이고자 분위회귀 분석기법을 적용하였다.

대상 데이터

레이더 강우의 반응성이 뛰어날 것으로사료되는 호우사상을 추출하고자 오성산 레이더로부터 가장 근접한 군산관측소의 일강우량 임계값을 80 mm로 설정한 결과, 총16개의 사상이 선정되었으며 사용되는 레이더 격자자료는 해당 지상강우계의 위도 및 경도를 중심으로 3×3 격자자료의 평균값을 사용하였다.
(1955)에서 층상형 강우(stratiform rain)에 적용하고 있는 Z = 200R ^1,6을 일괄적으로 적용하여 레이더 강우로 환산하였다. 추가적으로 레이더 강우분석을 위한 지상강우는 오성산 레이더의 유효반경에 근접하게 포함되는 기상청 산하의 6개(군산, 부안, 전주, 정읍, 부여 및 보령) 종관기상관측장비(automated surface observing system, ASOS) 강우량을 사용하였다. 레이더 강우의 반응성이 뛰어날 것으로사료되는 호우사상을 추출하고자 오성산 레이더로부터 가장 근접한 군산관측소의 일강우량 임계값을 80 mm로 설정한 결과, 총16개의 사상이 선정되었으며 사용되는 레이더 격자자료는 해당 지상강우계의 위도 및 경도를 중심으로 3×3 격자자료의 평균값을 사용하였다.
현재 기상청에서 현업용으로 운영 중인 레이더는 총 11기(연구용 제외)로서 본 연구에서 활용한 레이더 강우자료는 전북 군산시 성산면 오성산에 위치 한 기상레이더 자료를 활용하였으며 기상자료개발포털(https://data.kma.go.kr)에서 취득하였다. 군산 오상산 기상레이더는 1991년 C-band 기상레이더로서 서해안에서 발달하는 강우장, 태풍사상 및 폭설 등과 같은 기상관측을 담당하고 있으며 중부내륙 지방의 산악지형의 강우관측을 수행하는데 중요한 역할을 담당하고 있다.

데이터처리

본 연구에서는 분위회귀 분석결과를 평가하기 위하여 Eq. (9)로 산정되는 다양한 통계적 효율기준인 상관계수(R), Nash-Sutcliffe 계수(NS), 평균제곱오차(Root Mean Square Error, RMSE), 일치계수(Index of Agreement, IoA)및 편의(Bias)를 사용하여 편의보정 레이더 강우자료의 정확성을 평가하였다.

이론/모형

본 연구에서는 레이더 강우와 지상강우의 편의보정을 위하여 분위회귀 분석기법의 적용하였다. 이를 위하여 지상강우를 참값(true)으로 가정하고 편의보정을 수행하기 때문에 지상강우를 종속변수로 정의하고 계통적 오차가 포함된 레이더 강우자료를 독립변수로 설정하였다.
분위회귀 분석기법을 통하여 산정된 편의보정 레이더 강우자료와 지상강우를 대상으로 Copula 기법을 적용하는데 있어 레이더 강우자료 및 지상강우에 대한 주변분포를 우선적으로 결정해야한다. 이를 위해서 본 연구에서는 수문학적 통계분석을 수행함에 있어 분포형 선정에 주로 사용하는 대수우도함수(Table 5)로 결정되는 BIC (Bayesian information Criterion)를 활용하여 최적분포형을 결정하였다. BIC는 확률분포의 효율기준을 판단할 수 있는 지표로서 Eq.

성능/효과

1) 본 연구에서는 Z-R 관계식 적용 후 과소추정 및 레이더 강우자료에 존재하는 계통적 오차를 보정하고자 분위회귀 분석기법을 이용하여 지상강우와 레이더 강우자료의 편의보정 분석을 실시한 결과, 50~60%의 조건부 분위 값을 선택하는 경우 레이더 강우자료의 과소추정 문제를 효과적으로 보정할 수 있으며 상관계수 및 통계적 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.
2) Copula 함수를 활용한 강우자료 확충기법은 가용자료의 자료연한이 짧은 레이더 강우자료를 확충 및 극치자료를 재현하는데 있어 매우 현실성 있는 모의결과를 확인하였다. 가용자료의 확충은 수문빈도해석 및 수자원계획 수립을 수행함에 있어 핵심적인 부분으로 향후 적절한 보간 기법을 통하여 격자형태의 지상강우를 활용한다면 미계측유역에 대한 고해상도의 강우자료 생산이 가능할 것으로 판단된다
2.2절에서 서술한바와 같이 결정론적 오차와 무작위 오차는 강우강도에 의하여 변동하므로 추정된 결합분포로부터 모의횟수 10,000번을 설정하여 확률적으로 발생 가능한 강우자료를 확충하였다. Fig.
이를 위해서 3가지 Copula 함수에 대한 대수우도함수를 평가하여 Table 7에 정리하여 나타내었다. 6개 관측지점의 Copula 함수에 따른 대수우도함수 산정결과를 살펴보면 전 지점에서 Gumbel Copula 함수가 가장 적합한 Copula 함수로선정된 것을 확인할 수 있다. 이는 오성산 기상레이더의 관측반경에 위치하고 관측소는 유역동질성이 있는 유역으로 간주할 수 있는 근거로 사료된다.
2절에서 서술한바와 같이 결정론적 오차와 무작위 오차는 강우강도에 의하여 변동하므로 추정된 결합분포로부터 모의횟수 10,000번을 설정하여 확률적으로 발생 가능한 강우자료를 확충하였다. Fig. 5에서 확인할 수 있듯이 최적 Copula 함수를 고려하여 자료를 확충한 자료의 범위에 기존의 자료가 안정적으로 위치하고 지상강우와 레이더 강우의 패턴을 효과적으로 재현하고 있으며, 극치강우량의 범위까지 효율적으로 강우자료가 확충되는 것을 확인하였으며, 적합결과를 Fig. 6 및 Table 8에 수록하였다.
4는 최적분위에 따른 편의보정 레이더 강우와 G/R 방법론을 통하여 산정된 강우자료의 산점도를 나타낸다. Z-R 관계식을 적용하여 환산한 강우량의 경우 실제 지상강우에 비하여 과소 추정되는 경향을 확인할 수 있으며, 본 연구에서 활용한 분위회귀 분석기법을 적용하여 계통적 오차를 제거한 편의보정 레이더 강우의 경우 지상강우와 유사한 강우특성을 나타내고 있는 것을 확인할 수 있다. 추가적으로 지상강우와 레이더 강우의 비율을 활용하는 G/R 방법론에 비하여 본 연구에서 적용한 분위회귀 분석기법을 편의보정 결과가 더욱 우수한 것을 확인하였다.
(2014)은 레이더 강우와 지상관측소인 AWS 관측강우량을 이용하여 국지적으로 발생하는 강우현상을 보다 정확하게 보정할 수 있는 국지우량계 보정방법(Local Gauge Correction, LGC)을 개발하였다. 개발된 LGC모형을 여름철 집중호우 사례를 대상으로 적용한 결과 지구통계적 방법을 이용하여 레이더 강우의 유효반경을 고려하는 경우 국지강우조정의 누적강우량의 오차가 RAR 모형에 비하여 개선되는 것을 확인하였다.
2는 레이더 강우와 지상강우의 관계를 나타내며, 레이더 강우는 지상 강우에 비해서 상당히 과소 추정되고 있음을 확인할 수 있다. 또한, 분위회귀 분석기법을 통해서 추정된 5%, 50%, 95%에 해당하는 값을 동시에 나타내었다. 즉, Fig.
Table 6은 레이더 강우 및 지상강우의 주변분포를 선정하는데 있어 강우분석에 널리 사용되는 Gamma, Exponential,Gumbel 및 Normal 분포에 따른 각 주변확률분포형의 BIC 값을 정리하였다. 분석결과 모든 지점에 대하여 지상강우와 레이더 강우의 주변분포로 Gamma 분포형이 가장 적합한 것으로 평가되었다.
추가적으로 지상강우와 레이더 강우의 비율을 활용하는 G/R 방법론에 비하여 본 연구에서 적용한 분위회귀 분석기법을 편의보정 결과가 더욱 우수한 것을 확인하였다. 산점도를 통한 분위회귀 분석기법의 편의보정 성능은 지상강우의 극소강우량부터 극대강우량까지 효과적으로 보정하는 결과를 확인할 수 있으며 기타 모형성능산정결과에서도 매우 우수한 결과를 도출하였다. 따라서 최적분위를 통하여 계통오차를 제거한 레이더 강우자료를 Copula 함수에 적용하여 자료를 확충함에 있어 무리가 없을 것으로 사료된다.
Z-R 관계식을 적용하여 환산한 강우량의 경우 실제 지상강우에 비하여 과소 추정되는 경향을 확인할 수 있으며, 본 연구에서 활용한 분위회귀 분석기법을 적용하여 계통적 오차를 제거한 편의보정 레이더 강우의 경우 지상강우와 유사한 강우특성을 나타내고 있는 것을 확인할 수 있다. 추가적으로 지상강우와 레이더 강우의 비율을 활용하는 G/R 방법론에 비하여 본 연구에서 적용한 분위회귀 분석기법을 편의보정 결과가 더욱 우수한 것을 확인하였다. 산점도를 통한 분위회귀 분석기법의 편의보정 성능은 지상강우의 극소강우량부터 극대강우량까지 효과적으로 보정하는 결과를 확인할 수 있으며 기타 모형성능산정결과에서도 매우 우수한 결과를 도출하였다.

후속연구

3) 본 연구를 통하여 개발된 지상강우와 레이더 강우자료의 편의들에 대한 시공간적 특성을 규명하여 정량적인 강우량을 평가할 수 있는 방안이 수립된다면 미계측유역이나소유역 단위로 시공간적으로 높은 분해능의 강우자료 생산과 더불어 돌발홍수예보와 홍수피해 경감을 위한 하천관리 시스템과 같은 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.
2) Copula 함수를 활용한 강우자료 확충기법은 가용자료의 자료연한이 짧은 레이더 강우자료를 확충 및 극치자료를 재현하는데 있어 매우 현실성 있는 모의결과를 확인하였다. 가용자료의 확충은 수문빈도해석 및 수자원계획 수립을 수행함에 있어 핵심적인 부분으로 향후 적절한 보간 기법을 통하여 격자형태의 지상강우를 활용한다면 미계측유역에 대한 고해상도의 강우자료 생산이 가능할 것으로 판단된다
산점도를 통한 분위회귀 분석기법의 편의보정 성능은 지상강우의 극소강우량부터 극대강우량까지 효과적으로 보정하는 결과를 확인할 수 있으며 기타 모형성능산정결과에서도 매우 우수한 결과를 도출하였다. 따라서 최적분위를 통하여 계통오차를 제거한 레이더 강우자료를 Copula 함수에 적용하여 자료를 확충함에 있어 무리가 없을 것으로 사료된다.
적합결과는 후속 연구인 강우앙상블 생산기법의 시공간적 오차를 규명하기 위한 입력 자료로 사용된다. 정리하면,Copula 기법을 활용하여 다양한 범위의 강우자료를 확충하여 자료의 수가 부족한 문제점을 개선함과 동시에 Eq.
일반적인 회귀분석은 최소자승법에 근거하여 종속변수와 독립변수의 인과관계를 규명하는 것으로 독립변수(dependent variable)의 변화가 종속변수(independent variable)의 평균과 어떠한 관계를 가지는지 파악하는 것이다. 하지만 본 연구는 지상강우와 레이더 강우자료를 대상으로 하므로 자료의 평균적인 특성이 아닌 자료의 분위에 따른 관계를 파악할 필요가 있다. 즉, 종속변수의 단절현상 및 표본선택의 편의발생을 감소하고 회귀분석의 정확성을 높이고자 분위회귀 분석기법을 적용하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 어떤 문제점이 있는가?	최근 기후변화로 인하여 발생하는 기상재해 및 위험기상 현상의 대비를 위하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있지만 널리 사용되는 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 과소추정의 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분위회귀 분석기법을 통한 레이더 강우자료 편의보정 기법과 Copula 함수를 연계한 강우자료 확충기법을 개발하였다.
	지상강우와 레이더 강우의 물리적인 특성을 명확히 파악하고 서로의 장점을 활용할 수 있는 방안수립이 필요한 이유는?	우리나라의 경우 1960년대부터 기상레이더가 설치되었지만 초기 시스템의 한계 및 레이더 자료의 품질문제로 인하여 1990년대부터 기상청 산하의 기상연구소를 중점으로 레이더 강우자료를 활용한 수문기상학적 연구가 본격적으로 수행되어오고 있다. 지상강우는 강우를 관측하는데 있어 양적 관점에서 정확성을 가지고 있지만 공간적인 측면에서는 한계를 나타낸다. 반면 레이더 강우의 경우 양적관점에서는 일반적으로 과소 추정되는 문제점을 가지고 있으나 강우장의 공간적 분포의 특성을 파악하는데 다양한 장점을 가지고 있다. 따라서 지상강우와 레이더 강우의 물리적인 특성을 명확히 파악하고 서로의 장점을 활용할 수 있는 방안수립이 필요하다.
	무엇에 대비하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있는가?	최근 기후변화로 인하여 발생하는 기상재해 및 위험기상 현상의 대비를 위하여 조밀한 시공간적 해상도를 갖는 레이더 강우가 활용되고 있지만 널리 사용되는 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 추정된 레이더 강우는 과소추정의 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분위회귀 분석기법을 통한 레이더 강우자료 편의보정 기법과 Copula 함수를 연계한 강우자료 확충기법을 개발하였다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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