비기상 에코뿐만 아니라 강수와 같은 산란 효과가 큰 기상 에코는 윈드프로파일러 바람 자료의 오류를 유발한다. 강우 상황에서 윈드프로파일러의 도플러 스펙트럼에는 강우 신호와 대기 신호가 모두 첨두로 나타난다. 낙하하는 강우 입자에 의해서 강우 신호의 시선 속도가 매우 크게 나타난다. 강우에 의해 오염된 시선 속도는 수평 바람 벡터의 정확도를 낮추고 부정확한 기상 분석을 초래한다. 본 연구에서는 윈드프로파일러의 원시 데이터를 처리하는 알고리즘을 개발하였고, 강우 환경에서 도플러 스펙트럼에 대한 이중 첨두를 분리하여 강우 신호와 대기 신호를 구분하였다.
산이나 건물과 같은 지형지물에 의해 발생하는 클러터는 대기 상태와 무관한 오염된 자료로 간주된다. 클러터 신호를 줄이기 위한 기본적인 방법은 윈드프로파일러 주위에 클러터 펜스를 설치하는 것이다. 클러터 펜스가 윈드프로파일러 관측 자료에 미치는 효과를 조사하기 위해 클러터 펜스 설치 전과 후의 윈드프로파일러 바람 벡터 수집률과 바람 벡터의 정확도를 고도별로 조사하였다. 윈드프로파일러의 클러터 펜스는 자료 수집률 뿐만 아니라 자료의 품질을 향상시키는데 기여하였다.
윈드프로파일러 레이더는 고정점에서 대기물리 신호와 바람 벡터의 연직 프로파일을 제공한다. 바람 벡터는 제조사의 자료 처리 프로그램으로 산출되기 때문에 품질 관리에 한계가 있다. 따라서 바람 벡터의 품질을 향상시키기 위해서 원시 스펙트럼 자료의 이해와 활용이 이루어져야 한다. 바람 벡터의 원시 자료는 바이너리 형태로 저장되는 파워 스펙트럼 밀도이다. 본 연구에서는 원시 자료를 실수형 스펙트럼 밀도로 변환하는 알고리즘을 완성하고 스펙트럼 기반 0차와 1차 모멘트를 구현하여 원시 자료의 활용을 평가하였다.
고정점에서 고도별 바람을 산출할 수 있는 장비인 윈드프로파일러에 의해 관측된 바람 자료는 바람 산출 프로그램인 PCL1300을 활용하여 바람벡터로 제공된다. 현재 프로그램에 설정된 매개변수에 따른 운용의 결과는 3 km 이상 상층 대기 영역의 바람 산출이 어렵다는 것이다. 이는 매개변수에 대한 매우 엄격한 기준으로 인해 다량의 자료가 제거되기 때문이다. 본 연구에서는 바람벡터의 자료 수집 영역을 확장시키고 과소측정을 줄이기 위해 매개변수를 재설정하여 운용 방식을 개선하였다. 바람벡터의 수집률은 72.2%에서 92.2%로 증가하였음에도 풍속의 RMSE는 고도별 오차율 15% 미만에 해당하는 1.5 m/s - 3.1 m/s를 유지하였다.
복잡한 기상을 예측하기 위해 레이더와 윈드프로파일러 네트워크의 품질을 평가하였다. 한반도 전역에 걸쳐 배치되어 있는 UHF 도플러 윈드프로파일러와 도플러 기상 레이더는 조밀한 공간 해상도의 관측망을 형성한다. 레이더 네트워크는 3차원 역학 자료를 도출하고, 작은 규모와 중간 규모의 수치 모델 출력 자료를 분석할 수 있다. 이러한 고해상도의 관측 연구는 세계 어느 곳에서도 수행되지 않았다. 관측망 분석 결과는 수치 모델링에 근거한 배경 바람장과 일치하였다. 본 연구는 국지 기상뿐만 아니라 악기상 예측에 도움이 될 것이다.
복합 환경 신도시의 시공간 고해상도 관측 자료 확보를 위해 오일러 방식과 라그랑주 방식의 종합 관측이 수행되었다. 라그랑주 방식인 두 라디오존데는 관측지점이 다르거나 관측 시각이 달라도 대체로 서로 일치하는 기압, 풍속, 풍향을 산출하였다. 온도 센서가 노출된 라디오존데는 낮 동안 고도가 높아지면서 태양 복사의 영향을 받아 상대적으로 높은 기온을 산출하였다. 오일러 방식의 윈드프로파일러와 라디오존데 비교에서 관측 시각의 차이에 따른 풍향과 풍속의 차이를 확인하였다. 수평적으로 균질장이 아닐 때, 두 관측방식의 자료를 비교하려면 이류 성분을 고려할 필요성을 의미하는 결과이다. 본 연구에서는 두 관측방식 자료의 효과적 비교를 위해 오일러 방식의 관측 주기에 따른 고도 구간별로 다른 시각의 관측 자료를 사용하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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