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The analysis of the bias characteristics for a better utilization of the ATMS data in data assimilation of NWP model

Title
The analysis of the bias characteristics for a better utilization of the ATMS data in data assimilation of NWP model
Other Titles
ATMS 위성자료의 자료동화 적용 최적화를 위한 편차 특성 분석
Authors
김은진
Issue Date
2017
Department/Major
대학원 대기과학공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
안명환
Abstract
For a better utilization of the satellite data in the data assimilation of numerical weather prediction model, it is important to characterize and remove the systematic bias beforehand. Moreover, it is reported that the microwave sounding observations have an significant impact on reducing the forecasting error. Here, we attempt to obtain the bias characteristics of the Advanced Technology Microwave Sounder (ATMS) in terms of scan position and air mass. The aim of this study is to provide the informations of the bias characateristics for the improvement of the ATMS pre-processing. The measured brightness temperature (Tb) is produced by ATMS Sensor Data Record (SDR) and simulated Tb is calculated by Radiative Transfer for TOVS (RTTOV) version 11.2. For an accurate characterization, a rigorous analysis for the cloud detection including cloud liquid water test, scattering index test and comparison with the background clear sky radiance is applied. Overall, the bias is greater in the humidity sounding channels than temperature sounding channels and the upper channels show different patterns depending on the seasons. The results show that the cloud detection algorithms for the humidity sounding channels screen the pixels with the relatively low accuracy. When the departure of the high frequency is applied for the humidity channels the accuracy of the cloud detection increased and it affects to the results of air-mass correction. After the scan correction using the seasonal correction coefficient, the scan-dependent bias are removed in each season. Additionally, the results signify that using global scheme is more appropriate way considering the air-mass correction than latitudinal scheme. Finally, after the air-mass correction, the bias are removed significantly in terms of the mean and standard deviation. Also, the results suggest that applying the upper thicknesses is required to the upper channels and updating the correction coefficients also needs to take the seasonal variability and the optimal thicknesses setting into account. We expect that by using the various predictors and updating the correction coefficients could reduce the residual bias in the future study.;현재 국외 유수의 수치예보모델 운영기관에서 수치예보 정확도를 향상시키기 위하여 위성자료를 자료동화에 적극 활용하고 있다. 영국 기상청의 보고에 따라, 전구 수치예보모델의 자료동화에서 특히, 위성 관측 방법에 따른 효과 면에서 마이크로파 및 적외 탐측기 관측이 예보 오차 감소에 압도적으로 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 또한, 수치예보모델의 자료동화에서 위성자료의 보다 나은 활용을 위해 시스템 오차의 특징을 분석하고, 이를 사전에 제거하는 것은 중요한 과정이 된다. 따라서 본 연구에서는 저궤도 마이크로파 위성자료이며, Suomi-NPP에 탑재된 Advanced Technology Microwave Sounder (ATMS) 위성자료의 수치예보모델 활용을 위한 전처리기술 개선 연구를 지원하기 위해 전처리 과정 중 구름탐지 및 편향보정 작업을 수행하였다. 이를 위해 먼저, 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 사용하고 있는 ATMS 관측자료에 적용 가능한 관측증분(O−B), 구름 수적(CLW), 산란지수(SI)을 기준으로 하는 구름탐지 기술을 적용하였다. 적용 결과, 관측증분 및 구름수적을 이용한 구름탐지 알고리즘의 적용으로 산소 채널에 영향을 미치는 구름탐지는 효율적으로 이루어졌으나, 수증기 채널의 구름탐지의 정확도는 상대적으로 낮게 나타났다. 따라서 수증기 채널의 구름탐지 정확도를 높이기 위해서는 고주파수 채널에서의 관측증분을 이용한 구름탐지 적용이 필요한 것으로 판단된다. 이후, 구름에 영향을 받은 화소를 제거한 후 스캔 편향 특성을 분석하였다. 대체로 수증기 채널에서 변동성이 크게 나타났고, 계절별 다른 양상을 나타내는 채널이 존재했다. 이를 바탕으로, 계절별로 스캔 편향 보정을 적용하고, 편향 보정 전후의 결과를 관측증분 (O−B)의 분포를 이용하여 비교 분석하였다. 스캔 편향 보정 결과, 관측각에 따른 편차가 제거된 것으로 나타났다. 또한, 스캔편향보정의 경우 위도별로 적용하였을 때, 큰 관측각을 갖는 스캔 위치에서 전구평균을 이용하였을 때와 비교하여 좋은 성능을 보였으나 대기질량 편향보정까지 고려할 경우 전구평균을 이용한 방법이 적절한 것으로 나타났으며, 상층채널의 경우 스캔 편향이 계절에 따른 변동을 보였다. 이후, 대기질량 편향보정을 적용하였을 때, 관측증분의 평균값과 표준편차를 기준으로 편차가 상당 부분 제거되는 것으로 나타났다. 대기질량 편향보정을 위해서는 상층채널의 경우, 상층층후 활용이 필요하며, 채널별 최적 층후 설정 및 계절에 따른 변동성을 고려하기 위한 보정계수의 갱신이 필요하다고 판단된다. 전반적으로, 편향보정 후 편차가 감소하는 개선된 효과를 확인할 수 있었으며 이를 통해 편향 보정된 관측자료의 활용 시 보다 양질의 자료들을 선별하여 자료동화에 사용할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 대기질량 편향보정을 위해 다양한 예측인자를 이용하고, 산출된 보정계수의 지속성 실험을 통해 보정계수의 갱신이 이루어지면 더욱 향상된 결과를 보일 것으로 기대한다.
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일반대학원 > 대기과학공학과 > Theses_Master
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