KR101960902B1 - 기상위성의 청천일사량 보정방법 - Google Patents

기상위성의 청천일사량 보정방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 기상위성에서 측정 및 제공되는 청천일사량의 오차를 보정하여 정확한 기상위성의 청천일사량을 제공할 수 있는 기상위성의 청천일사량 보정방법에 관한 것으로, 청천시 특정지역에 대하여 지상에서 관측된 지상관측일사량과 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량의 차를 통해 기상변수에 따른 오차를 산출하는 단계를 포함하되, 상기 산출된 오차는 상기 기상변수에 따라 데이터베이스화되고; 및 상기 기상위성에서 관측하여 제공되는 특정 청천시 해당지역의 표면도달일사량에 상기 기상변수에 따른 오차를 적용하여 상기 특정 청천시 해당지역의 표면도달일사량을 보정하고, 상기 보정된 표면도달일사량을 기초로 상기 해당지역의 청천일사량을 산출하는 단계를 포함 한다.

Description

기상위성의 청천일사량 보정방법{Calibration method for solar insolation derived from meteorological satellite on clear sky}
본 발명은 기상위성의 청천일사량 보정방법에 관한 것으로, 보다 상세히는 기상위성에서 측정 및 제공되는 청천일사량의 오차를 보정하여 정확한 기상위성의 청천일사량을 제공할 수 있는 기상위성의 청천일사량 보정방법에 관한 것이다.
태양에너지는 태양에서 공급받는 에너지로 지구에서 발생하는 대부분의 기상현상을 발생시키는 요소로, 이 태양에너지를 측정함으로써 대기의 흐름, 기상예보, 농업 생산량과 같은 다양한 분야에 활용 할 수 있어 기상관측에 있어 매우 중요한 요소이다.
이러한 태양에너지를 측정하는 방법 중 하나로, 지상의 특정 위치에 관측시설을 건립하여 해당 관측시설에서 일사량을 관측하는 방식을 사용하고 있는데, 이러한 지상의 측정 방식은 관측시설이 위치하는 지역을 제외한 다른 지역의 일사량을 정확하게 측정하는 것이 불가능하고, 따라서 넓은 범위의 일사량 측정을 위해서는 그만큼 넓은 범위에 관측 장치를 설치해야 하여 비용 및 시공의 어려움이 있으며, 접근이 어려운 지역에 관측 장치를 설치하기 어려운 점이 있고, 주기적으로 유지 보수해야 하는 문제점이 있었다. 즉, 상기한 지상관측방식은 광범위한 태양에너지의 공간적인 분포를 판단하기에는 한계를 가지고 있다.
이러한 태양에너지의 지상관측 방식을 극복하기 위해 최근 기상위성에서 제공하는 관측 자료를 활용하고 있다. 기상위성은 지구의 상공에 위치하여 지구의 구름 상태 등의 여러 기상 요소들을 관측하는 인공위성으로, 광범위한 지역에 시공간적으로 고분해능의 영상자료를 제공하므로 급격히 발달하는 소규모 국지기상 현상에서부터 전 지구적 규모까지 탐지할 수 있다. 우리나라는 2010년 6월 24일 기상위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)을 발사하여 각종 기상자료를 수집하고 있으며 기상청에서는 천리안 위성에서 관측된 자료를 제공하고 있다.
기상위성에서 제공하는 자료 중 지구가 받는 태양에너지에 관련된 것은 표면도달일사량(Solar insolation)이다. 표면도달일사량은 단어 그대로 지구의 표면에 도달하는 일사량을 말하는 것으로 통상 기상위성에서 측정되는 표면도달일사량은 구름 또는 대기상의 에어로졸 및 가스 입자로 인해 지상에서 측정한 일사량과 오차가 발생하게 되어 정확도가 감소하여, 이를 보정할 필요성이 있다.
종래 표면도달일사량의 관측에 대한 선행문헌으로는, “GOES-9과 MTSAT-1R 위성 간의 일사량 산출의 연속성과 일관성 확보를 위한 구름 감쇠 계수의 조정”(대한원격탐사학회지, Vol.28, No.1, 2012, pp69-77, 김이환, 한경수, 염종민)에 개시되어 있다.
"GOES-9과 MTSAT-1R 위성 간의 일사량 산출의 연속성과 일관성 확보를 위한 구름 감쇠 계수의 조정"(대한원격탐사학회지, Vol.28, No.1, 2012, pp69-77, 김이환, 한경수, 염종민)
따라서 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명에 의한 기상위성의 청천일사량 보정방법의 목적은 기상조건 중 청천시 기상위성에서 관측 및 제공되는 표면도달일사량을 보정하여 보다 정확한 표면도달일사량을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 측면은, 기상위성의 청천일사량 보정방법으로서, 청천시 특정지역에 대하여 지상에서 관측된 지상관측일사량과 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량의 차를 통해 기상변수에 따른 오차를 산출하는 단계를 포함하되, 상기 산출된 오차는 상기 기상변수에 따라 데이터베이스화되고; 및 상기 기상위성에서 관측하여 제공되는 특정 청천시 해당지역의 표면도달일사량에 상기 기상변수에 따른 오차를 적용하여 상기 특정 청천시 해당지역의 표면도달일사량을 보정하고, 상기 보정된 표면도달일사량을 기초로 상기 해당지역의 청천일사량을 산출하는 단계를 포함한다.
바람직하게, 상기 오차를 산출하는 단계는 특정시 특정지역의 지상관측일사량과 상기 특정지역에서 관측가능한 일사량의 최대치를 비교하여 상기 특정시가 청천시에 해당하는지 여부를 판별하는 단계; 상기 특정시가 청천시에 해당하는 것으로 판별되는 경우, 상기 특정시 특정지역에 대한 표면도달일사량에서 지상관측일사량을 빼 오차를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 오차를 상기 특정시 특정지역의 기상변수에 따라 데이터베이스화하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 청천시에 해당하는지 여부를 판별하는 단계는 상기 특정시 특정지역의 상기 지상관측일사량과 상기 특정지역에서 관측가능한 일사량의 최대치를 나눈 값이 기준치 이상일 때 상기 특정시가 청천시에 해당하는 것으로 판별하는 단계를 포함하되, 상기 기준치는 0.85 내지 0.95 일 수 있다.
바람직하게, 상기 기상변수는 태양청전각에 해당할 수 있다.
바람직하게, 상기 기상변수는 대기 중 오존함유량, 대기 중 수증기 함유량, 관측일자, 또는 관측지역을 더 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 청천일사량을 산출하는 단계는 상기 해당지역에 대하여 상기 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량과 상기 해당지역에서 관측가능한 일사량의 최대치를 비교하여 상기 해당지역에 대하여 표면도달일사량이 관측된 시점이 청천시에 해당하는지 여부를 판별하는 단계; 및 상기 청천시에 해당하는 것으로 판별되는 경우, 상기 해당지역에 대한 표면도달일사량에서 상기 기상변수에 따른 오차를 적용하여 상기 해당지역의 청천일사량을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 청천시에 해당하는지 여부를 판별하는 단계는 상기 해당지역의 표면도달일사량과 상기 해당지역의 표면도달일사량이 관측된 시점에 상기 해당지역에서 관측가능한 일사량의 최대치를 나눈 값이 기준치 이상일 때 상기 표면도달일사량이 관측된 시점이 청천시에 해당하는 것으로 판별하는 단계를 포함하되, 상기 기준치는 0.85 내지 0.95 일 수 있다.
바람직하게, 상기 청천일사량을 산출하는 단계는 상기 해당지역에 대하여 상기 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각에 대응되는 오차가 데이터베이스에 있는 경우에는, 상기 데이터베이스화된 태양천정각에 따른 오차들 중 상기 해당지역에 대한 표면도달일사량의 관측일 기준 최근 일정 기간 동안의 오차들의 평균 오차값을 산출하는 단계; 및 상기 평균 오차값을 상기 표면도달일사량에 적용하여 상기 해당지역의 청천일사량을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 청천일사량을 산출하는 단계는 상기 해당지역에 대하여 상기 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각에 대응되는 오차가 데이터베이스에 없는 경우에는, 상기 데이터베이스화된 태양천정각에 따른 오차들의 값을 기초로 산출된 오차추정함수를 이용하여 상기 해당지역의 상기 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각에 대한 오차를 추정하는 단계를 포함하되, 상기 오차추정함수는 아래의 [수식 1] 또는 [수식 2]에 해당하고; 및 상기 추정된 태양천정각에 따른 오차를 상기 표면도달일사량에 적용하여 상기 해당지역의 청천일사량을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
[수식 1]
Figure 112017088589819-pat00001
[수식 2]
Figure 112017088589819-pat00002
여기에서, COR은 오차추정값이고 SZA는 태양천정각이고, a, b, c, d, 및 e는 상수이다.
상기한 바와 같은 본 발명에 의한 기상위성의 청천일사량 보정방법에 의하면, 장기간에 걸쳐 맑은 시점(청천시)에 측정된 기상위성의 표면도달일사량과 지상관측일사량의 차를 통해 기상조건별 오차를 구하고, 이를 청천시 기상위성에서 제공되는 표면도달일사량에 적용할 수 있어 보다 정확한 표면도달일사량을 측정 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기상위성의 청천일사량 보정시스템에 대한 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 기상위성의 청천일사량 보정방법에 대한 흐름도이다.
도 3은 도 2의 오차를 산출하는 단계에 대한 보다 구체적인 흐름도이다.
도 4는 도 2의 청천일사량을 산출하는 단계에 대한 보다 구체적인 흐름도이다.
도 5는 태양천정각을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6 및 7은 본 발명에 따라 보정되는 청천일사량을 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 “포함한다(comprises)" 및/또는 “포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
또한, 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명에 의한 기상위성의 청천일사량 보정방법에 관하여 상세히 설명한다. 먼저, 청천(晴天, Clear sky)이란 날씨가 맑은 것을 의미하고, 청천시(時)란 맑은 것으로 판단되는 특정 시간을 의미하는 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기상위성의 청천일사량 보정시스템에 대한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 청천일사량 보정시스템(100)은 오차 산출부(110), 청천일사량 산출부(120), 및 제어부(130)를 포함하고, 제어부(130)는 오차 산출부(110) 및 청천일사량 산출부(120)의 동작 및 데이터의 흐름을 제어한다.
바람직하게, 오차 산출부(110)는 제1 청천 판별 모듈(111), 오차 산출 모듈(112), 및 데이터베이스화 모듈(113)을 포함하고, 청천일사량 산출부(120)는 제2 청천 판별 모듈(121), 및 청천일사량 산출 모듈(122)을 포함한다. 이하에서는, 도 2 내지 4를 참조하여, 이와 같은 각 모듈에 의하여 수행되는 청천일사량 보정 방법에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 기상위성의 청천일사량 보정방법에 대한 흐름도로서, 도 2를 참조하면, 먼저, 오차 산출부(110)는 청천시 특정지역에 대하여 지상에서 관측된 지상관측일사량과 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량의 차를 통해 기상변수에 따른 오차를 산출하고, 산출된 오차는 기상변수에 따라 데이터베이스화 된다(단계 S210). 여기에서, 단계 S210은 일정 기간 동안 반복 수행될 수 있다. 단일 또는 적은 횟수로 측정된 청천시의 지상관측일사량과 표면도달일사량으로는 기상변수에 따른 오차가 정확하게 산출되기 어렵기 때문에, 측정대상의 수를 늘리기 위하여 단계 S210은 반복 수행되는 것이다. 즉, 오차 산출부(110)는 단계 S210을 수개월에서 수년에 해당하는 장기간에 걸쳐 수행할 수 있고, 단계 S210의 수행에 따라 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량(Solar Insolation, INS)과 지상에서 관측한 지상관측일사량과의 차를 구하여 산출된 오차를 저장하고, 이를 기상변수에 따라 데이터베이스화할 수 있는 것이다. 이하 기상위성에서 관측 및 제공되는 일사량의 자료를 표면도달일사량이라 하며, 지상에서 관측된 일사량을 지상관측일사량이라 한다.
본 발명은 청천시, 즉 맑음에 해당하는 특정 시점의 표면도달일사량을 보정하기 위한 것이므로, 오차를 산출하는 단계 S210이 수행되는 기간 동안 다양한 기상 상황 중 청천시만이 별도로 분류되고, 이때의 표면도달일사량과 지상관측일사량의 오차가 산출된다. 이를 위해 단계 S210은 도 3에 도시된 바와 같이 청천시에 해당하는지 여부를 판단하고, 오차를 산출하여 데이터베이스화 하는 보다 구체적인 단계들을 포함할 수 있다.
도 3을 참조하면, 오차 산출부(110)의 제1 청천 판별 모듈(111)은 특정시 특정지역의 지상관측일사량과 특정지역에서 관측 가능한 일사량의 최대치를 비교하여 특정시가 청천시에 해당하는지 여부를 판별한다(단계 S211). 여기에서, 특정시 특정지역이란 지상관측일사량이 획득된 시점과 지역에 해당하고, 본 단계에서는 해당 지상관측일사량이 획득된 시점(특정시)이 청천시에 해당하는지 여부가 판단되는 것이다.
보다 구체적으로, 제1 청천 판별 모듈(111)은 특정시 특정지역에서 지상관측일사량을 특정지역에서 관측 가능한 일사량의 최대치로 나눈 값이 기준치 이상일 때, 지상관측일사량이 관측된 특정시를 청천시로 판별한다. 일반적으로 태양에서 입사되는 일사량은 다양한 요인들에 의해 감쇄되는데, 이 감쇄요인들의 대표적인 예로는 구름, 대기 중 오존 함유량, 대기 중 수증기 함유량 등이 있다. 바람직하게, 제1 청천 판별 모듈(111)은 지상관측일사량이 관측된 시점이 맑은 시점(청천시)인지 여부를 판별하기 위하여 상기한 감쇄요인 중 구름을 배제하여 모델링한 관측 가능한 일사량의 최대치(이하, 최대일사량 이라 함)를 구할 수 있다. 단, 이 때 모델링한 최대일사량은 대기 내부에 포함되는 감쇄요인 중 구름만을 배제한 수치로 태양의 고도와 같이 관측 시각에 따라 변동되는 요소는 고려된 수치이다. 즉, 최대일사량은 관측시간에 따라 달리 적용될 수 있는 것이다.
바람직하게, 청천시에 해당하는지 여부를 판별하기 위한 기준치는 0.85 내지 0.95가 될 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 기준치는 사용자에 따라 달리 적용될 수 있는 수치이며, 지상관측일사량을 최대일사량으로 나눈 수치가 상기한 수치 범위에 포함되어야 하는 것은 아니며, 사용자의 선택에 따라 0.9와 같이 단일의 수치가 적용될 수도 있다.
제1 청천 판별 모듈(111)에 의하여 특정시 특정지역의 지상관측일사량을 최대일사량으로 나눈 값이 기준치 이상이 되어 특정시가 청천시로 판별되면, 특정시 특정지역의 지상관측일사량 및 특정시 특정지역에 대하여 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량은 이하 단계 S212에서 사용된다. 반면, 제1 청천 판별 모듈(111)에 의하여 특정시 특정지역의 지상관측일사량을 최대일사량으로 나눈 값이 기준치 이상이 되지 않아 특정시가 청천시에 해당하지 않는 것으로 판별되면, 특정시 특정지역의 지상관측일사량 및 특정시 특정지역에 대하여 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량은 이하 단계 S212에서 사용되지 않고, 오차를 산출하는 단계 S210은 종료된다.
바람직하게, 단계 S211에서 특정시가 청천시에 해당하는 것으로 판별되면, 오차 산출 모듈(112)은 특정시 특정지역에 대한 표면도달일사량에서 지상관측일사량을 빼 오차를 산출한다(단계 S212). 일반적으로 표면도달일사량은 지상관측일사량보다 큰 값을 가지는데, 이는 표면도달일사량은 기상위성에서 측정한 것으로 다양한 감쇄요인에 의해 감쇄된 실측값인 지상관측일사량보다 크기 때문이다.
데이터베이스화 모듈(113)은 단계 S212에서 산출된 오차를 특정시 특정지역의 기상변수에 따라 데이터베이스화 한다(단계 S213). 여기에서, 기상변수란 관측시간의 태양천정각, 대기 중 오존 함유량, 대기 중 수증기 함유량 또는 관측일자일 수 있다. 관측일자는 엄밀히 말해 기상변수는 아니지만, 관측일자에 따라 계절의 변화 및 이에 따른 일사량의 변화를 추정할 수 있기 때문에 기상변수에 포함될 수 있다. 또한 이 외의 변수로는 관측지역이 포함될 수 있다. 이와 같은 기상변수 중, 가장 주요하게 사용되는 것은 태양천정각이다. 도 5는 태양천정각의 개념을 설명하기 위한 것으로 태양이 관측자의 수직한 윗부분을 기준으로 어느 쪽에 위치하는지를 판별하기 위한 것이다. 일반적으로 태양천정각은 90도에서 태양의 고도를 뺀 값으로 구하며, 태양천정각이 커질수록, 즉, 태양의 고도가 낮을수록 오차가 커지므로, 오차와 태양천정각과의 상관관계를 이용하여 오차가 측정되지 않은 시점의 오차는 관측시간에 따라 추정될 수 있다. 이는 태양천정각에 따른 오차의 데이터가 충분히 수집되었을 때 사용 가능한 것으로, 예를 들어, 통계적으로 태양천정각이 5도 만큼 증가할 때 표면도달일사량과 지상관측일사량의 오차가 10 이면, 이는 후술할 청천일사량 산출단계(S220)에서 사용될 수 있다. 또한 오차와 태양천정각과의 상관관계를 이용하여 오차를 추정하는 방법은 이하 도 6 및 7을 참조하여 보다 상세하게 설명될 것이다.
이에 더하여, 상기에서 열거한 기상변수 중에 대기 중 오존 함유량, 대기 중 수증기 함유량은 태양천정각 외의 기타 변수로 사용될 수 있다. 즉, 단계 S212에서 산출된 오차 중 태양천정각이 일정할 때 대기 중 오존 함유량, 대기 중 수증기 함유량에 따른 오차의 변화를 측정하여 오차의 정확도를 보다 높일 수 있다. 또한 오존 함유량과 대기 중 수증기 함유량에 대한 오차가 데이터베이스화되어, 대기 중 오존 함유량 또는 수증기 함유량의 변화에 따른 오차의 변화가 통계화될 수 있고, 이는 후술할 청천일사량을 산출하는 단계 S220에서 사용될 수 있다.
단계 S210에서 오차가 산출되면 이를 실제적으로 적용하는 과정이 청천일사량을 산출하는 단계 S220으로서, 청천일사량 산출부(120)는 기상위성에서 관측하여 제공되는 특정 청천시 해당지역의 표면도달일사량에 산출된 기상변수에 따른 오차를 적용하여 특정 청천시 해당지역의 표면도달일사량을 보정하고, 보정된 표면도달일사량을 기초로 해당지역의 청천일사량을 산출한다(단계 S220). 단, 단계 S220에서 보정하는 일사량은 청천시의 일사량이므로, 청천일사량을 산출하는 단계 S220은, 도 4에 도시된 바와 같이, 청천시에 해당하는지 여부를 판단하고, 실제적으로 오차를 적용하여 일사량을 보정하는 보다 구체적인 단계들을 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 청천일사량 산출부(120)의 제2 청천 판별 모듈(121)은 해당지역에 대하여 표면도달일사량이 관측된 시점이 청천시에 해당하는지 여부를 판별한다(단계 S221). 보다 구체적으로, 제2 청천 판별 모듈(121)은 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량을 해당지역의 관측 가능한 일사량의 최대치로 나눈 값이 기준치 이상일 때, 표면도달일사량이 관측된 시점이 청천시에 해당하는 것으로 판별한다. 여기에서, 청천시에 해당하는지 여부를 판별하는 이유는, 오차를 산출하는 단계 S210에서 산출된 오차가 청천시를 기준으로 산출된 것이기 때문에, 이를 적용하는 대상 또한 청천시가 되어야하기 때문이다.
바람직하게, 제2 청천 판별 모듈(121)에 의하여 청천시에 해당하는지 여부가 판별되는 방식은 상기에서 설명된 제1 청천 판별 모듈(111)에 의하여 수행되는 방식과 유사하다. 다만, 제1 청천 판별 모듈(111)은 지상에서 관측된 지상관측일사량을 최대일사량으로 나눈값을 기준으로 청천시에 해당하는지 여부를 판단하고, 제2 청천 판별 모듈(121)은 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량을 최대일사량으로 나눈값을 기준으로 청천시에 해당하는지 여부를 판단하는 점에서 차이가 있다. 제2 청천 판별 모듈(212)이 사용하는 청천시 여부를 판단하기 위한 기준치 또한 제1 청천 판별 모듈(112)이 사용하는 기준치와 동일하게 0.85 내지 0.95의 값을 가질 수 있으며, 상기 기준치는 사용자의 선택에 따라 해당 범위의 일정한 숫자가 사용될 수 있다.
제2 청천 판별 모듈(121)에 의하여 해당지역의 표면도달일사량을 최대일사량으로 나눈 값이 기준치 이상이 되어 해당지역의 표면도달일사량이 관측된 시점이 청천시로 판별되면, 단계 S210에서 산출된 오차를 표면도달일사량에서 빼는 방식으로 해당지역의 해당관측시점의 표면도달일사량은 보정된다. 반면, 제2 청천 판별 모듈(121)에 의하여 청천시에 해당하지 않는 것으로 판별되면 해당지역의 표면도달일사량은 보정되지 않고, 단계 S220은 종료된다.
바람직하게, 단계 S221에서 청천시에 해당하는 것으로 판별되면, 청천일사량 산출 모듈(122)은 해당지역에 대한 표면도달일사량에서 기상변수에 따른 오차를 적용하여 해당지역의 청천일사량을 산출한다(단계 S222). 보다 구체적으로, 청천일사량 산출 모듈(122)은 해당지역에 대한 표면일사량에서 오차를 빼는 방식으로 표면도달일사량을 보정할 수 있다. 여기에서, 표면도달일사량을 보정하기 위하여 사용되는 오차는 표면도달일사량이 관측된 기상변수에 따라 달리 적용될 수 있으며, 이때 주요하게 사용되는 기상변수는 태양천정각이다. 즉, 단계 S222에서는 단계 S210에서 데이터베이스화된 오차 중 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각과 동일한 태양천정각에 대응되어 저장된 오차를 표면도달일사량에서 빼, 표면도달일사량을 보정하여 정확도를 높이는 것이다.
바람직하게, 청천일사량 산출 모듈(122)은 해당지역의 표면도달일사량이 관측된 시점에서 최근 일정 기간 내의 오차를 이용하여 표면도달일사량을 보정할 수 있다. 여기에서, 최근 일정 기간은 사용자의 선택에 의하여 변동 될 수 있으며, 바람직하게는 Moving kernel 기법의 기준이 되는 60일이 사용될 수 있다. 또한, 최근 일정 기간 동안 저장된 해당지역의 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천청각과 동일한 태양천청각에 대한 오차가 다수라면, 청천일사량 산출 모듈(122)은 다수의 오차를 통계화하여 단일의 오차를 산출하고, 예를 들어, 다수의 오차의 평균 오차값을 산출하여 산출된 평균 오차값을 표면도달일사량에서 빼서 보정된 표면도달일사량, 즉, 청천일사량을 산출할 수 있다.
또는, 청천일사량 산출 모듈(122)은 해당지역의 표면도달일사량이 관측된 시점에서 최근 일정 기간 내의 오차를 이용하지 않고, 장기간에 걸쳐 관측된 오차를 사용하여 표면도달일사량을 보정할 수 있다. 최근 일정 기간 내의 오차를 사용하는 경우에는 수집된 오차의 수가 비교적 적어 다양한 종류의 기상 변수에 의한 오차의 변화를 적용하기 어려워, 다양한 기상 변수 중 태양천정각만을 주요 기상 변수로 하여 오차를 적용하는 것이 가능하였으나, 최근 일정 기간 내의 오차를 사용하지 않고, 단계 S210에서 데이터베이스화된 오차의 전체 데이터가 사용되는 경우에는 다양한 기상변수의 변화에 따른 오차의 변화를 통해 표면도달일사량을 보정하는 것이 가능하다.
일 실시예에서, 단계 S222에서 청천일사량 산출 모듈(122)은, 단계 S210에서 데이터베이스화된 오차 중 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각과 동일한 태양천정각에 대응되어 저장된 오차가 없는 경우에는, 데이터베이스화된 태양천정각에 따른 오차들의 값을 기초로 산출된 오차추정함수를 이용하여 해당지역의 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각에 대한 오차를 추정하고, 추정된 태양천정각에 따른 오차를 상기 표면도달일사량에 적용하여 상기 해당지역의 청천일사량을 산출할 수 있다.
먼저, 도 6 및 도 7을 참조하여, 표면도달일사량이 CLAVR-x 모델 및 COMA-INS 모델에 의하여 획득되는 경우 각각에 대하여 오차추정함수가 산출되는 과정을 설명한다. 여기에서, 오차추정함수가 산출되는 과정은 오차산출부(110) 또는 청천일사량 산출부(120)를 통하여 수행될 수 있고, 오차산출부(110)를 통하여 수행되는 경우에는 오차 산출 모듈(112)에서 수행된 후, 데이터베이스화 모듈(110)을 통하여 오차와 함께 저장될 수 있고, 청천일사량 산출부(120)를 통하여 수행되는 경우에는 청천일사량산출 모듈(120)에서 표면도달일사량의 보정시 태양천청각에 대응되는 오차가 없는 경우에 데이터베이스에 저장된 오차를 기초로 오차추정함수를 산출한 후 청천일사량을 산출할 수 있다.
도 6을 참조하면, 도 6의 (a)는 CLAVR-x 모델에 의하여 획득된 청천시의 표면도달일사량을 나타낸 것으로서, 바이어스(bias)의 크기는 관측된 표면도달일사량에 비례하고, 따라서 바이어스는 태양천정각의 코사인을 이용하여 보정될 수 있음을 나타낸다. 도 6의 (b)는 태양천정각의 코사인의 함수로서의 바이어스를 나타낸 것으로서, 상관계수가 너무 작아 상관인자를 설정하기 어려우므로, 태양천정각에 대한 바이어스 보정을 위하여 태양천정각의 빈(bin)에 대한 바이어스들의 평균이 산출된 수 있다. 도 6의 (b)에서 산출된 바이어스들의 평균에 대한 상관계수와 회귀식(regression formula)은 빨간색 선으로 나타내어지고 있다. 이를 기초로 산출된 오차추정함수는 아래의 [식 1]과 같다.
[식 1]
Figure 112017088589819-pat00003
여기에서, COR은 오차추정값이고 SZA는 태양천정각이고, a 및 b는 상수이다. 예를 들어, a는 149.2이고, b는 30.1일 수 있으나, a 및 b의 값은 다양하게 변형 가능하다.
바람직하게, 표면도달일사량이 CLAVR-x 모델에 의하여 획득된 경우에는 [식 1]을 이용하여 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각에 대응되는 오차가 추정될 수 있고, 청천일사량 산출 모듈(122)은 추정된 오차를 표면도달일사량에서 빼 표면도달일사량을 보정하여 해당지역의 청천일사량을 산출할 수 있다. 도 6의 (c)를 참조하면, 보정된 표면도달일사량, 즉 청천일사량 산출 모듈(122)에 의하여 산출된 청천일사량을 나타낸 것으로서, 도 6의 (a)와 대비하였을 때, 직선으로 표시된 지상관측일사량과 보다 더 정확하게 일치하는 것을 볼 수 있다.
도 7을 참조하면, 도 7의 (a)는 COMA-INS 모델에 의하여 획득된 청천시의 표면도달일사량을 나타낸 것으로서, CLAVR-x 모델과 동일한 방식으로 오차추정함수가 획득될 수 있다. 보다 구체적으로, 도 7의 (b)를 참조하면, 큰 표준편차로 바이어스들과 태양천정각 간의 음의 상관이 있음을 볼 수 있다. 이를 단순화하기 위하여 바이어들은 CLAVR-x 모델에서 수행된 방식과 유사한 방식으로 평균될 수 있고, 다만, COMA-INS 모델에 의하는 경우는 CLAVR-x 모델과 다르게, 도 7의 (b)에서 빨간색 선으로 표시된 바와 같이 바이어스와 태양천정각의 코사인 간에 비선형 관계를 가진다. 이를 기초로 커브-피팅(curve-fitting)을 수행하면 아래의 [식 2]와 같은 지수함수로서의 오차추정함수가 산출될 수 있다.
[식 2]
Figure 112017088589819-pat00004
여기에서, COR은 오차추정값이고 SZA는 태양천정각이고, c, d, 및 e는 상수이다. 예를 들어, c는 280.97, d는 451.9, e는 2.76일 수 있으나, c, d, 및 e의 값은 다양하게 변형 가능하다.
바람직하게, 표면도달일사량이 COMA-INS 모델에 의하여 획득된 경우에는 [식 2]를 이용하여 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각에 대응되는 오차가 추정될 수 있고, 청천일사량 산출 모듈(122)은 추정된 오차를 표면도달일사량에서 빼 표면도달일사량을 보정하여 해당지역의 청천일사량을 산출할 수 있다. 도 7의 (c)를 참조하면, 보정된 표면도달일사량, 즉 청천일사량 산출 모듈(122)에 의하여 산출된 청천일사량을 나타낸 것으로서, 도 7의 (a)와 대비하였을 때, 직선으로 표시된 지상관측일사량과 보다 더 정확하게 일치하는 것을 볼 수 있다.
따라서 본 발명에 의하면, 데이터베이스에 저장된 특정 태양천정각에 대한 오차를 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 데이터베이스에 저장된 특정 태양천정각에 대한 오차가 없는 경우에는 데이터베이스에 저장된 오차들을 이용하여 상기와 같이 오차추정함수를 산출할 수 있으므로, 청천시 특정지역에서 측정된 표면도달일사량을 보다 효과적으로 보정하여 청천일사량을 산출할 수 있는 효과가 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 기상위성의 청천일사량 보정방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.
또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
전술한 본 발명에 따른 기상위성의 청천일사량 보정방법에 대한 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명에 속한다.
100: 청천일사량 보정시스템
110: 오차 산출부 111: 제1 청천 판별 모듈
112: 오차 산출 모듈 113: 데이터베이스화 모듈
120: 청천일사량 산출부 121: 제2 청천 판별 모듈
122: 청천일사량 산출 모듈
130: 제어부

Claims (9)

  1. 청천시 특정지역에 대하여 지상에서 관측된 지상관측일사량과 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량의 차를 통해 기상변수에 따른 오차를 산출하는 단계를 포함하되, 상기 산출된 오차는 상기 기상변수에 따라 데이터베이스화되고; 및
    상기 기상위성에서 관측하여 제공되는 특정 청천시 해당지역의 표면도달일사량에 상기 기상변수에 따른 오차를 적용하여 상기 특정 청천시 해당지역의 표면도달일사량을 보정하고, 상기 보정된 표면도달일사량을 기초로 상기 해당지역의 청천일사량을 산출하는 단계를 포함하는 기상위성의 청천일사량 보정방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 오차를 산출하는 단계는
    특정시 특정지역의 지상관측일사량과 상기 특정지역에서 관측가능한 일사량의 최대치를 비교하여 상기 특정시가 청천시에 해당하는지 여부를 판별하는 단계;
    상기 특정시가 청천시에 해당하는 것으로 판별되는 경우, 상기 특정시 특정지역에 대한 표면도달일사량에서 지상관측일사량을 빼 오차를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 오차를 상기 특정시 특정지역의 기상변수에 따라 데이터베이스화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상위성의 청천일사량 보정방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 청천시에 해당하는지 여부를 판별하는 단계는
    상기 특정시 특정지역의 상기 지상관측일사량과 상기 특정지역에서 관측가능한 일사량의 최대치를 나눈 값이 기준치 이상일 때 상기 특정시가 청천시에 해당하는 것으로 판별하는 단계를 포함하되, 상기 기준치는 0.85 내지 0.95 인 것을 특징으로 하는 기상위성의 청천일사량 보정방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 기상변수는 태양청전각에 해당하는 것을 특징으로 하는 기상위성의 청천일사량 보정방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 기상변수는 대기 중 오존함유량, 대기 중 수증기 함유량, 관측일자, 또는 관측지역을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기상위성의 청천일사량 보정방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 청천일사량을 산출하는 단계는
    상기 해당지역에 대하여 상기 기상위성에서 관측하여 제공되는 표면도달일사량과 상기 해당지역에서 관측가능한 일사량의 최대치를 비교하여 상기 해당지역에 대하여 표면도달일사량이 관측된 시점이 청천시에 해당하는지 여부를 판별하는 단계; 및
    상기 청천시에 해당하는 것으로 판별되는 경우, 상기 해당지역에 대한 표면도달일사량에서 상기 기상변수에 따른 오차를 적용하여 상기 해당지역의 청천일사량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상위성의 청천일사량 보정방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 청천시에 해당하는지 여부를 판별하는 단계는
    상기 해당지역의 표면도달일사량과 상기 해당지역의 표면도달일사량이 관측된 시점에 상기 해당지역에서 관측가능한 일사량의 최대치를 나눈 값이 기준치 이상일 때 상기 표면도달일사량이 관측된 시점이 청천시에 해당하는 것으로 판별하는 단계를 포함하되, 상기 기준치는 0.85 내지 0.95 인 것을 특징으로 하는 기상위성의 청천일사량 보정방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 청천일사량을 산출하는 단계는
    상기 해당지역에 대하여 상기 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각에 대응되는 오차가 데이터베이스에 있는 경우에는, 상기 데이터베이스화된 태양천정각에 따른 오차들 중 상기 해당지역에 대한 표면도달일사량의 관측일 기준 최근 일정 기간 동안의 오차들의 평균 오차값을 산출하는 단계; 및
    상기 평균 오차값을 상기 표면도달일사량에 적용하여 상기 해당지역의 청천일사량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상위성의 청천일사량 보정방법.
  9. 제6항에 있어서, 상기 청천일사량을 산출하는 단계는
    상기 해당지역에 대하여 상기 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각에 대응되는 오차가 데이터베이스에 없는 경우에는, 상기 데이터베이스화된 태양천정각에 따른 오차들의 값을 기초로 산출된 오차추정함수를 이용하여 상기 해당지역의 상기 표면도달일사량이 관측된 시점의 태양천정각에 대한 오차를 추정하는 단계를 포함하되, 상기 오차추정함수는 아래의 [수식 1] 또는 [수식 2]에 해당하고; 및
    상기 추정된 태양천정각에 따른 오차를 상기 표면도달일사량에 적용하여 상기 해당지역의 청천일사량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상위성의 청천일사량 보정방법.
    [수식 1]
    Figure 112017088589819-pat00005

    [수식 2]
    Figure 112017088589819-pat00006

    여기에서, COR은 오차추정값이고 SZA는 태양천정각이고, a, b, c, d, 및 e는 상수이다.
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