최근 마이크로파 원격탐사 기술이 지구 환경 분야에 활발하게 사용되고 있는데 특히 SAR(Synthetic Aperture Radar)를 이용한 지형 탐사 기술은 여러 응용분야가 넓어지고 있다. 미국 NASA/JPL이 주관하는 환태평양 AIRSAR 관측(PACRIM2)은 인공위성이나 우주 왕복선에 탑재할 관측기기 개발을 목적으로 하는 비행기 관측 프로그램이다. 본고는 PACRIM2의 개요와 관측 센서를 기술하고 각 센서를 통한 관측 예를 소개함으로 SAR 자료의 다양한 응용 가능성을 보였다.
Due to several difficulties, a number of Automatic Weather Systems (AWS) operated by Korea Meteorological Administration (KMA) are located on the rooftop so that the forming of standard observation environment to obtain the accuracy is needed. Therefore, the air temperature of AWSs on the synthetic lawn and the concrete of the rooftop is compared with the standard observation temperature. The hourly mean temperature is obtained by monthly and hourly mean value and the difference of temperature is calculated according to the location, the weather phenomenon, and cloud amount. The maximum and the minimum temperatures are compared by the conditions, such as cloud amount, the existence of precipitation or not. Consequently, the temperature on the synthetic lawn is higher than it on the concrete so that it is difficult to obtain same effect from ASOS, on the contrary the installation of AWS on the synthetic lawn seem to be inadequate due to heat or cold source of the building.
Agricultural meteorological information is an important resource that affects farmers' income, food security, and agricultural conditions. Thus, such data are used in various fields that are responsible for planning, enforcing, and evaluating agricultural policies. The meteorological information obtained from automatic weather observation systems operated by rural development agencies contains missing values owing to temporary mechanical or communication deficiencies. It is known that missing values lead to reduction in the reliability and validity of the model. In this study, the hierarchical Bayesian spatio-temporal model suggests replacements for missing values because the meteorological information includes spatio-temporal correlation. The prior distribution is very important in the Bayesian approach. However, we found a problem where the spatial decay parameter was not converged through the trace plot. A suitable spatial decay parameter, estimated on the bias of root-mean-square error (RMSE), which was determined to be the difference between the predicted and observed values. The latitude, longitude, and altitude were considered as covariates. The estimated spatial decay parameters were 0.041 and 0.039, for the spatio-temporal model with latitude and longitude and for latitude, longitude, and altitude, respectively. The posterior distributions were stable after the spatial decay parameter was fixed. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias were calculated for model validation. Finally, the missing values were generated using the independent Gaussian process model.
본 논문에서는 2008년에 발사예정인 통신해양기상위성의 사용자 데이터의 스팩트럼에 대해 분석한 내용이 작성 되어 있다. 사용자 데이터는 통신해양기상위성에 탑재되어 있는 기상탑재체로부터 얻은 데이터에 대해 각각 radiometric과 geometric correction을 수행 후 만들어지게 된다. 사용자 데이터의 전송 형태는 전송하려는 데이터의 양과 전송시간으로부터 계산된 전송율에 따라 각각 HRIT (High Rate Information Transmission)와 LRIT (Low Rate Information Transmission)으로 나누어진다. 이들 데이터는 각각 QPSK (Quad-Phase Shift Keying), BPSK (Bi-Phase Shift Keying)로 변조된 후에 S-Band로 위성에서 수신한 후 별도의 데이터처리에 대한 과정이 없이 바로 L-Band로 송신하여 수신기를 갖춘 일반 사용자에게 영상 및 각종 기상데이터를 제공하게 된다. 본 논문에서는 이러한 사용자 데이터의 전송에 필요한 HRIT와 LRIT의 변조 및 신호 생성 그리고 현재 기본적으로 기상위성의 수신기로써 사용되는 장비를 이용하여 사용자의 처리시스템을 고려하여 구축한 후 실제 데이터수신에 대한 성능을 확인하였다. 그 결과 현재의 사용자 주파수의 간격에 대해서는 각각의 데이터를 독립적으로 처리하는데 상호간의 간섭에 대한 영향은 무시할 수 있음을 확인하였다.
2008년 발사를 목표로 개발되고 있는 통신해양기상위성(COMS : Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 기상 탑재체를 이용한 기상 관측 임무는 기상청 기상위성센터(가칭)의 고유 임무로서, 이는 기상탑재체에서 관측한 자료를 수신 처리하여 고품질의 영상과 분석 자료를 생산하여 기상 예보 업무에 활용하고, 위성을 통하여 국내외 사용자들에게 분배하는 것 등을 포함한다. 위성을 통한 기상 자료 서비스는 국내에서는 최초로 시도되는 것으로, 국제기상위성운영 기관들의 모임인 기상위성조정그룹회의(CGMS Coordination Group for Meteorological Satellites)에서 권고하는 High Rate Information Transmission/Low Rate Information Transmission(HRIT/LRIT)라는 특정 자료 형태를 사용하여 분배하게 된다. 따라서 본 논문에서는 CGMS에서 권고하는 CCSDS (Consultative Committee for Space Data Systems) 전송 규격과 일본의 MTSAT-1R(Multi-functional Transport Satellite) 위성 사용자 서비스 자료 형태를 참고하여 통신해양기상위성의 효과적인 기상자료 분배를 위한 HRIT/LRIT 데이터 전송률을 분석하여 보았다.
In order to predict air pollution and Yellow-sand dispersion precisely, it is necessary to clarify the sensitivity of meteorological field input interval. Therefore numerical experiment by atmospheric dynamic model(RAMS) and atmospheric dispersion model(PDAS) was performed for evaluating the effect of temporal and spatial resolution of meteorological data on particle dispersion. The results are as follows: 1) Base on the result of RAMS simulation, surface wind direction and speed can either synchronize upper wind or not. If surface wind and upper wind do not synchronize, precise prediction of Yellow-sand dispersion is strongly associated with upwelling process of sand of particle. 2) There is no significant discrepance in distribution of particle under usage of difference temporal resolution of meteorological information at early time of simulation, but the difference of distribution of particles become large as time goes by. 3) There is little difference between calculated particles distributions in dispersion experiments with high temporal resolution of meteorological data. On the other hand, low resolution of meteorological data occur the quantitative difference of particle density and there is strong tendency to the quantitative difference.
Park, Jeong-Hyun;Park, Jong-Seo;Kim, Baek-Min;Suh, Ae-Sook
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.278-281
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2006
Korea Meteorological Administration(KMA) has issued the tropical storm(typhoon) warning or advisories when it was developed to tropical storm from tropical depression and a typhoon is expected to influence the Korean peninsula and adjacent seas. Typhoon information includes current typhoon position and intensity. KMA has used the Dvorak Technique to analyze the center of typhoon and it's intensity by using available geostationary satellites' images such as GMS, GOES-9 and MTSAT-1R since 2001. The Dvorak technique is so subjective that the analysis results could be variable according to analysts. To reduce the subjective errors, QuikSCAT seawind data have been used with various analysis data including sea surface temperature from geostationary meteorological satellites, polar orbit satellites, and other observation data. On the other hand, there is an advantage of using the Subjective Dvorak Technique(SDT). SDT can get information about intensity and center of typhoon by using only infrared images of geostationary meteorology satellites. However, there has been a limitation to use the SDT on operational purpose because of lack of observation and information from polar orbit satellites such as SSM/I. Therefore, KMA has established Advanced Objective Dvorak Technique(AODT) system developed by UW/CIMSS(University of Wisconsin-Madison/Cooperative Institude for Meteorological Satellite Studies) to improve current typhoon analysis technique, and the performance has been tested since 2005. We have developed statistical relationships to correct AODT CI numbers according to the SDT CI numbers that have been presumed as truths of typhoons occurred in northwestern pacific ocean by using linear, nonlinear regressions, and neural network principal component analysis. In conclusion, the neural network nonlinear principal component analysis has fitted best to the SDT, and shown Root Mean Square Error(RMSE) 0.42 and coefficient of determination($R^2$) 0.91 by using MTSAT-1R satellite images of 2005. KMA has operated typhoon intensity analysis using SDT and AODT since 2006 and keep trying to correct CI numbers.
기상 데이터의 수집에는 고비용의 관측소 설치가 필요하기 때문에 정밀한 데이터 수집을 위한 관측소 추가 설치는 어렵다. 도시 내 대기 환경이나 정밀한 기상정보를 수집하기 위해서는 새로운 개념의 정보 수집 접근 방법이 요구된다. 이 논문에서는 노선 버스와 같은 대중교통 체계를 이용한 새로운 기상정보 수집 시스템을 소개하고자 한다. 노선 버스의 경우 주기적이고 고정적인 경로에 대한 실시간 기상 정보를 측정할 수 있다. 간단한 측정 장치와 무선 데이터 송신 장치만 버스에 부착하면 되고 추가적인 시설 투자가 필요 없다.
The purpose of this study is to build and evaluate a high-resolution (50 m) KMAPP (Korea Meteorological Administration Post Processing) reflecting building data. KMAPP uses LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) data to detail ground wind speed through surface roughness and elevation corrections. During the detailing process, we improved the vegetation roughness data to reflect the impact of city buildings. AWS (Automatic Weather Station) data from a total of 48 locations in the metropolitan area including Seoul in 2019 were used as the observation data used for verification. Sensitivity analysis was conducted by dividing the experiment according to the method of improving the vegetation roughness length. KMAPP has been shown to improve the tendency of LDAPS to over simulate surface wind speeds. Compared to LDAPS, Root Mean Square Error (RMSE) is improved by approximately 23% and Mean Bias Error (MBE) by about 47%. However, there is an error in the roughness length around the Han River or the coastline. Accordingly, the surface roughness length was improved in KMAPP and the building information was reflected. In the sensitivity experiment of improved KMAPP, RMSE was further improved to 6% and MBE to 3%. This study shows that high-resolution KMAPP reflecting building information can improve wind speed accuracy in urban areas.
호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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