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강우관측소로부터 수집된 강우량 자료는 강우-유출 해석모형, 다양한 재해 예경보 시스템(disaster forecasting and warning system)등의 입력자료로 이용된다. 현재 여러 관할기관(the competent authorities?)에서는 악기상의 감시(Monitoring of severe weather), 홍수 예경보(flood forecasting and warning system), 다목적댐(multipurpose dam)의 관리 및 운영을 목적으로 강우관측소를 설치 운영중에 있다. 강우관측망을 평가하는 기법들로는 엔트로피 이론, 주성분회귀분석(principle component regression anlysis), 상관성 분석(correlation analysis), 평균제곱근오차 분석(RMSE analysis) 등이 있으며, 주로 엔트로피 이론에 의해 평가되고 있다. 그러나 엔트로피 이론을 통한 강우관측망 평가는 정보전달량(total information)의 크기만을 이용하여 강우관측망을 평가하는 방법으로, 단순히 관측자료의 특성만이 고려되는 한계가 있다. 그러나 경우에 따라 중요한 관측소가 단지 정보전달량이 작다는 이유로 최적 관측망에서 배제(exclusion) 될 가능성이 있다.
관측소 설치의 다양한 목적 중 면적평균강우량(area average rainfall)의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등(uniform)하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 따라서 관측자료의 특성과 면적평균강우량을 산정을 위한 공간적 특성이 동시에 반영된 경우가 최적의 관측망이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 낙동강 임하댐 유역을 대상으로 엔트로피 이론(혼합분포 적용, mixed distribution)과 관측소의 공간적 분포를 동시에 고려하여 강우관측망을 평가하였다. 혼합분포를 이용하는 강우관측망 평가는 연속분포(continuous distribution)를 이용하는 경우 비해 강우의 시공간적 간헐성(rainfall intermittency in time and space)을 고려할 수 있다는 장점이 있다.
아울러 강우관측소(raingauge station)의 공간적 분포 특성(spatial distribution characteristics)은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화(quantification)할 수 있으며, 최근린 지수는 임의의 점에 가장 가까운 인접 점들 간의 거리 특성을 이용하는 방법으로 점의 분포를 보다 지리적(geographically)으로 파악할 수 있다. 최근린 지수를 이용하여 강우관측소의 공간적 특성을 파악한 후, 이를 바탕으로 강우관측소의 등급을 결정하였다. 엔트로피의 최대 정보전달량(maximum amount of total information of entropy) 및 강우관측소의 공간적 특성(spatial characteristics)을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리(euclidean distance)를 이용하여 2개의 목적함수(objective functions)를 통합하였으며, 이를 MOGA(Multi Objective Genetic Algorithm)를 이용하여 최적관측망(optimal raingauge network)을 선정하였다. 그 결과 MOGA를 이용하여 관측망을 평가한 경우, 엔트로피 이론만을 적용했을 때보다 선정된 최적관측소가 보다 공간적으로 분산됨을(dispersed) 확인하였다. 이는 강우관측소의 공간적 분포와 자료의 특성이 동시에 반영된 결과이다.
