- TRMM-PR/VIRS와 GMS 자료를 이용한 강수량 추정에 관한 연구
- Rainfall Estimation Using TRMM-PR/VIRS and GMS Data
- ㆍ 저자명
- 김영섭,박경원
- ㆍ 간행물명
- 大韓遠隔探査學會誌
- ㆍ 권/호정보
- 2002년|18권 6호|pp.319-326 (8 pages)
- ㆍ 발행정보
- 대한원격탐사학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
TRMM-PR/VIRS와 GMS 자료를 이용하여 강수량을 추정하였다. 강수량 추정의 검증에는 기상청의 AWS 관측자료를 이용하였다. 본 연구의 강수량 추정 절차는 다음과 같다: 1) TRMM-PR 자료와 AWS 자료를 이용하여 Z-R 관계식을 도출한다. 2) Z-R 관계식에 의한 추정치와 VIRS의 TBB 자료를 이용하여 강수량 추정식을 도출한다. 3) 새롭게 도출된 식의 VIRS의 TBB 대신 GMS의 TBB 자료를 대입하여 광역의 강수량을 추정한다. Z-R 관계식은 Z=303R$^{0.72}$로 나타났고 상관계수는 0.57이었다. 새롭게 제시된 강수량 추정식에 의한 결과의 상관계수는 0.67, RMSE는 17mm/hr로 나타났다. 강수량 추정식은 집중호우 때 과소추정하는 경향을 보였다.
Rainfall estimation was conducted based on TRMM-PR/VIES and GMS data. AWS rainfall data were used for various validation. General procedure is as follows; 1) Z-R relationship was made by the comparison of TRMM-PR and AWS data. 2) new algorithm was developed by the estimates from Z-R equation and TBB of VIRS. 3) rainfall was estimated through the substitution of GMS data for TBB of VIRS in the newly developed algorithm. Z-R relationship based on TRMM is $Z=303R^{0.72}$ with correlation coefficient 0.57. The newly developed algorithm is shown as correlation coefficient 0.67 and RMSE 17mm/hr. New algorithm shows the underestimating tendency in case of heavy rainfall event.