An unusual long-period and heavy snowfall occurred in the Yeongdong region from 6 to 14 February 2014. This event produced snowfall total of 194.8 cm and the recordbreaking 9-day snowfall duration in the 103-year local record at Gangneung. In this study, satellite-derived cloud-top brightness temperatures from the infrared channel in the atmospheric window ($10{\mu}m{\sim}11{\mu}m$) are examined to find out the characteristics of clouds related with this heavy snowfall event. The analysis results reveal that a majority of precipitation is related with the low-level stratiform clouds whose cloud-top brightness temperatures are distributed from -15 to $-20^{\circ}C$ and their standard deviations over the analysis domain (${\sim}1,000km^2$, 37 satellite pixels) are less than $2^{\circ}C$. It is also found that in the above temperature range precipitation intensity tends to increase with colder temperature. When the temperatures are warmer than $-15^{\circ}C$, there is no precipitation or light precipitation. Furthermore this relation is confirmed from the examination of some other heavy snowfall events and light precipitation events which are related with the low-level stratiform clouds. This precipitation-brightness temperature relation may be explained by the combined effect of ice crystal growth processes: the maximum in dendritic ice-crystal growth occurs at about $-15^{\circ}C$ and the activation of ice nuclei begins below temperatures from approximately -7 to $-16^{\circ}C$, depending on the composition of the ice nuclei.
Theoretical models of radiative transfer are developed to simulate the 85 GHz brightness temperature (T85) observed by the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) radiometer as a function of rain rate. These simulations are performed separately over regions of the convective and stratiform rain. TRMM Precipitation Radar (PR) observations are utilized to construct vertical profiles of hydrometeors in the regions. For a given rain rate, the extinction in 85 GHz due to hydrometeors above the freezing level is found to be relatively weak in the convective regions compared to that in the stratiform. The hydrometeor profile above the freezing level responsible for the weak extinction in convective regions is inferred from theoretical considerations to contain two layers: 1) a mixed (or mixed-phase) layer of 2 km thickness with mixed-phase particles, liquid drops and graupel above the freezing level, and 2) a layer of graupel extending from the top of the mixed layer to the cloud top. Strong extinction in the stratiform regions is inferred to result from slowly-falling, low-density ice aggregates (snow) above the freezing level. These theoretical results are consistent with the T85 measured by TMI, and with the rain rate deduced from PR for the convective and stratiform rain regions. On the basis of this study, the accuracy of the rain rate sensed by TMI is inferred to depend critically on the specification of the convective or stratiform nature of the rain.
Brightness temperature (BT) difference between sea fog and sea surface is small, because the top height of fog is low. Therefore, it is very difficult to detect sea fog with infrared (IR) channels in the nighttime. To overcome this difficulty, we have developed a new algorithm for detection of sea fog that consists in three tests. Firstly, both stratus and sea fog were discriminated from the other clouds by using the difference between BTs $3.7{\mu}m$ and $11{\mu}m$. Secondly, stratus occurring at a level higher than sea fog was removed when the difference between cloud top temperature and sea surface temperature (SST) is smaller than 3 K. In this process, we used daily SST data from AMSR-E microwave measurements that is available even in the presence of cloud. Then, the SST was converted to $11{\mu}m$ BT based on the regressed relationship between AMSR-E SST and MTSAT-1R $11{\mu}m$ BT at 1733 UTC over clear sky regions. Finally, stratus was further removed by using the homogeneity test based on the difference in cloud top texture between sea fog and stratus. Comparison between the retrievals from our algorithm and that from Korea Meteorological Administration (KMA) algorithm, shows that the KMA algorithm often misconceived sea fog as stratus, resulting in underestimating the occurrence of sea fog. Monthly distribution of sea fog over northeast Asia in 2008 was derived from the proposed algorithm. The frequency of sea fog is lowest in winter, and highest in summer especially in June. The seasonality of the sea fog occurrence between East and West Sea was comparable, while it is not clearly identified over South Sea. These results would serve to prevent the possible occurrence of marine accidents associated with sea fog.
Nighttime sea fog detection from satellite is very hard due to limitation in using visible channels. Currently, most widely used method for the detection is the Dual Channel Difference (DCD) method based on Brightness Temperature Difference between 3.7 and 11 ${\mu}m$ channel (BTD). However, this method have difficulty in distinguishing between fog and low cloud, and sometimes misjudges middle/high cloud as well as clear scene as fog. Using CALIPSO Lidar Profile measurements, we have analyzed the intrinsic problems in detecting nighttime sea fog from various satellite remote sensing algorithms and suggested the direction for the improvement of the algorithm. From the comparison with CALIPSO measurements for May-July in 2011, the DCD method excessively overestimates foggy pixels (2542 pixels). Among them, only 524 pixel are real foggy pixels, but 331 pixels and 1687 pixels are clear and other type of clouds, respectively. The 514 of real foggy pixels accounts for 70% of 749 foggy pixels identified by CALIPSO. Our proposed new algorithm detects foggy pixels by comparing the difference between cloud top temperature and underneath sea surface temperature from assimilated data along with the DCD method. We have used two types of cloud top temperature, which obtained from 11 ${\mu}m$ brightness temperature (B_S1) and operational COMS algorithm (B_S2). The detected foggy 1794 pixels from B_S1 and 1490 pixel from B_S2 are significantly reduced the overestimation detected by the DCD method. However, 477 and 446 pixels have been found to be real foggy pixels, 329 and 264 pixels be clear, and 989 and 780 pixels be other type of clouds, detected by B_S1 and B_S2 respectively. The analysis of the operational COMS fog detection algorithm reveals that the cloud screening process was strictly enforced, which resulted in underestimation of foggy pixel. The 538 of total detected foggy pixels obtain only 187 of real foggy pixels, but 61 of clear pixels and 290 of other type clouds. Our analysis suggests that there is no winner for nighttime sea fog detection algorithms, but loser because real foggy pixels are less than 30% among the foggy pixels declared by all algorithms. This overwhelming evidence reveals that current nighttime sea fog algorithms have provided a lot of misjudged information, which are mostly originated from difficulty in distinguishing between clear and cloudy scene as well as fog and other type clouds. Therefore, in-depth researches are urgently required to reduce the enormous error in nighttime sea fog detection from satellite.
The objective methods estimating the radius of maximum wind (RMW) of tropical cyclones (TCs) are discussed using infraed (IR) imagery of geostationary satellite, and an alternative method is suggested that can estimate RMW in the TCs having eyes using IR imagery. The RMW-estimating methods are based on the characteristic structure of the eyewall of a tropical cyclone. RMW is dependent upon the radius of the eye and the distance from the center to the top of the most developed convective cloud. In order to test these methods, blackbody brightness temperature of Korean geostationary satellite, COMS (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) IR imagery are utilized in this study. The estimated RMWs are compared with surface winds of ASCAT (Advanced Scatterometer) of a polar orbiting satellite.
한반도 중서부 지역의 1998년 8월 5~6일 집중호우 사례에 대하여 GMS-5 IR1 밝기온도(CTT: 구름꼭대기 온도)와 AWS 지점 강우량 사이의 관계성을 조사하였다. 이 연구에서 AWS 시간 강우량일나 반시간 누적 강우량 보다 15분 누적 강우량을 이용하였을 때 연구지역의 강우강도와 강우영역이 중서부 지역 집중호우의 시간적 변화를 보다 자세히 묘사하고 있음을 발견하였다. 강우영역과 강우강도의 시계열 자료에서 일관되게 낮은 강우영역(20~25%)과 강한 강우강도(6~9mm/15 min)를 보여주는 8월 6일 0030-0430 LST 기간을 집중호우 기간으로 선택하였다. 그리고 이 집중호우 기간에 대하여 AWS 15분 강우량과 지상관측지점에 대응되는 CTT를 비교하였다. 위 비교에서 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 -0.3으로 낮게 나타났으며, 강우가 관측된 AWS의 대부분이 분포하고 있는 CTT가 -5$0^{\circ}C$ 이하에서 강우확률은 약 30%에 불과했다. 그러나 위성영상의 위치 보정을 위하여 영상을 남쪽으로 2~3 격자 그리고 서쪽으로 3 격자 이동시켰을 때 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 통계학적으로 의미있는 -0.46으로 나타났다. 그리고 강우가 관측된 AWS도 대부분이 보다 낮은 CTT 영역(-58$^{\circ}C$ 이하)에서 발견되었다. 그러나 이 영역에서의 강우확률은 원래 영상의 값과 비교할 때 큰 변화가 없었다. 심지어 일부 구간에서 CTT의 변화를 고려할 때도 강우확률은 CTT가 -58$^{\circ}C$ 이하에서 50~55%로 나타났다.
낙뢰 발생에 따른 휘도온도 특성을 분석하기 위하여 MTSAT-1R 수증기와 적외 1채널에서 추정된 휘도 온도를 사용하여 낙뢰 발생 유무에 따른 휘도온도 특성을 분석하였다. 비(非) 낙뢰시 두 채널간의 휘도온도 차이가 큰 반면, 낙뢰가 발생했을 때 두 채널의 휘도온도가 225 K과 205 K 부근에서 2번의 최대 극대가 나타나며 휘도온도 차이가 0에 수렴하였다. 또한 낙뢰가 발생할 시에 두 채널간의 휘도온도 차이를 이용하여 Machado et al., (2008)이 남미지역에 제시한 확률적인 낙뢰빈도 예보법이 남한지역에도 적용 가능함을 보였다. 낙뢰 발생 시에 나타나는 위성 휘도온도의 분포를 및 특성을 이용하여 최근 5년(2002-2006)간 낙뢰활동이 가장 왕성했던 2006년 06월 10일의 사례에 적용한 결과, 기본적인 종관장 분석 자료 및 다중 채널 (수증기, 적외)간의 휘도온도 및 그 차이를 종합적으로 활용할 때 낙뢰 예측성의 향상 가능성을 확인하였다. 이러한 위성 자료를 이용한 낙뢰 분석은 MTSAT-1R과 유사하고 2009년 말에 발사 예정인 통신해양기상 위성 (COMS)의 악기상 활용성을 증대시키는데 도움이 될 것이다.
본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 $10.8{\mu}m$ 휘도 온도(IR), 적외 채널 $10.8{\mu}m$와 수증기 채널 $6.7{\mu}m$의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, $10mm\;h^{-1}$ 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW RH)으로 정의된다. 이 연구에서는 PW RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.
국내에서 처음으로 도입한 기상 항공기에 탑재한 G-band 수증기 라디오미터(GVR) 관측으로 산출된 가강수량의 품질 관리 방법을 제안하였다. GVR 빔의 연직 최단 경로 자료만 사용하기 위해 기상 항공기의 자세 정보(pitch와 roll 각도)를 활용하였고, GVR 가강수량이 20 mm 이상의 자료를 제거하는 방법을 품질 관리에 적용하였다. GVR 가강수량이 20 mm 이상으로 증가할 때, 웜로드(Warm load) 평균 전력과 스카이로드(Sky load) 평균 전력의 차이가 0에 가까이 수렴하는 특성을 확인하였고, 이는 COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 운형, 운정고도, 운량자료와 구름통합관측기기(CCP), 강수입자 측정기(PIP)로 측정된 강수 및 구름 입자 크기로 확인한 하층운과 중층운에 의한 높은 밝기온도 때문으로 판단된다. 구름 많은 날의 품질 관리 적용 전후의 GVR 가강수량을 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 가강수량과 정량적으로 비교하였는데 RMSD (Root Mean Square Difference)는 2.9 mm에서 1.8 mm로 감소하였고, KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와의 RMSD는 5.4 mm에서 4.3 mm로 감소하여 향상된 정확도를 보였다. 또한 품질 관리를 적용한 GVR 가강수량과 드롭존데 가강수량 관측 자료을 활용하여 COMS 가강수량과도 정량적으로 비교평가함으로써 본 연구에서 제안한 GVR 가강수량의 품질 관리 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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