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문제 정의
- 이 연구에서는 GPS PWV 산출시 GPS 전용 기상센서 부재에 대한 대안으로 이용될 수 있는 기상 자료 보간 방법인 역해면경정법과 크리깅의 정확도를 평가하였다. 기상자료 정확도 비교결과 역해면경 정법의 RMSE는 기압의 경우 약 0.
- 이 연구에서는 고도에 따른 보간 방법인 역해면 경정법과 지구통계학적 보간 방법인 크리깅(Kriging)을 비교하여 GPS PWV 산출에 사용되는 기상자료 보간 방법 중 적합한 방법이 무엇인지 분석하였다. 분석을 위해 100여개의 AWS를 선정해 두 보간 방법별 기상자료 산출 값과 실제 기상자료를 비교하는 방법으로 검증을 실시하였다.
제안 방법
- 5℃의 비율로 감소하므로[9] 고도에 따른 기온의 관계를 GPS 관측소 기상자료 산출에 적용하였다. AWS 결측에 대비하여 기온 산출도 기압과 같은 방법으로 주변 3개의 AWS에서 관측된 기온에서 GPS 관측소의 기온으로 환산한 결과를 평균하여 GPS 관측소의 기온을 산출하였다.
- 따라서 기상자료의 보간 방법에 따른 정확도 검증에서 역해면경정법이 상대적으로 높은 정확도를 나타냄을 확인한 후, 역해면경정법을 이용해 2008년 6월 1일부터 8월 31일까지의 기상자료를 생성하였고 속초 GPS 관측소의 PWV(INTP, interpolated)를 산출하였다. 그리고 비교 분석을 위해 GPS 관측소에 있는 전용 기상센서의 자료를 사용한 GPS PWV(ONST, on-site), 그리고 라디오존데로부터 관측된 기상자료를 이용해 PWV(RAOB, radiosonde observed)를 산출하여 세 가지 PWV의 결과를 그래프로 나타내었다(그림 5). 그림 5를 통해 INTP와 ONST 그리고 RAOB의 PWV가 부합하는 것을 확인 할 수 있다.
- 대기 수증기가 상대적으로 많은 여름철의 가강수량의 정확도 비교를 위해 2008년 6월 1일의 자정과 정오, 2008년 7월 1일의 자정과 정오를 분석하였다.
- 속초 GPS 상시관측소를 대상으로 기상자료 보간을 실시하고 PWV를 산출하면, 전용 기상센서의 자료를 이용한 PWV와 라디오존데 PWV의 비교를 통한 정확도 검증이 가능하다. 따라서 기상자료의 보간 방법에 따른 정확도 검증에서 역해면경정법이 상대적으로 높은 정확도를 나타냄을 확인한 후, 역해면경정법을 이용해 2008년 6월 1일부터 8월 31일까지의 기상자료를 생성하였고 속초 GPS 관측소의 PWV(INTP, interpolated)를 산출하였다. 그리고 비교 분석을 위해 GPS 관측소에 있는 전용 기상센서의 자료를 사용한 GPS PWV(ONST, on-site), 그리고 라디오존데로부터 관측된 기상자료를 이용해 PWV(RAOB, radiosonde observed)를 산출하여 세 가지 PWV의 결과를 그래프로 나타내었다(그림 5).
- 그러나 GPS 관측소 주변 세 개의 AWS로부터 보간된 기상자료들의 평균을 산출하면 AWS의 관측자료 부재시의 문제점을 보완할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 GPS 관측소에서 가까운 3개의 AWS의 자료를 역해면경정 보간에 사용하였고 이를 평균하여 GPS 상시관측소의 기압을 산출하였다. 먼저 가까운 3개의 AWS를 결정한 후, 역해면경정 보간 자료처리 과정에서 결측을 확인하면 다른 주변의 AWS 기상자료를 보간해 평균 산출에 이용하는 방법을 사용하였다.
- 분석을 위해 100여개의 AWS를 선정해 두 보간 방법별 기상자료 산출 값과 실제 기상자료를 비교하는 방법으로 검증을 실시하였다. 또한 JPL(Jet Propulsion Laboratory)에서 개발한 고정밀 GPS 자료 처리 프로그램인 GIPSY 5.0을 사용해 GPS 관측 자료를 처리하여 PWV를 산출하였다. 산출된 PWV는 라디오존데 및 GPS 전용 기상센서를 이용한 PWV 산출결과와 비교하여 정확도를 분석하였다.
- 따라서 이 연구에서는 GPS 관측소에서 가까운 3개의 AWS의 자료를 역해면경정 보간에 사용하였고 이를 평균하여 GPS 상시관측소의 기압을 산출하였다. 먼저 가까운 3개의 AWS를 결정한 후, 역해면경정 보간 자료처리 과정에서 결측을 확인하면 다른 주변의 AWS 기상자료를 보간해 평균 산출에 이용하는 방법을 사용하였다.
- 이 연구에서는 고도에 따른 보간 방법인 역해면 경정법과 지구통계학적 보간 방법인 크리깅(Kriging)을 비교하여 GPS PWV 산출에 사용되는 기상자료 보간 방법 중 적합한 방법이 무엇인지 분석하였다. 분석을 위해 100여개의 AWS를 선정해 두 보간 방법별 기상자료 산출 값과 실제 기상자료를 비교하는 방법으로 검증을 실시하였다. 또한 JPL(Jet Propulsion Laboratory)에서 개발한 고정밀 GPS 자료 처리 프로그램인 GIPSY 5.
- 역해면경정과 크리깅 보간 결과에 대한 비교 분석을 위해 네 개의 분석시각에서의 기상자료를 각각 역해면경정법과 크리깅으로 10개 AWS의 기상 자료를 생성했고, 실제로 AWS에서 관측된 자료와 비교하여 오차를 계산하였다. 4개 분석시각에 대하여 10개씩 산출된 오차를 하나의 모집단으로 구성하여 40개의 오차들로 이루어진 표본을 만든 후 히스토그램으로 나타낸 결과는 그림 4와 같다.
- 라디오존데 PWV는 일반적으로 GPS PWV의 정확도 비교를 위한 기준으로 사용된다. 역해면경정에 의한 GPS PWV 산출 정확도 분석을 위해 GPS 자료처리를 통해 산출된 PWV인 INTP와 ONST의 PWV를 라디오존데 PWV와 비교하였다. 그림 6은 INTP PWV와 RAOB PWV의 차이를 나타낸 결과이고, 그림 7은 ONST PWV와 RAOB PWV의 차이를 나타낸 결과이다.
- 이 연구에서는 HG를 결정하기 위해 GPS 관측지점의 타원체고에서 EGM2008 지오이드모델[7]로 산출한 지오이드고를 감산하였다. AWS의 해면기압(PM)과 GPS의 해면기압(PM)이 같으므로 GPS 관측소의 압력(PG)은 식 7과 같이 정의된다.
- 크리깅으로 주어진 자료들을 이용하여 미지값을 예측하기 이전에 자료들의 공간적 상호관계와 연속성의 정도를 파악해야 한다. 이 연구에서는 공간분포 파악을 위한 여러 방법들 중 배리오그램(variogram)을 사용하였다. 배리오그램은 식 8과 같이 정의된다[12][13].
- 크리깅에서 배리오그램 모델링은 미지값의 예측에 있어서 중요하며, 배리오그램 인자의 결정을 사람이 직접 실행하므로 주관적일 수 있고, 모델링 결과가 최종 추정치에 미치는 영향은 매우 크다. 이 연구에서는 배리오그램 모델링을 실시하고 여러 가지 크리깅 분석법 중 정규크리깅(Ordinary Kriging)을 사용해 각각의 결정된 모델에 따라 기상자료를 추정하였다. 크리깅 및 배리오그램 모델링에 적용되는 이격거리를 산출하기 위해 AWS간의 거리를 X, Y, Z의 3차원 거리로 적용하였다.
- 이중 10개를 지역적으로 집중되지 않게 분포되도록 선택하여 보간 기상자료 산출대상으로 정하고, 주변의 AWS를 이용해 대상지점의 기상자료를 생성한 후 실제 AWS의 관측 결과와 비교하여 기상자료의 정확도를 검증하였다.
- 이 연구에서는 배리오그램 모델링을 실시하고 여러 가지 크리깅 분석법 중 정규크리깅(Ordinary Kriging)을 사용해 각각의 결정된 모델에 따라 기상자료를 추정하였다. 크리깅 및 배리오그램 모델링에 적용되는 이격거리를 산출하기 위해 AWS간의 거리를 X, Y, Z의 3차원 거리로 적용하였다. 정규 크리깅 추정치 #(x)는 식 10과 같이 계산된다[4].
대상 데이터
- 기상자료 보간 방법에 따른 정확도 분석을 위해 100여개의 AWS를 선정하였다. 이중 10개를 지역적으로 집중되지 않게 분포되도록 선택하여 보간 기상자료 산출대상으로 정하고, 주변의 AWS를 이용해 대상지점의 기상자료를 생성한 후 실제 AWS의 관측 결과와 비교하여 기상자료의 정확도를 검증하였다.
데이터처리
- 기상자료 보간 결과의 오차를 수치로 확인하기 위해 RMSE(Root Mean Square Error)를 산출하였다(표 1). 표 1과 같이 기압의 RMSE는 역해면경정법은 평균 0.
- 0을 사용해 GPS 관측 자료를 처리하여 PWV를 산출하였다. 산출된 PWV는 라디오존데 및 GPS 전용 기상센서를 이용한 PWV 산출결과와 비교하여 정확도를 분석하였다.
이론/모형
- 004)×105[K2/hPa]를 각각 사용하였다. Tm은 평균온도[K]이며 이 논문에서는 평균온도 결정을 위하여 2008년 개발된 한국형 평균온도식인 HP 모델을 사용하였다. HP 모델에 의한 Tm은 식 4와 같이 산출할 수 있다[15].
성능/효과
- 이 연구에서는 GPS PWV 산출시 GPS 전용 기상센서 부재에 대한 대안으로 이용될 수 있는 기상 자료 보간 방법인 역해면경정법과 크리깅의 정확도를 평가하였다. 기상자료 정확도 비교결과 역해면경 정법의 RMSE는 기압의 경우 약 0.19hPa, 기온의 경우 약 1.17℃의 정확도를 나타내었고, 크리깅의 결과와 비교했을 때 역해면경정법의 정확도가 기압의 경우 약 7배, 기온의 경우 약 1.5배 높음을 확인 하였다. 두 보간법 모두 GPS PWV 산출에서의 허용오차를 만족하였지만, 오차 히스토그램 분석을 통해 역해면경정법의 결과가 크리깅의 결과보다 정확하고 안정적임을 확인할 수 있었다.
- 18℃로 산출되었다. 기상자료의 오차가 PWV의 오차에 미치는 상관관계를 분석한 결과 기압의 경우 -0.87의 역상관성을 나타냈고, 기온의 경우 0.69의 상관관계를 나타냈다.
- 5㎜ 로 GPS PWV와 라디오존데 PWV가 약 3㎜의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 기상자료의 장기간 정확도 분석결과 역해면경정에 의한 기상자료는 GPS 전용 기상센서 기준으로 기압차이의 경우 RMSE가 0.97hPa이었고 기온차이의 경우 2.18℃로 산출되었다. 기상자료의 오차가 PWV의 오차에 미치는 상관관계를 분석한 결과 기압의 경우 -0.
- 그림 8에서 기압 차이는 DOY 162일에 ±3hPa의 범위를 벗어난 기간 이외에는 대부분 ±2hPa이내의 범위에 속하는 것을 확인할 수 있었다. 기압 차이의 평균은 0.30hPa이었고, RMSE는 0.97hPa로 기상자료보간 검증시보다 큰 값이지만 이로 인해 생길 수 있는 PWV 오차는 약 0.3㎜로 PWV 요구정확도를 만족한다. 그림 9에서 기온 차이는 대부분 -2℃에서 2℃에 분포해 있는 것을 확인할 수 있었다.
- 역해면경정법이 크리깅에 비해 높은 정확도를 나타내는 이유는 역해면경정에서는 고도에 따른 기압과 기온의 변화를 고려하였으나, 크리깅에서는 이격거리에 따른 보간 외에 고도에 대한 고려는 하지 않았기 때문에 상대적으로 낮은 정확도를 나타낸 것으로 판단된다. 기압에 대한 역해면경정과 크리깅 보간 결과의 RMSE 평균으로 PWV 예상 오차를 계산한 결과는 역해면경정은 0.06mm, 크리깅은 0.43mm으로 두 방법 모두 GPS 기상에서 요구되는 PWV 허용오차 3mm를 만족하였다.
- 기압오차는 역해면경정의 경우 ±1hPa이내의 오차 분포를 나타낸 반면 크리깅의 경우 ±4hPa 이내의 오차분포를 나타냈다. 두 보간 방법 모두 허용압력오차를 만족하였으나 역해면경정의 정확도가 크리깅에 비해 상대적으로 정확함을 확인할 수 있었다. 기온의 경우 역해면경정과 크리깅 모두 오차 분포는 -6℃에서 4℃의 범위 내에 있었으나 역해면경정의 경우 크리깅에 비해 작은 오차범위에 도수가 집중되어 있는 것을 확인할 수 있었다.
- 5배 높음을 확인 하였다. 두 보간법 모두 GPS PWV 산출에서의 허용오차를 만족하였지만, 오차 히스토그램 분석을 통해 역해면경정법의 결과가 크리깅의 결과보다 정확하고 안정적임을 확인할 수 있었다.
- 그림 5를 통해 INTP와 ONST 그리고 RAOB의 PWV가 부합하는 것을 확인 할 수 있다. 또한 태풍 에위니아와 집중호우가 있었던 기간인 DOY(Day Of Year) 199일 부터 215일까지의 PWV가 60㎜ 이상으로 높은 것을 확인할 수 있었다.
- 69의 상관관계를 나타내었다. 상관관계 분석을 통해 PWV의 정확도는 기온에 비해 기압의 정확도에 더 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 PWV의 정확도 향상을 위해서는 기압의 정확도 향상이 중요하다고 판단되었다.
- 속초 상시관측소에서의 PWV 정확도 비교결과 PWV RMSE는 INTP-RAOB의 경우 3.1㎜, ONSTRAOB의 경우 2.9mm, INTP-ONST의 경우 0.5㎜ 로 GPS PWV와 라디오존데 PWV가 약 3㎜의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 기상자료의 장기간 정확도 분석결과 역해면경정에 의한 기상자료는 GPS 전용 기상센서 기준으로 기압차이의 경우 RMSE가 0.
- 이 연구를 통해 GPS PWV 산출을 위한 기상자료 보간 방법으로 역해면경정법의 정확도 및 가용성을 입증하였다. 최적의 기상자료 보간 방법을 강구하기 위해 이 연구에서 분석했던 역해면경정과 정규크리깅 외에도 공간내삽법 중 스플라인(spline)이나 역거리가중치(IDW, Inverse Distance Weighting) 혹은 2차 변수를 적용할 수 있는 공동크리깅(CoKriging)과 같은 방법들에 대한 정확도 분석 및 실험이 필요하다고 판단되며, 이와 같은 연구들로 향후 GPS 기반 가강수량의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
- 5배 높은 정확도를 나타내었다. 이와 같이 네 차례의 관측시간별 정확도 검증에서 역해면경정법에 의한 기상자료의 보간 결과가 정규 크리깅의 결과보다 상대적으로 정확도가 높은 것을 확인하였다. 역해면경정법이 크리깅에 비해 높은 정확도를 나타내는 이유는 역해면경정에서는 고도에 따른 기압과 기온의 변화를 고려하였으나, 크리깅에서는 이격거리에 따른 보간 외에 고도에 대한 고려는 하지 않았기 때문에 상대적으로 낮은 정확도를 나타낸 것으로 판단된다.
후속연구
- 이 연구를 통해 GPS PWV 산출을 위한 기상자료 보간 방법으로 역해면경정법의 정확도 및 가용성을 입증하였다. 최적의 기상자료 보간 방법을 강구하기 위해 이 연구에서 분석했던 역해면경정과 정규크리깅 외에도 공간내삽법 중 스플라인(spline)이나 역거리가중치(IDW, Inverse Distance Weighting) 혹은 2차 변수를 적용할 수 있는 공동크리깅(CoKriging)과 같은 방법들에 대한 정확도 분석 및 실험이 필요하다고 판단되며, 이와 같은 연구들로 향후 GPS 기반 가강수량의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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