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저널정보
한국기상학회 Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences JOURNAL OF THE KOREAN METEOROLOGICAL SOCIETY Vol.40 No.6
발행연도
2004.12
수록면
685 - 696 (12page)

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본 연구에서는 미국 해양기상청 (NOAA/NESDIS)에서 개발하여 운용중인 집중호우시의 강우율 자동추정 알고리듬의 한반도 적용 가능성에 대해서 분석하였다. GOES-IR 구름꼭대기 온도 값과 자동기상관측소 (AWS) 측정값을 이용하여 강우율 자동추정 알고리듬의 강우량 추정 성능을 통계적으로 분석하였다. 다양한 사례에 대한 강우량 추정 수준을 분석하기 위하여 2003년 7월부터 8월사이 일 강우량이 80 ㎜ 이상인 집중호우 8개 사례를 선정하였다. 강우율 자동추정 알고리듬의 한반도에서의 집중호우에 대한 적용 가능성의 예비 분석결과는 매우 긍정적이다. 예를 들어 8개 평균, 가장 좋은 사례와 가장 나빴던 사례에서의 상관계수가 각각 0.52, 0.67 그리고 0.43으로 나타나 모든 사례에서 통계적으로 유의성이 있는 것으로 나타나고 있다. 또한 8개 전체 사례의 평균 편의비율 (bias ratio), 오차제곱근비율 (RMSE ratio), 강수 검색 확률 (probability of detection), 및 강수 검색 오류 비율 (false alarm ratio) 이 각각 0.28, 2.1, 0.59와 0.34이다. 이 값들은 강우의 강한 시ㆍ공간 변동성과 무강우 화소를 제거하기 위하여 어떠한 보정도 하지않은 점을 고려할 때 비교적 양호한 것으로 판단된다. 강우량의 누적시간과 IR 영상에서 화소 크기에 대한 민감도 연구결과 IR 영상은 영상관측시를 기준으로 전후 30분 합 (총 60분)에 대해서 강우량 추정수준이 가장 높았으며 AWS 관측점 자료는 일반적으로 GOES 적외영상의 7×7화소의 평균을 취하였을 때 강우율 추정이 가장 양호하였다. 그렇지만, 강우율 자동추정 알고리듬의 추정수준이 강우 시스템의 종류 및 발달단계에 따라 다양하게 나타나고 있다. 즉, 강우량 자동추정 알고리듬은 단기간에 발달하여 집중호우를 유발하는 대류성 강우 시스템에 대해서는 강우량을 양호하게 추정하나 광범위한 지역에서 장시간 지속되며 구름꼭대기 온도가 높은 층운형 강우에 대해서는 강우강도를 관측보다 현저히 낮게 추정하고 있다. 또한 이 알고리듬은 강우 시스템의 시작과 종료 시점보다는 성숙단계일 때 추정수준이 높게 나타나고 있다. 따라서 이 알고리듬의 현업적 이용을 위해서는 우선적으로 무강우 화소의 제거기법 개발과 강우 시스템의 종류 및 발달단계에 따라 변하는 문제점을 보정하는 기술의 개발이 필요하다.
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목차

Abstract
1. Introduction
2. Data and Method
3. Results
4. Summary and Discussions
REFERENCES
요약

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