Daymet와 PRISM을 연계한 월 면적 강수량 추정

Abstract

본 연구에서는 Daymet 모형과 PRISM 모형을 기반으로 한 새로운 면적 강수량 추정 모형을 제시하였으며, 전국 348개 자동기상관측장비와 60개 종관기상관측시스템의 강수 관측자료를 이용하여 2006년 1월부터 2010년 12월까지 총 60개월에 대한 월 면적 강수량을 산정하였다. 또한 Jackknife 방법을 적용하여 408개 관측지점의 강수 관측치와 추정치를 비교하였다. 비교 결과, 강수의 공간 분포 패턴은 비교적 잘 묘사하고 있으나, 영향반경 내 관측지점 중 최대 강수량이 발생할 경우에는 다소 과소 추정되는 경향이 나타났다. 이러한 결과는 통계적 기법을 기초로 하는 모형의 특성 때문에 발생되는 현상으로, 향후 모형매개변수들의 보정을 통하여 어느 정도 개선될 수 있을 것으로 판단된다. A mixed model interpolating monthly precipitation linking between Daymet and PRISM(Parameter-elevation Regression on Independent Slope Model) was proposed. And it was applied from January 2006 to December 2010(during 60 months) using 348-AWS(Automatic Weather Station) and 60-ASOS(Automated Synoptic Observing System) in Korea. The estimated monthly precipitation amount was compared with observed records at total 408 weather stations using the Jackknife validation method. The results indicated that the model reflected sufficiently well the spatial distribution pattern of the monthly precipitation. However, it was underestimated when the maximum precipitation at a target station occurred in the influence circle. This is the systematic error of the model based on a statistical technique and will get solved through the calibration of model parameters.