PUKYONG

Three-dimensional Analyses and Classification of Convective Precipitation and Volcanic Eruption Clouds Using X-band Polarimetric Radars

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Abstract
기상레이더의 볼륨자료는 5~10분 간격으로 얻어지는 한계가 있으며, 관측소요시간을 고려하여 고도각 개수도 한정적이다. 본 연구에서는 기존 레이더 자료에 시간과 공간에 대한 내삽법을 적용하여 높은 시·공간 해상도로 3차원 레이더(이하 3D CAPPI)자료를 생산하고, 이를 활용하여 변화가 극심한 대류형 강수와 화산분화구름을 정량적으로 분석하였다.
대류형 강수를 분석하기 위해 일본 칸토지방의 Ebina지역(139.39°E, 35.40°N)과 Shin-yokohama지역 (139.60°E, 35.51°N)에 설치된 두 대의 X-밴드 이중편파레이더로부터 자료를 수집하였으며, 강한 강수에 의한 감쇄 혹은 지형에 의한 감쇄를 보완하기 위하여 두 레이더 자료를 합성하였다. 3D CAPPI자료로 빠르게 발달하는 대류형 강수의 초기단계에서 나타난 back-building 현상과 연속적인 시간변화에 따른 대류셀들의 발달구조를 3차원적으로 나타내었다. 특히 대류형 강수의 초기 단계에서 각 대류셀들에 대한 발생시간과 높이, 최대 반사도, 최대 높이 등과 같은 정량적인 정보를 획득하였다. 대류형 강수의 초기 단계에서 총 6개의 셀이 약 30분 동안 나타났으며, 5개의 셀이 12분 이내에 back-building 형태로 발생하고 발달하였다. 모든 셀은 4~5.5 km의 상층에서 처음 탐지되었으며, 셀의 최대 반사도와 생애주기(상관계수(CC):0.92), 최대 높이(CC:0.85), 최대 강우강도(CC:0.96)가 모두 양의 상관관계를 보였다. 최대 반사도가 가장 크게 나타난 셀(64 dBZ)의 경우, 다른 셀에 비해 가장 긴 생애주기(30분), 가장 높은 셀 최대 높이(11.4 km), 가장 강한 강우강도(81 mm h-1)를 나타내었다. 반면, 최대 반사도가 가장 낮게 나타난 셀(40 dBZ)의 경우, 가장 짧은 생애주기(10분), 낮은 셀 최대 높이(8.1 km), 가장 낮은 강우강도(31 mm h-1)를 보였다.
화산분화구름을 정량적으로 분석하기 위해 일본 가고시마 현에 위치한 사쿠라지마 쇼와 분화구(139.66°E, 31.58°N)에서 10.7 km 떨어진 지역에 설치된 Tarumizu X-밴드 이중편파 레이더 자료를 이용하였다. 건조한 환경에서, 풍속에 따라 총 3개의 사례를 선정하여 정량적 분석을 수행하였다. Case 1의 풍속은 2.4 m s-1, case 2은 5.5 m s-1, case 3은 11.1 m s-1 이다. 3D CAPPI 자료를 통하여 3차원적인 구조를 살펴보면, 풍속의 세기에 관계없이 모든 사례에서 size sorting이 뚜렷하게 나타났으며, 풍속이 강할 수록 분화 후 size sorting이 빨리 나타났다. 총 화산재 강하 면적은 case 1(29.7 km2), case 2(108 km2), case 3(151.3 km2), 총 화산재 강하량은 case 1(3.63×104 ton), case 2(5.23×104 ton), case 3(6.87×104 ton)으로 풍속이 강할 수록 강하 면적이 넓고, 강하량이 많았다. 바람이 약한 조건에서는 누적된 화산재의 최대 면적이 분화구 주변으로 제한되는 반면, 강한 바람의 경우 누적된 화산재 분포가 바람방향에 따라 먼 거리까지 나타나지만 집중적으로 높은 농도분포를 보이는 영역은 없었다. 습윤한 환경에서, 3D CAPPI자료는 강수시스템과 분화구름을 모두 탐지하였으며, 시간에 따른 두 시스템의 발달과정을 뚜렷하게 보여주었다. 특히, 일본기상청 보고서에 따르면 습윤한 환경에서 분화구름의 높이를 정확하게 제시하지 못하였지만, 레이더 분석결과 분화구름의 높이는 4.2 km, 강수시스템의 높이는 3.9 km로 추정된다. 두 시스템이 분화 10분 후 결합되는 것을 확인하였으며, 결합 후 분화구름의 상층에서 화산재 입자가 물에 덮여 반사도 값이 증가하였다. 강수시스템의 상층에서도 반사도 값이 높게 나타났는데, 이는 화산재가 에어로졸 역할을 하여 강수시스템이 발달하였거나, 강수시스템이 사쿠라지마로 접근하면서 해양으로부터 수증기 유입을 받아 강수시스템이 발달한 것으로 사료된다. 습윤한 환경에서의 화산분화구름의 내부구조를 편파변수를 활용하여 살펴본 결과, 분화초기의 분화구름에서는 교차상관계수(ρ_hv)가 0.1 미만으로 매우 낮게 나왔으며, 차등반사도(ZDR) 값이 0 dB에 가깝게 나타났다. 분화 후 6분이 지났을 때, 상층에서 수평반사도(ZH) 값이 5 dBZ 증가, ZDR 값이 1 dB 증가, ρ_hv 값이 0.2 증가, 비차등위상차(KDP) 값이 0.5 deg/km 증가하는 것으로 보아, 상층의 화산재가 대기 중의 수분과 결합하여 편파변수 값들이 커졌을 것으로 사료된다.
레이더를 활용하여 강수가 내리는 습윤한 환경에서의 화산분화구름 연구를 위해 2013년 6월부터 11월까지 분화구로부터 3000 m 이상 분화한 12개의 분화사례와 46개의 강수사례 (레이더로부터 거리가 10~30 km, 높이가 3 km 이내이고 분화구의 서쪽 지역을 분석영역으로 하여 사례선정)를 강우강도(RR)에 따라 세 영역(1 mm h-1 ≤ RR < 10 mm h-1, 10 mm h-1 ≤ RR < 30 mm h-1, 30 mm h-1 ≤ RR)으로 나누어 분석에 사용하였다. 화산분화구름의 경우, ZH, ZDR, KDP, ρ_hv의 중앙값은 각각 6.1 dBZ, 0.9 dB, 0 deg km-1, 1로 나타났다. 분화 후 시간에 따라 평균 ZH는 20.4 dBZ에서 6.3 dBZ로 감소하는 반면, 평균 ZDR은 0.44 dB에서 0.99 dB로 값이 증가하였다. 이는 시간이 갈수록 화산재 입자의 수와 크기가 감소하고, 평편한 모양의 입자가 분화구름 속에 존재한다는 것을 의미한다. 평균 KDP는 시간에 따라 거의 변화가 없이 일정한 값을 유지하였으며, 평균 ρ_hv는 분화 초기에는 0.48로 낮은 값을 보이지만 시간이 갈 수록 0.96으로 값이 증가하였다.
각 변수에 대한 확률 밀도 함수를 구하여 강수와 화산분화구름의 특징을 살펴보았다. 약한 강수(1 mm h-1 ≤ RR < 10 mm h-1)의 ZH와 KDP는 화산분화구름과 비슷한 분포를 보이는 반면, 중간 강수(10 mm h-1 ≤ RR < 30 mm h-1)와 강한 강수(30 mm h-1 ≤ RR)에서는 화산분화구름과 구별이 가능한 분포를 보였다. 화산분화구름의 ZDR 범위는 세 유형의 강수와 겹치지만, 강한 강수(ZDR >3 dB)는 화산분화구름과 구별이 가능하였다. ρ_hv는 화산분화구름이 0.8이하의 범위에 있을 때 세 유형의 강수와 구분이 가능하였다. 각 변수의 분포 범위를 활용하여 membership function 알고리즘을 고안하고, 몇 가지 사례에 적용하여 보았다. 화산분화구름만 존재할 때와 대류형 강수만 존재할 때는 잘 분리되었다. 화산분화구름과 대류형 강수가 겹쳐지지 않지만 동시에 존재할 경우, 약한 강수영역에서 강수를 화산분화구름으로 인지하는 오류가 존재하였으나 바람 방향을 고려하여 문제를 해결하였다.
본 연구를 통해 3D CAPPI자료로 급격하게 발달하는 대류형 강수와 화산분화구름 시스템의 정량적인 3차원 분석이 가능하였으며, 이중편파레이더 변수를 이용하여 각 시스템의 미세물리적 특성을 파악하고 이를 활용하여 두 시스템의 분류도 가능하게 되었다. 이러한 연구 결과는 대류형 강수와 화산분화구름에 대한 초단기 예측 모델의 개발과 향상에 도움이 되고, 인간의 생명을 보호하고 재난을 방지하기 위한 재해지도 작성에 기여할 것이라 사료된다.
Author(s)
김유라
Issued Date
2020
Awarded Date
2020. 2
Type
Dissertation
Publisher
부경대학교
URI
https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/23774
http://pknu.dcollection.net/common/orgView/200000294778
Affiliation
부경대학교 대학원
Department
대학원 환경대기과학과
Advisor
이동인
Table Of Contents
1. Introduction 1
1.1.Background and Motivation 1
1.2.Objective 9
2. Data and Method 11
2.1. Data 11
2.1.1. X-band polarimetric radars 11
2.1.2. Polarimetric radar parameters 19
2.2. Method 20
2.2.1. Data quality control 20
2.2.1.1. Morphological image processing 21
2.2.1.2. Data processing 24
2.2.2. Construction of 3D CAPPI 32
2.2.2.1. Advection vector 33
2.2.2.2. Regression analysis of estimated advection vectors 39
2.2.2.3. Temporal and spatial interpolation 42
2.2.2.4. Generation of 3D CAPPI 44
2.2.3. Classification algorithm 45
3. 3D analyses of convective precipitation 48
3.1. Creation of 3D CAPPI mosaic from two radars 48
3.2. 3D structure of convective precipitation 55
3.2.1. Horizontal cross sections of convective precipitation 55
3.2.2. Vertical cross sections of convective precipitation 58
3.3. Quantitative 3D analyses of convective precipitation 61
4. 3D analyses of volcanic eruption clouds 67
4.1. Volcanic eruption clouds under dry conditions 69
4.1.1. Events 69
4.1.2. 3D structure of volcanic eruption clouds under dry conditions 72
4.1.3. Quantitative 3D analyses of volcanic eruption clouds under dry conditions 83
4.2. Volcanic eruption clouds under moist conditions 97
4.2.1. Event 97
4.2.2. 3D structure of volcanic eruption clouds under moist conditions 99
4.2.3. Characteristics of polarimetric parameters of volcanic eruption clouds under moist conditions 104
5. Discrimination between convective precipitation and volcanic eruption clouds 109
5.1. Overview of analyses cases 109
5.2. Statistical analysis 113
5.2.1. Statistical characteristics of polarimetric radar parameters for volcanic eruption clouds 113
5.2.2. Time series of polarimetric radar parameters of volcanic eruption clouds 118
5.2.3. Polarimetric radar parameters of precipitation and volcanic eruption clouds 122
5.3. Membership function (MBF) for classification algorithm 129
5.4. Discrimination between convective precipitation and volcanic eruption clouds using MBF of polarimetric parameters 133
6. Summary and Conclusion 137
References 142
Degree
Doctor
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대학원 > 환경대기과학과
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