1. 서 론
원거리에서의 악기상 관측, 시공간적으로 고해상도 관측 자료의 제공, 대기수상체에 대한 다양한 정보 제공 등의 다양한 장점으로 기상레이더는 기상 및 수문 분야에서 큰 역할을 할 것으로 기대되어 왔다. 국내에서는 세 기관(기상청, 국토교통부, 국방부)이 100km 이상의 장거리 관측이 가능한 S 및 C 밴드 단일 또는 이중편파 레이더를 도입하였고 각 기관의 도입 목적과 활용에 따라 레이더 명칭과 관측 전략을 다르게 적용하고 있다. 기상청과 국방부는 기상레이더의 본 명칭을 그대로 사용하고 있으며 국토교통부는 기상 관측 보다는 대하천에서의 홍수 감시를 목적으로 하고 있어 강우레이더로 칭하고 있다. 강수의 세기 뿐 만 아니라 강수의 발생 및 소멸과 강수의 종류에도 관심이 큰 기상청에서는 저고도에서 고고도까지의 레이더 관측 전략을 적용하고 있는 반면 홍수 감시를 위한 강우의 세기에만 관심이 큰 국토교통부는 저고도에서의 레이더 관측 전략만을 적용하고 있다.
국방부 6기 레이더와 기상청 면봉산레이더, 국토교통부 임진강레이더를 제외한 기상청 9기 레이더와 국토교통부 6기의 레이더는 모두 S밴드 단일 및 이중편파레이더이다. 국토교통부는 이미 6기의 레이더가 모두 S밴드 이중편파레이더로 도입되었고 기상청은 2010년까지 기 도입된 S밴드 단일편파레이더를 2019년까지 S밴드 이중편파레이더로 교체 완료할 예정이다. 그러나 국내 S밴드 단일편파 레이더로부터 제공돼 왔던 레이더 강우량은 우량계 강우량과 비교하여 정량적으로 매우 과소하다는 문제가 있어왔으며, 이에 다양한 보정 방법이 도입되어 레이더 강우를 보정하여 왔다(Ahn and Kim, 2003; Suk et al., 2005; Kim et al., 2013; Yoo et al., 2013). 이러한 상황에서 국내 기상 및 수문학자들은 S밴드 이중편파레이더가 도입되면 이러한 레이더강우의 과소 문제가 해결 될 것이라 생각하였다. 그러나 S-밴드 이중편파레이더에서도 레이더강우의 정확도는 편파변수에 대한 조절 없이는 단일편파레이더와 비슷한 수준으로 나타났다(Yoon et al., 2016).
한국건설기술연구원은 2004년 9월에 도시지역에서의 집중 호우를 감시하기 위하여 C밴드 단일편파레이더를 도입하여 수문레이더(이하 KICT 수문레이더)로 칭하고 있다(건설교통부, 2005). 이후 2013년 9월에는 X밴드 이중편파레이더를 도입하여 현재까지 도시 홍수 감시를 위해 운영 중에 있다. KICT 수문레이더는 도시에서의 이상 강우에 대한 빠른 감시를 위해 두 개의 주고도각으로 운영되고 있다. X밴드 이중편파레이더인 KICT 수문레이더는 S밴드 이중편파레이더에 비해 더 높은 시공간해상도의 자료를 제공하고 있다. 높은 시공간 해상도를 제공한다는 점에서 X밴드 이중편파레이더는 도시유역에서의 홍수 감시에 매우 유리하다(Smith et al., 2007; Bruni et al., 2015; Chen and Chandrasekar, 2015; Yoon et al., 2017). 또한 KICT 수문레이더는 이중편파레이더이기 때문에 다양한 편파변수들을 생산하고 있어 대기수상체에 대한 다양한 정보를 제공하고 있다.
X밴드 이중편파레이더의 또 다른 장점은 비차등위상차(KDP)이다. S밴드 단일편파 레이더의 대표적인 변수인 반사도(Z)는 감쇄와 부분차폐 영향을 크게 받는 것으로 알려져 있으며, 이는 레이더 강우의 과소 추정 문제의 원인이 되고 있다(Austin, 1987; Ryzhkov and Zrnić, 1995b). 이에 비해 KDP는 위상정보인 차등위상차(ΦDP)의 거리 미분으로 추정되며 이 두 변수들은 위상 정보이기 때문에 감쇄나 부분차폐의 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다(Ryzhkov and Zrnić, 1995a; Zrnić and Ryzhkov, 1999). 또한 KDP는 큰 강우영역에서 정확도가 매우 높은 레이더 강우를 생산하는 것으로 알려져 있다(Sachidananda and Zrnić, 1986; Chandarsekar et al., 1990). KDP는 강우강도와 선형적으로 관련되어 있으며 이러한 점으로부터 다양한 KDP를 이용한 강우 강도 알고리즘이 제시되었다(Humphrise, 1974; Jameson, 1985; Sachidananda and Zrnić, 1986; Chandra et al., 1990).
본 연구에서는 KICT 수문레이더의 KDP로 추정된 레이더 강우량에 대한 정량적 검증을 실시하였다. 이를 위해 2013년 도입 이후 2016년까지 관측된 총 42개의 강우사례를 적용하였으며 레이더 반경 내에 존재하는 총 80개의 AWS를 사용하였다.
2. 적용자료
한국건설기술연구원은 Fig. 1(a)와 같은 X밴드 이중편파레이더를 운영 중에 있다. KICT 수문레이더는 안테나 직경 1.8 m에 불과한 소형레이더로 관측반경은 40 km이다(Fig. 1(b)). 이중편파레이더는 반사도만을 제공하였던 단일편파 레이더와 다르게 다양한 편파변수들을 제공하여 대기수상체의 다양한 정보를 추출할 수 있다. 또한 X밴드 레이더는 C 및 S 밴드레이더 보다 시공간적으로 높은 해상도 자료를 제공할 수 있어 도시지역에서의 집중 호우 감시에 탁월한 것으로 알려져 있다.
KICT 수문레이더는 경기도 고양시 한국건설기술연구원에 위치하고 있다(Fig. 2(a)). 레이더 강우량의 정확도 및 오차를 검증하기 위해 Fig. 2(b)와 같이 관측반경 40 km 내에 위치한 80개의 AWS를 이용하였다. KICT 수문레이더는 호우의 수평관측을 위해 두 개의 주 고도각(5.0°와 6.0°)을 이용하여 PPI 관측을 하고 있으며 호우의 수직관측을 위해 18°마다 RHI 관측을 실시하고 있다. 본 연구에서는 레이더 강우 추정을 위해 PPI 5.0°자료를 적용하였다. 또한 레이더 강우량과 우량계 강우량의 비교를 위해 2013년부터 2016년까지 총 42개의 호우사례를 적용하였다(Table 1).
3. 레이더 강우 강도 추정 알고리즘 및 통계 검증값
KICT 수문레이더의 레이더 강우 강도는 Table 2와 같은 두 X밴드 이중편파레이더 강우 강도 추정 알고리즘으로 추정되었다. R1 식은 Chen et al.(2016)에서 적용한 X밴드 이중편파레이더 강우 강도 추정 알고리즘이며 R2는 Wang and Chandraseker(2010)에서 적용한 X밴드 이중편파레이더 강우 강도 추정 알고리즘이다. KICT 수문레이더는 X밴드 이중편파레이더이기 때문에 강우 강도 추정 시 KDP만을 적용하고 있다. 물론 다른 두 편파변수인 Z, ZDR을 이용하여 강우 강도 추정을 할 수 있으나 X밴드 이중편파레이더는 감쇄 영향으로 보통 레이더 강우 강도 추정 시 KDP만을 이용하고 있다. 추정된 레이더 강우 강도는 통계 검증을 위해 강우계와 비교 시 샘플링 오차를 최소화 하기 위해 60분 누적 강우량으로 변환하였다.
본 연구에서는 레이더 강우량의 정량적 검증을 위해 Table 3과 같은 통계 검증값을 사용하였다. Table 3에서 ME 및 BS는 자료의 편의를 확인하기 위한 검증값으로 ME는 관측값과 참값의 차이 형태의 편의를, BS는 두 값의 비 형태로 편의를 제공하다. 이에 ME는 0에 가까울수록, BS는 1에 가까울수록 편의가 적음을 의미한다. MAE와 RMSE는 편의와 오차 변동성을 모두 포함하는 검증값으로 0에 가까울수록 오차가 적음을 의미한다. NE 역시도 MAE와 RMSE와 같이 편의와 오차 변동성을 모두 포함하나 참값으로 정규화된 검증값이다. 본 연구에서 적용된 1-NE는 1에서 NE를 뺀 후 100을 곱하여 백분율화한 것으로 오차 보다는 정확도 개념의 검증값이다. 이에 1-NE는 100%에 가까울수록 정확도가 높음을 의미한다. 또한 상관계수인 CC가 참값과 관측값의 상관정도를 파악하기 위해 적용되었다.
4. KICT 수문레이더 강우량의 평가
Table 4는 KICT 수문레이더 강우량의 정확도 및 오차검증값을 나타낸다. 표에서와 같이 R1 알고리즘의 정확도는 전체 강우사례에 대해 51.6% 수준으로 나타나고 있으며 R2 알고리즘의 정확도는 이보다 약간 낮은 50.7%의 수준으로 나타났다. 편의 수준을 나타내는 ME 및 BS 결과로 보아 두 알고리즘 모두 편의는 거의 없는 것으로 나타났으나 R1 알고리즘의 편의가 R2 알고리즘의 편의보다 작게 나타났다. 편의와 함께 오차의 변동성을 검증하는 MAE 및 RMSE 역시도 R1 알고리즘이 R2 알고리즘 보다 작게 나타났다. 레이더 강우량과 우량계 강우량의 상관성을 나타내는 CC는 두 알고리즘 모두 0.7 이상으로 나타났다.42개의 총 강우사례로부터 정확도 및 오차 검증값을 확인해본 결과 R1 알고리즘이 R2 알고리즘 보다 다소 우수한 것으로 나타났다.
Fig. 3은 60분 누적 우량계 강우량과 60분 누적 레이더강우량의 산점도를 나타내며 이때 적용된 자료는 42개 전체 강수 사례이다. 그림에서와 같이 R1 알고리즘으로부터 추정된 레이더 강우량이 일대일 선에 더 가깝게 나타나고 있다. 즉, R1 알고리즘으로부터 추정된 레이더 강우량의 편의가 더 작게 나타나고 있다. R1 알고리즘으로부터 추정된 레이더 강우량은 R2 알고리즘으로부터 추정된 레이더 강우량과 비교하여 전체적으로 더 크게 나타나고 있다. 그러나 R1 알고리즘은 레이더 강우량의 편의를 다소 경감시키고 있지만 작은 강수영역에서 강우량을 과대하게 추정하고 있다.
Fig. 4는 각 호우사상에 따른 레이더 강우량의 정확도를 나타낸다. 그림에서와 같이 레이더 강우량의 정확도는 강우사례에 따라 변동하고 있으며 두 알고리즘 모두 평균적으로 대략 50% 수준을 보이고 있다. 강우량 정확도의 변동폭은 R1 알고리즘이 R2 알고리즘 보다 크게 나타나고 있다. 즉, R1 알고리즘의 정확도는 최소 -10%에서 최대 70%의 수준을 나타내고 있는 반면, R2 알고리즘은 최소 10%에서 최대 60% 수준을 나타내고 있다. R1 알고리즘에서 음의 정확도를 보이는 사례도 있으며 이는 레이더 강우량이 우량계 강우량보다 크게 추정되었기 때문이다. 호우사상 전체적으로 R1 알고리즘 정확도는 R2 알고리즘의 정확도 보다 약간 더 우수한 것으로 보이고 있으나 호우사례에 따른 정확도의 변동폭은 오히려 더 크게 나타나고 있다.
Table 4에서와 같이 R1 알고리즘은 통계적 지표상으로 R2 알고리즘에 비해 우수하게 나타나고 있다. R1 알고리즘으로부터 추정된 레이더 강우량은 편의를 나타내는 ME는 거의 0에 가깝게 나타나고 있으며 BS는 1에 가깝게 나타나고 있어 편의가 거의 없는 것으로 나타나고 있다. 또한 오차의 변동성을 나타내는 MAE와 RMSE 역시도 R1으로부터 추정된 레이더 강우량이 더 작게 나타나고 있다. 두 강우량의 상관성을 나타내는 상관계수인 CC와 정확도 지수인 1-NE 역시도 R1 알고리즘이 다소 우수한 것으로 나타나고 있다. 그러나 R1 알고리즘의 호우사례에 따른 정확도는 그 변동폭이 크게 나타나고 있으며, 이는 호우의 종류에 따른 알고리즘 선택의 필요성을 의미한다.
5. 거리영역, 고도차 및 강우 강도의 크기에 따른 정확도 평가
Fig. 5는 거리영역에 따른 레이더 강우량의 정확도를 나타내며 Table 5는 이를 정량적으로 정리한 것이다. 그림에서와 같이 레이더 강우량의 정확도는 거리가 멀어짐에 따라 줄어드는 것으로 나타났다. 특히 근거리영역인 5∼20 km에서 두 알고리즘으로 추정된 레이더 강우량의 정확도는 약 60% 정도의 수준을 보이고 있으며 원거리영역(35∼40 km)에서의 정확도는 40% 이하로 나타나고 있다. 거리가 멀어짐에 따라 지구곡률효과로 인해 빔의 고도가 높아지고 빔의 관측 반경이 확대되어 이러한 레이더의 거리 오차가 발생하는 것은 매우 당연한 결과이다. 물론 최근거리영역인 0∼5 km 영역에서는 오히려 정확도가 50% 이하로 매우 낮게 나타나고 있는데 이는 레이더 최근거리에서 오차를 유발하는 사이드로브로 인한 결과이다.
Fig. 6은 강우의 크기에 따른 레이더 강우량의 정확도를 나타낸다. 이때 적용된 강우의 크기는 레이더 강우량과 비교된 지상 우량계 강우량의 평균값으로 적용하였다. 그림에서와 같이 레이더 강우량의 정확도는 약 5 mm 이하에서 변동성이 크게 나타나다 강우의 크기가 커짐에 따라 60% 정도의 수준으로 수렴하는 것으로 나타났다. KDP는 작은 강수 영역에서 변동성이 크게 나타나고 큰 강수영역에서 그 정확도가 높아진다는 점에서 Fig. 6은 KDP의 특성을 잘 반영하는 결과라 할 수 있다. 이러한 결과를 고려하였을 때 X밴드 이중편파레이더는 강우의 크기가 작은 호우보다 큰 호우에서 보다 큰 장점을 발휘할 수 있다.
Table 4의 레이더 강우량에 대한 통계적 지표에서 R1 알고리즘이 R2 알고리즘 보다 대체적으로 우수한 결과를 보이고 있었다. Fig. 6에서와 같이 R1 알고리즘은 5 mm 이상의 강우 영역에서 60% 이상의 정확도를 보이고 있으며 이는 R2 알고리즘 보다 우수한 결과이다. 반면 5 mm 이하 강우 영역에서의 R1 알고리즘 정확도는 R2 알고리즘 보다 변동성이 크게 나타나고 있으며 음의 정확도를 보이고 있다. 즉 R1 알고리즘은 R2 알고리즘에 비해 레이더 강우를 크게 추정하여 전체적인 편의 규모를 줄여주고 있으나 작은 강우 역시도 크게 추정한다는 문제점이 존재한다.
Fig. 7은 레이더 빔의 고도와 우량계 고도 차이에 따른 레이더 강우량의 정확도를 나타낸다. 그림에서와 같이 고도 1~2 km 사이에서 정확도가 60% 수준을 보이고 있고 고도 차이가 커질수록 정확도는 줄어드는 것으로 나타났다. 고도 차이에 따른 레이더 강우량의 정확도는 Fig. 5의 거리영역에 따른 레이더 강우량의 정확도 결과와 거의 유사하게 나타나고 있다. 이는 KICT 수문레이더 사이트 영역 내에서는 거리에 따른 레이더 빔 고도의 증가가 레이더 빔과 우량계 고도 간의 차이 보다 레이더 강우 오차에 더 큰 영향을 미치는 것을 의미한다.
Fig. 8은 전체 강우사례로부터 산정된 레이더 강우량 정확도의 공간적 분포를 나타낸다. 레이더 강우량 정확도의 공간적 분포는 도넛 형태로 나타나고 있다. 이는 앞서 거리영역에 따른 레이더 강우량 정확도에서와 같이 최근거리와 원거리에서의 정확도가 가장 낮고 5~20 km의 영역에서 정확도가 가장 높기 때문에 나타나는 형태이다. 또한 KICT 수문레이더의 서북 방향은 정확도가 다소 낮게 나타나고 있다. 이는 서북 방향이 서해 및 북한과 인접하고 있어 정확도 평가에 적용될 우량계가 존재하지 않기 때문이다.
6. 결 론
본 연구에서는 KICT 수문레이더의 레이더 강우량에 대한 정량적 검증을 실시하였다. 이를 위해 2013년 도입 이후 2016년까지 관측된 총 42개의 강우사례를 적용하였으며 레이더 반경 내에 존재하는 총 80개의 AWS를 사용하였다. 레이더 강우 강도는 두 개의 X밴드 이중편파레이더 강우 강도 추정 알고리즘으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다.
첫 번째, R1 알고리즘의 정확도는 전체 강우사례에 대해 51.6% 수준으로 나타나고 있었으며 R2 알고리즘의 정확도는 이보다 약간 낮은 50.7%의 수준으로 나타났다. 편의 수준을 나타내는 ME 및 BS에서 두 알고리즘 모두 편의는 거의 없는 것으로 나타났으나 R1 알고리즘의 편의가 R2 알고리즘의 편의보다 작게 나타났다. 편의와 함께 오차의 변동성을 검증하는 MAE 및 RMSE 역시도 R1 알고리즘이 R2 알고리즘 보다 작게 나타났다. 레이더 강우량과 우량계 강우량의 상관성을 나타내는 CC는 두 알고리즘 모두 0.7 이상으로 나타났다.
두 번째, R1 알고리즘은 통계적 지표상으로 R2 알고리즘에 비해 우수하게 나타났다. 그러나 R1 알고리즘은 작은 강수영역에서 강우량을 과대하게 추정하고 있었으며 호우 사례에 따른 정확도 평가에서 그 변동폭이 크게 나타났다. 이는 호우의 종류에 따른 알고리즘 선택의 필요성을 의미한다.
세 번째, 레이더 강우량의 정확도는 거리가 멀어짐에 따라 줄어드는 것으로 나타났다. 특히 근거리영역인 5∼20 km에서 두 알고리즘으로 추정된 레이더 강우량의 정확도는 약 60% 정도의 수준을 보이고 있으며 원거리영역(35∼40 km)에서의 정확도는 40% 이하로 나타났다. 최근거리영역인 0∼5 km 영역에서는 오히려 정확도가 50% 이하로 매우 낮게 나타났다. 이러한 거리영역에 따른 정확도로 인해 레이더 강우량 정확도의 공간적 분포는 도넛 형태로 나타났다.
네 번째, 레이더 강우량의 정확도는 약 5 mm 이하에서 변동성이 크게 나타나다 강우의 크기가 커짐에 따라 60% 정도의 수준으로 수렴하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 고려하였을 때 X밴드 이중편파레이더는 강우의 크기가 작은 호우보다 큰 호우에서 보다 큰 장점을 발휘할 수 있다.
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