KR101616481B1 - Method of mitigation in second-trip echo for exact rainfall estimation - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 정량적 강우량 추정을 위한 이착 에코 완화방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이중편파 레이더 시스템에서 관측되는 반사도로부터 산출되는 변수들을 이용하여 판별되는 이착 에코를 제거할 수 있는 정량적 강우량 추정을 위한 이착 에코 완화방법에 관한 것이다.The present invention relates to a detachment echo mitigation method for quantitative rainfall estimation, and more particularly, to a detachment echo mitigation method for estimating a quantitative rainfall amount that can remove an attachment echo discriminated using variables calculated from the reflectivity observed in a dual polarized radar system Echo relaxation method.
일반적으로, 이중편파 기상레이더는 관측전략에 따라 여러 분야로 활용될 수 있는 유용한 기기로 알려져 있다. 최근, 국내에 빈번하게 발생하는 국지성 집중 호우에 의한 피해를 줄이기 위하여 이중편파 기기의 필요성이 대두되고 있으며, 점차적으로 모든 기종의 레이더를 이중편파 레이더로 교체하는 과정에 있다.Generally, dual polarized weather radar is known as a useful device that can be used in various fields according to observation strategy. In recent years, there has been a need for dual polarization devices in order to reduce damage caused by frequent localized localized heavy rains in Korea, and gradually, all types of radars are in the process of being replaced with double polarized radars.
상기한 이중편파 레이더를 활용한 종래 기술로는 다수 출원되어 있으며, 특히 '이중편파 레이더를 이용한 기상 및 비기상 에코 분류 방법(출원번호: 10-2011-0043-636)'은, 실시간 관측 자료로부터 퍼지변수들을 산출하고 통계분석방법에 기초한 퍼지논리를 통하여 미리 구한 소속함수 및 가중치를 산출한 퍼지변수들에 적용하여 총 소속값을 산출한 후 산출된 총 소속값과 임계치를 비교하여 기상 및 비기상 에코를 판별하고자 하였다.A number of applications have been filed in the prior art utilizing the above dual polarized radar. Particularly, the 'weather and non-current echo classification method using dual polarized radar' (Application No. 10-2011-0043-636) The fuzzy variables are calculated and applied to the fuzzy variables obtained from the membership functions and the weights obtained through the fuzzy logic based on the statistical analysis method. The total membership values are calculated, and then the calculated membership values are compared with the threshold values. Echo.
한편, 이러한 이중편파는 여러 가지로 산출된 변수들을 활용하여 대기수상체를 분류하거나 변수들의 특징을 사용한 자료품질 향상으로 정확한 지상 강우량을 산출할 수 있다는 장점이 있다.On the other hand, such dual polarization has the advantage that it can classify the atmospheric circulation by using various calculated variables or can calculate the accurate ground rainfall amount by improving the data quality using the characteristics of the variables.
외국의 경우, 각 변수들의 특징을 통해 자료의 품질을 향상시키고 보다 신뢰성 있는 강우량을 산출할 수 있다는 특징을 잘 활용한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나, 국내의 경우 아직은 많이 부족한 실정이며, 특히 이착 에코 발생에 따른 제거 가능한 기술은 아직 연구와 이에 따른 활용이 활성화되지 않고 있다.In the case of foreign countries, there are many studies that utilize the features of improving the quality of data and calculating more reliable rainfall through the characteristics of each variable. However, in Korea, there are still a lot of deficiencies. Especially, the technology that can be removed due to the echogenic echoes has not been activated yet.
이착 에코는 기상레이더의 최대탐측범위 밖에 있는 강우가 관측되어 탐측범위 내에 존재하는 강우로 오인되는 에코를 의미하며, 지형클러터나 채프, 청천에코를 의미하는 비기상에코와는 구분되는 특징을 가진다.The echo echo is an echo that is mistaken for rainfall that is within the range of the probe and is outside the maximum probing range of the weather radar. The echo echo is distinguished from the non-echo echo, which means terrain clutter, chaff, and clear echo.
여기서, 레이더 기기의 특성상 탐측 고도각이 낮을수록 이착 에코가 빈번하게 관측되곤 하는데, 이 경우에 이착 에코를 실제강우 에코로 오인하여 강우량 산출에 오차를 더욱 크게 만드는 요인이 될 수 있으므로 이착 에코는 필수적으로 제거 되어야 한다.Here, due to the characteristics of the radar device, the lower the altitude of the probe, the more frequent the observation of the attachment echo. In this case, the attachment echo is mistaken as the actual rainfall echo, .
그러나, 현재로써는 관측 범위 밖에 위치하면서 관측 범위 안에 있는 것처럼 보이는 이착에코를 소프트웨어적으로 제거 및 완화할 수 있는 방안이 활성화되어 있지 않은 실정이므로, 이와 관련된 기술개발이 절실히 요구되는 시점이다.However, at present, there is no active way to remove and mitigate the echo echo which seems to be within the observation range while being located outside the observation range. Therefore, it is a time when the related technology development is desperately required.
즉, 국내의 경우 각 부처에서 다양한 목적을 위해 레이더를 운영하고 있는데, 기상청은 예보 및 위험기상 감시, 국방부는 군사작전을 위한 기상지원, 국토교통부는 홍수예보, 항공우주연구원은 우주발사체 기상지원을 위한 기상레이더를 중점으로 운영하고 있다. 이에 따라, 수입에만 전적으로 의지하던 기상레이더를 국산화하려는 시도가 이어지고 있어, 앞으로 관련시장의 규모는 더욱 커질 것으로 예상되므로 이와 관련된 연구가 시급한 실정이다.In Korea, the ministry operates radars for various purposes. The Meteorological Agency is responsible for weather forecasting and forecasting, the Ministry of Defense for weather forecasts for military operations, the Ministry of Land and Transportation for flood forecasting, and the Aerospace Research Institute Which is mainly focused on weather radar. As a result, there is an attempt to localize weather radar, which is based solely on imports, and the size of the related market is expected to increase further.
본 발명은 상기한 문제점을 해소하기 위하여 발명된 것으로, 이중편파 레이더의 최대탐측범위 밖에 위치하면서도 최대탐측범위 안에 위치하는 것으로 오인되는 이착 에코를 제거할 수 있는 정량적 강우량 추정을 위한 이착 에코 완화방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Disclosure of Invention Technical Problem [8] The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide an echo cancellation method for quantitative rainfall amount estimation that can remove the adherence echoes located outside the maximum probing range of the double- The purpose is to provide.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 이중편파 레이더 시스템의 실시간으로 관측되는 레이더 반사도에서 실제강우 에코영역과 이착 에코영역을 설정하는 제1단계; 상기 실제강우 에코영역과 이착 에코영역 각각의 반사도 표준편차, 차등반사도 표준편차, 차등위상차 표준편차, 상관계수 표준편차를 포함하는 제1퍼지함수들을 도출하는 제2단계; 및 상기 실제강우 에코영역과 이착 에코영역 각각의 제1퍼지함수들에 가중치를 적용하여 상기 각각의 제1퍼지함수들의 총 소속값을 산출하고, 상기 산출된 실제강우 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값과 상기 산출된 이착 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값을 비교하여 실제강우 에코와 이착 에코를 판별한 후, 상기 판별된 이착 에코를 상기 레이더 반사도로부터 제거하는 제3단계;를 포함하되, 상기 제3단계는, 상기 산출된 실제강우 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값이 상기 산출된 이착 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값보다 크면 실제강우 에코로 판별하고, 상기 산출된 실제강우 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값이 상기 산출된 이착 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값보다 작으면 이착 에코로 판별하는 것을 특징으로 하는 정량적 강우량 추정을 위한 이착에코 완화방법을 기술적 요지로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of controlling a dual polarized radar system, the method comprising: a first step of setting an actual rainfall echo area and an attachment echo area in a radar reflectivity observed in real time in a dual polarized radar system; A second step of deriving first reflectance standard deviation, differential reflectivity standard deviation, differential phase difference standard deviation, and correlation coefficient standard deviation of each of the actual rainfall echo area and the transfer echo area; And calculating a total membership value of each of the first fuzzy functions by applying a weight to the first fuzzy functions of the actual rainfall echo area and the attachment echo area, A third step of comparing the total affiliation value with a total affiliation value of the first fuzzy functions of the calculated attachment echo area to discriminate an actual rainfall echo and an attachment echo and then removing the discriminated echo echo from the radar reflectivity; Wherein the third step comprises the step of determining that the actual belonging value of the first fuzzy functions of the calculated actual rainfall echo area is greater than the total belonging value of the first fuzzy functions of the calculated attachment echo area, And discriminates the difference echo as an attachment echo if the total belonging value of the first fuzzy functions in the calculated actual rainfall echo area is smaller than the total belonging value of the first fuzzy functions in the calculated attachment echo area. This paper proposes a method for eco - friendly eco - mitigation for estimating quantitative rainfall.
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상기 제3단계의 가중치는, 상기 이중편파 레이더 시스템에서 과거의 레이더 반사도 자료를 수집하여, 상기 수집된 과거의 레이더 반사도 자료로부터 반사도에 대한 차등반사도의 표준편차, 차등위상차의 표준편차, 상관계수의 표준편차를 포함하는 제2퍼지함수들을 이용하여 분포함수를 도출하는 단계; 및 상기 도출된 분포함수로부터 제2퍼지함수들 각각의 가중치를 구하는 단계;를 포함하여 산출되는 것을 특징으로 한다.The weights of the third step are obtained by collecting past radar reflectivity data in the dual polarized radar system and comparing the standard deviation of the differential reflectivity with the reflectivity from the collected past radar reflectivity data, Deriving a distribution function using second purge functions including standard deviation; And calculating a weight of each of the second fuzzy functions from the derived distribution function.
상기 가중치는, 상기 도출된 분포함수가 중첩하는 영역에 반비례하는 관계이며, 하기 수학식 1에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.The weight is a relation that is inversely proportional to the overlapping area of the derived distribution function, and is calculated by the following equation (1).
[수학식 1][Equation 1]
(여기서, W는 가중치를, zdr은 차등반사도롤, phi는 차등위상차를, rhv는 상관계수를, A, B, C는 실제강우 에코와 이착 에코의 제2퍼지함수 각각에 대한 분포함수의 중첩 영역, D는 실제강우 에코와 이착 에코에 대한 분포함수의 중첩 영역 합을 나타낸다.)(Where W is a weight, zdr is a differential reflectivity roll, phi is a differential phase difference, rhv is a correlation coefficient, and A, B and C are overlapping distribution functions for the second fuzzy function of the actual rainfall echo and the echo echo Area, and D represents the overlap area sum of the distribution function for the real rainfall echo and the attachment echo.)
상기 총 소속값은, 상기 실제강우 에코영역과 이착 에코영역 각각의 제1퍼지함수 소속값들의 총합이며, 하기 수학식 2에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.The total membership value is a sum of the first fuzzy function belonging values of the actual rainfall echo area and the attachment echo area, and is calculated by the following equation (2).
[수학식 2]&Quot; (2) "
(여기서, MVt는 총 소속값을, MVk는 제1퍼지함수 각각 소속값을, W는 가중치를 나타낸다.)(Where MV t represents a total membership value, MV k represents a value belonging to each of the first fuzzy functions, and W represents a weight).
상기 과제의 해결 수단에 의한 본 발명에 따른 정량적 강우량 추정을 위한 이착 에코 완화방법은, 산출된 실제강우 에코영역의 소속값들이 산출된 이착 에코영역의 소속값들보다 작으면 이착 에코로 판별한 후에 레이더 반사도 상에서 제거함으로써 정확한 강우량을 추정할 수 있는 효과가 있다.The echo cancellation method for estimating the quantitative rainfall amount according to the present invention is characterized in that when the belonging values of the calculated actual rainfall echo area are smaller than the belonging values of the calculated attachment echo area, It is possible to estimate the accurate rainfall amount by removing it on the radar reflectivity.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 순서도.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 실제강우 에코영역과 이착 에코영역을 설정한 레이더 PPI 화상도.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 각 변수들의 표준편차에 대한 확률밀도 함수를 도시한 레이더 PPI 화상도.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 각 변수들의 표준편차를 도시한 그래프.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 이착 에코 제거 전과 후의 실시영상도.1 is a flowchart according to a preferred embodiment of the present invention;
Fig. 2 is a radar PPI image in which an actual rainfall echo area and an attachment echo area are set according to a preferred embodiment of the present invention. Fig.
3 is a radar PPI image showing a probability density function for the standard deviation of each variable according to a preferred embodiment of the present invention.
4 is a graph showing the standard deviation of each variable according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a schematic view of a position before and after removal of an attachment echo in accordance with a preferred embodiment of the present invention. FIG.
본 발명을 기술하기에 앞서, 현재 기상청의 이중편파 기상레이더는 테스트 베드를 설치하여 운영중에 있으며 이중편파 레이더 자료 품질관리의 경우 시작단계에 있다. 이에, 향후 교체될 레이더를 고려하여 자료의 품질관리에 노력을 많이 기울여야 할 시점에 도달하였다.Prior to describing the present invention, the present weather station dual-polarized weather radar is in operation with a test bed installed and is in the initial stage of dual-polar radar data quality control. Therefore, considering the radar to be replaced in the future, it is time to pay more attention to quality control of data.
구체적으로, 관측기기를 이용한 원격탐사는 뛰어난 시공간적 분해능을 가진 자료를 얻을 수 있으므로 여러 분야에 활용되고 있다. 특히, 기상레이더를 이용한 대기 원격탐사의 경우 광범위한 공간 내에 존재하는 강우의 위치와 강도를 즉시 파악할 수 있으며, 연속적으로 감시하여 그 변화나 이동 상태를 포착하고 예측에 활용될 수 있는 장점이 있다.In particular, remote sensing using observation instruments is used in various fields because it can obtain data with excellent spatial and temporal resolution. Especially, in the case of the atmospheric remote sensing using the weather radar, the location and intensity of the rainfall in the wide space can be immediately recognized, and there is an advantage that it can be continuously monitored, and the change or movement state can be captured and used for prediction.
하지만, 광범위한 대기 공간을 탐측하기 때문에 기상레이더의 목표가 되는 강우 외 비 강우 물체가 관측되어 강우로 오인될 수 있을 뿐만 아니라 탐측공간범위를 초과하는 위치에 있는 강우가 관측되는 경우 탐측공간 내에 존재하는 강우로 잘못 인지(range aliasing)되는 경우가 발생한다.However, because of the wide range of atmospheric space probes, non-rainfall objects that are targets of the weather radar can be observed and can be mistaken for rainfall, and when rainfall in a location exceeding the range of the test space is observed, (Range aliasing) occurs.
이러한 경우로 잘못 인지된 오류를 이착 에코(second-strip echo)라 하며, 정량적인 강우량을 측정하고 예측하는데 있어서 많은 오차를 가져오기 때문에 제거되어야 하는 대상이 된다.In this case, the error is referred to as a second-strip echo (Echo), and it must be removed because it causes a lot of errors in the measurement and prediction of quantitative rainfall.
이에 따른 오류를 제거하기 위해서 탐측 후 실시되는 signal processing이나 관측전략 수정방법이 사용될 수 있는데, 그러한 과정을 거친 자료라 하더라도 제대로 제거되지 못할 가능성이 있다.In order to eliminate the error, it is possible to use the signal processing or the observation strategy modification method after the probe.
따라서, 이착 에코에 대해 분석된 특징을 통하여 실제강우 에코와 이착 에코의 구별을 가능하게 함으로써 자료 재생산을 통해 오류를 제거하는 과정은, 정량적인 강우량 추정을 위한 필수적인 기술이라 할 수 있다.Therefore, it is an essential technique to quantitatively estimate rainfall through the process of eliminating errors through data reproduction by making it possible to distinguish between actual rainfall echo and adherence echo through the characteristics analyzed for the attachment echo.
또한, 기술의 적용대상이 되는 이중편파 기상레이더는 다양한 변수를 산출해 낼 수 있으므로, 이착 에코의 특성을 다양한 변수의 관점에서 분석할 수 있는 특징이 있다. 더욱이, 국내 기상레이더의 경우 향후 몇 년 뒤 대부분 이중편파 기상레이더로 교체될 계획이어서 앞으로의 활용도가 높아질 것이므로, 이착 에코로 인한 강우량 과대평가를 방지하고자 본 발명을 제시하고자 한다. In addition, since the dual polarized weather radar to which the technology is applied can calculate various variables, the characteristics of the transfer echo can be analyzed from the viewpoint of various variables. In addition, the domestic weather radar is planned to be replaced with a dual polarized weather radar mostly in the next few years. Therefore, the present invention will be described in order to prevent over estimation of rainfall due to the attachment echo.
아울러, 본 발명은 물리·기계적 방법(Dual-PRF, Signal processing)에서 제거하지 못한 이착 에코에 대하여 자료품질 향상 단계에서 퍼지 논리(Kasabok, 1996)에 근거하여 이착 에코에 대한 각 변수들의 특성을 분석하여 이착 에코를 완화하고자 하는 것이다.
In addition, the present invention analyzes the characteristics of each variable on the echo echo based on the fuzzy logic (Kasabok, 1996) in the data quality improvement stage for the attachment echo which can not be removed in the physical-mechanical method (Dual- PRF, This is to mitigate the eco-migration.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 순서도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 정량적 강우량 추정을 위한 이착 에코 완화방법은 제1, 2 및 3단계로 나눌 수 있다.
1 is a flowchart according to a preferred embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, a method for estimating quantitative rainfall amount according to a preferred embodiment of the present invention can be divided into first, second, and third steps.
먼저, 제1단계에 대하여 설명하고자 한다.First, the first step will be described.
제1단계는 이중편파 레이더 시스템의 실시간으로 관측되는 레이더 반사도에서 실제강우 에코영역과 이착 에코영역을 설정하는 단계이다. 이에 앞서, 이착 에코는 레이더 반사도 화상에서 ray에 따라 길게 늘어지는 형태를 보이는데, 육안으로 확인할 경우 이착 에코의 패턴을 명확하게 구분할 수 있지만 시스템 상 자료 품질 향상 단계에서의 구별에는 어려움이 따르며, 탐측영역 내에서 언제 어디서 패턴이 나타날지 예측하지 못하는 단점이 발생할 수 있다.The first step is to set the actual rainfall echo area and the attachment echo area in the real time observed radar reflectivity of the dual polarized radar system. In this paper, we propose a new method for the detection of echo echo in a radar image. In this paper, we propose a new method for detecting echo echo. It may not be possible to predict when and where the pattern will appear.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 실제강우 에코영역과 이착 에코영역을 설정한 레이더 PPI 화상도이다. 도 2를 참조하여, 본 발명에서는 1차적인 육안 감별을 통해 이착 에코를 판단하여 이착 에코영역(second-trip echo)으로 설정한 후, 이착 에코를 실제강우 에코와의 직접적인 비교를 위하여 이착 에코와 같은 거리상에 있는 실제강우 에코영역(real echo)을 설정하는 단계를 실시하는 것이 바람직하다는 것을 알 수 있다. 즉, 이착 에코는 육안으로도 판명이 가능하기 때문에 이착 에코영역과 이와 동등한 범위로 실제강우 에코영역을 설정할 수 있게 되는 것이다.
FIG. 2 is a radar PPI image chart in which an actual rainfall echo area and an attachment echo area are set according to a preferred embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, in the present invention, an attachment echo is determined through a first visual discrimination and set as a second-trip echo, and then, for a direct comparison with the actual rain echo, It can be seen that it is desirable to perform the step of setting the real echo area on the same distance. In other words, since the attachment echo can be confirmed visually, it is possible to set an actual rainfall echo area in the range of the attachment echo area and the equivalent area.
다음으로, 제2단계에 대하여 설명하고자 한다.Next, the second step will be described.
제2단계는 실제강우 에코영역과 이착 에코영역 각각의 반사도 표준편차, 차등반사도 표준편차, 차등위상차 표준편차, 상관계수 표준편차를 포함하는 제1퍼지함수를 도출하는 단계이다.The second step is a step of deriving a first fuzzy function including the standard deviation of reflectivity, differential reflectivity standard deviation, differential phase difference standard deviation, and correlation coefficient standard deviation of the actual rainfall echo area and the transfer echo area, respectively.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 각 변수들의 표준편차에 대한 확률밀도 함수를 도시한 레이더 PPI 화상도이다. 도 3을 참조하면, 도 3-(a)는 실제강우 에코영역과 이착 에코영역에서 나타나는 반사도(Zh)의 표준편차, 도 3-(b)는 실제강우 에코영역과 이착 에코영역에서 나타나는 차등반사도(zdr)의 표준편차, 도 3-(c)는 실제강우 에코영역과 이착 에코영역에서 나타나는 차등위상차(phi)의 표준편차, 도 3-(d)는 실제강우 에코영역과 이착 에코영역에서 나타나는 상관계수(rhv)의 표준편차를 나타낸 것임을 알 수 있다. 이때, 반사도 표준편차, 차등반사도 표준편차, 차등위상차 표준편차, 상관계수 표준편차에 대한 확률분포함수(probability density function)를 구할 수 있다.3 is a radar PPI picture showing a probability density function for the standard deviation of each variable according to a preferred embodiment of the present invention. 3 (a) shows the standard deviation of the reflectivity (Z h ) in the actual rainfall echo area and the attachment echo area, Fig. 3 (b) shows the difference in the actual rainfall echo area and the difference echo echo area FIG. 3 (c) shows the standard deviation of the differential phase difference (phi) in the actual rainfall echo area and the transfer echo area, FIG. 3 (d) shows the standard deviation of the real rainfall echo area and the displacement echo area And the standard deviation of the correlation coefficient (rhv) is shown. At this time, a probability density function for the standard deviation of the reflectivity, the differential reflectivity standard deviation, the differential phase difference standard deviation, and the correlation standard deviation can be obtained.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 각 변수들의 표준편차를 도시한 그래프이다. 도 4-(a)는 제2단계에 따른 차등위상차 표준편차에 대한 확률분포함수를, 도 4-(b)는 제2단계에 따른 차등반사도 표준편차에 대한 확률분포함수를, 도 4-(c)는 제2단계에 따른 상관계수 표준편차에 대한 확률분포함수를 도시하였다. 부가적으로, 검은색 실선은 실제강우 에코를 가리키고 파란색 파선은 이착 에코를 가리킨다. 즉, 산출된 확률분포는 제1퍼지함수로 적용된다.4 is a graph showing the standard deviation of each variable according to a preferred embodiment of the present invention. 4- (a) shows a probability distribution function with respect to the differential phase difference standard deviation according to the second step, Fig. 4- (b) shows a probability distribution function with respect to the differential reflectance standard deviation according to the second step, c) shows the probability distribution function for the correlation coefficient standard deviation according to the second step. Additionally, the solid black line indicates the actual rainfall echo, and the blue dashed line indicates the echoing echo. That is, the calculated probability distribution is applied as the first fuzzy function.
상기한 반사도(Zh, reflectivity)는 대기 중의 강우 입자가 레이더의 수평편파에 의해 반사되어 돌아오는 신호 강도를 의미하는 것으로, 큰 강우 입자일 경우 반사도가 크다는 것을 의미한다. 여기서, D는 입자 크기를, N(D)는 D의 크기를 가지는 입자의 개수를 나타낸다. 이러한 반사도는 아래의 수학식에 의해 도출될 수 있다.The reflectivity (Z h , reflectivity) means the intensity of a signal in which atmospheric rainfall particles are reflected by horizontally polarized waves of the radar and returns. When the rainfall particles are large, the reflectivity is high. Here, D represents the particle size and N (D) represents the number of particles having the size of D. This reflectivity can be derived by the following equation.
상기한 차등반사도(zdr, differential reflectivity)는 수평편파(Zh)와 수직편파(Zv)에 의한 반사도의 비를 의미하는 것으로, 아래의 수학식에 의해 도출될 수 있다.The differential reflectivity (zdr) is a ratio of the reflectivity by the horizontal polarization (Zh) to the reflectivity by the vertical polarization (Zv), which can be derived by the following equation.
상기한 차등위상차(phi, differential phase)는 전자기파가 대기 중의 강우에 의해 위상이 바뀔 때, 수평편파 및 수직편파에 의한 위상 변화의 차이를 의미하는 것으로, 강우가 강할시 강우 입자 모양이 타원형으로 형성되는데, 강우가 강할수록 그 수치는 증가한다. 이러한 차등위상차는 아래의 수학식에 의해 도출될 수 있다.The above-mentioned differential phase (phi) means a difference in phase change due to horizontal polarization and vertical polarization when the electromagnetic wave is phase-changed by the rain in the atmosphere. When the rain is strong, The more the rainfall is, the more the number increases. This differential phase difference can be derived by the following equation.
상기한 상관계수(rhv, correlation coefficient)는 이중편파 레이더가 관측하는 샘플부피 내에서 수평편파와 수직편파에 의해 산란된 신호 간의 상관도를 의미하는 것으로, 아래의 수학식에 의해 도출될 수 있다.The above correlation coefficient (rhv) means a correlation between signals horizontally polarized in the sample volume observed by the dual polarized radar and signals radiated by the vertical polarized wave, and can be derived by the following equation.
추가로, 표준편차는 각 변수값들이 얼마나 균일하게 분포하는가를 나타내는 것이다. 예를 들어, 반사도 표준편차는 설정된 일정 게이트 주변 5개의 게이트 각각의 반사도 차이를 사용하여 구할 수 있다. 이와 같이, 실제강우 에코영역의 경우 공간적인 분포가 균일하게 이루어져 표준편차가 작게 도출되고, 이착 에코영역의 경우 공간적인 분포가 균일하지 않아 실제강우 에코영역에 비하여 표준편차가 크게 도출된다.
In addition, the standard deviation indicates how uniformly each variable is distributed. For example, the standard deviation of reflectivity can be obtained using the difference in reflectivity of each of the five gates around the set constant gate. In this way, the actual rainfall echo area has a uniform spatial distribution, so that the standard deviation is small. In the case of the echo echo area, the spatial distribution is not uniform, resulting in a large standard deviation compared to the actual rainfall echo area.
마지막으로, 제3단계에 대하여 설명하고자 한다.Finally, the third step will be described.
제3단계는 실제강우 에코영역과 이착 에코영역 각각의 제1퍼지함수들에 가중치를 적용하여 각각의 제1퍼지함수들의 총 소속값을 산출하고, 산출된 실제강우 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값과 상기 산출된 이착 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값을 비교하여 실제강우 에코와 이착 에코를 판별한 후, 판별된 이착 에코를 레이더 반사도로부터 제거하는 단계이다.The third step is to calculate the total membership value of each first fuzzy function by applying a weight to the first fuzzy functions of the actual rainfall echo area and the attachment echo area, The total belonging value is compared with the total belonging value of the first fuzzy functions of the calculated attachment echo area to discriminate the actual rainfall echo and the attachment echo, and then the discriminated echo echo is removed from the radar reflectivity.
즉, 판별된 이착 에코와 실제강우 에코를 이용하여 시공간적 샘플의 확장을 통해 좀더 향상된 제2퍼지함수를 도출 및 생산한 후 이를 사용해 비교함으로써, 이착 에코를 레이더 반사도로부터 제거하는 단계이다.That is, a second improved fuzzy function is derived and extended through the spatio-temporal sample extension using the discriminated echo echo and the actual rainfall echo, and then the echo echo is removed from the radar reflectivity.
특히, 제3단계에서는 산출된 실제강우 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값이 산출된 이착 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값보다 크면 실제강우 에코로 판별하고, 산출된 실제강우 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값이 산출된 이착 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값보다 작으면 이착 에코로 판별하는 것이 특징이라 할 수 있다.In particular, in the third step, if the total belonging value of the first fuzzy functions of the actual rainfall echo area calculated is larger than the total belonging value of the first fuzzy functions of the calculated attachment echo area, it is determined as an actual rainfall echo, It can be said that the difference echo is discriminated if the total belonging value of the first fuzzy functions of the area is smaller than the total belonging value of the first fuzzy functions of the calculated attachment echo area.
즉, 이착 에코 판별은 실제강우 에코영역과 이착 에코영역 각각의 자료로부터 도출된 반사도 표준편차, 차등반사도 표준편차, 차등위상차 표준편차, 상관계수 표준편차를 포함하는 제1퍼지함수들에 가중치를 적용하여 실제강우 에코영역 제1퍼지함수들 각각의 총 소속값과 이착 에코영역 제1퍼지함수들 각각의 총 소속값을 산출하여 실시할 수 있다.In other words, the attachment echo discrimination is weighted on the first fuzzy functions including the reflection standard deviation, differential reflectivity standard deviation, differential phase difference standard deviation, and correlation coefficient standard deviation derived from data of the real rainfall echo area and the transfer echo area, respectively The total belonging value of each of the first rainbow echo area first fuzzy functions and the total belonging value of each of the first eigenvalue rejection functions can be calculated.
여기서, 가중치를 산출하는 방법에 대하여 더욱 상세하게 설명해 보도록 하겠다.Here, the method for calculating the weight value will be described in more detail.
앞서, 가중치란 도출된 제2퍼지함수의 분포함수가 중첩하는 영역에 반비례하는 관계로써, 아래의 수학식에 의해 산출된다. 여기서, W는 가중치를, zdr은 차등반사도롤, phi는 차등위상차를, rhv는 상관계수를, A, B, C는 실제강우 에코와 이착 에코의 제2퍼지함수 각각에 대한 분포함수의 중첩 영역, D는 실제강우 에코와 이착 에코에 대한 분포함수의 중첩 영역 합을 나타낸다.The weight is calculated in accordance with the following equation, which is inversely proportional to the area where the distribution function of the derived second fuzzy function overlaps. A, B, and C denote the overlapping areas of the distribution functions for the second fuzzy functions of the actual rainfall echo and the echo echo, respectively, where W is the weight, zdr is the differential reflectivity roll, phi is the differential phase difference, rhv is the correlation coefficient, , And D represents the overlap area sum of the distribution function for the actual rainfall echo and the displacement echo.
이러한 가중치는, 이중편파 레이더 시스템에서 과거의 레이더 반사도 자료를 수집하여, 수집된 과거의 레이더 반사도 자료로부터 반사도에 대한 차등반사도의 표준편차, 차등위상차의 표준편차, 상관계수의 표준편차를 포함하는 제2퍼지함수들을 이용하여 분포함수를 도출한 후, 도출된 분포함수로부터 제2퍼지함수 각각에 대하여 구해진 값을 의미한다.These weights are obtained by collecting past radar reflectivity data from a dual polarized radar system and using the collected data from the past radar reflectivity data to include the standard deviation of the differential reflectivity, the standard deviation of the differential phase difference, 2 denotes the value obtained for each of the second fuzzy functions from the derived distribution function after deriving the distribution function using the fuzzy functions.
즉, 이중편파 레이더로부터 미리 수집된 과거의 레이더 반사도 자료를 이용해 실제강우 에코와 이착 에코 각각에 대한 제2퍼지함수들의 가중치를 구하는 과정을 통해 얻어진 값을 일컫는다.In other words, we refer to the values obtained by calculating the weights of the second fuzzy functions for each of the real rainfall echo and the displacement echo using the past radar reflectivity data collected from the dual polarized radar in advance.
상세하게는, 제한된 영역에서 도출되었던 제1퍼지함수에 대해 좀더 정확한 퍼지함수 도출을 위해, 분석영역을 레이더 탐측 전범위로 확대하여 한 시각의 관측자료뿐만 아니라 이착 에코가 의심되는 전 시각 자료(본원 발명에서는, 2011년 7월~2012년 7월 자료에서 선별한 128개의 자료를 사용하였다.)에 대한 분석을 실시하여 제2퍼지함수를 도출한다.In detail, in order to derive a more accurate fuzzy function for the first fuzzy function derived from the limited area, the analysis area is enlarged over the radar probe, so that not only the observation data at one time but also the previous visual data , We used 128 data selected from the July 2011 to July 2012 data) to derive a second fuzzy function.
참고로, 3단계에서는 2단계와 달리 이착 에코와 실제강우 에코를 구분할 수 있으므로, 레이더 탐측 전범위에 대한 이착 에코와 실제강우 에코의 제2퍼지함수 도출이 가능하다. 그리고, 제2퍼지함수는 제1퍼지함수와 마찬가지로 반사도의 표준편차, 차등반사도의 표준편차, 차등위상차의 표준편차, 상관계수의 표준편차 등이 포함될 수 있다.In the third step, unlike the second step, it is possible to distinguish between the echo echo and the actual rainfall echo. Therefore, it is possible to derive the second fuzzy function of the echo echo and the actual rainfall echo for the entire range of the radar probe. The second fuzzy function may include standard deviation of reflectivity, standard deviation of differential reflectivity, standard deviation of differential phase difference, standard deviation of correlation coefficient, and the like as well as the first fuzzy function.
아울러, 총 소속값에 대하여 기술해보도록 하겠다.We will also describe the total membership value.
실제강우 에코영역의 경우, 실제강우 에코영역 제1퍼지함수들 각각의 소속값(MVk)에 가중치(W)를 곱한 값들의 합으로 계산될 수 있다. 이착 에코영역의 경우, 이착 에코영역 제1퍼지함수들 각각의 소속값(MVk)에 가중치(W)를 곱한 값들의 합으로 계산될 수 있다. 이러한 총 소속값(MVt)은 아래의 수학식으로부터 산출된다.In the case of the actual rainfall echo area, it can be calculated as the sum of the value (MV k ) of each of the first rainfall echo area first purging functions multiplied by the weight (W). In the case of the attachment echo area, it can be calculated as the sum of the value (MV k ) of each of the first eigenvector area eigenvector fuzzy functions multiplied by the weight (W). The total affiliation value MV t is calculated from the following equation.
본 발명의 실제강우 에코영역 총 소속값 및 이착 에코영역 총 소속값은 0~1 범위의 값을 가질 수 있다.The actual belonging value of the actual rainfall echo area and the value of the total echo echo area belonging to the present invention may have a value ranging from 0 to 1.
이후, 산출된 실제강우 에코영역 및 이착 에코영역의 총 소속값 각각을 비교하여 이착 에코를 판별한다. 내용인즉, 실제 강우에코 영역과 이착에코 영역의 확률분포를 기준으로 가중치 값을 부여하여, 실제강우 에코영역과 이착에코 영역의 정해진 퍼지변수 소속값을 구하여 비교한다. 따라서, 가중치가 부여된 소속값들의 합에 대한 비교를 통하여 실제강우 에코와 이착 에코의 일차적인 구별이 이루어진다.Thereafter, the difference between the calculated actual rainfall echo area and the total belonging value of the transfer echo area is compared to determine an attachment echo. The weight value is given based on the probability distribution of the actual rainfall echo area and the echo echo area, and the value of the assigned fuzzy variable in the actual rainfall echo area and the attachment echo area is obtained and compared. Thus, a comparison is made between the weighted membership values to make a primary distinction between the actual rainfall echo and the attachment echo.
아울러, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 각 변수들의 표준편차에 대한 분포함수를 도시한 도 4를 참조하면, 도 4-(d)는 차등위상차 표준편차의 확률분포함수를, 도 4-(e)는 차등반사도 표준편차의 확률분포함수를, 도 4-(f)는 상관계수 표준편차의 확률분포함수를 나타내었다. 부가적으로, 검은색 실선은 실제강우 에코를 가리키고 파란색 파선은 이착 에코를 가리킨다. 이에 따라, 제2퍼지함수가 도출되었음을 알 수 있으며 제1퍼지함수보다 실제강우 에코와 이착 에코가 좀 더 뚜렷이 구분됨을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 4, which illustrates a distribution function for the standard deviation of each variable according to a preferred embodiment of the present invention, FIG. 4- (d) shows the probability distribution function of the differential phase difference standard deviation, ) Shows the probability distribution function of the differential reflectivity standard deviation, and Fig. 4- (f) shows the probability distribution function of the correlation coefficient standard deviation. Additionally, the solid black line indicates the actual rainfall echo, and the blue dashed line indicates the echoing echo. Thus, it can be seen that the second fuzzy function is derived, and it can be confirmed that the actual rainfall echo and the attachment echo are more distinct than the first fuzzy function.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 이착 에코 제거 전과 후의 실시영상도이다. 도 5를 참조하면, 도 5-(a)는 본 발명의 기술을 적용하기 전의 레이더 영상이고 도 5-(b)는 본 발명의 기술을 적용한 후의 레이더 영상이다. 따라서, 실제강우 에코영역의 총 소속값과 이착 에코영역의 총 소속값을 서로 비교한 후, 실제강우 에코영역의 총 소속값보다 더 큰 이착 에코영역의 총 소속값에 해당되는 이착 에코를 제거함으로써, 정량적 강우량 추정이 가능하게 된다.FIG. 5 is a schematic view of the apparatus before and after removal of the adhesion echo in accordance with a preferred embodiment of the present invention. FIG. Referring to FIG. 5, FIG. 5- (a) is a radar image before applying the technique of the present invention, and FIG. 5- (b) is a radar image after applying the technique of the present invention. Therefore, after comparing the total belonging value of the actual rainfall echo area with the total belonging value of the attachment echo area, the attachment echo corresponding to the total belonging value of the attachment echo area larger than the total belonging value of the actual rainfall echo area is removed , It becomes possible to estimate the quantitative rainfall amount.
또한, 본 발명을 통하여 이착 에코의 특성을 구분할 수 있음으로써 다른 영역에서도 이착 에코의 특성이 동일하게 나타나면 그 영역을 이착 에코로 판별할 수 있다.
Also, since the characteristics of the transfer echo can be distinguished through the present invention, if the characteristics of the transfer echo are the same in other areas as well, it can be discriminated as the transfer echo.
이상과 같이 본 발명에 따른 정량적 강우량 추정을 위한 이착 에코 완화방법은, 이중편파 기상레이더의 다양한 변수들의 특징을 이용하여 자료품질 개선단계에서 이착 에코를 제거하기 위한 기술로써, 실제강우 에코의 총 소속값과 이착 에코영역의 총 소속값을 서로 비교함으로써 이착 에코를 용이하게 판별하여 레이더 반사도 상에서 제거할 수 있다.As described above, the adhering echo mitigation method for estimating the quantitative rainfall amount according to the present invention is a technique for removing the adhering echo in the data quality improvement step using the characteristics of various parameters of the double polarized weather radar, Value and the total belonging value of the transfer echo area are compared with each other, it is possible to easily discriminate the attachment echo and remove it from the radar reflectivity.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예는 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라, 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것도 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래 특허청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention may be embodied otherwise without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but are intended to be illustrative, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of the claims should be construed as being included in the scope of the present invention.
Claims (5)
상기 실제강우 에코영역과 이착 에코영역 각각의 반사도 표준편차, 차등반사도 표준편차, 차등위상차 표준편차, 상관계수 표준편차를 포함하는 제1퍼지함수들을 도출하는 제2단계; 및
상기 실제강우 에코영역과 이착 에코영역 각각의 제1퍼지함수들에 가중치를 적용하여 상기 각각의 제1퍼지함수들의 총 소속값을 산출하고, 상기 산출된 실제강우 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값과 상기 산출된 이착 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값을 비교하여 실제강우 에코와 이착 에코를 판별한 후, 상기 판별된 이착 에코를 상기 레이더 반사도로부터 제거하는 제3단계;를 포함하되,
상기 제3단계는,
상기 산출된 실제강우 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값이 상기 산출된 이착 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값보다 크면 실제강우 에코로 판별하고, 상기 산출된 실제강우 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값이 상기 산출된 이착 에코영역의 제1퍼지함수들의 총 소속값보다 작으면 이착 에코로 판별하는 것을 특징으로 하는 정량적 강우량 추정을 위한 이착에코 완화방법.A first step of setting an actual rainfall echo area and an attachment echo area in a radar reflectivity observed in real time in a dual polarized radar system;
A second step of deriving first reflectance standard deviation, differential reflectivity standard deviation, differential phase difference standard deviation, and correlation coefficient standard deviation of each of the actual rainfall echo area and the transfer echo area; And
Calculating a total membership value of each of the first fuzzy functions by applying a weight to first fuzzy functions of the actual rainfall echo area and the attachment echo area, And a third step of comparing the belonging value with the total belonging value of the first fuzzy functions of the calculated attachment echo area to discriminate the actual rainfall echo and the attachment echo and then removing the discriminated echo echo from the radar reflectivity However,
In the third step,
If the total belonging value of the first fuzzy functions of the calculated actual rainfall echo area is larger than the total belonging value of the first fuzzy functions of the calculated attachment echo area, it is determined as an actual rainfall echo, 1 < th > fuzzy function is smaller than a total belonging value of the first fuzzy functions of the calculated adhering echo area, it is discriminated as an attachment echo.
상기 제3단계의 가중치는,
상기 이중편파 레이더 시스템에서 과거의 레이더 반사도 자료를 수집하여, 상기 수집된 과거의 레이더 반사도 자료로부터 반사도에 대한 차등반사도의 표준편차, 차등위상차의 표준편차, 상관계수의 표준편차를 포함하는 제2퍼지함수들을 이용하여 분포함수를 도출하는 단계; 및
상기 도출된 분포함수로부터 제2퍼지함수들 각각의 가중치를 구하는 단계;를 포함하여 산출되는 것을 특징으로 하는 정량적 강우량 추정을 위한 이착에코 완화방법.The method according to claim 1,
The weight of the third step may be,
The radar reflectivity data of the past is collected in the dual polarized radar system, and a second fuzzy set including the standard deviation of the differential reflectivity, the standard deviation of the differential phase difference, and the standard deviation of the correlation coefficient from the collected past radar reflectivity data, Deriving a distribution function using functions; And
And calculating a weight of each of the second fuzzy functions from the derived distribution function.
상기 가중치는,
상기 도출된 분포함수가 중첩하는 영역에 반비례하는 관계이며, 하기 수학식 1에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 정량적 강우량 추정을 위한 이착에코 완화방법.
[수학식 1]
(여기서, W는 가중치를, zdr은 차등반사도롤, phi는 차등위상차를, rhv는 상관계수를, A, B, C는 실제강우 에코와 이착 에코의 제2퍼지함수 각각에 대한 분포함수의 중첩 영역, D는 실제강우 에코와 이착 에코에 대한 분포함수의 중첩 영역 합을 나타낸다.)The method of claim 3,
The weighting value,
Wherein the derived distribution function is inversely proportional to the overlapping area and is calculated by the following equation (1): < EMI ID = 1.0 >
[Equation 1]
(Where W is a weight, zdr is a differential reflectivity roll, phi is a differential phase difference, rhv is a correlation coefficient, and A, B and C are overlapping distribution functions for the second fuzzy function of the actual rainfall echo and the echo echo Area, and D represents the overlap area sum of the distribution function for the real rainfall echo and the attachment echo.)
상기 총 소속값은,
상기 실제강우 에코영역과 이착 에코영역 각각의 제1퍼지함수 소속값들의 총합이며, 하기 수학식 2에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 정량적 강우량 추정을 위한 이착에코 완화방법.
[수학식 2]
(여기서, MVt는 총 소속값을, MVk는 제1퍼지함수 각각 소속값을, W는 가중치를 나타낸다.)The method according to claim 1,
Wherein the total affiliation value
Wherein the sum of the values of the first fuzzy function belonging to each of the actual rainfall echo area and the transfer echo area is calculated by the following equation (2).
&Quot; (2) "
(Where MV t represents a total membership value, MV k represents a value belonging to each of the first fuzzy functions, and W represents a weight).
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