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상세화 기법을 통한 한반도 공간 강우장 분석

Title
상세화 기법을 통한 한반도 공간 강우장 분석
Author
최민하
Keywords
공간강우장; 상세화기법; TRMM; NDVI; Spatial Precipitation Field; Downscaling
Issue Date
2013-11
Publisher
한국수자원학회, 2013.
Citation
Journal of Korea Water Resources Association / 한국수자원학회논문집, 2013, 46(11), p.1129-1140
Abstract
강우는 수문 순환에서 중요한 요소 중에 하나로 시 공간적 변동성이 크므로 정확한 공간 강우장의 파악이 요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간 해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1 km의 공간 해상도로 생성하였다. Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간 해상도 1 km)와 강우 자료의 관계성을 회귀식으로 나타냈고 상세화 기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화 기법을 사용하여 공간 강우장을 나타내었다. 우리나라의 공간 강우장 결과를 지점 자료를 기준으로 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 GDA 상세화 기법의 경우가 2009년(Bias=4.26 mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로 가장 잘 맞는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 우리나라의 공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우 레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.Precipitation is one of the important factors in the hydrological cycle. It needs to understand accurate of spatial precipitation field because it has large spatio-temporal variability. Precipitation data obtained through the Tropical Rainfall Monitoring Mission (TRMM) 3B43 product is inaccurate because it has 25 km space scale. Downscaling of TRMM 3B43 product can increase the accuracy of spatial precipitation field from 25 km to 1 km scale. The relationship between precipitation and the normalized difference vegetation index(NDVI) (1 km space scale) which is obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers (MODIS) sensor loaded in Terra satellite is variable at different scales. Therefore regression equations were established and these equations apply to downscaling. Two renormalization strategies, Geographical Difference Analysis (GDA) and Geographical Ratio Analysis (GRA) are implemented for correcting the differences between remote sensing-derived and rain gauge data. As for considering the GDA method results, biases, the root mean-squared error (RMSE), MAE and Index of agreement (IOA) is equal to 4.26 mm, 172.16 mm, 141.95 mm, 0.64 in 2009 and 17.21 mm, 253.43 mm, 310.56 mm, 0.62 in 2011. In this study, we can see the 1km spatial precipitation field map over Korea. It will be possible to get more accurate spatial analysis of the precipitation field through using the additional rain gauges or radar data.
URI
http://koreascience.or.kr/article/ArticleFullRecord.jsp?cn=SJOHCI_2013_v46n11_1129http://hdl.handle.net/20.500.11754/55706
ISSN
1738-9488
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