[논문]국지적 기상 레이다에서의 기상 변화 탐지 방법 분석

이종길

doi:10.6109/jkiice.2021.25.10.1345

초록
AI-Helper

대부분의 기상 레이다 시스템은 중장거리용으로 매우 넓은 지역의 전체적인 기상 현상을 파악하는 목적으로 사용된다. 그러나 최근에 와서는 국지적인 재난현상의 빈발 가능성이 높아짐에 따라 국지적인 기상 레이다를 활용한 기상이변 현상의 탐지가 매우 중요한 문제이다. 따라서 이러한 국지적인 기상 이변 탐지목적의 기상 레이다는 저고도 탐지 및 급변하는 기상상황의 빠른 탐지가 필요하다. 또한 상대적으로 지표면 클러터가 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서에서는 풍속의 변화정도 및 거리에 따른 풍속의 변화율을 이용하여 돌풍 및 풍속 전단현상 등의 급변하는 기상 위험 등을 탐지할 수 있는 방법을 제안하고 분석하였다. 제안한 방법은 탐지과정에서의 지표면 클러터에 의한 영향을 최소화 할 수 있고 빠른 탐지를 위한 간단한 알고리즘 구현이 가능한 방식으로서 향후 기상변화 탐지에 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Most of weather radar systems are used to monitor the whole weather situation for the very wide and medium-to-long range area. However, as the likelihood of occurrence of the local weather hazards is increased in recent days, it is very important to detect these wether phenomena with a local weather...

Most of weather radar systems are used to monitor the whole weather situation for the very wide and medium-to-long range area. However, as the likelihood of occurrence of the local weather hazards is increased in recent days, it is very important to detect these wether phenomena with a local weather radar. For this purpose, it is necessary to detect the fast varying low altitude weather conditions and the effect of the ground surface clutter is more evident. Therefore, in this paper, the newly suggested method is explained and analyzed for detection of weather hazards such as the gust and wind shear using the fluctuation of wind velocities and the gradient of wind velocities among range cells. It is shown that the suggested method can be used efficiently in the future for faster detection of weather change through the simple algorithm implementation and also the effect of the ground clutter can be minimized in the detection procedure.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1 Mode estimates of the weather Doppler spectrum with SCR of 0dB
그림 Fig. 2 Mode estimates of the weather Doppler spectrum with SCR of -10dB
그림 Fig. 3 True wind velocity and FFT estimates of 25 range cells with SCR of 0dB
그림 Fig. 4 Stronger and weaker modes estimation of 25 range cells with SCR of 0dB
그림 Fig. 5 True wind velocity and FFT estimates of 25 range cells with SCR of –10dB
그림 Fig. 6 Stronger and weaker modes estimation of 25 range cells with SCR of –10dB
그림 Fig. 7 Gradient and fluctuation values calculated from mode estimates of 20 range cells for 15 cases having different absolute maximal wind velocities with SCR of 10dB
그림 Fig. 8 Normalzed fluctuation and gradient values for 15 cases having different absolute maximal wind velocities with SCR of 10dB
그림 Fig. 9 Gradient and fluctuation values calculated from mode estimates of 20 range cells for 15 cases having different absolute maximal wind velocities with SCR of 0dB
그림 Fig. 10 Normalzed fluctuation and gradient values for 15 cases having different absolute maximal wind velocities with SCR of 0dB
그림 Fig. 11 Gradient and fluctuation values calculated from mode estimates of 20 range cells for 15 cases having different absolute maximal wind velocities with SCR of–10dB
그림 Fig. 12 Normalzed fluctuation and gradient values for 15 cases having different absolute maximal wind velocities with SCR of –10dB

참고문헌 (9)

J. A. Ortiz, J. L. Salazar-Cerreno, J. D. Diaz, R. M. Lebron, N. A. Aboserwal, and L. Jeon, "Low-Cost CMOS Active Array Solution for Highly Dense X-Band Weather Radar Network," IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 68, no. 7, pp. 5421-5430, July. 2020.

상세보기
A. D. Byrd, R. D. Palmer, and C. J. Fulton, "Development of a Low-Cost Multistatic Passive Weather Radar Network," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 58, no. 4, pp. 2796-2808, Apr. 2020.

상세보기
S. Turso, T. Bertuch, S. Bruggenwirth, A. Danklmayer, and P. Knott, "Electronically steered cognitive weather radar - a technology perspective," in Proceedings of 2017 IEEE Radar Conference, Seattle: WA, pp. 563-566, 2017.
P. Kollias, D. J. McLaughlin, S. Frasier, M. Oue, E. Luke, and A. Sneddon, "Advances and applications in low-power phased array X-band weather radars," in Proceedings of 2018 IEEE Radar Conference, Oklahoma City: OK, pp. 1359-1364, 2018.
J. Cai, Y. Zhang, R. J. Doviak, Y. Shrestha, and P. W. Chan, "Diagnosis and Classification of Typhoon-Associated Low-Altitude Turbulence Using HKO-TDWR Radar Observations and Machine Learning," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 57, no. 6, pp. 3633-3648, June. 2019.

상세보기
S. Pulkkinen, V. Chandrasekar, and A. -M. Harri, "Nowcasting of Precipitation in the High-Resolution Dallas -Fort Worth (DFW) Urban Radar Remote Sensing Network," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 11, no. 8, pp. 2773-2787, Aug. 2018.

상세보기
D. S. Zrnic, "Estimation of spectral moments for weather echoes," IEEE Transactions on Geoscience Electronics, vol. 17, no. 4, pp. 113-128, Oct. 1979.

상세보기
V. F. Pisarenko, "The retrieval of harmonics from a covariance function," Geophysical Journal of the Royal Astronomical Society, vol. 33, no. 3, pp. 347-366, Sept. 1973.

상세보기
J. Lee, "The efficient clutter simulation method for airborne radars," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 9, pp. 1123-1130, Sept. 2019.

원문보기 상세보기

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

국지적 기상 레이다에서의 기상 변화 탐지 방법 분석
Analysis of Detection Method for the Weather Change in a Local Weather Radar 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (12)

표/그림 (12)

참고문헌 (9)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

국지적 기상 레이다에서의 기상 변화 탐지 방법 분석 Analysis of Detection Method for the Weather Change in a Local Weather Radar 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (12) 모든 표/그림 보기

표/그림 (12) 슬라이드로 보기

참고문헌 (9)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

이종길 (40)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

국지적 기상 레이다에서의 기상 변화 탐지 방법 분석
Analysis of Detection Method for the Weather Change in a Local Weather Radar 원문보기

초록
AI-Helper

표/그림 (12)

표/그림 (12)