• 제목/요약/키워드: LIdar observation VEhicle (LIVE)

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이동형 차량탑재 라이다 시스템을 활용한 경계층고도 산출 및 분석 (Estimate and Analysis of Planetary Boundary Layer Height (PBLH) using a Mobile Lidar Vehicle system)

  • 남형구;최원;김유준;심재관;최병철;김병곤
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.307-321
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    • 2016
  • 대기경계층고도 (Planetary Boundary Layer Height, PBLH)는 기상예측모델과 대기확산모델에 중요한 예측 인자이다. PBLH는 지역의 특성에 따라 시공간 빠르게 변화하기 때문에 이를 분석하기 위하여 시공간 고해상도로 관측된 자료가 필요하다. 본 연구에서 국립기상과학원 재해기상연구센터에서 운영중인 차량에 탑재된 라이다 시스템(Lidar observation Vehicle, LIVE)을 소개하고 이것으로 관측된 PBLH의 분석결과를 제시하였다. 분석기간 (2014년 6월 26일~30일) LIVE에서 산출된 PBLH는 WRF와 라디오존데에서 산출된 값과 비교하여 결정계수가 각각 0.68, 0.72로 높은 상관도를 나타내었다. 하지만, 라이다로 산출된 PBLH는 WRF, 라디오존데와 비교하여 값을 과대모의 하는 경향을 보였다. 이는 라이다가 중첩고도 이하 (< 300m)에서 나타나는 PBLH를 찾아내지 못하고 중첩고도 이상에서 나타나는 잔류층 (Residual Layer, RL)을 PBLH로 산출한 결과라 생각된다. 라이다를 활용하여 10분 시간 해상도로 산출된 PBLH는 일출 뒤 성장하다 태양의 남중이 최고가 되는 시점의 2시간 이후 서서히 감소하는 전형적인 일변화 경향을 보여주었다. 분석기간 평균 PBLH의 성장률은 1.79 (-2.9 ~ 5.7) m $min^{-1}$ 였다. 또한, 이동 중 관측된 라이다 신호를 고정관측 기반자료와 비교한 결과 잡음이 적은 것으로 나타났다. 이동 중 관측된 PBLH의 평균은 1065 m 였으며 인근 속초에서 비양된 라디오존데 (1150 m)와 유사한 값을 보였다. 본 연구에서 LIVE가 고해상도의 시공간 자료를 안정적으로 산출 할 수 있음을 제시하였다. 이 같은 LIVE의 장점은 에어로졸 및 대기구조에 대한 새로운 관측 패러다임 제시와 관측기술선진화에 기여도가 클 것으로 기대된다.

차량탑재 라이다 시스템을 활용한 수치모델 행성경계층고도 검증 (Verification of the Planetary Boundary Layer Height Calculated from the Numerical Model Using a Vehicle-Mounted Lidar System)

  • 박창근;남형구
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.793-806
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    • 2020
  • 이 연구에서는 중규모 기상모델인 WRF의 행성경계층 모수화 방안에 따른 PBLH의 정확도를 평가하기 위해 PBL 모수화 방안 가운데 YSU(Yonsei University), MYJ(Mellor-Yamada-Janjic), ACM2(Asymmetric Convective Model), BouLac(Bougeault-Lacarrere) PBL 방안을 대상으로 사례 기간(2014년 6월 26일~30일)에 대해 수치 실험을 수행하였다. 이동형 차량탑재 라이다 시스템(LIVE)으로 생산된 후방산란 신호를 이용하여 산출한 PBLH와 WRF의 PBL 방안별 예측장에서 산출된 PBLH를 상호 비교 분석하였다. 대체적으로 비국지 방안을 사용한 실험이 국지 방안을 사용한 경우보다 라이다 관측에 대해 더 높은 상관도를 나타냈다. 낮 시간에 대한 PBLH 차이의 표준 편차는 YSU(≈0.39 km), BouLac(≈0.45 km), ACM2(≈0.47 km), MYJ(≈0.53 km) PBL 방안 순으로 작은 값을 보였다. 사례 기간에 대한 RMSE 비교에서는 YSU PBL 방안이 가장 높은 정밀도를 가지는 것으로 나타났다. 차량에 탑재된 기상라이다는 여러 기상 조건하에서 수치모델 행성경계층 분석을 위한 가이던스(guidance)를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.