[보고서]AWS 강우자료를 활용한 위성관측치의 검증과 강우의 일변화 연구

손병주

AWS 강우자료를 활용한 위성관측치의 검증과 강우의 일변화 연구
Validation of satellite-estimated rain rate using AWS rain gauge data and diurnal variation study 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	서울대학교 Seoul National University
연구책임자	손병주
참여연구자	류근혁 , 노영찬 , 송환진 , 장현성 , 이상무
보고서유형	2단계보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2012-02
과제시작연도	2011
주관부처	기상청
사업 관리 기관	기상청 Korea Meteorological Administration
등록번호	TRKO201200001064
과제고유번호	1365001113
DB 구축일자	2013-04-18
키워드	강우 강도,강우 특성,한반도,강우/비강우,데이터베이스rain rate,rain characteristics,korean peninsula,RNC,GPROF,database

초록

한반도에서 발생하는 강수 사례에 대해서 위성 관측과 동시 관측된 지상 관측 자료를 이용하여 한반도의 강우 특성을 살펴본다. 이러한 특징을 보다 명확히 파악하기위해 미국 오클라호마 지역에서의 강우 사례들과 비교해 본다.
우리나라에서 발생하는 강우들 중 상당수는 위성에서 비강우로 판단이 되고 있다. 주로 약한 강우에 대해서 이러한 현상들이 많이 발생하고 있다. 이러한 현상을 개선하기 위해서 지상관측 자료인 AWS 자료를 이용하여 한반도에 적합한 새로운 강우/비강우 판단 조건을 구한다.

Abstract ▼

The collocation data between TRMM TMI and AWS are used to investigate the rain rate characteristics over the Korean peninsula. To examine rain rate characteristics in more detail, the comparison is done between rain events over the Korean peninsula and those over US Oklahoma region.
A considerable number of rain events over the Korean peninsula are classified as no rain event due to showing relatively warm brightness temperature. To enhance the rain/no-rain classification over the Korean peninsula, AWS measurements such as temperature, relative humidity, and rain/no-rain condition are used and new RNC was acquired by modifying current RNC method over the Korean peninsula.

목차 Contents

표지 ... 1
제출문 ... 2
보고서 요약서 ... 3
요약문 ... 4
SUMMARY ... 7
CONTENTS ... 10
목차 ... 12
List of Figures ... 14
List of Table ... 17
제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 18
제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 22
제 1 절 국외 기술개발 수준 ... 22
제 2 절 국내 기술 동향 및 수준 ... 23
제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 24
제 1 절 위성 마이크로파 자료에 나타난 한반도 강수 특성 ... 24
1. 연구 방법 ... 24
가. TRMM microwave imager data ... 24
(1) TB85와 지표 강우 강도 간의 이론적 관계 ... 24
(2) 한반도에서의 TB85와 위성 산출 강우 강도 간의 관계 ... 25
나. Precipitation Radar data ... 27
(1) PR-TMI match-up data ... 29
다. 지상 강우 자료 ... 29
2. 한반도에서의 강우 강도 특성 ... 30
가. TMI-AWS match-up에서 나타는 한반도 강우 특성 ... 30
나. TMI-PR match-up에서 나타는 한반도 강우 특성 ... 34
(1) 강우 강도 분포 ... 36
(2) Cloud top height and TB85V ... 36
(3) Radar reflectivity ... 42
3. 소결론 ... 46
제 2 절 AWS 강수량 자료를 이용한 위성 강우/비강우 구분 개선 ... 47
1. 연구 방법 ... 49
2. 소결론 ... 58
제 3 절 마이크로파 강우강도 산출 향상을 위한 database 개선 연구 ... 59
1. 연구 방법 ... 60
가. 수치 모델 ... 60
나. Construction of profiling database ... 61
(1) 모의 사례 선정 ... 61
(2) TB85V-RR 관계의 추가 ... 63
다. Rain rate retrievals from GRPOFNEW database ... 66
2. 소결론 ... 70
제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 71
제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 72
제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 81
제 7 장 연구개발과정의 보안 등급 ... 82
제 8 장 국가과학기술종합정보 시스템에 등록한 연구시설ㆍ장비현황 ... 83
제 9 장 참고문헌 ... 85

표/그림 (41)

표 Fig. 1.1. The rainfall distribution from TRMM satellite when Typhoon RUSA landed at the Korea Peninsula
표 Fig. 3.1. Idealized brightness temperatures dependence on surface rain rate
표 Characteristics of the TRMM Microwave Imager. H: horizontal; V: vertical
표 Fig. 3.2. Mean TB85V-RR relationship of TMI over the Korean peninsula
표 Fig. 3.3. Maximum PR measurement pixels over the Korean peninsula.
표 The parameters of TRMM Precipitation Radar (Kummerow et al. 1998).
표 Fig. 3.4. Automated Weather Station (AWS) rain gauge network operated by theKorea Meteorological Administration (KMA).
표 Fig. 3.5. (a) AWS rain rate vs. collocated TMI TB at 85 GHz (black dots) and (b) rain rates retrieved from GRPOF database (black dots) for June-August periods of six years
표 Fig. 3.6. Comparison between mean AWS rain-rate and mean GPROF rain-rate over the Korean peninsula with standard deviation
표 Fig. 3.7. Probability density function (solid line) and cumulative density function (dashed line) of TB85V (upper left) and rain rates (bottom left) for six years (2001-2006) over South Korea
표 Fig. 3.8. Analysis domains (dashed boxes) in Korea (top; KOR) and US Oklahoma region (bottom; US-OK) used for the comparison of rain characteristics.
표 Fig. 3.9. Collocated PR 2A25 rain rate distributions for the Korea region (solid line) and US region (dashed line).
표 Fig. 3.10. The PDF (solid line) and CDF (dashed line) of storm height (km) (upper panel) from collocated PR pixel and brightness temperature (K) (lower panel) at collocated TMI 85V GHz. Left two panels are for the KOR, and right two panel for US-OK.
표 Summary of statistics for rain cloud features from PR and TMI measurements,
표 Fig. 3.11. The PDF of storm height (km) classified by rain intensity
표 Fig. 3.12. The PDF of brightness temperature (K) at 85V GHz classified by rain intensity
표 Fig. 3.13. The PR reflectivity CFADs are classified by precipitation intensity over the KOR.
표 Fig. 3.14. The PR reflectivity CFADs are classified by precipitation intensity over the US-OK.
표 Fig. 3.15. The procedure of GPROF algorithm for rain rate retrievals.
표 Comparison of RNC methods used in previous studies.
표 Fig. 3.16. SI distribution for various RNC methods over the Korean peninsula using TRMM TMI measurement.
표 Fig. 3.17. The relationship between SI and TB85V for various RNC method.
표 Fig. 3.18. The relationship between SI and TB85V for various RNC method
표 Fig. 3.19. Distribution map of AWS network over South Korea
표 Fig. 3.20. Averaged surface temperature at AWS over the Korean peninsular are selected area showing maximum and minimum temperature from no rain condition at AWS
표 Fig. 3.21. Averaged surface temperature at TMI TB85V over the Korean peninsular are selected area showing maximum and minimum temperature from no rain condition at AWS.
표 Fig. 3.22. Temperature distributions of AWS, TB22V and TB85V over the Kroean peninsula
표 Fig. 3.23. The scattergram for relationship between AWS temperature and TB22V, TB85V over the Korean peninsula when GPROF classified as no rain condition.
표 Fig. 3.24. The scattergram for relationship between AWS temperature and TB22V, TB85V over the Korean peninsula when AWS classified as no rain condition.
표 Fig. 3.26. The relationship between new simulated TBe and TB85V when AWS (a)/GPROF (b) classified as no rain.
표 Fig. 3.25. The relationship between AWS temperature and TB22V (TB85V) when AWS classified as no rain condition and relative humidity less than 30%.
표 Fig. 3.27. The comparison between Scattering Indexs from GPROF and from Eq. (5).
표 Fig. 3.28. The comparison between grid averaged rain rate from original RNC in GPROF and new RNC method.
표 Fig. 3.29. Three different mesoscale modeling terrain systems. The UW-NMS uses a unique Variable Step Condition to specify terrain.
표 Fig. 3.30. KMA-reported surface weather map and radar-based rain distributions at 00UTC 12 July 2006 (a), 16 July 2006 (b), and 27 July 2007 (c).
표 Fig. 3.31. Distributions of (a) observed TMI TB85V (K), (b) UW-NMS model-simulated TB85V (K), (c) AWS rain rate (mm/hr), and (d) UW-NMW model-simulated rain rate(mm/hr) at 0900 UTC 27 July 2006.
표 Fig. 3.32. TMI brightness temperature at 85 GHz vs. rain rate relationship of added profiles (black dots). Also given are convective (red), stratiform (cyan) and mixed (gray) rain profiles in GPROF version 6 database.
표 Fig. 3.33. Rain rate distributions from AWS measurements (left), retrieved from TMI with GPROFOLD (middle), and retrieved from TMI with GPROFNEW (right) for (a) August 7, 2002 and (b) August 1, 2005.
표 Fig. 3.34. Comparison of rain rates from GPROF over the Korean peninsula during the June-August periods of six years
표 Fig. 3.35. Scatter plots of AWS rain rates vs. (a) TMI rain rates from GPROFOLD and vs. (b) TMI rain rates from GPROFNEW for six June-August periods of 2001-2006
표 Summary of rain-rate statistics for retrieved from GPROF and retrieved from

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