현재 위치
Home
Evaluation of Bias Correction Methods for Improving Weather Radar-based Rainfall Estimation
기상레이더 강수추정 개선을 위한 오차보정방법 평가
-
- 발행기관
- 위기관리 이론과 실천 바로가기
-
- 간행물
- 한국위기관리논집 KCI 등재 바로가기
-
- 통권
- 제17권 제5호 (2021.05)바로가기
-
- 페이지
- pp.45-61
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A399542
※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
5,100원
원문정보
초록
- 영어
- This study focused on the reflectivity measurement bias (Z-bias) and the rainfall bias (R-bias) in the radar-rainfall estimation process. To correct the Z-bias, the self-consistency constraint method using reflectivity, differential reflectivity, and specific differential phase was carried out. Then, the Mean Field Bias Correction (MFBC) method and the Local Gauge Correction (LGC) method, were conducted to correct the R-bias. All of correction methods were applied to the Radar-AWS Rainrate model to calculate radar-rainfall estimates. The accuracy of the Z-bias correction method in 18 rainfall cases was improved by considering the RMSE (from 7.37 to 7.21 mm/hr) and the Correlation Coefficient (CC) (from 0.83 to 0.84) on average. The accuracy of results in the Changma and local torrential cases was improved by applying the Z-bias correction. The accuracy obtained by the LGC method (by 63.7% in RMSE and 11.7% in CC compared to MFBC) was superior to the MFBC method results because, in the LGC method, different R-biases were applied to each rainfall estimates in each radar pixel.
- 한국어
- 기상레이더를 이용한 강수추정에는 오차가 발생할 수 있는 가능성이 매우 많다. 본 연구에서는 전반 적인 기상레이더 강수추정 과정에서 발생할 수 있는 반사도 관측 오차(Z-bias)와 강수오차(R-bias)에 초점을 맞추었다. Z-bias 보정을 위해, 반사도, 차등반사도, 비차등위상차를 이용하는 자기상관관계 방법을 적용하였다. R-bias 보정을 위해서는 Mean Field Bias Cocrrection (MFBD)와 Local Gauge Correction (LGC) 방법의 두 가지 후처리방법을 이용하였다. Z-bias와 R-bais 오차보정방법들을 Radar- AWS Rainrate 모형에 적용하였다. 18개 강수사례에서 Z-bias 오차보정결과의 RMSE(7.37 → 7.21 mm/hr)와 상관계수(0.83 → 0.84)가 향상되었다. 강수형태에서는 장마와 지역강수발생에서 더 개선 되었다. Z-bias와 R-bias 오차보정 적용결과에서 LGC 방법이 MFBC 방법보다 RMSE: 63.7%, 상관계 수: 11.7% 더 정확성이 우수하였으며, 이는 LGC 방법이 각 격자마다 보정이 가능하기 때문으로 판단된다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구자료와 오차 보정방법
1. 기상레이더 강수량 사례
2. 기상레이더 오차보정방법
3. 정량적 강수량 추정 모형
Ⅲ. 오차 보정방법의 적용과 결과
1. Z-bias 보정방법의 적용
2. R-bias 보정방법의 적용
Ⅳ. 결론 및 향후연구
감사의 글
References
국문초록
키워드
오차보정 Radar-AWS Rainrate (RAR) 모형 자기상관관계방법 Mean Field Bias Correction (MFBC) Local Gauge Correction (LGC) 레이더 강수 추정 bias correction radar-AWS rainrate model self-consistency constraint method mean field bias correction local gauge correction radar rainfall estimation저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 위기관리 이론과 실천 [Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>행정학
- 소개
- 위기관리 이론과 실천(Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis; CEM-TP)은 위기관리에 관한 제 학문분야간 협동적 연구 공동체(Research Network)로서 전통적 안보 위기, 재난 위기(자연재난, 인위재난), 국가핵심기반 위기 등에 관한 제학문적 연구를 촉진하고 제 학문분야 연구자간 협력의 토대를 구축하기 위하여 위기관리 이론과 실천 편집위원회 구성이 완료된 2005년 2월 14일에 설립되었다. 현재 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)에 참여하고 있는 연구자들의 학문 분야는 행정학, 사회학, 정치외교학, 신문방송학, 사회복지학, 법학, 심리학, 정보학, 지리학, 경찰행정학, 소방행정학, 경호학, 토목공학, 건축학, 의학, 간호학, 보건학, 기상학, 안전공학, 전산학, 지역개발학 등이 있으며, 따라서 한국의 위기관리 연구를 가장 폭 넓게 반영하고 있는 연구 공동체라 할 수 있다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 조직으로는 편집위원회가 있으며, 편집위원회가 본 연구 공동체를 대표하고 있다. 따라서 위기관리 이론과 실천의 각종 연구 및 출판 활동은 편집위원회가 맡고 있으며, 현재 편집위원회는 46명의 위원으로 구성되어 있다. 또한 편집위원회는 위기관리의 제학문적 연구를 촉진하고 연구자간 협력을 위한 학술지로 <한국위기관리논집>을 발행한다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 회원은 개인회원과 기관회원으로 구분된다. 개인회원은 본 회의 설립 목적과 취지에 찬동하는 위기관리 연구자 및 실무자로 구성되고, 기관회원은 위기관리 연구 및 실무에 관련된 정부기관, 연구기관, 대학도서관 등으로 구성된다
간행물
-
- 간행물명
- 한국위기관리논집 [Crisisonomy]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2466-1198
- eISSN
- 2466-1201
- 수록기간
- 2005~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 350 DDC 351
이 권호 내 다른 논문 / 한국위기관리논집 제17권 제5호
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.