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통계분석을 이용한 최적 레이더 보정 지점 선정에 대한 연구
Study of Optimal G/R Ratio using Statistical Analysis for Radar Rainfall Estimation 원문보기

한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집, 2009 May 21, 2009년, pp.103 - 106  

정영훈 (연세대학교 대학원 사회환경시스템공학부 토목공학과) ,  정창삼 (인덕대학 건설환경설계학과) ,  고익환 (한국수자원공사 Kwater연구원 수자원연구소) ,  허준행 (연세대학교 사회환경시스템공학부 토목환경공학과)

초록
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우리나라의 경우 자연 재해로 인한 피해를 감소시키기 위해 첨단 레이더 관측시스템을 설치 및 운영하고 있으며 활용도 또한 증가하고 있어 기상재해를 대비한 정확하고 용이한 레이더 강우량 추정은 필수적 요소라 하겠다. 강우량 추정은 대기 중의 강우 입자들로부터 반사된 전파의 세기 즉 레이더의 반사도 자료와 강우와의 관계를 이용하여 강우량을 산출하며 가장 보편적으로 Marshall and Palmer (1948)에 의해 연구된 Z-R 관계식을 이용하여 강우량을 추정하고 있다. 기존의 레이더 강우량 추정시 사용되는 보정 방법인 G/R (우량계/레이더) 비는 대상유역을 격자로 나눴을 경우 강우관측소가 위치한 격자와 주변 8개의 위치한 격자의 면적강우량을 산술평균하여 사용하고 레이더 자료와 강우관측소의 강우자료를 비교하여 보정한 후 강우량을 추정하고 있다. 그러나 G/R 비를 평균하여 보정할 경우 대상유역에 위치한 강우자료가 오측이거나 관측이 되지 않았을 경우 관측지점의 강우량 추정에 영향을 주게 되며 G/R 비를 산출할 시 강우관측소가 가지는 오차를 줄이기 위하여 강우관측소의 강우자료와 레이더 자료간의 보정이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 레이더의 관측반경은 480km 까지 가능하지만 양질의 자료를 사용하기 위해 광덕산에 위치한 레이더의 반경 100km 내의 강우관측소를 이용하였으며 기상청에서 운영하고 있는 94개 지점의 AWS (automatic weather system)를 이용하여 대상유역에 위치한 강우관측소의 강우자료와 레이더 강우량에 통계분석을 하여 최적의 G/R 비를 산정한 후 레이더 강우량을 추정하였다. 또한 추정된 강우량을 관측된 강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 광덕산 레이더 관측소의 유효 범위 100km 내의 지점 중 G/R 비 값인 mean field bias를 통계분석하여 관측지점을 보정하였다. 관측 지점은 결측 또는 관측 오차가 발생할 경우 mean filed bias에 영향을 주어 강우량 산정시 오차가 나타나며 통계분석을 통해 비교하였다.
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