위성관측운량의 보정을 위한 알고리즘의 개발

Abstract

본 연구의 목적은 평면 형태의 위성관측운량에 지상 관점을 부여하여 지상 관측에 가깝게 보정하는 것으로, 기하학적인 방법을 이용해 보정된 위성관측운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차(1.01 → 0.61)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가(55% → 61%)했다. 특히 ‘흐림(Cloudy)’에 대한 관측률(POD)이 증가하였다(60% → 73%). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다(56% → 60%). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.;The purpose of the study is to reduce the difference between ground-viewed cloudiness and satellite-viewed cloudiness. The satellite-viewed cloudiness, a ratio of cloudy pixels to total pixels (𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑝𝑟𝑒𝑣), inevitably differs from the “ground-viewed” cloudiness (𝐶𝑔𝑟𝑑) due to different viewpoints. Here we develop an algorithm to retrieve the satellite-viewed, but adjusted cloudiness to 𝐶𝑔𝑟𝑑 (𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑎𝑑𝑗). The key process of the algorithm is to convert the cloudiness projected on the plane surface into the cloudiness on the celestial hemisphere from the observer. For this conversion, the supplementary satellite retrievals such as cloud detection and cloud top pressure are used as they provide locations of cloudy pixels and cloud base height information, respectively. The algorithm is tested for Himawari-8 level 1B data. The 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑎𝑑𝑗 and 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑝𝑟𝑒𝑣 are retrieved and validated with 𝐶𝑔𝑟𝑑 of SYNOP station over Korea (22 stations) and China (724 stations) during only daytime for the first seven days of every month from July 2016 to June 2017. As results, the mean error of 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑎𝑑𝑗 (0.61) is less that than that of 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑝𝑟𝑒𝑣 (1.01).The percent of detection for ‘Cloudy’ scenario of 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑎𝑑𝑗 (73%) is higher than that of 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑝𝑟𝑒𝑣 (60%) The percent of correction, the accuracy, of 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑎𝑑𝑗 is 61%, while that of 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑝𝑟𝑒𝑣 is 55% for all seasons. For the December-January-February period when cloudy pixels are readily overestimated, the proportion correct of 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑎𝑑𝑗 is 60%, while that of 𝐶𝑠𝑎𝑡,𝑝𝑟𝑒𝑣 is 56%. Therefore, we conclude that the present algorithm can effectively get the satellite cloudiness near to the ground-viewed cloudiness.