1. 서 론

항공기와 함정을 탐색하기 위한 군사용 레이더에서 발전한 기상레이더의 강수량 관측은 2차 세계대전이 종료된 후 1940년대 후반부터 미국, 영국 및 캐나다에서 시작되었다. 기상레이더는 전자기술의 발전에 따라 활용도가 크게 확대되어 왔다. 1940년대부터 1990년대까지 장기간 사용된 기존 레이더(conventional radar)는 강수의 강도와 위치만을 관측했으나, 기존 레이더에 도플러 기술이 융합되어 강수입자 움직임에서 풍속을 측정할 수 있는 도플러 레이더(doppler radar)가 개발되었다. 미국에서는 1997년까지 158대의 WSR-88D (weather surveillance radar-1988 doppler)형 도플러 레이더가 전국에 설치되었고, 일본의 경우는 2006년부터 현업용 레이더의 도플러화가 시작되었다. 또한 1990년대부터 편파 레이더(polarimetric radar)가 개발되어 비, 눈, 우박 등의 대기수상체(hydromeotor)까지 구분할 수 있는 단계까지 발전하였다(Satoh, 2007).

수평 단일편파를 이용하는 기존 및 도플러 레이더에 의한 QPE (quantification of precipitation estimation)에는 해결해야할 세 가지 과제가 있다. 첫째는 강수에 의한 전파 감쇠로 강한 강수지역 뒤쪽의 강우를 정확하게 파악할 수가 없어 감쇠를 보정해야 한다. 둘째는 산이나 건물 등에서 반사되는 지형 에코(ground clutter)에 의한 반사도가 혼합된 레이더 관측 그리드(grid)는 관측 정밀도가 저하되어 이들 에코를 제거해야 한다. 세 번째는 얼음입자 융해로 큰 물방울이 되어 레이더 반사도가 크게 나타나는 밝은 띠(bright band; BB) 층에서는 과대한 QPE가 나타나 이를 보정해야 한다. 이들은 현업 레이더에 의한 QPE 신뢰도를 저하시키는 요인들이다. 그러나 편파레이더의 개발로 이들 난제들이 해결되고 있다. 편파레이더는 수평과 수직의 두 종류 전자파를 송신하고 빗방울에서 반사되는 전력, 즉 반사도를 수신하여 강수량을 추정한다. 빗방울의 경우 낙하하면서 구형에서 편구, 즉 편평한 형태가 되어 수평과 수직의 반사편파에 위상의 차이(ΦDP)가 발생하는데 이 위상차는 반사도 강약에 관계되지 않기 때문에 강우에 의한 전파 감쇠의 영향을 받지 않는다. 따라서 강한 강우 후방 지역에서도 정확한 강우관측이 가능하다. 지형 에코는 위상차가 없는 반사 수신 전력으로 판별이 쉬워 그리드에서 지형 에코의 영향 부분을 제거할 수 있다. 또한, 이중 편파 레이더는 강수 입자가 비나 눈 또는 우박인지 등의 형태를 판별할 수 있어 BB층에서 극대화된 반사도의 제거가 가능하다(Minoru, 2010; Matrosov et al., 2002; Matrosov et al., 2005).

본 논문은 한국건설기술연구원(KICT)에서 시험 운영한 소형 X-밴드 이중 편파레이더의 수평 반사도(Z_H), 차등반사도(Z_DR), 교차상관계수(ρHV), 차등위상차(ΦDP)의 관측변수들을 이용하여 대기 중의 BB 특성을 분석하였다. 분석 방법은 Fabry and Zawadzki (1995)가 제시한 평균 연직단면 반사도(vertical profile of reflectivity; VPR), Matrosov et al. (2007)과 Giangrande et al. (2008)에 의해 제시한 고도각 경사거리(slant range) 빔의 ρHV, Z_DR, Z_H가 갖는 상호 특성을 파악하여 BB의 상단부(BB_top), 최정점(BB_peak) 및 하단부(BB_bottom)의 고도를 추정하고 상호 비교·평가하였다. 이들 BB의 고도들은 기상레이더의 관측전략과 BB층의 과대 반사도의 보정에 필수적이며 기상 수치예보에 필요한 0℃ 등온고도를 제공한다.

2. 밝은 띠의 특성과 탐지 기법

밝은 띠(bright band; BB)는 레이더를 이용하여 상층대기를 관측할 때 수직단면에서 강수입자가 눈에서 비로 변하는 구간에서 과대하게 높은 반사도가 나타나는 층을 말한다(Austin and Bemis, 1950). BB층은 융해층(melting layer)라고도 하는데, 눈은 융해층의 상부 또는 내부에서 서로 부착하여 큰 입자로 성장한다. 0℃ 결빙고도 부근에서 이들 입자는 융해되어 물의 유전상수(dielectric)를 가지게 된다. 물은 얼음보다 반사전력에 대한 유전율의 영향이 5배가 커기 때문에 BB층에서는 약 5배가 큰 반사도가 나타난다(Stewart et al., 1984). 따라서 일반적인 Z-R관계를 이용하는 QPE는 BB층에서 과대 추정되어 이를 보정하거나, 전략적으로 레이더 관측은 BB하층부를 지향할 필요가 있다.

레이더에서 먼 거리에 비가 내릴 때 고도각에 따라 레이더의 빔은 부분 또는 완전하게 융해층에서 혼합된 수상체 또는 빙결고도 상부에 얼음·눈 입자로 차게 된다(Fig. 1(a)). 이 상황은 0.5° 이하인 낮은 최저 고도각의 경우도 거리가 멀어짐에 따라 레이더 빔의 관측 볼륨이 높은 고도에서 넓어지고 길어져, 긴 파장을 가진 현업 레이더의 관측에서 자주 발생한다(Matrosov et al., 2007). Fabry and Zawadzaki (1995) 및 Matrosov et al. (2007)는 층상운(stratiform) 강우에서 나타나는 평균 VPR 개략도를 제시하였으며, Fig. 1(b)은 이를 인용하여 나타낸 그림이다. BB층은 BB의 상단부(BB_top), 최정점(BB_peak) 및 하단부(BB_bottom)로 구분된다. BB의 BB_peak는 반사도 값이 최대가 되는 고도이고, BB_top은 0℃ 결빙고도로서 융해가 시작되는 지점으로 BB_peak 상단부의 곡률이 최대가 되는 지점이다. BB_bottom은 BB층의 수상체가 완전 융해되어 BB_peak 하단부에서 곡률이 최대가 되는 지점이며, BB_bottom이하의 고도에서는 강우만 존재하는 구간으로 일정한 평균 반사도(Z_eo)를 가진다(Fabry and Zawadzaki, 1995). 또한 BB_top와 BB_bottom의 고도차를 BB폭(BB_width)이라 한다.

평균 VPR은 결빙층 높이(BB_top)에서 Zeo-∆Z1에 도달한 후 얼음·눈의 상층지역으로 일정한 선형경사로 감소하는 것으로 가정된다. Fabry and Zawadzki (1995)는 X-밴드에서 ∆Z1은 평균 1-2 dB로 제시하였다. ∆Z의 표준편차는 일반적으로 Z_eo에 따라 다르다. 연직 빔 레이더 측정에서 Fabry and Zawadzki (1995)는 Z_eo가 5-35 dB로 변할 때 ∆Z는 7.6-9.6 dB에서 변동한다고 하였다.

Andrieu and Creutin (1995)과 Bellon et al. (2005) 등은 반사도를 기반으로 강우량을 추정할 때 BB 영향을 파악하기 위하여 Fig. 1(b)와 같은 VPR의 사전 정보를 이용하였다. Koistinen (1991)은 100 km 이하의 거리에서 VPR 보정으로 1.5-2배까지 강우량 추정치의 정확도를 개선하였다.

Fig. 1

Schematic diagram of vertical profile of hydrometeors and reflectivity

BB의 탐지방법은 기존 레이더의 수평반사도 PPI (plan position indicator)의 볼륨자료를 이용하는 방법(Gourley and Calvert, 2003; Zhang et al., 2008; Fabry and Zawadzki, 1995)과 편파 레이더의 발전으로 이중편파 변수를 이용하는 방법(Brandes and Ikeda, 2004; Giangrande et al., 2008; Matrosov et al., 2007)이다. Matrosov et al. (2007)은 Gourley and Calvert (2003)의 예와 같이 비편파 레이더에 대하여 몇 가지 BB탐지 절차가 제안되었지만 비, 융해 수상체 및 눈의 지역을 효율적으로 구분을 위하여 편파 레이더 관측치들의 이용이 더 유망하다고 하였다.

편파 레이더를 이용한 BB분석은 수평반사도(Z_H)의 평균 VPR과 경사거리, 빔의 수평반사도 (Z_H), 차등반사도(Z_DR), 교차상관계수(ρHV), 차등위상차(ΦDP)의 변동특성을 이용한다. 기존 레이더는 Z_H, 도플러 속도(doppler velocity; V)와 스팩트럼 폭(spectrum width; W)을 통하여 강수의 물리적 현상을 파악하였지만, 이중편파 레이더는 이보다 더 많은 레이더 변수를 제공하여 대기 중의 수상체(hydrometeor) 즉, 비, 얼음, 눈, 싸락눈(graupel), 우박(hail)을 분류할 수 있다. 따라서 기존 수평반사도 평균 VPR만을 이용하는 BB의 탐색보다 편파레이더의 각 관측 변수를 이용하면 BB의 특성을 이중 평가(double evaluation)할 수 있어 더 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. Table 1은 수상체를 분류할 때 사용되는 편파레이더 변수의 추정된 일반적인 범위로서 절대적인 기준은 아니다(Hagen and Saltikoff, 2010).

Table 1의 Z_H는 수평 편파의 반사인자로서 비는 10-55 (dBZ)의 범위에서 나타나고 미리 설정한 Z_H ‒ R관계식에서 강우강도를 추정한다. Z_DR은 수평편파와 수직편파의 반사 인자의 비율의 대수단위(logarithmic unit)으로 나타내며. 강수입자의 형태 판별 및 입경분포 정보를 제공, 강우강도 추정 정밀도의 향상에 유효하게 이용된다. 작은 빗방울은 낙하면서 입자가 구형을 계속 유지되어 Z_H와 Z_V가 같아 Z_DR은 0이 되고, 큰 빗방울의 경우 납작하게 편구형태로 변하여 Z_H가 Z_V보다 커지게 되어 (+) 값을 가지게 된다. 비가 내리는 지역에서 Z_DR은 0 ~ 4(dB)의 범위를 가지며 싸락눈과 우박은 불규칙한 형태로서 –1 ~ +1(dB)을 보이고 평균적으로 0로에 가깝다.

ΦDP는 수평과 수직 편파의 위상변화의 차이로서 단위는 degree (°)이다. 직경 1 mm이상의 빗방울은 낙하할 때 편구(偏球)가 되어 수평의 크기가 수직보다 커져 수평 편파가 수직보다 지연된다. 이것이 수평과 수직파 사이의 차등위상변이(differential phase shift)의 원인이 된다. ΦDP는 입경이 큰 빗방울의 경우, 수평편파의 위상 지연이 수직편파의 경우보다 크고 그 비율은 빗방울 크기의 추정과 강한 비에 의한 감쇠보정에 이용된다. ΦDP는 편구의 빗방울이 보통 수평적으로 정렬되어 떨어지므로 거리가 멀수록 항상 증가한다. 그러나 수상체의 직경이 레이더 전자파 파장의 1/10 보다 큰 거리에서 ΦDP는 감소한다.

비차등위상차(specific differential phase) K_DP는 단위 거리 당 ΦDP로서 강우에 의한 감쇠의 영향이 적어 정확한 강우 강도의 계산이 가능하다. 비가 내리는 지역에서 K_DP는 (+)이고 0 ~ 6°/km의 범위이다. 0 근처의 K_DP값은 거의 구형 수상체가 있다는 것을 나타낸다. 수상체의 직경이 레이더 전자파 파장의 1/10 보다 크면 (-)의 K_DP값을 가진다.

ρHV는 수평과 수직 편파 수신신호의 교차상관계수로서 강수 입자의 불규칙 정도를 나타내고 융해 층과 지상 클러터를 판정하는데 유효하다. ρHV는 레이더 빔의 측정볼륨(measurement volume)내에 빗방울 또는 눈의 동종 수상체로만 차있으면 높고, 눈과 싸락눈 또는 우박 등의 혼합 수상체는 낮은 값을 갖는다. 비의 경우 0.99이상을 보이고 우박 또는 융해 층에서는 0.90이하 까지 떨어질 수 있다.

3. KICT X-밴드 레이더 구축 및 관측전략

KICT는 2013년 7월에 소형 X-밴드 레이더를 KICT의 건물 5층 옥상에 설치하여 50km 반경의 고해상도 호우 및 폭설을 2017년 5월까지 시험관측을 수행하였다. KICT 레이더는 이중편파 레이더로서 60m의 거리해상도를 갖는 1분 주기 CAPPI (constant altitude plan position indicator)와 RHI (range height indicator) 불륨 자료를 생산함으로써 돌발성 강수의 생성, 발달, 이동, 소멸에 관한 메커니즘과 초단기 강수 예측 등을 연구하는데 높은 활용성을 보였다. Table 2는 KICT 레이더와 홍수통제소(FOC)가 관리하는 환경부(ME)의 S-밴드 이중편파레이더의 제원과 레이더 관측 변수들이다. 두 레이더는 Z_H, Z_V, V, W, Z_DR, ΦDP, K_DP, ρHV의 변수를 관측하고 있다.

Fig. 2는 KICT에서 시험 운영한 레이더와 관측 전략의 개념도를 나타낸 것이다. KICT 레이더는 차폐에 의한 영향을 최소화하기 위해 최저 고도각을 5°로 운영되었다. 레이더의 볼륨관측은 5분마다 이뤄지며 5°, 6°, 10°의 3개 고도와 방위각을 달리하여 1분당 PPI 1회 및 RHI 2회 관측을 수행한다. 이 과정에서 1분마다 1.5 km의 CAPPI가 생성된다. Fig. 3은 KICT 레이더의 거리에 따른 빔의 고도를 나타낸다.

Fig. 2

KICT radar and its volume scan schematic diagram

Fig. 3

Radar elevations and beams along range of KICT radar

4. KICT X-밴드 레이더 변수를 이용한 BB 특성분석

4.1 분석 자료 및 방법

밝은 띠 탐색을 위한 강우사상은 Table 3과 같이 3월, 6월 및 10월의 4개로서 층상운(stratiform) 및 층상운과 대류성(convective) 혼합 강우사상이다.

이중편파 레이더는 수평·수직반사도(Z_H·Z_V), 차등반사도(Z_DR), 교차상관계수(ρHV), 차등위상차(ΦDP) 등 다양한 변수 산출을 통하여 대기 수상체 구분, 우적분포의 영향이 적은 강우량 추정, BB 탐지 등이 가능하게 됨으로써 수문기상 및 재해관리 분야에 활용성이 점점 더 커지고 있다. 대기수상체 분류를 위한 전처리 과정으로도 KICT 레이더를 이용한 관측 대상 지역의 밝은 띠 분포를 파악하는 것이 중요하다.

본 연구에서는 KICT 레이더를 기반으로 RHI, PPI 관측에서 생산된 레이더 변수를 이용하여 레이더 관측반경 내 BB를 탐지하고 그 특성을 평가하였다. BB에서는 QPE가 과대 추정되기 때문에, BB의 특성 파악은 레이더의 관측전략 수립과 QPE 보정에 필수적이다. 본 연구에서는 RHI에 의한 Z_H의 VPR분석, RHI와 PPI의 고도각 경사거리(slant range) 빔(ray)의 Z_H, Z_DR, ρHV에 의한 분석을 통하여 BB의 상단부(BB_top), 최정점(BB_peak) 및 하단부(BB_bottom) 의 고도를 상호 비교·평가하였다. 이들 상세 분석은 KICT 수문 레이더로 관측한 2015년 10월 26일의 층상운 강우에 대하여 수행하였다.

Fig. 4는 고도각 6°에서 관측한 Z_H, ρHV, Z_DR, ΦDP로서 레이더 관측반경 20 km내외에서 각 변수가 뚜렷하게 원형 띠로 구분되는 이미지를 볼 수 있다. 이들 원형 띠 구간은 우량이 아니라 BB 지역을 나타낸다. Fig. 4(a)의 Z_H는 다른 지역에 비해 상대적으로 과대하게 나타나고 있다. 또한 Fig. 4(b)의 ρHV가 0.95이하에서 원형 띠를 보이고 있다. Matrosov et al. (2007)은 NOAA의 X-밴드 레이더에서 ρHV가 0.95보다 크면 강우이고, 0.7 ~ 0.95 지역은 융해층에 해당되는 BB구간이며, 눈은 0.85 ~ 0.90을 나타낸다고 하였다. 이는 본 연구의 ρHV와 유사한 결과를 주고 있다. 또한 Fig. 4(c)의 Z_DR에서 BB에서 수평반사도와 반사도의 차이가 매우 크게 나타나고 있으며, ΦDP도 뚜렷하게 구분되고 있다. 이들 관측치 들은 2절에서 기술한 바와 같이 수상체 구분에 이용된다.

Fig. 4

KICT radar images of measurments (Z_H, ρHV, Z_DR, ΦDP) at elevation 6° on 26 October 2015

4.2 RHI의 Z_H, ρHV, Z_DR의 연직단면(VPR) 분석에 의한 BB 탐지

Fig. 5는 2015년 10월 26일의 층상운 강우의 한 시점에서 관측된 PPI 및 RHI의 반사도 분포를 나타낸다. Fig. 5(a)는 고도각 6° 관측 PPI를 나타내며, Fig. 5(b)는 Fig. 5(a)의 화살표 방향의 방위각에서 RHI를 나타낸다.

Fig. 5

KICT radar PPI and RHI images on 26 October 2015

이중편파 변수의 VPR을 작성하기 위하여 Fig. 5의 RHI 스캔에서 강우가 집중되어 있는 각 12 km, 15 km, 18 km거리에서 Z_H, ρHV, Z_DR의 연직평균 VPR을 작성하였다. 연직 해상도(gate length)는 60 m로서 각 5개 gate에 대하여 평균하였다. 3개 거리에서 작성한 연직단면은 Fig. 6과 같으며, 12 km 거리에서 각 변수에 의한 최대 곡률이 발생하는 BB_top (3.26 km), BB_peak (2.70 km) 및 BB_bottom (2.30 km) 고도와 BB_width (0.96 km)를 얻었다.

레이더에 의한 강우량은 빔 폭에 따른 볼륨 평균 강우량으로서 거리가 증가함에 따라 빔 퍼짐 현상에 의해 관측 볼륨이 넓어져 가까운 거리보다 상대적으로 넒은 지역의 평균값을 제공한다. 이에 따라 BB_width는 레이더 위치에서 거리가 증가함에 따라 과대하게 나타나고, BB_width는 낮게 추정된다(Sanches-Diezma et al., 2000; Brandes et al., 2004). Martrosov et al. (2007)은 X-밴드에 의한 수직 Z_H의 연직 단면에서 이런 현상을 뚜렷하게 보여주었다. 본 연구에서도 Fig. 6의 Z_H의 연직단면을 보면 12 km에서 BB_peak의 강도가 가장 크고 15 km, 18 km로 거리가 증가함에 따라 강도가 감소함을 알 수 있다. 또한, BB_width는 거리 증가에 따라 커짐을 알 수 있는데 이들 현상은 거리 증가에 따른 레이더 관측 볼륨의 확대로 인한 빔의 평활효과를 보여준다. 그러나 거리에 따른 ρHV, Z_DR의 연직 단면에서는 빔의 평활효과에 의한 BB_peak와 BB_width의 변화가 크게 나타나지 않았다. Fig. 7은 Fig. 6의 BB 특성치에 대하여 Fig. 5(b)의 관측영역을 확대하여 자세히 나타낸 것이다.

Fig. 6

Profiles of vertical mean Z_H, ρHV, Z_DR from RHI scan on 26 October 2015

Fig. 7

RHI radar reflectivity and detected bright band characteristics

Fig. 8은 KICT 레이더를 이용하여 계절별 밝은 띠 분포를 확인하고자 Table 3의 3월, 6월 및 10월에 각각 RHI 관측자료를 비교분석한 결과이다. 각 실선은 Fig. 2(b)와 같은 RHI 관측전략으로 관측된 반사도의 수직분포를 나타낸다. 가는 실선은 5분 간격 볼륨관측 시점 각각에서 20개 방위각의 RHI 반사도의 평균 VPR를 나타내고, 굵은 빨간색 실선은 관측기간 전체 평균값을 나타낸다. Fig. 8의 3월 강우량은 전형적으로 삼각형의 BB 수직 프로파일이 뚜렷이 나타나는 층상운 강우이며, 6월과 10월은 층상운과 대류형이 혼합된 강우특성을 보인다.

Fig. 8로부터 각 월별 밝은 띠 영역은 뚜렷한 위치가 확인됨을 보였으며, 각 월과 강우원인에 따라 밝은 띠의 BB_top, BB_peak 및 BB_bottom의 고도가 확연히 구분됨을 알 수 있다. 그러나 상대적으로 BB_width은 약 1km로 변동 폭이 적게 나타났다. 이러한 결과에 따라 각 월 또는 계절에 따른 밝은 띠 영역을 고려할 때, 현재 1.5km의 CAPPI 레이더자료를 일반적으로 사용하는 것은 무리가 없으며, 향후 수문 레이더를 이용한 강수량 추정 정확도를 더 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

Fig. 8

RHI radar reflectivity and detected bright band characteristics due to seasonal changes

4.3 고도각 경사거리(slant range) PPI 분석

4.2 절에서 기상 레이더의 RHI 연직 관측 자료를 이용한 밝은 띠 영역을 탐지하는 일반적인 방법론을 KICT 레이더에 적용하여 분석한 결과를 나타내었으며, 밝은 띠 영역이 잘 탐색됨을 확인하였다. 소형 X-밴드 레이더의 경우, 레이더 부품들이 소형화 및 경량화 됨에 따라, 물리적으로 즉각적인 구동이 용이하므로 다양한 관측 전략을 적용할 수 있다. 우리나라 현업의 관측전략에서 대형 기상레이더가 PPI 관측만을 수행하며 연속적으로 관측 고도각을 가변하면서 불륨 관측을 수행하는 반면, 소형레이더는 하나의 관측전략 내에서 PPI와 RHI를 반복하며 관측할 수 있어 보다 입체적인 볼륨관측이 가능하다. Fig. 5의 PPI 및 RHI의 연속 관측자료 역시 KICT 레이더의 입체적인 관측전략(Fig. 2)에 의한 관측결과로부터 얻어진 자료이다. 이 경우 4.2절에서 분석한 바와 같이, 별도의 시험관측 없이 상시적으로 밝은 띠 영역을 탐지하고 분석할 수 있어 강수에코 분석, 강수량 추정 등 레이더 관측 정확도를 향상하는데 큰 이점이 있다.

본 절에서는 현업용으로 운용되는 관계로 관측전략 상 RHI 관측이 어려운 대형레이더의 경우에도 Matrosov et al. (2007)의 기법을 이용하여 상시적으로 밝은 띠 영역을 탐지 및 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 PPI 관측 전략 상에서 특정 고도각 경사거리(slant range)에서 나타나는 밝은 띠를 탐지하기 위한 방법으로, 반사도가 큰 특정 방위각 구간의 레이더 빔(ray) 프로파일들의 평균과 그 경사거리를 이용해서 밝은 띠를 탐지하는 것이다. Fig. 9는 2015년 10월 26일의 층상운 강우로서 본 연구 실험을 위해 사용한 PPI 반사도 관측자료이며, 동시간 대의 RHI 관측 자료와 정확한 밝은 띠 관측 비교를 위해 Fig. 5의 레이더 자료를 이용하였다.

앞서 언급한 바와 같이 PPI 관측자료를 이용한 밝은 띠 탐지를 위해, Fig. 9에서 큰 반사도 값이 분포한 영역 중 방위각 135° ~ 225° 사이의 레이더 빔 프로파일 90개를 평균하여 Z_H - Z_DR 및 Z_H -ρHV의 관계를 분석하여 Fig. 10에 나타내었다.

Fig. 10에서 가로축은 6° 고도각 평균 빔(ray) 프로파일의 레이더로부터 거리(r)이며 세로축은 각 빔의 Z_H, Z_DR, ρHV의 나타낸 것이다. 또한, 상단 그림은 방위각 135° ~ 225° 사이의 프로파일들의 평균 Z_H와 평균 Z_DR의 관계를 나타낸 것이며, 하단의 그림은 평균 Z_H와 평균 ρHV의 관계를 나타낸 것이다. Fig. 10에서 관측거리 1km미만 지점에서는 건물 등에 의한 간섭(ground clutters)와 부엽파(side lobes)등에 의한 잡음신호가 나타남을 알 수 있다. 또한 135° and 225° 방위각 사이에서 거리에 따른 관측 값들의 평균치이므로, 이 분석 결과를 통해 자연환경에서의 강수에코를 판별하는 데는 무리가 따른다. 하지만. 같은 고도각에서 균등하게 나타나는 밝은 띠 관측 값을 분석하기에는 용이한 장점이 있다.

Fig. 10의 평균 빔 프로파일은 6° 고도각에서 관측된 자료이므로, 계산의 단순화를 위해 지구곡률을 무시하고, 각 거리지점 r에서의 고도를 계산하면 BB의 고도는 h (r) = r ‧ sin (6°)로 구해질 수 있다. sin (6°) = 0.104로 환산 가능하며 이를 레이더 빔 프로파일의 Z_H, Z_DR의 변곡점과 최대값 거리를 곱하면 BB 특성치의 고도를 계산할 수 있다. Fig. 10로부터 Z_H의 변곡점과 최대값, Z_DR의 급격한 변곡이 일어나는 구간 및 ρHV가 급격히 감소하는 지점 등을 분석한 결과, 빔 프로파일에서 BB_top, BB_peak 및 BB_bottom의 거리는 각각 33.17, 26.73, 21.63km로 관측되었다. 여기에 환산계수를 곱하여 수직 고도를 계산 했을 때, 밝은 띠 BB_top, BB_peak 및 BB_bottom는 각각, 3.45, 2.78 및 2.25 km로 나타났다(Table 4).

Table 4의 결과로부터 Fig. 6 및 Fig. 7의 동시간대에 관측된 RHI 자료에서 분석된 밝은 띠 탐지 결과, BB_top (3.26 km), BB_peak (2.70 km) 및 BB_bottom (2.30 km)와 거의 일치하는 것을 확인하였으나, 밝은 띠 구간의 폭은 Fig. 7의 BB_width (0.96 km)와 약 0.2km 가량의 오차가 발생함을 확인하였다. 이것은 PPI 관측 프로파일들을 평균화함에 따라 정확한 BB_top 및 BB_bottom의 위치의 모호성에 기인한 결과로 추정된다. 하지만, 보다 면밀한 관측과 분석을 통해, 이 오차를 정규하거나 보정할 수 있을 것으로 기대된다. Table 4의 결과는 현업 운영되는 대형 레이더로부터의 별도의 RHI 시험관측 없이 PPI 관측자료로 밝은 띠를 탐지할 수 있음을 보여준다.

Fig. 9

PPI reflectivity data on 6° elevation of KICT Radar

Fig. 10

Z_H -Z_DR and Z_H -ρHV relationship of 6° elevation’s range data of average of ray profiles among azimuths 135° and 225°

5. 결 론

본 논문은 KICT 소형 X-밴드 이중편파 레이더 관측변수 Z_H, Z_DR, ρHV의 RHI 관측을 이용한 연직단면(VP)과 PPI의 고도각 경사거리(slant range) 빔 프로파일 분석을 통하여 밝은 띠의 BB_top, BB_peak, BB_bottom, BB_width의 고도를 상호 비교·평가하였다. 분석 결과, X-밴드 이중편파 변수들을 이용하여 국내 기상환경에서의 밝은 띠 영역을 명확히 탐지할 수 있었으며, 동시간대의 RHI 및 PPI 관측 자료를 이용, 이중적인 밝은 띠 영역을 탐지·비교하여 그 결과가 일치함을 확인하였다. BB의 특성치는 3월의 층상운 강우량이 가장 낮은 BB 고도를 보였고, 대류성 층상운 강우는 높은 고도의 BB 특성을 보였다. 월별 층상운과 대류성 강우에 따라 변동성을 보였다. 또한, 이 결과를 토대로 현업에서 RHI 관측없이 PPI 볼륨관측만 수행하는 대형 강우레이더에도 본 논문의 PPI 고도각 경사거리에 의한 BB 탐색 방법을 적용함으로써 QPE의 정확성을 향상시킬 수 있으며, 최근 레이더를 활용한 홍수예보 측면에서도 예보 정확도를 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

향후 보다 다양한 사상에 대해 본 연구에서 제안된 방법론을 적용하여 분석하고 통계적 비교를 수행하여 계절별, 기온별, 강우사상별 국내 환경의 밝은 띠 변화 특성을 구체화하고 이 특성을 이용한 QPE 알고리즘의 개선과 보다 체계적이고 효과적인 관측전략을 수립할 수 있을 것이다.