대류형 강수 시에 마이크로파 복사전달에 관한 시뮬레이션

Abstract

열대 지방의 육지 및 해양의 대류형 강수에 대한 마이크로파 밝기온도와 레이다 반사율 사이의 관계를 조사하기 위하여, 중규모 대류계(Mesoscale Convective System; MCS)에서 동시 관측된 TRMM 위성에 탑재된 TMI 복사계와 Precipitation Radar (PR)의 관측 자료를 분석하였다. 특히 PR 반사율 (Z)의 연직 분포와 TMI 채널인 19, 37, 85 GHz의 수평적 편광에서 각각 관측된 밝기온도 T19, T37, 그리고 T85를 비교·분석하였다. PR과 TMI 관측간에 시계 차이를 최소화하기 위하여, 각각의 관측값을 뇌우에 해당하는 약 20 ㎞의 수평 공간 규모 19 GHz 시계로 평균하였다. 반사율의 연직 분포 자료를 대류형 강수 모델에 입력하여 위의 세 채널 밝기온도를 시뮬레이션한 후에, 그 결과를 TMI 관측 밝기온도들과 비교하였다. 특히 표면 방출율(ε), 입자 크기 분포의 두 변수 (N_(0), μ), 그리고 수적과 빙정이 공존하는 혼합층 두께 (H)의 초기 조건을 변경하면서 밝기온도와 반사율의 관계를 수치실험하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면, 세 채널 모두에서 혼합층 두께와 입자 평균 직경이 증가함에 따라 밝기온도가 상승하였다. 입자의 평균 직경과 크기 분포를 각각 결정하는 N_(0)와 μ에 대하여 85 GHz 채널은 가장 민감하였고, 19 GHz와 37 GHz는 상대적으로 약하였다. 주어진 반사율의 연직 분포에 대하여 일반적으로 고주파 채널에서 Gamma 입자 크기 분포 (μ = 1)가 Marshall-Palmer 분포 (μ : 0)에 비하여 높은 밝기온도값를 보였고, 저주파 채널에서는 그 반대 경향이 나타났다. ε가 각각 1과 0.5인 육지와 해양에서의 밝기온도들 사이에는 뚜렷한 차이가 없었다. 이러한 이유는 강한 강수 상태에서 각 채널의 가중 함수의 중심이 더욱 상층으로 이동하여 ε 영향을 적게 받는데 있다. 대류형 강수 모델의 시뮬레이션에서 85 GHz 채널의 결과가 가장 우수하였는데, 이는 공간 분해능이 정교한 85 GHz가 지표 부근에서 방출되는 잡음의 영향을 적게 받고 대기물현상에 대한 소산이 강하기 때문이다. 19 GHz와 37 GHz에서는 상대적으로 약한 소산으로 인하여 시그날의 상당한 부분이 어는 고도 이하의 대기층과 지표로부터 오며, 넓은 시계 내의 다양한 대기물현상의 존재로 인하여 많은 잡음을 포함한다. T19와 T37 사이의 차(719-737)는 이러한 잡음들을 최소화하며 T85 분포와 유의적인 상관을 보였다.;In order to investigate a relationship between microwave brightness temperatures (Tbs) and radar reflectivity (Z) over tropical latitudes, observations of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) radiometer and Precipitation Radar (PR) over the Mesoscale Convective System (MCS) have been analyzed at the same time. TMI and PR dataset have been compared at the horizontally 20 km due to minimize their footprints. Radiative transfer simulations of microwave brightness temperature have been performed utilizing vertical profiles of hydrometers and Z, applicable to convective rain areas, in order to show the sensitivity of brightness temperature to particle size distribution (PSD; N_(0), and μ), emissivity (ε), the mixed-layer thickness (H) which water and ice coexist. Particle size and H are the sensitive component of this simulation. Particle size and H are proportional to increasing Tbs. It is manifest as major sensitivity of channel 85 GHz in this study while 19 GHz and 37 GHz are less sensitive. There is not a distinct difference in brightness temperature over between land(1) and ocean(0.5). It is because the peak weighting functions for the three channels move to higher atmospheric layers under heavy rain, reducing the surface ε effect to the channel. The simulation of the brightness temperature at 85 GHz has been most excellent because the channel has minimal surface contamination, strong extinction, and a fine footprint. In contrast, because of weaker extinction in the longer wavelength channels at 19, 37 GHz, significant part of their signal comes from the atmospheric layers and surface below the freezing level. In addition, the inhomogeneity of hydrometers is more pronounced in the broader footprints of these channels. For these reasons, simulations in these longer wavelength channels are not as good as those for the 85 GHz. However, when the difference between of T19 and T37 shows a better result, leading to a significant correlation with the 85 GHz, these effects are reduced.