KR20120040463A - 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법 - Google Patents

위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 대류운과 층운을 식별하기 위한 경계값을 산출하고 이를 기준으로 대류운와 층운을 구별할 수 있도록 하여 호우 영역 탐지와 강수량 산출의 정확도를 높일 수 있도록 한 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법에 관한 것으로, 그 구성은 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 밝기온도의 세기 및 분포상태를 검출하는 MTSAT 위성;상기 MTSAT 위성으로부터 검출된 정보를 수신받는 위성신호수신기;상기 위성신호수신기로부터 정해진 관측지역의 적외선의 세기 및 분포상태를 입력받아 정해진 관측지역의 밝기온도 분포 및 밝기온도 분포에 대한 기울기를 계산하고, 경계값과 비교하여 호우발생지역을 추정하고, 대류운에서 발생하는 강수량을 정량적으로 산출하는 분석장치;를 포함한다.

Description

위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법{System and method for calculating quantitative of heavy rainfall amount using satellite images}
본 발명은 위성을 이용한 호우의 정량적 산출에 관한 것으로, 구체적으로 대류운과 층운을 식별하기 위한 경계값을 산출하고 이를 기준으로 대류운와 층운을 구별할 수 있도록 하여 호우 영역 탐지와 호우 강수량 산출의 정확도를 높일 수 있도록 한 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법에 관한 것이다.
호우(豪雨)는 비교적 짧은 시간에 많이 내리는 비를 의미하는 것으로, 그 중에서도 지역적으로 쏟아지는 비를 집중호우라고 한다.
한국에서는 24시간에 80㎜이상의 강우로 비피해가 예상될 때 호우주의보, 150㎜이상이 예상될 때 호우경보를 내린다.
이와 같은 호우 발생 요인은 전선 상에서 발달하는 요란, 북태평양 기단 연변으로부터 수증기의 수송.수렴, 태풍의 직.간접 영향, 지상저기압과 상.하층 제트의 상호작용, 종관적 특성과 더불어 불안정도로 야기되는 중규모 대류계의 발달 등과 같이 다양하고 복합적으로 나타난다.
또한 중규모 대류계의 발달은 수 시간 내에 진행되기 때문에 12시간 간격으로 생산되는 종관일기도나 3시간 간격으로 생산되는 국지일기도 및 수치 예보자료만으로는 이를 모니터링 하기가 어렵다.
레이더는 10분 간격의 영상을 제공하기 때문에 급격하게 발달하는 호우를 모니터링 하는데 많이 이용되고 있지만 공간적 범위가 제한되어 서해상에서 발달하는 호우 시스템을 모니터링 하는 데에는 어려운 단점이 있다.
반면 위성 영상은 30분 간격으로 생산되고 공간적 범위가 넓기 때문에 종관규모 파악이 가능하다는 장점이 있으며, 발달하는 호우 시스템을 지속적으로 모니터링 할 수 있다.
이와 같이 위성영상을 활용하여 호우의 발달을 모니터링하고 단기간 호우 예측에 활용하기 위해서는 호우 발달 과정의 선행 시그널과 함께 개념모델의 확립이 필요하다. 하지만 아직 위성영상을 활용한 호우 사례 분석의 개념모델에 대한 연구는 부족한 실정이다.
호우 발달 시스템에 대한 개념모델 연구는 여러 연구자들에 의해 수행되어 왔는데, 전선을 동반한 중위도 저기압을 Conveyor Belt Model(CBM)에 적용한 강수 발달의 개념모델이 제시되었으며, 상층의 건조공기 유입 지역과 한랭전선 상의 선형 대류지역을 따라 호우가 주로 발달한다는 것이 밝혀졌다 (Harrold, 1973;Browning and Roberts, 1994; Carlson, 1980; Ziv et al., 2009).
또한 Yang et al.(2005)은 중국 남부 지역에서 중규모 대류계의 발달을 진단하기 위해 위성영상의 밝기온도와 지위고도, 온도, 상대습도, 와도, 발산장, 연직속도, 수증기 수렴, 불안정도 등의 수치모형 자료를 활용하여 중규모 대류계 발달의 개념모델을 정립하였다.
한반도 지역의 호우 발달 유형을 분류한 연구로는 나득균 등(2005)이 2003년 기상청에서 분류한 강수유발 기압유형을 근거로 1973년부터 2002년까지 30년간 전국 61 지점의 강수자료를 분석하여 호우로 성장할 확률이 가장 큰 유형을 장마형, 저기압형, 태풍직접형, 태풍변질형, 열대수렴형으로 분류한 바 있다.
Lee and Kim(2007)은 레이더와 AWS(Automatic Weather Station) 자료를 이용하여 한반도 호우 유형을 고립형 뇌우, 대류밴드, 스콜선, 구름 무리의 4가지 유형으로 분류하였는데, 구름무리형이 47%, 대류밴드형이 27%, 고립형 뇌우와 스콜선형이 각각 12%와 7%를 차지한다고 하였다.
위성자료를 이용하여 대류성 강수의 정량화를 시도한 연구도 있었는데 Oh et al.(2002)는 GMS-5(Geostationary Meteorological Satellite) 적외 채널과 수증기 채널의 TBB(Black Body Temperature)와 호우 강수량과의 분포로부터 probability matching techniques을 적용하여 TBB 자료로 호우 강수량을 정량화 하였다.
예를 들어, MTSAT(Multi-functional Transport Satellite) 위성영상을 이용하여 호우 발생 지역과 강수량을 추정하기 위해서는 위성영상의 적외1채널 온도와 적외2채널 온도, 수증기채널의 온도를 사용하게 된다.
호우 발생 가능지역을 구분하기 위해서는 먼저 대류운의 발생 가능지역을 구분해야 한다. 많은 학자들이 호우 발생 가능지역을 구분하기 위하여 적외1채널 온도의 임계값을 실험적으로 결정하고 적외1채널 온도와 적외2채널 온도의 차이를 실험적으로 결정하여 대류운 발생 가능 지역을 구분한다.
대표적인 연구를 살펴보면 Maddox는 적외1채널 온도의 임계온도 241.15K 이하를 택하여 대류운 가능성이 있는 지역을 구분하였다.
그리고 Inoue는 적외1채널 온도와 적외2채널 온도의 차이가 2.5K이하인 지점을 강한 대류운 발생을 암시하는 권운 또는 모루권운으로 구분 하였다.
Arkin은 적외1채널 온도가 235K 보다 작은 지점에 대해 대류운으로 판정하였다.
위성영상을 이용하여 호우 강수량을 산출하는 방법으로써, Oh 등은 적외1채널 온도와 적외1채널과 수증기 채널의 온도 차이를 이용한 방법을 사용하여 두가지 강수 산출식을 제시하였다.
그러나 이와 같은 종래 기술의 위성 영상을 이용한 호우 강수량 산출에 관한 연구는 호우를 발생시키는 대류운을 구별하기 위하여 임계온도를 사전에 결정한 상태에서 위성 영상의 관측범위 내의 모든 지점에 대해 동일한 임계온도만을 사용하고 있다.
또한, 호우를 발생시키는 대류운의 온도는 주변 지점 구름의 온도에 비해 기울기가 크다는 점을 반영하지 못하여 국지적인 호우가 자주 발생하는 한반도 등의 지역에서는 정확한 호우 지역 구분이 힘들다.
즉, 관측범위 내의 모든 지점에 대해 임계온도만을 만족하면 모두 호우 발생 지역으로 분류하는 한계를 가지고 있고, 주변 모든 지점이 대류운이라도 임계온도를 만족하지 못하면 대류운으로 구분되지 않는 단점이 있다.
또한, 기존의 호우 강수량 산출 방법은 대류운의 발생 지역을 구분하지 않고 위성영상의 관측범위 내의 모든 지점에 대해 동일한 식을 적용함으로써 각 지점에 따라 강수의 유형이 다를 경우 이를 반영하지 못하여 오류가 발생한다.
본 발명은 이와 같은 종래 기술의 위성 영상을 이용한 강수량 산출 방법의 문제를 해결하기 위한 것으로, 대류운과 층운을 식별하기 위한 경계값을 산출하고 이를 기준으로 대류운와 층운을 구별할 수 있도록 하여 호우 영역 탐지와 호우 강수량 산출의 정확도를 높일 수 있도록 한 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 호우를 발생시키는 대류운의 온도는 주변 지점 구름의 온도와 기울기가 크다는 점을 반영하여 동서남북 방향으로 인접한 지점 4개의 평균 온도보다 3K 이상 작을 경우 대류운으로 구분하는 온도 기울기 방법을 대류운 발생 지역 구분의 판단인자로 사용함으로써 대류운 발생 지역 구분의 정확도를 높일 수 있도록 한 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 대류운으로 판정되지 않은 지점 중에서 동서남북 방향으로 인접한 4개 지점 중 3개 지점 이상이 대류운으로 판별되었을 경우 대류운 지역으로 구분하고 대류운으로 구분된 지역에 대해 강수량 산출식을 구분된 대류운에 대해 가중치를 적용하여 호우 발생 시 강수량을 산출하여 정확성을 높인 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 호우 발생 시의 강수량을 정량적으로 산출하기 위하여 대류운을 결정하기 위한 임계온도와 함께 주변의 인접한 지점들과의 온도 기울기를 사용함으로써 호우를 유발하는 대류운 구분의 정확도를 높이고 호우 발생 시 정확한 호우 강수량의 추정이 가능한 MTSAT 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템은 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 밝기온도의 세기 및 분포상태를 검출하는 MTSAT 위성;상기 MTSAT 위성으로부터 검출된 정보를 수신받는 위성신호수신기;상기 위성신호수신기로부터 정해진 관측지역의 적외선의 세기 및 분포상태를 입력받아 정해진 관측지역의 밝기온도 분포 및 밝기온도 분포에 대한 기울기를 계산하고, 경계값과 비교하여 호우발생지역을 추정하고, 대류운에서 발생하는 강수량을 정량적으로 산출하는 분석장치;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 분석 장치는, 대류운 탐지를 위한 분석알고리즘이 프로그래밍된 연산기와, 정해진 관측지역의 밝기온도 분포도와 기울기 경계값이 저장된 메모리가 구비되는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 분석 장치는, MTSAT 위성으로부터 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 세기 및 분포상태를 수신받는 기상정보 수신부와,상기 정해진 관측지역의 적외선의 밝기온도와 적외1채널 밝기온도와 적외2채널 밝기온도 차를 계산하여 임계값보다 작은 지역을 대류발생지역으로 구분하는 대류발생지역 판단부와,상기 대류발생지역 판단부에서 계산된 정해진 관측지역의 적외선 밝기온도 분포와 적외선 밝기온도 분포로부터 계산된 밝기온도의 기울기 분포를 산출하여 대류운 발생지역을 판단하는 대류운 경계값 판단부와,상기 대류운 경계값 판단부에서 구분된 대류운 발생지역에서 강수량-밝기온도 관계식을 적용하여 호우의 강수량을 정량적으로 산출하는 대류성 강수량의 정량적 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 대류운 경계값 판단부는, 상기 밝기온도 분포와 밝기온도 기울기 분포에 대한 값이 기울기 경계값보다 낮은 지역을 구분하여 이 지역의 적외1채널 밝기온도가 정해진 관측지역의 밝기온도 경계값보다 낮은 지역을 대류운 발생지역으로 판단하거나,정해진 관측지역의 적외1채널 밝기온도 분포로부터 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 분포를 산출하여 각 지점의 적외1채널 밝기온도와 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 차이가 3도가 안되면 대류운 발생지역으로 판단하거나,각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 중에서 3개 지점 이상이 상기 대류운 판단 단계에서의 경계값을 만족하는 경우 대류운으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법은 MTSAT 위성을 이용한 호우의 정량적 산출을 위하여,정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 밝기온도의 세기 및 분포상태를 수신받아 대류 발생 지역을 구분하는 단계;상기 대류발생지역 구분 단계에서 계산된 정해진 관측지역의 적외선 밝기온도 분포와 적외선 밝기온도 분포로부터 계산된 밝기온도의 기울기 분포를 산출하여 대류운 경계값 판단을 하는 단계;대류운 발생 지역 판단이 이루어지면, 대류성 강수량을 정량적으로 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 대류 발생 지역을 구분하는 단계는, 적외1채널 밝기온도(IR1)와 임계온도(Tc)를 비교하여 임계온도(Tc) 이하를 택하여 대류발생 가능성이 있는 지역을 구분하는 단계와,적외1채널 밝기온도(IR1)와 적외2채널 밝기온도(IR2) 차를 계산하여 임계값(2.5°K)보다 작은 지역을 대류발생지역으로 구분하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 대류운 경계값 판단을 하는 단계는,상기 밝기온도 분포와 밝기온도 기울기 분포에 대한 값이 기울기 경계값보다 낮은 지역을 구분하여 이 지역의 적외1채널 밝기온도가 정해진 관측지역의 밝기온도 경계값보다 낮은 지역을 대류운 발생지역으로 판단하거나,정해진 관측지역의 적외1채널 밝기온도 분포로부터 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 분포를 산출하여 각 지점의 적외1채널 밝기온도와 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도의 차이가 3도가 안되거나,각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 중에서 3개 지점 이상이 상기 대류운 판단 단계에서의 경계값을 만족하는 경우 대류운으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 대류운 경계값 판단 단계(S204)에서 경계값 범위는 220 ~ 235K인 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 대류성 강수량을 정량적으로 산출하는 단계는, 강수량-밝기온도 관계식을,
Figure pat00001
으로 정의하고, 여기서 R=강수량, IR1=적외1채널 밝기온도, WV=수증기채널 밝기온도인 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 강수량-밝기온도 관계식에서 가중치의 범위는 2.6 ~ 4.2인 것을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 대류운과 층운을 식별하기 위한 경계값을 산출하고 이를 기준으로 대류운와 층운을 구별할 수 있도록 하여 호우 영역 탐지와 호우 강수량 산출의 정확도를 높일 수 있다.
둘째, 정해진 관측지역의 밝기온도 분포와 밝기온도 기울기에 대한 경계값을 산출하여 대류운과 층운을 구별할 수 있도록 함으로써 호우 발생 가능성 탐지의 정확도를 높일 수 있다.
셋째, 호우를 신속하고 정확하게 판별하여 호우 강수량을 산출함으로써 호우를 정량적으로 예보할 수 있다.
도 1a와 도 1b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템의 구성도
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출을 위한 플로우차트
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출을 위한 상세 흐름을 나타낸 플로우차트
도 4a와 도 4b는 자동기상관측장비로부터 직접 관측된 강수량 분포도
도 5a와 도 5b는 본 발명의 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출시스템을 적용하기 전 기상위성을 이용하여 산출된 강수량 분포도
도 6a와 도 6b는 본 발명의 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출시스템을 적용하여 산출된 강수량 분포도
이하, 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법의 바람직한 실시예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1a와 도 1b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템의 구성도이다.
본 발명은 호우를 발생시키는 대류운의 온도는 주변 지점 구름의 온도와 기울기가 크다는 점을 반영하여 동서남북 방향으로 인접한 지점 4개의 평균 온도보다 3K 이상 작을 경우 대류운으로 구분하는 온도 기울기 방법을 대류운 발생 지역 구분의 판단인자로 사용함으로써 대류운 발생 지역 구분의 정확도를 높일 수 있도록 한 것이다.
본 발명에 따른 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템은 도 1a에서와 같이, 적외선 채널용 관측 센서(20)과 수증기 채널용 관측센서(30)가 구비되어 정해진 관측지역으로부터 근적외선 및 적외선의 세기 및 분포상태를 검출하는 정지궤도 기상위성(MTSAT;Multi-functional Transport Satellite)(10)와, 상기 정지궤도 기상위성(10)으로부터 검출된 정보를 수신받는 위성신호수신기(40)와, 대류운 탐지를 위한 분석알고리즘이 프로그래밍된 연산기(60)와 정해진 관측지역의 밝기온도 분포도와 기울기 경계값이 저장된 메모리(70)가 구비되어, 상기 위성신호수신기(40)로부터 정해진 관측지역의 적외선과 수증기 채널의 세기 및 분포상태를 입력받아 정해진 관측지역의 밝기온도 분포 및 밝기온도 분포에 대한 기울기를 계산하고, 상기 연산기(60)에 저장된 밝기온도 분포에 대한 임계온도와 기울기 경계값과 비교하여 대류운 발생지역을 추정하고 대류운의 강수량 산출식에 적용하는 분석장치(50)를 포함한다.
여기서, 분석장치(50)는 도 1b에서와 같이, MTSAT 위성으로부터 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 세기 및 분포상태를 수신받는 기상정보 수신부(51)와, 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 세기 및 분포상태를 입력받아, 정해진 관측지역의 적외선의 밝기온도와 적외1채널 밝기온도와 적외2채널 밝기온도 차를 계산하여 임계값보다 작은 지역을 대류발생지역으로 구분하는 대류발생지역 판단부(52)와, 상기 대류발생지역 판단부(52)에서 계산된 정해진 관측지역의 적외선 밝기온도 분포와 적외선 밝기온도 분포로부터 계산된 밝기온도의 기울기 분포를 산출하여, 상기 밝기온도 분포와 밝기온도 기울기 분포에 대한 값이 기울기 경계값보다 낮은 지역을 구분하여 이 지역의 적외1채널 밝기온도가 정해진 관측지역의 밝기온도 경계값보다 낮은 지역을 대류운 발생지역으로 판단하거나, 정해진 관측지역의 적외1채널 밝기온도 분포로부터 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 분포를 산출하여 각 지점의 적외1채널 밝기온도가 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도보다 3도이상 작거나, 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 중에서 3개 지점 이상이 상기 대류운 판단 단계에서의 경계값을 만족하는 경우 대류운으로 판단하는 대류운 경계값 판단부(53)와, 상기 대류운 경계값 판단부(53)에서 구분된 대류운 발생지역에서 강수량-밝기온도 관계식을 적용하여 호우의 강수량을 정량적으로 산출하는 대류성 강수량의 정량적 산출부(54)를 포함한다.
그리고 대류운 경계값 판단부(53)는 대류운 경계값 판단을 위해 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 분포를 산출하여 각 지점의 적외1채널 밝기온도를 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도와 비교하고, 비교할때 장기간의 MTSAT(Multi-functional Transport Satellite) 위성자료를 분석하여 얻어낸 경계값 3K를 사용한다.
이와 같은 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템을 이용한 호우의 정량적 산출 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출을 위한 플로우차트이고, 도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출을 위한 상세 흐름을 나타낸 플로우차트이다.
본 발명에 따른 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법은 도 2에서와 같이, 기상정보 검출 단계(S201), 기상정보 수신 단계(S202), 대류 발생 지역 구분 단계(S203), 대류운 경계값 판단 단계(S204), 대류성 강수량의 정량적 산출 단계(S205)를 포함한다.
기상정보 검출 단계(S201)는 적외선 채널용 관측센서(20)와 수증기 채널용 관측센서(30)가 구비된 MTSAT 위성으로부터 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 세기 및 분포상태를 검출하는 단계이다.
그리고 기상정보 수신 단계(S202)는 위성신호수신기(40)를 이용하여 상기 MTSAT 위성으로부터 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 세기 및 분포상태를 수신받는 단계이다.
그리고 대류 발생 지역 구분 단계(S203)는 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 세기 및 분포상태를 입력받아, 정해진 관측지역의 적외선의 밝기온도와 적외1채널 밝기온도와 적외2채널 밝기온도 차를 계산하여 임계값보다 작은 지역을 대류발생지역으로 구분하는 단계이다.
그리고 대류운 경계값 판단 단계(S204)는 상기 대류발생지역 구분 단계에서 계산된 정해진 관측지역의 적외선 밝기온도 분포와 적외선 밝기온도 분포로부터 계산된 밝기온도의 기울기 분포를 산출하여, 상기 밝기온도 분포와 밝기온도 기울기 분포에 대한 값이 기울기 경계값보다 낮은 지역을 구분하여 이 지역의 적외1채널 밝기온도가 정해진 관측지역의 밝기온도 경계값보다 낮은 지역을 대류운 발생지역으로 판단하거나, 정해진 관측지역의 적외1채널 밝기온도 분포로부터 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 분포를 산출하여 각 지점의 적외1채널 밝기온도가 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도보다 3도이상 작거나, 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 중에서 3개 지점 이상이 상기 대류운 판단 단계에서의 경계값을 만족하는 경우 대류운으로 판단하는 단계이다.
그리고 대류성 강수량의 정량적 산출 단계(S205)는 상기 대류운 경계값 판단 단계에서 구분된 대류운 발생지역에서 강수량-밝기온도 관계식을 적용하여 호우의 강수량을 정량적으로 산출하는 대류성 강수량의 정량적 산출하는 단계이다.
여기서, 대류운 경계값 판단 단계(S204)에서 경계값 범위는 220 ~ 235K이다. 상위값은 강수 지역으로부터 대류운을 구분하기 위한 경계값이고, 하위값은 매우 강한 대류운뿐만 아니라 호우 가능성이 있는 대류운을 찾아낼 수 있도록 정밀도를 높이기 위한 것이다.
그리고 대류성 강수량의 정량적 산출 단계(S205)에서 강수량-밝기온도 관계식은
Figure pat00002
으로 정의될 수 있는데, 여기서 R=강수량, IR1=적외1채널 밝기온도, WV=수증기채널 밝기온도이다.
그리고 가중치의 범위는 2.6 ~ 4.2이다. 상위값보다 클 경우 호우 강수량의 과다 산출로 인한 문제가 발생하고, 하위값보다 작을 경우 호우 강수량의 과소 산출이 문제된다.
이와 같은 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법의 구체적인 실시예를 설명하면 다음과 같다.
도 3에서와 같이, 대류운의 운정 고도가 높을수록 호우유발 가능성이 높은 것으로 가정하고 적외1채널 밝기온도(IR1)와 임계온도(Tc)를 비교하여 임계온도(Tc) 이하를 택하여 대류발생 가능성이 있는 지역을 구분한다.(S301)
이어, 적외1채널 밝기온도(IR1)와 적외2채널 밝기온도(IR2) 차를 계산하여 임계값(2.5°K)보다 작은 지역을 대류발생지역으로 구분한다.(S302)
이와 같이 대류발생지역이 구분되면 대류운 경계값 판단 단계를 수행한다.
대류운 경계값 판단 단계는 상기 대류발생지역 구분 단계에서 계산된 정해진 관측지역의 적외선 밝기온도 분포와 적외선 밝기온도 분포로부터 계산된 밝기온도의 기울기 분포를 산출하여, 상기 밝기온도 분포와 밝기온도 기울기 분포에 대한 값이 기울기 경계값보다 낮은 지역을 구분하여 이 지역의 적외1채널 밝기온도가 정해진 관측지역의 밝기온도 경계값보다 낮은 지역을 대류운 발생지역으로 판단하거나(S303), 정해진 관측지역의 적외1채널 밝기온도 분포로부터 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 분포를 산출하여 각 지점의 적외1채널 밝기온도가 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도보다 3도이상 작거나(S304), 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 중에서 3개 지점 이상이 상기 대류운 판단 단계에서의 경계값을 만족하는 경우 대류운으로 판단한다.(S305)
그리고 이와 같이 대류운 발생 지역 판단이 이루어지면(S306), 대류성 강수량의 정량적 산출 단계를 진행한다.(S307)
즉, 상기 대류운 경계값 판단 단계에서 구분된 대류운 발생지역에서 강수량-밝기온도 관계식을 적용하여 호우의 강수량을 정량적으로 산출하는 대류성 강수량의 정량적 산출한다.
마찬가지로, 대류운 경계값 판단 단계에서 경계값 범위는 220 ~ 235K이다.
여기서, 상위값은 강수 지역으로부터 대류운을 구분하기 위한 경계값이고, 하위값은 매우 강한 대류운뿐만 아니라 호우 가능성이 있는 대류운을 찾아낼 수 있도록 정밀도를 높이기 위한 것이다.
그리고 대류성 강수량의 정량적 산출 단계에서 강수량-밝기온도 관계식은
Figure pat00003
으로 정의될 수 있는데, 여기서 R=강수량, IR1=적외1채널 밝기온도, WV=수증기채널 밝기온도이다.
그리고 가중치의 범위는 2.6 ~ 4.2이다. 상위값보다 클 경우 호우 강수량의 과다 산출로 인한 문제가 발생하고, 하위값보다 작을 경우 호우 강수량의 과소 산출이 문제되기 때문이다.
이와 같은 본 발명에 따른 강수량 분포도의 차이는 도 4내지 도 6에서와 같다.
도 4a와 도 4b는 자동기상관측장비로부터 직접 관측된 강수량 분포도이고, 도 5a와 도 5b는 본 발명의 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출시스템을 적용하기 전 기상위성을 이용하여 산출된 강수량 분포도이다.
그리고 도 6a와 도 6b는 본 발명의 기상위성을 이용한 호우의 정량적 산출시스템을 적용하여 산출된 강수량 분포도이다.
표 1은 호우 사례의 AWS 관측 강수량과 위성영상으로부터 산출된 강수량의 비의 경계값을 산출하기 위해 사례별로 예시한 것이다.
Figure pat00004
이와 같은 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법은 호우 발생 시의 강수량을 정량적으로 산출하기 위하여 대류운을 결정하기 위한 임계온도와 함께 주변의 인접한 지점들과의 온도 기울기를 사용함으로써 호우를 유발하는 대류운 구분의 정확도를 높이고 호우 발생 시 정확한 호우 강수량의 추정이 가능하도록 한 것이다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10. 기상 위성 20. 적외선 채널용 관측센서
30. 수증기 채널용 관측센서 40. 위성 신호 수신기
50. 분석 장치 60. 연산기
70. 메모리

Claims (10)

  1. 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 밝기온도의 세기 및 분포상태를 검출하는 MTSAT 위성;
    상기 MTSAT 위성으로부터 검출된 정보를 수신받는 위성신호수신기;
    상기 위성신호수신기로부터 정해진 관측지역의 적외선의 세기 및 분포상태를 입력받아 정해진 관측지역의 밝기온도 분포 및 밝기온도 분포에 대한 기울기를 계산하고, 경계값과 비교하여 호우발생지역을 추정하고, 대류운에서 발생하는 강수량을 정량적으로 산출하는 분석장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 분석 장치는, 대류운 탐지를 위한 분석알고리즘이 프로그래밍된 연산기와, 정해진 관측지역의 밝기온도 분포도와 기울기 경계값이 저장된 메모리가 구비되는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 분석 장치는,
    MTSAT 위성으로부터 정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 세기 및 분포상태를 수신받는 기상정보 수신부와,
    상기 정해진 관측지역의 적외선의 밝기온도와 적외1채널 밝기온도와 적외2채널 밝기온도 차를 계산하여 임계값보다 작은 지역을 대류발생지역으로 구분하는 대류발생지역 판단부와,
    상기 대류발생지역 판단부에서 계산된 정해진 관측지역의 적외선 밝기온도 분포와 적외선 밝기온도 분포로부터 계산된 밝기온도의 기울기 분포를 산출하여 대류운 발생지역을 판단하는 대류운 경계값 판단부와,
    상기 대류운 경계값 판단부에서 구분된 대류운 발생지역에서 강수량-밝기온도 관계식을 적용하여 호우의 강수량을 정량적으로 산출하는 대류성 강수량의 정량적 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 대류운 경계값 판단부는,
    상기 밝기온도 분포와 밝기온도 기울기 분포에 대한 값이 기울기 경계값보다 낮은 지역을 구분하여 이 지역의 적외1채널 밝기온도가 정해진 관측지역의 밝기온도 경계값보다 낮은 지역을 대류운 발생지역으로 판단하거나,
    정해진 관측지역의 적외1채널 밝기온도 분포로부터 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 분포를 산출하여 각 지점의 적외1채널 밝기온도와 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 차이가 3도가 안되면 대류운 발생지역으로 판단하거나,
    각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 중에서 3개 지점 이상이 상기 대류운 판단 단계에서의 경계값을 만족하는 경우 대류운으로 판단하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템.
  5. MTSAT 위성을 이용한 호우의 정량적 산출을 위하여,
    정해진 관측지역으로부터 복사되는 적외선과 수증기 채널의 밝기온도의 세기 및 분포상태를 수신받아 대류 발생 지역을 구분하는 단계;
    상기 대류발생지역 구분 단계에서 계산된 정해진 관측지역의 적외선 밝기온도 분포와 적외선 밝기온도 분포로부터 계산된 밝기온도의 기울기 분포를 산출하여 대류운 경계값 판단을 하는 단계;
    대류운 발생 지역 판단이 이루어지면, 대류성 강수량을 정량적으로 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 대류 발생 지역을 구분하는 단계는,
    적외1채널 밝기온도(IR1)와 임계온도(Tc)를 비교하여 임계온도(Tc) 이하를 택하여 대류발생 가능성이 있는 지역을 구분하는 단계와,
    적외1채널 밝기온도(IR1)와 적외2채널 밝기온도(IR2) 차를 계산하여 임계값(2.5°K)보다 작은 지역을 대류발생지역으로 구분하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법.
  7. 제 5 항에 있어서, 상기 대류운 경계값 판단을 하는 단계는,
    상기 밝기온도 분포와 밝기온도 기울기 분포에 대한 값이 기울기 경계값보다 낮은 지역을 구분하여 이 지역의 적외1채널 밝기온도가 정해진 관측지역의 밝기온도 경계값보다 낮은 지역을 대류운 발생지역으로 판단하거나,
    정해진 관측지역의 적외1채널 밝기온도 분포로부터 각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도 분포를 산출하여 각 지점의 적외1채널 밝기온도와 동서남북의 주변 4개 지점 평균 밝기온도의 차이가 3도가 안되거나,
    각 지점별로 동서남북의 주변 4개 지점 중에서 3개 지점 이상이 상기 대류운 판단 단계에서의 경계값을 만족하는 경우 대류운으로 판단하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 대류운 경계값 판단 단계(S204)에서 경계값 범위는 220 ~ 235K인 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법.
  9. 제 5 항에 있어서, 상기 대류성 강수량을 정량적으로 산출하는 단계는,
    강수량-밝기온도 관계식을,
    Figure pat00005
    으로 정의하고, 여기서 R=강수량, IR1=적외1채널 밝기온도, WV=수증기채널 밝기온도인 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 강수량-밝기온도 관계식에서 가중치의 범위는 2.6 ~ 4.2인 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 방법.
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