강우는 유출, 증발산 등 여러 수문 현상들과 밀접한 연관이 있으며, 직관적인 측정이 가능하기 때문에 다양한 현상을 해석하고 분석하는데 빈번하게 활용되어 왔다. 한반도에서는 강우 관측소의 운영과 레이더를 활용한 측정이 주를 이루고 있으며, 정확하고 정밀한 측정이 가능한 연구수준을 보유하고 있다. 하지만 이는 인프라가 구축되지 않은 미계측 유역에서의 강우를 측정하기에는 적합하지 않으므로, 위성을 활용한 정확한 강우 분석에 대한 연구가 요구되고 있다. 위성 기반 강우자료는 10 km, 25 km 정도의 낮은 공간해상도를 갖고 있으며, 정확도에 있어서 지점 자료에 비해 신뢰도가 낮다는 인식이 있어 활용범위가 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 공간 해상도의 한계를 극복하고 지점 자료와의 정확도를 높이고자, 10 km의 공간해상도를 갖는 전지구관측 위성(GPM) 기반 강우 자료를 1 km까지 상세화하였다. 특히, 미계측 유역 등 지점 자료가 부족한 곳에서의 위성 영상 활용도를 제고하기 위해, 상세화 과정에서 지점 자료를 사용하지 않고 MODIS 기반의 구름 인자를 활용하였다. 상세화 된 강우 자료는 빌딩 등 복잡한 환경적 특성을 지닌 서울 지역에서 지점 강우 자료와 검증함으로써, 위성 기반 고해상도 강우자료의 활용 가능성을 평가하였다. 상세화가 적용된 강우 자료의 상관성은 봄에는 0.08만큼 감소하였고, 여름에는 같은 값을 가지며, 가을에는 0.01만큼 감소하였고, 겨울에는 0,04만큼 증가하였다. 지점 자료를 사용하지 않고 위성기반 강우 자료를 상세화 하는 기술은 추후 인프라의 구축이 충분하지 않은 해외 지역이나 지점 관측에 한계가 있는 미계측 유역의 강우를 분석하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.
An unusual autumn storm developed rapidly in the western part of the East sea on the early morning of 23 October 2006. This storm produced a record-breaking heavy rain and strong wind in the northern and middle part of the Yeong-dong region; 24-h rainfall of 304 mm over Gangneung and wind speed exceeding 63.7 m $s^{-1}$ over Sokcho. In this study, MTSAT-1R (Multi-fuctional Transport Satellite) water vapor and infrared channel imagery are examined to find out some features which are dynamically associated with the development of the storm. These features may be the precursor signals of the rapidly developing storm and can be employed for very short range forecast and nowcasting of severe storm. The satellite features are summarized: 1) MTSAT-1R Water Vapor imagery exhibited that distinct dark region develops over the Yellow sea at about 12 hours before the occurrence of maximum rainfall about 1100 KST on 23 October 2006. After then, it changes gradually into dry intrusion. This dark region in the water vapor image is closely related with the positive anomaly in 500 hPa Potential Vorticity field. 2) In the Infrared imagery, low stratus (brightness temperature: $0{\sim}5^{\circ}C$) develops from near Bo-Hai bay and Shanfung peninsula and then dissipates partially on the western coast of Korean peninsula. These features are found at 10~12 hours before the maximum rainfall occurrence, which are associated with the cold and warm advection in the lower troposphere. 3) The IR imagery reveals that two convective cloud cells (brightness temperature below $-50^{\circ}C$) merge each other and after merging it grows up rapidly over the western part of East sea at about 5 hours before the maximum rainfall occurrence. These features remind that there must be the upward flow in the upper troposphere and the low-layer convergence over the same region of East sea. The time of maximum growth of the convective cloud agrees well with the time of the maximum rainfall.
본 연구에서는 지상의 관측 자료와 광역의 정보를 제공하는 수치 예보 모형 자료 및 인공위성 자료를 이용하고 자료와 강수예측치의 물리적 상관 특성을 나타내기 위하여 자료 사이의 비선형 거동을 잘 나타내는 신경망 모형에 적용시켜 단시간 강수 예측을 수행하였다. 이를 위하여 서울지점에 대하여 현재로부터 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 인공위성자료(MTSAT-1R) 및 수치 예보 모형 자료(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)와 실시간 전송되는 자동 기상 관측 시스템(AWS, Automatic Weather System)의 관측치를 신경망 모형의 입력 자료로 하여 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 자료로 강수를 예측 할 수 있는 강수 예측 모형을 개발하였다. 장마와 태풍과 같이 전선형강수와 선풍형강수 등 강수 양상의 차이를 고려하기 위하여 6월, 7월과 8월, 9월 자료를 구분하여 신경망을 구축하였으며, 자료가용성에 기초하여 2006년에서 2008년 기간 동안에 대하여 모형을 학습하고 2009년에 대하여 모형의 적용성을 검증한 결과, 단시간 강수예측에 대한 모형의 적용 가능성을 보여주었으나 다양한 광역 자료와 인공신경망을 사용함에도 불구하고 단시간 강수예측의 정량적 정도향상을 위한 여지가 많음을 보여준다.
Today's wireless communication needs the super-high speed for picture transmission as well as voice. The optical communication with the very wide bandwidth is suitable for this demand. To fulfill the optical wireless communication, however, the atmospheric attenuation in rainy weather condition must be overcome. In the optical satellite up-link communication between geo-satellite and earth station, the factors of attenuation are turbulence, pointing error, scattering, and so on. The most serious factor for these is the scattering by rain. Under the weather conditiion of rain and cloud, in this paper, the atmospheic attenuation which affects the optical satellite up-link communication was considered, and the optimum idameter of the optical satellite transmitting antenna in the earth station versus elevation angles, data rates and rainfall rates was presented.
Benefits of the next generation geostationary meteorological satellite observation (e.g., GEO-KOMPSAT-2A) are qualitatively and comprehensively described and discussed. Main beneficial phenomena for application can be listed as tropical cyclones (typhoon), high impact weather (heavy rainfall, lightning, and hail), ocean, air pollution (particulate matter), forest fire, fog, aircraft icing, volcanic eruption, and space weather. The next generation satellites with highly enhanced spatial and temporal resolution images, expanding channels, and basic and additional products are expected to create the new valuable benefits, including the contribution to the reduction of socioeconomic losses due to weather-related disasters. In particular, the new satellite observations are readily applicable to early warning and very-short time forecast application of hazardous weather phenomena, global climate change monitoring and adaptation, improvement of numerical weather forecast skill, and technical improvement of space weather monitoring and forecast. Several policy plans for expanding the application of the next generation satellite data are suggested.
본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권3호
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pp.445-450
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2015
Generally, Low Earth Orbit (LEO) satellites are used to collect image or video from earth's surface. The collected data are stored on-board and/or transmitted to the main ground station directly or via polar ground station using terrestrial line. Today, an intersatellite link between a LEO and a GEO satellite allows transmission of the collected data to the main ground station through the GEO satellite. In this study, an approach for a continuous communication starting from LEO through GEO to ground station is proposed by determining the optimum ground station locations. In doing so, diverse ground stations help to determine the GEO orbit as well. Cross-correlation of the long term daily rainfall averages are multiplied with the logarithmic correlation of the sites to calculate the joint correlation of the diverse ground station locations. The minimum values of this joint correlation yield the optimum locations of the ground stations for Q/V-band communication and satellite control operations. Results for several case studies are listed.
Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict flash floods. In this study, a Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was developed by incorporating the evolving structure and frequency of intense weather systems and by using neural network approach. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as lifetime, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. All these processes stretched leadtime up to 18 hours. The QFF model will be applied to the mid-Atlantic region of United States in a forthcoming paper.
본 논문에서는 위성망을 이용한 파워 그리드의 위기관리 시스템을 검증하기 위한 테스트베드 시스템을 제안하였다. 위기관리 시스템의 검증을 위해, 제안된 테스트베드는 위성통신의 통신품질을 기상상황에 맞추어 시뮬레이션 하였으며, 파워 그리드의 동작과 이상상황에 대한 정확한 재현을 위해 FPGA 기반의 Phase Measurement Unit(PMU) 에뮬레이터를 구현하였다. 제안된 위성통신 시뮬레이터는 전국 각 지역의 순간 강수량 및 최대 강수량 데이터를 데이터베이스화하여, 습도와 강수량에 기반을 둔 위성통신의 신뢰성을 모델링 하였으며, 인터넷을 통한 실시간 순간 강수량 데이터를 이용해 실시간 위성통신 신뢰도 맵을 구현하였다. 또한 PMU 에뮬레이터는 FPGA 를 이용한 하드웨어 기반의 에뮬레이터 구현을 통해 동작의 신뢰도를 높였다. 본 논문에서 제안한 테스트베드 시스템은 위성망을 이용한 파워 그리드 위기관리 시스템의 검증과 운영에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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