KR102008698B1 - 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템 - Google Patents

구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102008698B1
KR102008698B1 KR1020180061036A KR20180061036A KR102008698B1 KR 102008698 B1 KR102008698 B1 KR 102008698B1 KR 1020180061036 A KR1020180061036 A KR 1020180061036A KR 20180061036 A KR20180061036 A KR 20180061036A KR 102008698 B1 KR102008698 B1 KR 102008698B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
seeding
point
calculating
altitude
maximum
Prior art date
Application number
KR1020180061036A
Other languages
English (en)
Inventor
채상희
장기호
김경익
정진임
김백조
차주완
정운선
Original Assignee
대한민국
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 대한민국 filed Critical 대한민국
Priority to KR1020180061036A priority Critical patent/KR102008698B1/ko
Priority to EP18207139.9A priority patent/EP3574746A1/en
Priority to US16/197,730 priority patent/US20190364748A1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102008698B1 publication Critical patent/KR102008698B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G15/00—Devices or methods for influencing weather conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/08—Adaptations of balloons, missiles, or aircraft for meteorological purposes; Radiosondes
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25C—PRODUCING, WORKING OR HANDLING ICE
    • F25C3/00—Processes or apparatus specially adapted for producing ice or snow for winter sports or similar recreational purposes, e.g. for sporting installations; Producing artificial snow
    • F25C3/04—Processes or apparatus specially adapted for producing ice or snow for winter sports or similar recreational purposes, e.g. for sporting installations; Producing artificial snow for sledging or ski trails; Producing artificial snow
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C5/00—Measuring height; Measuring distances transverse to line of sight; Levelling between separated points; Surveyors' levels

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Thermal Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 구름액체함량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템에 관한 것으로, 예측된 수치예보자료를 활용하여 구름수액량 분포 및 풍속을 고려한 항공실험용 최적의 시딩고도와 시딩라인을 산출하는 방법 및 항공실험용 최적의 시딩고도와 시딩라인의 위도와 경도, 목표지점의 위치 및 평균 바람장을 표출하여 보여주는 시스템을 제공함으로써, 항공실험에 많은 도움을 줄 수 있으며, 이렇게 산출된 시딩라인들은 실제 실험시나 예측시스템을 구축하는데 활용될 수 있는 효과가 있다.

Description

구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템{DISPLAY SYSTEM AND METHOD FOR CALCULATING AIRBORNE CLOUD SEEDING LINE CONSIDERING CLOUD LIGUID WATER}
본 발명은 구름의 액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 또는 인공증설 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 예측된 수치예보자료를 활용하여 구름수액량 분포 및 풍속을 고려한 항공실험용 최적의 시딩라인을 산출하는 방법 및 표출 시스템에 관한 것이다.
기후변화에 의한 이상기상 현상으로 태풍, 집중호우, 폭설, 가뭄 등 다양한 기상이변이 전 세계에 발생하고 있으며 이는 직·간접적으로 물질적, 경제적 손실을 유발한다. 우리나라는 최근 10년(2001-2010)간 연평균 강수량이 1410.4 ㎜로 많은 편이지만 연강수량의 60% 이상이 여름철에 집중되는 아시아 몬순기후 지역에 속한다. 따라서 강수의 지역적·계절적 편차가 심하며 가을과 봄철에는 강수량 부족으로 인해 지역적인 가뭄이 발생하고 있어 수자원 확보 및 체계적인 관리의 필요성이 대두되고 있다.
자연으로부터의 수자원이 제한되어 있는 상황에서 대체수자원 확보의 방안으로 댐 건설, 강변여과수, 해수담수화, 해양심층수, 인공증우, 인공증설 등이 고려되고 있다. 이 중 인공증우나 인공증설은 개발에 따른 환경문제를 최소화하며 비교적 적은 비용으로 수자원을 확보하고 가뭄 피해를 줄이는 방안이 될 수 있다.
인공증우는 구름층이 형성되어 강수의 가능성이 있으나 예상강수량이 적은 경우 인공의 구름 씨뿌리기(cloud seeding, 이하 시딩)를 통해 구름발달과 강수응결을 활성화시켜 더 많은 강수를 내리게 하거나 다른 지역에 강수를 미리 내리게 하는 기술이다. 인공증설은 낮은 기온으로 인해 비 대신 눈이 내리도록 하는 것에 대응된다.
이러한 인공증우 또는 인공증설 실험은 크게 항공실험과 지상실험으로 나누어지며 그 중 항공실험이 더 효과적으로 알려져 있다. 항공실험에서 가장 중요한 것은 시딩라인을 설정 및 결정하는 것이다. 시딩라인은 구름액체수함량(cloud liquid water content)이 가장 많이 있는 지점 및 고도에 위치하는 것이 효과적이다.
보통 시딩라인은 풍상측에 위치하여 풍하측에 위치한 목표지역으로 시딩물질이 확산되도록 설계하는 것이 일반적이며, 바람장에 따라서 시딩위치가 달라지기 때문에 선정된 고도층의 바람장(풍향, 풍속)을 고려해야만 한다.
또한, 우리나라와 같이 목표지역이 지형적 특성과 실험을 위한 기상조건에 의해 특정지역으로 국한되어 있다. 그리고 실험장비 및 관측 장비들이 부족하다. 이와 같은 경우 목표지역에 구름씨앗의 시딩효과를 증가시키기 위해서는 보다 정확한 시딩라인을 결정하기 위한 실험설계가 필요하다.
이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 종래기술로는 최근의 대한민국 등록특허공보 10-1820728호(2018.02.28.)에서 인공강설을 위한 시딩 조건 및 고도를 결정하는 방법 및 시스템이 공지되어 있다.
그러나 상기 종래기술은 빙정핵화 과정에 직접적으로 관계하는 두 요소인 온도와 총구름액체수함량을 고려하여, 지상 및 항공실험에서 보편적으로 사용 가능한 최적의 시딩 조건과 시딩 고도를 결정하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
이는 본 발명에서 제안하고자하는 예측된 수치예보자료를 활용하여 구름수액량 분포 및 풍향·풍속을 고려한 항공실험용 최적의 시딩고도와 시딩라인의 위도와 경도, 목표지점의 위치 및 평균 바람장을 표출하여 보여주는 기술과는 차이가 있다.
본 발명은 전술한 종래의 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로, 본 발명의 목적은 예측된 수치예보자료를 활용하여 시간대별 평균 연직누적한 총구름액체수함량(LWP: liquid water path)을 산출하고, 최대 액체수함량(LWC: liquid water contents)을 판단함으로써 구름수액량 분포 및 풍속을 고려한 항공실험용 최적의 시딩고도와 시딩라인을 산출하는 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 항공실험용 최적의 시딩고도와 시딩라인의 위도와 경도, 목표지점의 위치 및 평균 바람장을 표출하여 보여주는 시스템을 제공하는데 있다.
본 발명은 상술한 목적을 달성하기 위하여, 항공실험용 인공증우 또는 인공증설 시딩라인 산출 방법에 있어서, 대상 영역에 대한 수치예보모델 자료 산출 단계; 상기 수치예보모델 자료에 따른 목표지역의 매 시간대별 평균 총구름액체수함량(LWP: liquid water path)을 산출하고, 상기 총구름액체수함량(LWP)의 최대값이 나타나는 시간대를 도출하는 시딩 시각 설정 단계; 상기 목표지역에서의 시딩라인의 중간지점 및 양끝점의 위도와 경도를 산출하는 시딩 지점 설정 단계; 상기 시딩라인의 중간지점으로부터 왼쪽, 오른쪽, 위쪽, 아래쪽 방향으로 소정 거리의 영역에서 최대 구름의 액체수함량(LWC: liquid water contents)을 판단하는 LWC 산출 단계; 상기 최대 구름의 액체수함량(LWC)이 0보다 크다고 판단되면, 최적 시딩라인 및 시딩고도를 표출하는 시딩라인 표출 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
일실시예에서, 상기 시딩 시각 설정 단계는 매 시간대별 평균 총액체수함량(LWP)을 산출하고, 상기 총액체수함량(LWP)의 최대값이 나타나는 시간대를 시딩 시각으로 도출할 수 있다.
일실시예에서, 상기 시딩 지점 설정 단계는 목표지점(Target)의 평균 풍향 및 풍속을 산출하는 단계와 시딩라인의 중간지점 및 좌우 종료점을 산출하는 단계, 상기 중간지점을 중심으로 좌, 우, 상, 하 선택영역 안에서 최대 LWC 지점 및 고도 설정 단계 및 최대 LWC 지점으로 상기 중간지점 이동 및 상기 좌 우 종료점 이동 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 본 발명은 상술한 목적을 달성하기 위하여, 항공실험용 인공증우 또는 인공증설 시딩라인 표출 시스템은, 수치예보모델 자료에 따른 목표지역의 매 시간대별 평균 LWP를 산출하는 액체구름량 산출부, 상기 LWP가 최대로 나타나는 시간대에서 목표지점 평균 풍속, 풍향에 따른 목표지점과 시딩라인의 중간지점과의 사이의 각도(θ)를 산출하는 풍향풍속 산출부, 시딩라인의 중간지점 및 좌우 종료점을 산출하는 단계, 상기 중간지점을 중심으로 좌, 우, 상, 하 선택영역 안에서 최대 LWC 지점 및 고도 설정 단계 및 최대 LWC 지점으로 상기 중간지점 이동 및 상기 좌 우 종료점 이동 단계를 포함하여 시딩 지점을 설정하는 시딩라인 산출부 및 시딩고도와 시딩라인의 위도와 경도, 목표지점의 위치 및 평균 바람장을 표출하여 보여주는 시딩라인 표출부를 포함하여 이루어질 수 있다.
일실시예에서, 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 표출 시스템은 매 시간대별 평균 총액체수함량(LWP)을 산출하고, 상기 총액체수함량(LWP)의 최대값이 나타나는 시간대를 시딩 시각으로 도출하는 시딩 시각 설정부를 더 포함할 수 있다.
일실시예에서, 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 표출 시스템은, 목표지점(Target)의 평균 풍향 및 풍속을 산출하고, 시딩라인의 중간지점 및 좌우 종료점을 산출하고, 상기 중간지점을 중심으로 좌, 우, 상, 하 선택영역 안에서 최대 LWC 지점 및 고도를 설정하고, 최대 LWC 지점으로 상기 중간지점 이동 및 상기 좌 우 종료점 이동을 수행하는 시딩 지점 설정부를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 시간대별 평균 총구름액체수함량(LWP)을 산출하고, 최대 액체수함량(LWC)을 판단함으로써 시딩라인이 구름수액량이 가장 많이 있는 지점 및 고도층에 위치하도록 항공실험용 최적의 시딩라인 및 고도를 산출할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 예측된 수치예보자료를 활용하여 구름수액량 분포 및 풍속을 고려한 항공실험용 최적의 시딩고도와 시딩라인의 위도와 경도, 목표지점의 위치 및 평균 바람장을 표출하여 보여주는 시스템을 제공함으로써, 항공실험에 많은 도움을 줄 수 있으며, 이렇게 산출된 시딩라인들은 실제 실험시나 예측시스템을 구축하는데 활용될 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 또는 인공증설 시딩라인 산출 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시딩 지점 설정 단계의 세부 사항을 포함하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 또는 인공증설 시딩라인 표출 시스템의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 평균 바람장과 각도를 도식화한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 목표지역(Target)과 시딩라인에 대한 중간지점(A), 양끝점(B, C)의 위도 및 경도를 도식화한 예시도이다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 최대 LWC가 나타나는 포인트를 설정하는 것을 도식화한 예시도이다.
도 7는 본 발명의 일 실시예에 따른 시딩라인 표출부를 통해 목표지점에 대한 시딩라인 및 시딩고도가 표출되는 것을 보여주는 예시도이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 또는 인공증설 시딩라인 산출 방법을 나타내는 흐름도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시딩 지점 설정 단계의 세부 사항을 포함하는 방법을 나타내는 흐름도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름의 액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 또는 인공증설 시딩라인 표출 시스템의 구성도이다.
이하의 설명에 있어서 인공증우는 인공강우, 인공강설 및 인공증설 등을 포함하는 개념을 내포하고 대표하는 것으로 해석할 수 있다.
이에 본 발명은 도 1에 도시된 바와 같이, 항공실험용 인공증우 최적 시딩라인 산출 방법에 있어서, 수치예보모델 자료 산출 단계(S100), 시딩 시각 설정 단계(S200), 시딩 지점 설정 단계(S300), 최대 LWC 판단 단계(S400), 최적 시딩라인 및 시딩고도 표출 단계(S500)를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 수치예보모델 자료 산출 단계(S100)는 대상 지역에 대하여 비시딩 수치실험 수행을 통한 상세한 해상도로 수치예보모델 자료의 결과물을 산출하는 단계이다.
이는 대상지역에 대한 지상 및 고층 관측 자료인 종관 관측 자료와 기상위상 및 기상 레이더를 통한 비종관 관측 자료 등을 입력 자료로 하여 고해상도의 지역수치 예보모델의 결과물을 산출하는 단계일 수 있다.
상기 시딩 시각 설정 단계(S200)는 상기 수치예보모델 자료에 따른 목표지역의 시딩 가능 시간에서 총구름액체수함량(LWP: Liquid Water Path)의 최대값이 나타나는 시간대를 도출하여 시딩 시각을 설정하는 단계이다. 용어 '총구름액체수함량'은 간략히 '총액체수함량' 또는 '총구름액체물량'으로 명명될 수 있다.
상기 LWP는 목표지역에 대한 연직 누적된 액체 수함량의 총합을 의미하고, 총액체수함량이라 명명할 수 있다.
상기 LWP는 본 발명의 액체구름량 산출부(110)에서 아래와 같은 수학식 1이 고려된 프로그램을 통해 산출될 수 있다.
Figure 112018052580430-pat00001
수학식 1에서 LWP의 단위는 [g m-2]이다. 여기서, i는 모델의 연직 고도 레벨,
Figure 112019029277494-pat00002
는 건조공기의 밀도(kg m-3),
Figure 112019029277494-pat00003
는 구름물에 대한 혼합비(g kg-1),
Figure 112019029277494-pat00004
는 모델의 연직층마다의 고도 차이를 의미하며, 이는 상기 수치예보모델 자료 산출 단계(S100)의 모델결과물로부터 건조공기의 밀도 및 구름물에 대한 혼합비를 계산할 수 있다.
이에 상기 시딩 시각 설정 단계(S200)는 매 시간대별 평균 LWP를 산출한 뒤, 상기 LWP의 최대값이 나타나는 시간대를 시딩 시각으로 설정할 수 있는 것이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 상기 시딩 지점 설정 단계(S300)는 목표지역(Target)의 평균 풍향 및 풍속을 산출하는 단계(S310)와 시딩라인의 중간지점(A점) 및 좌우 종료점(B, C점)을 산출하는 단계(S320), 상기 중간지점(A)를 중심으로 좌, 우, 상, 하 선택영역 안에서 최대 LWC 지점 및 고도 설정 단계(S330) 및 최대 LWC 지점으로 상기 중간지점(A점) 이동 및 상기 좌 우 종료점(B, C점) 이동 단계(S340)를 포함하여 이루어질 수 있다.
이에 상기 시딩 지점 설정 단계(S300)를 본 발명의 일실시예에 따라 설명하면 다음과 같다.
상기 목표지역의 평균 풍향 및 풍속을 산출하는 단계(S310)는 상기 수학식 1로부터 도출된 LWP가 최대로 나타나는 시간대의 목표지역 평균 풍향, 풍속에 따른 바람장 및 목표지역(Target)과 시딩라인의 중간지점과의 사이의 각도(
Figure 112018052580430-pat00005
)를 산출하는 단계로서, 본 발명의 풍향풍속 산출부(120)를 통하여 산출될 수 있다.
본 발명의 일실시예에서는 상기 수학식 1로부터 도출된 LWP가 최대로 나타나는 시간대의 고도 400 m에서 3 ㎞까지 목표지역의 미리 설정된 각 고도에서의 동서방향 바람성분과 남북방향 바람성분에 대한 평균 풍향과 평균 풍속을 산출한다.
또한, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 평균 풍속(
Figure 112018052580430-pat00006
)과 풍향에 대한 각도(
Figure 112018052580430-pat00007
)를 도식화한 예시도로서 이를 참조하여 설명한다.
먼저 상기 수치예보모델 자료 산출 단계(S100)의 모델결과물로부터 가지고 온 u와 v를 통하여 평균 풍속(
Figure 112019029277494-pat00008
)이 아래의 수학식 2에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112018052580430-pat00009
수학식 2의 단위는 [m s-1]이다. 여기서, u는 동서방향(x)의 바람성분을 의미하며, v는 남북방향(y)의 바람성분을 의미한다.
이때 상기 목표지역(Target)과 시딩라인의 중간지점과의 사이의 각도(
Figure 112019503288224-pat00010
)가 결정될 수 있다. 그리고 상기 각도(
Figure 112019503288224-pat00011
)는 아래의 수학식 3에 따라 산출될 수 있다(단, 수학식 3에서 x=-u, y=-v로 계산됨).
Figure 112018052580430-pat00012
이후 시딩라인의 중간지점(A점) 및 좌우 종료점(B, C점)을 산출하는 단계(S320)는 시딩라인 지점(A, B, C)의 위도 및 경도를 산출하는 단계이다.
먼저 상기 목표지역의 평균 풍향 및 풍속을 산출하는 단계(S310)에서 산출된 평균 풍속(
Figure 112018052580430-pat00013
)을 이용하여 상기 목표지역으로부터 시딩라인의 중간지점(A)과의 거리(S)를 산출한다.
이때 상기 S는 아래의 수학식 4에 따라서 결정될 수 있다.
Figure 112018052580430-pat00014
여기서 Rt는 시딩물질로 인해 강수가 내리기까지 걸리는 시간(반응시간)으로 분단위의 수치를 사용자가 설정하여 입력할 수 있다.
이후 시딩라인에 대한 중간지점(A), 양끝점(B, C)의 위도 및 경도는 아래의 수학식들에 따라 산출될 수 있으며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 목표지역(Target)과 시딩라인에 대한 중간지점(A), 양끝점(B, C)의 위도 및 경도를 도식화한 예시도이다.
[수학식들]
Figure 112018052580430-pat00015
위의 수학식들에서, R0는 지구의 반경(m), x0, y0는 목표지역의 위도(y0)와 경도(x0)를 의미하고, xa, ya는 A점의 경도와 위도를, xb, yb는 B점의 경도와 위도를, xc, yc는 C점의 경도와 위도를 의미한다. 그리고 Sax는 A점에 대한 동서방향의 거리를 의미하고, Say는 A점에 대한 남북방향의 거리를 의미한다. 또한, L은 시딩라인의 총 거리를 나타낸다.
이후 상기 중간지점(A)를 중심으로 좌, 우, 상, 하 선택영역 안에서의 최대 액체수함량(LWC, Liquid Water Content) 지점 및 고도 설정 단계(S330)를 진행한다.
이는 본 발명의 일실시예에 따라 시딩라인의 중간지점(A)으로부터 왼쪽, 오른쪽, 위쪽, 아래쪽 방향에서 최대 LWC 지점을 찾아서 그 점을 다시 중간지점(A)으로 설정하고 시딩고도도 최대 LWC가 나타나는 고도층으로 선정하기 위해서이다.
이를 위하여 각 고도레벨에 따른 LWC는 아래의 수학식 5에 의해 산출될 수 있다.
Figure 112018052580430-pat00016
수학식 5에서 LWC의 단위는 [g m-3]이다. 여기서, i는 모델의 연직 고도 레벨,
Figure 112018052580430-pat00017
는 건조공기의 밀도(㎏ m-3),
Figure 112018052580430-pat00018
는 구름물에 대한 혼합비를 의미한다.
일반적으로 LWC가 0.1[g m-3]보다 클 경우 구름 수액량이 풍부한 구름이라 할 수 있다. 그러나 이 값은 그 지역에서 발생하는 구름의 기후학적인 특성에 따라 그 값에 차이가 있을 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 최대 LWC가 나타나는 포인트를 설정하는 것을 도식화한 예시도이다.
상기 시딩 지점 설정 단계(S300)의 최대 LWC 지점으로 상기 중간지점(A점) 이동 및 상기 좌우 종료점(B, C점) 이동 단계(S340)가 이루어질 수 있다.
이는 도 6에 도시한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 시딩라인의 중간지점(A)으로부터 왼쪽, 오른쪽, 위쪽, 아래쪽 방향으로 20 ㎞ 영역에서 최대 액체수함량인 LWC 지점을 찾아서 그 점을 다시 A점으로 설정하고 시딩고도 또한 최대 LWC가 나타나는 고도층으로 선정함을 볼 수 있는 것이다.
이때 대상영역(시딩라인의 중간지점(A)으로부터 왼쪽, 오른쪽, 위쪽, 아래쪽 방향으로 20 ㎞ 영역)은 사용자의 설정에 따라 변경 및 조정이 가능하다.
그리고 상기 [수학식들]에 따라 시딩라인의 양끝점인 B와 C지점을 다시 산출할 수 있다.
이때 만약 최대 LWC 값이 제로(0)라면 상기 [수학식들]에서 구한 시딩라인의 중간지점(A), 양끝점(B, C)을 그대로 사용할 수 있다.
상술한 바와 같이 상기 시딩 지점 설정 단계(S300)는 시딩라인에 대한 중간지점(A), 양끝점(B, C)의 위도 및 경도를 산출하는 것을 포함하되, 최대 LWC의 값의 지점을 시딩라인의 중간지점(A)으로 다시 설정하여 최적의 시딩라인의 양끝점인 B와 C지점을 산출할 수 있는 특징이 있는 것이다.
상기 최대 LWC 판단 단계(S400)에서는 최대 LWC가 0보다 크면, 이때 최적의 시딩라인 및 고도가 산출되고(S500) 이를 시딩라인 표출부(140)를 통하여 표출하는 시딩라인 표출단계(S600)를 진행할 수 있는 것이다.
상기 시딩라인 표출 단계(S600)는 상술한 과정을 통해 산출된 시딩라인의 양끝점(B, C)과 시딩고도를 표출하는 단계로서, 이때 표출할 때 시딩고도로 산출된 고도에서의 바람장도 함께 표출될 수 있다.
도 7는 본 발명의 일 실시예에 따른 시딩라인 표출부를 통해 목표지점에 대한 시딩라인 및 시딩고도가 표출되는 것을 보여주는 예시도로서, 도시에서와 같이 시딩고도와 시딩라인의 위도와 경도 및 목표지역의 위치를 표출하여 나타내고 있음을 알 수 있다.
또한, 본 발명은 도 3에 도시된 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 항공실험용 인공증우 시딩라인 표출 시스템(100)은 액체구름량 산출부(110), 풍향풍속 산출부(120), 시딩라인 산출부(130), 시딩라인 표출부(140)를 포함하여 구성될 수 있다. 시딩라인 산출부(130)는 시딩 시각 설정부, 시딩 지점 설정부 등의 기능을 수행하는 수단이나 이러한 수단에 상응하는 기능을 수행하는 구성부를 포함할 수 있다.
이때 상기 액체구름량 산출부(110)는 항공실험용 인공증우 시딩라인 표출 시스템에 있어서, 수치예보모델 자료에 따른 목표지역의 매 시간대별 평균 연직누적 액체구름량(LWP)을 산출하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 상기 풍향풍속 산출부(120)는 상기 연직누적 액체구름량(LWP)이 최대로 나타나는 시간대의 목표지점 평균 풍향, 풍속에 목표지점과 시딩라인의 중간지점과의 사이의 각도(
Figure 112018052580430-pat00019
)를 산출하는 기능을 수행할 수 있다.
상기 시딩라인 산출부(130)는 목표지점(Target)의 평균 풍향 및 풍속을 산출하는 단계와 시딩라인의 중간지점 및 좌우 종료점을 산출하는 단계, 상기 중간지점을 중심으로 좌, 우, 상, 하 선택영역 안에서 최대 LWC 지점 및 고도 설정 단계 및 최대 LWC 지점으로 상기 중간지점 이동 및 상기 좌 우 종료점 이동 단계를 포함하여 최적의 시딩 지점을 선정하는 기능을 수행할 수 있다.
상기 시딩라인 표출부(140)는 최적 예상 시딩고도와 시딩라인의 위도와 경도, 목표지점의 위치, 평균 바람장 및 본 발명의 실시예에서 산출되는 정보를 표출하여 디스플레이로서 보여주는 기능을 수행할 수 있다. 그러나 상기 시딩라인 표출부(140)는 본 발명의 실시예에서 산출되는 정보의 표출에 한정하지 않으며, 사용자에 의하여 다양한 기능을 추가하거나 설계될 수 있다.
이러한 본 발명의 실시예에 따른 항공실험용 인공증우 시딩라인 표출 시스템(100)의 액체구름량 산출부(110), 풍향풍속 산출부(120), 시딩라인 산출부(130), 시딩라인 표출부(140)는 하드웨어 장치나 컴퓨팅 장치에 의해 구현되는 것으로서, 적어도 하나 이상의 소프트웨어 모듈과 같은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 여기서, 하드웨어 장치나 컴퓨팅 장치는 프로세서와 메모리를 포함할 수 있고, 프로세서는 제어부, 제어장치 등으로 지칭될 수 있다. 이때, 제어부 또는 제어장치는 프로세서의 적어도 일부 구성부로 구비되거나 프로세서를 적어도 일부 구성부로 구비할 수 있다.
이때 상기 소프트웨어 모듈은 프로그램이나 소프트웨어 형태로 별도의 컴퓨터 판독 가능 매체(기록매체)에 저장되고 필요에 따라 컴퓨팅 장치에 로딩된 후 정보 처리부의 명령에 따라 해당 기능을 수행하도록 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합한 형태로 포함하도록 이루어진다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것을 포함할 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 여기서 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 사용자 단말에서 실행할 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 첨부된 도면에 의해 참조되는 바람직한 실시 예를 중심으로 구체적으로 기술되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

Claims (6)

  1. 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법에 있어서,
    대상 영역에 대한 수치예보모델 자료 산출 단계;
    상기 수치예보모델 자료에 따른 목표지역의 매 시간대별 평균 총구름액체수함량(LWP) 산출 단계;
    상기 총구름액체수함량(LWP)의 최대값이 나타나는 시간대를 도출하는 시딩 시각 설정 단계;
    상기 목표지역에서의 시딩라인의 중간지점 및 양끝점의 위도와 경도를 산출하는 시딩 지점 설정 단계;
    상기 시딩라인의 중간지점으로부터 왼쪽, 오른쪽, 위쪽, 아래쪽 방향으로 소정 거리의 영역에서 구름의 최대 액체수함량(LWC)을 산출하는 LWC 산출 단계; 및
    상기 최대 액체수함량(LWC)이 0보다 크다고 판단되면, 최대 액체수함량(LWC)이 나타나는 고도층으로 시딩라인 및 상기 시딩라인의 고도를 선정하여 시딩라인 및 시딩고도 표출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 시딩 시각 설정 단계는 매 시간대별 평균 총구름액체수함량(LWP)의 최대값이 나타나는 시간대를 시딩 시각으로 설정하는 것을 특징으로 하는 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 시딩 지점 설정 단계는, 목표지점(Target)의 평균 풍향 및 풍속을 산출하는 단계와 시딩라인의 중간지점 및 좌우 종료점을 산출하는 단계, 상기 중간지점을 중심으로 좌, 우, 상, 하 선택영역 안에서 최대 LWC 지점 및 고도 설정 단계, 및 최대 LWC 지점으로 상기 중간지점 이동 및 상기 좌 우 종료점 이동 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법.
  4. 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 표출 시스템에 있어서,
    수치예보모델 자료에 따른 목표지역의 매 시간대별 평균 총구름액체수함량(LWP)을 산출하는 액체구름량 산출부;
    상기 LWP가 최대로 나타나는 시간대에서 목표지점 평균 풍향, 풍속에 따른 평균 바람장 및 상기 목표지점과 시딩라인의 중간지점과의 사이의 각도를 산출하는 풍향풍속 산출부;
    목표지점(Target)의 평균 풍향 및 풍속을 산출하고, 시딩라인의 중간지점 및 좌우 종료점을 산출하고, 상기 중간지점을 중심으로 좌, 우, 상, 하 선택영역 안에서 구름의 최대 액체수함량(LWC) 지점 및 고도를 설정하고, 최대 LWC 지점으로 상기 중간지점 이동 및 상기 좌 우 종료점 이동을 수행하여 시딩 지점을 설정하는 시딩라인 산출부; 및
    최적 시딩고도와 시딩라인의 위도와 경도, 목표지점의 위치 및 평균 바람장을 표출하여 보여주는 시딩라인 표출부;
    를 포함하는 항공실험용 인공증우 시딩라인 표출 시스템.
  5. 제4 항에 있어서,
    매 시간대별 평균 총구름액체수함량(LWP)을 산출하고, 상기 LWP의 최대값이 나타나는 시간대를 시딩 시각으로 도출하는 시딩 시각 설정부를 더 포함하는 항공실험용 인공증우 시딩라인 표출 시스템.
  6. 제4 항에 있어서,
    목표지점(Target)의 미리 설정된 고도에서의 동서방향 바람성분과 남북방향 바람성분에 대한 평균 풍향 및 평균 풍속을 산출하고, 시딩라인의 중간지점 및 좌우 종료점을 산출하고, 상기 중간지점을 중심으로 좌, 우, 상, 하 선택영역 안에서 최대 LWC 지점 및 고도를 설정하고, 최대 LWC 지점으로 상기 중간지점 이동 및 상기 좌 우 종료점 이동을 수행하는 시딩 지점 설정부를 더 포함하는 항공실험용 인공증우 시딩라인 표출 시스템.
KR1020180061036A 2018-05-29 2018-05-29 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템 KR102008698B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180061036A KR102008698B1 (ko) 2018-05-29 2018-05-29 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템
EP18207139.9A EP3574746A1 (en) 2018-05-29 2018-11-20 Method and system for expressing airborne cloud seeding line considering cloud water
US16/197,730 US20190364748A1 (en) 2018-05-29 2018-11-21 Method and system for expressing airborne cloud seeding line considering cloud water

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180061036A KR102008698B1 (ko) 2018-05-29 2018-05-29 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102008698B1 true KR102008698B1 (ko) 2019-10-23

Family

ID=64426654

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180061036A KR102008698B1 (ko) 2018-05-29 2018-05-29 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20190364748A1 (ko)
EP (1) EP3574746A1 (ko)
KR (1) KR102008698B1 (ko)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210117764A (ko) * 2020-03-20 2021-09-29 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 유/무인기를 이용한 인공강우 시스템
KR20210117761A (ko) * 2020-03-20 2021-09-29 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 인공강우 항공 실험을 위한 비행 경로 설계 시스템 및 방법
KR20210135048A (ko) * 2020-05-04 2021-11-12 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 눈구름의 시딩가능성 평가 장치 및 방법
KR102327194B1 (ko) 2020-09-14 2021-11-16 대한민국 비시딩영역 대비 시딩영향영역의 총 인공강수량 산출방법
KR20210158645A (ko) * 2020-06-24 2021-12-31 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 기상 항공기 기반의 인공증우 실험을 위한 시딩 가능한 유효운 탐지 방법
KR20220033556A (ko) 2020-09-07 2022-03-17 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 인공증우(설) 항공실험 방법
KR20220035536A (ko) 2020-09-14 2022-03-22 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 겨울철 산악지역 지형성 구름 대상의 인공증설 항공실험 및 물리적 검증 방법
KR20220039241A (ko) * 2020-09-22 2022-03-29 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 댐 유역 인공강우 실험에 따른 경제효과 산정 방법 및 장치
KR20220170013A (ko) 2021-06-22 2022-12-29 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 인공강우 항공실험을 통한 미세먼지 저감효과 분석방법
KR20240010209A (ko) 2022-07-15 2024-01-23 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 인공강우 시딩입자 공중 토출장치

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112037335B (zh) * 2020-08-12 2023-06-02 惠州市华星光电技术有限公司 包装箱的网格划分方法、网格划分装置及计算机可读存储介质
CN112444892B (zh) * 2020-10-15 2023-04-18 北京应用气象研究所 一种基于主被动探测手段的无人机监测作业平台及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005013017A (ja) * 2003-06-23 2005-01-20 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 気象制御方法
KR101802164B1 (ko) * 2016-09-20 2017-11-28 대한민국 인공강우 살포물질의 모의영향 시간대 자동시계열 분석방법 및 시스템
KR101802162B1 (ko) * 2016-07-27 2017-11-29 대한민국 수치시뮬레이션을 통한 인공증설 항공실험 실시 결정 시스템 및 방법
KR101820728B1 (ko) * 2016-12-02 2018-02-28 대한민국 인공강설를 위한 시딩 조건 및 고도를 결정하는 방법 및 시스템

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101566381B1 (ko) * 2014-05-30 2015-11-09 대한민국 지상 검증망에 적합한 인공증설 항공실험의 시딩라인 결정 방법 및 시스템

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005013017A (ja) * 2003-06-23 2005-01-20 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 気象制御方法
KR101802162B1 (ko) * 2016-07-27 2017-11-29 대한민국 수치시뮬레이션을 통한 인공증설 항공실험 실시 결정 시스템 및 방법
KR101802164B1 (ko) * 2016-09-20 2017-11-28 대한민국 인공강우 살포물질의 모의영향 시간대 자동시계열 분석방법 및 시스템
KR101820728B1 (ko) * 2016-12-02 2018-02-28 대한민국 인공강설를 위한 시딩 조건 및 고도를 결정하는 방법 및 시스템

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210117761A (ko) * 2020-03-20 2021-09-29 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 인공강우 항공 실험을 위한 비행 경로 설계 시스템 및 방법
KR102340893B1 (ko) 2020-03-20 2021-12-17 대한민국 인공강우 항공 실험을 위한 비행 경로 설계 시스템 및 방법
KR102385298B1 (ko) 2020-03-20 2022-04-11 대한민국 유/무인기를 이용한 인공강우 시스템
KR20210117764A (ko) * 2020-03-20 2021-09-29 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 유/무인기를 이용한 인공강우 시스템
KR102379094B1 (ko) 2020-05-04 2022-03-29 대한민국 눈구름의 시딩가능성 평가 장치 및 방법
KR20210135048A (ko) * 2020-05-04 2021-11-12 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 눈구름의 시딩가능성 평가 장치 및 방법
KR102473048B1 (ko) 2020-06-24 2022-12-05 대한민국 기상 항공기 기반의 인공증우 실험을 위한 시딩 가능한 유효운 탐지 방법
KR20210158645A (ko) * 2020-06-24 2021-12-31 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 기상 항공기 기반의 인공증우 실험을 위한 시딩 가능한 유효운 탐지 방법
KR20220033556A (ko) 2020-09-07 2022-03-17 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 인공증우(설) 항공실험 방법
KR20220035536A (ko) 2020-09-14 2022-03-22 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 겨울철 산악지역 지형성 구름 대상의 인공증설 항공실험 및 물리적 검증 방법
WO2022055014A1 (ko) 2020-09-14 2022-03-17 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 비시딩영역 대비 시딩영향영역의 총 인공강수량 산출방법
KR102327194B1 (ko) 2020-09-14 2021-11-16 대한민국 비시딩영역 대비 시딩영향영역의 총 인공강수량 산출방법
KR20220039241A (ko) * 2020-09-22 2022-03-29 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 댐 유역 인공강우 실험에 따른 경제효과 산정 방법 및 장치
KR102397125B1 (ko) 2020-09-22 2022-05-13 대한민국 댐 유역 인공강우 실험에 따른 경제효과 산정 방법 및 장치
KR20220170013A (ko) 2021-06-22 2022-12-29 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 인공강우 항공실험을 통한 미세먼지 저감효과 분석방법
KR20240010209A (ko) 2022-07-15 2024-01-23 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 인공강우 시딩입자 공중 토출장치

Also Published As

Publication number Publication date
US20190364748A1 (en) 2019-12-05
EP3574746A1 (en) 2019-12-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102008698B1 (ko) 구름액체물량을 고려한 항공실험용 인공증우 시딩라인 산출 방법 및 표출 시스템
EP3534187B1 (en) Process and system for hydrological analysis and management for river basins
Williams et al. Simulator for water resources in rural basins
Liu et al. Modeling the landslide-generated debris flow from formation to propagation and run-out by considering the effect of vegetation
Colton Numerical simulation of the orographically induced precipitation distribution for use in hydrologic analysis
Bartok et al. Fog prediction for road traffic safety in a coastal desert region
KR101802162B1 (ko) 수치시뮬레이션을 통한 인공증설 항공실험 실시 결정 시스템 및 방법
Routray et al. Improvement of monsoon depressions forecast with assimilation of Indian DWR data using WRF-3DVAR analysis system
Mohan et al. Real-time numerical simulation of tropical cyclone Nilam with WRF: experiments with different initial conditions, 3D-Var and Ocean Mixed Layer Model
Maia et al. Analytical model of sea level elevation during a storm: Support for coastal flood risk assessment associated with cyclone passage
Jeworrek et al. Characteristics of convective snow bands along the Swedish east coast
JP3851641B2 (ja) 降雨量予測方法及び降雨量予測プログラム
Noël et al. Summer snowfall on the Greenland Ice Sheet: a study with the updated regional climate model RACMO2. 3
Poujol et al. Dynamic and thermodynamic impacts of climate change on organized convection in Alaska
Prokop et al. A new methodology for planning snow drift fences in alpine terrain
Kerkhoven et al. A comparison of cumulus parameterization schemes in a numerical weather prediction model for a monsoon rainfall event
Sokol et al. Nowcasting of hailstorms simulated by the NWP model COSMO for the area of the Czech Republic
Steppeler et al. Prediction of clouds and rain using a z-coordinate nonhydrostatic model
Kunstmann et al. Investigation of feedback mechanisms between soil moisture, land use and precipitation in West Africa
Ren et al. Verification of model simulated mass balance, flow fields and tabular calving events of the Antarctic ice sheet against remotely sensed observations
KR102317179B1 (ko) 도시기상예측 모델의 입력 데이터 생성 방법 및 시스템
Horváth et al. Severe storms and nowcasting in the Carpathian basin
Bellaire et al. Towards a high-resolution operational forecasting tool for the southern alps-New Zealand
Huiru et al. Simulating wave climate fluctuation in the Bohai Sea related to oscillations in the East Asian circulation over a sixty year period
KR102489288B1 (ko) 구름 미세물리의 모수를 조정 가능한 기상 예측 장치, 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체