Abstract
Window Probability Matching Method(WPMM) is achieved by matching identical probability density of rain intensities and radar reflectivities taken only from small window centered about the gage. The equation of $Z_{e}-R$ relationship is obtained and compared with data between a DWSR-88C radar and high density rain gage networks within 150km from radar site in summer season, 1998. The probability density of radar effective reflectivity is distributed with high frequency near 15dBZ. The frequency distribution of rain intensities shows that rain intensity is lower than 10mm/hr in most part of radar coverage area. As the result of $Z_{e}-R$ relationship using WPMM, curved line has shown to the log scale spatially and it can be explained more flexible than any straight-line power laws at the transformation to the rainfall amount from $Z_e$ value. During 3 months, total radar cumulative rainfall amount estimated by $Z=200R^{1.6}$ and WPMM relationships are 44 and 80 percentages of total raingage amount, respectively. Therefore, $Z_{e}-R$ relationships by WPMM may be widely needed a statistical method for the computation of accumulated precipitation.
1998년 여름철, 기상레이더와 레이더 주위의 고밀도 우량계 관측자료를 이용하여 $Z_{e}-R$ 관계식을 산출하기 위하여 관악산 레이더 자료와 강우강도 자료의 확률밀도함수를 구해 확률이 같은 지점을 매치시키는 Window Probability Matching Method(WPMM)라는 통계적 방법을 사용하였다. 레이더 반사도의 확률 분포는 약 15dBZ에서 가장 많은 빈도 분포를 보였고 강우강도의 확률분포는 대부분의 영역에서 시간당 10mm 이하의 비가 내리는 것으로 나타났다. WPMM을 이용한 $Z_{e}-R$ 관계식은 로그 좌표계에서 곡선형의 분포를 가지고 있어 직선형의 분포를 가지는 멱급수 형태의 관계식에 비해 반사도를 강우량으로 전환하는데 있어 더 나은 것으로 나타났다. 특히, 3개월 동안의 누적 강수량 산출시 $Z=200R^{1.6}$ 식은 실제 우량계 강수량의 44%만을 추정하는데 반해 WPMM의 경우는 실제 강수량의 80%까지 근접하는 것으로 나타났다.
