KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research (대한토목학회논문집)

Korean Society of Civil Engeneers (대한토목학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Decision of G/R Ratio for the Correction of Mean-Field Bias of Radar Rainfall and Linear Regression Problem

레이더 강우의 평균보정을 위한 G/R 비의 결정과 선형 회귀 문제

  • 유철상 (고려대학교 공과대학 건축사회환경공학부) ;
  • 박철순 (고려대학교 건축사회환경공학부) ;
  • 윤정수 (고려대학교 건축사회환경공학부)
  • Received : 2010.10.14
  • Accepted : 2011.07.18
  • Published : 2011.10.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study theoretically reviewed the empirical G/R ratio by considering three regression and trend lines; the general linear regression curve, linear regression curve passing the origin, and the line passing the origin and the mass center of observed data. This review included the problem of choosing the independent variable and that of considering the zero measurements. This review result was also applied to the Typhoon Maemi in 2003 for their evaluation. Additionally, those regression and trend lines were compared using the RMSE between the corrected radar rainfall and observed rain gauge rainfall to select the most appropriate G/R ratio. Summarizing the results is as follows. First, the results of selecting the rain gauge rainfall as the independent variable were found better than the opposite case. Second, the effect of zero measurements varies depending on the structure of radar and rain gauge rainfall. Finally, the results from the comparison of three regression and trend lines shows that the slope of the regression line passing the origin with its independent variable of rain gauge rainfall would be used most appropriately for the G/R ratio, especially when the corrected radar rainfall is used for the flood analysis. The effect of zero measurements in this case was found not so significant.

본 연구에서는 현재까지 경험적인 방법으로 적용되어 왔던 G/R 비를 선형 회귀선, 원점을 통과하는 선형 회귀선 및 원점과 관측자료의 무게중심을 지나는 추세선 등으로 구분하여 이론적으로 검토하였다. 이러한 검토에는 독립변수로 어떤 강우자료를 선택하느냐에 따른 문제와, 무강우 자료의 고려여부에 따른 영향 검토가 포함되었다. 이렇게 검토된 내용은 2003년에 발생한 태풍 매미 사상에 적용하여 평가하였다. 마지막으로 본 연구에서 유도된 회귀선 및 추세선을 이용한 레이더 강우의 보정결과와 관측된 우량계 강우 사이의 RMSE를 비교함으로서 최적의 G/R 비를 선정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, 독립변수로 레이더 강우를 사용하는 것 보다는 우량계 강우를 사용하는 경우에 레이더 강우의 보정결과가 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 무강우 자료의 영향은 레이더 및 우량계 자료의 구조에 따라 다르게 나타나는 것으로 확인되었다. 마지막으로 유도된 선형 회귀선 및 추세선의 평가 결과, 홍수 유출해석을 주목적으로 한 경우에는 독립변수에 우량계 자료를 적용하여 유도된 원점을 통과하는 선형 회귀선의 기울기를 G/R 비로 사용하는 것이 무난할 것으로 나타났다. 이 경우 무강우 자료의 영향은 상대적으로 미미한 것으로 나타났다.

Keywords

References

  1. 김병수, 김경준, 유철상(2007) 우량계 강우 자료에 따른 레이더 강우의 지상보정 결과 검토. 한국방재학회지, 한국방재학회, 제7권 제4호, pp. 19-29.
  2. 유철상, 김병수, 김경준, 최정호(2007) 우량계 강우를 이용한 레이더 강우의 ground-truth 방법 검토. 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제40권 제9호, pp. 743-754.
  3. 유철상, 윤정수, 김경준, 최정호(2009) 강우레이더 자료의 편의 보정과 관측오차 산정. 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제40권 제9호, pp. 743-754.
  4. Anagnostou, E.N. and Krajewski, W.F. (1999) Real-time radar rainfall estimation. Part I: Algorithm formulation. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 16, pp. 189-197. https://doi.org/10.1175/1520-0426(1999)016<0189:RTRREP>2.0.CO;2
  5. Anagnostou, E.N., Krajewski, W.F., Seo, D.J., and Johnson, E.R. (1998) Mean-field rainfall bias studies for WSR-88D. Journal of Hydrologic Engineering, ASCE, Vol. 3, No. 3, pp. 149-158. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1998)3:3(149)
  6. Brandes, E.A. (1975) Optimizing rainfall estimates with the aid of radar. Journal of Applied Meteorology, Vo. 14, pp. 1339-1345. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1975)014<1339:OREWTA>2.0.CO;2
  7. Chumchean, S., Sharma, A., and Seed, A. (2003) Radar rainfall error variance and its impact on radar rainfall calibration. Physics and Chemistry of the Earth, Vol. 28, pp. 27-39. https://doi.org/10.1016/S1474-7065(03)00005-6
  8. Chumchean, S., Seed, A., and Sharma, A. (2006) Correcting realtime radar rainfall bias using a Kalman filtering approach. Journal of Hydrology, Vol. 317, pp. 123-137. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.05.013
  9. Collier, C.G. (1986) Accuracy of rainfall estimates by radar, Part I: calibration by telemetering raingauges. Journal of Hydrology, Vol. 83, pp. 207-233. https://doi.org/10.1016/0022-1694(86)90152-6
  10. Collier, C.G., Larke, P.R., and May, B.R. (1983) A weather radar correction procedure for real-time estimation of surface rainfall. Quartery Journal of Royal Meteorological Society, Vol. 109, pp. 589-608. https://doi.org/10.1002/qj.49710946110
  11. Fulton, R.A., Breidenbach, J.P., Seo, D.J., and Miller, D.A. (1998) The WSR-88D rainfall algorithm. Weather and Forecasting, Vol. 16, pp. 1949-1957.
  12. Klazura, G.E., Thomale, J.M., and Kelly, D.S. (1999) A Comparison of NEXRAD WSR-88D Radar Estimates of Rain Accumulation with Gauge Measurements for High- and Low-Reflectivity Horizontal Gradient Precipitation Events. J. Atmos. Oceanic Technol, Vol. 16, pp. 1842-1850. https://doi.org/10.1175/1520-0426(1999)016<1842:ACONWR>2.0.CO;2
  13. Krajewski, W.F. and Smith, J.A. (2002) Radar hydrology: rainfall estimation. Advances in Water Resources, Vol. 25, pp. 1387- 1394. https://doi.org/10.1016/S0309-1708(02)00062-3
  14. Lin, D.S. (1989) An application of recursive methods to radar-rainfall estimation. MS thesis, University of Iowa, Iowa Institute of Hydraulic Research, Iowa City, Iowa.
  15. Marshall, J.S. and Palmer, W.McK. (1948) The distribution of rain drops with size. Journal of Atmospheric Sciences, Vol. 5, pp. 165-166.
  16. Seo, D.J. (1998) Real-time estimation of rainfall fields using rain gauge data under fractional coverage conditions. Journal of Hydrology, Vol. 208, pp. 25-36. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00140-1
  17. Seo, D.J. and Breidenbach, J.P. (2002) Real-time correction of spatially nonuniform bias in radar rainfall data using rain gauge measurements. Journal of Hydrometeorology, Vol. 3, pp. 93-111. https://doi.org/10.1175/1525-7541(2002)003<0093:RTCOSN>2.0.CO;2
  18. Seo, D.J., Breidenbach, J.P., and Johnson, E.R. (1999) Real-time estimation of mean-field bias in radar rainfall data. Journal of Hydrology, Vol. 223, pp. 131-147. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(99)00106-7
  19. Seo, DJ., Fulton, R.A., Breidenbach, J.P., Taylor, M., and Miller, D.A. (1996) Interagency Memorandum of Understanding among the NEXRAD Program, WSR-88D Operational Support Facility, the National Weather Service Office of Hydrology, Hydrologic Research Laboratory, National Weather Service, Silver Spring, Maryland, USA.
  20. Smith, J.A. and Krajewski, W.F. (1991) Estimation of mean-field bias of radar rainfall estimates. Journal of Applied Meteorology, Vol. 30, pp. 397-412. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1991)030<0397:EOTMFB>2.0.CO;2
  21. Wilson, J.W. (1970) Integration of radar and rain gauge data for improved rainfall measurement. Journal of Applied Meteorology, Vol. 9, pp. 489-497. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1970)009<0489:IORARD>2.0.CO;2