학술논문
강우레이더 자료를 이용한 면적 강수량 추정 내삽 기법의 오차 발생 특성 연구
이용수 26
- 영문명
- Error Generation Characteristics of the Areal Rainfall Estimation Interpolation Method Using Rainfall Radar Data
- 발행기관
- 한국방재학회
- 저자명
- 황석환 강나래 윤정수
- 간행물 정보
- 『2. 한국방재학회 논문집』22권6호, 273~283쪽, 전체 11쪽
- 주제분류
- 공학 > 기타공학
- 파일형태
- 발행일자
- 2022.12.31
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국문 초록
본 연구에서는 공간 내삽법의 결과를 비교하여 유역 평균 강우 추정에 대한 유역 면적, 우량계 밀도, 우량계 분포 및 강우 이동 방향의 영향을 평가하였다. 이를 위해 환경부 TM 우량계 지점에 해당하는 레이더 격자 자료를 이용하여 내삽한 유역 평균과 유역내 레이더 격자 모두를 평균한 유역 평균을 비교하였다. 평가결과, 유역 면적이 500 km2 미만인 작은 유역에서 정확한 유역 평균 강우량을 얻으려면 8개 이상의 우량계가 필요한 것으로 나타났다. 그리고 역거리가중법은 유역 평균 강우량을 과소 추정하는 경향이 있는 반면 티센 방법은 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 또한 우량계 분포의 선형성이 증가함에 따라 이상치가 발생하는 강우 사상의 수가 증가하고, 특히 상관 계수가 0.7을 초과하면 이상치가 급격히 증가하는 것으로 나타나, 유역 평균 강우를 과대 또는 과소 추정할 가능성이 급격히 높아진다. 본 연구는 소규모 유역에서 우량계 강우 자료를 사용할 때 유역 평균 강우 추정에 한계가 있음을 명확히 제시하였다.
영문 초록
This study evaluated the effects of watershed area, rain gauge density, rain gauge distribution, and rainfall movement direction on regional average rainfall estimates by comparing the spatial interpolation results. To this end, the interpolated watershed mean using radar grid data from the Ministry of Environment’s TM rain gauge point was compared with the watershed mean of all radar grids within the watershed. Results showed that eight or more rain gauges are required for accurate area average rainfall estimates in small watersheds of less than 500 km2. In addition, the inverse distance weighting method tends to underestimate area average rainfall, whereas the Thiessen method tends to overestimate it. Furthermore, as linearity of rain gauge distribution increased, the number of rainfall events with outliers increased. In particular, when the correlation coefficient exceeded 0.7, outliers appeared to rapidly increase, sharply increasing the possibility of overestimating or underestimating area average rainfall. This study clearly showed that there are limits to area-averaged rainfall estimates when using rain gauge rainfall data in small watersheds.
목차
1. 서론
2. 분석 자료 및 대상 유역
3. 분석 방법 및 평가 방법
4. 분석 결과
5. 결론
감사의 글
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