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레이더 자료의 군집화를 통한 Mean Field Rainfall Bias의 보정 KCI 등재

Adjustment of the Mean Field Rainfall Bias by Clustering Technique

  • 언어KOR
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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)
한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)
초록

본 연구에서는 레이더 강우량 자료의 편차보정에 사용되는 G/R비의 정확도를 향상시키기 위하여 fuzzy c-means 방법을 사용한 자료의 군집화를 적용하였다. 대상 레이더자료는 광덕산 레이더기지의 자료로서 유효범위 100km이내의 자료를 대상으로 지상관측망인 기상청의 AWS(Automatic Weather System) 지점에서 관측한 자료와의 비교를 통하여 G/R비를 구하였다. G/R비를 구하는데 있어서 전체 유효범위를 대상으로 동일한 방법을 사용한

Fuzzy c-means clustering technique is applied to improve the accuracy of G/R ratio used for rainfall estimation by radar reflectivity. G/R ratio is computed by the ground rainfall records at AWS(Automatic Weather System) sites to the radar estimated rainf

저자
  • 김영일(School, of, Civil, and, Environmental, Engineering Yonsei, Univ.) | Kim Young-Il
  • 김태순(School, of, Civil, and, Environmental, Engineering Yonsei, Univ.) | Kim Tae-Soon
  • 허준행(School, of, Civil, and, Environmental, Engineering Yonsei, Univ.) | Heo Jun-Haeng