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      라디오존데 관측 자료를 활용한 대류경계층 구조 정량화: Haar 웨이블릿 변환 이용 = Quantifying the Convective Boundary Layer Structure from Radiosonde Observation using Haar Wavelet Transform

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      https://www.riss.kr/link?id=A109470487

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 대류경계층(CBL) 구조 분석을 위해 Haar 이산 웨이블릿 변환(DWT)과 온위()-수증기 혼합비(r) 공분산 관계를 활용하는 방법을 제시하였다. Haar DWT로 계산된 근사 계수는 연직  및 r 프로파일이 가지는 평균적인경향성을 나타내며, 여러 규모에서의 상세 계수들 각 규모에서의 세부적인 변동성을 나타낸다. 두 변수의 상세 계수들을 곱함으로써 각 규모에 대한 연직 -r 공분산 프로파일을 구하였다. 본 연구는 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하기 위해 가장 작은 규모, 즉 segment 길이가 약 1.5m 규모의 변동성이 제거된 공분산 프로파일을 활용하였다. CBL내 -r 공분산 구조는 지표층에서 양의 값, 혼합층에서 0, 그리고 유입대에서 음의 값을 가진다. 이러한 구조를 바탕으로 연구 기간 내 선정된 32개의 맑은 날 사례에 대해서 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하였다. 추정된 고도는 연직  및 r 프로파일과 비교함으로써 CBL 구조 정량화를 위한 Haar DWT와 -r 공분산 방법을 제안하였다.
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      본 연구는 대류경계층(CBL) 구조 분석을 위해 Haar 이산 웨이블릿 변환(DWT)과 온위()-수증기 혼합비(r) 공분산 관계를 활용하는 방법을 제시하였다. Haar DWT로 계산된 근사 계수는 연직  및 r ...

      본 연구는 대류경계층(CBL) 구조 분석을 위해 Haar 이산 웨이블릿 변환(DWT)과 온위()-수증기 혼합비(r) 공분산 관계를 활용하는 방법을 제시하였다. Haar DWT로 계산된 근사 계수는 연직  및 r 프로파일이 가지는 평균적인경향성을 나타내며, 여러 규모에서의 상세 계수들 각 규모에서의 세부적인 변동성을 나타낸다. 두 변수의 상세 계수들을 곱함으로써 각 규모에 대한 연직 -r 공분산 프로파일을 구하였다. 본 연구는 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하기 위해 가장 작은 규모, 즉 segment 길이가 약 1.5m 규모의 변동성이 제거된 공분산 프로파일을 활용하였다. CBL내 -r 공분산 구조는 지표층에서 양의 값, 혼합층에서 0, 그리고 유입대에서 음의 값을 가진다. 이러한 구조를 바탕으로 연구 기간 내 선정된 32개의 맑은 날 사례에 대해서 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하였다. 추정된 고도는 연직  및 r 프로파일과 비교함으로써 CBL 구조 정량화를 위한 Haar DWT와 -r 공분산 방법을 제안하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study proposes a method for analyzing the convective boundary layer (CBL) structure using Haar discretewavelet transform (DWT) and the covariance relationship between the potential temperature () and water vapor mixingratio (r). In this study, the Haar DWT was selected to detect the position of rapid change in the vertical profiles of  andr in the CBL. The approximation and detail coefficients at various scales were calculated for each variable using the HaarDWT. Among the various scales, this study utilized the smallest scale, specifically the scale with a segment length ofapproximately 1.5 m, which was smaller than the segment length, including the top of the surface layer and the mixedlayer. The typical covariance of  and r in the CBL had positive values in the surface layer, zero in the mixed layer, andnegative values in the entrainment zone. Based on the covariance structure in the CBL, the top of the surface layer andmixed layer were estimated for 32 sunny days, and by comparing the estimated heights with the vertical profiles of  andr, a method using Haar DWT and in -r covariance was proposed.
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      This study proposes a method for analyzing the convective boundary layer (CBL) structure using Haar discretewavelet transform (DWT) and the covariance relationship between the potential temperature () and water vapor mixingratio (r). In this study,...

      This study proposes a method for analyzing the convective boundary layer (CBL) structure using Haar discretewavelet transform (DWT) and the covariance relationship between the potential temperature () and water vapor mixingratio (r). In this study, the Haar DWT was selected to detect the position of rapid change in the vertical profiles of  andr in the CBL. The approximation and detail coefficients at various scales were calculated for each variable using the HaarDWT. Among the various scales, this study utilized the smallest scale, specifically the scale with a segment length ofapproximately 1.5 m, which was smaller than the segment length, including the top of the surface layer and the mixedlayer. The typical covariance of  and r in the CBL had positive values in the surface layer, zero in the mixed layer, andnegative values in the entrainment zone. Based on the covariance structure in the CBL, the top of the surface layer andmixed layer were estimated for 32 sunny days, and by comparing the estimated heights with the vertical profiles of  andr, a method using Haar DWT and in -r covariance was proposed.

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