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[A+] 서울대 대기과학실험 / 위성 및 레이더 영상

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최초등록일 2024.03.29 최종저작일 2023.03
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[A+] 서울대 대기과학실험 / 위성 및 레이더 영상
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    소개

    서울대학교 대기과학실험 2023년 A+ 받은 레포트입니다.
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    목차

    1. 서론
    2. 실험 방법
    3. 결과
    4. 토의
    5. 그림
    6. 참고문헌

    본문내용

    1. 서론

    인공위성은 지구궤도상에서 기상관측을 할 수 있게 한다. 기상위성의 종류에는 정지궤도 위성과 극궤도 위성이 있다. 또한, 이를 통해 관측한 영상에는 기본영상인 가시영상, 적외영상, 합성영상 등과 레이더 영상이 있다. 합성영상은 서로다른 영상들을 색을 다르게 하여 겹친영상이다. 이 중에서 주야간 RGB 기본영상에서 상층운은 하늘색, 두껍게 발달한 구름은 흰색, 하층운이나 안개는 붉은색으로 표시된다. 또한 레이더영상은 대기중으로 발사한 레이더의 전파가 반사되어 돌아오는 신호를 분석하는 과정을 통해 강수에 대한 정보를 얻어낸다.
    기상청은 종관기상관측장비(Automated Synoptic Observing System, ASOS)와 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 이용하여 기상을 관측한다. AWS는 기압, 기온, 풍향, 풍속, 습도, 강수량 등에 더해 집중호우, 우박, 뇌우, 돌풍 등과 같은 국지적인 기상을 관측한다. (서울대학교 지구환경과학부 대기과학전공,연도미상)
    실험을 통해 운량이 일교차에 미치는 영향을 이해하고, 위성영상과 레이더 영상을 바탕으로 일기의 변화를 해석해본다.

    2. 실험 방법
    기상청 과거자료, 기상청 AWS 관측자료 그래프, 국가기상위성센터 RGB 주야간 합성영상, 기상레이더센터 레이더 HSR 합성영상를 조회하여 필요한 날짜와 데이터를 얻어낸 후 해석한다.
    이때 데이터의 운량은 0.0 ~ 10.0으로 표현되며 강수현상이나 강수유무와 관계없이 하루 평균 구름의 양이다. 맑음(0~2), 구름조금(3~5), 구름많음(6~8), 흐림(9~10이상)으로 표현된다. 자료가 공백인 곳은 관측하지 않은 지점들이다. (기상청 날씨누리, 2022)

    참고자료

    · 서울대학교 지구환경과학부 대기과학전공. (연도미상). 대기과학실험 실험별 학습자료.
    · 기상청 날씨누리. (2022-a). 일별자료. https://www.weather.go.kr/w/obs-climate/land/past-obs/obs-by-day.do.
    · 기상청 날씨누리. (2022-b). 지역별상세관측자료(AWS). https://www.weather.go.kr/weather/observation/aws_graph_popup.jsp.
    · 국가기상위성센터. (2022). 위성영상. https://nmsc.kma.go.kr/homepage/html/satellite/viewer/selectSatViewer.do?dataType=operSat.
    · 기상레이더센터. (2022). 레이더영상. http://radar.kma.go.kr/radar/main.do?cgiId=HSR.
    · 민기홍. (대표역자). (2021). 대기환경과학. 북스힐.
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 기상위성
      기상위성은 지구 대기의 상태를 실시간으로 관측하고 분석하는 중요한 도구입니다. 위성은 구름, 강수, 온도, 습도 등 다양한 기상 요소를 관측할 수 있어 정확한 기상 예보와 기후 변화 연구에 활용됩니다. 특히 최근 기상위성 기술이 발전하면서 고해상도 영상과 다양한 센서를 통해 더욱 정밀한 관측이 가능해졌습니다. 이를 통해 국지적인 기상 현상도 효과적으로 파악할 수 있게 되었습니다. 또한 기상위성은 재난 상황 모니터링, 농업 및 수자원 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 앞으로 기상위성 기술이 지속적으로 발전하면 기상 예보와 기후 연구에 더욱 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.
    • 2. 기상레이더
      기상레이더는 강수 현상을 실시간으로 관측하고 분석하는 중요한 기상 관측 장비입니다. 레이더는 강수 입자의 반사도와 도플러 효과를 측정하여 강수 강도, 이동 속도, 방향 등을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 국지성 호우, 돌풍, 우박 등 위험 기상 현상을 조기에 탐지하고 예보할 수 있습니다. 또한 레이더 관측 자료는 수치 예보 모델의 입력 자료로 활용되어 예보 정확도를 높이는 데 기여합니다. 최근에는 이중편파 레이더 기술이 발전하면서 강수 유형 구분, 강수량 추정 등 레이더 관측 능력이 크게 향상되었습니다. 앞으로 기상레이더 기술이 지속적으로 발전하면 위험 기상 현상 대응과 정확한 기상 예보에 더욱 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.
    • 3. 운량과 일교차
      운량과 일교차는 기상 현상에 밀접한 관련이 있습니다. 운량은 구름의 양을 나타내는 지표로, 구름의 양이 많을수록 일사량이 감소하여 낮 동안의 기온 상승이 억제됩니다. 반면 밤에는 구름이 지표 복사냉각을 막아 기온 하강이 완화됩니다. 이에 따라 운량이 많은 날은 일교차가 작게 나타납니다. 반대로 맑은 날에는 일사량 증가로 낮 기온이 높아지고, 밤에는 지표 복사냉각으로 기온이 크게 떨어져 일교차가 크게 나타납니다. 이처럼 운량은 일교차 변화에 중요한 영향을 미치며, 이는 농업, 건축, 에너지 분야 등 다양한 분야에서 고려해야 할 중요한 기상 요소입니다. 따라서 운량과 일교차에 대한 정확한 관측과 분석은 기상 예보와 기후 연구에 필수적입니다.
    • 4. 저기압과 전선
      저기압과 전선은 기상 현상을 이해하는 데 있어 매우 중요한 개념입니다. 저기압은 중심 기압이 주변보다 낮은 지역으로, 공기가 수렴하여 상승하면서 구름과 강수가 발생합니다. 전선은 서로 다른 성질의 공기 덩어리가 만나는 경계면으로, 전선을 따라 강수와 기온 변화가 나타납니다. 특히 온대 저기압과 전선 시스템은 중위도 지역의 주요 기상 현상을 결정합니다. 이들은 강수, 바람, 기온 등 다양한 기상 요소에 영향을 미치며, 때로는 태풍, 폭설, 폭염 등 극端 기상 현상을 유발하기도 합니다. 따라서 저기압과 전선에 대한 정확한 관측과 분석은 정확한 기상 예보와 위험 기상 대응에 필수적입니다. 앞으로 기상 관측 기술과 수치 예보 모델의 발전으로 저기압과 전선 시스템에 대한 이해와 예측 능력이 더욱 향상될 것으로 기대됩니다.
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      Ai 리뷰
      위성 및 레이더 영상을 활용하여 기온, 구름, 강수 등 다양한 기상 요소를 종합적으로 분석하였으며, 실험 결과와 관련 이론을 잘 연계하여 설명하고 있습니다.
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