초록
강우계측망이나 인공위성을 이용하여 어떤 지역의 강우를 관측할 경우 각 관측방법의 특성에 따라 관측오차가 발생하게 된다. 즉, 강우계측망을 이용할 경우 관측된 강우는 시간적으로 연속이지만 공간적으로는 불연속의 특성을 갖게 되고 인공위성을 이용하는 경우 강우는 공간적으로는 연속이지만 시간적으로 불연속인 특성을 나타내게 된다. 이에 따라 관측오차의 계산은 강우의 시간적-공간적 통rP특성과 관측방법에 따라 각각 다르게 정량화된다. 현재 이 문제와 관련하여 North와 Nakamoto(1989)가 제안한 관측오차의 추정식이 가장 대표적이라고 할 수 있으며, 이 식에서는 강우의 통계특성과 관측방법에 따른 특성이 고려되어 있다. 이 식은 강우의 특성이 어느 정도 파악되는 경우 적절한 강우관측 계획 수립을 가능할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 먼저 관측방법에 따른 관측오차의 계산에 대해 살펴보고, 명 책의 다차원 강우모형을 이용하여 이 문제에 적용해 보았다. 적용 결과 현재까지의 관측오차 계산에는 강우의 2차원 통계 특성만이 고려되기 때문에 모형의 매개변수들이 이 특성에 맞추어 적절히 추정된 경우, 모형에 따른 관측오차의 크기는 크지 않은 것으로 밝혀졌다. 앞으로 이러한 단점은 2차원 이상의 통계특성을 고려하는 관측오차의 추정식, 궁극적으로는 강우의 확률밀도함수를 고려할 수 있는 관측오차의 추정식의 개발을 통해 개선될 수 있을 것이다.
Rainfall observation using rain gage network or satellites includes the sampling error depending on the observation methods or plans. For example, the sampling using rain gages is continuous in time but discontinuous in space, which is nothing but the source of the sampling error. The sampling using satellites is the reverse case that continuous in space and discontinuous in time. The sampling error may be quantified by use of the temporal-spatial characteristics of rainfall and the sampling design. One of recent works on this problem was done by North and Nakamoto (1989), who derived a formulation for estimating the sampling error based on the temporal-spatial rainfall spectrum and the design scheme. The formula enables us to design an optimal rain gage network or a satellite operation plan providing the statistical characteristics of rainfall. In this paper the formula is reviewed and applied for the sampling error problems using several multi-dimensional precipitation models. The results show the limitation of the formulation, which cannot distinguish the model difference in case the model parameters can reproduce similar second order statistics of rainfall. The limitation can be improved by developing a new way to consider the higher order statistics, and eventually the probability density function (PDF) of rainfall.
