실시간 강우유형별 Z-R 관계식 산출 알고리즘 개발과 응용

Abstract

레이더 관측에서 포함되는 무강수에코 및 지상우량자료로 보정시 상관성을 저하할 수 있는 오염 자료에 대한 영향을 줄이고, 실시간 지상우량자료와 레이더자료로부터 최적의 Z-R 상관식을 도출하여 레이더의 강우강도를 추정하는 알고리즘을 개발하였으며, 레이더 반사도 자료를 이용하여 실시간으로 강우유형을 대류형과 층상형으로 분류하고 영역별 최적 Z-R 상관식을 도출하여 정량적인 레이더 강우강도를 산출하였다. 반경 480km 관측 자료를 이용하여 레이더 자료에 포함되어 있는 무강수에코인 이차에코 및 점에코, 선에코와 같은 노이즈를 제거하고, 레이더자료에서 과대 추정되는 밝은띠와 과소 추정되는 빔의 부분차폐 영역의 자료에 대한 영향을 품질관리 알고리즘을 통해 저감하였다. Z-R 상관식(Z=AㆍRb)의 b계수를 변동하여 A계수를 산출하게 될 경우 시간에 따른 강우강도가 실제보다 강하게 또는 약하게 추정되는 문제점이 발생하였으며, 이를 해결하고자 b계수 변화에 따른 상관성 조사에 의거하여 b계수를 고정하는 방법을 적용하였다. 실시간으로 레이더의 1시간 평균 강우강도와 1시간 지상우량자료를 비교하여, 레이더 관측영역에 대해 단일 Z-R 상관식을 구하는 것이 아니라, 레이더반사도의 연직과 수평경도, BBF(bright band fraction)를 이용하여 강우유형을 층상형과 대류형으로 분류하고 강우유형별 Z-R 관계식을 구하였다. 광덕산 레이더의 1시간 평균 강우강도자료와 광덕산 레이더 관측영역에 포함되는 280개 지상우량계의 1시간 누적자료를 이용하여 레이더 관측소에서 가장 가까운 철원기상대의 일 누적강수량이 30 mm 이상이었던 2005년도 10개의 사례에 대해서 정량적인 강우강도를 추정한 결과, Marshall-Palmer의 Z-R 상관식을 적용하여 강우강도를 추정한 자료(이하 MP)보다 강우유형을 고려하여 최적의 Z-R 상관식을 적용하여 추정한 강우강도 자료(이하 ClassZR)가 지상우량자료와 높은 상관도를 보였다. 강우유형에서 대류형 영역이 커질수록 강우우형을 고려하지 않은 경우보다 ClassZR의 추정결과가 높은 상관도를 보였으며, 강우강도 크기별(light rain, moderate rain, heavy rain) 상관도와 RMSE를 분석한 결과에서도 ClassZR이 높은 상관도를 보였다. ClassZR의 자료 신뢰성 검증을 위하여 오차분포도를 작성하여 MP와 비교한 결과, MP는 90% 이상을 과소 추정하는 경향을 보였으나, ClassZR은 약 65%를 과소 추정하는 경향을 보였고, MP에 비해 평균 bias와 scatter값에서 낮은 분포를 보여 자료의 신뢰성면에서 MP보다 향상된 결과를 볼 수 있었다. ClassZR 강우강도 추정법의 정량적인 정확성 정도를 평가하기 위하여 객관적인 검증과 기상청의 정량적인 강우강도 산출방법인 RAR(Radar-AWS Rainrate)의 강우추정 결과를 비교하였다. 객관적인 검증 중 강우 유무 적중률 평가의 5개 인자(Hit rate, CSI, POD, FAR, Bias)에서는 MP보다 ClassZR이 높은 평가 결과를 보였고, 임계값에 따른 분석에서도 MP에 의한 결과는 임계값 7mm/hr 이상에서는 분석이 되지 않을 정도로 과소추정된 결과를 보인데 반해, ClassZR은 임계값 증가에 따라 MP에 비해 상대적으로 평가 인자들의 안정적인 감소율을 나타내었다. 시계열 강우강도 분포 비교분석에서는 검증지점으로 지정한 지상우량의 관측지점에 대해서 지상우량과 ClassZR의 시간에 따른 강우강도 분포를 비교한 결과, MP는 상대적으로 지상우량에 비해 낮은 상관성과 낮은 값의 분포를 보였고, ClassZR은 지상우량과 유사한 패턴을 보였다. 또한, 지상우량이 시간에 따라 급격히 증가한 때는 강우유형을 고려하지 않은 경우보다 ClassZR을 고려한 강수량이 지상우량과 높은 상관성을 나타내었다. 실시간 Z-R 관계식을 산출하는 기상청의 RAR의 결과와 비교하기 위하여 강원도 일부지역에 일강수량이 300 mm가 넘었던 2006년 10월 22일~23일 사례에 대해 ClassZR을 이용하여 분석한 결과, RAR에 비해 ClassZR의 상관도가 높게 나타났으며, 오차분포도 분석 결과에서도 ClassZR의 평균 bias와 scatter가 낮은 값을 보였다. RAR의 경우, 과대추정비율이 상대적으로 높게 나타났으나, ClassZR을 이용한 강우추정법의 경우는 과소추정비율이 높게 나타났다. 강우강도별로 살펴보면, light rain과 moderate rain에서는 ClassZR이 높은 신뢰도를 보였으며, heavy rain에서는 RAR의 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 동일한 사례에 대해서 제주 고산 레이더, 진도 레이더, 관악산 레이더, 청송 면봉산 레이더, 부산 구덕산 레이더에 적용한 결과에서도 지상우량에 대한 ClassZR의 상관도가 RAR보다 높게 나타났으며, RMSE 및 과대추정 비율도 ClassZR이 낮게 나타났다. 이상의 결과, ClassZR의 강우추정 결과가 MP와 RAR보다 지상우량자료와 높은 상관성을 나타내었다. 지상우량자료에 대한 과소추정 비율이 높은 MP의 결과에 비해 ClassZR은 과소추정 비율이 낮을 뿐만 아니라, 강우유형을 고려하지 않고 단일 Z-R관계식을 적용하는 RAR에 비해서도 과대추정비율이 낮게 나타났다. 또한 ClassZR의 bias 값의 분포도 MP와 RAR보다 낮은 분포를 나타내어, 높은 신뢰도를 나타내었다. 따라서, 강우유형별 Z-R 관계식을 고려한 실시간 ClassZR 방법에 의한 강우강도 추정이 지상우량자료에 대한 강우강도의 과대 또는 과소추정 영향을 최소화할 뿐아니라 정량적인 강우강도의 정확도 개선과 국내의 디지털예보와 단시간 강수예측의 정확도 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 사료된다.