선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 특히 KEOP-2007 IOP 기간 동안 다양한 라디오존데가 사용되었기 때문에 오차 및 편차의 비교 분석이 가능하다. 본 연구에서는 KEOP-2007 IOP 기간 동안 관측된 라디오존데 관측자료의 오차와 편차를 지역별과 센서별로 분류하여 그 특성을 분석하고자 한다.
- 본 연구에서는 국내에서 수행된 고해상도 라디오존데 자료를 활용하여 지점별 우연 오차 및 계통 편차의 특성을 분석해 보았다. 이에 앞서 라디오존데 오류를 판별하고 이를 제거하고자 품질검사를 수행한 결과, RS80과 RS1524는 200 hPa을 기준으로 상층으로 갈수록 오류 빈도가 증가하는 패턴을 보인 반면 DFM06 은 200 hPa 이하에서 오류 빈도가 높은 차이를 보였다.
제안 방법
- ECMWF 분석자료의 경우 임의고도에 따른 수평 격자 자료로 구성되어 있으므로 라디오존데 관측지점으로 내삽하였고, 라디오존데 자료의 경우 유의고도 별로 추출하여 비교하였다. GPS 가강수량 관측지점은 속초 1곳을 제외하고는 지리적으로 일치하지 않아 Wang and Zhang (2008)이 사용한 방법을 적용하여 수평거리 50 km 이내의 GPS 지점을 가강수량 비교지점으로 선정하였다.
- ECMWF와 비교결과에서 제시된 바와 같이, 라디오존데 편차 특성은 낮 시간 동안 증가하는 경향을 보였는데, GPS 가강수량에서도 이를 확인하기 위해 지점 위치 차이가 없는 속초와 해남에서의 낮과 밤 시간 동안의 평균 편차와 RMSE를 계산해보았다(Table 5).낮 시간 동안 가장 RS80이 가장 건조 편차가 크게 나타났고 ECMWF 분석 결과와 같이 DFM06에서 약한 습윤 편차가 나타났다.
- RAOB의 센서 별 특성은 ECMWF의 기온과 상대 습도 크기에 따라 달라지므로, ECMWF의 기온과 상대습도를 함수로 두어 RAOB의 센서 별 편차 특성을 비교 분석해보았다(Figs. 5~6). 기온에 대한 편차의 분포는 전반적으로 온난 편차가 우세하나 ECMWF의 기온이 20 °C 이상이며 상대습도가 60% 이하일 경우 또는 기온이 -40 °C 이하이며 상대습도가 40% 이하일 경우 한랭 편차가 강화되는 특성을 보였다.
- 기상청 품질검사 프로그램의 경우 총 7단계로 자료를 검사하는데, 라디오존데 오류 값이 센서 별로 어떤 과정에서 발생하는지 비교해 보았다(Fig. 3b). RS1524 의 경우 오류 값의 대부분이 기후범위 검사(F2)에서 나타나 상층에서 급격히 증가하는 오류 빈도는 기후범위를 벗어나기 때문에 나타나는 것으로 분석된다.
- 라디오존데의 오차 및 편차를 분석하기 앞서 KEOP-2007 IOP 동안 라디오존데 관측의 지점별 및 시간대별 결측 횟수를 분석해 보았다. 그 결과 전체 기간 121회 중 문산에서 가장 많은 14회를 보였고, 백령도가 9회, 포항이 3회 순으로 나타났다.
- (2002)은 RAOB의 건조 편차는 낮 시간 동안 태양 복사열의 영향임을 밝힌 바 있다. 이를 확인하기 위해 고도 별 RAOB 평균 편차 및 RMSE 에 대한 낮 시간과 밤 시간의 차이(낮 시간-밤 시간)를 분석해 보았다(Fig. 7). 분석결과 기온의 경우 대류권 내에서는 그 차이가 크지 않지만 상층으로 갈수록 RS92를 제외하고는 낮 시간 동안 커지는 특성을 보였다.
- 품질검사 과정을 통해 오류 값을 제거한 이후 라디오존데 기온 및 상대습도의 오차 및 편차의 특성을 ECMWF 분석자료와 GPS 가강수량 자료와 비교하여 분석해 보았다. 기온의 경우 하층에서 기온을 낮게 측정하는 경향을 보이는 반면 평균적으로는 기온을 높게 측정하는 경향이 우세하였고 이러한 경향은 낮 시간 동안 고도가 증가함에 따라 강화되었다.
대상 데이터
- ECMWF 분석자료의 경우 임의고도에 따른 수평 격자 자료로 구성되어 있으므로 라디오존데 관측지점으로 내삽하였고, 라디오존데 자료의 경우 유의고도 별로 추출하여 비교하였다. GPS 가강수량 관측지점은 속초 1곳을 제외하고는 지리적으로 일치하지 않아 Wang and Zhang (2008)이 사용한 방법을 적용하여 수평거리 50 km 이내의 GPS 지점을 가강수량 비교지점으로 선정하였다. 그 결과 GPS 7개 관측지점(Table 2) 중에서 Table 3과 같이 4개 지점이 선정되었다.
- KEOP-2007 IOP는 고해상도 라디오존데 관측자료로서 2007년 6월 15일부터 2007년 7월 15일까지 6시간 간격으로 기상청 고층기상관측관서 5개 지점(속초, 백령도, 흑산도, 포항, 고산), 특별관측 3개 지점(문산, 해남, 이어도)에서 수행되었고, 본 연구에서는 추가로 대한민국 공군 2개 지점(오산, 광주)에서 수행된 관측 자료를 활용하였다(Table 1). 지점별 위치와 사용된 라디오존데 센서의 유형은 Fig.
- GPS 가강수량 관측지점은 속초 1곳을 제외하고는 지리적으로 일치하지 않아 Wang and Zhang (2008)이 사용한 방법을 적용하여 수평거리 50 km 이내의 GPS 지점을 가강수량 비교지점으로 선정하였다. 그 결과 GPS 7개 관측지점(Table 2) 중에서 Table 3과 같이 4개 지점이 선정되었다. 단 선정 과정에서 수평거리 외에 고도차이는 감안하지 않았다.
- 라디오존데의 우연 오차 및 계통 편차를 계산하기 위해서는 라디오 존데 자료를 비교할 수 있는 기준 자료가 필요한데 본연구에서는 수평 해상도 0.5°간격의 ECMWF 6시간 분석 자료와 한국천문연구원(Korea Astronomy & Space Science Institute)으로부터 제공된 1시간 간격의 GPS 가강수량 자료가 이용되었다.
- 하지만 지역별 오차 및 편차의 특성을 분석하기 위해서는 한반도 내 고해상도 라디오존데 관측자료가 필요하며 낮 시간과 밤 시간 동안 오차 및 편차 특성을 상세히 분석하기 위해서는 현재 종관 관측보다 조밀한 관측자료가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 2007년 국립기상 연구소에서 수행되었던 라디오존데 집중관측(KEOP-2007 IOP)자료를 활용하였다. 본 자료의 경우 한반도 10개 지점에서 1일 6시간 간격의 라디오존데 관측 자료이므로 이를 통해 라디오존데 오차 및 편차에 대한 시공간적으로 고해상도의 분석이 가능하다.
- 1과 같으며, IOP 동안 독일 Graw DFM-06(이하 DFM06) 라디오존데가 402개로 가장 많이 사용되었고, 한국 진양 RS1524L(이하RS1524)이 299개, 핀란드 Vaisala RS80-15L(이하 RS80)이 232개, 핀란드 Vaisala RS92-SGP(이하 RS92)가 180개 순이었다. 지점별로는 기상청 소속 5개 관측지 점에서는 정규 관측(0000, 1200 UTC)의 경우 DFM06, 특별 관측(0600, 1800 UTC)의 경우 RS80(흑산도 제외) 및 RS1524(흑산도)가 사용되었다. 반면 공군 2개 관측지점에서는 1일 4회(0000, 0600, 1200, 1800 UTC) 관측 모두 RS1524가 사용되었고, 특별 관측지점의 경우 해남에서는 RS92가 1일 4회, 문산에서는 7월 1일을 경계로 이전에는 RS92 이후에는 DFM06이 사용되 었다.
이론/모형
- 이를 위해 본 연구에서는 기상청에서 개발하여 사용중인 관측자료 품질검사 시스템 중 라디오존데 품질검사 알고리즘을 사용하였고(허복행 등, 2006), 분석과정에서 “의심” 이상이 보이는 자료는 모두 제거되었다.
성능/효과
- RS1524 의 경우 오류 값의 대부분이 기후범위 검사(F2)에서 나타나 상층에서 급격히 증가하는 오류 빈도는 기후범위를 벗어나기 때문에 나타나는 것으로 분석된다. DFM06 과 RS92는 서로 상반된 패턴을 보였는데, DFM06의경우 물리한계 검사(F1), 연직일치성 검사(F3), 연직기온감률 검사(F4)에서 상대적으로 높은 반면 RS92의 경우 표준고도와 유의고도일치성 검사(F5)와 정역학 일치성 검사(F6)가 상대적으로 높았다. RS80의 경우 연직기온감률 검사(F4)에서 상대적으로 높은 빈도를 보인 반면 그 밖의 다른 검사과정에서는 발생 빈도가 상대적으로 낮았다.
- 포항 지점을 제외하고는 GPS 가강수량이 증가할수록 RAOB 는 건조 편차가 강화되고, 감소할수록 RAOB는 습윤 편차가 강화됨을 보였고 이는 ECMWF 상대습도 분석과 동일하였다. GPS 가강수량과 가장 잘 일치하는 지점은 속초로서 평균 편차가 -1.23 mm, RMSE가 6.70mm로 나타났고, 해남, 고산 순으로 나타났다. 가장 차이를 많이 보이는 지점은 포항으로 평균 편차 및 RMSE 가 각각 14.
- GPS 가강수량과의 비교 결과에서는 ECMWF 상대 습도 분석 결과와 달리 속초를 제외하고는 약한 습윤 편차를 보였다. 이러한 원인은 앞서 밝힌 지리적 위치 차이에 따른 자료의 불일치 및 라디오존데 센서 간의 편차의 차이가 영향을 미치기 때문이다.
- 상대습도의 경우 대류권 내에서 큰 차이를 보이는데 특히 200 hPa 에서 차이가 가장 크게 나타났다.RAOB는 건조 편차(음의 부호)가 우세함을 감안하면 지상을 제외한 전 층에서 건조 편차가 낮 시간 동안 강화되고 특히 200 hPa에서 차이가 가장 크고, 상층으로 갈수록 건조 편차의 차이는 점차 약화됨을 알 수 있다.
- 라디오존데의 오차 및 편차 특성을 분석하고자, 기온 및 상대습도에 대한 ECMWF 분석자료와의 상관계수, 평균 편차, RMSE를 계산하고 그 결과를 Table 4에 나타내었다. RAOB와 ECMWF 간 기온에 대한 상관계수는 0.9 이상으로 거의 동일하게 나타났고, 평균 편차가 모든 센서에서 양의 값을 보여 전반적으로 RAOB는 기온을 높게 측정하는 온난 편차 경향을 보였다. 라디오존데 센서별로 살펴보면, DFM06은 평균 편차가 0.
- RAOB와 ECMWF 간 상대습도에 대한 상관계수는 기온보다 낮은 0.8을 보였고, 평균 편차는 -6.8%로 모든 센서에서 상대습도를 낮게 측정하는 건조 편차 경향이 있음을 알 수 있으며 이러한 경향은 DFM06이 가장 작았고, RS80이 가장 크게 나타났다. 우연 오차는 계통 편차와 같이 DFM06이 가장 낮은 19.
- 낮 시간 동안 가장 RS80이 가장 건조 편차가 크게 나타났고 ECMWF 분석 결과와 같이 DFM06에서 약한 습윤 편차가 나타났다. RMSE는 평균 편차와는 다르게 RS92에서 가장 큰 값을 보였고 RS80과 DFM06은 유사한 값으로 나타났다. 밤 시간 동안에는 RS80에서 건조 편차가 감소하는 경향을 보이는 반면 RS92와 DFM06에서는 습윤 편차가 강화되는 경향을 나타내었다.
- RS92의 경우 고도에 관계없이 오류 빈도가 일정하고 다른 센서에 비해 빈도가 낮아 가장 안정적인 관측 자료로 판명되었다. RS1524의 오류 값은 대부분이 기후 범위 검사 과정에서 발생되었고, RS80은 연직기온감률 검사과정에서 주로 나타났다.
- 센서 별로는 RS80과 RS92의 경우 기온이 낮을수록 DFM06과RS1524에 비해 한랭 편차가 크게 나타났다. 결국 RS80 및 RS92에서는 높은 고도일수록 기온을 낮게 측정하는 경향이 우세한 반면 DFM06과 RS1524에서는 이와는 반대로 기온을 높게 측정하는 경향 우세하였고 특히 상대습도가 높을수록 이러한 경향은 강화되는 특성을 보였다. 상대습도에서는 전반적으로 ECMWF의 상대습도가 높고 기온이 낮을수록 RAOB는 이를 낮게 측정하고 반대로 기온이 높고 습도가 낮을수록 이를 높게 측정하는 경향을 보였다.
- 이러한 경향을 보이는 원인은 낮 시간 동안 태양 복사열이 센서에 전달되면서 센서 주변의 기온이 증가하고 상대습도는 감소하기 때문으로 보인다. 결국 라디오존데 우연 오차의 크기는 센서와 관계 없이 분석 지점의 기후적 환경에 큰 영향을 받는 반면, 계통 편차는 라디오존데 센서에 따라 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였다. 반면 라디오존데 편차의 크기는 이전 연구와 비교 시 다소 크게 나타났는데 이는 상대습도가 높을수록 편차 또한 커짐을 감안하면 상대습도가 높은 여름철 기간 동안 분석되었기 때문으로 해석된다.
- 결국 온난 편차 및 건조 편차 모두 낮 시간 동안 증가함을 본 분석을 통해 확인하였고, 특히 낮 시간과 밤시간의 온난 편차 차이는 대류권 이상에서 크고 건조 편차 차이는 대류권 이하에서 크게 나타나며 이는 센서 별로 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였다. 반면 RMSE 에서는 낮 시간과 밤 시간에 따른 큰 차이가 없었고 센서 별로 뚜렷한 특징은 나타나지 않았다.
- 하지만 밤 시간 동안 RMSE는 DFM06이 밤 시간 동안 증가하는 경향을 제외하고는 낮 시간과 유사한 특성을 보였다. 결국 이러한 결과는 ECMWF 분석 결과와 유사함을 확인하였고, 추가적으로 RS80과 DFM06 의 경우 동일 지점인 속초에서, RS92의 경우 해남에서 관측된 자료임을 감안하면 평균 편차는 라디오존데 센서에 따라 민감하게 반응하는 반면 RMSE는 센서 보다는 위도에 따른 대기의 수증기 분포 특성이 더 큰 영향을 받음을 알 수 있다.
- 라디오존데의 오차 및 편차를 분석하기 앞서 KEOP-2007 IOP 동안 라디오존데 관측의 지점별 및 시간대별 결측 횟수를 분석해 보았다. 그 결과 전체 기간 121회 중 문산에서 가장 많은 14회를 보였고, 백령도가 9회, 포항이 3회 순으로 나타났다. 특별관측 지점인 문산에서는 특히 7월 1일을 기점으로 가장 많은 결측이 나타났는데 이는 낙뢰로 인한 기기 고장이 주요 원인이었다.
- 기온에 대한 편차의 분포는 전반적으로 온난 편차가 우세하나 ECMWF의 기온이 20 °C 이상이며 상대습도가 60% 이하일 경우 또는 기온이 -40 °C 이하이며 상대습도가 40% 이하일 경우 한랭 편차가 강화되는 특성을 보였다.
- ECMWF와 비교결과에서 제시된 바와 같이, 라디오존데 편차 특성은 낮 시간 동안 증가하는 경향을 보였는데, GPS 가강수량에서도 이를 확인하기 위해 지점 위치 차이가 없는 속초와 해남에서의 낮과 밤 시간 동안의 평균 편차와 RMSE를 계산해보았다(Table 5).낮 시간 동안 가장 RS80이 가장 건조 편차가 크게 나타났고 ECMWF 분석 결과와 같이 DFM06에서 약한 습윤 편차가 나타났다. RMSE는 평균 편차와는 다르게 RS92에서 가장 큰 값을 보였고 RS80과 DFM06은 유사한 값으로 나타났다.
- Wang and Zhang (2008)은 기후적 관점에서 장기간 동안 라디오존데 자료를 분석한 결과 라디오존데 오차 및 편차는 계통적 관측오차, 시공간적 불연속성, 일별 및 공간별 표본오차로 분류되고, 계통적 관측오차는 라디오존데 센서의 특성에 기인함을 밝혔다. 또한 라디오존데의 건조 편차의 주요 원인은 센서의 화학적 오염, 태양복사열로 인한 센서의 가열, 야간 냉각에 의한 복사열의 방출에 따른 센서의 냉각, 센서의 측정시 간의 지연이며 이는 대기 중 상대습도 및 태양고도각의 차이에 따라 달라질 수 있음을 밝혔다. 이와 관련되어 Kwon et al.
- (2004)은 Vaisala RS80-A 및 JMA RS2-91을 GPS(Global Positioning System) 를 통해 계산된 가강수량(precipitable water vapor;PWV)과 비교한 결과 Vaisala RS80-A는 건조 편차 (dry bias)를 보이는 반면, JMA RS2-91은 건조 대기에서 습윤 편차(moist bias)를 보여 차이가 있음을 밝힌바 있다. 또한 상대습도의 편차는 수증기가 적은 건조 지역일수록 작은 반면 일본과 같이 중위도 습윤 지역일 경우 편차가 커짐을 제시하였다. 이 밖에 Turner et al.
- 7). 분석결과 기온의 경우 대류권 내에서는 그 차이가 크지 않지만 상층으로 갈수록 RS92를 제외하고는 낮 시간 동안 커지는 특성을 보였다. 기온의 경우 온난 편차(양의 부호)가 우세한 것을 감안하면, 925 hPa 이하 하층에서 DFM06은 온난 편차가 낮 시간에 강화되는 반면 다른 센서는 낮 시간 동안 온난 편차가 약화되었다.
- 결국 고도가 증가할수록 기온이 감소하는 것을 감안하면, RS80은 하층에서 기온을 낮게 측정하고, DFM06은 상층에서 기온을 높게 측정하는 경향이 있음을 알 수 있다. 상대습도 (Fig. 4b)의 평균 편차는 ECMWF에서 계산된 상대습도의 크기에 따라 큰 차이를 보이는데, ECMWF의 상대습도가 낮을수록 RAOB는 높게 측정하고, 이와는 반대로 ECMWF의 상대습도가 높을수록 RAOB는 이를 낮게 측정하는 경향을 보였다. 일반적으로 상대습도는 상층으로 갈수록 낮아지므로 이를 감안하면 RAOB는 상층으로 갈수록 건조 편차 경향이 약화됨을 알 수 있으며 이는 DFM06에서 가장 뚜렷하였다.
- 상대습도에서는 전반적으로 ECMWF의 상대습도가 높고 기온이 낮을수록 RAOB는 이를 낮게 측정하고 반대로 기온이 높고 습도가 낮을수록 이를 높게 측정하는 경향을 보였다. 상대습도를 높게 측정하는 습윤 편차는 특히 DFM06에서 두드러지게 나타났으며 다른 센서와 달리 상대습도가 20% 이하로 낮은 경우 기온에 관계없이 습윤 편차가 뚜렷한 차이를 보였다.
- 결국 RS80 및 RS92에서는 높은 고도일수록 기온을 낮게 측정하는 경향이 우세한 반면 DFM06과 RS1524에서는 이와는 반대로 기온을 높게 측정하는 경향 우세하였고 특히 상대습도가 높을수록 이러한 경향은 강화되는 특성을 보였다. 상대습도에서는 전반적으로 ECMWF의 상대습도가 높고 기온이 낮을수록 RAOB는 이를 낮게 측정하고 반대로 기온이 높고 습도가 낮을수록 이를 높게 측정하는 경향을 보였다. 상대습도를 높게 측정하는 습윤 편차는 특히 DFM06에서 두드러지게 나타났으며 다른 센서와 달리 상대습도가 20% 이하로 낮은 경우 기온에 관계없이 습윤 편차가 뚜렷한 차이를 보였다.
- 포항의 경우 30 mm 이상의 가강수량 빈도는 RAOB가 GPS보다 상대적으로 높게 나타나는 반면, 30 mm 이하의 가강수량에서는 이와 반대되는 경향을 보였다. 센서 별 차이는 거의 유사한 분포를 보이지만 DFM06이 상대적으로 높은 가강수량에서 발생 빈도가 높게 나타났다. 이러한 특징은 다른 두 지점(속초, 고산)에서도 동일하였는데 이는 결국 앞서 밝힌 습윤 편차 경향에서 DFM06의 영향이 RS80보다 크고, 이러한 영향은 가강수량이 클수록 높아지는 것을 알 수 있다.
- 상대습도의 경우 하층에서 상대습도가 낮을 경우 이를 높게 측정하는 경향을 보였지만 평균적으로는 낮게 측정하는 경향이 우세하였다. 이러한 경향은 낮 시간 동안 상층에서 상대습도가 높을수록 강화되었고, 센서 별로는 DFM06이 가장 약한 반면 RS80이 가장 강하게 나타났다.
- KEOP-2007 IOP는 고해상도 라디오존데 관측자료로서 2007년 6월 15일부터 2007년 7월 15일까지 6시간 간격으로 기상청 고층기상관측관서 5개 지점(속초, 백령도, 흑산도, 포항, 고산), 특별관측 3개 지점(문산, 해남, 이어도)에서 수행되었고, 본 연구에서는 추가로 대한민국 공군 2개 지점(오산, 광주)에서 수행된 관측 자료를 활용하였다(Table 1). 지점별 위치와 사용된 라디오존데 센서의 유형은 Fig. 1과 같으며, IOP 동안 독일 Graw DFM-06(이하 DFM06) 라디오존데가 402개로 가장 많이 사용되었고, 한국 진양 RS1524L(이하RS1524)이 299개, 핀란드 Vaisala RS80-15L(이하 RS80)이 232개, 핀란드 Vaisala RS92-SGP(이하 RS92)가 180개 순이었다. 지점별로는 기상청 소속 5개 관측지 점에서는 정규 관측(0000, 1200 UTC)의 경우 DFM06, 특별 관측(0600, 1800 UTC)의 경우 RS80(흑산도 제외) 및 RS1524(흑산도)가 사용되었다.
- 최대관측시간의 경우 이어도(47030)와 해남(47261)을 제외한 나머지 지점들에서는 6000 초(100분)를 넘지 못한 반면 해남의 경우 7000초(약 116분), 이어도의 경우 8500초(약 141분) 이상을 보였다. 최대도달고도의 경우 모든 지점에서 26,000 gpm 이상 도달하였고 이어도가 최대관측시간과 같이 가장 높은 32,282 gpm을 보인 반면 해남의 경우 속초(47090) 보다 낮은 고도를 보여 최대관측시간이 최대도달고도와 항상 일치하지는 않았다. 이어도와 해남에서 최대 관측시간이 가장 큰 이유는 평균상승속도가 각각 3.
- 8에 나타내었다. 포항 지점을 제외하고는 GPS 가강수량이 증가할수록 RAOB 는 건조 편차가 강화되고, 감소할수록 RAOB는 습윤 편차가 강화됨을 보였고 이는 ECMWF 상대습도 분석과 동일하였다. GPS 가강수량과 가장 잘 일치하는 지점은 속초로서 평균 편차가 -1.
후속연구
- 하지만 본 연구에서 활용된 분석자료의 경우 동시에 관측된 자료가 아니므로 센서 별 상호 비교에 있어 보다 정확한 비교 분석을 위해서는 향후 비교 관측을 통한 연구가 필요하며, 이를 위해 향후에는 라디오존데를 지상에 설치된 다른 표준 온습도계와 장기간 동안 계절별, 낮 시간 및 밤 시간 동안 비교하여 본 연구에서 분석된 오차 및 편차 결과를 추가 분석하고자 한다. 또한 비교관측 자료를 이용하여 라디오존데 센서별 오차 원인을 더욱 명확히 분석하고자 하고, 라디오 존데 센서에 따른 편차의 보정식을 개발할 예정이다 특이하게도 품질검사 내 연직시어 검사에서 오류가 한건도 발견되지 않았는데, 이는 검사항목의 알고리즘 내의 경계 값이 민감하지 못하거나 실제 대기를 반영하지 못하는 것으로 판단되어 품질검사 과정에 대한 점검 및 개선이 필요한 것으로 보인다.
- 하지만 본 연구에서 활용된 분석자료의 경우 동시에 관측된 자료가 아니므로 센서 별 상호 비교에 있어 보다 정확한 비교 분석을 위해서는 향후 비교 관측을 통한 연구가 필요하며, 이를 위해 향후에는 라디오존데를 지상에 설치된 다른 표준 온습도계와 장기간 동안 계절별, 낮 시간 및 밤 시간 동안 비교하여 본 연구에서 분석된 오차 및 편차 결과를 추가 분석하고자 한다. 또한 비교관측 자료를 이용하여 라디오존데 센서별 오차 원인을 더욱 명확히 분석하고자 하고, 라디오 존데 센서에 따른 편차의 보정식을 개발할 예정이다 특이하게도 품질검사 내 연직시어 검사에서 오류가 한건도 발견되지 않았는데, 이는 검사항목의 알고리즘 내의 경계 값이 민감하지 못하거나 실제 대기를 반영하지 못하는 것으로 판단되어 품질검사 과정에 대한 점검 및 개선이 필요한 것으로 보인다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.