초록
이중편파레이더는 강우입자의 모양, 크기, 위상, 방향에 대한 정보를 제공해줌으로써 단일편파레이더보다 정확한 정량적 강우 추정에 장점이 있다. 본 연구에서는 대표적인 이중편파레이더 강우 추정 알고리즘인 JPOLE 알고리즘과 CSU 알고리즘을 이용하여 강우량을 산정 비교하였다. 이 두 알고리즘은 강우의 크기에 따라 반사도, 차등반사도, 비차등위상차를 각각 이용하거나 조합하여 강우량을 계산한다. 비차등위상차는 강우입자의 모양과 분포밀도에 대한 정보를 주는 차등위상차에 필터링이나 회귀분석기법을 이용하여 계산되는데, 대류성 강우 지역에서는 비차등위상차의 첨두값이 과소 추정되거나 음의 값을 보일 수 있으며, 약한 강우지역에서는 진동하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 Lim et al. (2013)에서 제안된 새로운 분포형 비차등위상차 산정방법의 이용을 제안하였다. 2012년도의 두 강우사상에 대한 국토교통부의 비슬산 레이더 자료를 이용하여 분포형 비차등위상차를 산정한 후 강우 추정 알고리즘에 적용하였다. 산정된 분포형 비차등위상차는 첨두값이 개선되었으며, 크게 진동하거나 음의 값이 산정되지 않았다. 이를 이용하여 추정된 강우량에 있어서는 일강우량 80mm 이상의 강한 강우에 대해 일강우량의 누적값이 AWS 관측값에 가깝게 개선되는 것을 확인하였으며 80mm 이하의 약한 강우에서는 개선 정도가 미약하였다. 이는 강우 추정 알고리즘에서 강우강도가 높은 경우에 비차등위상차가 사용되고, 낮은 경우에는 반사도와 차등반사도가 사용되기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 향후 이중편파레이더를 이용한 강우량 추정의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
One of main benefits of a dual polarization radar is improvement of quantitative rainfall estimation. In this paper, performance of two representative rainfall estimation methods for a dual polarization radar, JPOLE and CSU algorithms, have been compared by using data from a MOLIT S-band dual polarization radar. In addition, this paper presents evaluation of specific differential phase ($K_{dp}$) retrieval algorithm proposed by Lim et al. (2013). Current $K_{dp}$ retrieval methods are based on range filtering technique or regression analysis. However, these methods can result in underestimating peak $K_{dp}$ or negative values in convective regions, and fluctuated $K_{dp}$ in low rain rate regions. To resolve these problems, this study applied the $K_{dp}$ distribution method suggested by Lim et al. (2013) and evaluated by adopting new $K_{dp}$ to JPOLE and CSU algorithms. Data were obtained from the Mt. Biseul radar of MOLIT for two rainfall events in 2012. Results of evaluation showed improvement of the peak $K_{dp}$ and did not show fluctuation and negative $K_{dp}$ values. Also, in heavy rain (daily rainfall > 80 mm), accumulated daily rainfall using new $K_{dp}$ was closer to AWS observation data than that using legacy $K_{dp}$, but in light rain(daily rainfall < 80mm), improvement was insignificant, because $K_{dp}$ is used mostly in case of heavy rain rate of quantitative rainfall estimation algorithm.
