펄스길이에 따른 이중편파변수의 민감도 분석

1. 서 론

기상레이더의 관측효율과 정확도는 관측전략에 따라 크게 달라지므로, 효율적인 관측전략의 구성이 매우 중요하다. 기상레이더의 관측전략을 구성하는 핵심 요소들에는 펄스길이(또는 펄스폭), 펄스반복주기(pulse repetition frequency, PRF), 샘플링 수(sampling number), 이중 PRF (dual-PRF) 구성, 안테나 회전속도, 고도각수, 고도각 구성 등이 있다. 이들 요소 중 안테나 회전속도, 이중 PRF 구성, 최대 고도각수 등은 펄스반복주기에 가장 큰 영향을 받으며, 펄스반복주기는 기상레이더 장비의 전자공학적인 성능과 결합되어 있어 펄스길이(pulse width)에 따라 결정된다. 특히, 펄스길이에 따라 최대 펄스반복주기는 최대 샘플링 수, 최대 안테나 회전속도, 최대 관측가능 고도각수 등 관측전략 구성을 결정하는 다른 요소들에 영향을 준다. 기상레이더 자료의 정확도 측면에서 펄스길이는 시선 방향 분해능과 민감도에 영향을 주며, 일반적으로 펄스길이가 길수록 민감도는 증가하고 시선방향 분해능은 낮아진다.

기상레이더의 민감도는 약한 에코를 탐지할 수 있는 능력을 의미하며, 일반적으로 최소탐지신호(minimum detectable signal)로 표현된다. 레이더방정식에 따르면 레이더로부터 거리 r에서의 수신전력(P_r)은 식 (1)과 같이 나타낸다(Doviak and Zrnic, 1993).

여기서, P_r은 송신전력(P_t), 안테나 이득(G), 빔 폭(θ), 펄스길이(τ), 유전율(K), 도파관, 레이돔, 강우에 의한 감쇠(L), 레이더상당반사도인자(Z), 파장(λ), 거리(r) 등에 의해 결정된다. 식 (1)에서 송신전력(P_t)과 펄스길이(τ)를 제외한 모든 변수를 상수라고 가정하면, 레이더민감도는 펄스의 총 에너지에 비례하여 송신전력이 크거나 펄스길이가 길수록 향상된다(Bringi and Chandrasekar, 2001). 레이더의 하드웨어적인 제원과 관측전략이 결정되어 강우관측을 수행한다면, 식 (1)에서 Z와 r을 제외한 모든 변수들은 상수로 표현할 수 있다. 식 (1)을 레이더상당반사도인자(Z)에 대해 정리하고 dBZ 단위로 변환하면 최소탐지반사도(Z^min)는 다음과 같다.

여기서 $$ P_r^{min}$$은 최소탐지 수신전력이며, Z^min은 거리에 대한 로그함수로 정의된다. Z^min은 거리에 따라 로그함수 형태로 증가하며 동일한 거리에서 Z^min이 낮거나 동일한 Z^min에 도달하는 거리가 멀수록 민감도가 좋다. 동시송신방식(simultaneous transmission and receiving, STAR)의 이중편파레이더는 송수신 시 수평편파와 수직편파로 전력이 나뉘므로 반사도의 경우 단일편파레이더에 비해 민감도 손실이 발생한다. Ice et al. (2011)은 미국 NEXRAD 레이더(Weather Surveillance Radar-1988 Doppler radar, WSR-88D)의 이중편파레이더 교체로 인한 민감도 손실을 분석하였다. 동일한 강수사례에 대해 이중편파레이더의 신호대잡음비(signal to noise ratio, SNR)는 단일편파레이더에 비해 대략 5.0 dB 높았으며, 두 레이더 간 파장의 차이를 고려했을 때 최종적인 민감도의 차이는 3.5 dB였다.

레이더의 민감도는 약한 강수탐지에 있어 매우 중요하다. 특히, 강설에코는 강우에코에 비해 일반적으로 강도가 약하다. 강우와 강설에코의 강도 차이는 강설의 강수강도(precipitation rate)가 낮기 때문이며, 얼음의 유전율(dielectric factor)이 낮은 것이 부수적인 요인이다(Smith et al., 1984). 따라서 레이더민감도가 향상될수록 원거리에서의 약한 강우에코나 강우에코에 비해 강도가 낮은 강설에코 탐지효율이 좋아진다. 그러나 펄스길이에 따른 강수에코 탐지 성능을 정량적으로 분석한 연구는 전무하다. 특히 이중편파변수의 특성 변화를 살펴본 연구는 전혀 없다.

기상청은 2014년부터 현업용 S밴드 단일편파레이더를 미국 Enterprise Electronics Corporation (EEC) 사에서 제작한 단일 기종의 S밴드 이중편파레이더로 교체 중 이며, 강릉레이더를 마지막으로 2019년에는 모든 현업용 레이더의 교체를 완료할 계획이다. 현업용 이중편파레이더의 관측전략은 현업지원을 위해 입체관측을 수행하고자 매 5분 주기로 총 9개 고도각으로 구성되었으며, 모든 고도각에 대해 1 μs의 짧은 펄스를 사용하였다.

앞서 살펴본 이론에 따르면 긴 펄스길이를 선택하면 레이더의 민감도가 증가하게 되어 관측효율이 좋아진다. 본 연구에서는 이중편파레이더 펄스길이에 따른 강수에코 탐지 성능을 분석하였다. 펄스길이가 다른 두 펄스를 포함한 시험 관측전략을 운영하여 자료를 획득하였고, 정량적인 분석을 통해 긴 펄스를 이용한 관측전략의 현업적용 여부를 결정하고자 하였다.

2. 자 료

펄스길이에 따른 이중편파변수 탐지성능을 비교하고자 오성산(KSN), 진도(JNI), 고산(GSN) 레이더의 현업 관측전략을 수정하여 Table 1과 같은 시험 관측전략을 운영하였다. Table 2는 각 레이더별 시험 관측전략 운영 기간을 나타낸다. 기상청 현업용 이중편파레이더의 관측전략은 1 μs 길이의 짧은 펄스만을 사용하여 매 5분마다 7~9개의 고도각으로 구성된 입체관측을 수행한다. 시험 관측전략(Table 1)은 최고고도각을 제외하고 현업관측전략과 설정이 동일하며 다만, 1 μs과 2 μs의 펄스길이가 다른 두 펄스로 최저고도각을 연속하여 반복 관측하도록 구성하였다. 긴 펄스와 짧은 펄스는 모두 동일한 펄스반복주기, 관측반경, 이중 PRF 구성, 샘플링수, 안테나 회전속도로 구성되며, 방위각과 시선방향 분해능은 모두 1.0^o와 250 m이다.

Table 1.

Test scan strategy of KSN, JNI, and GSN radars. The highlighted elevation angle was added for the purpose of this study, while the others were the elevation angles for operational scan.

Table 2.

The test periods of scan strategy with two different pulse widths.

두 펄스로 최저고도각에서 짧은 시간 내에 연속 관측한 자료를 이용하여 펄스길이에 따른 강수에코 탐지성능을 분석하였다. 두 펄스로부터 관측한 이중편파변수 중 Z_H는 지형에코 제거 전 Z_H (unfiltered reflectivity, DZ) 자료를 이용하였다. 성능 분석에는 총 3개 강수 사례(사례 1: 2019년 1월 31일, 사례 2: 2019년 2월 15일, 사례 3: 2019는 2월 19일)를 선정하였다. Figure 1은 총 3개 강수사례에 대한 일강수량, 최심신적설, 천리안위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 합성(composite) 영상이다. 사례 1(CASE I, Fig. 1a)은 제주도 남쪽해상을 지나는 기압골에 의해 유입된 난기와 북서쪽에서의 유입된 한기의 온도차로 인한 남부지방 강설 사례이다. 2019년 1월 30일 밤에는 강우로 강수가 시작되었으나 925 hPa의 0^oC 선이 남해상으로 남하한 이후 강설로 강수형태가 바뀌었다. 수렴역이 위치한 제주시의 최대 일강수량은 29.0 mm로 많은 비가 내렸고, 강릉은 최대 17.4 cm의 최심신적설을 기록하였다. 사례 2(CASE II, Fig. 1b)는 몽골 남동쪽에 위치하던 지상 저기압이 동진하면서 서해상으로 남서풍이 유입되어 강설구름이 발달한 사례로, 경기 양주시에 최대 2.7 cm의 최심신적설을 기록하였다(최대 일강수량은 4.4 mm). 사례 3(CASE III, Fig. 1c)은 남해상을 지나는 저기압에 의해 남부지방에 호우특보, 중부지방에 대설특보가 발표된 전국적인 강수사례이다. 제주 서귀포에 54.0 mm의 최대 일강수량을 기록하였고, 강원 평창에 최대 6.4 cm의 최심신적설을 기록하였다.

Fig. 1.

24-hr accumulated precipitation amount (mm) and daily maximum snow depth (cm) during (a) CASE I, (b) CASE II, and (c) CASE III and COMS composite (COM) satellite image at (a) 1945 UTC 30 January 2019, (b) 2345 UTC 14 February 2019, and (c) 2130 UTC 18 February 2019.

3. 방법론

펄스길이에 따른 강수에코 탐지 성능을 정량적으로 비교하고자 펄스길이가 다른 두 펄스(1 μs, 2 μs)의 최소탐지반사도(minimum detectable reflectivity, MDR), 이중편파변수[Z_H, 차등반사도(Z_DR), 교차상관계수(ρ_hv), 차등위상차(Φ_DP)], 에코영역, 특정 임계치 이상의 Z_H 관측빈도 등을 비교하였다.

최소탐지반사도 분석은 식 (2)로부터 계산되는 이론적인 MDR 값을 산출하지 않고 장기간 관측된 Z_H 자료로부터 각 레이더 빈(radar bin)별 MDR을 추출하여 수행하였다. 각 레이더별 MDR 분석에서, JNI는 2019년 1월 25일 0000 LST부터 2019년 2월 12일 2355 LST까지, GSN는 2019년 1월 18일 0000 LST부터 2019년 2월 14일 2355 LST까지 관측한 Z_H 자료를 이용하였다. KSN는 강수사례들에 대해서만 긴 펄스 관측자료를 보관하고 있어 분석에서 제외하였다.

두 펄스 간 이중편파변수 비교를 위해 사례 1의 자료(KSN: 0630 LST, JNI: 1315 LST, GSN: 1200 LST)를 이용하였다. 펄스길이에 따른 ρ_hv 값의 비교를 위해 Z_H와 ρ_hv의 산포도를 작성하고, 매 1 dBZ의 Z_H 간격으로 ρ_hv 중간값을 분석하였다. 이중편파변수 값의 차이를 정량적으로 비교하기 위해 이중편파변수 값의 차이에 대한 정규화된 빈도분포와 Z_H를 기준으로 5 dBZ 간격당 이중편파변수 차이의 평균과 표준편차를 분석하였다. 기상에코영역 비교를 위해 KSN의 자료를 이용하여 총 3개 강수사례에 대한 전체 관측영역 대비 0 dBZ 이상 Z_H와 0.95 이상 ρ_hv 영역 비를 산출하였다.

강수에코의 탐지율을 분석하기 위하여 Z_H 빈도(frequency of occurrences of reflectivity, FOR)를 산출하였다. FOR은 특정 임계치를 초과하는 Z_H 빈도로 정의하며, 레이더 관측 반경 내에서 각 빈 별로 산출된다(Krajewski and Vignal, 2001; Chang et al., 2009). FOR은 0~1 범위의 값을 가지며, 0은 특정 기간 동안 임계치를 초과하는 에코가 탐지되지 않았음(예, 완전 차폐)을 의미한다. FOR이 1이면 에코가 항상 탐지되었음을 의미하며, 대부분의 지형에코에 대한 FOR은 1이다. 본 연구에서는 0.0 dBZ를 임계치로 사용하여 펄스길이가 다른 최저고도각에서의 FOR을 각 사례(사례 1, 2, 3)에 대해 산출하였고, 거리에 따른 두 펄스 간 FOR 차이 평균과 중간값을 비교하였다. 이 때, JNI은 사례 2의 기간 동안 긴 펄스 자료를 수집하지 못 해 분석에서 제외하였다. 또한 FOR 산출 기간에 대해 MDR을 추출하여 두 펄스 간 차이를 분석하였다.

4. 분석결과

4.1 거리에 따른 최소탐지반사도

각 빈 별 MDR을 이용하여 산출한 거리에 따른 MDR 중간값과 MDR 차이의 정규화된 빈도분포는 Fig. 2와 같다. Figures 2a, c의 실선은 긴 펄스, 점선은 짧은 펄스를 의미한다. JNI의 MDR은 레이더로부터 100(200) km 거리에서 긴 펄스에 대해 −25(−8) dBZ, 짧은 펄스에 대해 −3(4) dBZ이다. 긴 펄스는 짧은 펄스에 비해 12~22 dB 낮은 Z_H를 관측할 수 있다. GSN의 긴 펄스는 100(200) km 거리에서 −17(−5) dBZ, 짧은 펄스는 −9(2) dBZ 이상의 Z_H를 관측하였다. 관측민감도는 긴 펄스를 사용하였을 때 짧은 펄스에 비해 대략 7 dB만큼 향상되었다. JNI와 GSN의 짧은 펄스는 0 dBZ 이하의 Z_H를 각각 140 km, 175 km부터 관측하지 못한 반면, 긴 펄스는 두 레이더에 대해 모두 최대관측반경(240 km) 내에서 0 dBZ 이하의 Z_H를 관측하였다. MDR 차이의 빈도분포(Figs. 2b, d)는 근거리의 지형에코 영역(ground clutter, GC)을 제외하고 음(−)의 값으로 나타났으며, 이는 긴 펄스의 민감도가 짧은 펄스에 비해 증가함을 의미한다. JNI는 150 km 내에서 최대 −23 dB의 민감도 차이를 보였고, 150 km 이후로 민감도 차이가 거의 일정하여 −13~−12 dB에서 최대 빈도(24%)를 보였다. GSN은 최대 −9 dB의 민감도 차이를 보였으며, 약 65 km부터 민감도 차이가 거의 일정하여 −8~−5 dB에서 대략 70% 이상의 빈도를 보였다.

Fig. 2.

Minimum detectable reflectivity (MDR) for long pulse (L, solid line) and short pulse (S, dotted line) as a function of range and normalized frequency distribution of difference (L-S) in MDR between L and S at JNI (a and b) and GSN radar (c and d). The red box and lines indicate that MDR near radar was contaminated by ground clutter (GC).

4.2 이중편파변수 및 강수관측영역

Figure 3-5는 긴 펄스(L: 왼쪽)와 짧은 펄스(S: 중간)로 관측한 이중편파변수(DZ: Z_H, DR: Z_DR, RH: ρ_hv, PH: Φ_DP)와 이중편파변수 값 차이(L-S: 오른쪽, dDZ, dDR, dRH, dPH)에 대한 Plan Position Indicator (PPI) 영상이다. 여기서, 자주색(형광청색)은 긴 펄스(짧은 펄스)만 관측한 빈을 나타낸다. Figure 3는 사례 1의 0630 LST에 KSN에서 고도각 0.0^o로 관측한 PPI이다. 모든 이중편파변수에 대해 긴 펄스의 강수관측영역이 짧은 펄스에 비해 넓었다. 두 펄스로 관측한 이중편파변수 값의 차이는 거의 없었으나 약한 강수 영역에서 긴 펄스의 ρ_hv가 짧은 펄스보다 높았다. 사례 1의 1315 LST에 JNI로 관측한 고도각 −0.1^o의 PPI는 Fig. 4와 같다. 강설구름의 가장자리에서 짧은 펄스에서 관측하지 못한 에코를 긴 펄스는 관측하였다. Figure 5는 GSN에서 고도각 0.2^o로 관측한 사례 1의 0630 LST에서의 PPI이다. Figures 3, 4의 결과와 동일하게 긴 펄스의 강설영역이 모든 이중편파변수에서 짧은 펄스에 비해 넓었다.

Fig. 3.

PPIs of ZH (DZ), ZDR (DR), ρhv (RH), and ΦDP (PH) measured from long pulse (L: left) and short pulse (S: middle) and difference (L-S: right) in them at the elevation angle of 0.0o of KSN radar at 0630 LST CASE I. The rings are intervals of 60 km.

Fig. 4.

Same as Fig. 3 but for the elevation angle of −0.1o of JNI radar at 1315 LST CASE I.

Fig. 5.

Same as Fig. 3 but for the elevation angle of 0.2o of GSN radar at 1200 LST CASE I.

Figure 6은 Figs. 3-5에 대한 Z_H와 ρ_hv의 2차원 빈도분포(Fig. 5a: 긴 펄스, Fig. 5b: 짧은 펄스)와 1 dBZ 간격의 Z_H에 대한 ρ_hv의 중간값과 그 차이(Fig. 5c)을 나타낸다. 2차원 빈도분포에서 Z_H와 ρ_hv의 각 빈당 간격은 1 dBZ, 0.05이다. 검은색 실선(점선)은 긴 펄스(짧은 펄스), 붉은색 파선은 두 펄스간 차이를 의미한다. 모든 레이더에 대해 20 dBZ 이하의 약한 반사도에서 긴 펄스는 짧은 펄스에 비해 높은 ρ_hv 값에서 빈도가 높았다. Figure 6c의 중간값 비교에서는 20 dBZ 이하의 반사도에 대해 최대 0.2만큼 ρ_hv 값이 크고, 20 dBZ 이상에서는 차이가 거의 없었다.

Fig. 6.

Two-dimensional frequency distribution between ρhv (y-axis) and ZH (x-axis) for (a) long pulse (L) and (b) short pulse (S) and (c) median (L: black solid line, S: black dotted line) value of ρhv and difference (L-S: red dotted line) in median value of ρhv within the 1 dBZ interval of ZH at the same time as Figs. 3-5.

Figure 7은 두 펄스 간 이중편파변수 값 차이(Figs. 3-5)에 대한 정규화된 빈도분포를 나타낸다. 빈도분포 산출을 위한 Z_H, Z_DR, ρ_hv의 각 빈의 크기는 각각 1 dBZ, 0.5 dB, 0.05이다. 두 펄스 간 Z_H와 Z_DR 차이의 평균(중간값)은 각각 −0.2~0.8(−0.5~0.5) dB, −0.1~0.0(0.0) dB로 거의 유사하였다. Z_H 차이의 최대 빈도는 각각 0.0~1.0 dB, −1.0~0.0 dB, 0.0~1.0 dB 범위에서 대략 15%, 17%, 18% 였고, Z_DR 차이는 −0.5~0.5 dB 범위 내에서 대략 50% 이상의 빈도를 보였다. ρ_hv 차이는 모두 양의 값(긴 펄스가 큼)으로 꼬리가 긴 분포를 보였으나, ρ_hv 평균(0.1, 0.1, 0.0)과 중간값(0.0, 0.0, 0.0)은 두 펄스 간 차이가 거의 없었다. (+)의 ρ_hv 차이는 긴 펄스의 ρ_hv가 약한 강수에서 짧은 펄스보다 크기 때문이다.

Fig. 7.

Normalized frequency distribution of difference (L-S) in (a) ZH (dDZ), (b) ZDR (dDR), and (c) ρhv (dRH) between long pulse (L) and short pulse (S) at the same time as Figs. 3-5.

Figure 8는 Z_H에 따른 두 펄스 간 Z_H (Fig. 9a), Z_DR (Fig. 9b), ρ_hv 차이(Fig. 9c)의 평균(점)과 표준편차(실선)를 나타내며, Z_H 간격은 5 dBZ이다. 양(+)의 값은 긴 펄스의 이중편파변수가 짧은 펄스보다 크다는 것을 의미한다. Z_H 차이는 Z_H가 클수록 증가하였다. Z_DR 차이는 Z_H에 관계없이 0.0 dB에 가까웠다. ρ_hv의 경우, 30 dBZ 이하의 Z_H에서 긴 펄스의 ρ_hv가 짧은 펄스에 비해 평균적으로 최대 0.10~0.13 만큼 컸다.

Fig. 8.

Mean (dot) and standard deviation (line) value of difference (L-S) in (a) ZH, (b) ZDR, and (c) ρhv between long pulse (L) and short pulse (S) within the 5 dBZ interval of ZH at the same time as Figs. 3-5.

Fig. 9.

Time series of the ratio of ZH (> 0 dBZ) (black lines) or ρhv (> 0.95) (red lines) bin to total bin for long pulse (sold lines) and short pulse (dotted lines) for KSN radar during (a) CASE I, (b) CASE II, and (c) CASE III.

Figure 9와 Table 3는 KSN에 대한 전체 관측영역 대비 Z_H (> 0 dBZ)와 ρ_hv (> 0.95) 영역 비를 나타낸다. 여기서, 검은색(붉은색)은 Z_H (ρ_hv) 영역 비를 나타내며, 실선(점선)은 긴 펄스(짧은 펄스)를 의미한다. 사례 1에 대해 긴 펄스의 Z_H와 ρ_hv 영역 비는 짧은 펄스보다 평균적으로 5.0, 9.3%, 최대 7.1, 13.2% 만큼 컸다. 사례 2의 경우, Z_H와 ρ_hv 영역은 긴 펄스가 평균적으로(최대) 2.1, 1.0(3.0, 4.7) % 만큼 짧은 펄스에 비해 넓었다. 사례 3에서 긴 펄스는 최대 5.6, 12.4% 만큼 짧은 펄스에 비해 Z_H와 ρ_hv 영역 비가 컸다. 모든 사례에 대해 긴 펄스의 Z_H와 ρ_hv 영역은 짧은 펄스에 비해 넓으며, 긴 펄스는 짧은 펄스보다 기상에 코영역이 넓었다.

Table 3.

Difference (L-S) in the ratio of ZH (> 0 dBZ) or ρhv (> 0.95) bin to total bin between long pulse (L) and short pulse (S) for KSN radar during CASE I, CASE II, and CASE III.

4.3 반사도 빈도와 최소탐지반사도

Figure 10은 사례 1에 대한 긴 펄스(L: 왼쪽)와 짧은 펄스(S: 중간)의 FOR (> 0 dBZ)과 두 펄스 간 FOR 차이(L-S: 오른쪽)를 나타낸다. 모든 레이더에 대해 거리가 멀어질수록 두 펄스 간 FOR 빈도의 차이가 커지는 경향을 보였다. Figure 2의 결과에서 MDR이 레이더로부터 거리가 멀어질수록 높아지므로 원거리에서 긴 펄스의 FOR이 짧은 펄스에 비해 높아진다. 총 3개 강수사례의 두 펄스 간 FOR 차이(L-S)에 대한 정규화된 빈도분포와 거리에 따른 FOR 평균(실선)과 중간값(점선)은 Fig. 11과 같이 나타냈다(위: KSN, 중간: JNI, 아래: GSN). 여기서, 검은색, 붉은색, 푸른색은 각각 사례 1, 2, 3을 의미한다. 모든 레이더에 대해 양(+)의 FOR 차이로 치우친 분포를 보였다. 사례 3에서 JNI의 FOR 차이는 70% 이상이 0.0% 보다 컸으며, GSN에서는 76% 이상 0.0% 보다 컸다. 거리에 따른 FOR 차이의 평균과 중간값은 Fig. 10c와 같이 레이더로부터 거리가 멀어질수록 증가하였다. 즉, 거리가 멀수록 긴 펄스의 FOR이 짧은 펄스보다 크다. KSN은 총 3개 사례에 대해 최대 13%의 FOR 차이를 보였고, JNI는 최대 8%의 FOR 차이를 보였다. GSN은 긴 펄스의 FOR이 최대 7% 만큼 짧은 펄스보다 컸다. 결론적으로 총 3개 사례에 대해 FOR을 분석한 결과, 긴 펄스는 짧은 펄스에 비해 0 dBZ 이상의 에코를 더욱 빈번하게 관측한다.

Fig. 10.

Normalized frequency of reflectivity (FOR) for long pulse (L: left) and short pulse (S: middle) and difference (L-S: right) in FOR for KSN (top), JNI (middle), and GSN (bottom) radar during the selected period (KSN: 0000~1455 LST CASE I JNI: 0000~1555 LST CASE I, GSN: 0000~1555 LST CASE I). The rings are intervals of 60 km.

Fig. 11.

Normalized frequency distribution of difference (L-S) in FOR between long pulse (L) and short pulse (S) and mean (solid line) and median (dashed line) value of difference in FOR within the 10 km interval of range for KSN (top), JNI (middle), and GSN (bottom) radars.

Figure 12는 Fig. 10의 FOR을 산출한 기간에 대해 추출한 각 빈별 MDR이다. 긴 펄스(왼쪽)의 MDR이 짧은 펄스(오른쪽)에 비해 낮았다. 즉, 두 펄스 간 감도 차이로 인해 긴 펄스가 탐지할 수 있는 약한 에코를 짧은 펄스는 탐지하지 못한다. 또한 사례 1의 MDR이 Fig. 3의 MDR보다 높은 것은 관측 자료를 이용한 민감도 분석에는 24시간 이상의 자료가 필요함을 의미한다. Figure 11에서 빈도가 1인 지형에코 영역에서 MDR은 12 dBZ 이상으로 실제 MDR 값을 추출할 수 없었다.

Fig. 12.

Minimum detectable reflectivity measured from long pulse (left) and short pulse (right) for KSN (top), JNI (middle), and GSN (bottom) radar during the selected period (Same as in Fig. 10). The rings are intervals of 60 km.

Figure 13은 KSN(위)과 GSN(아래)에 대한 긴 펄스(x-축)와 짧은 펄스(y-축)의 MDR 산포도를 나타낸다(왼쪽: 사례 1, 중간: 사례 2, 오른쪽: 사례 3). 실선은 1:1 선을 의미하며, 점과 선은 긴 펄스의 Z_H 1 dBZ 간격당 짧은 펄스의 MDR 평균과 표준편차를 나타낸다.

Fig. 13.

Two-dimensional frequency distribution of minimum detectable reflectivity measured from long pulse (x-axis) and short pulse (y-axis) for KSN (left), JNI (middle), and GSN (right) radars during the selected period (Same as in Fig. 11).

KSN의 긴 펄스에 대한 MDR은 지형에코를 제외한 영역(대략 12 dBZ 이하)에서 짧은 펄스에 비해 낮은 값을 보였다(1:1 선 위에 분포). GSN은 KSN과 마찬가지로 지형에코를 제외한 영역에서 긴 펄스의 MDR이 짧은 펄스보다 낮았다. GSN의 차폐 영역에서 짧은 펄스의 MDR은 평균적으로 −15 dBZ로 유지되며 긴 펄스에 비해 높았다. 이로 인해 긴 펄스의 −15 dBZ 이하의 구간에서 두 펄스 간 MDR 기울기가 0에 가까웠다.

5. 요약 및 결론

본 연구에서는 펄스길이에 따른 강수에코 관측성능을 정량적으로 분석하기 위해 최소탐지반사도, 이중편파변수, 강수에코탐지영역, 반사도 빈도 등을 분석하였다. 기상청에서는 KSN, JNI, GSN에 대해 1 μs(짧은 펄스)와 2 μs(긴 펄스) 길이의 펄스를 최저고도 각(0.0^o, −0.1^o, 0.2^o)에서 교대 연속 관측하도록 시험관측전략을 운영하였다. 레이더 방정식에 의하면, 레이더는 펄스길이가 길수록 약한 강수를 관측할 수 있어 민감도 측면에서 유리하다. 따라서 JNI, GSN의 장기간 Z_H 자료(각각 19, 28일)를 이용하여 추출한 각 빈별 최소탐지반사도를 이용하여 민감도를 분석하였다. JNI의 최소탐지반사도는 긴 펄스가 짧은 펄스에 비해 12(200 km)~22(100 km) dBZ 만큼 낮았다. GSN의 긴 펄스에 대한 최소탐지반사도는 짧은 펄스에 비해 대략 7(200 km)~8(100 km) dBZ 낮았다. 긴 펄스의 강수탐지 민감도가 높아 약한 강수영역을 더 잘 탐지할 수 있으며, 긴 펄스는 최대관측반경(240 km) 내에서 0 dBZ 이상의 Z_H를 관측할 수 있다.

본 연구에서는 2019년 1월 31일 사례에 대해 두 펄스 간 이중편파변수와 기상에코영역을 비교하였다. KSN, JNI, GSN의 PPI 영상을 분석한 결과, 긴 펄스의 강수관측영역이 짧은 펄스에 비해 넓었다. 긴 펄스의 MDR이 짧은 펄스보다 낮아 긴 펄스가 짧은 펄스에 비해 약한 강설에코에 대한 관측 민감도가 향상되었다. 이중편파변수는 두 펄스 간 차이가 거의 없었으나, 긴 펄스 사용으로 신호대잡음비가 증가하여 약한 강수에코 영역에서 긴 펄스의 ρ_hv가 짧은 펄스보다 높았다. 긴 펄스를 사용하면 ρ_hv 값의 증가로 품질관리 또는 대기수상체 분류 성능이 향상될 것으로 기대된다. 두 펄스간 반사도 값의 차이는 반사도가 커짐에 따라 긴 펄스의 값이 커지는 경향을 보였다. 차등반사도 값의 차이는 반사도에 관계없이 거의 0.0 dB에 가까웠다. 총 3개 강수사례의 KSN 전체 관측영역 대비 Z_H (> 0.0 dBZ)와 ρ_hv (> 0.95) 영역 비를 산출한 결과, 긴 펄스는 짧은 펄스에 비해 강수관측영역이 넓었다.

두 펄스 간 반사도 빈도(> 0 dBZ) 차이를 분석한 결과, 모든 사례에서 긴 펄스의 FOR이 짧은 펄스에 비해 높았으며, 레이더로부터 거리가 멀어질수록 반사도 빈도가 증가하였다. 또한 KSN, GSN의 사례별 최소탐지반사도를 분석하였고, 긴 펄스의 최소탐지반사도가 짧은 펄스에 비해 낮았다. 따라서 강수 관측에 있어 긴 펄스가 짧은 펄스에 비해 유리한 것으로 판단된다.

결론적으로 본 연구에서 제안한 바와 같이 긴 펄스를 이용한 관측은 짧은 펄스보다 약한 강수에코 탐지에 유리하다. 펄스길이에 따른 강수에코 탐지 성능을 분석한 결과를 바탕으로 긴 펄스를 포함한 관측전략을 현업에 적용하면 강수에코 탐지율이 향상된다. 긴 펄스를 이용한 약한 강수에코 관측 강화는 예보정확도 및 레이더 자료 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서는 펄스길이에 따른 레이더 민감도 분석을 수행하였다. 레이더 민감도는 펄스길이 이외에도 Z_H 품질관리를 위해 사용하는 품질변수인 LOG (signal + noise to noise ratio) 값, 송수신부 손실(transmission loss, receiver loss)와 같은 운영과 관련된 설정변수 등에 의해 변한다. 따라서, 향후에는 레이더 민감도에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석할 필요가 있다.

Acknowledgments

본 논문의 개선을 위해 좋은 의견을 제시해 주신 심사위원께 감사를 드립니다. 이 연구는 기상청 기상레이더센터 2019년도 R&D 연구개발사업 “범부처 융합 이중편파레이더 활용 기술개발(WRC-2013-A-1)”의 지원으로 수행되었습니다.

References

• Bringi, V. N., and V. Chandrasekar, (2001), Polarimetric Doppler weather radar: principles and applications, Cambridge University Press, p636.
• Chang, P.-L., P.-F. Lin, B. J.-D. Jou, and J. Zhang, (2009), An application of reflectivity climatology in constructing radar hybrid scans over complex terrain, J. Atmos. Oceanic Technol., 26, p1315-1327. [https://doi.org/10.1175/2009jtecha1162.1]
• Doviak, R. J., and D. S. Zrnic, (1993), Doppler radar and weather observations:, 2nd edition, Academic Press, Inc., p592.
• Ice, R. L., D. S. Saxion, O. E. Boydstun, W. D. Zittel, R. W. Hall, G. S. Cate, R. D. Rhoton, R. W. Macemon, and B. Walker, (2011), Sensitivity of Operational Weather Radars, 27th Conference on Interactive Information Processing Systems for Meteorology, Oceanography, and Hydrology (27 IIPS), Amer. Meteor. Soc., p370.
• Krajewski, W. F., and B. Vignal, (2001), Evaluation of anomalous propagation echo detection in WSR-88D data: A large sample case study, J. Atmos. Oceanic Technol., 18, p807-814. [https://doi.org/10.1175/1520-0426(2001)018<0807:eoaped>2.0.co;2]
• Smith, P. L., (1984), Equivalent radar reflectivity factors for snow and ice particles, J. Appl. Meteor. Climatol., 23, p1258-1260. [https://doi.org/10.1175/1520-0450(1984)023<1258:errffs>2.0.co;2]