본 연구는 목적은 레이더 자료의 활용을 위해 레이더 반사강도와 강우강도 사이의 레이더 관계식을 산정하는 것이다. Z-R 관계식를 산정하기 위해 충주댐 유역의 수위표지점중 영춘 수위표 지점의 유출량이 1,000~8.519㎥/sec인 강우사상을 선정하여 Z-R 방정식을 산정하였다. 32개의 강우량 관측소에서 A: 26.4~37.4, =0.97~l.56.의 범위내에 분포함을 알 수 있었다. 산정된 Z-R 방정식의 상관계수는 0.63~0.748범위이며, Z=2

1998년 여름철, 기상레이더와 레이더 주위의 고밀도 우량계 관측자료를 이용하여 관계식을 산출하기 위하여 관악산 레이더 자료와 강우강도 자료의 확률밀도함수를 구해 확률이 같은 지점을 매치시키는 Window Probability Matching Method(WPMM)라는 통계적 방법을 사용하였다. 레이더 반사도의 확률 분포는 약 15dBZ에서 가장 많은 빈도 분포를 보였고 강우강도의 확률분포는 대부분의 영역에서 시간당 10mm 이하의 비가 내리는 것으로

For the prediction of multi-site rainfall with radar data and ground meteorological data, a rainfall prediction model was proposed, which uses the neural network theory, a kind of artifical intelligence technique. The input layer of the prediction model was constructed with current ground meteorological data, their variation, moving vectors of rainfall field and digital terrain of the measuring site, and the output layer was constructed with the predicted rainfall up to 3 hours. In the application of the prediction model to the Pyungchang river basin, the learning results of neural network prediction model showed more improved results than the parameter estimation results of an existing physically based model. And the proposed model comparisonally well predicted the time distribution of rainfall.