• 제목/요약/키워드: 고도화 기상자료

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WRF 기상자료의 밭 토양 물수지 모형 적용 및 효과 분석 (Evaluation for the application of WRF meteorological data on grid-based soil moisture model in upland)

  • 홍민기;이성학;최진용;이승재
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.213-213
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    • 2015
  • 밭에서의 점적 관개를 이용한 노지 재배의 경우 적정 관개 계획 수립을 위해서는 작물 및 토양의 수분 정보에 대한 정확한 파악이 필요하다. 본 연구에서는 밭 토양을 GIS(Geographic Information System)를 통해 격자 형태로 분할하여 작물의 증발산량 및 토양의 수분함량을 모의할 수 있는 격자 기반 토양 물수지 모형을 개발하였다. 본 모형을 통해 작물의 소비수량 및 필요 수량을 파악함으로써 작부기간 중 필요한 관개수량을 제시하는 것이 가능하다. 고도화 기상자료로는 국가농림기상센터에서 운영 중인 고해상도 WRF(Weather Research and Forecasting) 모형에서 생산된 격자 형태의 복사, 온도, 바람, 강수 자료를 사용하였고 고도화 기상자료의 격자 해상도 별로 모의되는 작물 및 토양의 수분 정보 간 비교 및 분석을 실시하였다. 토양 물수지 모형에 입력되는 격자형태의 자료로는 기상, 토성 및 토지이용 자료가 있으며 기상자료의 경우 가로 및 세로의 크기가 각 270, 810, 2430m로 동일한 3가지 경우로 나누어 적용했으며 토성 및 토지이용 자료의 경우 기상 격자의 최소 크기에 맞춰 가로 및 세로의 크기가 각 270m인 격자로 분할하였다. 이와 같은 과정에 의한 모의 결과 각 격자별 작물 증발산량, 토양수분함량 및 관개수량의 일 연별 시계열 자료를 얻을 수 있으며 동시간대 격자별 수문인자 값을 산정하고 위치에 따른 공간적 상호 상관성을 분석하였다. 결과적으로, 고도화 기상자료의 격자 크기에 따른 밭 토양 물수지 분석 결과를 통해 고도화 기상 격자의 규모별 밭 토양 물수지 분석 효용성을 파악하고자 하였다. 더불어, 시험 지역(Test Bed) 선정을 통해 토양수분 및 증발산량을 실측하고 본 모형의 모의 결과와 비교함으로써 검정하는 것을 향후 연구 계획으로 한다.

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고해상도 종합 강우자료 복원 및 검증 (Generation and verification of the synthetic precipitation data)

  • 강형전;오재호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.142-146
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    • 2016
  • 최근 저해상도 기상자료를 바탕으로 한 단기간에 내린 폭우나 극심한 가뭄 등과 같은 국지적인 기상 예보는 한계가 있기 때문에 고해상도 기상자료에 대한 수요가 증대되고 있으며, 특히 지형이 복잡한 한반도의 경우 지형적인 영향을 고려한 고해상도 기상자료가 요구되고 있다. 하지만 현재 기상청에서 제공하는 남한 지역의 지상 관측 자료는 약 10km의 불규칙한 간격으로 분포하고 있으며 이는 복잡한 남한지역의 지형 특성을 고려하기에는 해상도가 낮아 상세한 기상 현상을 예측하기 힘들다. 또한, 북한의 경우 사용가능한 관측 자료가 부족하여 한반도 전체를 대상으로 한 기상 예보 및 기후 특성 분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 강수 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 이용하여 3시간 간격의 현재기후(2000-2014년)에 대한 한반도 지역의 1km 강우 자료를 복원하였다. 관측 자료가 부족한 북한의 경우 재분석 자료를 이용하여 1km 해상도의 강우 자료를 복원하였다. 이를 위해 몇 가지 특정한 강우 Case를 선별하였고, QPM 수행 시 필요한 강수, 상대습도, 지위고도, 연직 기온, 연직 바람장 등의 변수에 대하여 남한 지역에 해당하는 지점의 여러 재분석 자료와 실제 남한 지역의 지상/고층 관측 자료와의 비교 및 Correlation 분석을 통해 가장 적절하다고 판단되는 재분석 자료인 NASA에서 제공하는 MERRA Reanalysis data를 선정하였다. 또한, 소규모 지형효과를 고려하기 위한 상세 지형자료로 고해상도 지형 자료인 DEM(*Digital Elevation Model) 1km 자료를 사용하였다. 한반도의 강우를 복원하기 위하여 Barnes 기법을 이용하여 불규칙적으로 분포해 있는 강수량 데이터를 규칙적인 자료로 격자화 하였고, 격자화 한 10km 해상도의 자료를 QPM을 통해 복잡한 지형 특성을 고려한 1km 해상도의 강우 자료로 복원하였다. 또한, QPM의 모의 성능을 검증하기 위하여, 위에서 선별한 특정 강우 Case에 대하여 복원한 1km 강우자료와 200m 이내의 거리에서 겹치는 지상관측자료와의 비교를 통하여 모의 성능을 검증하였다. 본 연구를 통해 복원된 한반도 상세 강우 자료를 통해 통일을 대비한 기상, 농 수산업, 수자원 등 다양한 분야에서 활용 될 수 있으며, 국지적인 폭우 및 가뭄 등의 이상 기상 현상을 분석하는 데 참고 기초 자료로써 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

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다양한 GIS 플랫폼을 위한 고해상도 기상레이더 정보 시각화 기법 (A Visualization Method of High Definition Weather Radar Information for various GIS Platforms)

  • 장봉주;임상훈;이석환;문광석;;권기룡
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권11호
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    • pp.1239-1249
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    • 2013
  • 기상레이더의 발전과 더불어 국내외적으로 정밀한 기상레이더를 이용한 토네이도, 돌발홍수 등의 돌발적인 기상현상에 대한 기상데이터 분석 및 기상현상 예측 기술 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그에 반해 레이더 자료에 대한 시각화 및 표출 방법에 대한 관심이 증가하고 있지만, 현재까지의 기상과 관련한 각 국가 기관 등에서는 단순히 표출된 레이더영상을 GIS 데이터에 사상하여 해석하는 데 급급한 실정이다. 본 논문은 저고도에서 일어나는 국지성, 기습성 기상변화를 관측하고 효과적으로 대응하기 위해, 시 공간적고해상도를 갖는 기상레이더로부터 관측된 데이터 자료를 효과적으로 표현하기 위해 다양한 GIS 플랫폼에서 서비스할 수 있는 고해상도 기상관측 데이터의 표현 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 기상레이더로부터 획득된 데이터를 이용하여 래스터 및 벡터 형태의 고해상도 자료구조로 변환하여 GIS 플랫폼 상에서 정확한 좌표위치와 고도에 직관적으로 인지할 수 있도록 하기 위한 방법을 제시하였다. 실험결과 GIS 플랫폼과 융합된 고해상도 기상데이터를 이용함으로써 돌발성 기후변화, 국지성 폭우, 토네이도 등의 정확한 위치와 고도 등의 정보를 포함하여 기상상황을 직관적으로 인지하고, 상세히 분석할 수 있는 것을 확인하였다.

딥러닝에 기반한 우리나라 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료 생산 (Development of long-term daily high-resolution gridded meteorological data based on deep learning)

  • 정유경;변규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.198-198
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    • 2023
  • 유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

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항공기 기상관측자료(AMDAR)를 이용한 인천국제공항 저고도 급변풍 예측시스템 검증 (Verification of Low-Level Wind Shear Prediction System Using Aircraft Meteorological Data Relay (AMDAR))

  • 석재혁;최희욱;김근회;이상삼;이용희
    • 한국항공운항학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.59-70
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    • 2023
  • In order to predict low-level wind shear at Incheon International Airport (RKSI), a Low-Level Wind Shear prediction system (KMAP-LLWS) along the runway take-off and landing route at RKSI was established using Korea Meteorological Administration Post-Processing (KMAP). For the performance evaluation, the case of low-level wind shear cases calculated from Aircraft Meteorological Data Relay (AMDAR) from July 2021 to June 2022 was used. As a result of verification using the performance evaluation index, POD, FAR, CSI, and TSS were 0.5, 0.85, 0.13, and 0.34, respectively, and the prediction performance was improved by POD, CSI, and TSS compared to the Low-Level Wind Shear prediction system (LDPS-LLWS) calculated using the Korea Meteorological Administration's Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS). This means that the use of high-resolution numerical models improves the predictability of wind changes. In addition, to improve the high FAR of KMAP-LLWS, the threshold for low-level wind shear strength was adjusted. As a result, the most effective low-level wind shear threshold at 8.5 knot/100 ft was derived. This study suggests that it is possible to predict and respond to low-level wind shear at RKSI. In addition, it will be possible to predict low-level wind shear at other airports without wind shear observation equipment by applying the KMAP-LLWS.

춘.추분 시기 천리안위성에 미치는 태양 영향

  • 김재관;이병일;박영원;손승희
    • 천문학회보
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    • 제37권1호
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    • pp.94.1-94.1
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    • 2012
  • 천리안위성은 우리나라 최초의 정지궤도복합위성(COMS: Communication, Ocean, and Meteorological Satellite)으로 2010년 6월 27일, 남미 기아나 쿠루기지에서 아리안-5 로켓에 의해 발사된 후 동경 128.2도, 적도 상공 약 35,800 km 고도의 정지궤도에 안착되었다. 이 후 궤도상시험 기간과 안정화 기간을 거쳐 2011년 4월 1일, 기상청은 위성자료 서비스를 시작하였다. 천리안위성의 기상영상기는 한반도 주변의 기상변화와 전 지구적 기후 변화 및 대기 운동을 감시하기 위해 실시간 관측 및 전송 시스템을 갖춘 탑재체이다. 이 기상영상기는 하루 8번의 지구 반면 영역과 각각 80번 내외의 북반구 및 한반도 영역을 관측하며, 이 자료는 지상에서 복사보정과 기하보정을 거친 후 위성을 통해 다시 사용자에게 배포된다. 천리안위성 기상영상기는 쉼 없이 관측하고, 일정 시간 이내에 그 자료를 배포해야 한다. 이러한 자료서비스는 운영시스템의 장애나 자연현상에 의한 자료 미수신 혹은 미처리가 발생할 경우 운영 결과 및 성과에 영향을 미친다. 이와 같은 장애에 대비해 국가기상위성센터는 이중화된 시스템을 구축했으며, 자료 백업 부기관으로서 한국항공우주연구원과의 사이트 이중화도 시행하고 있다. 그러나 정지궤도에 있는 위성과 태양 및 지구의 역학적인 관계에 따라 태양 전파 잡음의 영향인 태양간섭과, 위성 태양전지판 충전 장애를 일으킬 수 있는 위성식, 그리고 위성 자정 주변에 발생할 수 있는 태양광 침입 및 산란광 영향 등은 미리 예측되어야 하며, 이 시기 운영 방안 마련과 사용자 공지 등의 조치가 수반되어야 한다. 국가기상위성센터는 춘 추분 시기에 발생하는 이러한 태양 영향을 예측하고 검증했으며, 이 시기 위성 및 지상국의 효율적인 운영방안을 마련하였다.

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다중선형회귀 및 인공신경망 모형을 이용한 대설피해에 따른 피해액 예측에 관한 연구 (Prediction of damages induced by Snow using Multiple-linear regression and Artificial Neural Network model)

  • 권순호;이의훈;정건희;김중훈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.20-20
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    • 2017
  • 최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

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한반도 가뭄 지수에 대한 공간 보간 기법 비교 (A comparison of spatial interpolation techniques for the drought indices over South Korea)

  • 김용탁;도기봉;이종화;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.252-252
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    • 2016
  • 수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 한반도 수리적 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 요구되고 있다. 한반도는 지리적 특성상 약 70%가 산학 구조로 되어 있어서 지형적 기상 현상이 복잡하여 가뭄지수의 공간 보간에 어려움이 있다. 따라서 지형적 특성-거리, 고도, 해양에서의 거리, 지향면 등을 고려할 수 있는 PRISM 기법을 기존의 공간 보간 기법과 비교 분석하여 한반도 전역의 가뭄 특성에 적합한 공간 보간 기법을 검출하고자 하였다. 자료의 분석은 기상청에서 제공하는 강우 관측소중 40년 이상의 연한을 가지고 있는 60개 지점을 선정하여 분석하였으며 방법 간의 비교는 지점을 선정하여 추정된 오차를 기초로 하여 판단하였다. 분석결과 PRISM 기법이 복잡한 지형적 특성을 가진 지역에서 더 적합한 방법으로 나타났다. 향후 연구에서는 미개측 지역의 가뭄지수 분석을 시행하여 관측소가 설치되지 않은 지역의 적합한 가뭄 특성을 분석하여 효율적인 수자원 활용을 위한 적절한 의사결정 지표를 선정하고자한다.

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PRISM 기법을 이용한 TRMM 위성자료의 상세화 기법 평가 (Assessment for Downscaling Method of TRMM Satellite Observation using PRISM Method)

  • 소병진;유지영;김민지;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.5-5
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    • 2015
  • 현재 우리나라에서 지상관측장비인 AWS(Automatic Weather System)와 ASOS(Automated Synoptic Observing System)기구가 한반도내 668개 지점에서 운영되고 있다. 이러한 장비는 지상관측장비로 하나의 지점에서 측정된 기상변량들이 특정 영역의 대푯값으로 사용되어지고 있다. 기존의 다양한 지점 단위의 수문 모형에서는 지상관측소를 통한 관측값을 적용하기에 어려움 없이 적절한 결과를 도출할 수 있었다. 컴퓨터의 발달로 인하여 복잡한 물리적 현상을 공간적으로 분석할 수 있는 모형의 구동이 가능해짐에 따라서 수문 분야에서도 다양한 분포형 해석 모형이 활발하게 개발 및 적용되고 있다. 지점 관측 자료는 공간적인 연속성을 반영하지 못하는 한계로 인하여 지점 관측자료를 이용한 공간자료의 생성 기법들이 사용되어지고 있지만 자연계에서 나타나는 정확한 공간적 현상을 재현해주지 못하는 문제점이 존재한다. 이러한 지점 관측의 한계를 해결하기 위하여 공간적인 관측이 가능한 레이더와 위성관측과 같은 원격 관측 장비들이 개발되어 공간적으로 연속성을 갖는 기상변량의 취득이 가능하여졌다. TRMM 강우자료는 지구 전체를 0.25도 약 25km 공간해상도를 갖으며 3시간 간격으로 제공되고 있다. 유역단위의 수문모형에 적용하기에 TRMM 강수자료의 공간해상도는 너무 커서 직접적인 적용에 어려움이 있다. 이러한 점에서 TRMM 자료의 상세화 기법을 통하여 수문모형에 적용이 가능한 1km 이하의 고해상도 자료를 생산하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 상세화 방법은 최종적으로 도출하고자 하는 공간해상도를 갖는 대체 변량(지표면 온도, 고도, 식생, 해수면 기압, 상대 습도, 대기온도, 풍향 등)을 이용하여 회귀분석의 형태로 분석이 이루어지고 있다. 그러나 대체 변량을 통해 도출된 상세화된 TRMM 강우는 간접적인 추정으로 인하여 정확한 결과의 도출에는 한계가 있을 것으로 판단된다. 이러한 점에서 본 연구에서는 한반도내 지상 관측값을 공간적 자료로 변환하여 주는데 효과적으로 평가받는 PRISM 모형에 적용하여 기존 SVM 모형을 통한 TRMM 상세화 결과가 갖는 정확성을 평가해 보고 지점 관측자료의 보간 기법의 평가에 TRMM 자료를 활용하는 방안에 대해 평가해 보고자 한다.

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레이더 반사도 자료의 오차구조 및 거리오차 보정 (The Error Structure of the Radar Reflectivity and the Correction of the Range Dependent Error)

  • 윤정수;유철상;김정호;전창현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.468-468
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    • 2012
  • 레이더 강우를 적극적으로 활용하기 위해서는 레이더 강우에 포함된 각 오차들에 대한 특성을 파악하고 정량화하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 레이더 반사도의 오차구조를 파악하고 그러한 오차구조를 갖는 반사도로부터 표출한 CAPPI의 거리오차를 보정하였다. 이러한 거리오차 파악을 위해서는 참 값으로 가정할 수 있는 기준 반사도가 필요하며 본 연구에서는 VPR 모형으로부터 기준 반사도인 지상 반사도를 추정하였다. 그 결과 일정한 VPR 모형을 적용하게 되면 거리와 상관없이 오차는 일정하고 오직 고도에 의해서만 영향을 받는다. 그러나 일정 고도에서의 반사도 표출 방법인 CAPPI는 지구곡률효과로 인해 실제로 거리가 멀어 질수록 관측 고도가 높아진다. 이에 따라서 오차는 거리가 멀어질수록 커지게 된다. 이는 실제 호우사상에 적용한 결과에서도 유사하게 나타났다. 강릉 기상 레이더의 경우 1.5km CAPPI는 약 100km까지 1.5km 고도를 유지하다 그 이상부터 고도가 점점 높아진다. CAPPI의 오차를 거리에 따라 분포시킨 결과에서도 100km까지는 어느 정도 일정한 오차를 보이다 그 이상부터 오차가 점점 증가하는 것으로 나타났다. CAPPI의 오차를 2차원 평면으로 나타낸 결과에서도 호우가 전반적으로 퍼져있는 시점부터 원거리에서 큰 오차를 보이고 있다. 이는 오차의 평균에서 더욱 명확히 나타났다. 이와 같이 CAPPI는 원거리 자료에서 오차가 크게 나타나고 있다. 이에 CAPPI에 포함된 거리오차를 VPR 모형을 이용하여 보정하였다. 그 결과 원거리에서의 오차가 감소하였음을 확인하였다.

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