기상레이더는 대류권의 기상 관측에 널리 사용되며, 기상예보를 비롯하여 항공, 농업, 수문학 등 다양한 분야에서 활용하고 있다. 기상레이더센터는 SSPA(Solid State Power Amplifier) 기반 X-Band 주파수대역(9GHz)을 사용하는 연구용 소형기상레이더 관측망을 운영하고 있다. 주로 수도권 저층 대기에서 발생하는 위험 기상현상을 1분 단위로 빠르게 관측하면서 정확한 강수 정보생산을 위한 연구를 수행하고 있다. 레이더 관측 자료는 전파를 이용하여 넓은 범위에 분포하는 눈, 비, 우박 등 대기수상체를 관측하여, 강수량 추정을 통해 강수 정보를 생산한다. 이에 따라 레이더 관측 자료의 정확성과 신뢰도를 높이기 위해서 레이더 품질관리 기술 적용은 필수적이다. 기상레이더센터는 소형기상레이더로 관측한 이중편파 자료의 효과적인 품질관리를 위한 각종 자료처리 모듈을 개발하여, 실시간 자료처리 프로그램에 적용하였다. 우선, 저층 대기 관측 시 기상에코와 더불어 강한 반사도로 나타나는 지형에코를 판별하는 모듈과 선형 또는 쐐기형태의 전파간섭에코를 비롯한 비기상에코를 효과적으로 제거하는 기술을 개발하였다. 다음으로, X-Band 주파수대역 기상레이더 관측 자료의 취약점인 강한 강수 시 발생하는 반사도 감쇠 현상을 보정하기 위한 기술도 개발하였다. 소형기상레이더 품질관리 개발과 적용을 통하여 생산된 자료는 HSR(Hybrid Surface Rainfall), 레이더 강수량 추정, 대기수상체 등 다양한 기상 산출물 생산과 동시에 기상 감시 및 연구 분야에 효과적으로 활용하고 있다.
레이더에 수신된 신호는 신호처리기를 통해 자료의 해석시 불필요한 지형에코를 제거하는 과정을 거친다. 신호처리기의 필터는 레이더의 기종에 따라 다르나, 일반적으로 도플러 속도나 스펙트럼 폭의 값에 따라 지형에코를 제거하며, 이 값들에 따라 번호를 부여하여 필터를 선택적으로 이용할 수 있도록 되어 있다. 본 연구에서는 국토교통부에서 운영하고 있는 비슬산 강우레이더와 소백산 강우레이더의 필터번호에 따른 반사도의 빈도 영역 그래프, 반사도-차등반사도의 빈도 산포도, 반사도와 차등반사도의 평균 및 표준편차를 통해 적정 필터를 선정하고자 하였다. 이 때, 지형에코와 기상에코의 제거 정도 확인을 위해 레이더 관측반경 50 km를 기준으로 비교를 수행하였다. 그 결과, 1번 필터 이후에는 필터에 따른 큰 변화가 없어 1번 필터를 사용하는 것이 기상에코를 보존하면서 지형에코를 제거하는 효과가 가장 좋은 것으로 판단되었다.
레이더 빔의 과대굴절현상은 수증기압과 기온의 특정한 연직적 대기 조건 하에 주로 발생한다. 과대굴절에 의해 발생하는 이상전파에코는 레이더 영상에서 강수에코로 자주 오인되기 때문에 자료품질 과정에서 미리 제거될 필요가 있다. 이를 위하여 X밴드 이중편파레이더 관측에서 비기상에코(과대굴절에코와 청천대기에코)와 기상에코의 영역에 있는 이중편파변수(차등반사도, 교차상관계수, 차등위상차) 자료들만을 수집하여, 반사도와 이중편파변수들과의 관계성 및 그룹함수에 대해서 두 에코 유형을 비교하였다. 이들 이중편파변수에 텍스쳐 기법을 적용함으로써 비기상에코를 최대한 제거하는 X-밴드 이중편파레이더용 알고리즘을 개발하였다. 전반적으로 이 알고리즘은 이상전파에코를 비교적 잘 탐지하여 제거하였으며, 또한 전라남도 진도에 위치한 S밴드 단일편파레이더 영상 자료와 비교하여 정성적으로 평가되었다.
군산의 C-Band 레이더로 호남지방의 에코관측에는 무리가 있으며, 그이유는 C-Band의 특성상 관측범위가 짧은 것도 있겠지만, 강수에코에 의한 감쇠가 심하기 때문인 것으로 판단된다. 호남지방에서 진도의 S-Band 레이더는 AWS값과 상당부분 일치함을 보였으며, 그 탐지거리 역시 C-Band인 군산레이더보다 길고 감쇠 역시 적었다. 그러나 무안 부근의 경우에서는 진도의 S-band 레이더가 감지하지 못하는 에코영상을 무안레이더가 감지하는 경우도 있었다. 무안의 X-Band 레이더는 진도의 S-Band레이더의 값과 대부분 유사한 결과 값을 보였으나, 근거리에 에코관측 시 진도레이더가 관측하지 못했거나 감지했더라도 그 강도에 있어서 조금 더 정확한 값을 보였다. 각 레이더의 관측특성을 고려하여 악기상과 돌발적인 기상현상을 관측한다면 단시간예보에의 활용과 보다 정확하게 예측하고 예보하는데 크게 기여하리라 판단된다.
기상 레이더, 인공위성, 라디오존데 등 날씨 예보를 수행하기 위해 많은 종류의 첨단 장비들이 사용되고 있다. 이들 중에서 지상에 설치된 기상 레이더는 넓은 탐지영역, 높은 시간 및 공간 분해능 등과 같은 많은 장점을 가지고 있기 때문에 기상예보 과정에서 필수적인 장비이다. 이러한 기상 레이더 데이터의 내부에는 기상현상 이외에도 여러 가지 외부 요인에 의해 발생하는 비기상현상이 관측되는데, 이는 기상 예보의 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 기상 레이더 데이터를 이용한 연구를 통하여 비기상현상이 레이더에 관측되어 에코 형태로 나타난 것들 중에서 선 모양으로 발생하는 비기상에코를 제거하는 방법을 제안한다. 원시 레이더 데이터에서 선에코를 구분하여 그 특성을 추출한 후, 이들을 바탕으로 데이터 페어를 구성하여 나이브 베이지안 분류기를 학습시켰다. 그리고 학습된 나이브 베이지안 분류기를 선에코와 기상에 코가 혼재된 사례에 적용하였다. 실제 사례를 바탕으로 한 실험을 통해서 제안한 나이브 베이지안 분류기가 효과적으로 선에코를 식별할 수 있음을 확인하였다.
오늘날, 보다 정밀한 대기기상 분석과 정확한 기상 예측을 위해 보편적으로 기상레이더를 활용하고 있다. 지표면과 가까운 저층에서 주로 발생하는 국지성 호우 및 돌발기상에 대한 대응을 위해서는 기상레이더 역시 저층 관측이 수반되어야 한다. 하지만, 국토 대부분이 산악지형으로 이루어진 우리나라에서는 산악지형에 의한 지형클러터와 빔 차폐의 영향을 피하여 원만한 기상관측을 위해 대부분의 기상레이더가 고지대에 설치, 운영되고 있다. 그럼에도 불구하고 낮은 고도각의 레이더 관측 자료에서는 여전히 지형 클러터 및 차폐에 따른 영향으로 인해 자료 품질의 신뢰성이 떨어질 수 밖에 없다. 현재 클러터나 차폐가 발생한 영역에 대해 상위 고도각의 자료를 이용하는 등의 방법으로 보정을 수행하고 있지만 각 고도각 관측 자료들의 시간적 차이가 발생함에 따라 부정확성이 발생할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 차폐 영역 보정에 대한 처리를 위해 단일 관측자료 만을 이용하는 방법을 적용함으로서 시간적 불일치성에 대한 문제를 해결하고, 초단기 강수예측을 위한 강수에코의 정확한 추적을 위해 레이더 영상에 적응적인 차폐, 클러터 보정 기법을 제안한다. 제안 기법은 강수에코의 형태학적 구조에 기반한 차폐보정을 위해 영상 처리 기법의 한 종류인 모폴로지 기법을 적용함으로써 강수에코의 모양, 크기, 및 구조에 따라 침식 및 팽창 과정을 수행하여 클러터나 차폐로 인해 소실된 강수에코 영역을 보정한다. 실험결과 레이더 강수추정의 정확성 향상을 꾀할 수 있었으며, 강수 추적을 위한 강수에코의 형태학적 복원이 가능함을 확인하였다. 이로부터, 향후 저층관측 레이더 자료의 활용성 증대와 에코 형태에 기반한 강수 추적 알고리즘 개발 및 성능 향상에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 기상청 이중편파 레이더 현업운영에 대비하여 2009년 X-band 연구용 이중편파 레이더를 도입하였고, 편파변수의 산출과 대기수상체 분류를 포함한 강수추정 등의 효용 가능성에 대한 연구를 지난 2년간 수행하고 있다. 이중편파 레이더는 반사도( )뿐만 아니라 차등반사도($Z_R$), 비차등 위상($K_{DP}$), 상관계수($_v$)등의 편파 변수의 산출로 강우감쇠보정과 기상에코-비기상의 에코(ground clutter, insects, birds, chaff)의 구별이 가능하다. 이러한 장점들을 이용해 레이더 자료품질 개선과 정량적 강수추정의 상당한 개선에 도움이 된다. 본 연구에서는 강수추정 관계식 R-Z, 감쇠 보정된 R-Z, R-$K_{DP}$ 관계식을 이용하여 레이더 관측 반경 내에 존재 하는 81개의 지상 우량계 자료와 강수량 추정의 정확도 비교 검증을 실시하였다. 그리고 Fuzzy logic 기법을 이용한 대기수상체 분류 알고리즘을 사용하였고 관측사례는 2011년 수도권 관측을 통해 강설/강수 에코 구별과 우박에코 사례를 분석하였다. 본 연구를 통해 이중 편파 레이더에서 산출된 고품질의 레이더기상자료를 기반으로 현업 예보지원 및 정량적 강우예측 향상에도 기여할 것으로 사료된다.
기상레이더를 통해 취득된 데이터에는 지형에코, 파랑에코, 이상에코, 그리고 청천에코등이 존재한다. 각 에코는 여러 종류의 비강수에코이고, 이 비강수에코를 제거하기 위해 각 에코들의 특성을 분석하였다. 기상레이더 데이터는 매우 방대한 양이기 때문에 전처리 절차를 통해 분석된다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs : Radial Basis Function Neural Networks)과 에코 판단 모듈을 이용하여 기상레이더 데이터에서 강수에코와 비강수에코들을 구별하기 위한 에코 패턴분류기를 설계하였다. HCM(Hard C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs 와 FCM(Fuzzy C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs를 이용하여 출력성능은 비교 및 분석된다.
채프에코는 기상레이더 영상에서 강수에코로 자주 오인된다. 본 연구에서는 채프에코를 효과적으로 제거하기 위하여 국립기상연구소 X-밴드 이중편파레이더에서 관측한 자료를 활용하여 채프에코의 반사도와 각각의 이중편파변수의 관계성을 분석하였다. 특히 본 연구는 채프에코 사례의 입체관측자료 영상에서 채프에코가 발생한 영역만을 선별하여 이중편파변수 자료들을 수집하였다. 전반적으로 이중편파변수(반사도, 차등반사도, 교차상관계수, 차등반사도 표준편차와 비차등위상차)에 대해 채프에코의 변수 값이 강수에코보다 넓은 범위를 차지하며, 채프 섬유의 공간적 배치는 레이더빔에 대해 수평적으로 놓여있는 경향이 나타났다. 일부 강수에코의 교차상관계수는 0.8 이하의 값을 갖고 있기 때문에 채프에코 값과 상당한 중첩이 나타났다. 일반적으로 교차상관계수는 강수에코와 채프에코를 효과적으로 분리하는데 좋은 변수로 고려되고 있지만, 이 연구는 교차상관계수만을 이용하여 채프에코를 제거할 경우에 일부 강수에코가 제거될 가능성이 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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