기상청, 국토교통부 및 국방부는 각 기관의 특성에 맞게 기상, 수문 및 항공 관측용 레이더를 운영하고 있다. 2015년까지 국내에는 총 8대의 이중편파레이더(백령도, 용인테스트베드, 진도, 면봉산, 비슬산, 소백산, 모후산, 서대산 레이더)가 도입되어 운영되고 있다. 레이더를 운영 중인 세개 부처는 관측목적이 달라 레이더에 대한 운영방식, 자료 처리 방식 및 활용 방안 등에서 서로 많은 차이를 보여 왔으며 이러한 차이는 각 부처에서 운영하는 레이더 자료의 정확도가 달라지게 하는 원인이 되고 있다. 이에, 세 부처는 2010년 "기상-강우 레이더 자료 공동 활용에 관한 합의서"를 체결하고, 서로 다른 부처에서 생산된 모든 레이더 자료를 공동 활용하는 체계를 마련하였다. 범부처 이중편파레이더 자료의 합성을 위해서는 부처별 레이더 간의 정확도가 서로 유사해야한다. 서로간의 정확도가 다른 상태에서 레이더 강우 자료를 합성하게 된다면 공간적으로 품질이 다른 합성 강우장이 생산될 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 범부처 이중편파레이더 강우량의 정확도 향상과 통합을 위해 2015년도에 용인테스트베드 레이더에서 시행되었던 경험적 방법을 이용하였다. 그 결과 2015년 5월부터 10월까지의 백령도, 비슬산 및 소백산 레이더 자료에 대한 강우량 정확도(1-NE)가 70% 수준으로 향상되었다. 또한 레이더 편파변수 조절 전에는 정확도가 30~60%까지 넓은 범위를 보이고 있으나 조절 후 65~70%로 그 범위가 줄어들었다.
The coordinate system conversion of weather radar data is a basic and important process because it can be a factor to measure the accuracy of radar precipitation rate by comparison with the ground rain gauge. We proposed a real-time coordinate system conversion method that combines the advantages of the interpolation masks of SPRINT and REORDER to use tables of predetermined radar samples for each interpolated object coordinate and also distance weights for each precomputed sample. Experimental results show that the proposed method improves the computation speed more than 20~30 times compared with the conventional method and shows that the deterioration of image quality is hardly ignored.
A weather radar usually extracts the necessary information from the return Doppler spectrum moment estimates. Phase stability is a very important factor in obtaining accurate and reliable information in a Doppler weather radar system since the system phase noise may seriously degrade the weather spectrum moment estimation quality. These spectrum moment estimates are commonly obtained using the pulse pair method which is simple to implement and fast enough to process an enormous amount of weather radar data in real time. Therefore, an analytical method is developed in this paper to analyze and quantify the phase noise effects on the pulse pair spectrum moment estimates in terms of the phase noise power and broadness.
기상레이다로 정확한 정보를 추출하기 위해서는 강력한 지표면 및 이동 클러터의 제거가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 기상레이다의 단점을 극복하기 위하여 적응배열 안테나의 적용을 제안하였다. 우선 모의 클러터 및 기상신호를 효율적으로 발생시키는 방법을 제시하였으며 이러한 데이터를 이용하여 제안된 기상레이다의 성능정도를 분석하였다. 이러한 모의실험을 통해 기상정보 추출을 위한 펄스페어 추정치의 정확도가 비약적으로 향상될 수 있음을 보였다.
The performance of radar Quantitative Precipitation Estimation (QPE) using Long Short-Term Memory (LSTM) networks in hydrological applications depends on either the quality of data or the three-dimensional CAPPI structure from the weather radar. While radar data quality is controlled and enhanced by the more and more modern radar systems, the effect of CAPPI structure still has not yet fully investigated. In this study, three typical and important types of CAPPI structure including inverse-pyramid, cubic of grids 3x3, cubic of grids 4x4 are investigated to evaluate the effect of CAPPI structures on the performance of radar QPE using LSTM networks. The investigation results figure out that the cubic of grids 4x4 of CAPPI structure shows the best performance in rainfall estimation using the LSTM networks approach. This study give us the precious experiences in radar QPE works applying LSTM networks approach in particular and deep-learning approach in general.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.
In the terrain of the Korean peninsula, mountainous and flat lands are complexly distributed in small areas. Therefore, local severe weather develops and disappears in a short time due to the influence of the terrain. Particularly in the case of local severe weather with heavy wind that has the greatest influence on aviation meteorology, the scale is very small, and it occurs and disappears in a short time, so it is impossible to predict with fragmentary data alone. So, we use weather radar to detect and predict local severe weather. However, due to the development of wireless communication services and the rapid increase of wireless devices, radio wave jamming and interference problems occur. In this research, we confirmed through the cases that when the radio interference echo which is one of the non-precipitation echoes that occur during the operation of the weather radar is displayed in the image, its form and shape are shown in a long bar shape, and have a strong dBZ. We also found the cause of the interference through the radio tracking process, and solved through the frequency channel negotiation and AP output minimizing. The more wireless devices increase as information communication technology develops in the future, the more emphasized the problem of radio wave interference will be, and we must make the radio interference eliminated through the development of the radio interference cancellation algorithm.
In this study, the effect of threshold applied to the radar rain rate on the comparison of the radar and rain gauge rain rate was theoretically examined. The result derived was also evaluated theoretically, using the Bernoulli random field, and empirically, using Mt. Kwanak weather radar data. The results are summarized as follows. (1) In the application to the Bernoulli random field, it was found that the comparison of the radar and rain gauge rain rate with threshold does not introduce any systematic bias. (2) The same results could also be derived in the application to Mt Kwanak weather radar data. In all cases with several radar bin sizes and thresholds considered, the bias was estimated to be far less than 10% of the mean of the rain gauge rain rate. (3) However, in the comparison with threshold applied to both the radar and rain gauge rain rate, the bias was estimated to be higher than 20%. That is, the systematic bias was introduced. This result indicates that the comparison with threshold applied to both the radar and rain gauge rain rate should not be used.
최근 'Cycle 25'의 태양 활동 극대기가 다시 도래함에 따라 우주기상 연구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이에 WRC(World Radiocommunication Conference)-23에서는 의제 9.1a)를 채택하여 능동/수동 우주기상 관측시스템과 기존 업무와의 주파수 공유 연구 결과를 검토해 나가고 있다. 따라서 본 논문에서는 우주기상 환경 데이터의 정밀도를 높이고 관측 서비스의 주파수 스펙트럼 확보를 위해 제주 고산 기상 레이더로부터 제주 한림의 우주기상 관측 수신기에 미치는 직접 간섭영향과 레이더 목표물에서의 회절 및 산란에 의해 관측 수신기에 미치는 간접 간섭영향을 분석하였다. 분석 결과 레이더 방향 및 목표물로부터 회절 및 산란되는 전파 방향, 레이더 목표물의 RCS(radar cross section), 우주기상 관측 안테나의 수신 면적 및 오프 보어 사이트(off-boresight) 등이 간섭 영향 분석에 중요 파라미터임을 알 수 있다.
In this paper, precipitation echo(PRE) and non-precipitaion echo(N-PRE)(including ground echo and clear echo) through weather radar data are identified with the aid of neuro-fuzzy algorithm. The accuracy of the radar information is lowered because meteorological radar data is mixed with the PRE and N-PRE. So this problem is resolved by using RBFNN and judgement module. Structure expression of weather radar data are analyzed in order to classify PRE and N-PRE. Input variables such as Standard deviation of reflectivity(SDZ), Vertical gradient of reflectivity(VGZ), Spin change(SPN), Frequency(FR), cumulation reflectivity during 1 hour(1hDZ), and cumulation reflectivity during 2 hour(2hDZ) are made by using weather radar data and then each characteristic of input variable is analyzed. Input data is built up from the selected input variables among these input variables, which have a critical effect on the classification between PRE and N-PRE. Echo judgment module is developed to do echo classification between PRE and N-PRE by using testing dataset. Polynomial-based radial basis function neural networks(RBFNNs) are used as neuro-fuzzy algorithm, and the proposed neuro-fuzzy echo pattern classifier is designed by combining RBFNN with echo judgement module. Finally, the results of the proposed classifier are compared with both CZ and DZ, as well as QC data, and analyzed from the view point of output performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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