Nowcasting Study of Orographic Rainfall Using DSD Characteristics
- Abstract
- 본 연구에서는 지형성 강우의 초단기 예측 정확도 향상을 위해, 한라산 산사면에 설치된 다수의 광학 우적계 관측자료를 이용하여 산악지역을 지나가는 강수시스템의 미세물리 특성분석을 실시하여 산악지역 및 고도별 강수발달 특성 차이를 알아보았다. 각 관측지점별 광학 우적계 관측자료를 통해 이중편파변수가 포함된 강우량 추정 관계식을 구하여 산출된 강우량 추정 관계식들의 선형 조합을 통한 산악 지역별 최적의 강우량 추정 관계식을 산출하였다.
강우량 추정 관계식을 이용하여 강우강도장의 공간적 오차를 지상 자동기상관측장비(automated weather station, AWS) 관측 강우량 값과의 비교를 통해 보정하고, 산악지역의 공간적 강우발달차이를 고려한 강우강도장을 생성하였다. 높은 정확도의 강우강도장을 초단기 강우예측 모델의 초기장 자료로 사용하여 초기장 자료의 공간적 오차에 의해 생기는 강우 예측장 오차를 최소화하였다. 강수의 생성 및 소멸을 고려한 앙상블 기반의 초단기 강우예측 모델인 초단기 앙상블 예측 시스템(short–term ensemble prediction system)을 통해 모의된 강우 예측장들의 확률적 앙상블을 통해 대표 예측장을 생성하고, 생성된 예측장들에 지형고도 증가에 따른 강우발달을 적용시킴으로써 산사면을 넘어가며 급격히 발달하는 지형성 강우에 대한 정량적인 예측 정확도를 높였다.
산악지역을 지나가는 강수시스템은 고도 및 산 중심으로부터 상대적인 위치 차이에 따른 강우입자 분포 특성 차이가 있었다. 상승응결고도보다 높은 고도에 위치한 산사면 지역은 1 mm 이하의 작은 강우입자의 생성 및 발달에 의해 1000 mm–1m–3 이상의 매우 높은 수농도 분포를 가졌으며, 다른 지점들에 비해 3 mm 이상의 큰 강우입자 수농도가 높음에도 불구하고 연안지역에 비해 상대적으로 낮은 질량 가중 평균 직경(mass–weighted mean diameter, Dm)과 높은 정규화된 절편변수(normalized intercept parameter, Nw)값을 가졌다. 강우입자분포 자료를 이용한 주성분분석(principal components analysis) 분석결과, 산사면에서는 주로 증착(vapor deposition)에 의한 강우입자 발달이 주요인이었으며, 10 mm h–1이상의 강우강도 구간에는 주로 해양성 기후특성을 가지는 대류시스템 특성이 나타났다. 풍하측 산사면에서는 하층의 약한 대류에 의한 강우입자의 발달로 질량 가중 평균 직경 증가 및 정규화된 절편변수가 감소하는 대류시스템 특성을 나타내었다. 연안지역에서는 산악지역에 비해 강우량 증가에 미치는 강우입자의 수농도 비중이 낮고 강우입자 크기의 영향이 보다 높은 것으로 나타났다.
추정된 강우량의 앙상블을 통한 강우량 추정 관계식이 이중편파변수가 포함된 독립된 강우량 추정관계식들에 비해 평균 제곱근 오차와 평균 오차가 최대 11.5 mm h–1과 0.35 mm h–1 정도로 감소하였다. 반사도(horizontal reflectivity, ZH)가 포함된 강우량 추정 관계식은 10 mm h–1이하의 약한 강우에 대해 높은 정확도를 가졌고, 비차등위상차(specific differential pahse, KDP)이 포함된 강우량 추정 관계식은 20 mm h–1 이상의 강한 강우강도에 대해 높은 정확도를 가졌다. 산악지역에서 강우강도의 공간적 오차는 수평적 위치에 따른 오차보다는 고도차이에 따른 오차가 크게 나타났으며, 공간적 오차를 보정하여 산악지역에 최적화된 강우 초기장 자료를 생성하였다. 고도 증가에 대한 강우량 변화를 알아내고, 수식화된 강우발달률을 초단기 예측 강우장에 적용시켜 산악지역의 정량적 강우량 오차를 줄였다. 또한 강우 예측장 산출 시, 확률적 앙상블 평균(probability matched ensemble mean)과 국지적인 확률적 앙상블 평균(localized probability matched ensemble mean) 기법의 강우강도의 세기와 분포 특성을 추출하여 재 병합함으로써 각 기법들이 가지는 단점을 줄였다.
본 연구에서 수행된 강수입자 수농도분포(drop size distribution) 특성을 고려한 지형성 강우의 초단기 예측 연구는 레이더 강우량 산출의 기초자료 뿐만 아니라, 지형성 강우의 미세물리적 발달특성 규명 및 산악 강수의 공간적 분포 예측 정확도 향상에 기여할 수 있다.
- Author(s)
- 김현준
- Issued Date
- 2021
- Awarded Date
- 2021. 8
- Type
- Dissertation
- Publisher
- 부경대학교
- URI
- https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/1113
http://pknu.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=200000508883
- Alternative Author(s)
- Hyeon-Joon Kim
- Affiliation
- 부경대학교 대학원
- Department
- 대학원 지구환경시스템과학부환경대기과학전공
- Advisor
- 이동인
- Table Of Contents
- Ⅰ. INTRODUCTION 1
Ⅱ. OBSERVATION DATA and MODEL DESCRIPTION 17
2.1. Observation data 17
2.1.1. Parsivel disdrometer 20
2.1.2. Raingauge 26
2.1.3. Dual–polarimetric weather radar 26
2.2. Nowcasting model 28
Ⅲ. MICROPHYSICAL CHARACTERISTICS OF OROGRAPHIC RAINFALL 39
3.1. Method 39
3.1.1. Number concentration and the DSD parameters 39
3.1.2. Dual–polarimetric radar parameters with T–matrix 44
3.2. Results 46
3.2.1. Raindrop size distribution on mountain slopes 46
3.2.2. The DSD parameter characteristics on mountain slopes 59
3.2.3. Representative raindrop size distribution on mountain slopes 65
3.2.4. Relation of the DSD parameters with rainrate 70
3.3. Summary and discussion 74
Ⅳ. QUANTITATIVE PRECIPITATION ESTIMATION 76
4.1. Method 76
4.1.1. Dual–polarimetric radar and HSR 76
4.1.2. Ensemble of rainrate relationships with HSA 78
4.1.3. Spatial optimization of rainfall estimation 81
4.2. Results 84
4.2.1. Rainfall estimation relationships with dual–polarimetric radar parameters 84
4.2.2. Optimization of rainfall estimate with ensemble approach 87
4.2.3. Spatial correction of the initial rainfields of nowcasting model 93
4.3. Summary and discussion 99
Ⅴ. QUANTITATIVE PRECIPITATION NOWCASTING 101
5.1. Method 101
5.1.1. Probabilistic matched ensemble mean 101
5.1.2. Difference of rain amount with altitude 104
5.1.3. Fast fourier transform of rainfields 106
5.2. Results 108
5.2.1. Rainfall amount development with altitudes 108
5.2.2. Blending of predicted probabilistic rainfields considering the spatial rainfall distribution 112
5.2.3. Verification of results of quantitative precipitation nowcasting 118
5.3. Summary and discussion 122
Ⅵ. SUMMARY AND CONCLUSIONS 124
REFERENCES 128
Appendix–Rainfall estimation relationships 145
- Degree
- Doctor
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- 대학원 > 지구환경시스템과학부-환경대기과학전공
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