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송민종,김만기,김수현,장태규,김승범 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
최근 예측이 힘든 위험기상에 의해 기상예측 중요성이 한층 강조되고 있으며, 기상예보의 정확성도 나날이 중요해지고 있다. 그러나, 우수한 수치예보모델일지라도 계통적 오차가 존재하며, 이러한 계통적 오차는 예보 부정확성을 야기시킨다. 따라서, 계통오차를 최소화하고 보다 정확한 기상정보를 제공하고자 통계모델인 MOS(Model Output Statisitcs)등을 비롯하여 여러모델이 개발되어 예보의 성능을 향상시켜왔다. 하지만, 통계모델 개발시, 과거의 수많은 자료가 필요하다는 점과 시간비용이 크다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 2008년 10월을 시작으로 동네예보 서비스를 통해 제공되는 예보요소 중 지상습도에 대해 편차를 보정하여 습도의 예측성능을 개선하고자 한다. 예보지점 중 서울지점에 대해 편차보정모델을 개발하였고, 과학과 공학분야에서 많이 활용되고 있는 인공지능을 적용하여 개발하였다. 인공지능 모델은 시계열자료 해석이 가능하고, 특징추출이 뛰어난 Temporal Convolution Network (TCNs) 모델을 활용하였고, 모델개발에 사용하는 자료는 1시간 예보간격, 136시간 예측에 대한 5개년의 통합모델자료와 Automatic Weather station (AWS) 지상관측자료를 사용하였다. 인공지능 모델의 학습과 검증에는 전체 자료 중 약 80%의 자료를 이용하였고, 20% 자료는 평가에 사용하였다. 학습과 검증자료 분할 시, 학습과 검증자료의 특성을 유사하게 하여, 검증의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. 모델개발에 사용하는 예보요소는 지상습도, 850 hPa 평균상대습도 및 불안정 지수를 비롯하여 총 13개의 예보 요소를 사용하였다. 인공지능 학습 및 검증 결과, 손실함수는 미소값으로 수렴하였고, 평가 결과는 인공지능모델이 통합모델에 비해 RMSE 및 BIAS에서 약 2%의 개선을 보였다.
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온도, 습도의 영향을 반영한 대기오염물질 NO, NO2, SO2, CO, VOC 센서의 농도보정 연구
이춘상,김경찬,한상우,송희준,최다영,전권호,문광주,주흥수,한진석 한국도시환경학회 2021 한국도시환경학회지 Vol.21 No.4
The objectives of this study is to evaluate the effects of temperature and relative humidity on electrochemical and pothoionization sensors used to measure air pollutants (NO, NO2, SO2, CO, VOC), and to propose calibration methods to produce more reliable monitoring data. Measurement sensors for each substance were tested under four temperatures and three relative humidity conditions. The linearity measured for each condition of temperature and relative humidity was excellent, and the coefficient of determination of 0.92 to 0.99 was shown in all sensors. Under the condition that the concentration was zero, the baseline (intercept) of zero increased as the relative humidity of NO and some VOC sensors increased. As the temperature increased, the gas concentration increase rate (slope) in accordance with the variation of the SO2 and VOCM sensors increased, and the intercept of the CO sensor also tended to increase. In this study, slope and intercept were used to calibrate sensors for each air pollutant, and it is expected that the reliability of NO, NO2, SO2, CO, and VOC sensor data can be improved by deriving a relational expression based on this paper. 본 연구의 목적은 대기오염물질(NO, NO2, SO2, CO, VOC) 측정에 사용되는 전기화학식 센서와 광이온화 센서에 대한 온도 및 상대습도의 영향을 평가하고, 보다 신뢰할 수 있는 모니터링 데이터를 생산하기 위한 보정 방법을 제안하는것이다. 각 물질에 대한 측정 센서는 네 가지 온도와 세 가지 상대습도 조건에서 테스트되었다. 온도와 상대습도 각 조건에서 측정된 선형성은 우수하게 나타났으며 모든 센서에서 0.92~0.99의 결정계수를 나타냈다. 농도가 0인 조건에서 NO 와 일부 VOC 센서는 상대습도가 증가함에 따라 0의 기준선(절편)이 증가했다. 온도가 증가함에 따라 SO2 및 VOCM 센서의 값(mv) 변화에 따른 가스 농도 증가율(기울기)은 증가하였고 CO 센서의 절편도 증가하는 경향을 나타냈다. 본 연구에서는 각 대기오염물질별 센서 교정에 기울기와 절편이 활용되었으며, 이를 토대로 한 관계식을 도출함으로써 NO, NO2, SO2, CO, VOC 센서 데이터의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
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COMS 위성의 가시 및 적외 영상 채널로부터 복원된 대류운의 강우강도 향상과 검증
문윤섭,이강열 한국지구과학회 2016 韓國地球科學會誌 Vol.37 No.7
The purpose of this study is to improve the calibration matrixes of 2-D and 3-D convective rainfall rates(CRR) using the brightness temperature of the infrared 10.8 μm channel (IR), the difference of brightness temperatures between infrared 10.8 μm and vapor 6.7 μm channels (IR-WV), and the normalized reflectance of the visible channel(VIS) from the COMS satellite and rainfall rate from the weather radar for the period of 75 rainy days from April 22, 2011 to October 22, 2011 in Korea. Especially, the rainfall rate data of the weather radar are used to validate the new 2-D and 3-DCRR calibration matrixes suitable for the Korean peninsula for the period of 24 rainy days in 2011. The 2D and 3D calibration matrixes provide the basic and maximum CRR values (mm h−1) by multiplying the rain probability matrix, which is calculated by using the number of rainy and no-rainy pixels with associated 2-D (IR, IR-WV) and 3-D(IR, IR-WV, VIS) matrixes, by the mean and maximum rainfall rate matrixes, respectively, which is calculated by dividing the accumulated rainfall rate by the number of rainy pixels and by the product of the maximum rain rate for the calibration period by the number of rain occurrences. Finally, new 2-D and 3-D CRR calibration matrixes are obtained experimentally from the regression analysis of both basic and maximum rainfall rate matrixes. As a result, an area of rainfall rate more than 10 mm/h is magnified in the new ones as well as CRR is shown in lower class ranges in matrixes between IR brightness temperature and IR-WV brightness temperature difference than the existing ones. Accuracy and categorical statistics are computed for the data of CRR events occurred during the given period. The mean error (ME), mean absolute error (MAE), and root mean squire error (RMSE) in new 2-D and 3-D CRR calibrations led to smaller than in the existing ones, where false alarm ratio had decreased, probability of detection had increased a bit, and critical success index scores had improved. To take into account the strong rainfall rate in the weather events such as thunderstorms and typhoon, a moisture correction factor is corrected. This factor is defined as the product of the total precipitable waterby the relative humidity (PW·RH), a mean value between surface and 500 hPa level, obtained from a numerical model or the COMS retrieval data. In this study, when the IR cloud top brightness temperature is lower than 210 K and the relative humidity is greater than 40%, the moisture correction factor is empirically scaled from 1.0 to 2.0 basing on PW·RH values. Consequently, in applying to this factor in new 2D and 2D CRR calibrations, the ME, MAE, and RMSE are smaller than the new ones. 본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 10.8 μm 휘도 온도(IR), 적외 채널 10.8 μm와 수증기 채널 6.7 μm의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시 반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, 10 mm h−1이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW·RH) 으로 정의된다. 이 연구에서는 PW·RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.
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