CloudSat, NOAA, AQUA 위성 자료를 결합한 한반도 지역의 강설추정 알고리즘 개발

Abstract

최근 기후변화로 인해 강설강도가 점점 강해지고 폭설의 사례가 급증함으로써 위성과 레이더를 이용한 강설추정에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구들은 일반적으로 수동 마이크로파 센서를 이용하여 강설을 추정하는 기법을 채택하고 있다. 그러나 수동 마이크로파 센서만을 이용한 강설 추정은 대기의 연직 구조 파악이 힘들기 때문에 정확한 강설량을 추정하는 데에 한계가 있다. CloudSat의 구름 레이더는 강설의 연직 프로파일에 대한 가치있는 정보를 제공하므로, 수동 마이크로파 센서와의 결합을 통해 새로운 강설 추정 알고리즘을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 능동 마이크로파 센서인 CloudSat의 Cloud Profiling Radar와 수동 마이크로파 센서인 NOAA/MHS와 AQUA/AMSR-E 자료를 각각 결합하여 한반도에 적합한 강설 추정 알고리즘을 개발하고, 그 활용 가능성을 조사하였다. 강설에 대한 특징을 보다 자세히 분석하기 위해 각각의 자료에 대한 주성분 분석을 수행하였고, 산출된 값들을 결합하여 강설 추정 알고리즘을 개발하였다. 최종적으로 개발된 알고리즘에 수동마이크로파 자료만을 이용하여 Z′ 값을 산출하였고, CloudSat의 Z′ 값에 대한 상관관계를 조사하였다. 이를 통해 강설에 대한 관측 가능성과 그 활용성을 확인할 수 있었다. CloudSat 통과시의 실제 관측 영상과 두 센서의 결합 알고리즘에 의한 영상을 비교하여, 알고리즘의 활용 가능성이 확인되었으며 육상에 대해서는 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.