KR101541519B1 - 레이더 관측자료를 3차원 격자 데이터로 구축하여 활용하는 강우량 추정 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 강우량 추정 장치에 관한 것으로서, 일정 지역에 대한 레이더 관측자료를 격자화하여 격자 데이터를 생성하고, 상기 격자 데이터를 이용하여 강우량을 추정하는 장치에 있어서, 상기 레이더 관측자료를 수신하는 수신부; 격자화하려는 복수의 기준 고도에 각각 대응되는 복수의 격자층을 누적하여 멀티 격자층 데이터 구조를 마련하고, 상기 레이더 관측자료를 기초로 상기 격자층의 행과 열을 구성하는 격자 셀 중심점에서의 레이더 관측값을 보간하여 멀티 격자층 형태의 격자 데이터를 생성하는 격자 데이터 생성부; 및 상기 복수의 격자층의 격자 데이터를 복합적으로 이용하여 해당 영역의 지상 강우량을 추정하는 강우량 추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 다중 고도의 3차원 격자화 데이터를 이용하여 강우량을 추정함으로써, 고도에 따라 위치한 구름과 지형의 영향에 따른 오차를 크게 줄일 수 있다.

Description

레이더 관측자료를 3차원 격자 데이터로 구축하여 활용하는 강우량 추정 장치{RAINFALL ESTIMATION APPARATUS USING 3-DIMENSIONAL GRID DATA ESTABLISHING FROM RADAR OBSERVATION DATA}
본 발명은 강우량을 추정하는 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 방사형 구조를 가지는 레이더 관측자료를 격자화 처리하고, 이를 기초로 지상 강우량을 추정하는 강우량 추정 장치에 관한 것이다.
최근 장마, 이상기후 등으로 인한 집중호우로 홍수가 발생하여 많은 재산 및 인명 피해가 증대되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 분포형 강우유출모형 등을 이용하여 복잡한 강우분포를 해석하고 홍수를 예측하여 침수에 대비한 조치를 신속하게 수행하는 것이 중요하다.
강우량을 추정하는데 기초가 되는 자료 중 하나로서 강우 레이더 관측자료를 들 수 있다. 레이더 관측기관에서는 방사형태를 갖는 UF(Universal Format) 레이더 관측자료를 제공하여 강우량 추정 등에 이용할 수 있도록 하고 있다. 강우 레이더 관측자료는 공중에 떠 있는 강우입자의 분포 정도를 레이더 빔으로 관측한 자료로서, 이때, 레이더 관측은 안테나 고도각을 고정시킨 상태에서 방위각을 변화시켜 관측을 하고, 안테나 고도각을 점차 변화시키면서 반복적으로 관측하여 높은 고도까지 입체적으로 관측하는 볼륨관측을 통해 이루어진다.
이렇게 획득된 볼륨관측자료를 기초로 특정고도의 값을 추출하여 수평단면으로 나타낸 자료인 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator)자료를 이용하여 강우량 산정을 수행하게 된다. 이때, 강우유출 모형이나 강우량을 지역별로 이미지화하는 시스템 등에서는 격자형태의 자료를 입력으로 받으므로, CAPPI자료는 격자 형태의 래스터 자료구조로 생성될 수 있다. 이와 관련한 기술로서, 일본공개특허 제2004-37366호는 레이더 관측자료를 등고도 데이터로 처리하는 데이터 처리 방법을 제안하고 있다.
한편, 단일 편파 레이더의 경우, 우리나라 기상청을 비롯하여 많은 곳에서 레이더 관측자료로부터 산출한 단일 고도(예컨대, 1.5km)의 CAPPI자료를 이용하여 지상 강우량을 산정하고 있다. 이는 선택된 단일 고도 상공에서 산출된 전파 반사도가 지상에 내릴 강우 추정치를 대표한다는 가정에 기반한 것이다.
그러나, 종래와 같이 단일 고도의 관측자료만으로 강우량을 추정하는 것은 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 예컨대, 단일 고도 이상 및 이하의 고도에 분포하는 구름으로 인하여 강수량 추정치가 실제와 크게 달라질 수 있으며, 지형에 의한 레이더 차폐현상의 발생으로 오차가 유발될 수 있고, 대기 중의 강우는 강우 입자들 간 충돌/병합/분리 등에 의한 변동성, 바람, 지형 등의 영향으로 지표에 떨어지는 지상 강우와 상당한 차이가 발생할 수 있기 때문이다.
따라서, 1.5km의 단일 고도를 대표적인 고도로 강수량을 추정하는 것은 호우로 인한 사고나 피해를 막는데 한계가 있으며, 더욱이, 종래 기술에 따르면, 대기 중의 바람에 의한 수평적 이동, 특정 고도에서 지상까지 강우가 하강하는 시간 등의 변수들을 고려하지 않아 강우량 산정의 정확도가 떨어지는 문제점도 존재하였다.
따라서, 본 출원인은 더욱 정확한 강우량 추정에 대한 기대에 부합하기 위해서 종래와 같이 단일 고도가 아닌 다중 고도에 대한 레이더 관측값을 기초로 강우량을 추정하고, 이와 더불어 바람이나 강우 낙하시간까지 고려함으로써 강우량 추정의 정확도를 도모할 수 있는 강우량 추정 장치를 고안하게 되었다.
본 발명은 상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 제안된 것으로서, 다중 고도에 대한 격자 데이터를 기초로 하고, 바람이나 강우 낙하시간 등의 요인들을 고려하여 정확한 강우량 추정을 도모할 수 있는 강우량 추정 장치를 제공하기 위한 것이다.
상기한 목적은 본 발명의 일 양태에 따른 일정 지역에 대한 레이더 관측자료를 격자화하여 격자 데이터를 생성하고, 상기 격자 데이터를 이용하여 강우량을 추정하는 장치에 있어서, 상기 레이더 관측자료를 수신하는 수신부; 격자화하려는 복수의 기준 고도에 각각 대응되는 복수의 격자층을 누적하여 멀티 격자층 데이터 구조를 마련하고, 상기 레이더 관측자료를 기초로 상기 격자층의 행과 열을 구성하는 격자 셀 중심점에서의 레이더 관측값을 보간하여 멀티 격자층 형태의 격자 데이터를 생성하는 격자 데이터 생성부; 및 상기 복수의 격자층의 격자 데이터를 복합적으로 이용하여 해당 영역의 지상 강우량을 추정하는 강우량 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 강우량 추정 장치에 의하여 달성될 수 있다.
한편, 상기 격자 데이터 생성부는 보간 대상에 해당하는 상기 격자 셀 중심점으로부터 기설정된 반경 이내의 상기 레이더 관측자료를 이용하여 상기 격자층의 레이더 관측값을 보간할 수 있으며, 보간시 활용되는 레이더 관측값인 보간 활용 관측값의 위치와 보간 대상에 해당하는 상기 격자 셀 중심점과의 거리, 상기 보간 활용 관측값의 위치와 레이더 관측원점 간의 거리, 및 상기 보간 활용 관측값을 관측한 레이더가 위치한 레이더 사이트마다 지정된 레이더 신뢰도 중 적어도 어느 하나에 따라 가중치를 부여한 보간법을 통하여 상기 격자층의 레이더 관측값을 보간할 수도 있다.
그리고, 상기 강우량 추정부는 상기 각각의 기준 고도에 대응하는 격자층의 레이더 관측값을 기초로 추정되는 강우량을 최고 기준 고도부터 최저 기준 고도까지 누적하여 상기 지상 강우량을 추정할 수 있다.
이때, 상기 격자 데이터 생성부는 상기 레이더 관측자료의 관측 주기별로 상기 격자 데이터를 생성하며, 상기 강우량 추정부는 상기 복수의 기준 고도 간격에 따른 강우 낙하시간을 산출하고, 상기 격자층에 대응되는 기준 고도가 높아질수록 상기 강우 낙하시간만큼의 과거 시점에 대응한 레이더 관측값을 기초로 추정되는 강우량을 누적하여 상기 지상 강우량을 추정하여 강우량 추정의 정확성을 도모할 수 있다.
또한, 상기 강우량 추정부는 강우가 낙하하는 동안 상기 각각의 기준 고도 사이에 존재하는 바람의 방향과 속도에 의한 강우의 수평 이동 거리를 산출하고, 상기 수평 이동 거리만큼 이동된 상기 격자 셀에서의 상기 강우 레이더 관측값을 이용하여 추정되는 강우량을 누적하여 상기 지상 강우량을 추정할 수 있다.
그리고, 상기 강우량 추정부는 지상 강우량과의 상관관계에 따라 부여된 상기 기준 고도별 가중치를 이용하여 상기 지상 강우량을 추정할 수 있다.
한편, 상기 격자 데이터 생성부는 복수의 레이더로부터 관측된 상기 레이더 관측자료가 수신될 때, 상기 레이더별로 관측자료를 분리하여 분산 처리하거나, 상기 각 레이더 각 스윕(sweep)별로 관측자료를 분리하여 분산 처리하거나, 또는 상기 레이더 관측값의 보간 수행시 상기 격자층의 관측변수 별로 분산 처리하여 프로세싱의 효율성을 도모할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 다중 고도의 3차원 격자화 데이터를 이용하여 강우량을 추정함으로써, 고도에 따라 위치한 구름과 지형의 영향에 따른 오차를 크게 줄일 수 있다.
또한, 바람이나 강우 낙하시간을 포함한 강우 입자의 영향을 주는 요인들을 추가적으로 고려하여 더욱 정확한 강우량 추정을 도모할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 강우량 추정 장치의 블록도;
도 2는 도 1의 장치에 의하여 생성되는 격자 데이터를 도식화한 도면;
도 3과 도 4는 강우 낙하시간을 고려한 강우량 추정의 일 예를 설명하기 위한 도면; 및
도 5는 바람에 의한 수평 이동을 고려한 강우량 추정의 일 예의 설명을 위한 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예들에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 강우량 추정 장치의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 강우량 추정 장치는 수신부(10), 격자 데이터 생성부(30), 및 강우량 추정부(50)를 포함한다.
수신부(10)는 격자자료로 생성하기 위한 레이더 관측자료를 수신한다. 레이더 관측자료는 3차원 방사형태를 갖는 레이더 자료 구조로서, 레이더 위치, 고도, 관측 고도각 종류 등 레이더 운용과 관련된 레이더 제원정보와 볼륨관측을 수행하여 획득된 레이더 관측값을 포함한다. 이때, 레이더 관측값은 고도각(φ)마다 레이더 관측거리(d), 및 방위각(θ)을 가지는 극좌표계에서 정의된다. 각종 정보의 수신은 FTP를 통하여 수동적으로 이루어지거나 또는 유관기관으로부터 직접 다운로드 받을 수도 있다. 또한, 수신부(10)는 단일 레이더 관측자료뿐만 아니라 복수 개의 레이더로부터 관측된 자료를 수신할 수 있다.
격자 데이터 생성부(30)는 기설정된 복수의 기준 고도에 대응하는 레이더 관측자료를 격자화하고, 레이더 관측값을 보간하여 격자 데이터를 생성한다. 이때, 기준 고도는 격자 자료로 생성될 고도로서, 타원체고, 또는 해발고도로 정의될 수 있을 것이다. 극좌표계에서 정의되는 레이더 관측자료를 홍수분석, 강우량 추정 등의 자료로 용이하게 활용하기 위해서는 이를 격자자료로 변환하는 과정이 수반되어야 하는데, 격자 데이터 생성부(30)는 단일 고도가 아닌 복수의 기준 고도에 대한 격자 데이터를 생성함으로써, 이를 기초로 종래에 비하여 더 정확한 강수량 추정이 가능하도록 한다.
도 2는 격자 데이터 생성부(30)에서 생성하는 격자 데이터의 구조를 도식적으로 나타낸 것이다.
도 2를 참조하면, 격자 데이터 생성부(30)는 복수의 격자층을 누적하여 멀티 격자층 구조의 격자 데이터를 생성한다. 복수의 격자층은 각각 하나의 기준 고도에 대응되며, 각각의 격자층은 가로, 세로를 갖는 복수의 격자 셀(cell)로 구성된다. 격자층의 개수는 격자화려는 기준 고도의 개수에 따라 결정되며, 기준 고도와 그 개수는 레이더 신뢰도, 장치의 프로세싱 능력, 요구되는 강수량 추정의 정확도 등을 고려하여 유동적으로 결정될 수 있을 것이다. 격자 셀의 크기인 격자 해상도는 격자화 대상 공간범위, 강수량 추정을 행할 영역의 조밀도 등을 고려하여 가변적으로 설정될 수 있으며, 특별히 제한되지 않는다. 한편, 격자층의 좌표계는 경위도 좌표체계를 가질 수도 있으며, 또는 메르카토(Mercato), 람베르트정각원추도법(Lambert Conformal Conic Projection), 횡단메르카토르투영법(Transverse Mercator, TM), 만국횡단메르카토르투영법(Universe Transverse Mercator, UTM), 정거원통도법(Equidistant Cylindrical Projection) 등 공지된 다양한 투영법을 통하여 형성되는 2차원 직각 좌표체계를 가질 수도 있다.
레이더 관측자료의 격자화는 격자 셀 별로 격자 셀의 중심점에 대응하는 위치에서의 레이더 관측값을 저장함으로써 이루어진다. 격자 데이터 생성부(30)는 복수의 격자층에 대하여 격자 셀 중심점에서의 레이더 관측값을 보간(interpolation)한다. 보간이란, 기존에 알고 있는 특정 지점이나 지역의 속성값을 이용하여 알려지지 않은 지점이나 지역의 속성값을 찾아내는 것을 의미한다.
참고적으로, 보간이 필요한 이유를 간단히 설명하면, 레이더 관측은 모든 거리, 방위각, 고도각에 대하여 연속적으로 수행되지 않고, 레이더가 위치한 레이더 사이트(site)를 시발점으로 소정의 거리간격(Range bin), 고도각 및 방위각 간격을 가지고 이루어지게 된다. 따라서, 격자 셀 중심의 거리, 고도각, 방위각에 정확히 대응되는 지점의 레이더 관측값이 존재하지 않는 경우가 존재하게 되므로, 주변 관측값을 기준으로 보간을 수행하여 해당 격자 셀 중심의 레이더 관측값을 구하는 것이 필요하다.
다만, 격자 셀 중심에 정확히 대응되는 레이더 관측값이 존재하는 경우에도, 그 값을 곧바로 사용하지 않고 주변 관측값을 기준으로 보간을 수행한 결과를 이용할 수 있다. 예컨대, 격자 셀 중심에서 지형적인 차폐 등으로 인하여 정확한 관측값이 도출되지 못했을 가능성이 있을 수 있다. 또는 서로 다른 위치의 복수 개의 레이더로부터 관측된 관측값이 존재할 때 다른 레이더의 관측값을 배제하지 않고 관측 신뢰도를 포함하는 레이더의 재원정보, 각 레이더와 보간 대상인 격자 셀 중심 간의 거리 등을 고려하여 보간을 수행할 수 있을 것이다.
격자 데이터 생성부(30)는 이웃하는 최근접의 관측값을 이용해 보간하는 최근린 보간법(Nearest Neighbor Interpolation), 보간 대상에 해당하는 격자 셀 중심점과의 거리에 따라 가중치를 부여하는 거리 가중 보간법(Inverse Distance Weighting, IDW) 등에 의하여 보간을 수행할 수 있다. 예컨대, 보간시 활용되는 레이더 관측값을 의미하는 보간 활용 관측값의 위치와 격자 셀 중심점과의 거리, 보간 활용 관측값의 위치와 레이더 관측원점 간의 거리에 따라 가중치를 부여하여 보간을 수행할 수 있다. 이때, 가중치는 거리에 반비례하여 결정되며, 구체적인 가중치는 실험적으로 결정할 수 있을 것이다. 그리고, 격자 데이터 생성부(30)는 보간 활용 관측값을 관측한 레이더가 위치한 레이더 사이트마다 지정된 레이더 신뢰도에 따라 가중치를 부여하여 보간을 수행할 수도 있다.
그러나, 위의 예시된 보간법에 한정되는 것은 아니며, 이밖에 공지된 다양한 보간법을 활용할 수 있을 것이다. 또한, 격자 데이터 생성부(30)는 격자 셀 중심점으로부터 기설정된 반경 이내의 레이더 관측자료를 이용하여 각각의 격자층의 레이더 관측값을 보간하여 연산의 효율을 높일 수도 있다. 보간 대상 격자 셀로부터 거리가 멀리 떨어진 위치의 레이더 관측값은 거리가 가까운 위치에서의 레이더 관측값에 비하여 해당 격자 셀 관측값과의 연관성이 떨어지기 때문이다.
격자 데이터 생성부(30)는 레이더 관측자료의 관측 주기별로 멀티 격자층 형태의 격자 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 레이더는 일정 영역에 대하여 소정의 주기에 따라 관측을 수행한다. 예컨대, 임의의 레이더가 5분 간격으로 관측을 수행한다면, 격자 데이터 생성부(30)는 이에 대응하여 5분 간격마다 하나의 멀티 격자층 격자 데이터를 생성할 수 있다. 다만, 레이더 관측 주기마다 반드시 격자 데이터를 생성해야 하는 것은 아니며, 설정된 강우량 추정 연산의 수행 주기, 장치의 프로세싱 능력 등을 고려하여 격자 데이터 생성 주기를 유동적으로 결정할 수 있음은 물론이다.
이와 같이, 레이더는 주기적으로 관측을 수행하므로 이에 대응하여 복수의 고도에 대한 격자 데이터를 생성하기 위해서는 효율적인 프로세싱이 필요하다. 최근에는 레이더 관측 주기 및 관측 해상도가 점차 줄어들고 있는 추세이므로 효율적인 프로세싱은 더욱 중요한 요소가 되고 있다. 따라서, 격자 데이터 생성부(30)는 레이더 관측값의 보간 수행시 격자층 별로 복수의 컴퓨팅 노드에서 분산 처리를 수행하거나, 복수의 레이더로부터 관측자료가 수신될 때, 각 레이더별로 관측자료를 분리하여 복수의 컴퓨팅 노드에서 분산 처리를 수행할 수 있으며, 그리고, 각 레이더의 각 스윕(sweep)별로 관측자료를 분리하여 분산 처리를 수행할 수 있다. 또한, 최근에는 이중 편파 레이더를 활용하여 수평 반사도와 함께 차등 반사도도 관측하는 등 관측의 정확도를 도모하기 위하여 레이더 관측 변수들의 개수가 점차 늘고 있는 실정이다. 이에 대응하여, 격자 데이터 생성부(30)는 복수의 관측 변수들에 대한 격자 데이터 생성시 관측 변수별로 분산 처리를 수행함으로써 격자 데이터 생성에 소요되는 시간을 단축할 수 있을 것이다.
강우량 추정부(50)는 격자 데이터 생성부(30)에서 생성된 멀티 격자층 형태의 격자 데이터를 기초로 해당 영역의 지상 강우량을 추정한다. 이를 통하여, 강우량 추정부(50)는 단일 고도가 아닌 복수 고도의 레이더 관측값을 이용하므로 보다 정확하게 강우량 추정을 수행할 수 있다. 강우량 추정은 레이더 반사강도와 강우강도 사이의 관계식인 Z-R 관계식을 비롯하여 공지된 다양한 강우량 추정 공식에 의하여 이루어질 수 있으며, 관계식의 가변적인 계수들은 실험적으로 결정될 수 있을 것이다. 참고로 Z-R 관계식은 다음과 같은 수식으로 표현된다.
Figure 112013079705477-pat00001
여기서, Z는 레이더 반사강도, R은 강우 강도이며, A와 β는 강우 유형에 따라 결정되는 상수로서, Marshall and Palmer(1948)의 직경 분포를 가지는 층상운을 가정할 때에는 통상적으로 A=200, β=1.6의 값이 적용된다.
이하에서는 강우량 추정부(50)가 멀티 격자층 구조의 격자 데이터를 이용하여 지상 강우량을 추정하는 제1 실시예 내지 제3 실시예를 살펴보기로 한다.
제1 실시예로서, 강우량 추정부(50)는 격자 데이터에서 각 기준 고도별로 부여되는 가중치를 이용하여 지상 강우량을 추정할 수 있다. 이때, 가중치는 기준 고도별로 지상 강우량과의 상관관계에 따라 부여될 수 있다. 즉, 강우 입자 간의 병합/충돌/분리 등으로 인한 강우 입자의 변동에 의하여 지상으로부터 고도가 높아질수록 대기 중의 강우는 지표에 떨어지는 강우와 상당한 차이가 발생하게 된다. 한편, 지상과 너무 가까운 경우에는 지형에 의한 레이더 빔의 차폐 등으로 인하여 지상 강우량과 차이가 발생할 수 있다.
강우량 추정부(50)는 이와 같은 고도와 지상 강우량의 상관관계를 반영하여 기준 고도별로 가중치를 결정한다. 예컨대, 기준 고도 각각 2km, 1.5km, 1km에 대응하는 3개의 격자층을 누적하여 멀티 격자층 구조의 격자 데이터를 생성하였다고 가정할 때, 지상과 가장 먼 2km와 가장 가까운 1km에 대해서는 상대적으로 적은 가중치를 두고, 1.5km 고도에서는 가장 큰 가중치를 부여하여 지상 강우량을 추정할 수 있다. 한편, 각 기준 고도별 가중치는 실험적으로 결정될 수 있을 것이다.
(r,c)의 좌표를 가지는 격자 셀 영역에서 제1 실시예에 의하여 추정되는 지상 강우량(고도 0km)은 다음의 수식으로 나타낼 수 있다. 이때, 3개의 기준 고도에 대하여 격자 데이터를 생성하였고, 강우량 추정은 Z-R 관계식을 이용하여 수행하는 것으로 가정한다.
Figure 112013079705477-pat00002
여기서, Rac()는 추정 강우량(mm/h), F()는 Z-R 관계식, CZ()는 레이더 반사도로서 레이더 관측값(dBZ)을 나타내고, t는 시간, c는 격자층에서의 열(column), r은 행(row)이고, w는 기준 고도별 가중치, h는 기준 고도, A와 β는 Z-R 관계식의 계수를 의미한다.
이처럼 제1 실시예에 따르면, 지상 강우량은 각 기준 고도별로 부여되는 가중치(W1, W2, W3)를 적용하여 추정된다.
이어서, 제2 실시예와 제3 실시예는 최고 기준 고도부터 최저 기준 고도까지 추정된 강우량을 누적하여 최종적으로 지상 강우량을 추정한다는 점에서는 공통된다. 예컨대, 최저 기준 고도 h3에서의 강우량은 상층(h1 , h2)으로부터 유입된 강우량의 합이 되므로, 고도가 낮아질수록 강수량이 누적되는 것을 반영한 것이다. 이를 기반으로 이하에서는, 각각의 실시예에 대하여 살펴보기로 한다.
먼저, 제2 실시예에 따르면, 강우량 추정부(50)는 기준 고도 간격에 따른 강우 낙하시간을 고려하여 강우량을 추정한다. 즉, 기준 고도 간격이 수 km와 같이 상대적으로 큰 경우에는 제1 기준 고도에서 제2 기준 고도까지 강우가 도달하는데 상당한 시간이 소요된다.
도 3을 이용하여 이에 관하여 도식적으로 살펴보면, 예컨대, 빗방울의 속도를 10m/s로 가정할 때, 제1 기준 고도(h1)인 2km에서 제2 기준 고도(h2)인 1.5km까지 낙하하는데 소요되는 시간 t12는 약 50초가 된다. 이와 마찬가지로 제2 기준 고도(h2)에서 제3 기준 고도(h3)인 1km까지 낙하하는데 소요되는 시간 t23는 약 50초가 된다. 이와 같은 관계를 고려하여, 강우량 추정부(50)는 소정 시점에 대한 강우량 추정시 각 기준 고도별로 서로 다른 관측 시간에 대응한 레이더 관측값을 이용하여 강우량을 추정한다.
도 4는 상술한 바와 같이 기준 고도 간격에 따른 강우 낙하시간을 고려하여 강우량을 추정하는 과정을 도식적으로 나타낸 것이다. 참고로 추출되는 레이더 관측값의 영역을 격자무늬로 표시하였다.
도 4를 참조하면, 격자층에서 r행 c열, 즉, (r,c)의 격자 셀 영역에 해당하는 지상 강우량을 구할 때, 제1 기준 고도(h1)에 대응하는 제1 격자층에서는 시간 t에서의 레이더 관측값을, 제2 기준 고도(h2)에 대응하는 제2 격자층에서는 시간 t+t12, 제3 기준 고도(h3)에 대응하는 제3 격자층에서는 시간 t+t12+t23에서의 레이더 관측값을 추출하고, 이를 기초로 산출된 강우량을 누적하여 지상 강우량을 추정한다. 이때, 추정되는 지상 강우량의 시점은 t+t12+t23+t3g가 된다. 여기서, t3g는 제3 기준 고도(h3)에서 지상(ground, g)까지 강우가 낙하하는데 소요되는 시간을 의미한다.
이와 같이, 강우량 추정부(50)는 소정의 기준 고도에서의 강우량 산출시 격자층에 대응되는 기준 고도가 높아질수록 강우 낙하시간만큼의 과거 시점에 대응한 레이더 관측값을 추출하고, 이를 기초로 산출된 강우량을 누적하여 지상 강우량(지상의 고도는 0km로 가정)을 추정한다. 이는 다음과 같은 수식으로 표현할 수 있다.
Figure 112013079705477-pat00003
여기서, Rac()는 추정 강우량(mm/h), F()는 Z-R 관계식, CZ()는 레이더 반사도로서 레이더 관측값(dBZ)을 나타내고, t는 시간, r은 격자층에서의 행(row), c는 열(column)이고, h는 기준 고도, A와 β는 Z-R 관계식의 계수를 의미한다.
종래에는 단일 고도에서의 레이더 관측값으로부터 추정된 강우량을 지상 강우량으로 처리하여, 고도 차이에 따른 강우 낙하시간을 고려하지 않아 고도가 높아질수록 시간에 따른 오차가 커진다는 문제점이 있었다. 제2 실시예에서는 강우 낙하시간을 고려하여 강우량을 추정함으로써 상기한 문제점을 해결할 수 있게 된다.
제3 실시예를 살펴보면, 제2 실시예와 같이 강우 낙하시간 이외에도 바람에 의한 강우의 수평이동을 함께 고려하여 강우량을 추정한다. 이때, 소정의 풍속, 풍속에 의하여 수평이동되는 거리는 실험적으로 결정될 수 있으며, 바람에 관한 데이터는 각종 유관기관으로부터 수신할 수 있다. 이에 관하여, 도 5를 참조하여 도식적으로 살펴보기로 한다.
참고적으로 시간 t ∼ t+t12에 기준 고도 h1와 h2사이에 동풍이 10m/s 풍속으로 불었다고 가정하면, 제1 기준 고도 h1부터 제2 기준 고도 h2까지 강우가 내려오는 동안 바람에 의하여 서쪽으로 수평이동하게 된다. 바람에 의하여 이동한 거리가 격자 셀 하나 만큼의 해상도에 해당한다고 가정할 때, r행 c열(r,c)의 격자 셀에 해당하는 영역의 지상 강우량을 구하는 경우, 제1 기준 고도에서는 (r+1,c)의 격자 셀에서의 레이더 관측값을 추출해야 한다. (r+1,c)의 격자 셀에서의 강우가 낙하하는 과정에서 바람에 의하여 서쪽으로 이동하여 제2 기준 고도의 (r,c) 격자 셀 영역에 유입될 것이기 때문이다. 이와 같이, 추출되는 레이더 관측값의 위치는 풍향과 풍속에 따라 결정될 것이다. 다만, 소정 시점에 바람이 불더라도 고도의 차이로 강우 낙하시 영향을 주지 않을 때에는 바람에 의한 영향을 고려하지 않아도 될 것이다.
이처럼 제3 실시예에서는 기준 고도의 레이더 관측값 중 바람에 의한 강우의 수평 이동 거리만큼 이동된 격자 셀의 레이더 관측값을 이용하여 강우량을 추정하여 강우 추정의 정확도를 더 높일 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 강우량 추정 장치에 의할 때, 종래와 같이 단일 고도가 아닌 복수의 고도를 고려하여 고도별 구름 분포, 고도에 따른 강우 입자의 변동성, 및 레이더 빔의 차폐 영향을 최소화한 지상 강우량 추정 결과를 획득할 수 있다. 더 나아가, 강우 낙하시간, 및 강우의 바람의 영향을 고려하여 더욱 정확한 강우량을 추정함으로써 집중호우 등으로 인한 피해 예방 효과를 극대화할 수 있다.
지금까지 본 발명의 몇몇 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 당업자는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 안에서 상기 본 발명의 실시예의 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 실시예는 단지 예시적인 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 기술적 사상은 특허청구범위의 기재로부터 정의되고, 그 보호범위는 균등물에 미치는 것으로 보아야 할 것이다.
10 : 수신부 30 : 격자 데이터 생성부
50 : 강우량 추정부

Claims (8)

  1. 일정 지역에 대한 레이더 관측자료를 격자화하여 격자 데이터를 생성하고, 상기 격자 데이터를 이용하여 강우량을 추정하는 장치에 있어서,
    상기 레이더 관측자료를 수신하는 수신부;
    격자화하려는 복수의 기준 고도에 각각 대응되는 복수의 격자층을 누적하여 멀티 격자층 데이터 구조를 마련하고, 상기 레이더 관측자료를 기초로 상기 격자층의 행과 열을 구성하는 격자 셀 중심점에서의 레이더 관측값을 보간하여 멀티 격자층 형태의 격자 데이터를 생성하는 격자 데이터 생성부; 및
    상기 복수의 격자층의 격자 데이터를 복합적으로 이용하여 해당 영역의 지상 강우량을 추정하는 강우량 추정부를 포함하며,
    상기 격자 데이터 생성부는 보간 대상에 해당하는 상기 격자 셀 중심점으로부터 기설정된 반경 이내의 상기 레이더 관측자료를 이용하여 상기 격자층의 레이더 관측값을 보간하는 것을 특징으로 하는 강우량 추정 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 격자 데이터 생성부는 보간시 활용되는 레이더 관측값인 보간 활용 관측값의 위치와 보간 대상에 해당하는 상기 격자 셀 중심점과의 거리, 상기 보간 활용 관측값의 위치와 레이더 관측원점 간의 거리, 및 상기 보간 활용 관측값을 관측한 레이더가 위치한 레이더 사이트마다 지정된 레이더 신뢰도 중 적어도 어느 하나에 따라 가중치를 부여한 보간법을 통하여 상기 격자층의 레이더 관측값을 보간하는 것을 특징으로 하는 강우량 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 강우량 추정부는 상기 각각의 기준 고도에 대응하는 격자층의 레이더 관측값을 기초로 추정되는 강우량을 최고 기준 고도부터 최저 기준 고도까지 누적하여 상기 지상 강우량을 추정하는 것을 특징으로 하는 강우량 추정 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 격자 데이터 생성부는 상기 레이더 관측자료의 관측 주기별로 상기 격자 데이터를 생성하며,
    상기 강우량 추정부는 상기 복수의 기준 고도 간격에 따른 강우 낙하시간을 산출하고, 상기 격자층에 대응되는 기준 고도가 높아질수록 상기 강우 낙하시간만큼의 과거 시점에 대응한 레이더 관측값을 기초로 추정되는 강우량을 누적하여 상기 지상 강우량을 추정하는 것을 특징으로 하는 강우량 추정 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 강우량 추정부는 강우가 낙하하는 동안 상기 각각의 기준 고도 사이에 존재하는 바람의 방향과 속도에 의한 강우의 수평 이동 거리를 산출하고, 상기 수평 이동 거리만큼 이동된 상기 격자 셀에서의 상기 강우 레이더 관측값을 이용하여 추정되는 강우량을 누적하여 상기 지상 강우량을 추정하는 것을 특징으로 하는 강우량 추정 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 강우량 추정부는 지상 강우량과의 상관관계에 따라 부여된 기준 고도별 가중치를 이용하여 상기 지상 강우량을 추정하는 것을 특징으로 하는 강우량 추정 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 격자 데이터 생성부는 복수의 레이더로부터 관측된 상기 레이더 관측자료가 수신될 때, 상기 레이더별로 관측자료를 분리하여 분산 처리하거나, 상기 각 레이더 각 스윕(sweep)별로 관측자료를 분리하여 분산 처리하거나, 또는 상기 레이더 관측값의 보간 수행시 상기 격자층의 관측변수 별로 분산 처리하는 것을 특징으로 하는 강우량 추정 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101682495B1 (ko) * 2015-04-29 2016-12-06 (주)헤르메시스 기상레이더 관측정보 생성장치, 및 그 기록 매체
KR101636651B1 (ko) * 2015-05-07 2016-07-07 경북대학교 산학협력단 하이브리드 고도각 레이더강우 추정 장치 및 방법
KR101642226B1 (ko) * 2015-06-23 2016-07-22 경북대학교 산학협력단 레이더의 반사도 및 시선속도를 모의하기 위한 전자 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체
KR101791007B1 (ko) * 2015-12-18 2017-10-30 부경대학교 산학협력단 고해상도 강수량자료 복원시스템 및 그 방법
KR102074517B1 (ko) * 2017-12-29 2020-02-07 (주)헤르메시스 지아이에스(gis) 기반 강우 데이터 처리 방법 및 장치
KR102115182B1 (ko) 2019-09-03 2020-05-28 대한민국 지구 구면좌표계를 이용한 이중편파 기상레이더 관측자료 합성 장치 및 방법
CN111105076A (zh) * 2019-11-25 2020-05-05 上海眼控科技股份有限公司 天气预报数据的生成方法、装置、计算机设备和存储介质
JP6974422B2 (ja) * 2019-12-09 2021-12-01 コリア インスティテュート オフ コンストラクション テクノロジー 超短距離二重偏波レーダの多重高度観測資料を用いた降雨強度推定方法，及び推定装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002257933A (ja) * 2001-03-01 2002-09-11 Mitsubishi Electric Corp 気象レーダデータ処理装置
JP2003090880A (ja) * 2001-09-19 2003-03-28 Mitsubishi Electric Corp 合成開口レーダ装置および合成開口レーダ装置における像再生方法
JP2010197185A (ja) 2009-02-25 2010-09-09 National Research Institute For Earth Science & Disaster Provention 降水分布の推定システムおよび降水分布の推定方法
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Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002257933A (ja) * 2001-03-01 2002-09-11 Mitsubishi Electric Corp 気象レーダデータ処理装置
JP2003090880A (ja) * 2001-09-19 2003-03-28 Mitsubishi Electric Corp 合成開口レーダ装置および合成開口レーダ装置における像再生方法
JP2010197185A (ja) 2009-02-25 2010-09-09 National Research Institute For Earth Science & Disaster Provention 降水分布の推定システムおよび降水分布の推定方法
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