A Study of Temporal Characteristics From Multi-Dimensional Precipitation Model

다차원 강우모형의 시간적인 특성 연구

A multidimensional representation for precipitation, given In the theory proposed by E. Waymire et al. (1984), is used for simulating rainfall in space and time. The model produces moving storms with realistic meso-scale meteorological features in time and space. The first- and second-order statistics derived from observed JX)int gauge data were used to estimate the model parameters based on the Nelder-Mead algorithm of optimization. Then twelve-year traces of rainfall intensities at fixed gage stations were generated at intervals of 1 hours. First- and second-order statistics are evaluated from the above series, which are used for estimating the parameters of one dimensional model of temporal rainfall at a point. As a result from the comparisons of one dimensional model parameters used observed and generated data from multidimensional model, we found that the multidimensional rainfall model generated visually realistic spatial patterns of rainfall as well as realistic temporal hyetographs of rainfall at a point. point.

Waymire 등 (1984)에 의해 제안된 다차원 강우모형을 시공간 상에서 강우를 모의하기 위하여 사용하였다. 위 모형은 시공간 상에서 실제 중규모 호우의 기상학적인 특징을 잘 재현하면서 이동하는 호우를 모의한다. 영월 지역의 4개 지점에서 4년간의 7월 강우 시자료를 바탕으로 모형의 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수를 사용하여 12년간의 7월 강우를 1시간 간격으로 모의 발생하였다. 모의 발생된 자료를 각 지점별로 재 구축한 후, 각 지점별 1, 2차 통계량의 계산을 통하여 Neyman-Scott 일차원 강우모형의 매개변수를 추정하는데 사용되었다. 실제 자료를 통한 Neyman-Scott모형의 매개변수와 비교결과, 다차원 강우모형을 통하여 발생된 자료는 일차원 강우모형의 매개변수를 우수하게 재현시킬 수 있는 것으로 판단된다.