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20092009년년 1212월월 1818일일

조선대학교대학원 대기과학과

발표자 : 전수현, 류찬수

제10회 기상레이더 워크숍

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목차

1. 비교분석 조건

2. 비교분석 방법

3. 사례분석

3.1. 사례별 강수사례 특징 및 최다강수지점

3.2. 2007년도 사례분석

3.3. 2008년도 사례분석

3.4. 2007~2008년도 사례결과

4. 결론

제10회 기상레이더 워크숍

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1.비교·분석 조건• 강우사례 선정 기준

– 선정된 지상우량계(16지점)에서 강수현상이 있으며, 일강수량 30㎜이상인지점이 1/2이상인 날(총 8사례)

• 비교지점 선정 기준– 레이더의 관측반경별 유효고도가 다른 점을 감안하여 반경별

(50km,100km,150km,200km) 지상우량계 지점을 선정하고, 각 사례별 최다강수량을 기록한 지점을 추가 선정

※ 8.26.~30. 사례는 AWS 자료 부재로 인해 제외

반경 지상관측소

50km 전주, 부여, 부안, 정읍

100km 청주, 대전, 보은, 천안

150km 수원, 상주, 목포, 문경

200km 원주, 안동, 진도, 영주

<각 사례일 및 사례별 최다강수량 지점>

사례 날짜 aws 지점명 시간강수합

사례1 6.23.~24. 647 가곡 82.0mm

사례2 7.1 913 상주면 127.5mm

사례3 7.19. 221 제천 112.5mm

사례4 8.4~5 592 부론 258.5mm

사례5 9.1. 705 홍농 190.0mm

사례6 9.4.~6. 872 지리산 228.5mm

사례7 9.14.~15. 732 보성 301.5mm

사례8 9.16. 262 고흥 239.0mm

<반경별 지상관측소 4소>

124 125 126 127 128 129 130 131 132

34

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43

제10회 기상레이더 워크숍

before

2.비교·분석 방법• CAPPI 강우강도 출력 프로그램 구축

– UF자료를 CAPPI 1.5km 고도(ASCII 파일)로 변환하고, Z=200R1.6

(Marshall-Palmer)을 적용하여 각 지점의 강우강도 자료를 추출– CAPPI 1.5km 고도자료에서 지상우량계위치의 3Ｘ3격자값 중 최

대값을 이용

• AWS 강우강도 자료 TRMM-GSP 활용• 포트란을 이용한 AWS/레이더 자료처리 및 분석• 정량적 통계지수 산출

– 평균제곱근오차(RMSE, Root Mean Square Error) – 상관계수(Correlation Coefficient)

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3.1.1. 2007년 강수 사례별 특징 및 최다강수지점

구분 날짜 강수일수

지점명

1일최다

강수량(㎜)

1시간최다

강수량(㎜)

10분최다강수량

(㎜)

강수발생요인

사례1 6.23.~24. 2 안동 55.5 15 5 장마전선

사례2 7.1 1 부여 95.5 32 9.5 장마전선

사례3 7.19. 1 수원 82.0 32 12 저기압

사례4 8.4~5 2 천안 144.5 45.5 13 고기압 가장자리 불안정

사례5 9.1. 1 정읍 162.5 26 6.5 저기압

사례6 9.4.~6. 3 목포 111.5 17 7저기압+태풍전면 약한

수렴역

사례7 9.14.~15. 2 부여 98 33.5 9저기압(한랭전선)+태풍의 수렴역

사례8 9.16. 1 진도 126.5 29 6.5 태풍 내습

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3.1.2. 2008년 강수 사례별 특징 및 최다강수지점

구분 날짜 강수일수

지점명

1일최다

강수량(㎜)

1시간최다

강수량(㎜)

10분최다강수

량(㎜)

강수발생요인

사례1 6.18 1 전주 85.0 23.0 6.5 장마전선

사례2 6.28 1 진도 86.0 15.0 4 장마전선

사례3 7.19 1 청주 198.0 52.5 13.5 태풍전면+장마전선

사례4 7.25. 1 영주 120.5 36 8.5 장마전선

사례5 8.16. 1 부안 116.0 78.5 16.5 저기압

사례6 8.22. 1 진도 71.5 57 38 저기압

제10회 기상레이더 워크숍

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3.2.1. 2007년 사례별 RMSE

사례별 RMSE

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

case1 case2 case3 case4 case5 case6 case7 case8

50km 100km 150km 200km 평균

사례반경

case1 case2 case3 case4 case5 case6 case7 case8

6.23~24 7.1 7.19. 8.4~5 9.1. 9.4~6 9.14~15 9.16.

50km 2.489 4.967 5.820 3.615 5.329 2.229 4.035 4.690

100km 2.249 3.245 3.181 3.876 3.061 1.565 3.316 2.383

150km 1.088 2.966 3.145 2.145 3.094 1.488 2.551 2.751

200km 1.461 2.337 1.541 2.901 3.236 1.693 2.341 3.544

평균 1.822 3.379 3.422 3.134 3.680 1.744 3.061 3.342

최고 RMSE 사례 5 : 저기압에 의한 강수형태로 고기압의 저지현상에 의해 정체되면서 오랜 시간 강한 강수가 지속(정읍 1일최다강수:162.5mm) 최저 RMSE 사례 6 : 저기압에 의한 강수로 층상우 형태, 3일 동안 대체적으로 약한 강수 지속(목포 1시간최다 17mm)

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3.2.1. 2007년 사례별 RMSE_사례5_2007.9.1_50km243

0

5

10

15

20

2509

0100

00

0901

0300

0901

0600

0901

0900

0901

1200

0901

1500

0901

1800

0901

2100

awsradar

245

0

5

10

15

20

25

0901

0000

0901

0300

0901

0600

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0900

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1200

0901

1500

0901

1800

0901

2100

radaraws

236

0

5

10

15

20

25

0901

0000

0901

0300

0901

0600

0901

0900

0901

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1500

0901

1800

0901

2100

radaraws

146

0

5

10

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25

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0000

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0901

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0901

1500

0901

1800

0901

2100

radaraws

부안

부여

정읍

전주

제10회 기상레이더 워크숍

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3.2.1. 2007년 사례별 RMSE _사례6_9.4~9.6_50km

243

0

5

10

15

20

2509

0400

00

0904

0600

0904

1200

0904

1800

0905

0000

0905

0600

0905

1200

0905

1800

0906

0000

0906

0600

0906

1200

0906

1800

awsradar

245

0

5

10

15

20

25

0904

0000

0904

0600

0904

1200

0904

1800

0905

0000

0905

0600

0905

1200

0905

1800

0906

0000

0906

0600

0906

1200

0906

1800

awsradar

146

0

5

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15

20

25

0904

0000

0904

0600

0904

1200

0904

1800

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0000

0905

0600

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0905

1800

0906

0000

0906

0600

0906

1200

0906

1800

awsradar

236

0

5

10

15

20

25

0904

0000

0904

0600

0904

1200

0904

1800

0905

0000

0905

0600

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1200

0905

1800

0906

0000

0906

0600

0906

1200

0906

1800

awsradar

부안

부여

정읍

전주

제10회 기상레이더 워크숍

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3.2.2. 2007년 지점별 RMSE

전주 부여 부안 정읍 청주 대전 보은 천안

4.020 4.148 5.030 3.388 2.603 3.658 2.752 2.424

수원 상주 목포 문경 원주 안동 진도 영주

1.966 2.348 2.935 2.364 2.083 2.083 3.547 1.814

50Km 200Km150Km100Km

제10회 기상레이더 워크숍

before

3.2.3. 2007년 반경별 RMSE

반경별 RMSE

0.01.02.0

3.04.05.0

50km 100km 150km 200km

4.147

2.859

2.403 2.382

제10회 기상레이더 워크숍

before

2007년 사례별 중심cell 위치

사례 1.사례 2.사례 3.사례 4.사례 5.사례 6.사례 7.사례 8.

사례 1 : 장마전선상의 강수사례 2 : 장마전선상의 대기불안정사례 3 : 저기압통과에 의한 강수사례 4 : 약한 기압골사례 5 : 저기압사례 6 : 저기압(태풍의 수렴역 동반)사례 7 : 저기압과 태풍의 간접영향사례 8 : 태풍내습에 의한 강수`

제10회 기상레이더 워크숍

before

3.2.4. 2007년 사례별 상관계수사례별 상관계수

0.0

0.5

1.0

case1 case2 case3 case4 case5 case6 case7 case8

50km 100km 150km 200km 평균

사례반경

case1 case2 case3 case4 case5 case6 case7 case8

6.23~24 7.1 7.19. 8.4~5 9.1. 9.4~6 9.14~15 9.16.

50km 0.341 0.268 0.316 0.325 0.578 0.450 0.504 0.411

100km 0.470 0.648 0.454 0.500 0.688 0.492 0.631 0.584

150km 0.380 0.685 0.332 0.321 0.541 0.405 0.632 0.384

200km 0.255 0.639 0.400 0.376 0.409 0.362 0.685 0.378

평균 0.362 0.560 0.376 0.380 0.554 0.427 0.613 0.439

제10회 기상레이더 워크숍

최고 상관계수 사례 7 : 저기압이 통과되면서 비교적 반경별 균등한 강수 형태를 보임최저 상관관계 사례 1 : 장마전선상에서 반경 100~150km 범위에 주로 강수 에코대 위치

before

3.2.5. 2007년 지점별 상관계수

전주 부여 부안 정읍 청주 대전 보은 천안

0.376 0.512 0.326 0.382 0.592 0.540 0.545 0.557

수원 상주 목포 문경 원주 안동 진도 영주

0.494 0.433 0.438 0.475 0.497 0.393 0.356 0.505

제10회 기상레이더 워크숍

before

3.2.6. 2007년 반경별 상관계수

반경별 상관계수

0.0

0.5

1.0

50km 100km 150km 200km

0.3990.558 0.460 0.438

제10회 기상레이더 워크숍

before

3.3.1. 2008년 사례별 RMSE

사례별 RMSE

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

case1 case2 case3 case4 case5 case6

50km 100km 150km 200km 평균

사례반경

case1 case2 case3 case4 case5 case6

6.18. 6.28. 7.19. 7.25. 8.16. 8.22.

50km 3.392 2.272 2.669 4.232 3.161 2.272

100km 3.777 0.979 6.705 3.770 3.710 2.416

150km 2.551 1.958 4.194 3.219 2.046 3.154

200km 2.245 2.150 3.233 3.860 2.080 4.264

평균 2.991 1.840 4.200 3.770 2.749 3.027

최고 RMSE 사례 3 : 태풍전면에서 활성화 된 장마전선과 불안정한 강수(청주 1시간 최다강수:52.5 mm) 최저 RMSE 사례 2 : 장마전선이 약화되면서 중부-남부지역에 약한 강수(진도 1시간 최다강수: 15 mm)

제10회 기상레이더 워크숍

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133 대전

0

10

20

30

40

50

0719

0000

0719

0300

0719

0600

0719

0900

0719

1200

0719

1500

0719

1800

0719

2100

awsradar

3.3.1. 2008년 사례별 RMSE_사례3_2008.7.19_100km

131 청주

01020304050

0719

0000

0719

0300

0719

0600

0719

0900

0719

1200

0719

1500

0719

1800

0719

2100

aws

radar

226 보은

0

10

20

30

40

50

0719

0000

0719

0300

0719

0600

0719

0900

0719

1200

0719

1500

0719

1800

0719

2100

awsradar

232 천안

0

10

20

30

40

50

0719

0000

0719

0300

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0600

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0719

1200

0719

1500

0719

1800

0719

2100

awsradar

제10회 기상레이더 워크숍

before

3.3.1. 2008년 사례별 RMSE_사례2_2008.6.28_100km제10회 기상레이더 워크숍

before

3.3.2. 2008년 지점별 RMSE

지점별 RMSE

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

전주 부여 부안 정읍 청주 대전 보은 천안 수원 상주 목포 문경 원주 안동 진도 영주

전주 부여 부안 정읍 청주 대전 보은 천안

3.1965 2.5170 3.6083 2.6770 4.0734 3.8784 3.8648 2.4218

수원 상주 목포 문경 원주 안동 진도 영주

2.7288 2.9803 2.0315 3.6738 2.4174 3.3234 2.6330 3.5136

제10회 기상레이더 워크숍

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3.3.3. 2008년 반경별 RMSE

반경별 RMSE

2. 9722. 8543. 560

3. 000

0. 01. 02. 03. 04. 05. 0

50km 100km 150km 200km

제10회 기상레이더 워크숍

before

2008년 사례별 중심 cell 위치

사례 1.사례 2.사례 3.사례 4.사례 5.사례 6.

사례 1 : 장마전선사례 2 : 장마전선사례 3 : 태풍전면 활성화된 장마전선사례 4 : 장마전선사례 5 : 기압골사례 6 : 저기압

제10회 기상레이더 워크숍

before

3.3.4. 2008년 사례별 상관계수사례별 상관계수

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

case1 case2 case3 case4 case5 case6 평균

50km 100km 150km 200km 평균

사례반경

case1 case2 case3 case4 Case5 case6

6.18. 6.28. 7.19. 7.25. 8.16. 8.22.

50km 0.4394 0.5917 0.1417 0.2375 0.3353 0.2313

100km 0.2692 0.2856 0.3027 0.2926 0.0775 0.4076

150km 0.2945 0.3912 0.2889 0.3802 0.0902 0.2246

200km 0.2482 0.2837 0.3953 0.3632 0.1637 0.2874

평균 0.3128 0.3881 0.2822 0.3184 0.1667 0.2877

제10회 기상레이더 워크숍

사례 2 : 장마전선상에서 반경 50 km를 제외한 지역은 고른 강수를 보임( 진도 1시간최대강수 :15mm) 사례 6 : 불안정에 의한 국지성호우 (부안 1시간최다강수 : 78.5mm)

before

3.3.5. 2008년 지점별 상관계수지점별 상관계수

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

전주 부여 부안 정읍 청주 대전 보은 천안 수원 상주 목포 문경 원주 안동 진도 영주

전주 부여 부안 정읍 청주 대전 보은 천안

0.3053 0.3562 0.3006 0.3559 0.2828 0.2722 0.2749 0.2603

수원 상주 목포 문경 원주 안동 진도 영주

0.3531 0.2609 0.1957 0.3033 0.2970 0.3652 0.2127 0.2861

제10회 기상레이더 워크숍

before

3.3.6. 2008년 반경별 상관계수

반경별 상관계수

0.29020.27820.27250.3295

0.00.20.40.60.81.0

50km 100km 150km 200km

제10회 기상레이더 워크숍

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3.4. 사례분석 결과 및 결론

• 2007년, 2008년을 비교해보면 상대적으로 강수강도가 약하고 강수분포지역이 넓은 형태의강수사례(2007년 사례6, 2008년 사례2)에서 낮은 RMSE 값(높은 관측정확도)을 보이며, 반면 강수강도가 강하고 강수분포지역이 좁은 형태의 강수사례(2007년 사례5, 2008년 사례3)에서는 높은 RMSE값(낮은 관측정확도)를 보임.

• 2007년 사례에서 50km 반경에서 가장 높은 RMSE값을 보였다. 2007년도 사례의 경우 대부분이 서쪽에서 강한 강수시스템이 들어오다가 내륙으로 갈수록 약화되는 경향을 보였다. 2007년 사례의 대부분 50km 반경내에 강한 강수현상이 있었다. 또한 2007년 총 8사례 중7사례의 최다강수지점이 모두 서해안에 위치하고 있어 강우강도가 클 경우 관측정확도가 낮아지는 원인이 되었으며, 관측소 주변의 강한 강수로 인한 레이더 빔 에너지의 감쇠현상이관측 정확도를 더 낮게 하는 원인으로 작용한 것으로 판단된다.

• 반면 2008년 사례에서 100km 반경이 가장 높은 RMSE값을 보인 이유는 2008년 총 6사례중, 3사례의 최다강수지점이 서해안지역에 위치하고, 나머지 3사례의 최다강수지점은 레이더 반경 100km 부근의 내륙지역에 위치한다. 반경 100km 부근의 내륙지역에서 최다강수를 기록한 3사례에서는 레이더 관측소 부근에 강한 에코 cell이 존재하지 않았다. 따라서 강우강도가 컸던 100km반경에서 관측정확도가 가장 낮았다.

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4. 결론(오성산레이더/AWS CASE별 강수오차 발생원인)

• 강수형태를 고려하지 않은 일률적인 M-P관계식 적용은 대류성 강수의 경우 레이더 강우강도가 과소 추정되는 원인이 됨.

• 레이더 주변에 강한 강수가 존재하는 경우 빔 에너지의 감쇠로 인해 낮은 강우강도 자료를수신.

• 레이더 빔 고도 아래에 수평바람이 존재할 경우 레이더에서 관측된 강수가 멀리 날려서 다른지점의 지상우량계에 떨어지면서 발생하는 오차

• 레이더와 지상우량계 자료처리 과정에서 발생하는 시간지연(time lag)로 인한 오차

• 한 지점에서의 누적강수량 측정값과 전체지역(관측범위)안에서의 평균된 반사강도 값 사이에서 발생하는 오차

• 레이더 관측 스케줄에 의해 매 시간 6개의 샘플을 추출하여 이 샘플 된 강수율은 10분간 일정하다고 가정하에 발생하는 오차

• 연구조사에서 사용한 CAPPI 1.5km 반사강도의 경우, 이 고도보다 높거나 낮은 곳에서 강한반사도를 갖을 수 있는바 발생되는 오차

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