본 연구에서는 레이더 관측 영역 내에 강수 에코(echo)가 없는 지역을 비강수 정보라고 정의하고 자료 동화에 활용하였다. 비강수 정보는 레이더로 관측할 수 있는 최대 영역 내에서 강수에 의한 에코가 나타나지 않고 레이더에서 관측할 수 없을 정도로 약한 강수나 구름 입자가 있거나, 강수 자체가 없다는 것을 의미한다. 기존의 레이더 자료를 동 화한 연구가 강수에 의한 반사도와 시선속도를 동화하여 모델 내의 강수를 만들어내는 것에 초점을 두었다면, 본 연구 에서는 에코가 없다는 것도 하나의 정보로 고려하고 이를 동화함으로써 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제하였다. 비강수 정보를 자료동화에 적용시키기 위해 레이더 비강수 정보를 수상체와 상대습도로 변환하는 관측 연산자를 제시 하고 이를 Weather Research and Forecasting (WRF) 모델의 자료동화 시스템인 WRF Data Assimilation system (WRFDA)에 적용하였다. 또한 비강수 정보를 효과적으로 활용하기 위한 레이더 자료의 처리 방법을 제시하였다. 비강 수 정보가 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제할 수 있는지 확인하기 위해 단일 관측실험을 수행하였으며 비강수 정 보가 수상체와 습도 그리고 기온을 낮춤으로써 대류가 억제될 수 있는 환경을 만들었다. 비강수 정보의 동화 효과를 실제 사례에 적용한 2013년 7월 23일 대류 사례 실험을 통해 9시간 예측을 수행하여 결과를 분석하였다. 레이더 비강 수 정보를 추가로 동화한 실험이 비강수 정보를 제외한 실험보다 Fractional Skill Score (FSS)가 증가하고 False Alarm Ratio (FAR)는 감소하여 모델의 강수 예측성을 향상시켰다.

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