이중편파레이더는 강수의 형태를 구분하고 대기 중의 기상 현상뿐만 아니라 비강수에코에 대한 정보를 제공하기 때문에 보다 정확한 강수량 추정을 가능하게 한다. 그러나 수직, 수평으로 진동하는 전파를 송 수신하여 생성되는 이중편파레이더 관측변수들은 레이더 자체가 갖는 시스템적 관측오차를 포함하기 때문에 정량적 강수량 추정을 위해서는 이에 대한 보정이 필수적이다. 본 연구에서는 2차원 영상우적계(2-Dimensional Video Disdrometer, 이하 2DVD) 관측 자료를 이용하여 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z, $Z_{DR}$ 관측오차를 계산한 후, 관측오차 보정에 따라 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 총 33강수사례에 대한 분석결과, Z는 약-0.3~5.5 dB, $Z_{DR}$는 -0.1~0.6 dB의 관측오차를 가지며, 대부분의 사례에서 Z와 $Z_{DR}$는 모의된 값보다 낮게 관측하였다. 관측오차를 보정한 전 후 산출된 이중편파레이더 강수량 추정값을 지상관측 강우강도와 비교한 결과, 평균 bias와 RMSE는 각각 1.54 mm/hr, 1.73 mm/hr로 보정 전의 1.69 mm/hr, 2.54 mm/hr 보다 감소함으로써 지상우량계 관측값 대비 레이더 강수량 추정값이 약 7~61% 향상되었다.
이중편파레이더는 강수의 형태를 구분하고 대기 중의 기상 현상뿐만 아니라 비강수에코에 대한 정보를 제공하기 때문에 보다 정확한 강수량 추정을 가능하게 한다. 그러나 수직, 수평으로 진동하는 전파를 송 수신하여 생성되는 이중편파레이더 관측변수들은 레이더 자체가 갖는 시스템적 관측오차를 포함하기 때문에 정량적 강수량 추정을 위해서는 이에 대한 보정이 필수적이다. 본 연구에서는 2차원 영상우적계(2-Dimensional Video Disdrometer, 이하 2DVD) 관측 자료를 이용하여 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z, $Z_{DR}$ 관측오차를 계산한 후, 관측오차 보정에 따라 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 총 33강수사례에 대한 분석결과, Z는 약-0.3~5.5 dB, $Z_{DR}$는 -0.1~0.6 dB의 관측오차를 가지며, 대부분의 사례에서 Z와 $Z_{DR}$는 모의된 값보다 낮게 관측하였다. 관측오차를 보정한 전 후 산출된 이중편파레이더 강수량 추정값을 지상관측 강우강도와 비교한 결과, 평균 bias와 RMSE는 각각 1.54 mm/hr, 1.73 mm/hr로 보정 전의 1.69 mm/hr, 2.54 mm/hr 보다 감소함으로써 지상우량계 관측값 대비 레이더 강수량 추정값이 약 7~61% 향상되었다.
Dual-polarization can distinguish precipitation type and dual-polarization is provide not only meteorological phenomena in the atmosphere but also non-precipitation echoes. Therefore dual-polarization radar can improve radar estimates of rainfall. However polarimetric measurements by transmitting ve...
Dual-polarization can distinguish precipitation type and dual-polarization is provide not only meteorological phenomena in the atmosphere but also non-precipitation echoes. Therefore dual-polarization radar can improve radar estimates of rainfall. However polarimetric measurements by transmitting vertically vibration waves and horizontally vibrating waves simultaneously is contain systematic bias of the radar itself. Thus the calibration bias is necessary to improve quantitative precipitation estimation. In this study, the calibration bias of reflectivity (Z) and differential reflectivity ($Z_{DR}$) from the Bislsan dual-polarization radar is calculated using the 2-Dimensional Video Disdrometer (2DVD) data. And an improvement in rainfall estimation is investigated by applying derived calibration bias. A total of 33 rainfall cases occurring in Daegu from 2011 to 2012 were selected. As a results, the calibration bias of Z is about -0.3 to 5.5 dB, and $Z_{DR}$ is about -0.1 dB to 0.6 dB. In most cases, the Bislsan radar generally observes Z and $Z_{DR}$ variables lower than the simulated variables. Before and after calibration bias, compared estimated rainfall from the dual-polarization radar with AWS rain gauge in Daegu found that the mean bias has fallen by 1.69 to 1.54 mm/hr, and the RMSE has decreased by 2.54 to 1.73 mm/hr. And estimated rainfall comparing to the surface rain gauge as ground truth, rainfall estimation is improved about 7-61%.
Dual-polarization can distinguish precipitation type and dual-polarization is provide not only meteorological phenomena in the atmosphere but also non-precipitation echoes. Therefore dual-polarization radar can improve radar estimates of rainfall. However polarimetric measurements by transmitting vertically vibration waves and horizontally vibrating waves simultaneously is contain systematic bias of the radar itself. Thus the calibration bias is necessary to improve quantitative precipitation estimation. In this study, the calibration bias of reflectivity (Z) and differential reflectivity ($Z_{DR}$) from the Bislsan dual-polarization radar is calculated using the 2-Dimensional Video Disdrometer (2DVD) data. And an improvement in rainfall estimation is investigated by applying derived calibration bias. A total of 33 rainfall cases occurring in Daegu from 2011 to 2012 were selected. As a results, the calibration bias of Z is about -0.3 to 5.5 dB, and $Z_{DR}$ is about -0.1 dB to 0.6 dB. In most cases, the Bislsan radar generally observes Z and $Z_{DR}$ variables lower than the simulated variables. Before and after calibration bias, compared estimated rainfall from the dual-polarization radar with AWS rain gauge in Daegu found that the mean bias has fallen by 1.69 to 1.54 mm/hr, and the RMSE has decreased by 2.54 to 1.73 mm/hr. And estimated rainfall comparing to the surface rain gauge as ground truth, rainfall estimation is improved about 7-61%.
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문제 정의
, 2014). 따라서 본 연구에서는 2DVD 관측 자료로부터 모의된 이중편파변수와 비슬산 이중편파레이더에서 관측된 변수들을 비교하여 비슬산레이더의 관측오차를 산출하였다. 이때 비교한 이중편파변수는 강우입자 크기에 주로 영향을 받는 Z와 ZDR이며, 비교에 사용된 비슬산 레이더의 Z는 지형에코를 제거한 보정 후 Z값이다.
2DVD는 지상에서 대기수상체 입자정보를 직접 관측하며, 강우레이더는 대기 중으로 수직·수평파를 송신하여 돌아오는 강우입자의 후방산란신호를 수신함으로써 입자정보를 알 수 있다. 본 연구에서는 2DVD 관측 자료를 이용하여 이론적인 이중편파변수를 모의하고 이를 실제 운영 중인 비슬산 이중편파레이더 관측변수와 비교함으로써 이중편파레이더가 갖는 관측오차를 산출하였으며, 관측오차를 보정한 후 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다.
본 연구에서는 강우입자의 물리적 특성을 관측하는 2DVD 자료를 이용하여 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z와 ZDR의 관측오차를 보정하고, 강우량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 레이더가 갖는 Z와 ZDR의 관측오차를 산출하기 위해 강우입자의 크기, 편평도, 낙하속도 등을 관측하는 2DVD 자료를 사용하여 한반도 강우 특성을 반영한 강우입자의 축비 관계식을 산출하였으며, 이를 활용하여 이론적인 이중편파변수를 모의하였다.
따라서 지역적 강우특성을 반영해야만 보다 정확한 강수량 추정 값을 산출할 수 있다. 본 연구에서는 한반도의 강우입자 특성을 파악하기 위해 2DVD 관측 자료로부터 강우의 산란정도를 지배하는 축비관계식을 도출하였다. 본 연구에 사용된 강우사례는 2011∼2012년 동안 대구지역에서 발생한 33개의 강수사례(총 255시간)로 층상형(12 사례), 대류형(10 사례), 혼합형(11 사례) 강우로 구성되어 있다.
산출된 Z와 ZDR의 관측오차는 보다 정확한 강수량 산출과 이중편파레이더의 Z와 ZDR 값의 오차를 줄이기 위하여 사용되었다. 정량적 강수량 추정을 위해 관측오차가 존재하는 날 중 지속적으로 비를 내리며 누적 강수량이 많은 강우사례를 선정하여 적용하고, 검증을 위하여 대구 AWS 지점의 강수량과 비교하였다.
가설 설정
2DVD 관측 자료로부터 계산된 N(D)과 전후방 산란크기를 이용하여 이중편파변수를 모의하기 위해 10.7 cm의 S밴드 파장을 사용하였으며, 빗방울의 평균 기울기(mean canting angle)와 입자기울기(canting angle)의 표준편차는 각각 7°과 0°로 가정하였다(Huang et al., 2008).
제안 방법
(2010)은 관측 고도각을 90°로 고정하고 방위각을 360° 회전하면서 획득한 연직지향 관측방법을 통해 비슬산 이중편파레이더의 ZDR를 보정하였다. 그러나 이 방법은 레이더 관측의 효율성을 저해할 수 있으며 바람과 지형에 따라 ZDR 값이 변동할 수 있기 때문에 본 연구에서는 대기 중 강우입자의 크기, 모양, 낙하속도 등 DSD 정보를 제공하는 2차원 영상우적계(2-Dimensional Video Disdrometer, 이하 2DVD) 자료를 이용하여 비슬산 이중 편파레이더에서 관측한 Z와 ZDR의 관측오차를 산출하고, 이를 보정한 Z와 ZDR을 강수량 추정식에 적용함으로써 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 또한 강우입자의 산란특성은 강우입자의 모양에 따라 달라지기 때문에 2DVD 자료를 이용하여 강우입자의 모양을 대변하는 축비(axis ratio) 관계식을 도출하여 이론적인 이중편파변수를 모의하는데 사용하였다.
본 연구에서 사용한 비슬산 이중편파레이더와 2DVD의 기본사항은 Table 1과 같으며, 2011년 9∼10월과 2012년 4∼10월까지 대구지역에 내린 강우사례에 대해 분석하였다. 또한 2DVD와 동일한 지점에 위치한 지상우량계(rain gauge) 관측 자료와 비교하여 신뢰도가 높은 강우사례만을 사용하였다.
또한 2DVD와 레이더의 고도 차이와 지형에 의한 영향을 최소화하기 위해 두 번째로 낮은 0.0° 고도각에서 관측된 PPI 자료와 비교하였다(Kim et al., 2014).
파란색 실선은 Z, ZDR 관측오차를 보정하기 전 추정된 10분당 강우강도이며, 초록색 실선은 오차보정 후 추정된 10분당 강우강도, 그리고 비교검증을 위해 대구 AWS 10분당 강우강도는 붉은색 막대그래프로 나타내었다. 또한 AWS의 누적강우량(붉은색 점선), 오차보정 전 누적강우량(초록색 실선), 그리고 오차보정 후 누적강우량(파란색 점선) 분포도 함께 나타내었다. 그 결과, 시계열에 따른 10분당 강우강도는 강우강도가 클수록 오차보정 후 강우강도가 오차보정 전의 강우강도 보다 높게 나타났으며, 대구지역의 AWS 관측 강우강도와 비슷한 분포를 보였다.
그러나 이 방법은 레이더 관측의 효율성을 저해할 수 있으며 바람과 지형에 따라 ZDR 값이 변동할 수 있기 때문에 본 연구에서는 대기 중 강우입자의 크기, 모양, 낙하속도 등 DSD 정보를 제공하는 2차원 영상우적계(2-Dimensional Video Disdrometer, 이하 2DVD) 자료를 이용하여 비슬산 이중 편파레이더에서 관측한 Z와 ZDR의 관측오차를 산출하고, 이를 보정한 Z와 ZDR을 강수량 추정식에 적용함으로써 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 또한 강우입자의 산란특성은 강우입자의 모양에 따라 달라지기 때문에 2DVD 자료를 이용하여 강우입자의 모양을 대변하는 축비(axis ratio) 관계식을 도출하여 이론적인 이중편파변수를 모의하는데 사용하였다. 2장에서는 본 연구에 사용된 비슬산 이중편파레이더와 2DVD의 관측 자료와 분석방법에 대해 설명하였고, 3장에서는 강우입자의 축비 관계식 도출 과정, 관측오차 산출 및 강수량 추정결과를 나타내었다.
1(d)에 붉은 점선(Experimental fit)으로 나타내었다. 또한 국내에서 산출된 축비 관계식과 미국지역에서 관측된 자료로부터 산출된 축비 관계식을 서로 비교하기 위하여 Pruppacher and Beard (1970)와 Brandes et al., 2002)의축비관계식을함께나타내었으며, 낙하속도의경우는Atlas et al. (1973), Atlas and Ulbrich (1977), 그리고 Brandes et al. (2002)의 관계식을 함께 표출하여 비교하였다.
레이더 관측변수의 오차보정에 따른 강수량 추정값의 향상 정도를 평가하기 위해 본 연구에서는 3.2절에서 산출된 Z와 ZDR의 관측오차를 보정한 후 레이더 강수량 추정값을 산출하여 AWS 관측 강수량과 비교하였다. 대구 지점(35.
의 관측오차를 보정하고, 강우량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 레이더가 갖는 Z와 ZDR의 관측오차를 산출하기 위해 강우입자의 크기, 편평도, 낙하속도 등을 관측하는 2DVD 자료를 사용하여 한반도 강우 특성을 반영한 강우입자의 축비 관계식을 산출하였으며, 이를 활용하여 이론적인 이중편파변수를 모의하였다. 모의된 이중편파변수는 비슬산 이중편파레이더 변수와 비교를 통해 2011～2012년 대구에서 발생한 33 강우사례에 대해 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z와 ZDR의 관측오차를 산출하였다.
먼저 이론적인 이중편파변수를 모의하기 위하여 2DVD와 동일한 관측지점에 위치한 지상우량계(한 버켓당 최소 관측 강우량이 0.2 mm)를 이용하여 2DVD 관측 자료의 정확도를 검증한 후 보다 신뢰성 높은 자료획득을 위해 품질관리 과정을 수행하였다. 2DVD 자료의 정확도 검증은 지상우량계와 2DVD로부터 관측된 총 누적강우량을 비교하여 백분율 오차(percent error)을 계산하였다.
레이더가 갖는 Z와 ZDR의 관측오차를 산출하기 위해 강우입자의 크기, 편평도, 낙하속도 등을 관측하는 2DVD 자료를 사용하여 한반도 강우 특성을 반영한 강우입자의 축비 관계식을 산출하였으며, 이를 활용하여 이론적인 이중편파변수를 모의하였다. 모의된 이중편파변수는 비슬산 이중편파레이더 변수와 비교를 통해 2011～2012년 대구에서 발생한 33 강우사례에 대해 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z와 ZDR의 관측오차를 산출하였다. 단시간 동안 비를 내린 경우나 산발적으로 흩날리는 비를 내린 강우사례의 경우 지속적으로 비를 내린 사례보다 높은 관측오차를 보였다.
본 연구에서는 정확도 검증과 품질관리를 거친 2DVD 관측 자료를 입력 자료로 사용하여 Jung et al. (2010)의 이중편파변수 계산식으로부터 이론적인 이중편파변수(Z, ZDR, KDP, ρhv)를 모의하였다.
이에 본 연구에서는 2DVD 관측지점을 중심으로 가장 가까운 1개의 방위각과 2DVD 위치를 중심으로 앞과 뒤의 4개 게이트, 즉 총 9개 게이트(1° ×9 gate)에서 추출한 자료를 산술평균하여 사용하였다.
값의 오차를 줄이기 위하여 사용되었다. 정량적 강수량 추정을 위해 관측오차가 존재하는 날 중 지속적으로 비를 내리며 누적 강수량이 많은 강우사례를 선정하여 적용하고, 검증을 위하여 대구 AWS 지점의 강수량과 비교하였다. 그 결과 관측오차보정 후 레이더로부터 구한 강우강도가 실제 강우강도에 근접하였으며, 총 11 강우사례에서 약 7∼61%의 개선을 보였다.
2014). 정확도 검증을 거친 2DVD 자료는 낙하속도 기반의 필터링 기법을 적용하여 품질관리를 수행하였다. 일반적으로 2DVD는 기기 내에서 2개의 라인스캔 카메라가 떨어지는 빗방울의 모양과 속도 등의 정보를 기록하고 이로부터 입자직경에 따른 축비 등을 계산할 수 있다.
대상 데이터
(4)인 Bringi and Chandraseker (2001)의 식을 사용하였다. 2DVD의 관측특성상 산발적이거나 단시간에 오는 비의 경우 두 기기간의 오차가 커지기 때문에 지속적으로 비가 내리며, 누적 강수량이 많은 11강우사례만을 선별하여 분석하였다. 또한 Eqs.
대구 지점(35.88° N, 128.62° E)의 AWS 관측강수와 비교하기 위해 0.0° PPI 고도에서의 비슬산 레이더 관측 자료를 이용하였으며, 강수량 추정식은 Eq.
본 연구에 사용된 강우사례는 2011∼2012년 동안 대구지역에서 발생한 33개의 강수사례(총 255시간)로 층상형(12 사례), 대류형(10 사례), 혼합형(11 사례) 강우로 구성되어 있다.
, 2001)이다. 본 연구에서 사용한 강우입자의 축비는 33개의 강우사례에 대한 2DVD 관측 자료로부터 산출하였으며, 강우입자의 축비관계식 도출은 3.1절에서 자세히 다루었다.
본 연구에서 사용한 비슬산 이중편파레이더와 2DVD의 기본사항은 Table 1과 같으며, 2011년 9∼10월과 2012년 4∼10월까지 대구지역에 내린 강우사례에 대해 분석하였다.
본 연구에서는 이중편파레이더 변수의 관측오차를 산출하기 위하여 비슬산 S-밴드 이중편파레이더(35.7° N, 128.5° E)와 비슬산 사이트로부터 약 22 km 떨어져 있는 대구지역(경북대학교, 35.9° N, 128.6° E)의 2DVD 자료를 사용하였다.
일반적으로 지상우량계와 2DVD 간의 누적강우량 차이가 약 10∼20%를 보인다는 선행연구의 결과에 비추어 본 연구에서는 20% 이내의 백분율 오차를 가지는 2DVD 자료만을 사용하였다(McFarquhar and List, 1993; Sheppard and Joe, 1994; Hagen and Yuter, 2003; Tokay et al., 2003; Kim et al,. 2014).
데이터처리
또한 Eqs. (5a) and (5b)인 제곱근 편차(Root Mean Square Error, RMSE)와 평균절대오차(Mean Absolute Error, MAE)를 이용하여 레이더 관측오차 보정에 따른 강수량 추정값의 정확성을 평가하였다.
2 mm)를 이용하여 2DVD 관측 자료의 정확도를 검증한 후 보다 신뢰성 높은 자료획득을 위해 품질관리 과정을 수행하였다. 2DVD 자료의 정확도 검증은 지상우량계와 2DVD로부터 관측된 총 누적강우량을 비교하여 백분율 오차(percent error)을 계산하였다. 일반적으로 지상우량계와 2DVD 간의 누적강우량 차이가 약 10∼20%를 보인다는 선행연구의 결과에 비추어 본 연구에서는 20% 이내의 백분율 오차를 가지는 2DVD 자료만을 사용하였다(McFarquhar and List, 1993; Sheppard and Joe, 1994; Hagen and Yuter, 2003; Tokay et al.
이론/모형
0° PPI 고도에서의 비슬산 레이더 관측 자료를 이용하였으며, 강수량 추정식은 Eq. (4)인 Bringi and Chandraseker (2001)의 식을 사용하였다. 2DVD의 관측특성상 산발적이거나 단시간에 오는 비의 경우 두 기기간의 오차가 커지기 때문에 지속적으로 비가 내리며, 누적 강수량이 많은 11강우사례만을 선별하여 분석하였다.
입자의 전후방 산란크기는 T-행렬(Transition-matrix) 산란방법을 사용하여 산출하였다. T-행렬 산란방법은 입자를 비구형이라 가정한 상태에서 입자의 축비를 반영하여 전후방 산란크기를 계산하는 방법(Zhang et al.
성능/효과
그 결과 관측오차보정 후 레이더로부터 구한 강우강도가 실제 강우강도에 근접하였으며, 총 11 강우사례에서 약 7∼61%의 개선을 보였다.
또한 AWS의 누적강우량(붉은색 점선), 오차보정 전 누적강우량(초록색 실선), 그리고 오차보정 후 누적강우량(파란색 점선) 분포도 함께 나타내었다. 그 결과, 시계열에 따른 10분당 강우강도는 강우강도가 클수록 오차보정 후 강우강도가 오차보정 전의 강우강도 보다 높게 나타났으며, 대구지역의 AWS 관측 강우강도와 비슷한 분포를 보였다. 누적강우량의 정확도를 비교해 보면, 레이더 관측변수의 오차보정 전·후 레이더 추정 누적강우량은 각각 41.
369 mm 로 AWS의 누적강우량과 비교하였을 때 약 35 mm 이상 과소 추정하였다. 그러나 Z와 ZDR의 관측오차를 보정한 결과, 레이더 추정 총 누적강우량이 74.782 mm로 약 33% 강수량 추정값이 향상되었으며, MAE는 1.866에서 1.505로, RMSE는 2.487에서 1.961로 감소하였다. 이외에 지속적으로 강우가 있었던 9사례에 대해 추가로 살펴본 결과, 관측오차보정 후 강수량 추정값이 오차보정 전보다 7∼61% 향상된 결과를 보였다(Table 3).
누적강우량의 정확도를 비교해 보면, 레이더 관측변수의 오차보정 전·후 레이더 추정 누적강우량은 각각 41.759 mm, 48.576 mm로, AWS 관측 누적강우량(58.0 mm)을 기준으로 레이더 관측변수의 오차보정 후, 약 11.754% 강수량 추정값이 개선됨을 알 수 있었다.
이는 레이더 강수량 추정값 산출에 있어 Z의 관측오차 보정이 매우 중요함을 시사한다. 비록 단시간동안 산발적으로 강우가 내린 사례의 경우에는 오히려 관측오차보정 후 강수량 추정 정확도가 낮아지는 경우도 있었으나 지속적으로 내리는 강우 사례의 경우 관측변수의 오차보정을 통하여 강수량 추정 정확도가 향상됨을 볼 수 있었다. 이는 레이더 강수량 추정에 있어 이중편파변수의 오차보정이 반드시 필요함을 시사하며, 이중편파변수에 대한 관측오차 보정을 주기적으로 수행한다면 단일 편파레이더보다 강수량 추정 정확도는 더 높아질 것으로 사료된다.
5(c) and 5(d)의 산포도 분포에서도 확인할 수 있다. 이 사례의 경우 Z는 약 0.76의 상관관계를 갖지만, ZDR은 0.4로 상관성이 낮으며, 비슬산레이더가 모의된 이중편파변수에 비해 Z는 약 1.8 dB 낮게, ZDR은 약 0.08 dB 높게 관측하였다. 이는 비슬산레이더의 변수별 관측오차가 강우시스템에 따라 달라지며, 특히 강우의 크기와 모양 등과 관련 있는 ZDR이 강우시스템에 따른 영향을 더 많이 받는 것을 의미한다.
이외에 지속적으로 강우가 있었던 9사례에 대해 추가로 살펴본 결과, 관측오차보정 후 강수량 추정값이 오차보정 전보다 7∼61% 향상된 결과를 보였다(Table 3).
6(a)는 2011년 10월 21일 강우사례의 10분당 강우 강도(왼쪽 y축)와 누적 강우량(오른쪽 y축) 추정 결과를 관측시간에 따라 비교한 결과이다. 파란색 실선은 Z, ZDR 관측오차를 보정하기 전 추정된 10분당 강우강도이며, 초록색 실선은 오차보정 후 추정된 10분당 강우강도, 그리고 비교검증을 위해 대구 AWS 10분당 강우강도는 붉은색 막대그래프로 나타내었다. 또한 AWS의 누적강우량(붉은색 점선), 오차보정 전 누적강우량(초록색 실선), 그리고 오차보정 후 누적강우량(파란색 점선) 분포도 함께 나타내었다.
후속연구
그 결과 관측오차보정 후 레이더로부터 구한 강우강도가 실제 강우강도에 근접하였으며, 총 11 강우사례에서 약 7∼61%의 개선을 보였다. 따라서 2DVD 관측 자료를 이용하여 산출된 레이더 관측오차는 현재 레이더 변수를 통한 실 강수량 추정 시오차를 크게 줄일 수 있을 것으로 판단되며, 주기적으로 이중편파변수에 대한 보정을 수행한다면 향후 보다 높은 강수량 추정을 기대할 수 있다. 하지만 우적계 자료를 이용한 레이더 관측오차 보정은 실시간 적용에 어려움이 있으며, 정확한 관측오차 추정을 위해서는 품질 높은 레이더 관측 자료가 필요하다.
하지만 우적계 자료를 이용한 레이더 관측오차 보정은 실시간 적용에 어려움이 있으며, 정확한 관측오차 추정을 위해서는 품질 높은 레이더 관측 자료가 필요하다. 이는 향후 연구를 통해 개선할 수 있도록 노력해야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
이중편파레이더가 정확한 강수 정보를 얻을 수 있는 이유는?
이중편파레이더는 수직·수평파를 송신하여 대기 중에 존재하는 대기수상체에 부딪혀 산란(scattering) 되어 돌아오는 신호를 수신하며, 반사도(Z), 차등반사도(ZDR), 비차등 위상차(KDP), 교차상관계수(ρhv) 등 다양한 이중편파변수를 제공하여 보다 정확한 강수 정보를 얻을 수 있다. 시·공간적으로 높은 분해능의 레이더를 이용한 강수량 추정은 돌발홍수, 폭우 등 위험기상을 감시 및 예측하는데 매우 유용하며, 반사도 외의 다양한 이중편파변수를 제공하는 이중 편파레이더의 경우 대기수상체 분류 및 미세물리과정의 변화에 의한 우적크기분포(Drop Size Distribution, 이하 DSD) 변동을 설명할 수 있어 이에 따른 강우 추정 오차를 줄일 수 있다(Ryzhkov et al.
이중편파레이더에서는 자기상관(self-consistency)관계를 이용한 반사도 보정 방법을 사용하면 어떤 이점을 가질 수 있는가?
이중편파레이더에서는 자기상관(self-consistency)관계를 이용한 반사도 보정 방법도 널리 사용되고 있다. 이를 이용하면 우적계와 같은 장비 없이 동일한 레이더에서 관측한 레이더 변수를 이용하여 관측 부피와 높이의 차이에서 발생할 수 있는 오차를 줄일 수 있다. 이 외에도 Atlas (2002)에 다양한 검보정 방법이 간략하게 소개되었다.
반사도 외의 다양한 이중편파변수를 제공하는 이중 편파레이더의 경우 강우 추정 오차를 줄일 수 있는 이유는?
이중편파레이더는 수직·수평파를 송신하여 대기 중에 존재하는 대기수상체에 부딪혀 산란(scattering) 되어 돌아오는 신호를 수신하며, 반사도(Z), 차등반사도(ZDR), 비차등 위상차(KDP), 교차상관계수(ρhv) 등 다양한 이중편파변수를 제공하여 보다 정확한 강수 정보를 얻을 수 있다. 시·공간적으로 높은 분해능의 레이더를 이용한 강수량 추정은 돌발홍수, 폭우 등 위험기상을 감시 및 예측하는데 매우 유용하며, 반사도 외의 다양한 이중편파변수를 제공하는 이중 편파레이더의 경우 대기수상체 분류 및 미세물리과정의 변화에 의한 우적크기분포(Drop Size Distribution, 이하 DSD) 변동을 설명할 수 있어 이에 따른 강우 추정 오차를 줄일 수 있다(Ryzhkov et al., 2005).
참고문헌 (22)
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