KR101871315B1 - Method and apparatus of raingauge estimation based on radar, computer readable medium for performing the method - Google Patents

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KR101871315B1 KR1020180043433A KR20180043433A KR101871315B1 KR 101871315 B1 KR101871315 B1 KR 101871315B1 KR 1020180043433 A KR1020180043433 A KR 1020180043433A KR 20180043433 A KR20180043433 A KR 20180043433A KR 101871315 B1 KR101871315 B1 KR 101871315B1
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석미경
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Abstract

Disclosed are an apparatus and a method for estimating a rainfall intensity based on a meteorological radar. The apparatus for estimating a rainfall intensity based on a meteorological radar comprises: a rainfall data collecting portion for collecting a reflectance of the meteorological radar and an observation rainfall intensity observed from at least one rain gauge; an average equation calculating portion for calculating an average equation by using a pair of annually collected reflectance-observation rainfall intensities; and a rainfall intensity estimation portion for estimating the rainfall intensity from the reflectance of the meteorological radar while estimating the rainfall intensity by using the average equation, calculating a real-time equation by using the pair of reflectance-observation rainfall intensities collected during a predetermined time, and estimating the rainfall intensity by using a corrected equation which is a correction of the real-time equation corrected by the average equation.

Description

기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체{METHOD AND APPARATUS OF RAINGAUGE ESTIMATION BASED ON RADAR, COMPUTER READABLE MEDIUM FOR PERFORMING THE METHOD}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a weather radar-based rainfall intensity estimation apparatus and method, and a recording medium for performing the same. [0002]

본 발명은 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 기상 레이더의 반사도 자료를 이용하여 고해상도 격자 강수량 추정값을 산출하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for estimating a rainfall intensity based on a weather radar and a recording medium for performing the same. More particularly, the present invention relates to a weather radar-based rainfall intensity estimation method for estimating a high resolution grid precipitation amount using reflectance data of a weather radar Apparatus and method, and a recording medium for performing the same.

현재 기상청에서는 레이더와 우량계 자료에 기반한 레이더-AWS 강우강도(RAR: Radar-AWS Rainrate) 산출 시스템을 2006년부터 현업 운영하고 있다.Currently, the Korea Meteorological Administration (KMA) has been operating the radar-AWS rain rate (RAR) calculation system based on radar and rainfall data since 2006.

RAR 산출 시스템은 각 레이더에 대해서 레이더 강우강도와 지상 우량계 자료를 비교하여 실시간으로 Z-R 관계식을 산출하고, Z-R 관계식을 이용하여 레이더 반사도를 강우강도로 변환하며, 이를 합성하여 한반도 영역에 대한 강우강도 정보를 제공한다. 이러한 레이더 기반 강우강도 산출 결과는 다양한 기상예측모델 또는 수문모델의 입력장 및 모델 검증자료 등으로 활용이 되고 있어, 안정성 확보가 중요하다.The RAR calculation system calculates the ZR relation in real time by comparing the radar rainfall intensity with the ground rain gauge data for each radar and converts the radar reflectivity to the rainfall intensity using the ZR relation, Lt; / RTI > This radar-based rainfall intensity calculation result is used as various weather prediction models or input fields and model verification data of hydrological model, and it is important to secure stability.

한편, Z-R 관계식은 경험식으로 충분한 자료를 확보할 수 없는 경우 Z-R 관계식의 산출이 불가능하다. 이와 같은 경우, RAR 산출 시스템에서는 층운형 강수에 가장 적합한 관계식인 M-P 관계식(Marshall and Palmer, 1948)이 Z-R 관계식을 대신하여 적용될 수 있다. 그러나, Z-R 관계식을 적용하여 예측한 강우강도와, M-P 관계식을 적용하여 예측한 강우강도 간에 강수 변동성이 크게 발생하는 문제점이 있다.On the other hand, the Z-R relationship can not be calculated if the empirical formula fails to obtain sufficient data. In such a case, the M-P relation (Marshall and Palmer, 1948), which is the most suitable for stratified precipitation, can be applied in place of the Z-R relationship in the RAR calculation system. However, there is a problem that the precipitation variability is significantly generated between the rainfall intensity predicted by applying the Z-R relationship and the rainfall intensity predicted by applying the M-P relation.

본 발명의 일측면은 연간 수집된 강수자료를 이용하여 평균 관계식을 산출하고, RAR 알고리즘에 있어서 M-P 관계식을 대신하여 적용하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체를 제공한다.One aspect of the present invention provides a weather radar-based rainfall intensity estimation apparatus and method for calculating an average relational equation using annual collected precipitation data and applying the MP relation instead of the MP relation in the RAR algorithm, and a recording medium for performing the method do.

본 발명의 다른 측면은 기상 레이더의 관측 사이트별로 연간 수집된 강수자료를 이용하여 사이트 별 평균 관계식을 산출하고, RAR 알고리즘에 있어서 평균 관계식을 활용하여 실시간으로 산출하는 Z-R 관계식에 대한 오차 역가중 보정을 수행하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체를 제공한다.Another aspect of the present invention is to calculate an average relational expression for each site using annual precipitation data for each observation site of a weather radar and to perform error weight correction for the ZR relation calculated in real time using an average relation in the RAR algorithm A weather radar-based rainfall intensity estimation apparatus and method, and a recording medium for performing the rainfall intensity estimation method.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치는, 사이트 별 기상 레이더의 반사도 및 적어도 하나의 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 포함하는 강수자료를 수집하는 강수자료 수집부, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 평균 관계식을 산출하는 평균 관계식 산출부 및 사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 강우강도를 추정하되, 상기 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하거나, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 실시간 관계식을 산출하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 상기 실시간 관계식을 보정한 보정 관계식을 산출하며, 상기 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하는 강우강도 추정부를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for estimating a rainfall intensity based on a weather radar, the apparatus comprising: a rainfall data collection unit for collecting rainfall data including a reflectivity of a weather radar at each site and an observation rainfall intensity, The precipitation data collection unit estimates the rainfall intensity from the reflectivity of weather radar and site-specific weather calculation unit that calculates average relation between rainfall intensity and reflectivity of weather radar using annual rainfall intensity-observation rainfall intensity collection collected by site. A real-time relational expression between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity is calculated using the reflectivity-observation rainfall intensity pair that is collected for a predetermined time or the real-time relational expression is calculated using the average relational expression, Calculating a correction relation by correcting the relational expression, And a rainfall intensity estimating unit for estimating the rainfall intensity using the relational expression.

또한, 상기 평균 관계식 산출부는, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법(Least Square Fitting) 또는 가중 합 최소 자승법(WTLS: Weighted Total Least Square Fitting)을 바로 적용하여 상기 평균 관계식을 산출하거나, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 반사도 별 관측 강우강도의 중앙값을 산출하고, 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법을 적용하여 상기 평균 관계식을 산출할 수 있다.Also, the average relation calculating unit may directly apply Least Square Fitting or Weighted Total Least Square Fitting (WTLS) to the pair of reflectance-observation rainfall intensity collected every site for each site to calculate the average relational expression Alternatively, the median of the observed rainfall intensity by the reflectance can be calculated by using the reflectance-observation rainfall intensity pair collected every site for each year, and the average relational expression can be calculated by applying the least squares method or the weighted sum least squares method.

또한, 상기 강우강도 추정부는, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법을 적용하여 상기 실시간 관계식을 산출하는 실시간 관계식 산출부를 포함할 수 있다.The rainfall intensity estimating unit may include a real-time relational expression calculating unit that calculates the real-time relational expression by applying a least squares method to the reflectance-observation rainfall intensity pair collected for a predetermined period of time.

또한, 상기 강우강도 추정부는, 사이트 별 실제 기록된 강우강도를 획득하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도 및 상기 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 각각 산출하고, 이를 이용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 보정 관계식 산출부를 포함할 수 있다.Also, the rainfall intensity estimating unit may obtain the actual recorded rainfall intensity for each site, and calculate an error between the rainfall intensity estimated using the average relational expression and the rainfall intensity estimated using the real- And a correction relational expression calculating unit for calculating the correction relational expression by using the calculated correction relational expression.

또한, 상기 강우강도 추정부는, 사이트 별 실제 기록된 강우강도를 획득하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제1 상대 평균 제곱근 오차(RRMSE: Relative Root Mean Square Mean)를 산출하고, 상기 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제2 상대 평균 제곱근 오차를 산출하며, 상기 평균 관계식 및 상기 실시간 관계식에 각각 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 보정 관계식 산출부를 포함할 수 있다.The rainfall intensity estimating unit may calculate a first relative mean square root mean square error (RRMSE) representing an error between the rainfall intensity estimated by using the average relational expression and the actually recorded rainfall intensity, And calculating a second mean square error that represents an error between the estimated rainfall intensity and the actually recorded rainfall intensity using the real-time relational expression, And a correction relational expression calculating unit for calculating the correction relational expression by applying the first relative average square root error and the second relative average square root error.

또한, 상기 보정 관계식 산출부는, 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차와 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차의 합에서 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차의 비율 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차의 비율을 각각 제1 가중치 및 제2 가중치로 산출하고, 상기 평균 관계식에 상기 제2 가중치를 적용하고, 상기 실시간 관계식에 상기 제1 가중치를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출할 수 있다.The correction relational expression calculating unit may calculate a ratio of the first relative mean square root error and a ratio of the second relative mean square root error to a sum of the first relative mean square root error and the second relative mean square root error, And a second weight, applying the second weight to the mean relational expression, and applying the first weight to the real-time relational expression to calculate the correction relational expression.

또한, 상기 강우강도 추정부는, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만이면, 상기 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하고, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상이면, 상기 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하는 관계식 적용부를 포함할 수 있다.The rainfall intensity estimating unit estimates the rainfall intensity using the average relational expression when the number of reflectance-observation rainfall intensity pairs collected for a predetermined period of time is less than the threshold, and calculates the reflectance-observation rainfall intensity And a relational expression applying unit for estimating the rainfall intensity using the correction relation if the number of pairs is equal to or greater than a threshold value.

또한, 사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도를 합성하여 강우강도 합성장을 생성하는 강우강도 합성부를 더 포함할 수 있다.The rainfall intensity synthesis unit may further include a rainfall intensity synthesis unit that generates a rainfall intensity synthesis field by synthesizing the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the site-specific weather radar.

또한, 상기 강우강도 합성부는, 사이트 별 기상 레이더의 중복 영역이 존재하는 경우, 중복 영역을 갖는 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도의 평균 값을 해당 중복 영역의 강우강도로 하여 상기 강우강도 합성장을 생성할 수 있다.The rainfall intensity synthesis unit may calculate an average value of the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the weather radar having overlapping regions as the rainfall intensity of the overlap region, Can be generated.

또한, 상기 강수자료 수집부는, 사이트 별 기상 레이더 시스템으로부터, 퍼지품질관리기법이 적용된 기상 레이더의 반사도로 특정 고도의 반사도를 추출한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 수집할 수 있다.Also, the precipitation data collection unit can collect Constant Altitude Plan Position Indicator (CAPPI) data that extracts the reflectivity of the specific altitude from the weather radar system of each site, using the reflectivity of the weather radar to which the fuzzy quality control technique is applied.

또한, 상기 강수자료 수집부는, 사이트 별 적어도 하나의 기상 관측 시스템으로부터 WRC-RGP(Weather Radar Center-Rain Gauge Processing) 알고리즘에 의해 전처리 된 관측 강우강도를 수집할 수 있다.In addition, the precipitation data collection unit may collect observation rainfall intensity pre-processed by a weather radar center-rain gauge processing (WRC-RGP) algorithm from at least one weather observation system for each site.

한편, 본 발명의 일 측면에 따른 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법은, 사이트 별 기상 레이더의 반사도 및 적어도 하나의 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 포함하는 강수자료를 수집하고, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 평균 관계식을 산출하고 미리 저장하며, 사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 강우강도를 추정하되, 상기 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하거나, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 실시간 관계식을 산출하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 상기 실시간 관계식을 보정한 보정 관계식을 산출하며, 상기 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정할 수 있다.Meanwhile, a weather radar-based rainfall intensity estimation method according to an aspect of the present invention collects precipitation data including the reflectivity of the weather radar at each site and the observation rainfall intensity, which is the rainfall intensity observed by at least one rain gauge, The rainfall intensity is estimated from the reflectivity of the site-specific weather radar, and the rainfall intensity is calculated from the rainfall intensity using the above average correlation formula. A real-time relational expression between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity is calculated using a reflectivity-observation rainfall intensity pair collected for a predetermined time, and a correction relational expression in which the real-time relational expression is corrected using the average relational expression is calculated , The rainfall intensity can be estimated using the correction relation .

또한, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 평균 관계식을 산출하고 미리 저장하는 것은, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법(Least Square Fitting) 또는 가중 합 최소 자승법(WTLS: Weighted Total Least Square Fitting)을 바로 적용하여 상기 평균 관계식을 산출하거나, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 반사도 별 강우강도의 중앙값을 산출하고, 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법을 적용하여 상기 평균 관계식을 산출하는 것을 포함할 수 있다.In addition, the average relational expression between the reflectivity and the rainfall intensity of the weather radar is calculated and stored in advance using the reflectance-observation rainfall intensity pair collected every site by site, Square fitting, or WTLS (Weighted Total Least Square Fitting), or by calculating the median of rainfall intensity by reflectivity using the pair of reflectance-observation rainfall intensity collected every year by site And calculating the average relational expression by applying a least squares method or a weighted sum least squares method.

또한, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 실시간 관계식을 산출하는 것은, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법을 적용하여 상기 실시간 관계식을 산출하는 것일 수 있다.In order to calculate the real-time relation between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity using a pair of reflectance-observation rainfall intensity collected over a predetermined time, a least squares method is applied to the reflectance-observation rainfall intensity pair collected over a predetermined time And may be to calculate the real-time relational expression.

또한, 상기 평균 관계식을 이용하여 상기 실시간 관계식을 보정한 보정 관계식을 산출하는 것은, 사이트 별 실제 기록된 강우강도를 획득하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도 및 상기 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 각각 산출하고, 이를 이용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 것일 수 있다.The calculating of the correction relational expression that corrects the real-time relational expression using the average relational expression may be performed by obtaining the actual recorded rainfall intensity for each site, estimating the rainfall intensity using the average relational expression, An error between a rainfall intensity and the actually recorded rainfall intensity may be respectively calculated and the correction relation may be calculated using the error.

또한, 상기 평균 관계식을 이용하여 상기 실시간 관계식을 보정한 보정 관계식을 산출하는 것은, 사이트 별 실제 기록된 강우강도를 획득하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제1 상대 평균 제곱근 오차(RRMSE: Relative Root Mean Square Mean)를 산출하고, 상기 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제2 상대 평균 제곱근 오차를 산출하며, 상기 평균 관계식 및 상기 실시간 관계식에 각각 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 것일 수 있다.The calculating of the correction relational expression that corrects the real-time relational expression using the average relational expression may be performed by obtaining the actual recorded rainfall intensity for each site and calculating the difference between the actual estimated rainfall intensity and the actual recorded rainfall intensity using the average relational expression Calculating a first relative mean square root mean square error (RRMSE) representing an error and calculating a second relative mean square root error representing an error between the rainfall intensity estimated using the real-time relational expression and the actually recorded rainfall intensity, And calculating the correction relational expression by applying the first relative mean square root mean square error and the second relative mean square root error to the average relational expression and the real-time relational expression, respectively.

또한, 상기 평균 관계식 및 상기 실시간 관계식에 각각 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 것은, 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차와 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차의 합에서 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차의 비율 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차의 비율을 각각 제1 가중치 및 제2 가중치로 산출하고, 상기 평균 관계식에 상기 제2 가중치를 적용하고, 상기 실시간 관계식에 상기 제1 가중치를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 것일 수 있다.Calculating the correction relational expression by applying the first relative mean square root mean square error and the second relative mean square root error respectively to the average relational expression and the real-time relational expression may include calculating the first relational mean square error and the second relative mean square error, Calculating a ratio of the first relative mean square root error and a ratio of the second relative mean square root error to a first weight and a second weight, respectively, from the sum of the square root errors, applying the second weight to the average relational expression, And calculating the correction relational expression by applying the first weight to the real-time relational expression.

또한, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수와 임계치를 비교하는 것을 더 포함하고, 사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 강우강도를 추정하는 것은, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만이면, 상기 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하고, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상이면, 상기 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하는 것일 수 있다.The method also includes comparing the number of reflectance-observed rainfall intensity pairs that are collected over a predetermined time with a threshold, and estimating the rainfall intensity from the reflectivity of the site-specific weather radar is performed by: Estimating a rainfall intensity using the average relational expression when the number of intensity pairs is less than a threshold value and estimating a rainfall intensity using the correction relation if the number of reflectance- .

또한, 사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도를 합성하여 강우강도 합성장을 생성하는 것을 더 포함할 수 있다.The method may further include generating a rainfall intensity synthesis field by synthesizing the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the site-specific weather radar.

또한, 사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도를 합성하여 강우강도 합성장을 생성하는 것은, 사이트 별 기상 레이더의 중복 영역이 존재하는 경우, 중복 영역을 갖는 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도의 평균 값을 해당 중복 영역의 강우강도로 하여 상기 강우강도 합성장을 생성하는 것을 포함할 수 있다.In addition, a rainfall intensity synthesis field is generated by synthesizing the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the site-specific weather radar, in the case where there is an overlapped region of the site-specific weather radar, the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the weather radar having the overlap region To generate the rainfall intensity synthesis field as the rainfall intensity of the overlapping area.

또한, 사이트 별 기상 레이더의 반사도 및 적어도 하나의 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 포함하는 강수자료를 수집하는 것은, 사이트 별 기상 레이더 시스템으로부터, 퍼지품질관리기법이 적용된 기상 레이더의 반사도로 특정 고도의 반사도를 추출한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 수집하는 것을 포함할 수 있다.Also, collecting the precipitation data including the reflectivity of the site-specific weather radar and the observation rainfall intensity, which is the rainfall intensity observed by at least one rain gauge, is calculated from the site-specific weather radar system by the reflectivity of the weather radar And collecting the Constant Altitude Plan Position Indicator (CAPPI) data that extracts a certain degree of reflectivity.

또한, 사이트 별 기상 레이더의 반사도 및 적어도 하나의 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 포함하는 강수자료를 수집하는 것은, 사이트 별 적어도 하나의 기상 관측 시스템으로부터 WRC-RGP(Weather Radar Center-Rain Gauge Processing) 알고리즘에 의해 전처리 된 관측 강우강도를 수집하는 것을 포함할 수 있다.Also, collecting precipitation data, including the reflectivity of the site-specific weather radar and the observed rainfall intensity, which is the rainfall intensity observed in at least one rain gauge, can be obtained from at least one meteorological observation system per site by using the Weather Radar Center-Rain Gauge processing) algorithms that can be used to calculate the observed rainfall intensity.

또한, 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체일 수 있다.Further, it may be a computer-readable recording medium on which a computer program for recording a weather radar-based rainfall intensity estimation method is recorded.

본 발명에 따르면, 사이트 별 연간 강수사례를 분석하여 평균 Z-R 관계식을 산출하고, 이를 M-P 관계식을 대신하여 적용함으로써 강수 추정값의 변동성을 완화할 수 있다. According to the present invention, it is possible to mitigate the variability of the precipitation estimation value by calculating the average Z-R relation analysis by analyzing annual precipitation cases by site and applying it in place of the M-P relation.

아울러, 사이트 별 평균 Z-R 관계식을 활용하여 실시간으로 산출하는 Z-R 관계식에 대한 오차 역가중 보정을 수행함으로써, 강수 추정값의 시간 안정성을 확보할 수 있다.In addition, the time stability of the precipitation estimation value can be ensured by performing error-weighted correction on the Z-R relation calculated in real time using the site-by-site average Z-R relation.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 강우강도 추정부의 제어 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 관계식 적용부에서 평균 관계식을 이용한 강우강도 추정에 따른 유리한 효과를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 실시간 관계식 산출부 및 보정 관계식 산출부에서 각각 산출하는 관계식을 비교하여 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 도 2에 도시된 관계식 적용부에서 보정 관계식을 이용한 강우강도 추정에 따른 유리한 효과를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법을 도시한 순서도이다.1 is a diagram illustrating a weather radar-based rainfall intensity estimation system according to an embodiment of the present invention.
2 is a control block diagram of the rainfall intensity estimator shown in FIG.
FIG. 3 is a diagram for explaining an advantageous effect according to the rainfall intensity estimation using an average relation in the application of the relational expression shown in FIG. 2. FIG.
FIG. 4 is a graph for explaining and comparing the relational expressions calculated by the real-time relational expression calculating unit and the correction relational expression calculating unit shown in FIG.
FIG. 5 is a diagram for explaining an advantageous effect according to the rainfall intensity estimation using the correction relation in the relational expression applying section shown in FIG. 2. FIG.
6 is a flowchart illustrating a method of estimating a rainfall intensity based on a weather radar according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.The following detailed description of the invention refers to the accompanying drawings, which illustrate, by way of illustration, specific embodiments in which the invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, certain features, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention in connection with an embodiment. It is also to be understood that the position or arrangement of the individual components within each disclosed embodiment may be varied without departing from the spirit and scope of the invention. The following detailed description is, therefore, not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention is to be limited only by the appended claims, along with the full scope of equivalents to which such claims are entitled, if properly explained. In the drawings, like reference numerals refer to the same or similar functions throughout the several views.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 시스템을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a weather radar-based rainfall intensity estimation system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 시스템은 기상 레이더 시스템(10), 기상 관측 시스템(20) 및 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치(100)를 포함하여, RAR(Radar-AWS Rainrate) 알고리즘에 기반한 격자 강우강도의 정량적 추정 서비스를 제공할 수 있다. 1, a weather radar-based rainfall intensity estimation system according to the present embodiment includes a weather radar system 10, a weather observation system 20, and a weather radar-based rainfall intensity estimation apparatus 100, It is possible to provide a quantitative estimation service of lattice rainfall intensity based on the Radar-AWS Rainrate algorithm.

RAR 알고리즘은 기상 레이더 반사도 인자(Z)와 강우강도 인자(R) 간의 관계식인 Z-R 관계식(Z=aRb)을 산출하고, 기상 레이더 반사도를 Z-R 관계식에 대입하여 강우강도 추정값을 계산하는 방식이다. The RAR algorithm calculates the ZR relation (Z = aR b ), which is a relational expression between the weather radar reflectivity factor (Z) and the rainfall intensity factor (R), and calculates the rainfall intensity estimate by substituting the weather radar reflectivity into the ZR relation.

즉, 본 실시예에서 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치(100)는 기상 레이더 시스템(10) 및 기상 관측 시스템(20)으로부터 강수자료를 수집하여 Z-R 관계식을 산출하고, Z-R 관계식을 이용하여 기상 레이더 기반의 강우강도를 추정할 수 있다. 또한, 본 실시예에서 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치(100)는 사이트 별 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 값을 합성하여 강우강도 합성장을 생성할 수 있다.That is, in the present embodiment, the apparatus 100 for estimating the rainfall intensity based on the weather radar collects the precipitation data from the weather radar system 10 and the weather observation system 20, calculates the ZR relational expression, Based rainfall intensity can be estimated. Also, in this embodiment, the weather radar-based rainfall intensity estimation apparatus 100 can generate a rainfall intensity synthesis field by synthesizing site-specific weather radar-based rainfall intensity estimates.

한편, RAR 알고리즘에서 Z-R 관계식 산출이 불가능한 경우, 층운형 강수에 가장 적합한 관계식인 M-P 관계식(Marshall and Palmer, 1948)이 Z-R 관계식을 대신하여 적용되는데, 이와 같은 경우 강수 변동성이 크게 발생하는 문제점이 있다.On the other hand, when the ZR relation can not be calculated in the RAR algorithm, the MP relation (Marshall and Palmer, 1948), which is the most suitable for the stratified precipitation, is applied instead of the ZR relation. .

본 실시예에서 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치(100)는 사이트 별 연간 강수사례를 분석하여 평균 Z-R 관계식을 산출하고, 이를 M-P 관계식을 대신하여 적용함으로써 강수 추정값의 변동성을 완화할 수 있다. 아울러, 본 실시예에서 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치(100)는 사이트 별 평균 Z-R 관계식을 활용하여 실시간으로 산출하는 Z-R 관계식에 대한 오차 역가중 보정을 수행함으로써, 강수 추정값의 시간적인 변동성을 개선할 수 있다.In this embodiment, the weather radar-based rainfall intensity estimating apparatus 100 can reduce the variability of the precipitation estimation value by calculating the average Z-R relation analysis by analyzing annual precipitation cases by site and applying it in place of the M-P relation. In addition, in the present embodiment, the weather radar-based rainfall intensity estimation apparatus 100 performs error-weighted correction on the ZR relational equation calculated in real time using the average ZR relational expression for each site, thereby improving the temporal variability of the precipitation estimated value can do.

이를 위해, 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치(100)는 강수자료 수집부(110), 평균 관계식 산출부(120), 강우강도 추정부(130) 및 강우강도 합성부(150)를 포함할 수 있다. For this purpose, the weather radar-based rainfall intensity estimation apparatus 100 may include a precipitation data collection unit 110, an average relation calculation unit 120, a rainfall intensity estimation unit 130 and a rainfall intensity synthesis unit 150 have.

강수자료 수집부(110)는 각종 기기에서 관측된 강수자료를 수집할 수 있다. 본 실시예의 강수자료 수집부(110)는 기상 레이더 시스템(10) 및 기상 관측 시스템(20)으로부터의 강수자료를 수집할 수 있다.The precipitation data collection unit 110 may collect the precipitation data observed from various devices. The precipitation data collection unit 110 of this embodiment can collect precipitation data from the weather radar system 10 and the weather observation system 20. [

구체적으로, 강수자료 수집부(110)는 기상 레이더 시스템(10)으로부터 사이트 별 기상 레이더의 반사도를 수집할 수 있다. 기상 레이더 시스템(10)은 기상 레이더 중심으로부터 관측반경에 대해 방위각 및 고도각 별로 나뉘어지는 UF 형식의 반사도 자료를 획득할 수 있다. 기상 레이더는 전자기파를 발사하여 대기중에 존재하는 목표물에서 산란 또는 반사되어 오는 신호를 수집하는 기기이다. 기상 레이더 시스템(10)은 이러한 반사도 자료를 전처리하여 강수자료 수집부(110)에 제공할 수 있다. 예컨대, 기상 레이더 시스템(10)은 기상 레이더로부터 획득한 반사도에 퍼지품질관리기법을 적용하여, 특정 고도의 반사도를 추출한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 산출하고 이를 강수자료 수집부(110)에 제공할 수 있다. 우리나라의 경우, 기상 레이더 시스템(10)은 인천공항, 광덕산, 관악산, 오성산, 진도, 면봉산, 구덕산, 백령도, 강릉, 고산, 성산의 총 11개 사이트에 구축되어 있다. 강수자료 수집부(110)는 이와 같은 사이트 별 기상 레이더 시스템(10)으로부터 기상 레이더의 반사도 자료를 수집할 수 있다.Specifically, the precipitation data collection unit 110 may collect the reflectivity of the site-specific weather radar from the weather radar system 10. [ The weather radar system 10 can obtain UF-type reflectivity data divided by azimuth angle and elevation angle with respect to the observation radius from the center of the weather radar. A weather radar is a device that emits electromagnetic waves and collects signals scattered or reflected from a target in the atmosphere. The weather radar system 10 may preprocess such reflectivity data and provide it to the precipitation data collection unit 110. For example, the weather radar system 10 calculates a CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) data by extracting the reflectivity of a specific altitude by applying a fuzzy quality control technique to the reflectivity obtained from the weather radar, As shown in FIG. In Korea, the weather radar system 10 is installed at 11 sites including Incheon Airport, Gwangdeok Mountain, Gwanak Mountain, Ohsongsan, Jindo, Mabongsan, Guduksan, Baekryeong, Gangneung, Gosan and Seongsan. The precipitation data collection unit 110 may collect reflection data of the weather radar from the site-specific weather radar system 10.

강수자료 수집부(110)는 기상 관측 시스템(20)으로부터 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 수집할 수 있다. 기상 관측 시스템(20)은 자동기상관측장비(AWS: Automatic Weather System), 즉, 우량계에서 관측하는 강수량 자료인 관측 강우강도를 획득할 수 있다. 우량계는 강우량을 관측하는 범용적인 기기로서, 정량적으로 강우강도를 정확하게 측정할 수 있다. 기상 관측 시스템(20)은 이러한 관측 강우강도를 전처리하여 강수자료 수집부(110)에 제공할 수 있다. 예컨대, 기상 관측 시스템(20)은 WRC-RGP(Weather Radar Center-Rain Gauge Processing) 알고리즘에 의해 전처리 된 관측 강우강도 자료를 강수자료 수집부(110)에 제공할 수 있다. 우리나라의 경우, 기상 관측 시스템(20)은 전국적으로 709개 사이트에 구축되어 있다(2018년 03월 기준). 이에, 기상 레이더 시스템(10)이 관할하는 사이트마다 서로 다른 개수의 기상 관측 시스템(20)이 구축된 상태일 수 있다.The precipitation data collection unit 110 can collect the observation rainfall intensity, which is the rainfall intensity observed from the rain gauge system, from the weather observation system 20. The meteorological observation system 20 can acquire the observation rainfall intensity as an automatic weather system (AWS), that is, precipitation data observed in a rain gauge. The rain gauge is a general-purpose instrument for observing rainfall, and can accurately measure the rainfall intensity quantitatively. The meteorological observation system 20 can preliminarily process the observed rainfall intensity and provide it to the precipitation data collection unit 110. For example, the weather observation system 20 can provide the precipitation data collection unit 110 with the observation rainfall intensity data that has been preprocessed by the Weather Radar Center-Rain Gauge Processing (WRC-RGP) algorithm. In Korea, the weather observation system (20) is built on 709 sites nationwide (as of March, 2018). Accordingly, a different number of weather observation systems 20 may be constructed for each site to which the weather radar system 10 manages.

평균 관계식 산출부(120)는 사이트 별로 연간 수집되는 강수자료를 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 관계식(이하, 평균 관계식)을 산출할 수 있다. 여기서, 평균 관계식은 Z-R 관계식(Z=aRb)으로, 평균 관계식 산출부(120)는 사이트 별로 연간 수집되는 강수자료를 이용하여 매개변수 a, b를 산출함으로써 평균 관계식을 도출할 수 있다.The average relational expression calculating unit 120 may calculate a relational expression (hereinafter referred to as an average relational expression) between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity using the precipitation data collected annually for each site. Here, the average relational expression is the ZR relation (Z = aR b ), and the average relational expression calculating unit 120 can derive the average relational expression by calculating the parameters a and b using the precipitation data collected every year for each site.

구체적으로, 평균 관계식 산출부(120)는 기상 레이더 시스템(10)이 구축되는 사이트를 기준으로 하여, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 추출할 수 있다. 반사도-관측 강우강도 쌍은 시·공간적으로 일치하는 기상 레이더의 반사도 자료 및 우량계의 관측 강우강도 자료일 수 있다. 즉, 평균 관계식 산출부(120)는 기상 레이더의 ±1 격자점의 반사도 자료와 해당 기상 레이더의 반경 내에 위치하는 우량계의 0~9분 사이의 관측 강우강도 자료를 하나의 반사도-관측 강우강도 쌍으로 추출할 수 있다. Specifically, the average relation calculating unit 120 can extract a pair of reflectance-observation rainfall intensity collected annually for each site based on the site where the weather radar system 10 is constructed. The reflectivity-observation rainfall intensity pair may be the reflectivity data of the weather radar that coincides in time and space and the observed rainfall intensity data of the rain gauge. That is, the average relation calculating unit 120 calculates the reflectance data of the ± 1 grid point of the weather radar and the observation rainfall intensity data between 0 and 9 minutes of the rainfall system located within the radius of the corresponding weather radar, .

평균 관계식 산출부(120)는 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 평균 관계식의 매개변수 a, b를 산출할 수 있다. 평균 관계식 산출부(120)는 최소 자승법(Least Square Fitting) 또는 가중 합 최소 자승법(WTLS: Weighted Total Least Square Fitting)을 이용하여 평균 관계식을 도출할 수 있다. 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법은 일반적인 RAR 알고리즘에서 Z-R 관계식 산출 시 널리 이용되는 방법으로 자세한 설명은 생략하기로 한다.The average relation calculating unit 120 may calculate the parameters a and b of the average relational expression using the pair of reflectance-observation rainfall intensity collected every site for each site. The averaging relation calculating unit 120 may derive an averaging relation using Least Square Fitting or Weighted Total Least Square Fitting (WTLS). The least squares method or the weighted sum least squares method is widely used in calculating the Z-R relation in the general RAR algorithm, and a detailed description thereof will be omitted.

평균 관계식 산출부(120)는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법을 바로 적용하여 평균 관계식을 산출할 수 있다. 또는, 평균 관계식 산출부(120)는 반사도-관측 강우강도 쌍으로부터 반사도 별 강우강도의 중앙값을 산출하고, 반사도-관측 강우강도의 중앙값 쌍에 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법을 적용하여 평균 관계식을 산출할 수 있다.The average relation calculating unit 120 may calculate the average relational expression by directly applying the least squares method or the weighted sum least squares method to the reflectance-observation rainfall intensity pair. Alternatively, the average relation calculating unit 120 may calculate a median value of the rainfall intensity by reflectivity from the reflectance-observation rainfall intensity pair, and calculate an average relational expression by applying the least squares method or the weighted sum least squares method to the median pair of reflectance- can do.

평균 관계식 산출부(120)는 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 월별로 나눌 수 있다. 평균 관계식 산출부(120)는 월별 반사도-관측 강우강도 쌍을 상술한 4가지 방식 중 어느 하나의 방식으로 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법에 적용하여, 월별 평균 관계식을 산출할 수 있다. 그리고, 평균 관계식 산출부(120)는 월별 평균 관계식의 매개변수를 평균 내어, 해당 년도의 평균 관계식으로 설정할 수 있다. 우리나라의 경우, 평균 관계식 산출부(120)는 강설 사례를 제외하기 위해 3월~10월의 평균 관계식의 매개변수를 평균 내어 해당 년도의 평균 관계식으로 설정할 수 있다.The average relation calculating unit 120 may divide the reflectance-observation rainfall intensity pairs collected per site on a monthly basis. The average relation calculating unit 120 may calculate the monthly average relational expression by applying the monthly reflectivity-observation rainfall intensity pair to the least squares method or the weighted sum least squares method in any one of the four methods described above. The average relational expression calculating unit 120 may average the parameters of the monthly average relational expression and set the average relational expression of the corresponding year. In the case of Korea, the average relation calculating unit 120 may average the parameters of the average relational expression from March to October to exclude snow cases, and set the average relational expression of that year.

평균 관계식 산출부(120)는 특정 사이트의 경우, 해당 사이트에서 수집하는 반사도-관측 강우강도 쌍뿐만 아니라, 다른 사이트에서 수집하는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 평균 관계식을 산출할 수 있다. 예컨대, 백령도, 강릉, 고산, 성산 등에 구축된 기상 레이더 시스템(10)의 경우 그 레이더 반경에 내에 위치하는 기상 관측 시스템(20)의 개수가 현저히 적으므로, Z-R 관계식 산출에 필요한 충분한 개수의 반사도-관측 강우강도 쌍을 추출하기 어렵다. 따라서, 평균 관계식 산출부(120)는 백령도, 강릉, 고산, 성산 등의 사이트의 경우, 전체 사이트에서 수집하는 반사도-관측 강우강도 쌍을 모두 이용하여 각 사이트에 적용될 평균 관계식을 산출할 수 있다. In the case of a specific site, the average relation calculating unit 120 can calculate the average relational expression using the reflectance-observation rainfall intensity pair collected at the site, as well as the reflectivity-observation rainfall intensity pair collected at other sites. For example, in the case of the weather radar system 10 constructed in Baekryong-do, Gangneung, Gosan, Seongsan, etc., the number of weather observation systems 20 located within the radar radius is considerably small, It is difficult to extract the observation rainfall intensity pair. Therefore, in the case of sites such as Baekryongdo, Gangneung, Gosan, and Seongsan, the average relational expression calculating unit 120 can calculate the average relational expression to be applied to each site using both the reflectance-observation rainfall intensity pairs collected at the entire site.

아래 표 1은 평균 관계식 산출부(120)에서 산출하는 사이트 별 평균 관계식의 매개변수 a, b를 정리한 표이다. 2015년~2016년 사이에 사이트 별로 수집하는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용한 평균 관계식으로, 평균적으로 매개변수 a는 30 내지 70 근처의 값을 가지고, 매개변수 b는 1.6 내지 1.9 사이의 값을 가짐을 확인할 수 있다.Table 1 below is a table summarizing the parameters a and b of the average relational expression for each site calculated by the average relational expression calculating unit 120. Average correlation using a pair of reflectance-observation rainfall intensity collected by site between 2015 and 2016. On average, the parameter a has a value near 30 to 70 and the parameter b has a value between 1.6 and 1.9 can confirm.

Figure 112018037127946-pat00001
Figure 112018037127946-pat00001

강우강도 추정부(130)는 RAR(Radar-AWS Rainrate) 알고리즘에 기반하여 기상 레이더의 반사도로부터 강우강도를 추정할 수 있다. 강우강도 추정부(130)는 사이트 별로 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수에 따라 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하거나, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용한 새로운 관계식을 산출하고 이를 이용하여 강우강도를 추정할 수 있다. 이를 위한 강우강도 추정부(130)의 각 구성과 관련하여 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.The rainfall intensity estimation unit 130 can estimate the rainfall intensity from the reflectivity of the weather radar based on the RAR (Radar-AWS Rainrate) algorithm. The rainfall intensity estimating unit 130 estimates a rainfall intensity using an average relational expression according to the number of reflectance-observation rainfall intensity pairs collected for a predetermined time on a site-by-site basis, or calculates a reflectance-observation rainfall intensity pair And the rainfall intensity can be estimated using the new relational equation. The construction of the rainfall intensity estimation unit 130 for this purpose will be described with reference to FIG.

도 2는 도 1에 도시된 강우강도 추정부의 제어 블록도이다.2 is a control block diagram of the rainfall intensity estimator shown in FIG.

도 2를 참조하면, 강우강도 추정부(130)는 실시간 관계식 산출부(131), 보정 관계식 산출부(133) 및 관계식 적용부(135)를 포함할 수 있다.2, the rainfall intensity estimating unit 130 may include a real-time relation calculating unit 131, a correction relational expression calculating unit 133, and a relational expression applying unit 135. [

실시간 관계식 산출부(131)는 사이트 별로 미리 정해진 시간 동안 수집되는 강수자료를 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 관계식(이하, 실시간 관계식)을 산출할 수 있다. 여기서, 실시간 관계식은 Z-R 관계식(Z=aRb)으로, 실시간 관계식 산출부(131)는 사이트 별로 미리 정해진 시간 동안 수집되는 강수자료를 이용하여 매개변수 a, b를 산출함으로써 실시간 관계식을 도출할 수 있다. 실시간 관계식은 상술한 평균 관계식과 매개변수 산출 인자에 차이가 있으며, 구체적으로는, 실시간 관계식은 매개변수 산출 인자가 현재 시점으로부터 미리 정해진 시간 이내에 수집되는 강수자료인 반면, 평균 관계식은 연간 수집되는 강수자료라는 점에서 차이가 있다.The real-time relation calculating unit 131 may calculate a relational expression (hereinafter, a real-time relational expression) between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity using the precipitation data collected for a predetermined time for each site. Here, the real-time relation formula is a ZR relation (Z = aR b ), and the real-time relation formula calculating unit 131 can calculate the parameters a and b using precipitation data collected for a predetermined time for each site, have. The real-time relation is different from the above-described average relation and the parameter calculation factor. Specifically, the real-time relation is a precipitation data in which the parameter calculation factor is collected within a predetermined time from the present point of time, There is a difference in data.

실시간 관계식 산출부(131)는 기상 레이더 시스템(10)이 구축되는 사이트를 기준으로 하여, 미리 정해진 시간(일예로, 10분) 동안 반사도-관측 강우강도 쌍을 추출할 수 있다. 실시간 관계식 산출부(131)는 평균 관계식 산출부(120)와 동일한 방식으로 미리 정해진 시간 동안 사이트 별 반사도-관측 강우강도 쌍을 추출할 수 있다.The real-time relation calculating unit 131 can extract the reflectivity-observation rainfall intensity pair for a predetermined time (for example, 10 minutes) based on the site where the weather radar system 10 is constructed. The real-time relation calculating unit 131 may extract the site-specific reflectivity-observation rainfall intensity pair for a predetermined time in the same manner as the average relational expression calculating unit 120.

실시간 관계식 산출부(131)는 미리 정해진 시간 동안 추출한 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상이면 실시간 관계식을 산출할 수 있다. 상술한 바와 같이 백령도, 강릉, 고산, 성산 등에 구축된 기상 레이더 시스템(10)의 경우 그 레이더 반경내에 위치하는 기상 관측 시스템(20)의 개수가 현저히 적으므로, 한정된 시간 동안에는 Z-R 관계식 산출에 필요한 충분한 개수의 반사도-관측 강우강도 쌍을 확보할 수 없다. 즉, 실시간 관계식 산출부(131)는 미리 정해진 시간 동안 추출한 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상인 경우에만 실시간 관계식을 산출할 수 있다.The real-time relation calculating unit 131 may calculate a real-time relation expression when the number of the reflectance-observation rainfall intensity pairs extracted for a predetermined time is equal to or greater than a threshold value. As described above, in the case of the weather radar system 10 constructed in Baekryong-do, Gangneung, Gosan, Seongsan, etc., the number of weather observation systems 20 located within the radius of the radar is remarkably small. Therefore, The number of reflectivity-observation rainfall intensity pairs can not be secured. That is, the real-time relation formula calculating unit 131 can calculate the real-time relation formula only when the number of the reflectance-observation rainfall intensity pairs extracted for the predetermined time is equal to or greater than the threshold value.

실시간 관계식 산출부(131)는 사이트 별 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 실시간 관계식의 매개변수 a, b를 산출할 수 있다. 실시간 관계식 산출부(131)는 최소 자승법을 이용하여 실시간 관계식을 도출할 수 있다. The real-time relation calculating unit 131 may calculate the parameters a and b of the real-time relational expression using the reflectance-observation rainfall intensity pair collected for a predetermined time period for each site. The real-time relation calculating unit 131 may derive real-time relational expressions using the least squares method.

보정 관계식 산출부(133)는 사이트 별 평균 관계식을 이용하여 실시간 관계식에 대한 오차 역가중 보정을 수행할 수 있다. 보정 관계식 산출부(133)는 사이트 별 평균 관계식 및 실시간 관계식으로부터 추정한 강우강도와, 사이트 별 실제 기록된 강우강도 간의 차이를 통해 오차의 비율을 각각 산출하고, 이를 각 관계식에 역으로 보정하는 보정 관계식을 산출할 수 있다.The correction relational expression calculating unit 133 may perform the error inverse weight correction on the real-time relational expression using the site-by-site average relational expression. The correction relational expression calculation unit 133 calculates the ratio of the error based on the difference between the rainfall intensity estimated from the site-based average relational expression and the real-time relational expression and the actual recorded rainfall intensity for each site, A relational expression can be calculated.

구체적으로는, 보정 관계식 산출부(133)는 기상 관측 시스템(20)으로부터 사이트 별 특정 기간 동안 실제 기록된 강우강도를 획득할 수 있다. 보정 관계식 산출부(133)는 특정 기간에 해당하는 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와, 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제1 상대 평균 제곱근 오차(RRMSE: Relative Root Mean Square Mean)를 산출할 수 있다. 보정 관계식 산출부(133)는 특정 기간에 해당하는 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와, 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제2 상대 평균 제곱근 오차를 산출할 수 있다. Specifically, the correction relational expression calculation unit 133 can acquire the actual recorded rainfall intensity during the specific period for each site from the weather observation system 20. [ The correction relational expression calculation unit 133 calculates a first relative mean square root mean square error (RRMSE) representing an error between the rainfall intensity estimated using the average relation corresponding to the specific period and the actually recorded rainfall intensity can do. The correction relational expression calculating unit 133 may calculate a second relative mean square root error that indicates an error between the rainfall intensity estimated using the real-time relational expression corresponding to the specific period and the actually recorded rainfall intensity.

보정 관계식 산출부(133)는 제1 상대 평균 제곱근 오차와 제2 상대 평균 제곱근 오차의 비율을 산출할 수 있다. 즉, 보정 관계식 산출부(133)는 제1 상대 평균 제곱근 오차와 제2 상대 평균 제곱근 오차의 합에서 제1 상대 평균 제곱근 오차의 비율을 제1 가중치로 산출하고, 제1 상대 평균 제곱근 오차와 제2 상대 평균 제곱근 오차의 합에서 제2 상대 평균 제곱근 오차의 비율을 제2 가중치로 산출할 수 있다.The correction relation calculating unit 133 may calculate the ratio of the first relative average square root error to the second relative average square root error. That is, the correction relation calculating unit 133 calculates the ratio of the first relative mean square root error to the sum of the first relative mean square root error and the second relative mean square root error as a first weight, The ratio of the second relative mean square root error to the sum of the two relative mean square root error can be calculated as the second weight.

보정 관계식 산출부(133)는 평균 관계식에 제2 가중치를 적용하고, 실시간 관계식에 제1 가중치를 적용하는 보정 관계식을 산출할 수 있다. 이러한 보정 관계식은 아래의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.The correction relation calculating unit 133 may apply the second weight to the average relational expression and calculate a correction relational expression that applies the first weight to the real-time relational expression. This correction relation can be expressed by the following Equation (1).

Figure 112018037127946-pat00002
Figure 112018037127946-pat00002

수학식 1에서 Rqped는 강우강도 추정값, RRMSE1은 제1 상대 평균 제곱근 오차, RRMSE2는 제2 상대 평균 제곱근 오차, Rqpedby실시간Z -R은 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도, Rqpedby평균Z -R은 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도를 나타낸다.In Equation 1, R qped is a rainfall intensity estimate, RRMSE 1 is a first relative mean square root error, RRMSE 2 is a second relative mean square root error, R qpedby real time Z -R is a rainfall intensity estimated using a real- The average Z -R represents the rainfall intensity estimated using the average relation.

관계식 적용부(135)는 평균 관계식 또는 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정할 수 있다. 관계식 적용부(135)는 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수에 따라 현재 시점에서 획득하는 기상 레이더의 반사도를 평균 관계식 또는 보정 관계식에 적용하여 강우강도를 추정할 수 있다.The relational expression applying unit 135 may estimate the rainfall intensity using an average relation or a correction relation. The relational expression applying unit 135 can estimate the rainfall intensity by applying the reflectivity of the weather radar acquired at the present time to the average relational expression or the correction relational expression according to the number of the reflectivity-observation rainfall intensity pairs collected for a predetermined time.

관계식 적용부(135)는 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만이면, 사이트 별 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정할 수 있다. 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만이면, 실시간 관계식 산출이 불가능하기 때문이다. The relational expression applying unit 135 can estimate the rainfall intensity using the site-by-site average relation if the number of reflectance-rainfall intensity pairs collected for a predetermined time is less than a threshold value. If the number of reflectivity-rainfall intensity pairs collected over a predetermined period of time is less than the threshold, real-time relation calculation is impossible.

관계식 적용부(135)는 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상이면, 사이트 별 실시간 관계식에 기반한 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정할 수 있다. 관계식 적용부(135)는 사이트 별로 실시간 산출되는 보정 관계식에 현재 레이더 반사도를 대입하여 강우강도를 추정할 수 있다.The relational expression applying unit 135 can estimate the rainfall intensity using the correction relation based on the site-by-site real-time relation if the number of the reflectivity-rainfall intensity pairs collected over a predetermined period of time is equal to or greater than the threshold value. The relational expression applying unit 135 can estimate the rainfall intensity by substituting the current radar reflectivity into the correction relational expression calculated in real time for each site.

도 3은 도 2에 도시된 관계식 적용부에서 평균 관계식을 이용한 강우강도 추정에 따른 유리한 효과를 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 도 2에 도시된 실시간 관계식 산출부 및 보정 관계식 산출부에서 각각 산출하는 관계식을 비교하여 설명하기 위한 그래프이며, 도 5는 도 2에 도시된 관계식 적용부에서 보정 관계식을 이용한 강우강도 추정에 따른 유리한 효과를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 3 is a view for explaining an advantageous effect according to the rainfall intensity estimation using an average relation in the application of the relational expression shown in FIG. 2. FIG. 4 is a graph showing the relationship FIG. 5 is a graph for explaining an advantageous effect of the rainfall intensity estimation using the correction relation in the relational expression applying unit shown in FIG. 2. FIG.

도 3을 참조하면, 종래의 방식에 따라 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만인 경우 M-P 관계식을 이용하여 강우강도를 추정한 결과(Operational RAR), 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만인 경우 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정한 결과(Mean Z-R Improved RAR) 및 실제 기록된 강우강도(Raingauge)를 비교할 수 있다. Referring to FIG. 3, a result of estimating a rainfall intensity using an MP relation (Operational RAR) when the number of reflectance-rainfall intensity pairs collected over a predetermined time according to a conventional method is less than a threshold value, When the number of pairs of reflectivity and rainfall intensity is below the threshold value, the mean ZR Improved RAR and the actual recorded rainfall intensity (Raingauge) can be compared using an average correlation formula.

종래의 방식에 따르면 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만인 경우 M-P 관계식이 적용되다가((a), (d)), 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상으로 되어 실시간으로 산출하는 Z-R 관계식이 적용되는데((g), (j)), 그 사이에 급격한 강우강도 변화가 발생함을 확인할 수 있다.According to the conventional method, when the number of reflectance-rainfall intensity pairs collected over a predetermined time is less than the threshold, the MP relation is applied ((a), (d) ((G), (j)) is applied to calculate the real time rainfall intensity.

반면, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만인 경우 평균 관계식이 적용되다가((b), (e)), 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상으로 되어 실시간으로 산출하는 실시간 관계식이 적용됨으로써((h), (k)), 강우강도 변동폭이 감소함을 확인할 수 있다. On the other hand, when the number of reflectance-rainfall intensity pairs collected over a predetermined time is less than the threshold, an average relation is applied ((b), (e)), (H), (k)), the fluctuation range of the rainfall intensity decreases.

도 4를 참조하면, 보정 관계식(Error Inverse Weighted Z-R)은 실시간 관계식(Real-time Z-R)보다 평균 관계식(Mean Z-R)에 가까움을 확인할 수 있다. 즉, 보정 관계식 산출부(133)는 실시간 관계식과 평균 관계식을 블렌딩하여 평균 관계식을 산출할 수 있다. Referring to FIG. 4, it can be seen that the Error Inverse Weighted Z-R is closer to the mean relation (Mean Z-R) than the Real-time Z-R. That is, the correction relational expression calculating unit 133 may calculate an average relational expression by blending real-time relational expressions and average relational expressions.

또한, 종래의 방식에 따르면 RAR 알고리즘 수행 시, 실시간 관계식(Real-time Z-R) 또는 M-P 관계식(M-P Z-R)이 적용되는데, 도 3에서 알 수 있듯이, 실시간 관계식과 M-P 관계식 간에 변동폭이 크다.According to the conventional method, real-time Z-R or M-P relation is applied when RAR algorithm is executed. As shown in FIG. 3, there is a large variation between real-time relation and M-P relation.

본 실시예에 따르면 RAR 알고리즘 수행 시, 보정 관계식(Error Inverse Weighted Z-R) 또는 평균 관계식(Mean Z-R)이 적용되므로, 도 3에서 알 수 있듯이, 종래의 방식에 비해 보정 관계식과 평균 관계식 간에 변동폭이 감소함을 확인할 수 있다.According to the present embodiment, since the error inverse weighted ZR or the mean relation ZR is applied at the time of performing the RAR algorithm, as can be seen from FIG. 3, the fluctuation range between the correction relation and the average relation is reduced .

도 5를 참조하면, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수에 따라 실시간 관계식 또는 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정한 결과(Mean Z-R Improved RAR), 본 실시예에 따라 보정 관계식 또는 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정한 결과(Error Improved RAR) 및 실제 기록된 강우강도(Raingauge)를 비교할 수 있다. Referring to FIG. 5, a result obtained by estimating a rainfall intensity (Mean ZR Improved RAR) using a real-time relation or an average relation according to the number of reflectance-rainfall intensity pairs collected for a predetermined time, We can compare the results of the rainfall intensity estimation (Error Improved RAR) and the actual recorded rainfall intensity (Raingauge) using the mean relation.

미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만인 경우 평균 관계식이 적용되다가((a), (d)), 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상으로 되어 실시간 관계식이 적용되는데((g), (j)), 그 사이에 급격한 강우강도 변화가 발생함을 확인할 수 있다. 종래의 기술과 달리 본 실시예에 따라 산출되는 평균 관계식이 적용됨에도 불구하고, 평균 관계식이 적용되는 시점으로부터 실시간 관계식이 적용되는 시점에 급격한 강우강도 변화가 발생함을 확인할 수 있다.If the number of reflectivity-rainfall intensity pairs that are collected over a predetermined period of time is below the threshold, an average relation is applied ((a), (d)) and the number of reflectivity- rainfall intensity pairs collected over a predetermined period of time becomes greater than or equal to the threshold The real-time relation is applied ((g), (j)), indicating that rapid rainfall intensity changes occur in between. It can be seen that a sudden change in the rainfall intensity occurs at the time when the real-time relation is applied from the time when the average relational expression is applied, although the average relational expression calculated according to the present embodiment is applied unlike the conventional art.

반면, 본 실시예에 따르면 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만인 경우 평균 관계식이 적용되다가((b), (e)), 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상으로 되어 보정 관계식이 적용됨으로써((h), (k)), 강우강도 변동폭이 감소함을 확인할 수 있다. On the other hand, according to the present embodiment, when the number of the reflectivity-rainfall intensity pairs collected for the predetermined time is less than the threshold value, the average relation is applied ((b) ((H), (k)), it is confirmed that the variation range of the rainfall intensity decreases.

또한, 본 실시예에 따른 강우강도 추정 결과((b), (e), (h), (k))는 종래의 방식에 따른 강우강도 추정 결과((a), (d), (g), (j))에 비해 실제 기록된 강우강도((c), (f), (i), (l))와 유사한 패턴을 보임을 확인할 수 있다.Also, the rainfall intensity estimation results ((b), (e), (h), (k)) according to the present embodiment are obtained by the rainfall intensity estimation results (a), (d) (c), (f), (i), and (l)) compared to the actual recorded rainfall intensity.

한편, 도 1을 참조하면, 강우강도 합성부(150)는 사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도를 합성하여 강우강도 합성장을 생성할 수 있다. 강우강도 합성부(150)는 사이트 별 기상 레이더의 중복 영역이 존재하는 경우, 중복 영역을 갖는 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도의 평균 값을 해당 중복 영역의 강우강도로 하여 강우강도 합성장을 생성할 수 있다. 이러한 강우강도 합성장은 대략 수평 분해능이 1km이며 가로 및 세로로 각각 1241x1761 개의 격자점을 가질 수 있다. Referring to FIG. 1, a rainfall intensity synthesis unit 150 may generate a rainfall intensity synthesis field by synthesizing rainfall intensity estimated from reflectivity of a site-specific weather radar. The rainfall intensity synthesis unit 150 calculates an average value of the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the weather radar having overlapping regions in the overlap region of the site-specific weather radar, as the rainfall intensity of the overlap region, Can be generated. Such a rainfall intensity synthesis field has a horizontal resolution of about 1 km and can have 1241 x 1761 lattice points in both horizontal and vertical directions.

이하에서는, 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법을 설명한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법은 도 1 및 도 2에 도시된 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치(100)와 실질적으로 동일한 구성에서 진행될 수 있다. 따라서, 도 1 및 도 2의 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치(100)와 동일한 구성요소는 동일한 도면부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, a method for estimating a rainfall intensity based on a weather radar according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The weather radar-based rainfall intensity estimation method according to an embodiment of the present invention can be performed in substantially the same configuration as the weather radar-based rainfall intensity estimation apparatus 100 shown in FIG. 1 and FIG. Therefore, the same components as those of the apparatus 100 for estimating the rainfall intensity of the weather radar based on FIG. 1 and FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and a repeated description thereof will be omitted.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상레이더 기반의 강우강도 추정 방법의 순서도이다.6 is a flowchart of a method for estimating a rainfall intensity based on a weather radar according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 강수자료 수집부(110)는 기상 레이더의 반사도 및 관측 강우강도를 포함하는 강수자료를 수집할 수 있다(610). Referring to FIG. 6, the precipitation data collection unit 110 may collect 610 precipitation data including the reflectivity of the weather radar and the observation rainfall intensity.

강수자료 수집부(110)는 기상 레이더 시스템(10)으로부터 사이트 별 기상 레이더의 반사도를 수집할 수 있다. 기상 레이더 시스템(10)은 기상 레이더 중심으로부터 관측반경에 대해 방위각 및 고도각 별로 나뉘어지는 UF 형식의 반사도 자료를 획득할 수 있다. 강수자료 수집부(110)는 이러한 기상 레이더 시스템(10)으로부터 퍼지품질관리기법이 적용된 기상 레이더의 반사도로, 특정 고도의 반사도를 추출한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 수집할 수 있다.The precipitation data collection unit 110 can collect the reflectivity of the site-specific weather radar from the weather radar system 10. [ The weather radar system 10 can obtain UF-type reflectivity data divided by azimuth angle and elevation angle with respect to the observation radius from the center of the weather radar. The precipitation data collection unit 110 can collect Constant Altitude Plan Position Indicator (CAPPI) data from the weather radar system 10 by extracting the reflectivity of the specific altitude from the reflectivity of the weather radar to which the fuzzy quality management technique is applied.

또한, 강수자료 수집부(110)는 기상 관측 시스템(20)으로부터 사이트 별 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 수집할 수 있다. 기상 관측 시스템(20)은 자동기상관측장비(AWS: Automatic Weather System), 즉, 우량계에서 관측하는 강수량 자료인 관측 강우강도를 획득할 수 있다. 강수자료 수집부(110)는 이러한 기상 관측 시스템(20)으로부터 WRC-RGP 알고리즘에 의해 전처리 된 관측 강우강도 자료를 수집할 수 있다.In addition, the precipitation data collection unit 110 can collect the observation rainfall intensity, which is the rainfall intensity observed from the weather system 20, in the site-specific rain gauge. The meteorological observation system 20 can acquire the observation rainfall intensity as an automatic weather system (AWS), that is, precipitation data observed in a rain gauge. The precipitation data collection unit 110 can collect observation rainfall intensity data pre-processed by the WRC-RGP algorithm from the weather observation system 20.

평균 관계식 산출부(120)는 사이트 별 연간 수집된 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 평균 관계식을 산출할 수 있다(620). The average relation calculating unit 120 may calculate an average relation (620) using the site-specific collected reflectance-observation rainfall intensity pairs per site.

평균 관계식은 Z-R 관계식(Z=aRb)으로, 평균 관계식 산출부(120)는 사이트 별로 연간 수집되는 강수자료를 이용하여 매개변수 a, b를 산출함으로써 평균 관계식을 도출할 수 있다.The average relational expression is a ZR relation (Z = aR b ), and the average relational expression calculating unit 120 can derive an average relational expression by calculating the parameters a and b using precipitation data collected annually for each site.

평균 관계식 산출부(120)는 사이트 별 연간 수집된 반사도-관측 강우강도 쌍을 월별로 나눌 수 있다. 평균 관계식 산출부(120)는 월별 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법을 바로 적용하여 월별 평균 관계식을 산출할 수 있다. 또는, 월별 반사도-관측 강우강도 쌍으로부터 반사도 별 강우강도의 중앙값을 산출하고, 반사도-관측 강우강도의 중앙값 쌍에 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법을 적용하여 월별 평균 관계식을 산출할 수 있다. 그리고, 평균 관계식 산출부(120)는 월별 평균 관계식의 매개변수를 평균 내어, 해당 년도의 평균 관계식을 도출할 수 있다. The average relational expression calculating unit 120 may divide the monthly collected reflectance-observation rainfall intensity pairs per site by month. The average relation calculating unit 120 may calculate the monthly average relational expression by directly applying the least squares method or the weighted sum least squares method to the monthly reflectivity-observation rainfall intensity pair. Alternatively, the median of the rainfall intensity for each reflectivity can be calculated from the monthly reflectivity-observation rainfall intensity pair, and the monthly mean relational expression can be calculated by applying the least squares method or the weighted sum least squares method to the median pair of reflectance-observation rainfall intensity. Then, the average relation calculating unit 120 can derive the average relational expression of the year by averaging the parameters of the monthly average relational expression.

관계식 적용부(135)는 현재 시점의 기상 레이더의 반사도로부터 강우강도를 추정할 수 있는데, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만이면(620), 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정할 수 있다(630). 관계식 적용부(135)는 사이트 별로 미리 산출되어 저장된 평균 관계식에 현재 레이더 반사도를 대입하여 강우강도를 추정할 수 있다.The relational expression applying unit 135 can estimate the rainfall intensity from the reflectivity of the current weather radar. If the number of reflectance-observation rainfall intensity pairs collected during a predetermined time is less than the threshold value 620, The rainfall intensity can be estimated 630. The relational expression applying unit 135 may estimate the rainfall intensity by substituting the current radar reflectivity into the average relational expression calculated and stored in advance for each site.

한편, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상이면(620), 실시간 관계식 산출부(131)는 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 실시간 관계식을 산출할 수 있다(640). If the number of reflectance-observation rainfall intensity pairs collected over a predetermined period of time is equal to or greater than the threshold value 620, the real-time relation calculation unit 131 calculates a real- (640).

실시간 관계식은 Z-R 관계식(Z=aRb)으로, 실시간 관계식 산출부(131)는 사이트 별로 미리 정해진 시간 동안 수집되는 강수자료를 이용하여 매개변수 a, b를 산출함으로써 실시간 관계식을 도출할 수 있다. 실시간 관계식은 상술한 평균 관계식과 매개변수 산출 인자에 차이가 있으며, 구체적으로는, 실시간 관계식은 매개변수 산출 인자가 현재 시점으로부터 미리 정해진 시간 이내에 수집되는 강수자료인 반면, 평균 관계식은 연간 수집되는 강수자료라는 점에서 차이가 있다. 실시간 관계식 산출부(131)는 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법을 적용하여 실시간 관계식을 도출할 수 있다. The real-time relation formula may be a ZR relation (Z = aR b ), and the real-time relation formula calculating unit 131 may derive real-time relational expressions by calculating parameters a and b using precipitation data collected for a predetermined time on a site-by-site basis. The real-time relation is different from the above-described average relation and the parameter calculation factor. Specifically, the real-time relation is a precipitation data in which the parameter calculation factor is collected within a predetermined time from the present point of time, There is a difference in data. The real-time relation calculating unit 131 may derive a real-time relational expression by applying a least squares method to the reflectance-observation rainfall intensity pair collected for a predetermined time.

보정 관계식 산출부(133)는 평균 관계식을 이용하여 실시간 관계식을 보정한 보정 관계식을 산출할 수 있다(650).The correction relational expression calculating unit 133 may calculate a correction relational expression that corrects the real-time relational expression using the mean relational expression (650).

보정 관계식은 상술한 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다. 보정 관계식 산출부(133)는 기상 관측 시스템(20)으로부터 사이트 별 특정 기간 동안 실제 기록된 강우강도를 획득할 수 있다. 보정 관계식 산출부(133)는 특정 기간에 해당하는 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와, 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제1 상대 평균 제곱근 오차를 산출할 수 있다. 보정 관계식 산출부(133)는 특정 기간에 해당하는 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와, 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제2 상대 평균 제곱근 오차를 산출할 수 있다. The correction relation can be expressed by Equation (1). The correction relation calculating unit 133 can obtain the actual recorded rainfall intensity during the specific period for each site from the weather observation system 20. [ The correction relational expression calculation unit 133 may calculate a first relative mean square root error that represents an error between the rainfall intensity estimated using the average relation corresponding to the specific period and the actually recorded rainfall intensity. The correction relational expression calculating unit 133 may calculate a second relative mean square root error that indicates an error between the rainfall intensity estimated using the real-time relational expression corresponding to the specific period and the actually recorded rainfall intensity.

보정 관계식 산출부(133)는 제1 상대 평균 제곱근 오차와 제2 상대 평균 제곱근 오차의 합에서 제1 상대 평균 제곱근 오차의 비율을 제1 가중치로 산출하고, 제1 상대 평균 제곱근 오차와 제2 상대 평균 제곱근 오차의 합에서 제2 상대 평균 제곱근 오차의 비율을 제2 가중치로 산출할 수 있다. 보정 관계식 산출부(133)는 평균 관계식에 제2 가중치를 적용하고, 실시간 관계식에 제1 가중치를 적용하는 보정 관계식을 산출할 수 있다. The correction relational expression calculation unit 133 calculates the ratio of the first relative mean square root error to the sum of the first relative mean square root error and the second relative mean square root error as a first weight, The ratio of the second relative mean square root error to the sum of the mean square root errors can be calculated as the second weight. The correction relation calculating unit 133 may apply the second weight to the average relational expression and calculate a correction relational expression that applies the first weight to the real-time relational expression.

관계식 적용부(135)는 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정할 수 있다(660). 관계식 적용부(135)는 실시간 산출되는 보정 관계식에 현재 레이더 반사도를 대입하여 강우강도를 추정할 수 있다.The relational expression applying unit 135 may estimate the rainfall intensity using the correction relation (660). The relational expression applying unit 135 can estimate the rainfall intensity by substituting the current radar reflectivity into the correction relation that is calculated in real time.

강우강도 합성부(150)는 사이트 별 강우강도 추정 결과를 합성하여 강우강도 합성장을 생성할 수 있다(670). The rainfall intensity synthesis unit 150 may generate a rainfall intensity synthesis field by synthesizing site-specific rainfall intensity estimation results (670).

강우강도 합성부(150)는 사이트 별 기상 레이더의 중복 영역이 존재하는 경우, 중복 영역을 갖는 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도의 평균 값을 해당 중복 영역의 강우강도로 하여 강우강도 합성장을 생성할 수 있다.The rainfall intensity synthesis unit 150 calculates an average value of the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the weather radar having overlapping regions in the overlap region of the site-specific weather radar, as the rainfall intensity of the overlap region, Can be generated.

이와 같은, 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.Such a weather radar-based rainfall intensity estimation method may be implemented in an application or may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program commands, data files, data structures, and the like, alone or in combination.

상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be ones that are specially designed and configured for the present invention and are known and available to those skilled in the art of computer software.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of program instructions include machine language code such as those generated by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules for performing the processing according to the present invention, and vice versa.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. It will be possible.

10: 기상 레이더 시스템
20: 기상 관측 시스템
100: 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치
110: 강수자료 수집부
120: 평균 관계식 산출부
130: 강우강도 추정부
150: 강우강도 합성부10: Weather radar system
20: Weather observation system
100: Weather radar-based rainfall intensity estimator
110: precipitation data collection unit
120: Average relation calculating unit
130: Rainfall intensity estimation unit
150: Rainfall intensity synthesis section

Claims (23)

사이트 별 기상 레이더의 반사도 및 적어도 하나의 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 포함하는 강수자료를 수집하는 강수자료 수집부;
사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 평균 관계식을 산출하는 평균 관계식 산출부; 및
사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 강우강도를 추정하되, 상기 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하거나, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 실시간 관계식을 산출하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 상기 실시간 관계식을 보정한 보정 관계식을 산출하며, 상기 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하는 강우강도 추정부를 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.A precipitation data collection unit for collecting precipitation data including the reflectivity of the weather radar at each site and the observation rainfall intensity which is the rainfall intensity observed by at least one rain gauge;
An average relation calculating unit for calculating an average relational expression between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity using the pair of reflectance and observed rainfall intensity collected per site per year; And
The rainfall intensity is estimated from the reflectivity of the site-specific weather radar, and the rainfall intensity is estimated using the average relational expression, or a real-time relation between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity is calculated using a pair of reflectance- And a rainfall intensity estimator for calculating a correction relation by correcting the real-time relational expression using the average relation and estimating a rainfall intensity using the correction relational expression. 제1항에 있어서,
상기 평균 관계식 산출부는,
사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법(Least Square Fitting) 또는 가중 합 최소 자승법(WTLS: Weighted Total Least Square Fitting)을 바로 적용하여 상기 평균 관계식을 산출하거나, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 반사도 별 관측 강우강도의 중앙값을 산출하고, 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법을 적용하여 상기 평균 관계식을 산출하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.The method according to claim 1,
The average relation calculating unit may calculate,
The average relational expression is calculated by directly applying Least Square Fitting or Weighted Total Least Square Fitting (WTLS) to the pair of reflectance-observation rainfall intensity collected per site for each year, A weather radar-based rainfall intensity estimating apparatus for calculating a median of observed rainfall intensity by reflectance using an observation rainfall intensity pair, and calculating the average relational expression by applying a least square method or a weighted sum least squares method. 제1항에 있어서,
상기 강우강도 추정부는,
미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법을 적용하여 상기 실시간 관계식을 산출하는 실시간 관계식 산출부를 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.The method according to claim 1,
The rainfall intensity estimator may include:
And a real-time relational expression calculating unit for calculating a real-time relational expression by applying a least squares method to a pair of reflectance-observation rainfall intensity collected for a predetermined period of time. 제1항에 있어서,
상기 강우강도 추정부는,
사이트 별 실제 기록된 강우강도를 획득하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도 및 상기 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 각각 산출하고, 이를 이용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 보정 관계식 산출부를 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.The method according to claim 1,
The rainfall intensity estimator may include:
An error between the rainfall intensity estimated by using the average relational expression and the rainfall intensity estimated using the real-time relation equation and the actually recorded rainfall intensity is obtained, And a correction relational expression calculating unit for calculating a correction relational expression. 제1항에 있어서,
상기 강우강도 추정부는,
사이트 별 실제 기록된 강우강도를 획득하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제1 상대 평균 제곱근 오차(RRMSE: Relative Root Mean Square Mean)를 산출하고, 상기 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제2 상대 평균 제곱근 오차를 산출하며, 상기 평균 관계식 및 상기 실시간 관계식에 각각 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 보정 관계식 산출부를 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.The method according to claim 1,
The rainfall intensity estimator may include:
A first relative mean square root mean square error (RRMSE) representing an error between the rainfall intensity estimated by using the average relational expression and the actually recorded rainfall intensity is obtained A second relative mean square root error that represents an error between the rainfall intensity estimated using the real-time relation formula and the actually recorded rainfall intensity, and calculates the first relative mean square root error and the second relative mean square root error And a correction relational expression calculating unit that calculates the correction relational expression by applying a second relative mean square root error to the rainfall intensity estimating unit. 제5항에 있어서,
상기 보정 관계식 산출부는,
상기 제1 상대 평균 제곱근 오차와 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차의 합에서 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차의 비율 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차의 비율을 각각 제1 가중치 및 제2 가중치로 산출하고, 상기 평균 관계식에 상기 제2 가중치를 적용하고, 상기 실시간 관계식에 상기 제1 가중치를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.6. The method of claim 5,
Wherein the correction-
Calculating a ratio of the first relative mean square root error to a second relative mean square root error in a sum of the first relative mean square root error and the second relative mean square root error as a first weight and a second weight, Wherein the second weight is applied to the mean relational expression, and the correction relational expression is calculated by applying the first weight to the real-time relational expression. 제1항에 있어서,
상기 강우강도 추정부는,
미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만이면, 상기 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하고, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상이면, 상기 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하는 관계식 적용부를 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.The method according to claim 1,
The rainfall intensity estimator may include:
If the number of reflectance-observation rainfall intensity pairs collected for a predetermined time is less than a threshold value, estimating a rainfall intensity using the average relation, and if the number of reflectance-observation rainfall intensity pairs collected over a predetermined time is more than a threshold value, And a relational expression applying unit for estimating a rainfall intensity using the correction relation. 제1항에 있어서,
사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도를 합성하여 강우강도 합성장을 생성하는 강우강도 합성부를 더 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.The method according to claim 1,
And a rainfall intensity synthesis section for synthesizing the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the site-specific weather radar to generate a rainfall intensity synthesis field. 제8항에 있어서,
상기 강우강도 합성부는,
사이트 별 기상 레이더의 중복 영역이 존재하는 경우, 중복 영역을 갖는 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도의 평균 값을 해당 중복 영역의 강우강도로 하여 상기 강우강도 합성장을 생성하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.9. The method of claim 8,
The rainfall intensity synthesis unit
A weather radar-based rainfall that generates the rainfall intensity synthesis field by using an average value of the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the weather radar having overlapping regions as the rainfall intensity of the overlap region when there is an overlapped region of the site-specific weather radar Intensity estimating device. 제1항에 있어서,
상기 강수자료 수집부는,
사이트 별 기상 레이더 시스템으로부터, 퍼지품질관리기법이 적용된 기상 레이더의 반사도로 특정 고도의 반사도를 추출한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 수집하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.The method according to claim 1,
Wherein the precipitation data collection unit comprises:
A weather radar - based rainfall intensity estimation system that collects CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) data from a site - specific weather radar system that extracts a specific altitude reflectivity with reflectivity of a weather radar using fuzzy quality control techniques. 제1항에 있어서,
상기 강수자료 수집부는,
사이트 별 적어도 하나의 기상 관측 시스템으로부터 WRC-RGP(Weather Radar Center-Rain Gauge Processing) 알고리즘에 의해 전처리 된 관측 강우강도를 수집하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 장치.The method according to claim 1,
Wherein the precipitation data collection unit comprises:
A weather radar-based rainfall intensity estimator that collects the observed rainfall intensity pre-processed by the Weather Radar Center-Rain Gauge Processing (WRC-RGP) algorithm from at least one meteorological observation system per site. 사이트 별 기상 레이더의 반사도 및 적어도 하나의 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 포함하는 강수자료를 수집하고,
사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 평균 관계식을 산출하고 미리 저장하며,
사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 강우강도를 추정하되, 상기 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하거나, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 실시간 관계식을 산출하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 상기 실시간 관계식을 보정한 보정 관계식을 산출하며, 상기 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.The rainfall data including the reflectivity of the weather radar at each site and the observed rainfall intensity, which is the rainfall intensity observed by at least one rain gauge,
The mean relational expression between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity is calculated and stored in advance using the reflectance-observation rain intensity pair collected every year by site,
The rainfall intensity is estimated from the reflectivity of the site-specific weather radar, and the rainfall intensity is estimated using the average relational expression, or a real-time relation between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity is calculated using a pair of reflectance- Calculating a correction relation by correcting the real-time relational expression using the average relation, and estimating a rainfall intensity using the correction relational expression. 제12항에 있어서,
사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 평균 관계식을 산출하고 미리 저장하는 것은,
사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법(Least Square Fitting) 또는 가중 합 최소 자승법(WTLS: Weighted Total Least Square Fitting)을 바로 적용하여 상기 평균 관계식을 산출하거나, 사이트 별 연간 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 반사도 별 강우강도의 중앙값을 산출하고, 최소 자승법 또는 가중 합 최소 자승법을 적용하여 상기 평균 관계식을 산출하는 것을 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.13. The method of claim 12,
The average relational expression between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity is calculated and stored in advance using the reflectance-observation rain intensity pair collected by site for each year,
The average relational expression is calculated by directly applying Least Square Fitting or Weighted Total Least Square Fitting (WTLS) to the pair of reflectance-observation rainfall intensity collected per site for each year, Calculating a median value of rainfall intensity by reflectance using an observation rainfall intensity pair and calculating the mean relation by applying a least squares method or a weighted sum least squares method. 제12항에 있어서,
미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍을 이용하여 기상 레이더의 반사도와 강우강도 간의 실시간 관계식을 산출하는 것은,
미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍에 최소 자승법을 적용하여 상기 실시간 관계식을 산출하는 것인 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.13. The method of claim 12,
A real-time relationship between the reflectivity of the weather radar and the rainfall intensity using the reflectivity-observation rain intensity pair, which is collected over a predetermined time,
Wherein the real-time relation is calculated by applying a least square method to a pair of reflectance-observation rainfall intensity collected over a predetermined period of time. 제12항에 있어서,
상기 평균 관계식을 이용하여 상기 실시간 관계식을 보정한 보정 관계식을 산출하는 것은,
사이트 별 실제 기록된 강우강도를 획득하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도 및 상기 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 각각 산출하고, 이를 이용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 것인 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.13. The method of claim 12,
The calculating of the correction relational expression in which the real-time relational expression is corrected using the average relational expression,
An error between the rainfall intensity estimated by using the average relational expression and the rainfall intensity estimated using the real-time relation equation and the actually recorded rainfall intensity is obtained, A rainfall intensity estimation method based on a weather radar. 제12항에 있어서,
상기 평균 관계식을 이용하여 상기 실시간 관계식을 보정한 보정 관계식을 산출하는 것은,
사이트 별 실제 기록된 강우강도를 획득하고, 상기 평균 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제1 상대 평균 제곱근 오차(RRMSE: Relative Root Mean Square Mean)를 산출하고, 상기 실시간 관계식을 이용하여 추정한 강우강도와 상기 실제 기록된 강우강도 간의 오차를 나타내는 제2 상대 평균 제곱근 오차를 산출하며, 상기 평균 관계식 및 상기 실시간 관계식에 각각 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 것인 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.13. The method of claim 12,
The calculating of the correction relational expression in which the real-time relational expression is corrected using the average relational expression,
A first relative mean square root mean square error (RRMSE) representing an error between the rainfall intensity estimated by using the average relational expression and the actually recorded rainfall intensity is obtained A second relative mean square root error that represents an error between the rainfall intensity estimated using the real-time relation formula and the actually recorded rainfall intensity, and calculates the first relative mean square root error and the second relative mean square root error Wherein the correction relational expression is calculated by applying a second relative mean square root error to the rainfall intensity estimate. 제16항에 있어서,
상기 평균 관계식 및 상기 실시간 관계식에 각각 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 것은,
상기 제1 상대 평균 제곱근 오차와 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차의 합에서 상기 제1 상대 평균 제곱근 오차의 비율 및 상기 제2 상대 평균 제곱근 오차의 비율을 각각 제1 가중치 및 제2 가중치로 산출하고, 상기 평균 관계식에 상기 제2 가중치를 적용하고, 상기 실시간 관계식에 상기 제1 가중치를 적용하여 상기 보정 관계식을 산출하는 것인 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.17. The method of claim 16,
Calculating the correction relational expression by applying the first relative mean square root mean square error and the second relative mean square root mean square error to the mean relational expression and the real-time relational expression, respectively,
Calculating a ratio of the first relative mean square root error to a second relative mean square root error in a sum of the first relative mean square root error and the second relative mean square root error as a first weight and a second weight, Wherein the second weight is applied to the average relation, and the correction relation is calculated by applying the first weight to the real-time relation. 제12항에 있어서,
미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수와 임계치를 비교하는 것을 더 포함하고,
사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 강우강도를 추정하는 것은,
미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 미만이면, 상기 평균 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하고, 미리 정해진 시간 동안 수집되는 반사도-관측 강우강도 쌍의 개수가 임계치 이상이면, 상기 보정 관계식을 이용하여 강우강도를 추정하는 것인 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.13. The method of claim 12,
Comparing the number of reflectance-observed rainfall intensity pairs collected for a predetermined time with a threshold value,
The estimation of the rainfall intensity from the reflectivity of the site-specific weather radar,
If the number of reflectance-observation rainfall intensity pairs collected for a predetermined time is less than a threshold value, estimating a rainfall intensity using the average relation, and if the number of reflectance-observation rainfall intensity pairs collected over a predetermined time is more than a threshold value, Wherein the rainfall intensity is estimated using the correction relation. 제12항에 있어서,
사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도를 합성하여 강우강도 합성장을 생성하는 것을 더 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.13. The method of claim 12,
Further comprising generating a rainfall intensity synthesis field by synthesizing the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the site-specific weather radar to generate a rainfall intensity synthesis field. 제19항에 있어서,
사이트 별 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도를 합성하여 강우강도 합성장을 생성하는 것은,
사이트 별 기상 레이더의 중복 영역이 존재하는 경우, 중복 영역을 갖는 기상 레이더의 반사도로부터 추정한 강우강도의 평균 값을 해당 중복 영역의 강우강도로 하여 상기 강우강도 합성장을 생성하는 것을 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.20. The method of claim 19,
In order to generate the rainfall intensity synthesis field by synthesizing the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the site-specific weather radar,
And generating the rainfall intensity synthesis field by using an average value of the rainfall intensity estimated from the reflectivity of the weather radar having overlapping regions as the rainfall intensity of the overlapping region when there is an overlapped region of the site-specific weather radar, Based rainfall intensity estimation method. 제12항에 있어서,
사이트 별 기상 레이더의 반사도 및 적어도 하나의 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 포함하는 강수자료를 수집하는 것은,
사이트 별 기상 레이더 시스템으로부터, 퍼지품질관리기법이 적용된 기상 레이더의 반사도로 특정 고도의 반사도를 추출한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 수집하는 것을 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.13. The method of claim 12,
Collecting precipitation data, including the reflectivity of the site-specific weather radar and the observed rainfall intensity, which is the rainfall intensity observed by at least one rain gauge,
A weather radar-based rainfall intensity estimation method comprising collecting, from a site-specific weather radar system, CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) data that extracts a specific altitude reflectivity with a reflectivity of a weather radar employing a fuzzy quality control technique. 제12항에 있어서,
사이트 별 기상 레이더의 반사도 및 적어도 하나의 우량계에서 관측하는 강우강도인 관측 강우강도를 포함하는 강수자료를 수집하는 것은,
사이트 별 적어도 하나의 기상 관측 시스템으로부터 WRC-RGP(Weather Radar Center-Rain Gauge Processing) 알고리즘에 의해 전처리 된 관측 강우강도를 수집하는 것을 포함하는 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법.13. The method of claim 12,
Collecting precipitation data, including the reflectivity of the site-specific weather radar and the observed rainfall intensity, which is the rainfall intensity observed by at least one rain gauge,
A method for estimating a rainfall intensity based on a weather radar, comprising collecting an observed rainfall intensity pre-processed by a weather radar center-rain gauge processing (WRC-RGP) algorithm from at least one weather observation system for each site. 제12항 내지 제22항 중 어느 하나의 항에 따른 기상 레이더 기반의 강우강도 추정 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.22. A computer-readable recording medium for performing a weather radar-based rainfall intensity estimation method according to any one of claims 12 to 22.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102058700B1 (en) * 2018-08-21 2019-12-24 부경대학교 산학협력단 System and Method for Correcting N(D) and V(D) calculated by disdrometer
CN111650572A (en) * 2020-07-23 2020-09-11 浪潮云信息技术股份公司 Method and system for reducing short-time rainfall estimation deviation
KR102203136B1 (en) 2020-07-15 2021-01-14 대한민국 Method for precipitation nowcasting using dynamic motion vectors, recording medium and device for performing the method
KR102212524B1 (en) 2020-07-15 2021-02-05 대한민국 Method for retrieval of lost radial velocity in weather radar, recording medium and device for performing the method
CN112630867A (en) * 2020-12-30 2021-04-09 中国气象局气象探测中心 Three rainfall sensor fusion system

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101423278B1 (en) * 2013-09-09 2014-07-25 대한민국 System for calculating rainrate using Local Gauge Correction and method thereof
KR101483617B1 (en) * 2013-12-06 2015-01-16 대한민국 Quantitative precipitation estimation system and method thereof
KR20150066315A (en) * 2013-12-06 2015-06-16 대한민국(기상청장) Quantitative precipitation estimation system based dual polarization radars and method thereof

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101423278B1 (en) * 2013-09-09 2014-07-25 대한민국 System for calculating rainrate using Local Gauge Correction and method thereof
KR101483617B1 (en) * 2013-12-06 2015-01-16 대한민국 Quantitative precipitation estimation system and method thereof
KR20150066315A (en) * 2013-12-06 2015-06-16 대한민국(기상청장) Quantitative precipitation estimation system based dual polarization radars and method thereof

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102058700B1 (en) * 2018-08-21 2019-12-24 부경대학교 산학협력단 System and Method for Correcting N(D) and V(D) calculated by disdrometer
KR102203136B1 (en) 2020-07-15 2021-01-14 대한민국 Method for precipitation nowcasting using dynamic motion vectors, recording medium and device for performing the method
KR102212524B1 (en) 2020-07-15 2021-02-05 대한민국 Method for retrieval of lost radial velocity in weather radar, recording medium and device for performing the method
US11422286B2 (en) 2020-07-15 2022-08-23 Korea Meteorological Administration Method for precipitation nowcasting using dynamic motion vectors, recording medium and device for performing the method
US11474237B2 (en) 2020-07-15 2022-10-18 Korea Meteorological Administration Method for retrieval of lost radial velocity in weather radar, recording medium and device for performing the method
CN111650572A (en) * 2020-07-23 2020-09-11 浪潮云信息技术股份公司 Method and system for reducing short-time rainfall estimation deviation
CN111650572B (en) * 2020-07-23 2023-02-24 浪潮云信息技术股份公司 Method and system for reducing short-time precipitation estimation deviation
CN112630867A (en) * 2020-12-30 2021-04-09 中国气象局气象探测中心 Three rainfall sensor fusion system

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