KR20220090268A - System and Method for Improving Spatial Resolution of Global Climate Data by using Satellites - Google Patents
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Abstract
본 발명은 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성부;생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간부;인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집부;상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석부;기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링부;전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화부;를 포함하는 것이다.The present invention uses artificial satellite observation data orbiting the earth to upgrade the spatial resolution of the global climate model data, so that spatial changes of major climate factors can be efficiently analyzed. A detailed grid generator for generating a detailed grid compared to the spatial resolution of the climate model raw grid; a linear interpolator for performing linear interpolation for a detailed climate model grid to obtain data of the generated climate model detailed grid; A data selection and collection unit that selects and collects temporal coincidence data that meets the temporal and spatial conditions between satellite data and climate model data for each route that passes; a regression analysis unit that performs regression analysis of satellite data and climate model data for each detailed grid point It includes; a data correction and two-dimensional filtering unit that performs climate model data correction and two-dimensional filtering; a spatial resolution enhancement unit that outputs the result of improved spatial resolution of global climate model data.
Description
본 발명은 전지구 기후모델에 관한 것으로, 구체적으로 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a global climate model. Specifically, by using satellite observation data orbiting the earth, the spatial resolution of the global climate model data is enhanced to efficiently analyze spatial changes of major climate factors. It relates to an apparatus and method for upgrading the spatial resolution of the used global climate model data.
최근 기후변화에 따른 영향평가, 취약성 평가, 적응대책이 중요해 지면서 수자원, 농림업 분야를 포함한 다양한 분야에서 고해상도 미래기후변화 시나리오 자료의 수요가 급증하고 있다.Recently, as impact assessment, vulnerability assessment, and adaptation measures according to climate change become more important, the demand for high-resolution future climate change scenario data is rapidly increasing in various fields including water resources and agriculture and forestry.
기후모델이란 대기 및 해양현상의 물리적 지배방정식을 컴퓨터 소프트웨어를 이용하여 계산하고 분석하며, 더 나아가 미래의 상태를 정량적으로 예측할 수 있게 해주는 컴퓨터 프로그램의 일종이다.A climate model is a type of computer program that calculates and analyzes the physical governing equations of atmospheric and oceanic phenomena using computer software and further quantitatively predicts future conditions.
기후모델은 일반적으로 격자망을 이용하는데 격자의 간격이나 범위에 따라 나타낼 수 있는 대기 및 해양 물리량이 크게 달라질 수 있다.A climate model generally uses a grid, but the physical quantities of the atmosphere and ocean that can be represented can vary greatly depending on the spacing or range of the grid.
예를 들어, 기후모델은 도 1에서와 같이, 공간적 범위에 따라 전지구 모델, 지역 모델, 국지 모델 등으로 나눌 수 있다.For example, as shown in FIG. 1 , the climate model may be divided into a global model, a regional model, a local model, and the like according to a spatial extent.
격자의 간격이 좁을수록 더욱 정확하고 상세한 풍속, 유의파고 등의 정보를 확인하고 분석할 수 있다.The narrower the grid spacing, the more accurate and detailed information such as wind speed and significant wave height can be checked and analyzed.
전지구 기후모델 자료로는 대표적으로 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(유럽중기예보센터)의 ERA5 자료와, 우리나라 기상청의 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System) 모델 등이 존재한다.Representative global climate model data include ERA5 data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), and the Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) model from the Korea Meteorological Administration.
그런데 전지구 모델 격자의 공간적 해상도는 주로 수 킬로미터(km) 단위로, 그 격자 내부의 세부적인 기후 정보(예: 미터(m) 단위)를 분석하고 예측하는데 한계가 있다.However, the spatial resolution of the global model grid is mainly in units of several kilometers (km), and there is a limit to analyzing and predicting detailed climate information (eg, in meters (m)) within the grid.
도 2는 ERA5 원시 자료의 공간적 분포를 우리나라 주변 영역을 대상으로 나타낸 예시도이다.2 is an exemplary diagram showing the spatial distribution of ERA5 raw data in the surrounding area of Korea.
도 2에 나타낸 ERA5 자료의 공간적 해상도는 위·경도 방향으로 1/2°(약 50km) 이다.The spatial resolution of the ERA5 data shown in FIG. 2 is 1/2° (about 50 km) in the latitude and longitude directions.
이러한 경우를 가정하면, 50km의 격자 이내에서 형성되는 주요 기후인자의 공간적 변화를 분석하는데 어려움이 있다.Assuming this case, it is difficult to analyze the spatial change of major climate factors formed within a grid of 50 km.
따라서, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 하는 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.Therefore, there is a demand for the development of a new technology that can efficiently analyze spatial changes of major climate factors by enhancing the spatial resolution of global climate model data.
본 발명은 종래 기술의 전지구 기후모델 자료의 해상도 문제를 해결하기 위한 것으로, 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention is to solve the problem of resolution of global climate model data in the prior art. By using satellite observation data orbiting the earth, the spatial resolution of the global climate model data is advanced, so that spatial changes of major climate factors are efficiently corrected. It aims to provide an apparatus and method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites that can be analyzed.
본 발명은 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 및 보정신뢰도 맵 생성으로 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention provides a spatial resolution of global climate model data using artificial satellites to provide reliable information by enhancing the spatial resolution of global climate model data by regression analysis of satellite data and climate model data for each detailed grid point and creation of a correction reliability map. An object of the present invention is to provide an apparatus and method for upgrading.
본 발명은 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보 제공으로 공백지점에 대한 기상기후예보수요를 충족시킬수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention provides an apparatus and method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites that can satisfy the demand for meteorological and climate forecasting for empty spots by providing reliable information by upgrading the spatial resolution of global climate model data. There is a purpose.
본 발명은 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하여 객관적이면서도 높은 정확도를 가지는 고해상도 데이터를 제공할 수 있도록 한 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention is a global climate model data using satellites that selects and collects time-matching data that meets the spatio-temporal conditions between the satellite data and climate model data for each path the satellite passes, so as to provide high-resolution data with objective and high accuracy. An object of the present invention is to provide an apparatus and method for upgrading spatial resolution.
본 발명의 다른 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Other objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치는 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성부;생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간부;인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집부;상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석부;기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링부;전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.An apparatus for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention for achieving the above object is a detailed grid generating unit for generating a detailed grid compared to the spatial resolution of the climate model primitive grid; the generated climate model detailed grid A linear interpolation unit that performs detailed grid linear interpolation of the climate model to obtain data of; Regression analysis unit that performs regression analysis of satellite data and climate model data for each detailed grid point; Data correction and two-dimensional filtering unit that performs climate model data correction and two-dimensional filtering; Outputs results with improved spatial resolution of global climate model data It characterized in that it includes; a spatial resolution upgrading unit.
여기서, 자료 선별 및 수집부에서 사용되는 인공위성은 분석하고자 하는 기후요소와 기후모델 자료의 수집기간을 기준으로 선택되는 것을 특징으로 한다.Here, the satellite used in the data selection and collection unit is characterized in that it is selected based on the climate factor to be analyzed and the collection period of the climate model data.
그리고 자료 선별 및 수집부는, 인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 설정되는 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집하여, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장되도록 하는 것을 특징으로 한다.In addition, the data selection and collection unit collects climate model data that meets the temporal and spatial conditions set wherever satellite observation is made, so that the information of both satellite data and climate model data is stored for each grid. do.
그리고 회귀 분석부에서 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하기 위하여, OLS(Ordinary Least Square) 또는 PC(Principle Component) 또는 RMA(Reduced Major Axis) 회귀 분석 방법을 적용하는 것을 특징으로 한다.And in order to perform regression analysis of satellite data and climate model data for each detailed grid point in the regression analysis unit, OLS (Ordinary Least Square) or PC (Principle Component) or RMA (Reduced Major Axis) regression analysis method is applied. do.
그리고 회귀 분석부에서의 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 단계에서 추가적으로 보정신뢰도 맵이 생성되는 것을 특징으로 한다.And it is characterized in that the correction reliability map is additionally generated in the regression analysis stage of the satellite data for each detailed grid point and the climate model data in the regression analysis unit.
그리고 보정신뢰도 맵을 구성하는 각 격자지점의 값은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미하고, 보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미하는 것을 특징으로 한다.And the value of each grid point constituting the calibration reliability map means the correlation coefficient between the satellite data and the climate model data. characterized in that
그리고 자료 보정 및 2차원 필터링부의 기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 과정에서, 각 상세격자에서 기후모델 자료가 보정되고, 회귀 분석부에서 도출된 회귀식이 보정식으로 적용되는 것을 특징으로 한다.And in the process of performing data correction and two-dimensional filtering of climate model data correction and two-dimensional filtering, the climate model data is corrected in each detailed grid, and the regression equation derived from the regression analysis unit is applied as a correction formula. .
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법은 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성 단계;생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간 단계;인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집 단계;상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석 단계;기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링 단계;전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention for achieving another object is a detailed grid generation step of generating a detailed grid compared to the spatial resolution of the climate model raw grid; data of the generated climate model detailed grid Linear interpolation step of performing detailed lattice linear interpolation of the climate model to obtain Regression analysis step of performing regression analysis of satellite data and climate model data by point; Data calibration and 2D filtering step of performing climate model data correction and two-dimensional filtering; Space for outputting results with improved spatial resolution of global climate model data It characterized in that it comprises; a resolution enhancement output step.
여기서, 자료 선별 및 수집 단계에서, 인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 설정되는 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집하여, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장되도록 하는 것을 특징으로 한다.Here, in the data selection and collection stage, climate model data that meets the temporal and spatial conditions set at each location where satellite observation is made are collected so that the information of both satellite data and climate model data is stored for each grid. characterized.
그리고 회귀 분석 단계에서 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하기 위하여, OLS(Ordinary Least Square) 또는 PC(Principle Component) 또는 RMA(Reduced Major Axis) 회귀 분석 방법을 적용하는 것을 특징으로 한다.And in the regression analysis stage, in order to perform regression analysis of satellite data and climate model data for each detailed grid point, OLS (Ordinary Least Square) or PC (Principle Component) or RMA (Reduced Major Axis) regression analysis method is applied. do.
그리고 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 단계에서 추가적으로 보정신뢰도 맵이 생성되는 것을 특징으로 한다.And it is characterized in that the correction reliability map is additionally generated in the regression analysis stage of the satellite data for each detailed grid point and the climate model data.
그리고 보정신뢰도 맵을 구성하는 각 격자지점의 값은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미하고, 보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미하는 것을 특징으로 한다.And the value of each grid point constituting the calibration reliability map means the correlation coefficient between the satellite data and the climate model data. characterized in that
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.As described above, the apparatus and method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention have the following effects.
첫째, 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한다.First, by using the satellite observation data orbiting the earth, the spatial resolution of the global climate model data is advanced so that spatial changes of major climate factors can be efficiently analyzed.
둘째, 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 및 보정신뢰도 맵 생성으로 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있도록 한다.Second, the spatial resolution of the global climate model data can be enhanced by regression analysis of satellite data and climate model data for each detailed grid point and the creation of a correction reliability map so that reliable information can be provided.
셋째, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보 제공으로 공백지점에 대한 기상기후예보수요를 충족시킬수 있도록 한다.Third, by upgrading the spatial resolution of global climate model data, it is possible to satisfy the demand for meteorological and climate forecasting for empty spots by providing reliable information.
넷째, 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하여 객관적이면서도 높은 정확도를 가지는 고해상도 데이터를 제공할 수 있도록 한다.Fourth, it is possible to provide objective and high-resolution data with high accuracy by selecting and collecting time-consistent data matching the spatio-temporal conditions between the satellite data and the climate model data for each path the satellite passes.
도 1은 공간적 범위에 따른 기후모델의 예를 나타낸 구성도
도 2는 ERA5 원시 자료의 공간적 분포를 우리나라 주변 영역을 대상으로 나타낸 예시도
도 3은 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치의 구성도
도 4는 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
도 5는 ERA5 원시격자의 공간해상도와 상세격자체계 생성의 예를 나타낸 구성도
도 6은 기후모델 상세격자 선형보간법 적용의 예를 나타낸 구성도
도 7은 우리나라 주변을 지나가는 인공위성 경로의 예를 나타낸 구성도
도 8은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 회귀분석의 예를 나타낸 구성도
도 9는 보정신뢰도 맵 생성의 예를 나타낸 구성도1 is a configuration diagram showing an example of a climate model according to a spatial range
2 is an exemplary diagram showing the spatial distribution of ERA5 raw data in the surrounding area of Korea.
3 is a block diagram of an apparatus for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention;
4 is a flowchart illustrating a method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention;
5 is a configuration diagram showing an example of spatial resolution and detailed grid system creation of ERA5 primitive grid.
6 is a configuration diagram showing an example of applying the detailed lattice linear interpolation method to the climate model
7 is a configuration diagram showing an example of an artificial satellite path passing around Korea.
8 is a configuration diagram showing an example of a regression analysis between satellite data and climate model data
9 is a configuration diagram showing an example of generating a correction reliability map;
이하, 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, preferred embodiments of the apparatus and method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention will be described in detail as follows.
본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.The features and advantages of the apparatus and method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention will become apparent through the detailed description of each embodiment below.
도 3은 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치의 구성도이다.3 is a block diagram of an apparatus for upgrading spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention.
본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법은 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 것이다.The apparatus and method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention uses satellite observation data orbiting the earth, and improves the spatial resolution of global climate model data to detect spatial changes in major climate factors. This allows for efficient analysis.
이를 위하여, 본 발명은 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 및 보정신뢰도 맵 생성으로 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보를 제공하는 구성을 포함할 수 있다.To this end, the present invention may include a configuration for providing reliable information by upgrading the spatial resolution of the global climate model data by regression analysis and correction reliability map generation of satellite data and climate model data for each detailed grid point.
본 발명은 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하여 객관적이면서도 높은 정확도를 가지는 고해상도 데이터를 제공하는 구성을 포함할 수 있다.The present invention may include a configuration for providing objective and high-resolution data with high accuracy by selecting and collecting time-matching data matching the spatio-temporal conditions between the satellite data and the climate model data for each path through which the satellite passes.
본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치는 도 3에서와 같이, 원시자료의 공간적 해상도보다 상세한 격자체계를 생성하기 위한 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성을 하는 상세 격자 생성부(10)와, 추가적으로 생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간부(20)와, 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집부(30)와, 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석부(40)와, 기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링부(50)와, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화부(60)를 포함한다.As shown in FIG. 3, the apparatus for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention generates a detailed grid compared to the spatial resolution of the climate model primitive grid for creating a grid system more detailed than the spatial resolution of the raw data. The detailed
본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention will be described in detail as follows.
도 4는 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법을 나타낸 플로우 차트이다.4 is a flowchart illustrating a method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using satellites according to the present invention.
먼저, 원시자료의 공간적 해상도보다 상세한 격자체계를 생성하기 위한 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성 단계를 수행한다.(S401)First, a detailed grid generation step is performed compared to the spatial resolution of the climate model primitive grid to create a grid system more detailed than the spatial resolution of the raw data. (S401)
도 5는 ERA5 원시격자의 공간해상도와 상세격자체계 생성의 예를 나타낸 구성도이다.5 is a block diagram showing an example of the spatial resolution and detailed grid system creation of the ERA5 primitive grid.
이와 같은 기후모델 원시격자 공간해상도 대비 상세격자 생성 단계에서 일 예로, ERA5 원시자료의 공간적 해상도보다 상세한 격자체계를 생성한다.In the step of generating a detailed grid compared to the spatial resolution of the climate model raw grid, for example, a grid system more detailed than the spatial resolution of the ERA5 raw data is created.
원시자료의 공간적 해상도: 1/2°이고, 상세격자의 공간적 해상도: 1/4°일 수 있다.The spatial resolution of the raw data may be 1/2°, and the spatial resolution of the detailed grid: 1/4°.
이어, 추가적으로 생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 한다.(S402)Next, linear interpolation of the detailed climate model grid is performed to obtain the additionally generated detailed climate model grid data. (S402)
도 6은 기후모델 상세격자 선형보간법 적용의 예를 나타낸 구성도이다.6 is a configuration diagram showing an example of applying a detailed lattice linear interpolation method to a climate model.
그리고 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집을 한다.(S403)In addition, for each path the satellite passes, temporal data matching the temporal and spatial conditions between the satellite data and the climate model data is selected and collected (S403).
도 7은 우리나라 주변을 지나가는 인공위성 경로의 예를 나타낸 구성도이다.7 is a block diagram illustrating an example of an artificial satellite path passing around Korea.
도 7에서는 Jason-2와 MetOp-B 두 인공위성만을 다루었으나, 인공위성 종류는 분석하고자 하는 기후요소(예: 바람, 파랑 등)와 기후모델 자료의 수집기간에 따라 달라질 수 있다.In FIG. 7, only two satellites, Jason-2 and MetOp-B, are dealt with, but the types of satellites may vary depending on the climate element to be analyzed (eg, wind, wave, etc.) and the collection period of climate model data.
그리고 시,공간적 조건의 예는 아래와 같고, 조건 값은 전문가의 판단에 따라 달리할 수 있다.In addition, examples of temporal and spatial conditions are as follows, and the condition value can be changed according to the judgment of an expert.
일 예로, 시간적 조건: 10분(min), 공간적 조건: 5킬로미터(km)으로 할 수 있다.As an example, temporal condition: 10 minutes (min), spatial condition: 5 km (km) may be set.
인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 상기 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집한다. 다시 말해, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장된다.Wherever satellite observations are made, climate model data that meets the above temporal and spatial conditions are collected. In other words, the information of both satellite data and climate model data is stored for each grid.
그리고 인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료의 선별 및 수집이 이루어지면, 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행한다.(S404)In addition, when time-matched data matching the temporal and spatial conditions between the satellite data and the climate model data is selected and collected for each path the satellite passes, regression analysis of the satellite data and climate model data for each detailed grid point is performed. (S404)
도 8은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 회귀분석의 예를 나타낸 구성도이다.8 is a configuration diagram showing an example of a regression analysis between satellite data and climate model data.
상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 단계에서는 각 격자에서 수집된 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 회귀분석이 이루어진다. In the regression analysis stage of the satellite data and climate model data for each detailed grid point, a regression analysis between the satellite data and climate model data collected from each grid is performed.
도 8에서는 풍속 자료만을 예로 나타내었지만, 이에 한정되지 않고 수온, 파고 등의 물리변수에도 다양하게 적용할 수 있다.Although only wind speed data is shown as an example in FIG. 8 , the present invention is not limited thereto, and may be variously applied to physical variables such as water temperature and wave height.
회귀분석 종류로는 OLS(Ordinary Least Square), PC(Principle Component) 그리고 RMA(Reduced Major Axis) 방법 등이 적용될 수 있도 이로 한정되지 않는다.As the type of regression analysis, an Ordinary Least Square (OLS), Principle Component (PC), and Reduced Major Axis (RMA) method may be applied, but is not limited thereto.
상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 단계에서 추가적으로 보정신뢰도 맵이 생성된다.In the regression analysis stage of the satellite data and climate model data for each detailed grid point, a correction reliability map is additionally generated.
도 9는 보정신뢰도 맵 생성의 예를 나타낸 구성도이다.9 is a block diagram illustrating an example of generating a calibration reliability map.
보정신뢰도 맵을 구성하는 각 격자지점의 값은 인공위성 자료와 기후모델 자료 간의 상관계수를 의미한다.The value of each grid point constituting the calibration reliability map means the correlation coefficient between the satellite data and the climate model data.
보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미한다.The calibration reliability value ranges from 0 to 1, and the closer to 1, the higher the correlation between the two data.
이어, 기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행한다.(S405)Then, climate model data correction and two-dimensional filtering are performed. (S405)
이 단계에서는 각 상세격자에서 기후모델 자료가 보정된다. 보정을 위해서는 앞선 단계에서 도출된 회귀식이 보정식으로 적용된다.In this step, the climate model data in each detailed grid are corrected. For correction, the regression equation derived in the previous step is applied as the correction equation.
도 7의 결과를 예로 들자면, 기후모델 풍속 자료를 보정하기 위해 아래 식이 적용 될 수 있다.Taking the result of FIG. 7 as an example, the following equation may be applied to correct the climate model wind speed data.
또한, 생성된 보정신뢰도 맵을 이용하여 공간적(2차원) 필터링을 통해 최종결과를 보완할 수 있다.In addition, the final result can be supplemented through spatial (two-dimensional) filtering using the generated correction reliability map.
그리고 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화 출력 단계를 수행하여, 최종적으로 전지구 기후모델 자료의 공간해상도가 향상된 결과를 얻을 수 있다.(S406)Then, the spatial resolution enhancement output step of outputting the result of improved spatial resolution of the global climate model data is performed, and finally, the result of the improved spatial resolution of the global climate model data can be obtained (S406).
이상에서 설명한 본 발명에 따른 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치 및 방법은 지구를 공전하고 있는 인공위성 관측자료를 이용하여, 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 주요 기후인자의 공간적 변화를 효율적으로 분석할 수 있도록 한 것이다.The apparatus and method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites according to the present invention described above uses satellite observation data orbiting the earth, and improves the spatial resolution of global climate model data to determine the key climate factors. This is to enable efficient analysis of spatial changes.
본 발명은 상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석 및 보정신뢰도 맵 생성으로 전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도를 고도화하여 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있도록 한 것이다.The present invention is to provide reliable information by upgrading the spatial resolution of global climate model data by regression analysis and correction reliability map generation of satellite data and climate model data for each detailed grid point.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.As described above, it will be understood that the present invention is implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention.
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.Therefore, the specified embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense, the scope of the present invention is indicated in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the equivalent scope are included in the present invention. will have to be interpreted.
10. 상세 격자 생성부 20. 선형 보간부
30. 자료 선별 및 수집부 40. 회귀 분석부
50. 자료 보정 및 2차원 필터링부 60. 공간 해상도 고도화부10. Detailed
30. Data screening and
50. Data correction and two-
Claims (12)
생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간부;
인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집부;
상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석부;
기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링부;
전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.a detailed grid generating unit that generates a detailed grid compared to the spatial resolution of the climate model primitive grid;
a linear interpolation unit that performs linear interpolation on the detailed climate model grid to obtain the generated detailed climate model grid data;
a data selection and collection unit that selects and collects time-consistent data matching the temporal and spatial conditions between the satellite data and the climate model data for each path that the satellite passes;
a regression analysis unit that performs regression analysis of satellite data and climate model data for each detailed grid point;
a data correction and two-dimensional filtering unit for performing climate model data correction and two-dimensional filtering;
An apparatus for upgrading the spatial resolution of the global climate model data using artificial satellites, comprising a; a spatial resolution upgrading unit that outputs a result of improved spatial resolution of the global climate model data.
인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 설정되는 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집하여, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장되도록 하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.The method of claim 1, wherein the data selection and collection unit,
A global climate model using satellites, characterized in that by collecting climate model data that meets temporal and spatial conditions set wherever satellite observations are made, and storing the information of both satellite data and climate model data for each grid A device for enhancing the spatial resolution of data.
OLS(Ordinary Least Square) 또는 PC(Principle Component) 또는 RMA(Reduced Major Axis) 회귀 분석 방법을 적용하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.According to claim 1, In order to perform regression analysis of the satellite data and climate model data for each detailed grid point in the regression analysis unit,
An apparatus for upgrading the spatial resolution of global climate model data using satellites, characterized in that OLS (Ordinary Least Square), PC (Principle Component), or RMA (Reduced Major Axis) regression analysis methods are applied.
보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.The method of claim 5, wherein the value of each grid point constituting the correction reliability map means a correlation coefficient between the satellite data and the climate model data,
A device for upgrading the spatial resolution of global climate model data using satellites, characterized in that the range of the calibration reliability value is 0 to 1, and the closer to 1, the higher the correlation between the two data.
각 상세격자에서 기후모델 자료가 보정되고, 회귀 분석부에서 도출된 회귀식이 보정식으로 적용되는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 장치.According to claim 1, In the process of performing the data correction and two-dimensional filtering unit climate model data correction and two-dimensional filtering,
A device for upgrading the spatial resolution of global climate model data using satellites, characterized in that the climate model data is corrected in each detailed grid, and the regression equation derived from the regression analysis unit is applied as a correction formula.
생성된 기후모델 상세격자의 데이터를 얻기 위한 기후모델 상세격자 선형보간을 하는 선형 보간 단계;
인공위성이 지나가는 경로마다 인공위성 자료와 기후모델 자료 간 시,공간적 조건에 부합하는 시간일치자료를 선별하고 수집하는 자료 선별 및 수집 단계;
상세격자점별 인공위성 자료와 기후모델 자료의 회귀분석을 수행하는 회귀 분석 단계;
기후모델 자료 보정 및 2차원 필터링을 수행하는 자료 보정 및 2차원 필터링 단계;
전지구 기후모델 자료의 공간적 해상도가 향상된 결과를 출력하는 공간 해상도 고도화 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법.A detailed grid generation step of generating a detailed grid compared to the spatial resolution of the climate model primitive grid;
A linear interpolation step of performing the linear interpolation of the detailed climate model grid to obtain the generated detailed climate model grid data;
a data selection and collection step of selecting and collecting time-matched data matching the temporal and spatial conditions between the satellite data and the climate model data for each path through which the satellite passes;
A regression analysis step of performing regression analysis of satellite data and climate model data for each detailed grid point;
data correction and two-dimensional filtering step of performing climate model data correction and two-dimensional filtering;
A method for upgrading the spatial resolution of the global climate model data using artificial satellites, comprising: a spatial resolution advanced output step of outputting a result with an improved spatial resolution of the global climate model data.
인공위성의 관측이 이루어지는 곳마다 설정되는 시,공간적 조건에 부합하는 기후모델 자료를 수집하여, 각 격자별로 인공위성 자료와 기후모델 자료 두 자료의 정보가 저장되도록 하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법.The method of claim 8, wherein in the data selection and collection step,
A global climate model using satellites, characterized in that by collecting climate model data that meets temporal and spatial conditions set wherever satellite observations are made, and storing the information of both satellite data and climate model data for each grid A method for upgrading the spatial resolution of data.
OLS(Ordinary Least Square) 또는 PC(Principle Component) 또는 RMA(Reduced Major Axis) 회귀 분석 방법을 적용하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법.The method of claim 8, wherein in the regression analysis step, in order to perform regression analysis of satellite data and climate model data for each detailed grid point,
A method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites, characterized in that an Ordinary Least Square (OLS) or Principle Component (PC) or Reduced Major Axis (RMA) regression analysis method is applied.
보정신뢰도 값의 범위는 0~1까지로 1에 가까울수록 두 자료 간의 상관관계가 높음을 의미하는 것을 특징으로 하는 인공위성을 이용한 전지구 기후모델 자료의 공간해상도 고도화를 위한 방법.
The method of claim 11, wherein the value of each grid point constituting the correction reliability map means a correlation coefficient between satellite data and climate model data,
A method for upgrading the spatial resolution of global climate model data using artificial satellites, characterized in that the range of the calibration reliability value ranges from 0 to 1, and the closer to 1, the higher the correlation between the two data.
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|---|---|
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101335209B1 (en) | 2013-09-12 | 2013-11-29 | 공주대학교 산학협력단 | Method of prism based downscaling estimation model |
| KR20150055355A (en) * | 2013-11-13 | 2015-05-21 | 재단법인 한국형수치예보모델개발사업단 | Three-dimensional interpolation method of numerical weather prediction model data in non-regular grid onto weather observation point and hardware device performing the same |
| KR101809629B1 (en) * | 2016-11-28 | 2017-12-15 | 한국외국어대학교 연구산학협력단 | Method and system for forecasting detailed information of urban heat using the um ldaps |
| KR20180079101A (en) | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 한국환경정책평가연구원 | The system for dynamic downscaling and display climate change senario with a high spatial resoultion |
| KR101908865B1 (en) * | 2017-11-15 | 2018-12-10 | 한국건설기술연구원 | Method for data quality analysis of observed temperature |
| KR102035062B1 (en) * | 2019-02-28 | 2019-11-26 | 주식회사 윈드위시 | Electronic caddy type golf assistance system based on weather information calculated by inputting real-time weather measurement values into high-precision weather modeling |
| KR102063358B1 (en) | 2019-10-22 | 2020-03-02 | (주)한국해양기상기술 | Learning method and testing method for generating high-resolution weather and climate data, and learning device and testing device using the same |
| KR20200056121A (en) * | 2018-11-14 | 2020-05-22 | 김춘지 | Spatial down-scaling method with regional characteristics |
| KR20210062389A (en) * | 2019-11-21 | 2021-05-31 | (주)에코브레인 | A Forecasting System of Photovoltaic Generation Based on Machine-learning Using Realtime Satellite Data and Numerical Modeling Data |
-
2020
- 2020-12-22 KR KR1020200181290A patent/KR102461827B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101335209B1 (en) | 2013-09-12 | 2013-11-29 | 공주대학교 산학협력단 | Method of prism based downscaling estimation model |
| KR20150055355A (en) * | 2013-11-13 | 2015-05-21 | 재단법인 한국형수치예보모델개발사업단 | Three-dimensional interpolation method of numerical weather prediction model data in non-regular grid onto weather observation point and hardware device performing the same |
| KR101809629B1 (en) * | 2016-11-28 | 2017-12-15 | 한국외국어대학교 연구산학협력단 | Method and system for forecasting detailed information of urban heat using the um ldaps |
| KR20180079101A (en) | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 한국환경정책평가연구원 | The system for dynamic downscaling and display climate change senario with a high spatial resoultion |
| KR101908865B1 (en) * | 2017-11-15 | 2018-12-10 | 한국건설기술연구원 | Method for data quality analysis of observed temperature |
| KR20200056121A (en) * | 2018-11-14 | 2020-05-22 | 김춘지 | Spatial down-scaling method with regional characteristics |
| KR102035062B1 (en) * | 2019-02-28 | 2019-11-26 | 주식회사 윈드위시 | Electronic caddy type golf assistance system based on weather information calculated by inputting real-time weather measurement values into high-precision weather modeling |
| KR102063358B1 (en) | 2019-10-22 | 2020-03-02 | (주)한국해양기상기술 | Learning method and testing method for generating high-resolution weather and climate data, and learning device and testing device using the same |
| KR20210062389A (en) * | 2019-11-21 | 2021-05-31 | (주)에코브레인 | A Forecasting System of Photovoltaic Generation Based on Machine-learning Using Realtime Satellite Data and Numerical Modeling Data |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 김연수 외 3명. 레이더 자료의 해상도를 고려한 분포형 강우-유출 모형의 GIS 자료 최적 격자의 결정. 한국습지학회지. 2011.04.30, 제13권, 제1호, pp.105-116 * |
| 한국기상산업기술원. 고해상도 수치모델의 레이더 자료동화를 활용한 강수 예측기술 동향 분석. [online], 2017.08 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102461827B9 (en) | 2023-04-12 |
| KR102461827B1 (en) | 2022-11-01 |
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