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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장경호 (전북대학교 토목공학과) 박영기 (전북대학교) 정재성 (순천대학교)
저널정보
한국환경기술학회 한국환경기술학회지 한국환경기술학회지 제16권 제5호
발행연도
2015.1
수록면
419 - 432 (14page)

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본 연구의 목적은 구름 물리학을 토대로한 일차원 지점강우모형이 전주지점 강우모형으로 적합한지를 검토하고, Kriging 기법으로 그 신뢰성을 평가하는데 있다. 모형의 입력데이터는 매시 단위의 온도 , 이슬점온도 , 해면기압 인데, 이 기상자료는 단위면적당 구름 기주의 입력값이고, 구름 운저에서 출력값은 강우량이다. 매개변수는 모의 강우량과 관측 강우량과의 차이를 최소화하는 방법을 사용하여 결정하였다. 는 상승기류속도 매개상수이고, 는 평균운적직경 매개변수이다. 여기서, 은 둔감하고, 는 보다 강한 상승기류 속도에 보다 많은 갯수의 큰 운적을 발생시키기 때문에 모의 강우량 평가에 있어서 민감하였다. Georgakakos and Bras(1982)가 제안한 매개상수 ()을 토대로 매개변수 를 평가한 결과, 는 장마전선의 경우, 3.6×10E-02 ~ 6.8×10E-02, 열대성 저기압의 경우 4.4×10E-02 ~ 6.4×10E-02, 그리고 온대성 저기압의 경우 4.6×10E-02 ~ 6.9×10E-02 등의 범위로 나타났다. Kriging 기법은 주위의 관측값들을 선형으로 조합하여 보간값을 추정하는 통계기법이다. G.C. Models은 IRF-0, IRF-1, IRF-2 등으로 알려져 있고, 이 모형을 적용한 결과, 강우사상이 IRF-0, IRF-1, IRF-2 등으로 다양한 분포를 보였다. 오차평가방법을 사용하여 GBPM 모형과 Kriging 기법을 비교한 결과 지점강우모형이 Kriging 기법보다 관측강우량에 더 잘 일치함을 알았다.
#Station precipitation model #Kriging technique #parameter #G.C. models

목차

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참고문헌 (24)

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Georgakakos, K. P / A hydrologically useful station precipitation Model 2, Case studyies / Water Resour. Res 20:1597~1610 google schola Srivastava, R. C / 1969 / Rainstorm and Hail google schola Braham, R. R / 1965 / The Aerial Observation og snow and Rain Clouds / Proc. International Conference on Cloud Physics :494~501 google schola Sulakvelidze, G. K / 1969 / Rainstorms and Hail google schola Mason, B. J / The Physics of Clouds / Claendon Press google schola

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