본 연구에서는 레이더 및 우량계 강우자료가 대수정규분포를 따른다고 가정하는 경우의 편의보정 문제를 살펴보았다. 이를 위해 대수정규분포를 따르는 두 강우자료의 평균, 중앙값 및 최빈값에 대한 회귀선을 유도하였으며, 레이더 강우 보정에 대한 각 회귀선의 효용성을 검토하였다. 추가로 강우자료가 정규분포를 따른다고 가정하는 경우와의 비교를 수행하였다. 본 연구는 2003년 발생한 태풍 매미의 강우자료에 대한 회귀분석 결과를 적용 예로 살펴보았다. 그 결과, 레이더 강우를 독립변수로 적용한 경우, 세 개의 회귀선을 이용한 레이더 강우의 보정결과가 모두 과소 추정된 것으로 나타났다. 반대로 우량계 강우를 독립변수로 한 경우의 세 회귀선에 대한 결과에서는 레이더 강우가 모두 과대 보정되었다. 고려한 경우 중에는 평균값에 대한 결과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 그러나 이 경우도 정규분포로 가정하는 경우 중 우량계 강우를 독립변수로 한 원점을 통과하는 회귀선에 비해 열등한 결과를 주는 것으로 확인되었다. 따라서 이를 통해 레이더 강우의 편의 보정에 대수정규분포를 고려한 회귀식을 이용해야 한다고 결론 내리기는 힘들 것으로 보인다.
This study investigated the problem of mean-field bias correction under the assumption that the radar and rain gauge rainfall data follow the log-normal distribution. Regression curves for the average, median and mode of the radar and rain gauge rainfall were derived and evaluated for their usefulness. Additionally, these regression curves were compared with those derived under the assumption that the radar and rain gauge data follow the normal distribution. This study investigated the regression results for the Typhoon Meami occurred in 2003 as an example. As results, three regression lines with the radar rainfall as the independent variable were found to underestimate the rainfall, while those with the rain gauge rainfall as the independent variable to overestimate. Among three types of regression curves considered, the result for the average was most appropriate. However this case was found to be inferior to the regression line passing the origin under the assumption of the normal distribution with the rain gauge rainfall as its independent variable. So it was hard to conclude that the consideration of the log-normality on the correction of radar rainfall is beneficial.
