[논문]오일러 방법으로 원격 측정된 유체운동의 속도 산출과 정확도 평가

김민성; 이경훈; 권병혁; 윤홍주

doi:10.13067/jkiecs.2021.16.1.151

초록
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지구 유체운동의 속력과 방향은 전자기파를 이용한 원격탐사 방법으로 측정된다. UHF 레이더와 GPS 존데를 이용하여 고도별 유체의 속도를 각각 오일러 측정 방법과 라그랑지 측정 방법으로 산출하였다. 대기의 운동 방향인 풍향은 바람이 불어오는 쪽으로 표시하고, 0° - 360°의 순환값을 사용하기 때문에 통계적 분석에 주의가 필요하다. 계산 조건의 설정에 따라 발생하는 오류를 제시하였고, 수정된 비교 결과의 정밀도는 400% 까지 향상하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The speed and direction of the earth's fluid motion is measured by a remote sensing method using electromagnetic waves. Using UHF radar and GPS Sonde, the vertical profile of fluid velocity was calculated by the Euler measurement method and the Lagrange measurement method, respectively. Since the wi...

The speed and direction of the earth's fluid motion is measured by a remote sensing method using electromagnetic waves. Using UHF radar and GPS Sonde, the vertical profile of fluid velocity was calculated by the Euler measurement method and the Lagrange measurement method, respectively. Since the wind direction, which is the direction of motion of the atmosphere, is indicated in the direction of the wind blowing, and a circular value of 0° - 360° is used, it is necessary to pay attention to statistical analysis. Errors caused by calculation conditions are provided, and the corrected accuracy of comparison results is improved by 400%.

주제어

표/그림 (8)

그림 그림 1. 철원 기상대의 UHF 윈드프로파일러 Fig. 1 UHF wind profiler at Cheolwon weather site
그림 그림 2. 바람 벡터의 정의와 두 성분 Fig. 2 Definition and its components of wind vector
그림 그림 3. 풍향 결정 방법 (a) V_SN > 0, (b) V_SN = 0, (c) V_SN < 0 Fig. 3 Determination of wind direction (a) V_SN > 0, (b) V_SN = 0, and (c) V_SN < 0
그림 그림 4. 바람을 합성하는 방법 Fig. 4 Method of wind composition
그림 그림 5. 바람의 평균 속도와 평균 속력의 비교 Fig. 5 Comparison between mean wind velocity and mean wind speed
그림 그림 6. 윈드프로파일러와 GPS 존데로 관측한 바람의 평균 속력 비교(빨강)와 평균 속도 비교(파랑) Fig. 6 Comparison of mean wind speed (red) and mean wind velocity (blue) between UHF wind profiler and GPS sonde.
그림 그림 7. (a) 속도 풍향과 (b) 속력 풍향 알고리즘을 적용한 윈드프로파일러(UHF)와 GPS 존데(RS)로 관측한 바람의 평균 풍향의 연직 분포 Fig. 7 Vertical profile of wind direction of UHF wind profiler and GPS sonde based on the algorithm of (a) velocity direction (b) speed direction
그림 그림 8. (a) 속도 풍향과 (b) 속력 풍향 알고리즘을 적용한 GPS 존데 풍향에 대한 윈드프로파일러 풍향의 편향(빨강)과 평균 제곱근 편차(파랑) Fig. 8 Mean bias(red) and RMSE(blue) of wind direction by UHF wind profiler to by GPS sonde based on the algorithm of (a) velocity direction (b) speed direction

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 검증된 자료인 GPS 존데 자료를 기준으로 UHF 윈드프로파일러의 풍향과 풍속을 산출하는 방법을 제시하고 결과를 비교하였다. 또한, 산출자료의 품질 비교 평가를 위해 풍향의 평균 편향 (MB: Mean Bias)과 평균 제곱근 편차(RMSE: Root Mean Square Error)를 산출하는 방법을 제시하였다.

제안 방법

또한 편향과 평균 제곱근 편차를 계산하여 윈드프로파일러의 정확도를 평가하였다. GPS 존데 자료를 기준으로 UHF 윈드프로파일러의 풍향, 풍속 자료의 정확성을 비교하였다. 풍속은 방향 고려 여부에 따라 바람의 속도와 속력으로 구분하였다.
방법으로 산출하여 비교하였다. 또한 편향과 평균 제곱근 편차를 계산하여 윈드프로파일러의 정확도를 평가하였다. GPS 존데 자료를 기준으로 UHF 윈드프로파일러의 풍향, 풍속 자료의 정확성을 비교하였다.
방법을 제시하고 결과를 비교하였다. 또한, 산출자료의 품질 비교 평가를 위해 풍향의 평균 편향 (MB: Mean Bias)과 평균 제곱근 편차(RMSE: Root Mean Square Error)를 산출하는 방법을 제시하였다.
7로 큰 차이가 나지 않았다. 본 연구에서 제안하는 풍향 산출 알고리즘은 연속성을 유지하는 고도별 평균을 구현하였다. GPS 존데 자료에 대한 윈드프로파일러 자료의 비교 방법으로 유용하다는 것을 확인하였다.
오일러 방법으로 측정한 유체의 속도와 방향을 두 가지 방법으로 산출하여 비교하였다. 또한 편향과 평균 제곱근 편차를 계산하여 윈드프로파일러의 정확도를 평가하였다.
1). 윈드프로파일러의 연직 분해능이 약 70 m로 GPS 존데보다 성기기 때문에 약 4 km 고도까지 관측된 윈드프로파일러의 관측 고도에 맞추어 GPS 존데 자료를 선택하여 비교하였다. 강수는 없었으며, 1 km 고도까지 2 m/s 이하의 대체로 약한 바람이 불었다.
GPS 존데 자료를 기준으로 UHF 윈드프로파일러의 풍향, 풍속 자료의 정확성을 비교하였다. 풍속은 방향 고려 여부에 따라 바람의 속도와 속력으로 구분하였다. 속력으로 구한 평균은 속도로 구한 평균보다 약 0.

대상 데이터

철원 기상대에서 2016년 7월 8일 0000 KST, 0700 KST, 1200 KST 1800 KST, 그리고 2016년 7월 9일 0000 KST에 모두 5회의 GPS 존데 관측과 같은 기간에 약 10분 간격으로 수집된 윈드프로파일러 (PCL1300, Degrean Inc.) 자료를 사용하였다(Fig. 1). 윈드프로파일러의 연직 분해능이 약 70 m로 GPS 존데보다 성기기 때문에 약 4 km 고도까지 관측된 윈드프로파일러의 관측 고도에 맞추어 GPS 존데 자료를 선택하여 비교하였다.

성능/효과

본 연구에서 제안하는 풍향 산출 알고리즘은 연속성을 유지하는 고도별 평균을 구현하였다. GPS 존데 자료에 대한 윈드프로파일러 자료의 비교 방법으로 유용하다는 것을 확인하였다.
7 (a)는 동서 성분과 남북 성분의 풍속을 평균한 후에 식 (2) - 식 (7)의 과정에 따라 결정된 풍향을 보여준다. 모든 고도에서 북서풍이 윈드프로파일러와 GPS 존데 관측에서 공통적으로 산출되었다. 반면에 각 시각의 풍향을 직접 평균한 평균 풍향은 고도에 따라 연속적이지 않고 풍향의 변화 폭도 약 150°로 커서 오류로 판단할 수 있다(Fig.
평균 제곱근 편차는 대부분 90° 이상이고, 특히 고도 1,500 m 이하와 3, 000 m 이상에서 180°를 넘어서 윈드프로파일러의 정밀도가 매우 나쁜 것으로 보일 수 있다. 속도 풍향 알고리즘을 적용하여 RMSE가 전체 고도 평균 120°에서 30°로 400% 가량 향상되어 윈드프로파일러 풍향의 정밀도가 제품 제원에 제시된 규격에 근접할 만큼 높게 평가된다.

후속연구

단순한 대수적 산출 방법은 큰 오차를 유발할 수 있다는 것을 확인하였다. 정확한 UHF 윈드프로파일러 검증을 통해 연직 바람 관측 자료의 시간적 공백을 줄이고, 높은 정확도의 자료를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

참고문헌 (10)

W. Jo, B. Kwon, and H. Yoon, "Partitioning Bimodal Spectrum Peak in Raw Data of UHF Wind Profiler," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 14, no. 1, 2019, pp. 61-68.

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W. Jo, B. Kwon, and H. Yoon, "Retrieval of Radial Velocity and Moment Based on the Power Spectrum Density of Scattered 1290 MHz Signals with Altitude," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 6, 2018, pp. 1191-1198.

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W. Jo, B. Kwon, and H. Yoon, "Clutter Fence Effect on Data Quality of Ultra High Frequency Radar," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 14, no. 2, 2019, pp. 275-282.

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K. Lee, B. Kwon, and H. Yoon, "UHF Wind Profiler Calibration Using Radar Constant," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 15, no. 5, 2020, pp. 819-825.

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S. Kim, B. Kwon, K. Kim, P. Kim, M. Kim, W. Jo, and H. Yoon, "Case Study on the Mixed Layer Development using the UHF Radio Sounding," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 1, 2018, pp. 253-263.

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I. Holleman, H. Gasteren, W. Bouten, "Quality assessment of weather radar wind profiles during bird migration," J. of Atmos. Oceanic Technol., vol. 25, 2008, pp. 2188-2198.

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Jr. Barbre , E. Robert, "Quality control algorithms for the Kennedy Space Center 50-MHz Doppler radar wind profiler winds database," J. of Atmos. Oceanic Technol., vol. 29, 2012, pp. 1731-1743.

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M. Kim, K. Lee, B. Kwon, and H. Yoon, "Wind Vector Quality Control Using Symmetry of Doppler Spectral Peak," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 15, no. 5, 2020, pp. 841-847.

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K. Kim, P. Kim, M. Kim, D. Kang, and B. Kwon, "Accuracy Evaluation of UHF Wind Profiler Radar Wind Vectors by Setting a Threshold of Signal-to-Noise Ratios," Journal of Environmental Science International, vol. 25, no. 9, 2016, pp. 1241-1251.
S. Bak, H. Kim, D. Hwang, U. Enkhjargal, B. Kim, and H. Yoon, "Study on Detection Technique for Cochlodinium polykrikoides Red tide using Logistic Regression Model under Imbalanced Data," J. of the Korean Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 6, 2018, pp. 1353-1363.

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