DOI QR코드

DOI QR Code

Reflectivity Mosaic of Two Radars Using a Height-weighted Method

고도 가중 방법을 이용한 레이더 반사도의 합성

  • Lee, Jung-Hoon (Department of Astronomy and Atmospheric Sciences, Kyungpook National University) ;
  • Jung, Sung-Hwa (Department of Astronomy and Atmospheric Sciences, Kyungpook National University) ;
  • Heo, Bok-Haeng (Meteorological Advancement Council, Korea Meteorological Administration) ;
  • Kim, Kyung-Eak (Department of Astronomy and Atmospheric Sciences, Kyungpook National University)
  • 이정훈 (경북대학교 천문대기과학과) ;
  • 정성화 (경북대학교 천문대기과학과) ;
  • 허복행 (기상청 기상선진화추진단) ;
  • 김경익 (경북대학교 천문대기과학과)
  • Received : 2009.10.12
  • Accepted : 2010.07.21
  • Published : 2010.08.31

Abstract

A new method to mosaic reflectivity over the overlapped coverage of two radars was developed. The method mosaics the radar reflectivity with weights after adjustment of reflectivity differences on overlapped coverage of neighboring two radars. Their weights are inverse proportion to the difference between the height of an interpolated reflectivity and the level of CAPPI (Constant Altitude PPI). The performance of this method was compared to different mosaic methods (Mosaics by maximum value, averaged value, nearest value and distance weighted value) using the reflectivity fields of a typhoon event observed by two radar. New method was better than any other methods either as a continuity and as a bias analysis of reflectivity at the boundaries in overlapped coverage by two radars.

두 대의 레이더를 이용하여 반사도를 합성할 때 중복영역을 처리하는 새로운 합성 방법을 개발하였다. 이 합성 방법은 인접한 두 레이더의 중복되는 영역의 반사도 차이를 보정한 후 가중치를 주어 합성하는 방법이다. 가중치는 CAPPI(Constant Altitude PPI) 고도와 반사도가 관측된 고도와의 차이의 비를 역으로 계산한 것이다. 이 합성방법의 결과를 분석하기 위하여 두 레이더를 이용하여 관측한 태풍 사례의 반사도장에 대해 다른 합성방법(최댓값, 평균값, 근거리, 거리 가중)과 비교하였다. 두 레이더의 중복영역의 경계지점들에 대해 반사도의 연속성과 치우침을 분석하였고 그 결과 새로운 방법이 다른 합성방법에 비해 더 우수한 결과를 얻었다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 기상청

References

  1. 기상청, 2003. 기상청 지동기상관측망 현황, 기상청 관측담당관실 기술노트, 2003-1: 61pp.
  2. 허소정, 임은하, 엄원근, 류상범, 1998. 기상청 레이더 원시 자료의 합성에 관한 고찰. 1998년 한국기상 학회 가을학술발표회.
  3. Atlas, D., 2002. Radar calibration: come simple approaches, Bull. Amer. meteor. Soc., 83: 1313-13316.
  4. Fo, A. J. P., K. C. Crawford, and C. L. Hartzell, 1998. Improving WSR-88D hourly rainfall estimates, Wea. Forecasting, 13: 1016-1028. https://doi.org/10.1175/1520-0434(1998)013<1016:IWHRE>2.0.CO;2
  5. Gourley, B. Kaney, and R. A. Maddox, 2003. Evaluating the calibrations of radars: A software approach. Preprints, 31st Int. Conf. on Radar Meteorology, Seattle, WA, Amer. Meteor. Soc., 459-462.
  6. Lakshmanan. V., T. Smith, K. Hondl, G. J. Sutmpf, and A. Witt, 2006. A real-time, threedimensional, rapidly updating, heterogeneous radar merger technique for reflectivity, velocity, and derived products, Wea. Forecasting, 21: 802-823. https://doi.org/10.1175/WAF942.1
  7. Marshall, J. S. and W. McK. Palmer, 1948. The distribution of raindrops size. J. Atmos. Sci., 5: 165-166.
  8. Mohr, C. G. and R. L. Vaughan, 1979. An economical procedure for cartesian interpolation and display of reflectivity factor data in three-dimensional space, J. Appl.Meteor., 18: 661-670. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1979)018<0661:AEPFCI>2.0.CO;2
  9. Zhang, J., K. Howard, and J. J. Gourley, 2005. Constructing three-dimensional multiple-radar reflectivity mosaics: Examples of convective storms and stratiform rain echoes, J. Atmos.Oceanic Technol., 22: 30-42. https://doi.org/10.1175/JTECH-1689.1