공간가중회귀모형을 활용한 일강수량 공간 상세화

Spatial Downscaling of Daily Rainfall Using Geographically Weighted Regression Model

지점 관측자료로부터 공간 상세화된 수문기상 자료는 유역 단위 수문순환 해석의 기초 입력자료로 활용되기 때문에 다양한 공간 상세화 기법이 개발되어왔다. 그러나 각 방법의 장단점이 존재하고 각 방법의 결과에 대한 차이가 크기 때문에 상세화 기법의 실무 적용은 한계가 있다. 또한 현재까지 기법 간의 신뢰할 만한 비교 검증이 없었던 것도 사실이다. 따라서 최적의 상세화 기법 결정을 위해 수문기상 자료 상세화 기법에 대한 체계적인 조사와 상세화된 자료의 정량적 신뢰도 평가가 필요하다. 이에 본 연구에서는 공간적인 내삽방법인 공간가중회귀모형을 실제 12개의 호우사상에 적용하여 공간 상세화된 일강수량을 검토하였다. 그 결과 공간가중회귀모형에 의해 상세화된 일강우량은 고도에 따른 경향성이 나타난 경우에 다중이차내삽방법에 의한 일강수량과 유사하게 나타났다. 반면 이러한 경향 없이 저고도에서만 강우가 크게 발생한 경우 공간가중회귀모형에 의해 추정된 일강우량은 주변 유역의 일강우량과 평활화되는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 공간가중회귀모형의 독립변수로 고도를 적용하였으나 고도만으로는 한반도 지형 특성을 반영하기에는 한계점이 있음을 확인하였다.

Various spatial downscaling methods have been developed since the downscaled hydrological and meteorological data from point measurements can be used for input data of hydrological analysis. Each of the methods, however, have the pros and cons and there is a lot of difference between the results of the methods so that the practical application of the methods is not easy. Also, there have been not comparison and verification for each spatial downscaling method in Korea. Therefore it needs to investigate the spatial downscaling methods and assess the downscaled data for the determination of the optimal spatial downscaling method. This study applied the geographically weighted regression model to twelve events and examined the downscaled daily rainfall. As a result, the downscaled daily rainfall by the geographically weighted regression model was similar to the downscaled daily rainfall by the multi-quadric interpolation method when the rainfall correlated with the elevation. However, the downscaled daily rainfall by the geographically weighted regression model was smoothed with the daily rainfall of adjacent basins. It has been found that only using elevation as an independent variable of the model has a limit to reflect the Korean geographic feature.