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NTIS 바로가기대기 = Atmosphere, v.28 no.2, 2018년, pp.163 - 174
김혜영 (기상청 수치모델링센터) , 이은희 (기상청 수치모델링센터) , 이승우 (기상청 수치모델링센터) , 이용희 (기상청 수치모델링센터)
In order to assimilate MHS satellite data into the convective scale model at KMA, ATOVS data are reprocessed to utilize the original high-resolution data. And then to improve the preprocessing experiments for cloud detection were performed and optimized to convective-scale model. The experiment whic...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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ATOVS 자료의 특징은 무엇인가? | 본 연구에 사용된 MHS자료는 기상청 국가기상위성센터에서 직수신한 ATOVS 원시 자료 중 수증기채널만을 AAPP (ATOVS and AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) Preprocessing Package, Atkinson, 2017)로 재 처리한 자료이다. ATOVS 자료는 각기 다른 해상도의 자료로 구성되어 있으며 자료 처리의 편의성을 위해 모든 자료를 HIRS (High-resolution Infrared Radiation Sounder) 관측점 위치로 변환하는 과정(mapping process)을 거친다. 이때, 고해상도 자료는 고유한 정보를 잃게 되므로 국지예보모델에서는 적절한 고해상도 정보를 사용하기 위해 수증기채널 자료를 독립적으로 처리하여 고유의 공간해상도와 정보를 유지하게 했다. | |
MHS는 관측지점에 따라 밝기온도의 차이가 발생하는데, 그 이유는 무엇인가? | 1o이다. 탐측이 교차궤도(cross-track)를 이루므로 직하점의 해상도 16 km × 16 km이지만 관측 가장자리에서는 26 km × 52 km로 해상도가 낮아진다. 따라서 관측지점에 따라 밝기온도도 차이가 난다. | |
MHS의 채널 구성은 어떻게 되는가? | MHS는 2개의 약한 윈도우채널(89, 150 GHz)과 3개의 연직탐측채널(183.31 ± 1, ± 3, 190.31 GHz) 총 5개의 채널로 구성되어 있다. 183 GHz 수증기 흡수영역에 위치한 3~5번 채널이 연직 수증기정보를 제공하며 주파수가 가장 큰 5번 채널이 하층대기의 정보를 제공한다. |
Atkinson, N., 2017: AAPP User Guide. NWPSAF-MFUD-036, 17 pp.
Bauer, P., A. J. Geer, P. Lopez, and D. Salmond, 2010: Direct 4D-Var assimilation of all-sky radiances: Part I. Implementation. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 136, 1868-1885, doi:10.1002/qj.659.
Bennartz, R., A. Thoss, A. Dybbroe, and D. B. Michelson, 2002: Precipitation analysis using the advanced microwave sounding unit in support of nowcasting applications. Meteorol. Appl., 9, 177-189.
Chang, D. E., T. K. Jang, Y.-H. Lee, and M.-J. Kim, 2002: The effect of assimilating ATOVS soundings on short-range forecast. Atmosphere, 12, 40-43.
Eyre, J. R., 1989: Inversion of cloudy satellite sounding radiances by nonlinear optimal estimation. II: application to TOVS data. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 115, 1027-1037.
Geer, A. J., and Coauthors, 2017: All-sky satellite data assimilation at operational weather forecasting centres. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., doi:10.1002/qj.3202.
Geer, A. J., J. F. Baordo, N. Bormann, and S. English, 2014: All-sky assimilation of microwave humidity sounders. ECMWF Tech. Memo., 741 pp.
Harris, B. A., and G. Kelly, 2001: A satellite radiance-bias correction scheme for data assimilation. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 127, 1453-1468.
Hilton F., N. C. Atkinson, S. J. English, and J. R. Eyre, 2009: Assimilation of IASI at the Met Office and assessment of its impact through observing system experiments. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 135, 495-505.
Hong G., G. Heygster, J. Notholt, F. Weng, and Q. Liu, 2010: Simulations of microwave brightness temperatures at AMSU-B frequencies over a 3D convective cloud system. Int. J. Remote Sens., 31, 1781-1800, doi:10.1080/01431160902926640.
Joo, S. W., E. J. Lee, and H. C. Shin, 2005: Development on the direct assimilation technique of ATOVS radiance in 3DVAR of the KMA global model. KMATN-2005-04, 48 pp (in Korean).
Jung, J. H., and M. S. Seo, 2005: Characteristics and Types of the Diurnal Variation of Hourly Precipitation during Rainy Season over South Korea. Asia-Pac J. Atmos. Sci., 41, 533-546 (in Korean with English abstract).
Karbou, F., E. Gerard, and F. Rabier, 2010: Global 4DVAR assimilation and forecast experiments using AMSU observations over land. Part I: Impacts of various land surface emissivity parameterizations. Wea. Forecasting, 25, 5-19, doi:10.1175/2009WAF2222243.1.
Lee, E. H., Y. S. Kim, H. C. Shin, and M. S. Lee, 2009: MetOp IASI data assimilation in Unified Model in KMA. Proc. Fall Meeting KMS, Daegu, Korea, Korean Meteorological Society, 300-301 (in Korean).
Lee, Y. H., H. Y. Lee, J. Lee, K. H. Lee, and D. J. Kim, 2015: Evaluating the precipitation forecast by extension of variable grid area in KMA convective scale model(LDAPS). Proc. Spring Meeting KMS, Seoul, Korea, Korean Meteorological Society, 5-6 (in Korean).
Lorenc, A. C., and F. Rawlins, 2005: Why does 4D-Var beat 3D-Var?. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 131, 3247-3257.
Mesinger, F., and T. L. Black, 1992: On the impact on forecast accuracy of the step-mountain(eta) vs. sigma coordinate. Meteor. Atmos. Phys., 50, 47-60.
Muller, B. M., H. E. Fuelberg, and X. Xiang, 1994: Simulations of the effects of water vapor, cloud liquid water, and ice on AMSU moisture channel brightness temperatures. J. Appl. Meteorol., 33, 1133-1154.
Qin, Z. K., and X. L. Zou, 2016: Development and initial assessment of a new land index for microwave humidity sounder cloud detection. J. Meteor. Res., 30, 12-37, doi:10.1007/s13351-016-5076-4.
Saunders, R., M. Matricardi, and A. Geer, 2010: RTTOV-9 Users Guide. NWPSAF-MO-UD-016, Exeter, UK, 57 pp.
Sohn, B. J., G.-H. Ryu, H.-J. Song, and M.-L. Ou, 2013: Characteristic features of warm-type rain producing heavy rainfall over the Korean peninsula inferred from TRMM measurements. Mon. Wea. Rev., 141, 3873-3888, doi:10.1175/MWR-D-13-00075.1.
Song, H.-J., and B. J. Sohn, 2015: Two heavy rainfall types over the Korean peninsula in the humid East Asian summer environment: A satellite observation study. Mon. Wea. Rev., 143, 363-382, doi:10.1175/MWR-D-14-00184.1.
Weston, P., 2014: Assimilating IASI data into the UKV. Met Office SA Technical Memo., 15, 30 pp.
Zelinka, M. D., and D. L. Hartmann, 2009: Response of humidity and clouds to tropical deep convection. J. Climate, 22, 2389-2404.
Zou, X. L., Z. K. Qin, and F. Z. Weng, 2013: Improved quantitative precipitation forecasts by MHS radiance data assimilation with a newly added cloud detection algorithm. Mon. Wea. Rev., 141, 3203-3221, doi:10.1175/MWR-D-13-00009.1.
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