• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.37-41
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• 2009

본 연구에서는 티센망을 이용한 면적강우량 산정방법의 대안으로서 최근 들어 수자원공학 분야에의 활용성이 커지고 있는 고해상도 기상레이더의 반사도자료(dBZ)를 활용하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 이렇게 산정된 레이더 면적강우량을 티센망으로써 산정된 면적강우량과 비교하여 그 유용성을 판단하였다. 연구지역으로는 소양강댐 유역을 선정하였으며, 연구기간은 2008년 가장 강한 강우를 보였던 상위 5개의 사상을 선정하였다. 본 연구에서는 레이더 반사도를 강우강도로 변환시키는 과정은 인공신경망(artificial neural network, ANN) 중에서 일반적으로 널리 사용되고 있는 다층 퍼셉트론 인공신경망 모형을 적용하였다. 연구방법으로는 선택된 4개의 인자를 입력노드에 넣어 인공신경망을 학습시킨 후 연구지역 내 10개 AWS 지상관측소의 강우량을 추정하여 정확도를 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 레이더 면적강우량을 산정하여 기존의 티센망을 이용한 면적강우량과 그 값을 비교하였다. 그 결과 인공신경망을 이용한 레이더 강우량의 경우, 평균제곱오차(mean square error, MSE) 및 상관계수(correlation coefficient, CC)가 매우 양호한 값을 보였다. 또한 유역 내 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 약 $7%^{\sim}19%$ 정도 차이가 발생함을 확인하였으며, 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 더 정확한 면적강우량을 산정할 수 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1963-1966
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• 2007

본 연구에서는 기존의 IIR 필터가 아닌 장기간의 누적 반사도자료를 활용하여 실제 레이더 반사도의 감쇄정도를 정량적으로 파악하고 차폐지역 후면의 반사도를 보정하여 강우산정시 기초자료인 반사도 자료처리에서 개선된 품질관리기법을 적용하여 그 결과를 분석해보고자 하였다. 개발된 품질관리기법을 적용한 사례분석 결과, 기 IIR필터에 의한 지형에코제거에 비해 강수에코의 제거현상 등의 오차발생이 줄어들고 차폐보정으로 반사도 강도도 향상되었다. 실제 C밴드에 비해 감쇄의 영향이 적은 광덕산 S밴드 레이더와 비교한 결과에서도 차폐보정을 통하여 완전차폐를 제외한 부분차폐지역의 경우 상당히 개선된 결과를 보여주었다.