| 초록 |
수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. |
