Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation (한국방재학회 논문집)

Korean Society of Hazard Mitigation (한국방재학회)
권호 표지

Evaluation of Ground-Truth Results of Radar Rainfall Depending on Rain-Gauge Data

우량계 강우 자료에 따른 레이더 강우의 지상보정 결과 검토

  • 김병수 (고려대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 김경준 (고려대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 유철상 (고려대학교 사회환경시스템공학과)
  • Published : 2007.10.31
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Abstract

This study compares various ground-truth designs of radar rainfall using rain-gauge data sets from Korea Meteorological Administration (KMA), AWS and Ministry of Construction and Transportation (MOCT). These Rain-gauge data sets and the Mt. Gwanak radar rainfall data for the same period were compared, and then the differences between two observed rainfall were evaluated with respect to the amount of bias. Additionally this study investigated possible differences in bias due to different storm characteristics. The application results showed no distinct differences between biases from three rain-gauge data sets, but some differences in their statistical characteristics. In overall, the design bias from MOCT was estimated to be the smallest among the three rain-gauge data sets. Among three storm events considered, the jangma with the highest spatial intermittency showed the smallest bias.

본 연구에서는 레이더 강우의 지상보정(ground-truth)을 위해 사용가능한 기상청(KMA), AWS 및 건설교통부(MOCT) 강우 자료를 다양한 지상보정 설계에 적용하여 비교 평가하였다. 본 연구에서는 동일 기간의 KMA, MOCT, AWS의 우량계 자료와 관악산 레이더 강우 자료를 이용하였으며, 각각 두 관측방법 사이의 차이(오차)를 편의(bias)의 유무 및 크기의 관점에서 평가하였다. 추가로 호우 사상의 특성에 따른 차이도 함께 검토하였다. 그 적용 결과 지상우량계 자료별 편의의 차이는 확연하게 부각되지는 않았으나, 통계 특성치에서는 어느 정도의 차이가 존재함을 확인하였다. 전체적으로 보면 MOCT 우량계 자료를 이용하는 경우가 다른 강우 자료를 이용하는 경우에 비해 편의의 규모가 가장 작은 것으로 파악되었다. 호우 사상별로는 강우의 공간적 간헐성이 가장 큰 장마 기간의 경우가 태풍이나 대류성 강우에 비해 설계편의가 작게 나타나는 것으로 확인되었다.

Keywords

References

  1. 건설교통부 (2002) 전국 강우레이더 설치 및 홍수예 경보시스템 개선 기본계획 수립
  2. 건설교통부 (2003) 전국 강우레이더 설치 및 홍수예경보시스템 개선 기본계획 수립 2차년도
  3. 건설교통부 (2004a) 전국 강우레이더 설치 및 홍수예경보시스템 개선 기본계획 수립 3차년도
  4. 건설교통부 (2004b) 한강유역조사 제 3권 수리.수문 조사 보고서 - 1편 수문관측망 조사
  5. 건설기술연구원 (2003) 시험유역의 운영 및 수문특성 조사, 연구(연구, 9차년도)
  6. 김동필, 황석환, 정성원, 한명선 (2003) 2003년 설마천 시험유역의 운영. 한국수자원학회 04 학술발표회, 한국수자원학회, pp. 573-577
  7. 김진극, 안상진 (2006) 기상레이더 강우량 산정법을 이용한 유출해석. 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제26권, 제1B호, pp. 7-14
  8. 엄원근 (1995) 레이더 기상학. 영재사
  9. 엄원근, 홍윤, 조천환 (1988) DWSR-88C 기상레이다와 자료의 활용, 중앙기상대, pp. 15-16
  10. 유철상, 김병수, 김경준, 최정호 (2007) 우량계 강우를 이용한 레이더 강우의 Ground-Truth 방법 검토. 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제40권, 제9호, pp. 743-754 https://doi.org/10.3741/JKWRA.2007.40.9.743
  11. 정성화, 김경익, 하경자 (2005) 지상 우량계의 강우강도를 이용한 개선된 레이더 강우강도의 실시간 추정. 한국기상학회지, 한국기상학회, 제41권, 제5호, pp. 751-762
  12. 한강홍수통제호 홈페이지. http://www.hrfco.go.kr/YearCD/2005/rain/station/RO01_0.html, (2007.1)
  13. 한국수자원학회 (2000) 하천설계기준, 건설교통부승인, 한국수자원학회
  14. 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)
  15. Austin, P.M. (1987) Relation between measured radar reflectivity and surface rainfall. Monthly Weather Review, Vol. 115, pp. 1053-1070 https://doi.org/10.1175/1520-0493(1987)115<1053:RBMRRA>2.0.CO;2
  16. Barnston A.G. (1990) An empirical method of estimating raingage and radar rainfall measurement bias and resolution. Journal of Applied Meteorology, Vol. 30, pp. 282-296 https://doi.org/10.1175/1520-0450(1991)030<0282:AEMOER>2.0.CO;2
  17. Barnston, A.G., and Thomas, J.L. (1983) Rainfall measurement accuracy in FACE: A comparison of gage and radar rainfalls. Journal of Applied Meteorology, Vol. 22, pp. 2038-2052 https://doi.org/10.1175/1520-0450(1983)022<2038:RMAIFA>2.0.CO;2
  18. Calheiros, R.V., and Zawadzki, I. (1987) Reflectivity-rain rate relationships for radar hydrology in Brazil. Journal of Applied Meteorology, Vol. 26, pp. 118-132 https://doi.org/10.1175/1520-0450(1987)026<0118:RRRRFR>2.0.CO;2
  19. Creuitin, 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, p. 26-44 https://doi.org/10.1016/S0022-1694(96)03203-9
  20. Fulton, R.A., Breidenbach, J.P., Seo, D.-J., and Miller, D.A. (1998) The WSR-88D rainfall algorithm. Weather and Forecasting, Vol. 13, pp. 375-395
  21. Gjertsen, U., Salek, M., and Michelson, D.B. (2003) Gauge-adjustment of radar-based precipitation estimates- a review. COST 717 Working Document WDD_02_200310_1, Available at
  22. Ha, E., and North, G.R. (1994) Use of Multiple gauges and microwave attenuation of precipitation for satellite verification. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 11, pp. 629-636 https://doi.org/10.1175/1520-0426(1994)011<0629:UOMGAM>2.0.CO;2
  23. Ha, E, and North, G.R. (1999) Error Analysis for Some Ground Validation Designs for Satellite Observations of precipitation. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 16, p. 1949-1957 https://doi.org/10.1175/1520-0426(1999)016<1949:EAFSGV>2.0.CO;2
  24. 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, pp. 65-73 https://doi.org/10.1175/1520-0426(2002)019<0065:EOSGTD>2.0.CO;2
  25. Holleman, I. (2006) Bias adjustment of radar-based 3-hour precipitation accumulations. Technical report TR-290, Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI)
  26. Jessen, M., Einfalt, T., Stoffer, A., and Mehlig, B. (2005) Analysis of heavy rainfall events in North Rhine-Westphalia with radar and raingauge data. Atmospheric Research, Vol. 77, pp. 337-346 https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2004.11.031
  27. Kitchen, M., and Blackall, R.M. (1992) Representativeness errors in comparisons between radar and gauge measurements of rainfall. Journal of Hydrology, Vol. 134, pp. 13-33 https://doi.org/10.1016/0022-1694(92)90026-R
  28. Legates, D.R. (2000) Real-time calibration of radar precipitation estimates. Professional Geographer, Vol. 52, No. 2, pp. 235-246 https://doi.org/10.1111/0033-0124.00221
  29. Li, P.W., and Lai, S.T.E. (2004) Short-range quantitative precipitation forecasting in Hong Kong. Journal of Hydrology, Vol. 288, pp. 189-209 https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2003.11.034
  30. Marshall, J.S., and Palmer, W.McK. (1948) The distribution of raindrops with size. Journal of Atmospheric Sciences, Vol. 5, pp. 165-166 https://doi.org/10.1175/1520-0469(1948)005<0165:TDORWS>2.0.CO;2
  31. North, G.R., and Nakamoto, S. (1989) Formalism for comparing rain estimation designs. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 6, pp. 985-992 https://doi.org/10.1175/1520-0426(1989)006<0985:FFCRED>2.0.CO;2
  32. 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
  33. 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
  34. Seo, D.J., Breidenbach, J.P., and Johnson, E.R. (1999) Real-time estimation of mean field bias in radar rainfall. Journal of Hydrology, Vol. 223, pp. 131-147 https://doi.org/10.1016/S0022-1694(99)00106-7
  35. Smith, J.A., and Krajewski, W.F. (1993) A modeling study of rainfall rate-reflectivity relationships. Water Resources Research, Vol. 29, pp. 2505-2514 https://doi.org/10.1029/93WR00962
  36. 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
  37. Wilson, J.W., and Brandes, E.A. (1979) Radar Measurement of Rainfall: A Summary. Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 60, pp. 1048-1058 https://doi.org/10.1175/1520-0477(1979)060<1048:RMORS>2.0.CO;2
  38. Yoo, C., Ha, E., Kim, S., and North, G.R. (2006) Evaluation of several Ground-Truth designs for satellite estimates of rainfall in a temperate region. Manuscript submitted