GK-2A IR관측 기반 한반도 여름철 대류운발생 사례 분석 및 대류운발생 탐지 알고리즘 적용방안 연구

국문 초록 (Abstract)

기후변화에 따라 한반도 내 여름철 강수 특징은 급격하게 발달하여 국지적으로 많은 강수량을 기록하는 열대성 강수로 변화하고 있다. 따라서 군을 비롯한 각 기관별 예보관과 방재기상 감시 요원들은 국지성 호우에 대처하기 위한 감시업무를 24시간 수행하고 있다. 대류운 발생 감시를 위한 방법에는 목측, 레이더, 위성 기반이 있으나 정지궤도위성 IR센서 기반의 감시 방법은 감시 가능지역 제한 없이 실시간으로 감시 할 수 있기 때문에 가장 효율적인 방법이다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GK-2A)에 탑재되어 있는 AMI센서의 IR관측을 기반으로 발달하는 대류운의 특성을 분석한 뒤 대류운 발생 탐지(CI Detection) 현업 알고리즘에 적용 및 검증하여 대류운 발생 탐지 알고리즘의 발전 방향에 대해 제시하였다. GK-2A 현업 서비스 이후(2019년 7월) 한반도에서 여름철 발생한 대류운 35개 사례에 대한 밝기온도(BT) 2종, 밝기온도 차(BTD) 9종, BT/BTD 10분 경향성 11종 등 총 20종의 Interest Field를 통계적 방법으로 분석하였다. 대류운 발생 시점(레이더에서 처음으로 35 dBZ 이상 관측) 전후 30분 간 시계열 자료를 Linear Regression, PCA(Principal Component Analysis) 두 가지 방법으로 분석하였다. Linear Regression 결과 BT/BTD 계열의 Interest Field는 구름 성장과 0.9 내외의 상관관계를 기록하였으며, Trend 계열의 Interest Field는 0.7 내외의 상관관계를 기록하였다. PCA 결과 BT/BTD 계열 Interest Field 2개, BTD 계열 Interest Field 2개만 사용하여 본 연구에 사용된 전체 자료의 95% 내외의 분산을 설명할 수 있었다. 통계분석 결과는 기상청에서 운영중인 대류운탐지 현업 알고리즘에 적용하여 비교 및 검증하였다. 대류운 탐지 알고리즘은 현업 알고리즘을 기반으로 일부 수정하여 재구현하였다. 대류운 판별시험 부분에는 현업 알고리즘과 같은 Interest Field 및 임계값, Interest Field는 같지만 임계값은 통계치를 이용한 방법, Linear Regression 결과, PCA 결과 등 4가지 방법을 적용하였다. 검증 결과 현업 알고리즘 Interest Field를 통계값으로 임계치를 수정한 방법이 POD 최대 91.3, FAR 최소 57.1로 가장 좋은 탐지성능을 보였다. 이는 한반도에서 직접 관측된 자료를 기반으로 임계치를 조정 할 경우 탐지성능 향상에 도움이 될 수 있음을 의미한다.