Improvement of the Downburst Detection Algorithm using a Single-Doppler Radar

Abstract

다운버스트는 강한 바람시어가 좁은 지역에서 매우 짧은 시간에 발생하기 때문에 예측하기 어려운 기상현상 중 하나이지만 도플러 레이더로 관측된 신호의 특성을 이용하여 탐지할 수 있다. 레이더를 이용한 다운버스트 탐지 알고리즘은 주로 미국에서 연구되었으나 최근 한국에서 도플러 기상 레이더 네트워크를 이용한 다운버스트 탐지 알고리즘(Downburst wind shear Detecting Algorithm; DBDA)이 최초로 개발되었다(Jung et al., 2013). DBDA는 다운버스트 발생 시 도플러 레이더의 시선속도장에서 나타나는 특성 중 하나인 하층의 수평 발산 세그먼트를 탐지하고 반사도, 시어크기, 발생고도, 면적의 임계값에 따라 분류하여 다운버스트를 탐지하는 알고리즘이다. 그러나 이 알고리즘은 하층에서의 발산 특성만을 이용하기 때문에 다양한 기상현상에서 나타나는 수평 시어를 다운버스트라고 잘못 탐지 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다운버스트 발생 시 하층 발산과 함께 나타나는 상층 수렴을 탐지하는 알고리즘을 개발하고 DBDA와 병합하여 다운버스트 탐지 정확도를 향상시키고자 하였다. 상층 수렴을 탐지하는 알고리즘을 개발하기 위하여 2012년 7월 12일 21시 50분에 발생한 다운버스트 사례를 이용하였다. 다운버스트 영역에서 50 dBZ 이상의 반사도와 레이더의 최하층 고도각 PPI 시선속도장에서 -5~10 m/s으로 변화하는 발산 영역이 관측되었다. 일반적으로 다운버스트에서 나타나는 상층수렴은 하층 발산 발생 10분 전부터 고도 3~8 km에서 나타나고(Roberts and Wilson 1989), 명시된 사례에서 수렴 영역은 평균 3.9 km에서 나타났다. 알고리즘은 크게 하나의 방위각에서 이웃하는 두 개의 시선속도를 비교하여 감소하는 지점을 시작지점으로 설정하고, 증가 경향을 나타내는 sum_increases 변수를 이용하여 종료지점을 찾아 상층의 시선속도 수렴 패턴을 탐지한다. 그리고 탐지된 시선속도 수렴 패턴을 반사도, 시어 길이, 발생 고도의 임계값에 따라 분류한 뒤, 발산영역과 수렴영역의 비교를 통해 발산영역과 일치하는 수렴영역으로 분류하여 다운버스트를 탐지한다. 다운버스트 탐지 정확도 향상 확인을 위해, 군산레이더의 2012년 5월부터 10월까지 총 25,321개의 10분 간격 자료를 이용하여 다운버스트를 탐지한 결과, 최하층 고도각 자료만을 사용하여 발산영역을 탐지한 경우, 196개가 탐지되었으나 본 연구에서 개발한 알고리즘을 추가시켜 최하층 고도각과 8번째 고도각 자료를 사용하여 발산영역과 수렴영역을 동시에 탐지한 개선된 알고리즘에서는 74개가 탐지되었다. 이를 시어 크기순으로 첫 번째부터 10번째까지 결과에 대해 도플러 레이더에서 관측할 수 있는 다운버스트의 특징에 따라 분류하였다. 그 결과 DBDA는 10개 중 3개, 개선된 알고리즘은 10개 중 6개가 다운버스트로 분류되었고, 개선된 EDBDA 알고리즘의 다운버스트 현상 탐지 능력이 향상되었음을 확인할 수 있었다.