초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 연구용 이중편파레이더 강수량 추정 기술 개발
편파강수추정의 큰 장점인 정량적 강수량 추정의 개선을 평가하기위해 국립기상연구소가 2009년부터 지난 2년에 걸쳐 개발되고 검증된 NIMR-X 강수추정 알고리즘을 사용하여 지상 AWS자료에서 얻어진 지상 우량 자료와 정량적인 비교 검증을 실시하였다. 이중편파레이더에서 산출된 강수량 추정값과 정확도 비교 분석을 위하여 레이더 관측반경내 지상우량계의 1시간 누적 강수량자료를 사용하여 레이더와 AWS 지상우량자료의 비교검증을 수행하였다. 강수량 정확도

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 연구용 이중편파레이더 강수량 추정 기술 개발
편파강수추정의 큰 장점인 정량적 강수량 추정의 개선을 평가하기위해 국립기상연구소가 2009년부터 지난 2년에 걸쳐 개발되고 검증된 NIMR-X 강수추정 알고리즘을 사용하여 지상 AWS자료에서 얻어진 지상 우량 자료와 정량적인 비교 검증을 실시하였다. 이중편파레이더에서 산출된 강수량 추정값과 정확도 비교 분석을 위하여 레이더 관측반경내 지상우량계의 1시간 누적 강수량자료를 사용하여 레이더와 AWS 지상우량자료의 비교검증을 수행하였다. 강수량 정확도 분석 및 지상 우량데이터와 비교 검증을 위해 장마전선상의 직․간접적인 영향을 받았던 강수사례를 선정하였다.
두 사례 모두 R(Z)는 상당히 과소 추정된 결과를 가지며, 감쇄 보정된 R(Corrected Z)와 R(KDP) 강수 추정 값은 지상 우량계 값에 잘 일치하였다.
두 사례에서 R(Z)추정에서 상관도(R2 )가 0.45와 0.257의 값에서 편파 추정 결과 0.617에서 0.75까지 상당한 개선을 보여주었다. 편차(NB)는 감쇄보정된 R(Corrected Z)이 R(KDP)보다 낮은 16.50%와 6.06%값을 나타내었다. 이는 R(Corrected Z)이 R(KDP)보다 과대 및 과소 추정된 지점이 존재하여 평균값을 산출할 때 그 효과가 상쇄되므로 R(KDP)보다 더 낮은 편차를 나타내었다(그림 1.).
두 사례 모두 AWS 강수분포 비교결과 감쇄 보정된 R(Z) 추정값이 과대 추정의 경향을 보였으며, AWS 우량과의 비교한 결과에서는 2010년 7월 11일 사례의 경우 관측반경내 전역에 에코가 존재하는 층운형의 강수로 감쇄 추정된 R(Z)과 R(KDP) 강수추정값이 R(Z) 추정값보다 잘 일치하는 하는 것을 알 수 있다. 하지만 2010년 7월 2일사례의 경우는 강수형태가 NIMR-X를 중심으로 강한 밴드형의 대류셀 시스템으로 정확도 비교결과 크게 향상된 것으로 보이지 않았으나, 기존의 R(Z) 추정값에 비해서는 부분적인 향상을 보였다.
2. 이중편파레이더 대기수상체 분류
기상청은 2013년 백령도 레이더를 시작으로 하여 2016년까지 S-밴드 이중편파레이더로 교체할 계획에 있으며 이에 따라 기상청 이중편파레이더 활용기술 개발이 필요하다.
이중편파레이더는 반사도(Z) 뿐만 아니라 차등반사도(ZDR), 차등전파위상(ΦDP), 비차등위상편이(KDP), 교차상관계수(ρHV)의 편파 변수가 산출되어 관측인자들의 특성을 비교하여 기존의 단일편파에서는 불가능하였던 대기수상체(비, 눈, 우박 등)를 분류할 수 있다(Ryzhkove et al., 2005b). 또한 이중편파레이더의 변수를 이용한 대기수상체 분류에 관한 연구는 레이더 자료 품질 개선과 예보 정확도 향상에 도움을 준다.
그러나 현재 국내에서는 S-밴드에 적용한 대기수상체에 관한 연구가 진행되고 있지않다. 따라서 본 연구는 향후 도입될 기상청 S-밴드 이중편파레이더의 현업운영에 대비하여 대기수상체 분류 알고리즘을 적용하고 테스트하는 기반연구로써 수행되었다.
본 연구를 위해 국토해양부에서 운영중인 대구 비슬산 조화봉(해발 1057m)의 S-밴드 이중편파레이더 자료를 이용하였다. 또한 2010년 NCAR와 공동연구를 통해 개발한 국립기상연구소의 연구용 X-밴드 이중편파레이더 대기수상체 분류 알고리즘을 적용하여 강수운 내에 존재하는 우박을 구별하고 우박사례에 대한 특성을 알아보았다.
2012년 05월 08일 16시 10분을 전‧후로 하여 대구 부근에 지름 약 2cm 정도의 우박이 발생하였다. 돌발적으로 발생한 우박은 약 40분정도 지속되어 많은 농작물에 피해를 입혔으며, 곧바로 비로 이어져 불어난 물에 인부 2명이 실종되었다. 이 우박에 코는 북동쪽으로 이동하여 17시 50분에는 경북 영천 부근에서 우박이 관측되었으며, 약 18시까지 국지적으로 뇌우를 동반한 강수가 지속된 사례이다.
다음 그림 3은 고도각 0.5 ° 에서 나타난 PPI 영상으로 (a)는 반사도, (b)는 차등 반사도, (c)는 상관계수 그리고 (d)는 비차등위상이다. 각각에서 반사도는 60 dBZ 이상, 차등반사도 0 ∼ 1dB, 교차상관계수 0.9 ∼ 0.98, 비차등위상편이 1 °/km 이상의 값이 나타나 높은 반사도에 대해 비교적 낮은 차등반사도 값이 나타나는 검은 파선의 원의 영역에서 우박의 존재를 예상할 수 있다. 또한 추가적으로 우박보다는 낮지만 상대적으로 높은 반사도에 대해 높은 차등반사도의 값을 가지는 원의 주변 영역에 대해서는 강우를 예상할 수 있다.
국립기상연구소에 개발한 NIMR-X 대기수상체 분류 알고리즘을 적용한 결과를 그림 4에 나타내었다. 연구용 X-밴드 이중편파레이더 대기수상체 분류 알고리즘을 적용한 결과 PPI 고도각 0.5 °에서 반사도 60 dBZ 이상, 교차상관계수 0.9 이상, 차등 반사도 0 ~ 1dB, 비차등위상편이 1 °/km 이상의 값이 나타나 기존의 대기수상체 분류멤버쉽 함수를 근거로 판단하여 우박 및 강우분포 영역이 일치함을 확인하였다.
본 연구의 결과를 토대로 향후 도입될 이중편파레이더의 향상된 고품질 레이더 기상자료를 기반으로 현업 예보지원 및 정량적 강우예측 향상에도 기여할 것으로 사료된다.
3. 다중 레이더 바람장 산출 기술 개선
국립기상연구소에서는 다중레이더 바람장 산출 기술 개선을 위해 기존 이중도플러 분석 바람장의 중첩을 통하여 구현한 다중도플러에서 변분법을 사용하여 다중도플러 레이더 관측 자료를 하나의 비용함수에 포함 하여 3차원 바람장을 산출하였다.
본 연구에서는 이러한 고해상도의 레이더 관측망 자료를 활용하여 2005년 7월 2일0200 ~ 0300 KST에 전라북도 장수 지방에 돌풍을 가져온 중규모 대류계의 발달 과정을 미시적으로 고찰함으로써 장마전선의 한반도 지역에서 발생한 중규모 대류계 중의하나의 발달 과정을 산출된 3차원 바람장 결과로 분석하였다.
그림 6은 그림 5(a)의 AB라인을 따라 연직값의 (a)반사도와 바람장, (b) 연직와도, (c) 발산에 기인한 연직 와도항 그리고 (d) tilging 과 twisting 항을 나타내었다.
그림 5(a)에서 강한 반사도영역의 경계에서 연직바람은 강한상승류(x=85~110km)와 하강류(x=125-150)가 나타난다. 본 연구를 통해 레이더로 추정된 3차원 바람장은 장마전산상의 중규모 대류계 각각의 셀의 발달단계를 조사하는데 상당히 유용하였고, 예보 모델링 연구 자료로 잘 활용될 것으로 사료된다.
4. 남서해안 위험기상 관측기반 구축
X-밴드 이중편파레이더는 단일편파레이더와는 달리 수평 및 수직 편파를 발사하여 대기 중에 존재하는 강수시스템의 위치 및 이동뿐만 아니라 강수형태(비, 눈, 우박 등) 등의 정보를 생산하는 관측 장비로써, 강수시스템의 미세 물리 연구 및 수문학연구 등 다양한 연구에 활용되고 있다. 또한 현업용 레이더 관측망 보강사업의 선행연구차원에서 정량적 강수량 추정연구 및 대기수상체 분류 연구 등을 수행할 수 있다.
이러한 관점에서 수도권 상세관측 및 현업지원의 가능성을 확인한 후 2012년 4월 21일 인천기상대에서 전라남도 무안군 연구용레이더관측소로 이전하여 남서해안집중관측망을 구축하였고 여름철 남서해상에서 발달하는 위험기상에 대한 이중편파 레이더를 통해 상세관측을 수행할 수 있도록 관측기반을 구축하였다.

Abstract ▼

Ⅳ. Research Contents and Results
1. Rainfall estimation algorithm development and validation with the X-band dual polarization radar
The National Institute of Meteorological Research (NIMR) installed the X-band dual-polarization radar (X-POL) in June 2009 at the south-western part of Korea pen

Ⅳ. Research Contents and Results
1. Rainfall estimation algorithm development and validation with the X-band dual polarization radar
The National Institute of Meteorological Research (NIMR) installed the X-band dual-polarization radar (X-POL) in June 2009 at the south-western part of Korea peninsula. Muan. During the past 2 years, the NIMR has been conducting on the examination of the polarimetric utility of the NIMR X-POL Radar. This examination seeks to find out the utility and feasibility of the radar observation and products including the rainfall estimation and the hydrometeor classification.
To improve the quantitative precipitation estimation and distinguish rain echoes from the radar signals caused by other scatters, the intensive observation period (IOP) is performed in the summer of 2010 using the NIMR X-POL. The accuracy of polarimetric rainfall retrieval is examined using the 81 rain gage measurements within the maximum range from the NIMR X_POL. The point estimated rainfalls obtained from the radar and gages are compared over the area of (1km x 1km) that is centered on the individual gages. The radar data is used averaging windows of 9 points for R(Z) and R(KDP) over the individual gages in order to compare with radar estimated rainfall with gage data.
Validation of rainfall estimation performed with the NIMR X-POL Radar during the IOP clearly demonstrated the advantages of polarimetric measurements of rainfall. Several different polarimetric relations for rainfall rate estimation have been tested during the IOP. Particular success was the result of R(KDP) the estimation based on specific differential phase, KDP.
Fig. 1 is the comparison of both cases with the rain rate observed with AWS within the observation range. The horizontal and vertical axes represent the observed rain rate and the computed intensity, respectively.
Polarimetric algorithm shows the good performance. Particular success was R(KDP) estimation based on specific differential phase, KDP. R(Z) algorithm tends to underestimate rain for this case due to the attenuation of Z,ZDR. There is an obvious overall improvement in rainfall estimation in case of switching relationship from R(Z) to Corrected R(Z) and R(KDP) algorithm. Although it is not significant improvement, the improvement is achieved if the R(CZ), R(KDP) algorithm are utilized. The use of the R(KDP) and corrected R(Z) relation results in an apparent reduction of the RMSE and bias comparing with R(Z).
2. Dual polarization radar hydrometeor classification
The Korea Meteorological Administration(KMA) plans to replace current radars with the S-band dual polarization radars until 2016. So we need to develop an application technology of the S-band dual polarization radar of KMA.
The dual polarization radar is capable of measuring the reflectivity ZH, differential reflectivity ZDR, specific differential phase KDP and cross-correlation coefficient ρHV. Using multiparameter radar information helps to significantly improve the quality of the radar data, distinguish rain echos from the radar signals caused by other scatters (snow, ground clutter, chaff etc.). Additionally, Hydrometeor classification (rain, snow, hail, etc.) is one of the primary benefits of
dual-polarization radar (Ryzhkove et al., 2005b).
However, current research on the S-band dual polarization hydrometeor classification is not in significant progress in Korea. So the purposes of this research are to perform application tests of hydrometeor classification algorithm and make operational system of S-band dual polarization radar of KMA.
For this research, we used BSL S-band dual polarization radar data and NIMR-X hydrometeor classification algorithm of the National Institute of Meteorological Research(NIMR). This radar has been operated by the Ministry of Land, Transport, and Maritime affairs(MLTM) and NIMR-X hydrometeor classification algorithm was developed through joint research with the National Center for Atmospheric Research(NCAR)(NIMR, 2010). We selected a hail case in Daegu on May 8, 2012.
Fig. 4 shows the result of application on NIMR-X hydrometeor classification algorithm of elevation 0.5 ° PPI image. The combination of relatively small ZDR and large ZH indicates the presence of hail (dash circle).
In the future, the results of this research will be contributed to high quality meteorological information and advancement of forecast accuracy through the hydrometeor classification.
3. Improve of the wind retrieval algorithm using multi Doppler radar
Understanding the dynamic characteristics of severe weather events such as torrential downpours, Changma fronts and typhoons is a major factor in enhancing the accuracy of severe weather forecasts. Accordingly, the NIMR developed a system for retrieving three-dimensional wind fields using no less than two Doppler radars in 2010, and applied a radial velocity unfolding algorithm developed by the Weather Radar Center (WRC) of the KMA in 2011. This system allows real-time retrieval of wind fields with multiple radars, and has been run on a trial-basis to facilitate its use in practice. To verify the accuracy of the multi-Doppler radar wind retrieval system, we examined virtual wind fields and compared the results with the wind profiler data. In this study, the third event provoked a damaging storm that destroyed 26 houses in Jangsu county, located 80 km east-southeast of Kunsan, from 1700 UTC to 1800 UTC 1 July 2005 (KMA, 2005). In this section, we investigated the MCS associated with the third event during its organizing and mature stages. Fig. 5 shows the reflectivity overlaid with the wind at z = 6 km (a), and z = 2 km (b), and the vertical component of absolute vorticity at z = 6.0 km (c)
at 1620 UTC 1 July 2005. The AB line in Fig. 5(a) is chosen to pass the strong convection area with a reflectivity larger than 50 dBZ. The distance between ticks in line AB is 20 km. In Fig. 5(a), high reflectivities with values larger than 50 dBZ appear near x = 85-110 km, 110-125 km, and 125-150 km along AB. Fig. 6 shows the reflectivity overlaid with the wind vector (a), the vertical vorticity (b), vertical vorticity generation by a divergence source (c), and vertical vorticity generation by a tilting or twisting source (d) at 1620 UTC along line AB in Fig. 5.
This study demonstrates that the radar-retrieved three-dimensional winds are useful to investigate the evolution of individual convective cells in MCSs. To understand details of the thermodynamic as well as dynamic structures of the MCS on the Changma front.
4. Establishment of infrastructure for observing the severe weather at the southwest part of Korea
X-band dual-polarization radar produces the information of precipitation system that exists in the atmosphere of the location, movement, and form of precipitation (rain, snow, hail etc). It has been utilized in various microphysical studies of precipitation system and hydrometeorology. It can be also performed the study of quantitative precipitation estimates and the classification of hydrometeors at the previous study scope of operational radar network reinforcement.
From this perspective, the possibility of detailed observation and operational support of the metropolitan area was confirmed. X-band dual-polarization radar moved from Incheon meteorological observatory to Muan research radar observatory to construct the southwest coast intensive observation network in April 21, 2012. The observation infrastructure was built to monitor the severe weather developed at the south-western region of Korea using the dual-polarization radar.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연 구 보 고 서 ... 2
• 목 차 ... 4
• LIST OF TABLE ... 8
• LIST OF FIGURES ... 9
• 요 약 문 ... 14
• Summary ... 25
• 제 1 장 서론 ... 38
• 제 1 절 연구 개발의 필요성 ... 38
• 제 2 절 국내·외 연구동향 ... 39
• 제 2 장 이중편파레이더 강수량 추정 기술 개발 ... 42
• 제 1 절 서 론 ... 42
• 제 2 절 연구용 X-밴드 이중편파레이더 ... 44
• 1. 소개 ... 44
• 2. 제원 및 관측 스케줄 ... 45
• 제 3 절 NIMR-X 이중편파레이더 강수량 추정 알고리즘 기술 ... 46
• 1. 레이더 자료 전처리 ... 46
• (1) ΦDP의 접힘 풀기 ... 47
• (2) FIR 필터링 ... 48
• (3) KDP 계산 ... 49
• (4) 강우감쇄 보정 ... 49
• (5) 비기상 에코 및 랜덤 노이즈 제거 ... 53
• 2. 레이더 시스템 이득보정 ... 53
• 3. 대기수상체 분류 알고리즘 ... 55
• 4. NIMR-X 강수량 추정 관계식 ... 57
• 제 4 절 레이더 추정강수량과 AWS 지상우량자료의 정확도 비교 ... 60
• 1. 레이더 및 지상 AWS 자료 ... 60
• 2. 레이더 및 AWS 지상 자료 비교 방법 ... 62
• 3. NIMR-X 이중편파레이더 강수량 추정 정확도 분석결과 ... 64
• 제 5 절 요약 및 결론 ... 70
• 제 3 장 이중편파레이더 대기수상체 분류 ... 71
• 제 1 절 서 론 ... 71
• 제 2 절 자료 및 방법 ... 72
• 1. 비슬산 S-밴드 이중편파레이더 ... 72
• (1) 제원 및 관측 스케쥴 ... 72
• (2) 관측 자료 및 이중편파 관측자료의 특성 ... 74
• 2. 대기수상체 분류 알고리즘 ... 76
• (1) 퍼지로직을 이용한 대기수상체 분류 ... 76
• (2) NACR 대기수상체 분류 알고리즘 ... 79
• (3) NIMR-X 대기수상체 분류 ... 82
• 제 3 절 사례분석 ... 84
• 1. 대구우박 사례분석 ... 84
• (1) 종관상태 ... 85
• (2) 강수분포도 및 단일편파레이더 영상 ... 86
• (3) 선행연구를 통한 HDR 분석 ... 86
• (4) NIMR-X 대기수상체 알고리즘 적용 ... 88
• 제 4 절 요약 및 결론 ... 91
• 제 4 장 다중 레이더 바람장 산출기술 개선 ... 92
• 제 1 절 서론 ... 92
• 제 2 절 다중도플러 레이더 산출 기술 ... 93
• 1. 도플러 레이더 네트워크 ... 93
• 2. 다중 도플러 레이더 3차원 바람장 산출 기술 ... 96
• 제 3 절 다중도플러 레이더 3차원 바람장 사례 분석 ... 99
• 1. 서론 ... 99
• 2. 자료 및 종관 환경 ... 100
• 3. 중규모 대류계의 발달 개요 ... 103
• 4. 발달 단계별 분석 ... 105
• (1) 발생기 : 2240 ~ 2300 KST ... 105
• (2) 발달기 : 2320 ~ 0020 KST ... 105
• (3) 성숙기 : 0040 ~ 0130 KST ... 107
• (4) 돌풍기 : 0200 ~ 0230 KST ... 109
• 5. 산출 바람장 연직구조 ... 111
• 제 4 절 요약 및 결론 ... 114
• 제 5 장 남서해안 위험기상 관측기반 구축 ... 115
• 제 1 절 서론 ... 115
• 제 2 절 관측 환경 ... 116
• 1. 설치장소 및 이전과정 ... 116
• 2. 주변 지형 ... 118
• 제 3 절 레이더 관측 및 장비 구성 ... 119
• 1. 레이더 제원 및 관측 스케줄 ... 119
• 2. 레이더 장비 구성 ... 122
• 제 6 장 요약 및 결론 ... 123
• 사사 ... 124
• 참고문헌 ... 124
• 부록 A. 학술용역보고서 ... 130
• 부록 B. 레이더 운영일지 ... 257
• B.1 기상개황 및 주요 작업일지 ... 257
• B.2 레이더 정기점검 일지 ... 275
• 부록 C. 국제 기상레이더 워크숍 ... 276
• C.1 초정강연 발표 주요내용 ... 277
• C.2 국제 기상레이더 워크숍 초청장 ... 278
• C.3 국제 기상레이더 워크숍 사진 ... 279
• 부록 D. 2012년 연구성과 ... 280