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문제 정의
- 본 연구에서 제안하는 방법론의 타당성을 검증하기 위하여 기존에 사용되고 있는 Z-R 관계식의 통계적 효율기준을 검토하였다. Tables 4~7에서 확인 할 수 있듯이 현재 층운형과 적운형 강우유형에 사용되고 있는 Z-R 관계식은 정량적인 강우추정 관점에서 대체적으로 유사한 결과를 도출하고 있지만 지상에서 관측되는 강우량과 비교해서 상당한 오차가 포함되어 있으며 우기(JJAS)와 건기(NDJF)에 따른 레이더 강우량의 통계적 효율기준 또한 명확하게 차이가 나는 것을 확인할 수 있다.
- 본 연구에서는 우리나라 수문기상학 분야에서 활용성이 증가하고 있는 레이더 강우량의 신뢰성을 확보하기 위하여 국외의 강우유형으로 구분된 기존의 레이더 Z-R 관계식을 활용하는 과정에서 내포되는 제한성 및 불확실성을 평가하자 한다. 세부적으로는 계절성이 강한 우리나라의 강우패턴을 우기와 건기로 구분하고 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 평가하기 위한 Bayesian 기법 기반의 해석기법 개발하였으며 우리나라 강우특성에 적합한 Z-R 관계식 매개변수를 산정하고 통계학적으로 검증하였다.
- 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고자 레이더 반사도 자료로부터 직접 레이더 강우량을 산정할 수 있는 Z-R 관계식을 제시하였다. 이를 위하여 Bayesian 추론기법과 MCMC 모의기법을 연계하여 강우의 계절성을 고려한 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 확률통계학적으로 검증하였다.
- 신형 레이더 장비가 도입되더라도 실제적으로 레이더 강우량을 산정하는 과정에서 발생하는 비구조적 시스템이 개선되지 않는다면 고비용을 투자하여 위험기상으로부터 국민의 재산과 생명을 보호하는 목적을 달성할 수 없으므로 본 연구에서는 기존의 Z-R 관계식의 문제점을 개선하고자 한다. 본 연구에서는 2008년부터 2016년까지의 오성산 레이더 자료를 활용하였으며 분석기간 동안 장비의 문제로 인하여 결측사례가 발생하거나 관측반경에 레이더 반사도가 관측되지 않은 기간의 자료를 제외하였다.
가설 설정
- 본 연구에서는 Eq. (6)과 같이 확률분포형 매개변수의 사전분포를 가정하였다. 본 연구에서 무정보 사전분포를 적용한 이유는 추정할 매개변수의 개수에 비해 자료의 개수가 충분하며, 이를 통해 우도추정에 있어서도 사전분포에 크게 의존하지 않고 자료의 특성을 그대로 반영한 매개변수 추정이 가능하기 때문이다.
- 본 연구에서는 BIC (Bayesian Information Criteria) 통계량에 근거하여 레이더 강우량의 확률분포형을 대수정규분포 (Lognormal distribution)로 가정하였으며 지상 관측소별로 추정되는 Bayesian Z-R 관계식 및 우도를 Eq. (5)와 같이 구축 하였다.
제안 방법
- 1) 본 연구에서는 장기간의 레이더 반사도 자료를 활용하여 확률통계학적 분석의 신뢰도를 확보함과 동시에 강우의 계절성을 고려한 Z-R 관계식 매개변수를 추정하였다. 계절에 따른 강우특성의 변동성이 명확한 경우 일괄된 Z-R 관계식을 적용하는 경우 발생할 수 있는 문제점을 개선할 수 있을 것으로 판단되며, 전반적으로 레이더 강우량을 산정하는 경우 기존의 Z-R 관계식의 편의를 약40% 이상 개선하여 후속적으로 진행되는 레이더 강우량 편의보정 과정의 정확도를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
- Bayesian 추론기법을 통하여 산정된 Z-R 관계식의 정량적 강우량 검증(Quantitative Precipitation Verification, QPV)을 추가적으로 수행하였다. Fig.
- , 2015). 따라서 본 연구에서는 0 dBZ와 0 mm를 초과하는 레이더 반사도 자료와 지상 강우량을 대상으로 분석을 수행하였다.
- 레이더 반사도로부터 레이더 강우량을 산정하는 과정에서 매개변수 β의 영향력이 매개변수 α에 비하여 미비하므로 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 유사연구에서 매개변수 β을 일정상수로 고정하는 경우가 일부 수행된 바 있지만(Seed et al., 2002; Fields et al., 2004; Yoo and Ku, 2017) 본 연구에서는 전체적인 강우유형을 다룰 수 있는 Z-R 관계식 매개변수를 정량적으로 제시하는 것에 주안점을 두고 있기 때문에 보다 정밀한 레이더 강우량 산정을 위하여 매개변수 β를 고정하지 않고 연구를 진행하였다.
- 하지만 전자파를 이용한 레이더 관측체계의 경우 바람 및 대기 중의 이물질 등과 같은 오차발생요소로 인하여 하나의 격자의 레이더 반사도 자료를 추출하는 경우 이상치(outlier)가 포함될 가능성이 있다. 본 연구에서는 Fig. 2와 같이 지상 관측소에 대응되는 격자를 중심으로 9개 격자의 레이더 반사도 자료의 평균값을 산정하여 활용하였다(Horritt et al., 2001; Kelly et al., 2012).
- , 2011). 본 연구에서는 MCMC 기법의 적용과정에서 표본이 편향되지 않고 혼합(mixing)되어 추출되도록 3개의 연쇄 체인을 도입하였으며 불안정한 초기 난수의 영향을 제거하기 위하여 10,000개의 초기 난수를 제거하였다.
- 본 연구에서는 우리나라 수문기상학 분야에서 활용성이 증가하고 있는 레이더 강우량의 신뢰성을 확보하기 위하여 국외의 강우유형으로 구분된 기존의 레이더 Z-R 관계식을 활용하는 과정에서 내포되는 제한성 및 불확실성을 평가하자 한다. 세부적으로는 계절성이 강한 우리나라의 강우패턴을 우기와 건기로 구분하고 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 평가하기 위한 Bayesian 기법 기반의 해석기법 개발하였으며 우리나라 강우특성에 적합한 Z-R 관계식 매개변수를 산정하고 통계학적으로 검증하였다.
- 세부적으로는 계절성이 강한 우리나라의 강우패턴을 우기와 건기로 구분하고 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 평가하기 위한 Bayesian 기법 기반의 해석기법 개발하였으며 우리나라 강우특성에 적합한 Z-R 관계식 매개변수를 산정하고 통계학적으로 검증하였다.
- 3 mm로 약 5배의 차이를 보이고 있다. 우리나라의 강우는 계절성이 명확하기 때문에 동일한 강우유형인 경우에도 레이더 반사도 자료는 서로 다른 특성을 나타낼 수 있으므로 본 연구에서 개발한 Bayesian Z-R 관계식 매개변수 산정은 우기와 건기를 구분하여 수행하였다.
- 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고자 레이더 반사도 자료로부터 직접 레이더 강우량을 산정할 수 있는 Z-R 관계식을 제시하였다. 이를 위하여 Bayesian 추론기법과 MCMC 모의기법을 연계하여 강우의 계절성을 고려한 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 확률통계학적으로 검증하였다. Bayesian 추론기법을 이용하여 산정된 Z-R 관계식 매개변수 α는 우기의 경우 기존의 Z-R 관계식에 비하여 약 0.
- , 2004; Yoo and Ku, 2017) 본 연구에서는 전체적인 강우유형을 다룰 수 있는 Z-R 관계식 매개변수를 정량적으로 제시하는 것에 주안점을 두고 있기 때문에 보다 정밀한 레이더 강우량 산정을 위하여 매개변수 β를 고정하지 않고 연구를 진행하였다. 특정 강우유형 및 강우사상만을 대상으로 Z-R 관계식을 도출하는 방법론은 위험기상을 사전에 관측하여 대응하는 레이더 운영의 주요 목적에 부합하지 못하므로 본 연구에서는 우리나라의 경우 레이더를 이용한 기상관측이 과거부터 진행되면서 확률통계학적 분석을 수행함에 있어 가용할 수 있는 레이더 자료는 충분한 것으로 판단하고 강우의 계절성을 고려한 Z-R 관계식의 매개변수를 산정하였다.
대상 데이터
- 5 mm을 기록한 강우사상은 우면산 산사태 및 도심지 침수를 유발하여 18명의 사망자와 700억 원의 재산피해를 발생시켰다. 2012년 8월에 전라북도 군산지역에 발생한 집중호우는 일강우량 414.5 mm를 기록하여 국가산업단지 시설물 및 도로를 침수시켰다. 2016년 10월에는 울산지역을 내습한 18호 태풍 차바는 시간당 최대 134 mm의 강우를 유발하여 태화강 수위 상승으로 인한 침수를 유발하였다.
- 본 연구에서 구면좌표계로 이루어진 UF (universal format) 형태의 레이더 자료를 직교좌표계로 변환하기 위하여 미국 항공우주국(national aeronautics and space administration, NASA)에서 개발한 RSL (Radar Software Library)를 활용하여 처리하였으며 10분 단위 레이더 반사도 자료의 활용성을 극대화 및 비기상 에코의 영향을 제거를 하고자 2006년부터 기상청에서 현업에 활용하고 있는 ORPG (Open Radar Product Generator) 품질관리가 적용된 보정 후 반사도(CZ) 자료를 사용하였다. 오성산 레이더 1.
- 본 연구에서 활용한 오성산 레이더는 전북 군산시 성산면 오성산 정상에 위치하고 있어 서남해상의 태풍과 집중호우를 유발하는 기상현상을 조기에 탐지하기 위해 1992년에 설치되었으며 관측반경 제한 및 장비 노후화로 인하여 2007년 5월에 S-band 레이더로 교체되었으며 레이더의 제원은 Table 2와 같다. 2007년에 교체된 오성산 S-band 레이더는 C-band 레이더에 비하여 긴 파장을 사용하므로 태풍 및 집중호우 등 높은 강우강도의 특성을 가지는 기상현상 관측과정에서 전파 감쇠가 적어 원거리 관측에 유리하다.
- 신형 레이더 장비가 도입되더라도 실제적으로 레이더 강우량을 산정하는 과정에서 발생하는 비구조적 시스템이 개선되지 않는다면 고비용을 투자하여 위험기상으로부터 국민의 재산과 생명을 보호하는 목적을 달성할 수 없으므로 본 연구에서는 기존의 Z-R 관계식의 문제점을 개선하고자 한다. 본 연구에서는 2008년부터 2016년까지의 오성산 레이더 자료를 활용하였으며 분석기간 동안 장비의 문제로 인하여 결측사례가 발생하거나 관측반경에 레이더 반사도가 관측되지 않은 기간의 자료를 제외하였다.
- 세부적으로 오성산 레이더를 중심으로 반경 100 km에 포함되는 지상 관측소를 분석대상으로 선정하였다. 이와 같은 사유는 관측반경이 증가함에 따라 전자파의 감쇠 및 지구곡률 효과 등으로 유발되는 오차가 증가하기 때문이다(Willems, 2001; Bellon et al.
- 본 연구에서 구면좌표계로 이루어진 UF (universal format) 형태의 레이더 자료를 직교좌표계로 변환하기 위하여 미국 항공우주국(national aeronautics and space administration, NASA)에서 개발한 RSL (Radar Software Library)를 활용하여 처리하였으며 10분 단위 레이더 반사도 자료의 활용성을 극대화 및 비기상 에코의 영향을 제거를 하고자 2006년부터 기상청에서 현업에 활용하고 있는 ORPG (Open Radar Product Generator) 품질관리가 적용된 보정 후 반사도(CZ) 자료를 사용하였다. 오성산 레이더 1.5 km CAPPI 레이더 반사도 자료를 구축하고 누적 10분의 강우강도(mm/10 min)를 시간단위의 강우강도(mm/hr)로 환산하여 사용하였다.
데이터처리
- 통계학분야에서는 모형의 적합성 여부(good-of-fit) 및 모형성능(model performance)을 판단하기 위하여 통계적 효율 기준을 활용하고 있다. 본 연구에서 제안하는 Z-R 관계식으로 산정된 레이더 강우량의 통계적 유의성 및 적합성을 정량적으로 검증하고자 일치계수(index of agreement, IoA), 평균 절대오차(mean absolute error, MAE), 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 및 편의(bias)를 검토하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 매개변수의 초기치(initial value)는 최소자승법을 이용하여 도출된 매개변수를 적용하였다. Bayesian 기법의 적용과정에서 매개변수 사전분포의 선택은 매개변수의 특성파악으로 결정될 수 있으며 부정확한 사전분포를 선택하는 경우 신뢰성이 낮은 사후분포를 추정하는 문제점이 있으므로 무정보(non-informative) 사전분포를 적용하였다(Gelman, 2006). 본 연구에서는 Eq.
- Z-R 관계식 매개변수를 추정하기 위하여 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 기법의 Gibbs 표본추출법을 활용하여 매개변수를 추정하였다. 고성능 컴퓨터의 발달로 인하여 MCMC 기법의 적용을 위한 수치적 접근이 가능하게 되었으며, 본 연구에서는 여러 MCMC 기법 중 Gibbs 표본추출법을 활용하였다.
- Z-R 관계식 매개변수를 추정하기 위하여 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 기법의 Gibbs 표본추출법을 활용하여 매개변수를 추정하였다. 고성능 컴퓨터의 발달로 인하여 MCMC 기법의 적용을 위한 수치적 접근이 가능하게 되었으며, 본 연구에서는 여러 MCMC 기법 중 Gibbs 표본추출법을 활용하였다. Gibbs 방법은 조건부 분포로부터 종속성이 있는 난수를 비교적 안정적으로 추출할 수 있어 다양한 분야에서 사용되고 있다(Kwon et al.
- 본 연구에서는 매개변수의 초기치(initial value)는 최소자승법을 이용하여 도출된 매개변수를 적용하였다. Bayesian 기법의 적용과정에서 매개변수 사전분포의 선택은 매개변수의 특성파악으로 결정될 수 있으며 부정확한 사전분포를 선택하는 경우 신뢰성이 낮은 사후분포를 추정하는 문제점이 있으므로 무정보(non-informative) 사전분포를 적용하였다(Gelman, 2006).
- 본 연구에서 레이더 반사도 자료와 지상 강우량 보유기간이 중첩되는 기간은 확률통계학적 분석을 하는데 있어서 제한이 없을 것으로 사료된다. 추가적으로 본 연구에서 적용한 Bayesian MCMC (Markov chain Monte Carlo) 기법은 사전확률을 기준으로 자료증가의 영향으로 정보가 갱신되기 때문에 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는데 있어서 기존의 방법론에 비하여 매개변수의 불확실성을 정량적으로 판단할 수 있는 결과를 제시할 수 있다(Fox and Wikle, 2005; Chen and Han, 2016).
성능/효과
- 3) 레이더 반사도가 증가함에 따라 불확실성 구간이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 레이더 반사도가 크다는 것은 기상현상의 엔트로피가 높다는 것으로 사료할 수 있다.
- Bayesian 추론기법을 이용하여 산정된 Z-R 관계식 매개변수 α는 우기의 경우 기존의 Z-R 관계식에 비하여 약 0.5~0.7 감소하였으며 β의 경우 약 2.8~3.2배 증가였다.
- Bayesian 추론기법을 이용하여 산정된 레이더 강우량은 극치특성을 나타내는 지상 강우량의 정량적 범위를 유사하게 재현하고 있으며 기존의 Z-R 관계식으로 산정된 레이더 강우량 및 지상 강우량의 양적범위를 전반적으로 포괄하는 레이더 강우량을 제시하는 것을 확인할 수 있다.
- Bayesian 추론기법을 활용하여 추정된 Z-R 관계식 매개변수는 우리나라 레이더 반사도 자료에 일반적으로 사용되고 있는 기존의 층상형 및 적운형 강우유형의 매개변수와 수치적으로 차이가 나타나고 있으며 매개변수 α의 경우 차이의 정도가 큰 것을 확인할 수 있다.
- 본 연구에서 제안하는 방법론의 타당성을 검증하기 위하여 기존에 사용되고 있는 Z-R 관계식의 통계적 효율기준을 검토하였다. Tables 4~7에서 확인 할 수 있듯이 현재 층운형과 적운형 강우유형에 사용되고 있는 Z-R 관계식은 정량적인 강우추정 관점에서 대체적으로 유사한 결과를 도출하고 있지만 지상에서 관측되는 강우량과 비교해서 상당한 오차가 포함되어 있으며 우기(JJAS)와 건기(NDJF)에 따른 레이더 강우량의 통계적 효율기준 또한 명확하게 차이가 나는 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 기존 Z-R 관계식을 통한 강우의 추정은 강우의 변동성 측면을 고려할 때 불확실성이 클 것으로 판단되며, 본 연구에서 제시하는 바와 같이 우기와 건기를 구분하여 불확실성을 정량적으로 제시하는 과정은 수문 및 수리모형 입력 자료의 활용성 측면에서 다양한 장점을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
- 1) 본 연구에서는 장기간의 레이더 반사도 자료를 활용하여 확률통계학적 분석의 신뢰도를 확보함과 동시에 강우의 계절성을 고려한 Z-R 관계식 매개변수를 추정하였다. 계절에 따른 강우특성의 변동성이 명확한 경우 일괄된 Z-R 관계식을 적용하는 경우 발생할 수 있는 문제점을 개선할 수 있을 것으로 판단되며, 전반적으로 레이더 강우량을 산정하는 경우 기존의 Z-R 관계식의 편의를 약40% 이상 개선하여 후속적으로 진행되는 레이더 강우량 편의보정 과정의 정확도를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
- 기존의 층상형 및 대류성 Z-R 관계식은 Bayesian 추론기법을 활용하여 정량적으로 제시된 Z-R 관계식의 불확실성 구간에 대부분 위치하고 있는 것을 확인하였으며 0~20 mm의 강우구간에서는 기존의 층상형 및 대류성 Z-R 관계식으로 산정된 레이더 강우량의 과소추정 문제점에 대한 개선을 확인하였다. 그러나 우기기간의 반사도가 104 (mm6/m3)를 초과하는 경우와 건기기간의 반사도가 103 (mm6/m3)를 초과하는 경우에는 기존의 Z-R 관계식과 상당한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 이러한 결과를 근거로 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 Z-R 관계식에서 제시하는 레이더 강우량의 과소추정 문제를 개선함에 있어 불확실성을 정량적으로 고려한 레이더 강우량을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
- 기존의 층상형 및 대류성 Z-R 관계식은 Bayesian 추론기법을 활용하여 정량적으로 제시된 Z-R 관계식의 불확실성 구간에 대부분 위치하고 있는 것을 확인하였으며 0~20 mm의 강우구간에서는 기존의 층상형 및 대류성 Z-R 관계식으로 산정된 레이더 강우량의 과소추정 문제점에 대한 개선을 확인하였다. 그러나 우기기간의 반사도가 104 (mm6/m3)를 초과하는 경우와 건기기간의 반사도가 103 (mm6/m3)를 초과하는 경우에는 기존의 Z-R 관계식과 상당한 차이가 있음을 확인할 수 있다.
- 5에 표현하였다. 레이더 반사도가 증가할수록 불확실성 범위가 증가하는 것을 확인할 수 있으며 건기가 우기에 비하여 불확실성 증가의 정도가 명확한 것을 확인하였다. 이러한 원인은 높은 강도의 레이더 반사도 자료가 상대적으로 부족한 원인으로 사료된다.
- Bayesian 방법을 통하여 산정된 매개변수의 사후분포는 확률분포로 정의되기 때문에 해당 범위의 매개변수를 이용하여 시나리오 형태의 레이더 강우량을 생산할 수 있는 장점이 있으며 대부분의 통계적 효율기준은 Tables 4~7에 제시된 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선되는 것을 확인할 수 있다. 세부적으로는 RMSE 및 Bias의 개선정도가 가장 우수하고 IoA 및 MAE의 개선효과도 확인하였다.
- Bayesian 추론기법을 이용하여 산정된 레이더 강우량은 극치특성을 나타내는 지상 강우량의 정량적 범위를 유사하게 재현하고 있으며 기존의 Z-R 관계식으로 산정된 레이더 강우량 및 지상 강우량의 양적범위를 전반적으로 포괄하는 레이더 강우량을 제시하는 것을 확인할 수 있다. 잔차의 표본분포의 경우 Bayesian 추론기법을 통하여 산정된 Z-R 관계식의 경우 기존의 Z-R 관계식으로 산정된 레이더 강우량의 잔차의 표본분포에 비하여 작은 것을 확인하였다. 이러한 연구결과를 기반으로 본 연구에서 제시하는 Z-R 관계식 산정기법은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 정확성 및 신뢰성을 확보한 레이더 강우량을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
후속연구
- 2) 본 연구에서 제안하는 방법론으로 레이더 관측반경에 포함되는 유역의 Z-R 관계식을 결정한 후 국지성 집중호우 및 태풍과 같은 위험기상이 발생하는 경우 레이더 반사도 자료를 입력하여 시공간적으로 고해상도 강우정보를 직접적으로 생산함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 반영하여 시공간적 강우량 확률예보 관점에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
- 4) 본 연구를 통하여 개발된 Z-R 관계식 매개변수 산정기법은 현재 운영되고 있는 레이더뿐만 아니라 신설되는 레이더 적용하는 경우 레이더 관측전략 및 운영전략 수립에 반영되어 보다 정확한 레이더 강우량 산정을 가능케 할 것으로 판단된다. 추가적으로 지구통계학적 특성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 공간적으로 분포한다면 미계측 유역의 강우정보를 정량적으로 생산하여 레이더 분야에서 적용성이 미비한 가뭄해석에 적용하는 경우 고해상도의 가뭄해석 결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
- 2018년 3월 27일부터 기상청은 레이더 관측주기를 기존 10분에서 5분으로 단축하여 레이더를 운영하여 자료를 확충하고 있다. 따라서 이러한 관측운영 정책과 맞물려 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 산정은 분석자료 양이 증가할수록 수문기상학적 해석을 수행하는 과정에서 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있을 것으로 사료된다.
- 우리나라는 지상 관측소를 설치하여 약 30~40년 이상의 지상 관측자료를 보유하고 있는 반면에 레이더 반사도 자료는 설치시기와 품질관리 알고리즘의 개발의 사유로 약 10년 내외의 자료를 보유하고 있다. 본 연구에서 레이더 반사도 자료와 지상 강우량 보유기간이 중첩되는 기간은 확률통계학적 분석을 하는데 있어서 제한이 없을 것으로 사료된다. 추가적으로 본 연구에서 적용한 Bayesian MCMC (Markov chain Monte Carlo) 기법은 사전확률을 기준으로 자료증가의 영향으로 정보가 갱신되기 때문에 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는데 있어서 기존의 방법론에 비하여 매개변수의 불확실성을 정량적으로 판단할 수 있는 결과를 제시할 수 있다(Fox and Wikle, 2005; Chen and Han, 2016).
- 그러나 우기기간의 반사도가 104 (mm6/m3)를 초과하는 경우와 건기기간의 반사도가 103 (mm6/m3)를 초과하는 경우에는 기존의 Z-R 관계식과 상당한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 이러한 결과를 근거로 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 Z-R 관계식에서 제시하는 레이더 강우량의 과소추정 문제를 개선함에 있어 불확실성을 정량적으로 고려한 레이더 강우량을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
- 즉, 일반적인 반사도를 초과하는 극치강우 및 우박 등과 같은 위험기상 현상의 발생 가능성을 내포하는 경우로 고려될 수 있다. 이러한 관점에서 보다 정확도 높은 레이더 강우량을 산정하기 위해서는 레이더 반사도 종류(PPI, C-Max 및 Base Section) 및 레이더 관측반경에 따른 바람특성 및 강우입자 크기분포를 고려할 수 있는 추가적인 보정기법의 적용의 검토가 필요할 것으로 판단된다.
- 잔차의 표본분포의 경우 Bayesian 추론기법을 통하여 산정된 Z-R 관계식의 경우 기존의 Z-R 관계식으로 산정된 레이더 강우량의 잔차의 표본분포에 비하여 작은 것을 확인하였다. 이러한 연구결과를 기반으로 본 연구에서 제시하는 Z-R 관계식 산정기법은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 정확성 및 신뢰성을 확보한 레이더 강우량을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
- Tables 4~7에서 확인 할 수 있듯이 현재 층운형과 적운형 강우유형에 사용되고 있는 Z-R 관계식은 정량적인 강우추정 관점에서 대체적으로 유사한 결과를 도출하고 있지만 지상에서 관측되는 강우량과 비교해서 상당한 오차가 포함되어 있으며 우기(JJAS)와 건기(NDJF)에 따른 레이더 강우량의 통계적 효율기준 또한 명확하게 차이가 나는 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 기존 Z-R 관계식을 통한 강우의 추정은 강우의 변동성 측면을 고려할 때 불확실성이 클 것으로 판단되며, 본 연구에서 제시하는 바와 같이 우기와 건기를 구분하여 불확실성을 정량적으로 제시하는 과정은 수문 및 수리모형 입력 자료의 활용성 측면에서 다양한 장점을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
- 4) 본 연구를 통하여 개발된 Z-R 관계식 매개변수 산정기법은 현재 운영되고 있는 레이더뿐만 아니라 신설되는 레이더 적용하는 경우 레이더 관측전략 및 운영전략 수립에 반영되어 보다 정확한 레이더 강우량 산정을 가능케 할 것으로 판단된다. 추가적으로 지구통계학적 특성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 공간적으로 분포한다면 미계측 유역의 강우정보를 정량적으로 생산하여 레이더 분야에서 적용성이 미비한 가뭄해석에 적용하는 경우 고해상도의 가뭄해석 결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
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