DOI QR코드

DOI QR Code

Characteristics of Brightness Temperature of Geostationary Satellite on Lightning Events during Summer over South Korea

여름철 낙뢰 발생 시 정지궤도 위성의 휘도온도 특성

  • Lee, Yun-Jeong (Department of Atmospheric Science, Kongju National University) ;
  • Suh, Myoung-Seok (Department of Atmospheric Science, Kongju National University) ;
  • Eom, Hyo-Sik (Department of Atmospheric Science, Kongju National University) ;
  • Seo, Eun-Kyoung (Department Of Earth Science Education, Kongju National University)
  • Received : 2009.08.03
  • Accepted : 2009.10.21
  • Published : 2009.10.30

Abstract

The characteristics of brightness temperature (BT) of infrared and water vapor channels from MTSAT-1R have been investigated using 12 persistent and frequent lightning cases selected from the summer lightnings of 2006-2008. The infrared (IR1, 10.3-11.3 ${\mu}M$) and water vapor (WV, 6.5-7.0 ${\mu}M$) channels from the MTSAT-1R and the lightning observation data from Korea Meteorological Administration are used. When there is no lightning, the BTs of the IR1 and WV channels show the largest frequency at around 290-295K and 245K, respectively. On the other hand, the BTs of two channels show the largest frequency at 215K caused by strong convection when there is lightning. As a result, the WV-IR1 difference (BTDWI) sharply increases from -50K to 0K. Although it depends on the evolution stage of thunderstorms, the lightning mainly occurs at the core of circular convection in the mesoscale convective complex (MCC), whereas the lightning occurs by concentrated line-shape in the squall line. A strong positive correlation exists between the lightning frequency and the BT in the MCC regardless of the BT, but only at the very cold BT in the squall line. In general, the characteristics of BT are well defined for the lightning occurring in the concentrated line, but they are not well defined in the MCC, especially during the decaying stage of MCC. When they are defined well, the lightning occurs when the BTs of IR1 and WV are lower than 215K, BTDWI is near -3 to 1K, and local standard deviation of IR1 decreases to around 1K.

본 연구에서는 2006-2008년 여름(6-8월)에 발생한 12개 낙뢰 사례에 대하여 기상청의 낙뢰관측 자료와 MTSAT-1R 위성의 적외(IR1) 및 수증기(WV) 채널 휘도온도를 이용하여 낙뢰 발생 시 위성영상 특성을 분석하였다. 낙뢰가 발생하지 않은 경우 IR1 채널의 휘도온도는 290-295K, WV 채널의 휘도온도는 245K 부근에서 최대 분포를 보인다. 그러나 낙뢰가 발생하는 경우, 강한 대류의 영향으로 두 채널 모두에서 휘도온도가 215K 이하로 낮아졌으며, 두 채널의 휘도온도차는 약 -50K에서 0K로 급격히 증가하였다. 뇌우 시스템의 발달 단계에 따라 차이는 있지만 원형 또는 타원형의 중규모 대류복합체에서는 그 대류 중심에서 많은 낙뢰가 발생하고, 스콜선 형 뇌우에서는 낙뢰가 선상으로 발생하는 특징을 보이고 있다. 낙뢰 발생빈도와 휘도온도는 중규모 대류계에서는 휘도온도에 관계없이 비교적 높은 상관성을 보이나 스콜선 형에서는 휘도온도가 낮을 때만 높은 상관성을 보인다. 또한 낙뢰는 두 채널의 휘도온도가 215K 이하, 휘도온도 차가 -3-1K 이고, IR1 채널의 국지표준편차가 급격히 증가하다가 감소하는 지역에서 많이 발생하는 특징을 보였다. 그러나 위 조건은 선상으로 발생하는 낙뢰의 경우 탐지 정확도가 비교적 높지만, 중규모 대류복합체가 소멸단계에 이르러 모루운이 광범위하게 확장된 경우에는 탐지 정확도가 낮다. 따라서 휘도온도의 특성을 이용하여 낙뢰를 탐지하기 위해서는 보다 많은 사례와 다른 채널의 자료를 이용하여 낙뢰 발생시의 위성영상 특성을 정교화하여야 할 것이다.

Keywords

References

  1. 김홍일, 최미연, 국봉재, 2006, 나로 우주센터 종합낙뢰감지 시스템 소개 및 기술동향. 항공우주산업기술동향, 4, 49-54
  2. 백선균, 최영진, 정주용, 조천호, 2006, 정지기상위성의 밝기온도로 분석한 2004년 동아시아지역에서 발생한 여름철 대류 시스템의 특성과 그 예측 가능성. 대기지, 16, 225-234
  3. 엄효식, 서명석, 2009, 최근 남한지역에서 발생한 낙뢰의 통계적 특성. 한국지구과학회지, 30, 210-222 https://doi.org/10.5467/JKESS.2009.30.2.210
  4. 우정욱, 심응보, 2003, 낙뢰측정에 대한 기술동향과 LPATS 데이터에 의한 한반도 낙뢰현황. 조명전기설비학회지, 17, 16-23
  5. 이순환, 원효성, 2005, 한반도 중규모 대류복합체의 발달특성에 관한 연구. 한국지구과학회지, 26, 698-705
  6. 이용희, 원덕진, 민경덕, 이광목, 1997, SSM/I를 이용한 하계 낙뢰의 사례 연구. 한국기상학회 1997년도 추계학술발표회 논문초록집, 10, 46-48
  7. 이종호, 류찬수, 1999, 한반도의 낙뢰 특성 분석. 한국기상학회 1999년도 춘계학술발표회 논문초록집, 4, 255-258
  8. 이종호, 河崎善一郞, 류찬수, 2003, 일본 중서부지방에서 발생하는 동계 뇌 방전의 특징. 한국지구과학회지, 24, 181-189
  9. 정은실, 이종호, 김병선, 권두순, 2002, 기상청 신 낙뢰관측 시스템의 특성 및 자료 활용방안. 대기지, 12, 580-583
  10. Adler, R.F. and Mack, R.A., 1986, Thunderstorm cloud top dynamics as inferred from satellite observations and a cloud top parcel model. Journal of the Atmospheric Sciences, 43, 1945-1960 https://doi.org/10.1175/1520-0469(1986)043<1945:TCTDAI>2.0.CO;2
  11. Brunner, J.C., Ackerman, S.A., and Bachmeier, S., 2007, A quantitative analysis of the enhanced-V feature in relation to severe weather. Weather and Forecasting, 22, 853-872 https://doi.org/10.1175/WAF1022.1
  12. Djuric, D., 1994, Weather analysis. Prentice Hall, NJ, USA, 304 p
  13. Eom, H.-S., Suh, M.-S., Ha, J.-C., Lee, Y.-H., and Lee, H.- S., 2008, Climatology of stability indices and environmental parameters derived from rawinsonde data over South Korea. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 44, 269-286
  14. Goodman, S.J., Buechler, D.E., and Meyer, P.J., 1988, Convective tendency images derived from a combination of lightning and satellite data. Weather and Forecasting, 3, 173-188 https://doi.org/10.1175/1520-0434(1988)003<0173:CTIDFA>2.0.CO;2
  15. Grecu, M., Anagnostou, E.N., and Adler, R.F., 2000, Assessment of the use of lightning information in satellite infrared rainfall estimation. Journal of Hydrometeorology, 1, 211-221 https://doi.org/10.1175/1525-7541(2000)001<0211:AOTUOL>2.0.CO;2
  16. Lim, E. and Lee, T.-Y., 2005, Statistical characteristics of lightning over the Korean Peninsula for 1996-2000. Journal of the Korean Meteorological Society, 41, 41-55
  17. Lutgens, F.K. and Tarbuck, E.J., 2007, The atmosphere: An introduction to meteorology. Prentice Hall, NJ, USA, 520 p
  18. Machado, L.A.T., Lima, W.F.F., Pinto, O., and Morales, C.A., 2009, Relationship between cloud-to-ground discharge and penetrative clouds: A multi-channel satellite application. Atmospheric Research, 93, 304-309 https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2008.10.003
  19. Maddox, R.A., 1980, Mesoscale convective complexes. Bulletin of the American Meteorological Society, 61, 1374-1387 https://doi.org/10.1175/1520-0477(1980)061<1374:MCC>2.0.CO;2
  20. M$\"{a}$kel$\"{a}$, A., 2006, Comparison between lightning data and cloud top temperatures in finland. The 2006 EUMETSAT Meteorological Satellite Conference, 12-16 June 2006, Helsinki, Finland, EUMETSAT 2006, 48-55
  21. McCann, D.W., 1983, The enhanced-V: A satellite observable severe storm signature. Monthly Weather Review, 111, 887-894 https://doi.org/10.1175/1520-0493(1983)111<0887:TEVASO>2.0.CO;2
  22. Molienie, G. and Jacobson, A.R., 2004, Cloud-to-ground lightning and cloud top brightness temperature over the contiguous United States. Journal of Geophysical Research, 109, D13106, doi:10.1029/2003JD 003593
  23. Mosher, F.R., 2001, A satellite diagnostic of global convection. Preprints, 11th Conference on Satellite Meteorology and Oceangraphy, Madison, WI, American Meteorology Society, 416-419
  24. Petersen, W.A. and Rutledge, S.A., 1998, On the relationship between cloud-to- ground lightning and convective rainfall. Journal of Geophysical Research, 103, 14025-14040 https://doi.org/10.1029/97JD02064
  25. Price, C. and Rind, D., 1994, Possible implications of global climate change on global lightning distributions and frequencies. Journal of Geophysical Research, 99, 10823-10831 https://doi.org/10.1029/94JD00019
  26. Santurette, P. and Georgiev, C.G., 2005, Weather analysis and forecasting: Applying satellite water vapor imagery and potential vorticity analysis. Elsevier Academic Press, USA, 179 p
  27. Schmetz, J., Tjemkes, A., Gube, M., and Berg, L.V.D., 1997, Monitoring deep convection and convective overshooting with METEOSAT. Advances in Space Research, 19, 433-441 https://doi.org/10.1016/S0273-1177(97)00051-3
  28. Scofield, R.A. and Kuligowski, R.J. 2005, Combining lightning with satellite data for analysis and prediction. Preprints, Conference on Meteorological Applications of Lightning Data, San Diego, CA, American Meteorological Societys, 5 p
  29. 국가재난정보센터, 2008, 낙뢰사고 피해 현황. http://www. safekorea.go.kr/dmtd/board/BoardDetail.jsp?q_menuid= M_NST_SVC_02_04_02&q_board_cd=pds1&q_pst_item _seq_no=1407(검색일: 2009. 5. 20.)