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1 대기운동벡터 (AMV: Atmospheric Motion Vector) 알고리즘기술분석서 (AMV-v1.0) NMSC/SCI/ATBD/AMV, Issue 1, rev COMS Proprietary

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4 차 례 1. 개요 2. 배경및목적 2.1. 대기운동벡터산출배경과한계점 산출배경 대기운동벡터알고리즘의한계점 2.2. CMDPS 대기운동벡터의중요성및활용 3. 알고리즘 3.1. 이론적인배경및근거 (Theoretical Background) 3.2. 산출방법 (Methodology) 표적선정 벡터산출 고도할당 품질정보 3.3. 산출과정 입력자료 ( 수치모델및복사모델자료 ) 입력자료 ( 위성영상및위성산출물 ) 표적선정을위한설정 품질계수산출조정 출력자료 3.4 검증 검증방법 검증자료 시공간일치방법 검증결과분석 4. 산출결과해석방법 5. 문제점및개선가능성 6. 참고문헌 COMS Proprietary

5 List of Tables Table. 1 Table. 2 Table. 3 Table. 4. Table. 5 Coefficients for calculation of quality indicator Image observation time of MTSAT-1R for production of 30-minutes-interval full-disk AMVs four times a day Example of set-up table for variable 'sat_time'(06 UTC AMV) Output data for AMV module Example of validation table COMS Proprietary

6 List of Figures Fig. 3.1 Schematics for target and search area Fig. 3.2 Three (a) sampled images for derivation of target displacement and (b) schematic diagram of target tracking for wind vector estimation. The target area in reference image is moved around within the search area(many dotted line boxes) to calculate cross correlation and select the maximum cross correlation point(the solid line box in t1). Fig. 3.3 Flow chart of height assignment Fig. 3.4 Example showing the adjustment applied to the forward calculations of the water vapor channel TBBs when calculated and measured values disagree. Fig. 3.5 Measured TBBs within target area partially filled with clouds. The curve represents the forward calculations of TBBs for IR1 and water vapor channels for opaque clouds at different levels in the atmosphere. Fig. 3.6 Simulated water vapor channel emissivity of each layer (blue), and cumulative emissivity from cloud top to top of atmosphere (red). Fig. 3.7 Calculation of quality indicator Fig. 3.8 Flow chart of AMV production Fig. 3.9 COMS MI Observation and H_LRIT Dissmination Schedule Fig Preparation of NWP and RTM data Fig Collocation numbers and Vector-RMSEs for each quality criteria Fig Flow chart of AMV validation using rawinsonde data Fig Sample images of AMVs for each channel (displayed only 25%) Fig Regional validation results for long-term AMVs COMS Proprietary

7 List of Acronyms AMV CGMS COMS CMDPS EBBT EUMETSAT GMS GOES IWW MODIS MTSAT NESDIS NTC NTCC OSSE QI TBB WMO Atmospheric Motion Vector Coordination Group for Meteorological Satellites Communication, Ocean, and Meteorological Satellite COMS Meteorological Data Processing System Equivalent Black Body Temperature European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites Geostationary Meteorological Satellite Geostationary Operational Environmental Satellites International Wind Workshop Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer Multi-Functional Transport Satellite National Environmental Satellite, Data and Information Service Normalized Total Contribution Normalized Total Cumulative Contribution Observing System Simulation Experiments Quality Indicator Black Body Temperature World Meteorological Organization COMS Proprietary

8 1. 개요 대기운동벡터 (Atmospheric Motion Vector: AMV) 는위성영상을이용하여산출되는바람자료로써저위도및해양등관측공백지역을포함한위성전관측영역에대해실시간으로생산된다. 대기운동벡터는기상분석및예보능력을향상시키고 (Velden and Young 1994) 수치예보모델의동화자료로사용되고있으며 (LeMarshall etal, 1996 and Goerss et al. 1998, Solden et al. 2001, Xiao et al. 2002) 다양한기상응용분야 ( 열대저기압의분석, 바람쉬어산출, 제트기류위치추적, Coastal gap wind의분석등 ) 에도도움을주고있다 (Rogers. E. et al., 1979, Velden, C. S. et al., 1992, Velden, C. S. et al., 1998, Velden, C. S. et al, 2005). 본알고리즘은통신해양기상위성 (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite; COMS) 의자료를이용하여기상변수들을생산하는자료처리시스템 (COMS Meteorological Data Processing System: CMDPS) 에서대기운동벡터의생산을담당한다. 관측되는각채널의위성영상을이용하여적외창채널 (IR1: 10.8μm) 대기운동벡터, 수증기채널 (WV; 6.75μm) 대기운동벡터, 단파적외채널 (SWIR: 3.75μm) 대기운동벡터, 그리고가시채널 (VIS: 0.65μm) 대기운동벡터가생산된다. 본대기운동벡터알고리즘은표적선정, 고도할당, 벡터산출, 품질정보생산의 4단계로구성되어있다. 벡터산출의안정성확보를위해표적선정을최적화한후, 교차상관방법에의해최대상관계수지점을벡터변위로정의하여벡터를산출한다. 수치모델온 / 습도자료에의해생산된복사모의값을이용하여벡터의고도를할당하였고, 유럽기상위성센터 (European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites: EUMETSAT) 에서개발된대기운동벡터품질검사알고리즘에따라각벡터들의품질정보를생산하였다. 2장에서는대기운동벡터산출연구의배경과한계점을서술하였고, 3장에서는본사업에서개발한대기운동벡터의알고리즘및산출과정, 검증관련사항들을상세히기술하였다. 4장은산출된대기운동벡터의결과해석방법을, 5장은현알고리즘의문제점과개선가능성에대해설명하였다. COMS Proprietary - 1 -

9 2. 배경및목적 2.1. 대기운동벡터산출배경과한계점 산출배경 대기운동벡터는 1960년대부터모든현업용정지궤도기상위성자료로부터산출되어졌는데 (Hubert and Whitney, 1971), 오늘날 GOES (Geostationary Operational Environmental Satellites) 위성시리즈와유럽의 Meteosat 위성그리고과거 GMS (Geostationary Meteorological Satellite) 및 MTSAT(Multi-Functional Transport Satellite) 에이르기까지, 대기운동벡터의산출기술의역사는정지궤도기상위성의역사와거의동일하다 (Velden et al., 1997, 1998, Schemetz et al., 1993, Tokuno, 1996, LeMarshall et al., 1999). 미국 NESDIS(National Environmental Satellite, Data and Information Service) 가 GOES-8/9 관측을이용하여완전히자동화된현업용대기운동벡터를산출한이후 (Nieman et al.,1997 and Velden et al., 1998), 폭넒은활용및국제적기술공유를위하여 WMO(World Meteorological Organization) 의지원아래 IWW(International Wind Workshop) 가 1994년이후현재까지아홉차례개최되어오고있으며, 우리나라도이에적극동참하고있다. 과거우리나라의대기운동벡터는 Terascan 소프트웨어 (SeaSpace Co.) 에내장된부속프로그램을통해산출되었다. 한시간간격의 GMS-5 위성자료를이용하여동아시아영역에서산출되고, 고도할당및품질검사가이루어졌으나국내에서자체적으로개발된알고리즘에의한기상산출물이되지는못하였다. 그러나통신해양기상위성 (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite: COMS) 의자료처리시스템 (COMS Meteorological Data Processing System: CMDPS) 개발연구의일환으로 2003년부터대기운동벡터산출알고리즘을개발해왔으며, 사업의목적에따라다른 CMDPS 산출물과함께표준화된현업용대기운동벡터모듈을작성하게되었다 대기운동벡터알고리즘의한계점 위성자료의시공간적관측해상도에기인하는한계대기운동벡터는위성자료의시공간분해능및분광민감도의개선에따라정확도및산출밀도가향상되어져왔다 (Velden et al., 2005). 대기운동벡터가반영하는대기현상의규모는사용되는위성자료의시공간적해상도에달려있다. 대기운동벡터는주어진시간 ( 위성영상간의관측시각차이 ) 동안구름이나수증기형상의변화가적어서영상이동의추적이가능하다는가정하에이루어진다. 이러한 COMS Proprietary - 2 -

10 영상추적의특성상, 관측시간간격이짧고공간분해능이좋은위성자료를사용할수록미세한규모의대기현상을더잘산출할수있다. 수치모델을이용한벡터고도할당알고리즘의한계위성자료로부터산출되는벡터의고도는수치모델의연직온 / 습도자료에의존한다. 현재널리보편적으로사용하고있는고도할당알고리즘은 Equivalent Black-Body Temperature(EBBT) 방법으로, 위성에서관측된적외창채널휘도온도와복사모델에의해계산된휘도온도를비교하여가장잘일치하는고도를벡터의고도로결정하는방법이다. 따라서대기운동벡터는복사모델의입력자료로사용되는수치모델의온 / 습도예측장의정확도에영향을받는다 CMDPS 대기운동벡터의중요성및활용 지상관측은해상및남반구관측이적고공간적밀도가성기며기상조건이악화되면관측하기어렵다는약점이있다. 이러한지상관측의관측공백을메운다는측면에서위성자료로부터의대기운동벡터산출은큰의미가있다. 대기운동벡터의가장큰활용분야는수치예보분야이다. 지역및전구기상모델의동화자료로활용되어예측성을향상시키고강우강도모의나태풍중심의추적등에기여하고있다. 대기운동벡터는지상관측에비해시공간적으로비교적균질한바람장을제공하여대류개시 (Convection Initiation; CI) 의추적을돕는등실황예보분야에서유용하게사용되고있다. 수치모델의자료동화에활용수치예보능력에미치는위성산출물의영향평가는일반적으로 OSSE (Observing System Simulation Experiments) 실험을통해이루어지는데, 다양한연구들에서대기운동벡터의사용이전구모델의예보정확도를뚜렷하게향상시키고있음을보여주고있다. 또한, 지역모델을이용한강우강도모의및아열대저기압모의연구에서는, 강우강도의분포, 저기압의이동등이개선되었음이알려져있다 (Cherubini et al., 2006). 열대성저기압경로예보활용 3차원최적내삽법및 4차원자료동화기법을사용한대기운동벡터의직접적자료동화가많은연구에서수행되어져왔으며 (Velden et al., 1992, Goerss et al., 1998, Solden et al., 2001, Xiao et al., 2002) Velden et al.(1998) 은열대성저기압 (Tropical Cyclone) 추적연구에있어대기운동벡터의유용함을밝혔다. Zhang and Wang(1999) 은분석된바람장을수정하여비대칭보거스와도자료를만들때대기운동벡터를이용하였으며, 이 COMS Proprietary - 3 -

11 방법을통해열대성저기압의경로예보가개선되었음을보였다. 대류개시예보활용위성의적외채널자료를이용하여대류운의발달, 성장, 그리고소멸단계를추적함으로써낙뢰및강우발생의정보를얻게된다. 이때시공간적으로조밀한위성자료의활용은대류운추적의정확도를개선시켜초단기악천후대응에큰도움이되고있다. 대기운동벡터를이용할경우, 레이더관측보다 30~40분빠른대류운의추적이가능함이알려져있다 (Mecikalski, J. R. et al, 2006). COMS Proprietary - 4 -

12 3. 알고리즘 3.1. 이론적인배경및근거 (Theoretical Background) 대기운동벡터는일정시간간격으로관측되는연속적인위성영상자료를사용하여, 주어진시간동안형상이크게변하지않는일정크기의 2차원표적의이동을통해대기의바람을계산한다. 사람의눈으로도연속적인위성영상을통해구름의이동 ( 적외창및가시채널영상 ) 및수증기의이동 ( 수증기채널영상 ) 을파악할수있는데, 대기운동벡터는이를정량화, 자동화하여계산하고각각의벡터에품질정보를부여한다. 표적의변위는연속되는영상과의교차상관계수를이용하여계산되는데유럽, 미국, 일본등의기상위성기관의현업대기운동벡터에서이방법을널리사용하고있다. 영상내표적들의변위가결정되면이를위성영상들간의관측시각차이로나누어벡터가계산된다. 각각의벡터에는복사모델의복사모의결과를이용하여고도가부여된다. 모든채널의벡터들은 EBBT(Equivalent Black-Body Temperature) 방법을기본으로고도가할당되는데, 위성에서관측된적외창채널휘도온도와복사모델에의해계산된휘도온도의비교를통해이루어진다. 대기운동벡터는일정크기를가지는표적의평균적인움직임을탐지하는것이므로, 표적내위성복사관측들의대푯값을결정하고이를실제대기의연직구조에비추어고도를결정한다. 실시간으로운영되는현업용대기운동벡터의원활한산출을위해수치모델과복사모델을통해계산된모의결과들이고도할당에사용되고있다 산출방법 (Methodology) COMS 관측일정과 CMDPS 대기운동벡터산출일정에따라생산되는 4개채널의대기운동벡터중, 적외창채널과수증기채널대기운동벡터는 COMS 관측의전영역에대해서생산되지만가시채널대기운동벡터는관측특성상태양천정각이 80 보다작은낮시간의화소영역에서만산출한다. 단파적외채널대기운동벡터의경우, 태양빛의산란성분이영향을주지않는태양천정각 100 이상의밤영역에서만산출한다. 대기운동벡터산출은벡터추정이외에올바른벡터산출을위한표적선정, 산출된벡터의고도할당및복사모의생산을위한전처리과정과품질정보제공을위한후처리과정을포함한다 표적선정 표적은대기운동벡터를산출하는기본단위로서, 위성영상내일정화소크기의정사각 COMS Proprietary - 5 -

13 형을뜻한다. 본알고리즘은 화소크기의표적을이용하는데, 표적의크기가변하면관측되는바람의시공간적규모가달라질수있으므로대기운동벡터알고리즘내다른과정들 ( 산출해상도, 고도할당시참조하는화소비율등 ) 과의일관성에주의를요한다. 대기운동벡터는 CMDPS 구름탐지알고리즘에의해생산된실시간구름탐지자료를표적분석에이용한다. 표적이 10%( 수증기채널 : 80%) 이상의구름화소를포함하는경우는구름표적으로, 그렇지않은것들은청천표적으로분류되는데, 적외창, 단파적외, 가시채널대기운동벡터는구름표적에서만벡터를계산하고수증기채널대기운동벡터는청천표적과구름표적모두에대해계산한다. 표적이해양과육지를동시에포함하는경우에구름경계와해안선을혼동하여벡터를잘못계산할수있으므로, 해안선이포함된표적을계산하지않도록설정할수있다. Fig. 3.1 Schematics for target and search area 벡터산출 표적이선정되면각표적의변위를통해벡터가계산된다. 본알고리즘에서는표적의변위를계산할때교차상관계수 (Cross-correlation) 를이용하는데 (Nieman et al., 1997, Bűche et al., 2006) 표적과가장교차상관계수 ( 식 3.1) 가높은다음시각영상에서의위치를변위로결정한다. 교차상관계수를구하는다음시각영상의영역을추적영역이라하는데추적영역의크기및중심위치는알고리즘내에서자동적으로계산된다 (3.2.4절참 COMS Proprietary - 6 -

14 조 ). 교차상관계수가계산되는영역이정사각형이고, 한변의화소길이가 NT라면, 하나의교차상관계수를구하는데사용되는전체화소수는 (NT) 2 가된다. 표적내화소의위치를 (i, j) 로나타내고, 그에대한추적영역내화소의상대적인위치를 (m, n) 로나타낸다면, 표적영역과추적영역내위성관측값을각각 T i,j 와 S m+i,n+j 로나타낼수있다. 따라서교차상관계수는식 (3.2) 과같고, 이때표적의화소들이추적영역에모두포함되는범위에서계산이이루어진다. σ σ σ σ (3.1) (3.2) 본알고리즘에서는벡터산출을위해약 15분또는 30분간격의시간차를가지는세장의위성영상을이용하게되는데 (Fig. 3.2), 이때항상두번째영상의분석을통해표적이결정되고, 첫번째와세번째영상내에서벡터추적이이루어진다. 첫번째영상과두번째영상을이용하여생산된벡터 1, 그리고두번째와세번째영상을이용하여생산된벡터 2의단순평균이최종적으로산출되는벡터가된다. 이러한방법을통해비교적안정적인벡터산출이가능해지며, 벡터 1과벡터 2의일관성은최종벡터의품질을결정하는데사용된다. 계산된각표적의변위는위성관측화소의위 / 경도정보를통해물리적인거리로전환되는데, 구면좌표계를가정하여식 3.3과 3.4에의해변위가계산된다 ( φ 과 θ 는각각표적중심의위도와경도이고 φ 과 θ 는추적영역내최종변위로선택된지점의위 / 경도이다 ). 이렇게벡터의물리적변위가계산되면이를영상들의관측시각차이로나누어서풍속 / 풍향즉, 바람벡터를산출한다. Δ θ θ φ φ (3.3) Δ φ φ (3.4) COMS Proprietary - 7 -

15 Fig. 3.2 Three (a) sampled images for derivation of target displacement and (b) schematic diagram of target tracking for wind vector estimation. The target area in reference image is moved around within the search area(many dotted line boxes) to calculate cross correlation and select the maximum cross correlation point(the solid line box in t 1 ) 고도할당 벡터의고도할당은대기운동벡터의정확도를결정하는중요한요소로서세계적으로활발한연구가진행되고있는부분이다. 대기운동벡터의고도할당방법은모든대기운동벡터에서기본적으로사용하는 EBBT(Equivalent Black-Body Temperature) 방법, 수증기채널청천표적대기운동벡터에대해서만사용하는 NTC(Normalized Total Contribution) 방법과 NTCC(Normalized Total Cumulative Contribution) 방법이있다. 한편, 적외창채널대기운동벡터에만수행하는반투명구름보정 (Semi-Transparent Correction) 방법과 IR/WV Intercept 방법이있다 (Fig. 3.3). 고도할당이전에두가지전처리과정이수행되는데, 수치모델연직온도분포를이용하여하부역전층과대류권계면을결정하고 ( 모든고도할당은하부역전층과대류권계 COMS Proprietary - 8 -

16 면사이에서이루어진다 ), 위성관측자료를이용하여수증기채널의청천복사모의를보정한다. 적외창채널, 단파적외채널, 그리고가시채널대기운동벡터의경우에는고도할당이후에운저고도보정이추가적으로이루어진다. Fig. 3.3 Flow chart of height assignment 고도할당전처리과정가. 하부역전층과대류권계면결정수치모델각격자점의연직기온자료를이용하여하부역전층과대류권계면을탐지한다. 모든채널의대기운동벡터는하부역전층과대류권계면사이에서만고도를할당할수있다. 400 hpa 이상의상층에서양의기온감률이나타나는고도바로아래층을대류권계면, 600 hpa 이하의하층에서양의기온감률이나타나는바로위층을하부역전층으로결정한다. 나. 수증기채널의휘도온도모의보정 COMS Proprietary - 9 -

17 복사모델이모의한청천수증기채널휘도온도가표적내청천화소들의평균수증기채널휘도온도보다 2 K 이상작을경우수증기채널의복사모의값을보정한다. 이때고도에따라보정폭을달리하는데, 하부역전층이하의모의값은위성이관측한청전휘도온도평균으로대체하고, 고도에따라점차보정의폭을줄여서대류권계면보다높은곳에서는보정이이루어지지않도록한다 (Fig. 3.4). 이러한보정은표적내에참조할수있는청천화소가 10개이상일때수행할수있다. 복사모델의수증기채널청천모의가위성이측정한청천휘도온도보다큰경우에는보정하지않는데, 이는부정확한구름탐지자료로인해포함된구름오염화소의영향으로청천휘도온도평균이낮게측정될수있기때문이다. Fig. 3.4 Example showing the adjustment applied to the forward calculations of the water vapor channel TBBs when calculated and measured values disagree. 청천표적과구름표적분류대기운동벡터는적외, 수증기, 단파적외, 가시채널중수증기채널을제외한 3채널에서는구름영역에서만벡터를산출하기때문에청천표적과구름표적을분류해야한다. 표적영역안의격자점에서의 IR1채널의휘도온도값이 10 보다작으면구름화소로정의하고이러한구름화소가표적영역속에 10% 이상이면구름표적으로이하이면청천표적으로구분한다. 단, 수증기채널은채널의특성상 IR1채널의휘도온도값이 10 보다작은구름표적이표적영역속에 80% 이상일때구름표적으로정의한다. COMS Proprietary

18 구름표적대기운동벡터의고도할당가. EBBT(Equivalent Black-Body Temperature) 방법표적내적외채널휘도온도대푯값과복사모델의연직휘도온도모의자료를비교하여고도를할당하는방법으로모든채널대기운동벡터에기본적으로이용되는방법이다. 전구수치모델의예측온 / 습도장을입력으로하여모델연직각층에두꺼운구름이존재한다고가정하여복사모델을수행한다. 표적의대표휘도온도는, 적외창채널휘도온도가낮은 15% 화소들의평균으로정의된다. 표적내모든구름화소를사용하지않는것은교차상관계수를이용한벡터계산과정이대부분상층의움직임을반영하기때문이다. 계산된표적의대표휘도온도와가장비슷한복사모의값을가지는두층의모의를선택하고, 두개의운정고도를휘도온도를기준으로연직내삽하여고도를결정한다. 적외창, 단파적외, 그리고가시채널대기운동벡터는모두적외창채널을이용하여 EBBT를수행하지만수증기채널대기운동벡터는수증기채널자료를이용한다. 수증기채널은그특성상수적이나빙상의움직임이아닌중 / 상층의수증기량을관측하므로수증기영상을이용한벡터산출은중 / 상층수증기의움직임을반영하게된다. 수증기채널대기운동벡터에서사용되는 EBBT 방법은표적내모든화소들을이용한평균을대표휘도온도로정의한다. CMDPS 전처리모듈에서제공되는복사모의는복사적으로불투명한구름들을가정하여수행되므로반투명구름이지배적인표적의고도할당에서는 EBBT 방법이효과적이지않을수있다. 특히상층에반투명한층운이존재할때위성의적외창채널은구름아래의복사방출까지관측하므로, EBBT 방법에의해할당된고도는운정고도보다낮을소지가크다. 따라서적외창채널대기운동벡터의경우에한해두가지반투명구름보정알고리즘을조건적으로수행한다. 나. IR/WV Intercept 방법 IR/WV Intercept 방법은적외창채널대기운동벡터에서반투명구름아래의복사효과를보정해주는역할을한다. 단일구름층에대하여상층대류권수증기에영향을받은수증기채널복사휘도와적외창채널휘도온도가운량에따라선형적인관계를가짐을이용하여구름고도를보정하는방법으로식 (3.5) 을이용한다. (3.5) ε ε COMS Proprietary

19 이때, 와은표적내수증기채널과적외창채널의휘도온도이며, 아래첨자와은각각불투명구름과청천의경우를의미한다. 수증기채널과적외창채널에서의방출률 ε을거의같다고가정하면식 (3.5) 는식 (3.6) 과같이쓸수있다. (3.6) Fig. 3.5에서빨간색곡선은각각다른운정고도의불투명구름에대해모의된적외창채널및수증기채널휘도온도값을이은것이다. 파란색선은위성이관측한표적내적외창채널휘도온도와수증기채널휘도온도의선형추세선이다. 이때위성관측휘도온도직선과불투명구름에대해계산된휘도온도곡선은청천과불투명구름영역에서교차하게되는데, 반투명구름의고도는표적내휘도온도에대한추세선을확장하여계산된휘도온도곡선과의교점을찾음으로써구할수있다. 표적내에존재하는구름의성질이반투명인지를결정하기위해경계값검사를수행하게되는데, 선형추세선을구할때사용되는표적내적외창채널휘도온도와수증기채널휘도온도의선형상관계수가 0.8 이상인경우이를반투명구름표적으로간주한다. IR/WV Intercept 방법에의해산출된고도가 500 hpa보다낮은하층일경우는올바른추정이아니라고생각되므로사용하지않는다. COMS Proprietary

20 Fig. 3.5 Measured TBBs within target area partially filled with clouds. The curve represents the forward calculations of TBBs for IR1 and water vapor channels for opaque clouds at different levels in the atmosphere. 다. STC (Semi-Transparent Correction) 방법 STC방법은 IR/WV Intercept 방법과동일한원리로적외창채널대기운동벡터에서반투명구름의고도를계산한다. IR/WV Intercept 방법은위성이관측한표적내모든화소의휘도온도자료를이용하여선형추세선을구하는반면, STC방법은복사모델의청천모의값에해당하는점과표적내위성이관측한구름화소들의평균휘도온도에해당하는점을이은직선으로고도를추정한다. 이방법은복사모델의청천모의값에민감하기때문에표적내에 20개이상의충분한청천화소가있어서수증기채널의모의휘도온도를보정할수있는경우에만수행된다. IR/WV Intercept 방법과마찬가지로표적내에존재하는구름의성질이반투명인지를결정하기위해경계값검사를수행한다. 반투명보정방법에의해산출된고도가 500hPa 보다낮은하층일경우는올바른추정이아니라고생각되므로사용하지않는다. 청천표적대기운동벡터의고도할당청천표적에서는수증기채널대기운동벡터만생산된다. 적외창채널과달리수증기채 COMS Proprietary

21 널에서관측되는복사값은대기의여러층에서방출되는상향복사값에의해결정되어지며, 보편적으로 400 hpa의고도에서가장큰가중치를갖는다. 비록건조한지역이라할지라도대기상층에수증기가어느정도존재한다면, 수증기채널대기운동벡터는평균적으로 200 hpa에서 400 hpa 사이의바람을관측할수있다. CMDPS 전처리모듈에서제공되는복사모의는다양한층의불투명한구름들을가정하여수행되는데, 이때운정부터대기최상층사이에존재하는대기의수증기채널영역방출률도함께계산된다. 운정이바뀌면서다양한광학두께의대기에대한방출률이산출되고, 그중중간값의방출률을대기두께의대푯값으로간주한다. 그러한대푯값의광학두께에해당하는운정고도를청전표적의고도로할당한다. 중간값을결정하는방법에따라 NTC(Normalized Total Contribution) 방법과 NTCC(Normalized Total Cumulative Contribution) 방법으로나뉜다. Fig. 3.6에서가로축은운정고도에해당하는수치모델의층수를나타낸다. 붉은선은각층을운정고도로했을때운정에서대기최상층까지의방출률을나타낸다. NTCC 방법은운정에서최상층까지대기의방출률이 0.5가되는운정고도를청천수증기채널의대표고도로할당하는방법이다. 붉은선의누적방출률값을가로축에대해단순미분하면대기각층의방출률을계산할수있다 ( 푸른선 ). NTC 방법은가장높은방출률, 즉가장광학두께가두꺼운층을대표고도할당하는방법이다. 고도할당후처리과정가. 고도결정적외창채널대기운동벡터는각각의고도할당알고리즘 (EBBT, IR/WV Intercept, STC 방법 ) 에의해최대세개의추정값을가지고, 청천표적의수증기채널벡터도 NTC 와 NTCC 방법에의해두개의고도추정값을가진다. 이들에대해서는항상가장높은고도, 즉기압이가장작은추정값을최종고도로선택하게되는데, 이는교차상관계수를이용한벡터산출과정은가장높은고도의움직임을반영할가능성이크다는사실에근거한다. COMS Proprietary

22 Fig. 3.6 Simulated water vapor channel emissivity of each layer (blue), and cumulative emissivity from cloud top to top of atmosphere (red). 나. 운저고도보정하층적운은운저 (Cloud Base) 의속도로움직인다는사실에근거하여 650 hpa 보다낮은하층에벡터가할당된모든벡터에대해서운저보정이이루어진다. 운저고도보정을위해운저온도추정하는데이는표적의적외창채널대표휘도온도에표적내휘도온도의표준편차곱하기를더하여계산된다. 이운저온도를복사모델의적외채널모의자료를이용하여 (EBBT와동일한방법으로 ) 계산한고도가하층벡터의최종고도가된다. 대기중 / 상층의움직임을관측하는수증기채널대기운동벡터의경우는운저고도보정이이루어지지않는다 벡터추적영역의동적결정 벡터를추정하기위해서는표적과의교차상관계수를구하기위한추적영역이필요하다. 추적영역의크기는대기운동벡터가관측할수있는최대풍속을결정한다. 만약 화소크기의추적영역을사용한다면, 화소크기의표적은동서로 28 화소만큼움직일수있고, 이는 4 km 해상도의 15분간격의영상들을이용하는본알고리즘의경우, 위성직하점에서약 124 m s정도의풍속을관측할수있는크기에해당한다. 추적영역의크기가작아지면강한바람이부는경우에잘못된벡터를산출하게되고, 추적영역이커지 COMS Proprietary

23 면실제변위와무관한위치에서최대교차상관계수가나타날확률이커져서벡터산출의안정성이저하될수있다. 이둘을동시에해소하여벡터의전반적품질과산출안정성을높이기위하여동적추적영역을채택하였다. 표적의위치가결정되고고도가할당되면수치모델의바람자료를이용하여표적의이동위치를예상할수있다. 표적의중심을예상위치로이동하여벡터추적을하면, 작은크기의추적영역으로도큰풍속의바람을관측할수있게되고, 작은풍속의바람을지나치게큰영역에서추적하여발생하는추적오류의확률을감소시킬수있다. 그러나추적영역을지나치게작게설정하면대기운동벡터가전반적으로수치모델의바람예측과유사해지거나벡터추적오류가발생할가능성이커지므로주의해야한다. 또한고도할당알고리즘에서고도를잘못추정할경우에도올바르지않은예상위치에서벡터추적이이루어져오류가발생하는경우가있다. 현재, 수치모델바람의풍속이 20 m s보다작은경우는추적영역의중심을이동하지않으며, 추적영역의크기는동서류, 남북류모두수치모델의바람장과비교하여 ±30m s의관측범위를가지도록설정되었다 품질정보 최종적으로계산된벡터에품질을부여하는과정으로, 본알고리즘의품질정보는 EUMETSAT의대기운동벡터에적용된방법 (Holmlund, K.,1998) 을사용하고있고총다섯가지검사를통해이루어진다 (Fig. 3.7). 각각의검사는관측바람장의시공간적인변동성을고려하여계산되는데위성관측의시공간적해상도가바뀌면그에맞게최적화할수있다. 품질계수 (Quality Indicator; QI) 산출을위해연속된 3개의위성영상에서산출된두개의벡터간의풍향일관성 (Temporal direction consistency), 풍속일관성 (Temporal speed consistency), 벡터일관성 (Temporal vector consistency) 을검사한다, 그리고두벡터의단순평균으로계산되는최종벡터의공간균질성 (Spatial vector consistency) 및수치모델바람자료와의일관성 (Temporal forecast consistency) 을검사한다. 각각의검사는 0에서 1사이의값으로품질을나타내고이들의가중평균이최종품질계수가되는데, 이때공간균질성에대한가중값은 2, 나머지요소들에대한가중값은 1로두어산출한다. 평균풍속이 2.5 m s보다작은벡터는정확도가떨어진다고판단되므로풍속곱하기 0.4 를곱해서최종품질계수값을낮춰준다. 상층바람을관측하는수증기채널대기운동벡터의고도가 400 hpa 보다낮은경우, 400 hpa와의연직거리의제곱에비례하여품질계수를낮춰주어서 500 hpa 이하의모든하층벡터들은 0의품질계수를갖도록한다. Table. 1는현재알고리즘에서각품질함수들의계수값들을보여준다. COMS Proprietary

24 Table. 1 Coefficients for calculation of quality indicator Temporal direction consistency Temporal speed consistency Temporal vector consistency Spatial vector consistency Temporal forecast consistency a tdc = 20. b tdc = 10. c tdc = 10. d tdc = 4. a tsc = 0.2 b tsc = 0.01 c tsc = 1. d tsc = 2.5 a tvc = 0.2 b tvc = 0.01 c tvc = 1. d tvc = 3. a svc = 0.2 b svc = 0.01 c svc = 1. d svc = 3. a tfc = 0.2 b tfc = 0.01 c tfc = 1. d tfc = 산출과정 본절은대기운동벡터를실제로산출하는데필요한기술적인부분들에관한것으로, 운용시중요하게생각거나주의를요하는사항들을중점적으로다룬다. 대기운동벡터모듈의기본적인흐름은 Fig. 3.8과같다 입력자료 ( 수치모델및복사모델자료 ) 전구수치모델의결과는복사모델의입력자료로, 또대기운동벡터의품질결정및동적추적영역의결정에도사용되고있다. 복사모의는적지않은계산량을필요로하므로위성영상이수신되기이전에전처리단계에서이를준비하고있다. 수치모델변수중기온, 습도, 바람, 그리고기압이사용되고, 복사모의결과중각적외채널휘도온도와수증기채널의방출률이사용된다. 수치모델자료는전구모델의표준시각 (00,06,12,18 UTC) 의예보장을사용하고, 복사모델은 RTTOV(Radiative Transfer For {A}TOVS) 을사용한다. RTTOV은 43개의등압면 ( hpa) 을기준으로적분을수행하므로 GDAPS의연직기온, 습도자료를이에맞게내 / 외삽하여복사모델의초기입력자료를만든다. 사용되는전구모델의최상층보다높은고도의자료는 RTTOV에내장된기준대기자료를토대로만들어진다. GDAPS는상층수증기를과다모의하는특징이있어, 복사모델을수행 COMS Proprietary

25 Fig. 3.8 Flow chart of AMV production 할경우오차가커질소지가있다. 개발과정에서이의효과를최소화하기위해습도자료는대류권계면까지만사용하고그이상의고도는기준대기자료를토대로변형하여사용하였다. 수치모델의각수평격자에대해수치모델의연직대류권층수만큼의복사모의가이루어진다. 각각의모의는모델의각층에방출률이 1인두꺼운구름이존재한다고가정한것이다. 각모의의결과는적외창채널휘도온도, 수증기채널휘도온도, 그리고수증기채널영역의대기방출률인데, 가정한구름층보다높은대기만이복사모의에고려된다. 수치모델자료와복사모델자료는대기운동벡터의산출시각에맞게시간내삽되고, 각표적의위치를고려하여공간내삽되는데, 이는모두대기운동벡터알고리즘내에서이 COMS Proprietary

26 루어진다. 공간내삽은대기운동벡터의각표적중심을둘러싼 4개지점을이용하고, 시간내삽은대기운동벡터의해당산출시각을끼고있는두시간대의자료를이용한다. 수치모델및복사모델의예측시각정보는실행설정단계에서자동적으로 Namelist 파일의 nwp_time 변수에입력된다. Fig Preparation of NWP and RTM data 입력자료 ( 위성영상및위성산출물 ) 대기운동벡터산출을위해서는관측시각을알고있는세장의영상이필요하다. 가시채널영상의경우, 1 km 해상도를가지는원시자료가아닌 CMDPS가제공하는 4 km 해상도의자료를사용한다. 필요한영상내각화소의정보는다음과같다. - digital count - 휘도온도 ( 가시채널의경우반사도 ) - 관측시각 COMS Proprietary

27 - 주 / 야간정보 - 위 / 경도자료 ( 정적입력자료 ) - 해륙정보 ( 정적입력자료 ) - 구름탐지정보 (CMDPS 구름탐지결과 ) 하나의벡터를산출하기위해서는동일한지점, 다른시간대의위성관측 3개가필요하다. COMS의관측스케줄에따라매시간마다 00분을기준으로전후 15분간격의위성영상자료 3장을사용하여벡터를산출하게된다. 즉매시간 45분, 00분, 15분의 3장의영상을사용하여벡터를산출한다. 하지만 02 UTC부터 3시간간격으로 1일 8회의전구영역관측을하는시간대에서는추가로전구영역의영상자료를사용하지않고 30분, 45분, 00 분의 3장의위성영상자료를사용하여북반구의벡터를산출한다. 대기운동벡터산출을위한주 / 야간판단, 구름화소판단, 표적분석, 수치모델자료및복사모델자료의시간내삽등은세장의영상중두번째것의영상및관측시각을기준으로한다. 벡터의크기를계산하기위해서는두영상의관측시각차이값이필요하다. 신뢰할만한벡터크기산출을위해서는위성각화소의측정시각을정확하게알필요가있는데, COMS의경우처럼모든관측모드에서동 / 서폭이일정한자료만을이용한다면관측시작시각을알면모든화소들의영상간시간차이를알수있다. M Fig. 3.9 COMS MI Observation and H_LRIT Dissmination Schedule COMS Proprietary

28 구름정보는 CMDPS 내의구름탐지알고리즘에의해제공된다. 한장의반구대기운동벡터를산출할때사용하는위성영상세장중에두번째시각에해당하는영상의구름탐지결과를필요로한다. 대기운동벡터모듈은위 / 경도자료와관측시각정보를고려하여각화소의태양천정각을계산하는데, 가시채널대기운동벡터는태양천정각이 80 보다작은낮시간의화소영역에서만, 단파적외채널대기운동벡터는 100 이상의밤영역에서만산출한다 표적선정을위한설정 표적 (target) 은대기운동벡터산출의기본단위이므로표적의속성에따라벡터산출의특징이달라질수있으므로주의를요한다. 기본적인표적의속성들은다음과같다. - 표적영역크기 (ref_range) - 벡터산출해상도 (grid_vector) - 표적추출화소비율 (sampling ratio) 현재대기운동벡터알고리즘은 (HRIT 자료해상도를기준으로 ) 표적영역 (ref_range) 은 화소, 산출해상도 (grid_vector) 는 화소로조정되어있으며, 고도할당알고리즘중 EBBT 방법은표적내구름화소중차가운 15%(sampling_ratio) 화소들의평균적외창채널휘도온도를사용한다. 대기운동벡터를산출하기에적절하지않은표적은다음경계값들을통해산출에서제외시킬수있다. - 구름화소의비율 (thr_per_cld) - 육지 / 해양의점유비율 (thr_sel_ls_fraction) 표적내구름화소의비율이경계값 (thr_per_cld) 이하인표적은영상추적에적합하지않다고생각되므로산출하지않는다 ( 현재 IR1,VIS,SWIR : 0.1, WV : 0.8로설정되어있다 ). 구름이아닌수증기의흐름을탐지하는수증기채널대기운동벡터는구름존재여부에무관하게산출되지만고도할당시청천표적과구름표적을구별하기위해구름화소비율정보가필요하다. 해안선이포함된표적은해륙의복사대비효과때문에올바른벡터를추정하지못할가능성이있다. 표적내해양과육지중주요한부분의비율이경계값 (thr_sel_ls_fraction) 이하인표적은벡터를산출하지않게할수있다. COMS Proprietary

29 품질정보산출조정 3.2.4절의산출방법에서품질정보산출의기본적인개념을설명하였다. 품질계수 (Quality Indicator; QI) 산출을위해연속된 3개의위성영상에서산출된두개의벡터간의풍향일관성 (Temporal direction consistency), 풍속일관성 (Temporal speed consistency), 벡터일관성 (Temporal vector consistency) 을검사한다, 그리고두벡터의단순평균으로계산되는최종벡터의공간균질성 (Spatial vector consistency) 및수치모델바람자료와의일관성 (Temporal forecast consistency) 을검사한다. 각각의검사는 0에서 1사이의값으로품질을나타내고이들의가중평균이최종품질계수가되는데, 이때공간균질성에대한가중값은 2, 나머지요소들에대한가중값은 1로두어산출하는것을기본으로한다. 품질계수결정에서각각의검사를사용할지의여부는 namelist의 l_aqc_temporal_direction_cons( 풍향일관성 ), l_aqc_temporal_speed_cons( 풍속일관성 ), l_aqc_temporal_vector_cons ( 벡터일관성 ), l_aqc_spatial_vector_cons( 공간균질성 ), 그리고 l_aqc_forecast_cons( 모델바람자료와의일관성 ) 의논리변수들을설정함으로서결정된다. 각검사의가중값을의미하는 namelist 변수는 CMDPS_AMV_Mod_Postproc.F90 파일에서 aqc_tdc_w, aqc_tsc_w, aqc_tvc_w, aqc_svc_w, 그리고 aqc_tfc_w이다 출력자료 Table. 4는최종적으로산출되는대기운동벡터알고리즘의결과변수들과속성이다. 연구목적으로다른변수들을출력하는것도가능하지만기본적으로는다음의변수들만생산된다. COMS Proprietary

30 Table. 4. Output data for AMV module COMS Proprietary

31 3.4. 검증 검증방법 대기운동벡터의검증은라디오존데가관측한바람자료와의비교를통해이루어지는데정확도평가시에는품질계수가 0.85 이상인벡터들만을이용하여검증함을기본으로한다. 검증할대기운동벡터의품질계수수위는자료활용분야에따라다르게설정될수있고작은품질계수를가지는벡터들까지포함할경우, 산출벡터의수는늘어나지만정확도는감소한다. Fig 3.11의막대그래프는각품질계수범위내에포함된벡터의개수이고, 꺾은선은가로축의품질계수값이상을가지는모든벡터들의정확도를나타내고있다. 정확도평가시, 라디오존데풍속과 30 ms -1 이상차이나지않으며, 풍향이 90 이상차이가나지않는벡터들만검증대상에포함하는것을기본으로한다. 검증지수는다음과같은데, 벡터-RMSE와풍속-BIAS가가장중요한검증지수가된다. RMSE를라디오존데평균풍속으로나누어표준화하면다른지역, 다른계절에대한검증지수들간의비교도가능하다. Fig Collocation numbers and Vector-RMSEs for each quality criteria (3.7) (3.8) COMS Proprietary

32 (3.9) (3.10) (3.11) 검증자료 대기운동벡터의검증에사용하는라디오존데자료는, 위성바람장산출영역내의모든관측바람자료들을대상으로한다 시공간일치방법 라디오존데관측시각을기준으로한시간이내에산출된위성바람중, 수평 150 km, 연직 25hPa 이내에존재하는모든대기운동벡터를라디오존데바람자료와일대일로비교하여정확도를산출한다 검증결과분석 대기운동벡터알고리즘의연구및검증을위해 2012년 2월한달간산출한결과, 품질계수 0.85이상의벡터들에대해, RMSE는약 3.83 m s ( 관측풍속으로표준화하면약 0.20), Bias는 0.73 m s정도의값을보였다. 벡터-RMSE와풍속-Bias는지역이나계절적으로변하는풍계의특성을반영한다. 매월수집되는 CGMS(Coordination Group for Meteorological Satellites) 의대기운동벡터정확도보고역시, 위도및고도에대한검증결과를산출하여배포되고있다. COMS Proprietary

33 Fig Flow chart of AMV validation using rawinsonde data Table. 5 Example of validation table lat = -20 S - 50 N altitude = 0hPa hPa period = 01feb feb2012 rmsvd = 3.83 nrmsvd = 0.20 ws(amv-nwp) = bias = N = 산출결과해석방법 기본적으로, 대기운동벡터는관측바람장자료이므로출력자료에서풍향과풍속, 벡터고도값만을읽어사용할수있다. 대기운동벡터영상은요구분배시간에가장근접하여생산된최종산출물을이용하여각채널의영상을바탕으로하 / 중 / 상층의세가지고도로나뉘어져바람벡터로표출되는데, COMS의관측모드에따라영상의크기및생산 / 분배시간이달라질수있다. 추가적으로사용용도에따라품질계수를참조하여벡터의개수를 COMS Proprietary

34 조절할수있다. Fig.3.13은각채널대기운동벡터를표출한예시이다. 채널별산출특성상, 가시채널벡터는 700 hpa 이하의하층벡터만을, 수증기채널에서구름표적의벡터들은 400 hpa 이상의상층벡터만을참조한다. Fig Sample images of AMVs for each channel (displayed only 25%) 5. 문제점및개선가능성 대기운동벡터의풍속오차현대기운동벡터알고리즘의문제점중하나는관측과비교했을때풍속이비교적작게 COMS Proprietary

35 나오는편차를지니고있다는것이다. Fig.3.14에서볼수있듯이계절및지역에관계없이전체적으로관측보다풍속이작은경향을보이며특히겨울반구에서편차가크다. 표적영역의크기에대한민감도실험결과, 현재보다작은표적에서풍속편차가개선됨을볼수있어추가적인연구가필요하다. Fig Regional validation results for long-term AMVs 표적크기에따른벡터민감도변화대기운동벡터의산출은표적전체의이동을다루고, 고도할당은표적의복사적특징을나타내는대푯값을통해서계산된다. 이러한이유로표적내에다층운이존재하는경우에는벡터산출이용이하지않을소지가생긴다. 표적의크기가다르면표적내에포함되는대기현상의규모가달라지고또표적내화소들의복사적분포특징또한바뀔수있다. 그러므로일정한크기의표적을사용하는경우, 대기운동벡터가제대로산출하기힘든대기운동의범주가필연적으로존재할수밖에없다. 벡터추적과정과고도할당과정의불일치벡터추적및고도할당알고리즘은각기다른화소들을참조하여계산될수있다. 벡터추적시표적영역내모든화소를이용하여이표적을대표하는하나의벡터를산출한다. 그러나벡터의고도는 (EBBT 방법의경우 ) 표적영역내차가운 15% 화소들만에의해결정된다. Bűche(2006) 는벡터추적과정에서계산되는교차상관계수들을통해표적영역내각화소들의벡터산출에대한기여율을구하였고, 기여율이높은화소들을고도할당에사용하여개선되는점들을보였다. 고도할당시표적의대푯값결정에관한연구가계속되어야할것이다. COMS Proprietary

36 6. 참고문헌 Bormann, N., Sami Saarinen, Graeme Kelly, and Jean-Nol Thpaut, 2003, The spatial structure of obervation errors in atmospheric motion vectors from geostationary satellite data, Mon. Wea. Rev., 131, Bűche, G., H. Karbstein, A. Kummer, and H. Fischer, 2006, Water vapour structure displacements from cloud-free Meteosat scenes and their interpretation for the wind field, J. Appl. Meteorol. Clim., 45, Cherubini, T., S. Businger, C. Velden and R. Ogasawara, 2006: The impact of satellite-derived atmospheric motion vectors on mesoscale forecasts over Hawaii, Mon. Wea. Rev., Goerss, J. S., C. S. Velden, and J. D. Hawkins, 1998: The impact of multispectral GOES-8 wind information on Atlantic tropical cyclone forecasts in Part II: NOGAPS forecasts. Mon. Wea. Rev., 126, Holmlund, Kenneth, 1998, The utilization of statistical propertied of satellite-derived atmospheric motion vectors to derive quality indicators, Wea. Forecasting, 13, , Christopher S. Velden, and Michael Rohn, 2001, Enhanced automated quality control applied to high-density satellite-derived winds, Mon. Wea. Rev., 129, Hubert, L. F., and L. F. Whitney JR., 1971, Wind estimation from Geostationary-Satellite pictures, Mon. Wea. Rev., 99, Key, J., D. Santek, C. S. Veldenn, N. Bormann, J.N. Thepaut, L. P. Riishojgaard, Y. Zhu, and W. P. Menzel, 2002: Cloud drift and water vapor winds in the polar regions from MODIS. IEEE Trans. Geosci. Remote. Sens., 41, COMS Proprietary

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