Abstract
A new method to estimate the mean areal precipitation using kriging is developed. Unlike the conventional approach, points for double and quadruple numerical integrations in the kriging equation are selected randomly, given the boundary of area of interest. This feature eliminates the conventional approach's necessity of dividing the area into subareas and calculating the center of each subarea, which in turn makes the developed method more powerful in the case of complex boundaries. The algorithm to select random points within an arbitrary boundary, based on the theory of complex variables, is described. The results of Monte Carlo simulation showed that the error associated with estimation using randomly selected points is inversely proportional to the square root of the number of sampling points.
크리깅을 이용하여 평균면적우량을 추정함에 있어 새로운 방법을 개발하였다. 이 방법은 크리깅 방정식에 나타나는 2중 및 4중 수치적분에 필요한 점들을 대상지역의 경계만 주면 임의로 추출하여 사용한다는 것이 기존의 방법과는 상이하다. 이로 인해 대상지역을 소구역으로 나누고, 각각의 중심점을 계산해야 했던 기존 방식의 난점을 극복하였으며, 따라서 본 연구에서 개발된 방법은 복잡한 경계를 갖는 지역의 경우 더욱 유용하다. 경계가 주어지면 그 안에서 점들을 임의로 추출하는 과정을 복소함수론에 기초한 알고리듬을 통하여 설명하였다. Monte Carlo 시뮬레이션의 결과, 개발된 방법에 의한 평균면적유량의 추정에 따른 오차는 추출점 수의 제곱근에 반비례하였다.