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Evaluation of Spatially Disproportionate Rain Gauge Network for the Correction of Mean-Field Bias of Radar Rainfall: A Case Study of Ganghwa Rain Radar

레이더 강우의 편의 보정을 위한 지역적으로 편중된 우량계망의 평가: 강화 강우레이더의 사례 연구

  • Yoo, Chul-Sang (School of Civil, Environmental and Architectural Engineering, College of Engineering, Korea University) ;
  • Yoon, Jung-Soo (School of Civil, Environmental and Architectural Engineering, College of Engineering, Korea University) ;
  • Kim, Byoung-Soo ;
  • Ha, Eun-Ho (Department of Information Statistics, College of Liberal Arts and Sciences, Yonsei University)
  • 유철상 (고려대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 윤정수 (고려대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 김병수 (도화종합기술공사 수자원 1부) ;
  • 하은호 (연세대학교 정보통계학과)
  • Published : 2009.06.30

Abstract

Estimation of the mean-field bias of radar rainfall is to determine the difference between the areal means of radar and rain gauge rainfall, where the rain gauge rainfall is assumed to be the truth. To exactly determine this bias, the variance of the difference between two observations must be small enough, thus, enough number of observations is indispensible. So, the problem becomes to determine the number of rain gauges to satisfy the level of variance of the difference between two observations. Especially, this study focuses on the case when the rain gauges are disproportionate spatially. This is the problem for the Ganghwa rain radar for the observation of rainfall within the Imjin river basin and the same problem also occurs when a radar is located in between land and ocean. This study considered the Imjin river basin, and compared two cases when rain gauges are available only within the downstream part, about one third of the whole basin, and over the whole basin. Based on the results derived, the rain gauge density within the downstream part of the Imjin river basin was proposed to secure the same accuracy obtained when the rain gauges are available over the whole Imjin river basin.

레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.

Keywords

References

  1. 건설교통부 (1997). 임진강유역 종합수문관측망 타당성조사 및 기본계획수립, p. 316
  2. 건설교통부 (2001). 수자원장기종합기본계획, p. 697
  3. 건설교통부 (2005). 강우레이더에 의한 돌발홍수예보 시스템 개발 1차년도, p. 989
  4. 건설교통부 (2006a). 한강홍수예보: 임진강, 안성천포함, p. 293
  5. 건설교통부 (2006b). 수자원장기종합기본계획, p. 892
  6. 기상청 (2007). 국가기상관측망 최적화를 위한 조정.운영에 관한 연구, p. 151
  7. 내무부 (1997). 재해연보 1996, p. 939
  8. 유철상 (1997). '관측오차문제에 대한 다차원 강우모형의 적용.' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제30권, 제5호, pp. 441-447
  9. 유철상, 김경준 (2007). '강우 레이더와 지상 우량계의 통합관측효과.' 한국수자원학회논문집, 제40권, 제11호, pp. 841-849 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2007.40.11.841
  10. 유철상, 정광식 (2001). '면적 평균 강우량의 추정 및 추정오차.' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제34권, 제4호, pp. 317-326
  11. 유철상, 김병수, 김경준, 최정호 (2007). '우량계 강우를 이용한 레이더 강우의 GroundTruth 방법 검토.' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제40권, 제9호, pp. 743-754 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2007.40.9.743
  12. 유철상, 하은호, 김병수, 김경준, 최정호 (2008). '부분적 레이더 정보에 따른 면적평균강우의 관측오차.' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제41권, 제5호, pp. 545-558 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2008.41.5.545
  13. 정성화 (2005). 레이더 강우강도의 개성과 면적 강우량의 실시간 추정, 석사학위 논문, 경북대학교, p. 49
  14. 최규현, 한건연, 김광섭, 이창희 (2006). '레이더 정량강우와 연계한 홍수유출 및 범람해석 시스템 확립: II. Cokriging을 이용한 2차원 정량강우 산정.' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제39권, 제4호, pp.335-346 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2006.39.4.335
  15. 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, Vol. 3, No. 3, pp. 149-159 https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1998)3:3(149)
  16. Azimi-Zonooz, A., Krajewski, W.F., and Bowles, D.S.(1989). 'Nonlinear estimation of rainfall using radar and raingage data.' Journal of Stochastic Hydrology and Hydraulics, 3, pp. 51-67 https://doi.org/10.1007/BF01543427
  17. Chiu, L.S., North, G.R., McConnel, A. and Short, D.A. (1990). 'Rain estimation from satellite: effects of finite field of view.' Journal of Geophysical Research, Vol. 95, pp. 2177.2186
  18. Creutin, J.D., Andrieu, H., Faure, D. (1997). 'Use of a weather radar for the hydrology of a mountainous area. Part II: radar measurement validation.' Journal of Hydrology, Vol. 193, pp. 26-44 https://doi.org/10.1016/S0022-1694(96)03203-9
  19. Damant, C., Austin, G.L., Bellon, A. and Broughton, R.S. (1983). 'Errors in the Thissen technique for estimating areal rain amounts using weather radar data.' Journal of Hydrology, Vol. 62, pp. 81-94 https://doi.org/10.1016/0022-1694(83)90095-1
  20. Ha, E., and North, G.R(1995), 'Model studies of the beam-filling error for rain-rate retrieval with microwave radiometers.' Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 12, pp. 268-281 https://doi.org/10.1175/1520-0426(1995)012<0268:MSOTBF>2.0.CO;2
  21. Ha, E., North, G.R., Yoo, C., and Ha, K. (2002). 'Evaluation of some ground truth designs for satellite estimates of rain rate.' Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 19, No. 1, pp. 65-73 https://doi.org/10.1175/1520-0426(2002)019<0065:EOSGTD>2.0.CO;2
  22. Kummerow, C. (1998). 'Beam filling errors in passive microwave rainfall retrievals.' Journal of Applied Meteorology, Vol. 37, pp. 356.370
  23. Lafont, D. and Guillemet, B. (2004). 'Subpixel fractional cloud cover and inhomogeneity effects on microwave beam-filling error.' Atmospheric Research, Vol. 72, pp. 149-168 https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2004.03.013
  24. North, G.R. and Nakamoto, S. (1989). 'Formalism for comparing rain estimation designs.' Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 6, No. 6, pp. 985-992 https://doi.org/10.1175/1520-0426(1989)006<0985:FFCRED>2.0.CO;2
  25. North, G.R., Shen, S.S.P., and Upson, R.B. (1991). 'Combining rain gages with satellite measurements for optimal estimates of area-time averaged rain rates.' Water Resources Research, Vol. 27, No. 10, pp. 2785-2790 https://doi.org/10.1029/91WR01744
  26. North, G.R., Valdes, J.B., Ha, E., and Shen, S.S.P.(1994). 'The ground truth problem for setellite estimates of rainrate.' Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 11, No. 4, pp. 1035-1041 https://doi.org/10.1175/1520-0426(1994)011<1035:TGTPFS>2.0.CO;2
  27. Seo, D.J. (1998a). 'Real-time estimation of rainfall fields using rain gage data under fractional coverage conditions.' Journal of Hydrology, Vol, 208. pp. 25-36 https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00140-1
  28. Seo, D.J. (1998b). 'Real-time estimation of rainfall fields using radar rainfall and rain gage data.' Journal of Hydrology, Vol. 208, pp. 37-52 https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00141-3
  29. Short, D.A., and North, G.R(1990). 'The Beam filling error in ESMR-5 observations of GATE rainfall.' Journal of Geophysics, Vol. 95, pp. 2187-2194 https://doi.org/10.1029/JD095iD03p02187
  30. Steiner, M., Smith, J.A., Burges, S.J., Alonso, C.V., and Darden, R.W. (1999). 'Effect of bias adjustment and rain gauge data quality control on radar rainfall estimation.' Water Resources Research, Vol. 35, No. 8, pp. 2487-2503 https://doi.org/10.1029/1999WR900142
  31. Valdes, J.B., Nakamoto, S., Shen, S.S.P., and North, G.R. (1990). 'Estimation of multi-dimensional precipitation parameters by areal estimates of oceanic rainfall.' Journal of Geophysics, Vol. 95, No. D3, pp. 2101-2111 https://doi.org/10.1029/JD095iD03p02101
  32. Waymire, E., Gupta, V.K. and Rodriguez-Iturbe, I. (1984). 'Spectral theory of rainfall intensity at the meso-$\beta$scale.' Water Resources Research, Vol. 20, No. 10, pp. 1453-1465 https://doi.org/10.1029/WR020i010p01453
  33. Yoo, C. (2000). 'On the sampling errors from raingauges and microwave attenuation measurements.' Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Vol. 14, pp. 69-77 https://doi.org/10.1007/s004770050005
  34. Yoo, C. (2001). 'Sampling of soil moisture fields and related errors: Implications to the optimal sampling design.' Advances in Water Resources, Vol. 24, No. 5, pp. 521-530 https://doi.org/10.1016/S0309-1708(00)00033-6
  35. Yoo, C. (2002). 'A ground validation problem of the remotely sensed soil moisture data.' Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Vol. 16, No. 3, pp. 175-187 https://doi.org/10.1007/s00477-002-0092-6
  36. Yoo, C. and Ha, E. (2001). 'Multi-dimensional precipitation models and their application to the Ground-Truth problem: Multiple raingauge case.' Water Engineering, Vol. 5, No. 1, pp. 51-58
  37. Yoo, C., Ha. E., and Shin, S.C. (2002). 'Model vs design sensitivity to the ground-truth problem of rainfall observation.' Advances in Water Resources, Vol. 25, No. 6, pp. 651-661 https://doi.org/10.1016/S0309-1708(02)00029-5
  38. Yoo, C., Valdes, J.B., and North, G.R. (1996). 'Stochastic modeling of multi-dimensional precipitation fields considering spectral structures.' Water Resources Research, Vol. 32, No. 7, pp. 2175-2187 https://doi.org/10.1029/96WR01047

Cited by

  1. Comparison of Quantitative Precipitation Estimation Algorithms using Dual Polarization Radar Measurements in Korea vol.14, pp.6, 2014, https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2014.14.6.105