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중규모수치예보자료의 정량적 강수추정량 개선을 위한 인공신경망기법 KCI 등재

Application of Artificial Neural Network to Improve Quantitative Precipitation Forecasts of Meso-scale Numerical Weather Prediction

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/26590
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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)
한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)
초록

수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하

For the purpose of enhancing usability of NWP (Numerical Weather Prediction), the quantitative precipitation prediction scheme was suggested. In this research, precipitation by leading time was predicted using 3-hour rainfall accumulation by meso-scale nu

저자
  • 이봉기(Dohwa, Consulting, Engineers, CO./LTD.) | Lee Bong-Ki
  • 강부식(Dept., of, Civil, &, Environmental, Engineering, Univ. Dankook) | Kang Boo-Sik