초록 ▼

기상청의 레이더들을 이용하여 한국 강수량 추정 시스템의 정확도 개선, 한국 초단시간 강수 예측 시스템의 개선, 한국 3차원 레이더 합성 바람장 개발 및 검증 시스템을 구축하였으며, 개발된 각 시스템들은 관측기술운영과(http://190.1.17.176)에서 안정적으로 운영하며 현업 예보관들의 예보 참고 자료로 활용되고 있다.
정량적 강수량 추정을 위한 레이더-AWS 강우강도 (Radar-AWS Rainrate; RAR) 시스템은 올해 연구에서 오차 원인과 과소추정, 과대추정을 제거하기 위해 알고리즘을 개선하였다. 알고리즘 개선

기상청의 레이더들을 이용하여 한국 강수량 추정 시스템의 정확도 개선, 한국 초단시간 강수 예측 시스템의 개선, 한국 3차원 레이더 합성 바람장 개발 및 검증 시스템을 구축하였으며, 개발된 각 시스템들은 관측기술운영과(http://190.1.17.176)에서 안정적으로 운영하며 현업 예보관들의 예보 참고 자료로 활용되고 있다.
정량적 강수량 추정을 위한 레이더-AWS 강우강도 (Radar-AWS Rainrate; RAR) 시스템은 올해 연구에서 오차 원인과 과소추정, 과대추정을 제거하기 위해 알고리즘을 개선하였다. 알고리즘 개선 방법은 각 레이더별 유효영역을 분석하고, 임계우량개수를 결정하여 불규칙적인 Z-R 쌍과 불연속적인 Z-R 관계식을 제거한다. 또 다른 방법은 복합강수시스템(층운/적운)의 강수량 추정을 위해 이중분할피팅방법을 적용하여 과소추정과 과대추정을 해소하였다. RAR 산출 시스템은 사이트별 검증 자료를 실시간으로 표출하는 영상을 추가 개발하여 실시간으로 제공(http://190.1.17.176 $\rightarrow$ 사이트 영상 $\rightarrow$ RAR)하였다.
초단시간 강수 예측 시스템의 개선을 위해 예측력 향상을 위한 알고리즘을 개선하고 평가하였다. 2006년 여름철 검증 결과 강수의 외삽시간간격과 강수평균시간을 실험하여 예측 1 시간에 대해 정확도를 향상시켰고, 2007년 방재기간(6월 $\sim$ 10월) 검증 결과 정확도를 향상시켰다. 그리고 국지성 집중호우의 정확한 위치예보를 위해 수평격자 $1\;km^2$의 고해상도 VSRF 모델을 시험 개발하였다.
한반도 3차원 레이더 합성 바람장을 분석하기 위해 이중 도플러 레이더 바람장 산출시스템을 구축하여 기상청 도플러 레이더 네트워크에서 분석영역을 산출하였다. 그리고 한반도 3차원 레이더 합성 바람장의 정확도를 평가하기 위해 수평 바람장의 연속성을 검증, 수직측풍장비 관측자료와 비교 검증, 고충 관측자료와 비교 검증하였다. 개발된 한국 3차원 레이더 합성 바람장의 검증결과는 풍속에 대하여 약 4 $ms^{-1}$ 이내, 풍향에 대하여 약 $15^{\circ}$ 이내의 정확도를 가졌다. 한반도 3차원 레이더 합성 바람장 검증시스템을 구축하여 실시간 제공(http://190.1.17.176 $\rightarrow$ 합성영상 $\rightarrow$ 이중바람장(검증))하였다.
이중편파레이더의 활용 연구로는 이중편파 변수의 특성을 이해하고, 각 밴드별(X, C, S 밴드) 강수량 추정 알고리즘, 대기수상체분류 알고리즘을 조사하였다. 그리고 세계의 이중편파레이더의 활용에 대해서도 조사하였다.

Abstract ▼

The quantitative precipitation estimation (QPE) system, quantitative precipitation forecast (QPF) system, and the 3-dimensional dual-Doppler radar wind velocity system using KMA radars has been improved in this year. These developed systems are being stably operated and serviced in real time via the

The quantitative precipitation estimation (QPE) system, quantitative precipitation forecast (QPF) system, and the 3-dimensional dual-Doppler radar wind velocity system using KMA radars has been improved in this year. These developed systems are being stably operated and serviced in real time via the KMA web page of the observational technology & management division (http://190.1.17.176) for the improvement of forecast accuracy.
Radar-AWS Rainrate (RAR) system for the QPE has been improved by removing the error factors. The KMA-operational RAR system has been improved by adjusting the acceptable area of the reflectivity (Z) and the rain gauges (R) to remove the irregular and discontinuous Z-R relationships. And the classification of rain system (stratiform/convective) is studied by the dual-separateness-fitting method of the Z-R relationship to improve the RAR system.
Very Short Range Forecast of precipitation (VSRF) system for the QPF (Quantitative Precipitation Forecast) has been improved to more efficiently evaluate the nonlinear movement of rain system. The VSRF system has been tested by adjusting the extrapolation time interval and accumulated time in the 2006 summer (June ~ August). And the prototype high-resolution VSRF model of horizontal grid 1 $km^2$ is developed to help the local heavy rainfall forecast.
Dual-Doppler radar wind field verification system has been constructed to compute the Korea 3-dimensional wind field in doppler radar network of KMA (http://190.1.17.176 $\rightarrow$ composite image $\rightarrow$ dual wind field (verification)). This system verifies the dual-Doppler horizontal wind field by comparing with the data of wind profilers, including the profile of the upper air wind. Its accuracy is shown to be within the wind velocity of 4 $ms^{-1}$, the wind direction of $15^\circ$.
The characteristics and application of dual-polarized radar has been investigated, especially for the algorithm of rainfall estimation and the precipitation classification for X, C, S band radar.

목차 Contents

• 표지...1
• 연구보고서...3
• 차례...5
• Contents...9
• List of Tables...12
• List of Figures...14
• 국문요약...21
• Summary...22
• 제 1 장 서 론...23
• 제 2 장 레이더-AWS 강우강도 산출시스템 개선...25
• 2.1 서론...25
• 2.2 자료 처리...26
• 2.2.1 레이더 자료...26
• 2.2.2 우량계 자료...27
• 2.3 사이트별 검증 시스템 구축...27
• 2.4 알고리즘 개선...29
• 2.4.1 유효영역 분석...29
• 2.4.2 임계 우량개수 결정...38
• 2.4.3 2007년 여름철 검증...40
• 2.5 이중분할 적합에 의한 개선...40
• 2.5.1 방법...41
• 2.5.2 사례 분석...42
• 2.5.3 2007년 여름철 검증...51
• 2.6 요약 및 결론...53
• 제 3 장 초단시간 강수예측시스템(VSRF) 개선...55
• 3.1 서론...55
• 3.2 모델 개요...57
• 3.3 예측력 향상을 위한 알고리즘 개선 및 평가...61
• 3.3.1 자료 및 방법...61
• 3.3.2 사례분석...63
• 3.4 고해상도 VSRF 모델 구축...70
• 3.4.1 자료 및 방법...70
• 3.5 결론 및 향후계획...76
• 제 4 장 한반도 3차원 레이더 합성바람장 검증시스템 구축...77
• 4.1 서론...77
• 4.2 다중 및 이중 레이더 바람장 산출 이론...79
• 4.2.1 강수입자의 낙하속도 추정...81
• 4.2.2 공기의 연직속도 추정...82
• 4.3 한반도 이중 도플러 레이더 바람장 산출 시스템...85
• 4.3.1 기상청 도플러 레이더 네트워크...85
• 4.3.2 한반도 남서해안 분석 영역 산출...88
• 4.3.3 3차원 바람장 산출 시스템...92
• 4.4 한반도 3차원 레이더 합성 바람장 정확도 평가...94
• 4.4.1 수평바람장의 연속성 검증...94
• 4.4.2 수직측풍장비 관측자료 비교 검증...97
• 4.4.3 고층 관측자료 비교 검증...103
• 4.5 한반도 3차원 레이더 합성 바람장 검증시스템...106
• 4.6 결론 및 향후계획...108
• 제 5 장 이중편파 레이더 활용을 위한 연구...109
• 5.1 서론...109
• 5.2 이중편파 변수...110
• 5.2.1 반사도 인자(Zh,Zv)...110
• 5.2.2 차등반사도(Zdr)...112
• 5.2.3 차등전파위상(Ødp)...115
• 5.2.4 비차등위상변이(Kdp)...116
• 5.2.4 교차상관계수(Phv)...117
• 5.2.6 비감쇠(Ah or Av)...118
• 5.2.7 비차등감쇠(Adp)...119
• 5.2.8 선형비편파율(LDR)...120
• 5.2.9 요약...120
• 5.3. 강수량 추정...121
• 5.3.1 면적 Φdp 방법...122
• 5.3.2 고해상도 강수량 추정 방법 (C 밴드, X 밴드 레이더)...126
• 5.3.3 S 밴드 레이더의 강수량 추정...128
• 5.4 강수 분류...132
• 5.4.1 퍼지로직 기법...133
• 5.4.2 WSR-88D의 강수타입 분류 알고리즘 개요...136
• 5.4.3 기상에코와 비기상에코의 구별...137
• 5.4.4 대기수상체 타입 분류...140
• 5.5 세계의 이중편파 레이더 활용...143
• 5.6 요약 및 향후계획...146
• 제 6 장 요약 및 향후계획...149
• 참고문헌...151
• 부록 A. 레이더 운영일지...161
• A.1 연구용 기상레이더 주요 작업일지...161
• A.2 2007년 기상개황...167
• A.3 레이더 정기정검 일지...176
• 부록 B. 레이더 현업화 관련 개발 프로그램...197
• B.1 레이더-AWS 강우강도 산출시스템 프로그램...197
• B.2 초단기 강수예측시스템 고해상도 프로그램...218
• B.3 3차원 레이더 바람장 검증 시스템 프로그램...234
• 부록 C. 제8회 기상레이더 워크숍...262
• 부록 D. 2007년 연구성과...264