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.
본 연구는 레이더와 TM간 유역평균강수량 측정의 차이를 2018년 발생한 상당 규모의 호우시 한강과 낙동강의 51개 표준유역을 대상으로 분석하였다. 그 결과 레이더와 TM간의 유역평균강수량 값이 누적강수량은 -65.05~26.09%, 10분최대 강수량은 -82.00~3.80%의 차이가 발생하였다. 이러한 차이를 유역의 특성인 유역면적, 유역평균고도, 유역형상계수 등과 비교하였으나 뚜렷한 상관성을 찾기가 어려웠으며, 지점강수량도 유역평균강수량과 비슷한 경향을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 강우형태와 같은 기상학적 조건과의 상관성을 확인하기 위해 고도별 레이더 반사도 값을 분석하였으며 이를 통해 레이더와 TM간 유역평균강수량 측정값의 차이는 유역특성과 같은 지형적 조건 보다는 기상학적 조건과 더 상관성이 있는 것을 확인할 수 있었다.
전세계적으로 기상조절 연구가 활발히 수행되어져 왔으나 연구 효과를 보다 정량적으로 검증할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 기상조절 실험에 대한 강수 증가 효율인 시딩효과(seeding effect)를 레이더 자료를 이용하여 검증하였다. 또한, 시딩물질이 대기수상체 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 레이더 자료, 기상조건, 확산 수치모의 자료가 사용되었다. 먼저, 시딩전, 시딩중, 시딩후의 세 단계로 시딩효과를 분석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 강원도와 서해 지역을 대상으로 수행된 세 개의 기상조절 실험 사례에 적용하였다. 그 결과, 자연강수가 없을 때는 강수 변화가 예측된 구역에서 감지된 레이더 반사도가 시딩효과로 판단되었다. 자연강수가 발생하면 관측된 최대 반사도에서 자연강수의 영향을 제외하여 시딩효과를 결정하였다. 적용사례에 대해 시딩효과로 강수강도가 0.1 mm/h 증가한 것으로 나타났다. 아울러 시딩 구름에 빙정이나 과냉각 수적, 혼합상의 수상체가 분포한 것으로 나타났다. 이러한 기상조절 연구 결과는 수자원 확보와 구름 물리 연구에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
In this paper, pattern classifier is designed to classify precipitation and non-precipitation events from weather radar data. The proposed classifier is based on Fuzzy Neural Network(FNN) and consists of three FNNs which operate in parallel. In the proposed network, the connection weights of the consequent part of fuzzy rules are expressed as two polynomial types such as constant or linear polynomial function, and their coefficients are learned by using Least Square Estimation(LSE). In addition, parametric as well as structural factors of the proposed classifier are optimized through Differential Evolution(DE) algorithm. After event classification between precipitation and non-precipitation echo, non-precipitation event is to get rid of all echo, while precipitation event including non-precipitation echo is to get rid of non-precipitation echo by classifier that is also based on Fuzzy Neural Network. Weather radar data obtained from meteorological office is to analysis and discuss performance of the proposed event and echo patter classifier, result of echo pattern classifier compare to QC(Quality Control) data obtained from meteorological office.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
The effect of 3DVAR (Three Dimension Variational data Assimilation) was examined by comparing observation and the simulations of CNTL (to which data assimilation was not applied) and ALL (to which data assimilation was applied using ground observation data and radar data) for the case of a heavy snowfall event (case A) of 11-12 February 2011 in the Yeongdong region. In case A, heavy snow intensively came in the Yeongdong coastal region rather than Daegwallyeong, in particular, around the Gangneung and Donghae regions with total precipitation in Bukgangneung at approximately 91 mm according to the AWS observation. It can be seen that compared to CNTL, ALL simulated larger precipitation along the Yeongdong coastline extending from Sokcho to Donghae while simulating smaller precipitation for inland areas including Daegwallyeong. On comparison of the total accumulated precipitations from simulations of CNTL and ALL, and the observed total accumulated precipitation, the positive effect of the assimilation of ground observation data and radar data could be identified in Bukgangneung and Donghae, on the other hand, the negative effect of the assimilation could be identified in the Daegwallyeong and Sokcho regions. In order to examine the average accuracy of precipitation prediction by CNTL and ALL for the entire Gangwon region including the major points mentioned earlier, the three hour accumulated precipitation from simulations of CNTL and ALL were divided into 5, 10, 15, 20, 25 and 30 mm/3hr and threat Scores were calculated by forecasting time. ALL showed relatively higher TSs than CNTL for all threshold values although there were some differences. That is, when considered generally based on the Gangwon region, the accuracy of precipitation prediction from ALL was improved somewhat compared to that from CNTL.
To elucidate the mechanism associated with the development of heavy precipitation system, a field experiment was carried out in Jejudo (or Jeju Island) and Marado, Korea from 22 June to 12 July 2006. The synoptic atmospheric conditions were analyzed using the National Centers for Environmental Prediction-National Center for Atmospheric Research's (NCEP/NCAR) reanalyzed data, weather maps, and sounding data. The kinematic characteristics of each precipitation system were investigated by dual Doppler radar analysis. During the field experiment, data of four precipitation events with more than 20 mm rainfall were collected. In F case (frontal precipitation), a typical Changma front was dominant and the observation field was fully saturated. However there was no convective instability near the surface. LF case (low pressure accompanied with Changma front) showed strong convective instability near the surface, while a strong convergence corresponded to the low pressure from China accompanied with Changma front. In FT case (Changma front indirectly influenced by typhoon), the presence of a convective instability indicated the transport of near surface, strong additional moisture from the typhoon 'EWINIAR'. The convergence wind field was ground to be located at a low level. The convective instability was not significant in T case (precipitation of the typhoon 'EWINIAR'), since the typhoon passed through Jejudo and the Changma front was disappeared toward the northeastern region of the Korean peninsula. The kinematic (convergence and divergence) characteristics of wind fields, convective instability, and additional moisture inflow played important roles in the formation and development of heavy precipitation.
Imgook Jung;Sungwon Choi;Daeseong Jung;Jongho Woo;Suyoung Sim;Kyung-Soo Han
대한원격탐사학회지
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제40권3호
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pp.269-274
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2024
High-quality precipitation data are crucial for various industries, including disaster prevention. In South Korea, long-term high-quality data are collected through numerous ground observation stations. However, data between these stations are reprocessed into a grid format using interpolation methods, which may not perfectly match actual precipitation. A prime example of real-time observational grid data globally is the Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (GPM IMERG) from National Aeronautics and Space Administration (NASA), while in South Korea, ground radar data are more commonly used. GPM and ground radar data exhibit distinct differences due to their respective processing methods. This study aims to analyze the characteristics of GPM and Constant Altitude Plan Position Indicator(CAPPI),representative real-time grid data, by comparing them with ground-observed precipitation data. The study period spans from 2021 to 2022, focusing on hourly data from Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites in South Korea. The GPM data tend to underestimate precipitation compared to ASOS data, while CAPPI shows errors in estimating low precipitation amounts. Through this comparative analysis, the study anticipates identifying key considerations for utilizing these data in various applied fields, such as recalculating design rainfall, thereby aiding researchers in improving prediction accuracy by using appropriate data.
For urban flash flood simulation, we need the higher resolution radar rainfall than radar rainfall of KMA, which has 10 min time and 1km spatial resolution, because the area of subbasins is almost below $1km^2$. Moreover, we have to secure the high quantitative accuracy for considering the urban hydrological model that is sensitive to rainfall input. In this study, we developed the quantitative precipitation estimation (QPE), which has 250 m spatial resolution and high accuracy using KMA AWS and SK Planet stations with Mt. Gwangdeok radar data in Seoul area. As the results, the rainfall field using KMA AWS (QPE1) is showed high smoothing effect and the rainfall field using Mt. Gwangdeok radar is lower estimated than other rainfall fields. The rainfall field using KMA AWS and SK Planet (QPE2) and conditional merged rainfall field (QPE4) has high quantitative accuracy. In addition, they have small smoothed area and well displayed the spatial variation of rainfall distribution. In particular, the quantitative accuracy of QPE4 is slightly less than QPE2, but it has been simulated well the non-homogeneity of the spatial distribution of rainfall.
The main objective of this paper is to present the rain cell size distribution observed during squall line episodes in the Sudano-Sahelian region. The used data were collected during the EPSAT Program [Etude des Precipitation par SATellite (Satellites Study of Precipitation)] which has been developed since 1958, on an experimental area located near Niamey, Niger (2 10′32"E, 13 28′38"N). The data were obtained with a C-band radar and a network composed of approximately 100 raingages over a 10,000 $\textrm{km}^2$. In this work a culling of the squall line episodes was made for the 1992 rainy season. After radar data calibration using the raingage network a number of PPI (Plan Position Indicator) images were generated. Each image was then treated in order to obtain a series of radar reflectivity (Z) maps. To describe the cell distribution, a contouring program was used to analyze the areas with rain rate greater than or equal to the contour threshold (R$\geq$$\tau$). 24700 contours were generated, where each iso-pleth belongs to a predefined threshold. Computing each cell surface and relating its area to an equi-circle (a circle having the same area as the cell), a statistical analysis was made. The results show that the number of rain cells having a given size is an inverse exponential function of the equivalent radius. The average and median equivalent radii ate 1.4 and 0.69 In respectively. Implications of these results for the precipitation estimation using threshold methods are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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