• 제목/요약/키워드: GPM(IMERG)

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SPI를 활용한 GPM IMERG 자료의 적용성 평가 (Evaluation of GPM IMERG Applicability Using SPI based Satellite Precipitation)

  • 장상민;이진영;윤선권;이태화;박경원
    • 한국농공학회논문집
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    • 제59권3호
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    • pp.29-39
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    • 2017
  • In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.

GPM 위성강우 정확도 평가 (Accuracy Evaluation of GPM Satellite-derived Precipitation Data)

  • 김주훈;최윤석;김경탁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.601-601
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    • 2016
  • 글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 Arkin의 의해 제안된 IR방법에 의해 위성으로 부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 해양에서의 비교적 정확한 강수량 추정이 가능한 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법으로 위성강수 추정에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 이 후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 또다시 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 전지구강수관측위성(GPM, Global Precipitation Measurement Mission) 사업은 미국우주항공국(NASA)과 일본우주항공국(JAXA)의 주도로 전 지구 규모의 강수관측을 목적으로 시작되었으며, 추가 파트너로 프랑스의 CNES(French Centre National d'?tudes Spatiales), 인도의 ISRO(Indian Space Research Organisation), 미국 NOAA, 그리고 유럽연합의 EUMETSAT(European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites)가 참여하고 있다. 본 연구는 2014년 4월 발사된 GPM핵심 위성의 발사에 따라 제공되는 GPM 위성강우 자료의 정확도 평가를 목적으로 하고 있다. GPM 데이터는 Level-1에서 Level-3까지 다양한 데이터를 제공하고 있으며 본 연구에서는 Level-3의 IMERG 데이터를 이용하여 위성강우의 정확도를 평가하였다. IMERG 위성강우자료는 GPM 위성군의 모든 수동 MW 데이터를 조합하여 강우량을 추정하는 데이터이다. 자료의 시간적 범위는 2015년 8월 18일~8월 20일이고 공간적 범위는 한반도 영역으로 하였으며, 자료의 정확도 평가를 위한 지상계측자료는 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 강수량 자료를 이용하였다. 자료분석 결과 GPM에서 제공되는 IMERG 데이터의 공간적 분포는 그림 1과 같이 전라도 지역에 많은 강수가 분포하는 것을 확인할 수 있다. 이 기간 동안의 기상청 ASOS 관측 강수량 기록은 전국적으로 1순위가 고창군 25.5mm, 2순위가 부안군 21.9mm, 3순위가 정읍 및 영광군이 19.0mm로 위성으로부터 관측된 값과 지상계측값의 공간적 분포가 매우 유사한 경향을 보이는 것으로 분석되었다. 향후 위성강우 및 지상계측강우의 시계열적 정확도와 총강우량 등의 정확도 평가를 수행할 계획이다.

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동아시아 및 남한 지역에서의 Integrated MultisatellitE Retrievals for GPM (IMERG) 일강수량의 지상관측 검증 (Evaluation of Daily Precipitation Estimate from Integrated MultisatellitE Retrievals for GPM (IMERG) Data over South Korea and East Asia)

  • 이주원;이은희
    • 대기
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    • 제28권3호
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    • pp.273-289
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    • 2018
  • This paper evaluates daily precipitation products from Integrated Multisatellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (IMERG), Tropical Rainfall Measuring Mission Multisatellite (TRMM) Precipitation Analysis (TMPA), and the Climate Prediction Center Morphing Method (CMORPH), validated against gauge observation over South Korea and gauge-based analysis data East Asia during one year from June 2014 to May 2015. It is found that the three products effectively capture the seasonal variation of mean precipitation with relatively good correlation from spring to fall. Among them, IMERG and TMPA show quite similar precipitation characteristics but overall underestimation is found from all precipitation products during winter compared with observation. IMERG shows reliably high performance in precipitation for all seasons, showing the most unbiased and accurate precipitation estimation. However, it is also noticed that IMERG reveals overestimated precipitation for heavier precipitation thresholds. This assessment work suggests the validity of the IMERG product for not only seasonal precipitation but also daily precipitation, which has the potential to be used as reference precipitation data.

시간 해상도 변화에 따른 IMERG 정확도 평가 (Evaluation of the Accuracy of IMERG at Multiple Temporal Scales)

  • 김주훈;최윤석;김경탁
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.102-114
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    • 2017
  • 본 연구는 위성으로부터 유도된 강우자료 중 GPM IMERG의 정확도를 평가함으로써 미계측 혹은 비접근 지역에 대한 적용성을 판단하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상 유역은 한반도 전역에 대하여 6개 권역으로 구분하여 분석을 수행하였다. 연구 유역에 대한 강우자료는 기상청에서 생산하고 있는 ASOS의 강우량 자료와 IMERG 위성강우자료를 이용하였다. 1시간의 시간해상도에서 평균 0.46의 상관계수를 가지며 24시간 해상도의 상관분석에서는 0.69로 높은 상관관계를 보이는 것으로 분석되었다. IMERG 강우량은 지상계측 강우량 보다 과소추정되는 것으로 분석되었으나, 시간 해상도가 낮아질수록 편이가 감소하는 것으로 분석되었다. 한편, 강우가 큰 기간의 사상 2개를 선정하여 분석한 결과 1시간 해상도의 상관계수는 0.68 및 0.69 값을 나타내었다. 또한 강우의 공간분포도 ASOS 및 IMERG 모두 유사한 분포를 보이는 것으로 분석되었다. 그러므로 IMERG 자료는 계측자료가 부족하거나 접근이 어려운 지역에서의 수문 기상 특성을 파악하는데 매우 유용할 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 분석기간의 확장과 다양한 통계 분석 방법을 적용하여 위성강우의 정확도를 검증하는 연구를 수행할 계획이다.

한반도 육상지역에서의 위성기반 IMERG 월 강수 관측 자료의 정확도 평가 (Accuracy Assessment of the Satellite-based IMERG's Monthly Rainfall Data in the Inland Region of Korea)

  • 류수민;홍성욱
    • 한국지구과학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.533-544
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    • 2018
  • 강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.

다중위성 강우 가뭄활용에 관한 연구 (Application of Drought System using Multi-sensor Satellite Data)

  • 박경원;장상민;윤선권;신용철;이성규
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.250-250
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    • 2016
  • 인공위성을 이용한 강수관측은 전 지구적 규모에서 시공간적으로 균일한 강수정보를 지속적으로 제공할 수 있으며, 가뭄에 중요한 하나의 변수로서 가뭄정보를 제공할 수 있다는 장점이 있어 점차적으로 미계측지역 수문학적으로 활용성이 증대되고 있다. 그러나 인공위성 기반 강수관측자료는 지상관측 강우자료에 비해 시 공간해상도가 낮고, 관측 당시의 대기 상태, 관측기기, 시 공간적 대표성 문제 등에서 기인한 많은 불확실성을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 보완하기 위한 목적으로 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration: NASA)는 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성을 핵심위성으로 한 다중 위성자료를 이용하여 전지구적으로 30분 간격, 10 km 해상도의 GPM IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)를 생산 제공하고 있다. 본 연구에서는 다중 인공위성 추정 강수의 가뭄 활용성을 검토하기 위한 목적으로 GPM IMERG 위성 강우 자료(Early run, Late run, Final run)의 검증 및 평가를 수행하고자 하였으며, 각각의 자료들을 강수사례에 적용하여 10 km, 30분 해상도를 가지는 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 레이더 및 지상 강우자료와 비교 검증하였다.

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한반도지역 가뭄 모니터링 활용을 위한 위성강우 편의보정 (Evolution of Bias-corrected Satellite Rainfall Estimation for Drought Monitoring System in South Korea)

  • 박지훈;정임국;박경원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_1호
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    • pp.997-1007
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    • 2018
  • 가뭄감시는 기후변화로 인해 빈번히 발생하는 자연재해를 저감하기 위해 필요한 중요한 요소 중의 하나이다. 한반도 지역의 가뭄감시를 수행하기 위해서는 위성기반 강수량을 관측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 위성기반의 원시위성강우자료와 편의보정한 위성자료를 이용하여 위성기반 강수량의 정확도를 확인하였다. 서로 다른 공간/시간 해상도를 가지는 원시위성자료(TRMM TMPA, GPM IMERG)를 10 km로 재격자화 하고, 일단위로 변환하였다. 최종적으로 원시위성강우의 표준 시간대를 한반도 표준시(GMT+9)로 변환하여 데이터베이스를 구축하였다. 한반도를 대상지역으로 선정하여, 지상관측자료와 검증을 실시하였다. 편의보정 기법은 GRA-IDW 기법을 선정하여 수행하였다. 먼저 원시위성자료를 검증한 결과를 살펴보면, 상관계수는 1998년부터 2017년까지 0.775로 비교적 정확도가 높게 나왔으며, TRMM TMPA, GPM IMERG 각각의 10 km 일강수량 상관계수값은 0.776, 0.753으로 크게 차이 나지 않았다. BIAS값은 원시위성자료 값이 지상관측자료보다 과대추정하는 것으로 나타났다. 편의보정한 위성자료를 검증한 결과를 살펴보면, 상관계수와 RMSE가 편의보정 전보다 개선된 값을 보여주고 있다. 본 연구에서 검증한 위성강우자료는 가뭄감시시스템의 기초자료로 충분히 활용할 수 있으며, 향후 미계측지역의 가뭄관리 의사결정을 위한 격자자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

천리안 위성과 GPM 위성을 활용한 한반도 호우사상 강우추정 기술 개발 (Development of Rainfall Estimation Technology in the Korean Peninsula in the Event of Heavy Rain using COMS and GPM Satellites)

  • 천은지;이달근;유정흠
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권5_2호
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    • pp.851-859
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    • 2019
  • 천리안(COMS, Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성은 한반도를 15분마다 촬영하지만, 관측 채널의 한계로 강우 추정 시 과소 추정하는 경향이 있어 풍수해 발생시 활용하기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 천리안 위성과 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성자료를 함께 이용하여 한반도 풍수해 발생시 활용할 수 있는 위성기반 강우추정 기술을 개발하였다. 천리안 위성과 GPM 위성의 시간 공간 해상도를 일치시키고 GPM 위성의 IMERG 자료를 통해 강우추정 정확도를 향상시킨 결과, 종관기상 관측값(ASOS)간의 상관계수가 0.7 이상으로 나타나 기존 천리안 위성 자료만을 이용한 강우추정 기술보다 정확한 결과를 도출하였다. 향후 천리안 위성의 후속 위성인 천리안 2A호(GK-2A)를 활용할 경우 보다 정확한 기상정보가 제공될 예정이므로, 미계측 지역에 대한 재난관리 활용성이 확대될 것으로 기대된다.

QGIS 기반 위성강수 처리 모듈 개발 (Development of satellite precipitation process module based on QGIS)

  • 김주훈;김경탁;조민혜
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.60-60
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    • 2019
  • OECD 발표에 의하면 물산업 관련 인프라 투자 전망은 전세계 GDP 대비 2010~2020년 약 1.01%에서 2020~2030년 약 1.03%로 확대될 전망으로 다른 통신, 전력, 철도 인프라 투자수요보다 많을 것으로 전망하고 있다(파이넨셜 뉴스, 2013.3.21.). 우리나라는 2005년 베트남 홍강종합개발사업을 시작으로 2015년 기준으로 세계 35개국에 진출하고 있다. 그러나 대부분의 물 산업 진출 대상 국가는 미계측 유역이 많고 지상에서 계측된 수문 자료가 부족한 실정이다. Namgung and Lee(2014)에 의하면 네팔의 수력발전소 건설에 관측된 강우량 자료가 없어 발전소 하류 10km 지점의 유하량 자료를 이용하여 자료의 정확도 검증을 대신하여 적용한 바 있다. 이와 같이 계측자료가 없거나 부족한 지역에 대하여 기상 위성을 이용하여 추정된 강수량 자료가 해당 지역의 강수 특성을 파악하는데 중요한 자료로 이용될 수 있다. 글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 IR방법에 의해 위성으로부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법, 이후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 본 연구는 대표적인 위성강수인 IMERG(Integrated MultisatellitE Retrievals for GPM)의 활용성을 높이기 위해 QGIS 기반의 위성강수 전처리 모듈을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 위성강수를 활용하기 위해서는 위성강수의 정확도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구를 통해 2017년 7월 중부지방 및 충청도 지방에 내린 강수자료를 비교한 결과 상관계수가 약 0.7정도로 상관성이 높은 것으로 분석되었고, 2018년 8월 9호 태풍 솔릭(Solik)에 대한 1시간의 시간해상도 분석 결과 상관계수 0.624로 위성강수의 활용성이 있음을 입증하였다. IMERG 위성강수의 활용성을 높이기 위하여 HDF5 포맷의 원시자료를 활용이 용이한 Tiff 로 변환하는 기능에서부터 특정범위 및 특정지점 추출 기능, Resampling 기능 등을 포함하는 전처리 모듈을 개발하였다.

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Accuracy Assessment of Precipitation Products from GPM IMERG and CAPPI Ground Radar over South Korea

  • Imgook Jung;Sungwon Choi;Daeseong Jung;Jongho Woo;Suyoung Sim;Kyung-Soo Han
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.269-274
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    • 2024
  • High-quality precipitation data are crucial for various industries, including disaster prevention. In South Korea, long-term high-quality data are collected through numerous ground observation stations. However, data between these stations are reprocessed into a grid format using interpolation methods, which may not perfectly match actual precipitation. A prime example of real-time observational grid data globally is the Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (GPM IMERG) from National Aeronautics and Space Administration (NASA), while in South Korea, ground radar data are more commonly used. GPM and ground radar data exhibit distinct differences due to their respective processing methods. This study aims to analyze the characteristics of GPM and Constant Altitude Plan Position Indicator(CAPPI),representative real-time grid data, by comparing them with ground-observed precipitation data. The study period spans from 2021 to 2022, focusing on hourly data from Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites in South Korea. The GPM data tend to underestimate precipitation compared to ASOS data, while CAPPI shows errors in estimating low precipitation amounts. Through this comparative analysis, the study anticipates identifying key considerations for utilizing these data in various applied fields, such as recalculating design rainfall, thereby aiding researchers in improving prediction accuracy by using appropriate data.