R-Z 관계식은 레이더 강우추정의 정확도를 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 캐나다 궤벡주의 셍레미에서 홍수를 야기한 폭우사례에서 관측된 우적계 및 레이더 자료를 이용하여 레이더 강우추정 시 우적계 자료에서 도출된 R-Z 관계식의 효과를 분석하였다. 이를 위하여 맥길 S-밴드 레이더에서 시간 분해능 2.5분과 공간 분해능 $1^{\circ}{\times}250m$로 관측된 레이더 반사도를 사용하였다. 레이더 반사도 자료에서는 폭우를 동반한 강우세포가 셍레미를 통과한 것으로 관측되었지만 우량계 관측망에서는 낮은 공간 분해능으로 인하여 이 세포가 관측되지 않았다. 셍레미에서 30분과 1시간 최대 누적 강우량은 각각 39 mm와 42 mm였다. 강우사례 동안 두 개의 우적계(POSS; Precipitation Occurrence Sensor System)가 사용되었다. 하나의 우적계는 레이더 반사도와 우적계 반사도를 비교하여 레이더 반사도를 보정하고 다른 우적계는 R-Z 관계식을 유도하는데 사용되었다. 기후학적 R-Z 관계식을 사용하였을 때 보다 반사도에 의존적인 우적계에서 유도된 관계식을 사용하였을 때 강우 추정 오차가 크게 줄었다. 일 누적 강우량에 대하여 편차는 +12%에서 -2%, 평균제곱근오차가 16%에서 10%로 줄었다. 우적계에서 도출된 R-Z 관계식으로 추정된 레이더 강우장을 이용하였을 때 홍수사례에 대하여 강우 발생 시간 및 강우량이 잘 일치하였다.
The paper aims to analyze structure of I/Q data observed from radar and reliably estimate rainfall through quality control of I/Q data that can quantify uncertainty of I/Q data occurring due to resultant errors. Radar rainfall data have strong uncertainty due to various factors influencing quality. In order to reduce this uncertainty, previously enumerated errors in quality need to be eliminated. However, errors cannot be completely eliminated in some cases as seen in random errors, so uncertainty is necessarily involved in radar rainfall data. Multi-Lag Method, one of I/Q data quality control methods, was applied to estimate precipitation with regard to I/Q data of rainfall radar in Mt. Sobaek.
Adjusting weather radar data is a prerequisite for its use in various hydrological studies. Effect of spatial variables are considered to adjust weather radar data in many of these researches. The existence of diverse topography in South Korea has increased the importance of analyzing these variables. In this study, some spatial variable like slope, elevation, aspect, distance from the sea, plan and profile curvature was considered. To investigate different topographic conditions, tried to use three radar station of Gwanaksan, Gwangdeoksan and Gudeoksan which are located in northwest, north and southeast of South Korea, respectively. To form the suitable fuzzy model and create the best membership functions of variables, ANFIS-PSO model was applied. After optimizing the model, the correlation coefficient and sensitivity of adjusted Quantitative Precipitation Estimation (QPE) based on spatial variables was calculated to find how variables work in adjusted QPE process. The results showed that the variable of elevation causes the most change in rainfall and consequently in the adjustment of radar data in model. Accordingly, the sensitivity ratio calculated for variables shows that with increasing rainfall duration, the effects of these variables on rainfall adjustment increase. The approach of this study, due to the simplicity and accuracy of this method, can be used to adjust the weather radar data and other required models.
Schroeder, John L.;Edwards, Becca P.;Giammanco, Ian M.
Wind and Structures
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제12권4호
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pp.349-381
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2009
Since 1998, several institutions have deployed mobile instrumented towers to collect research-grade meteorological data from landfalling tropical cyclones. This study examines the wind flow characteristics from seven landfalling tropical cyclones using data collected from eight individual mobile tower deployments which occurred from 1998-2005. Gust factor, turbulence intensity, and integral scale statistics are inspected relative to changing surface roughness, mean wind speed and storm-relative position. Radar data, acquired from the National Weather Service (NWS) Weather Surveillance Radar - 1988 Doppler (WSR-88D) network, are examined to explore potential relationships with respect to radar reflectivity and precipitation structure (convective versus stratiform). The results indicate tropical cyclone wind flow characteristics are strongly influenced by the surrounding surface roughness (i.e., exposure) at each observation site, but some secondary storm dependencies are also documented.
The observational sensitivity of dual-polarization weather radar was quantitatively analyzed by using two different pulse widths. For this purpose, test radar scan strategy which consisted of consecutive radar scan using long (LP: $2{\mu}s$) and short (SP: $1{\mu}s$) pulses at the same elevation angle was employed. The test scan strategy was conducted at three operational S-band dual-polarization radars (KSN, JNI, and GSN) of Korea Meteorological Administration (KMA). First, the minimum detectable reflectivity (MDR) was analyzed as a function of range using large data set of reflectivity ($Z_H$) obtained from JNI and GSN radars. The MDR of LP was as much as 7~22 dB smaller than that of SP. The LP could measure $Z_H$ greater than 0 dBZ within the maximum observational range of 240 km. Secondly, polarimetric observations and the spatial extent of radar echo between two pulses were compared. The cross-polar correlation coefficient (${\rho}_{hv}$) from LP was greater than that from SP at weak reflectivity (0~20 dBZ). The ratio of $Z_H$ (> 0 dBZ) and ${\rho}_{hv}$(> 0.95) bin to total bin calculated from LP were greater than those from SP (maximum 7.1% and 13.2%). Thirdly, the frequency of $Z_H$ (FOR) during three precipitation events was analyzed. The FOR of LP was greater than that of SP, and the difference in FOR between them increased with increasing range. We conclude that the use of LP can enhance the sensitivity of polarimetric observations and is more suitable for detecting weak echoes.
In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.
The possible experimental time for cloud seeding was analyzed in South Korea. Rain gauge and radar precipitation data collected from September 2017 to August 2022 in from the three main target stations of cloud seeding experimentation (Daegwallyeong, Seoul, and Boryeong) were analyzed. In this study, the assumption that rainfall and cloud enhancement originating from the atmospheric updraft is a necessary condition for the cloud seeding experiment was applied. First, monthly and seasonal means of the precipitation duration and frequency were analyzed and cloud seeding experiments performed in the past were also reanalyzed. Results of analysis indicated that the experiments were possible during a monthly average of 7,025 minutes (117 times) in Daegwallyeong, 4,849 minutes (81 times) in Seoul, and 5,558 minutes (93 times) in Boryeong, if experimental limitations such as the insufficient availability of aircraft is not considered. The seasonal average results showed that the possible experimental time is the highest in summer at all three stations, which seems to be owing to the highest precipitable water in this period. Using the radar-converted precipitation data, the cloud seeding experiments were shown to be possible for 970-1,406 hours (11-16%) per year in these three regions in South Korea. This long possible experimental time suggests that longer duration, more than the previous period of 1 hour, cloud seeding experiments are available, and can contribute to achieving a large accumulated amount of enhanced rainfall.
본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 새로운 면적강우량 산정기법인 '레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)'을제시하였다. RPM은(1) 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 유사강우 발생지도 작성; (2) 위의 단계를 관측소별로 반복하여 각 관측소별 유사강우 발생 확률 지도 작성; (3) 주어진 격자에서의 각 관측소의 유사강우 발생 확률의 비교를 통한 지배범위 결정의 알고리즘으로 관측소별 가중치를 결정하는 방법이다. RPM 방법을 안성천 유역에 적용하여 Thiessen법과 결과를 비교하였다. 안성천 유역의 경우 RPM과 Thiessen방법에 근거한 다각형의 공간적 형태는 관측소 위치의 강우 특성에 따라 차이를 보였으나 관측소별 가중치 값의 차이는 크지 않았다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.
강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.
수문분석에 있어 정확한 강우량 추정 및 강우 자료의 품질은 매우 중요한 요소로 특히, 홍수유출 결과에 큰 영향을 미친다. 따라서 보다 신뢰성 높은 홍수분석을 위해서는 강우자료에 내포된 오차 또는 불확실성을 확인하는 과정이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 임의의 값을 추정하는데 있어 하나의 값이 아닌 가능한 값들의 범위를 정의하거나 확률분포를 표시할 수 있는 확률론적인 방법을 제시하고 이를 레이더 강우에 적용하여 그 활용성을 평가하고자 하였다. 2012년 태풍 '산바'로 인해 남강댐 유역에 발생한 호우 사상에, 확률론적 방법을 적용하여 레이더 강우의 앙상블을 생성하였다. 생성된 강우 앙상블은 레이더 강우의 전체적인 편의보정뿐만 아니라 지상강우의 패턴을 잘 모의하고 있는 것으로 나타났으며, 레이더에 의해 추정한 강우의 불확실성을 잘 표현하고 있는 것으로 확인되었다. 확률론적 기법에 의한 강우 앙상블 생성 방법은 발생 가능한 다양한 강우 시나리오를 제공할 수 있으며 홍수예경보와 같은 의사 결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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