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레이더 자료를 이용한 시공간적 변동성을 고려한 강우의 결측치 추정
Estimation of Missing Rainfall Data Considering Spatio-Temporal Variation Using Radar Data 원문보기

한국수자원학회 2010년도 학술발표회, 2010 May 10, 2010년, pp.1196 - 1200  

송창우 (인하대학교 토목공학과) ,  송창준 (인하대학교 토목공학과) ,  김병식 (한국건설기술연구원 수자원연구실) ,  김형수 (인하대학교 사회기반시스템공학부 토목공학과)

초록
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본 논문에서는 지점 강우의 결측치를 추정하기 위해 전통적인 통계학적 내삽기법을 이용한 역거리가중치법(IDWM), 역지수가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM)과 패턴 인식의 일종인 인공신경망(ANN)기법 그리고 시공간적 강우분포의 측정이 가능한 레이더 자료를 이용해 결측치를 추정하여 각각의 방법을 비교하였다. 임진강 유역의 15개 지상관측소를 대상으로 교차검정(Cross validation) 분석을 실시해 본 결과, CCWM 방법과 ANN기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 보정레이더를 이용하여 결측치를 추정한 경우RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보여 기존의 전통적 결측치 추정방법보다 실측치에 가까운 결과를 보였다. 이는 레이더자료가 지점 강우자료와는 달리 강우의 시공간적 변동성을 고려한 공간분포의 정보를 지니고 있기 때문인 것으로 판단된다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존까지 지점강우의 결측치를 추정하는 방법인 역거리 가중치법(IDWM), 역지수 가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM), 인공신경망(ANN)기법의 결과와 더불어 최근 그 이용성이 커지고 있는 레이더 강우와 보정-레이더 강우를 이용한 지점강우의 보정결과를 비교ㆍ분석하여 강우의 결측치를 추정함에 있어서 최적의 방안을 제시하고자 한다.
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