일반적인 믿음과 대조적으로, 건조한 기후의 플래시 홍수는이 지역의 전형적인 대류 폭풍이 빠르게 반응하는 마른 토양에 부딪 칠 때 매우 자주 발생합니다. 대류 폭풍은 부력 불안정성에 의해 구동되는 습한 공기 질량의 강한 수직 운동으로 인해 발생하며 강우로 수분을 응축하는 데 매우 효과적입니다. 이 시스템은 일반적으로 작은 지역에서 높은 비 강도를 생성합니다. 이러한 조건에서, 홍수 반응은 우주와 시간의 강우와 분지 사이의 상호 작용에 의해 주도되어 강우의 시공간적 변동성이 홍수 크기를 지배하는 핵심 요소입니다.
.따라서 우주와 시간의 강우량을 적절하게 측정하는 것은 홍수 경고를 모니터링, 모델링 및 발행하는 데 중요합니다. 큰 공간 및 시간적 변동성으로 인해 현재 사용 가능한 센서의 수에도 불구하고 대류 폭풍은 여전히 공간과 시간에 모니터링하기가 어렵습니다. Rain Gauges는 높은 시간적 해상도로 포인트 규모의 강우량을 측정하거나 제 시간에 통합합니다. 반대로, 원격 센서는 공간에서 측정을 집계하고 다른 방식으로 시간 치수를 샘플링합니다. 우리 가이 연구에서 대답하고자하는 질문은 다음과 같습니다. 건조한 지역에서 대류 강우량을 적절하게 측정하기 위해 어떤 센서가 필요합니까? 적절하게 의미?
우리는 동부 지중해, 특히 사해로 서쪽으로 배수되는 건조한 분지에 중점을 두었습니다. 상대적으로 적은 양의 연간 강우량 (최대 100-500mm)에도 불구하고,이 분지는 종종 사상자와 손해를 유발하는 플래시 홍수에 종속됩니다. 이 지역의 플래시 유발 강우의 특성에 관심이있는 독자들은 Belachsen et al. (2017). 우리는 Flash Flood 모니터링 및 경고를 위해 최근 사해 배수 당국이 설치 한 X- 밴드 기상 레이더의 매우 높은 해상도 (60m, 1 분)를 이용했습니다. 상대적으로 저렴한 비용의 도구는 Envisens Technologies에 의해 개발되었으며 예루살렘 히브리 대학교의 수력학 연구소에서 유지 관리했습니다. 이것은 그러한 결의안으로 건조한 기후의 강우량을 측정하는 최초의 도구 중 하나이며, 전례없는 세부 사항으로 대류의 소규모 변이 변동성을 해결할 수 있습니다.
.정량적 레이더 추정치는 여러 오류 원인으로 어려움을 겪으므로, 원시 레이더 데이터는 물리적으로 기반 알고리즘에 따라 수정되었으며 대규모 강우량을 조정하여 해당 지역을 덮고있는 거친 해상도 C 대역 기상 레이더의 측정에 해당합니다. 독자는 이러한 방법에 대한 자세한 설명을 위해 원래 기사 (Marra and Morin, 2018)를 참조합니다. 레이더 데이터 품질에 따라 아카이브에서 11 개의 고도로 대류 폭풍이 선택되었습니다. 선택된 폭풍은 6 시간 ~ 5 일 사이의 기간, 17.2 mm에서 99.1 mm 사이의 강우량의 총 깊이 (폭풍 동안 언제라도 강우량을 경험하는 지역의 일부)가 10%에서 90% 사이의 기간이 특징입니다.
.지면에 치는 강우량은 공간 (2 차원)과 시간 (1 차원)이 다양하므로 3 차원 스칼라 필드로 간주 될 수 있습니다. 스칼라 필드의 변동성을 정량화하기 위해 일반적으로 사용되는 메트릭은 자기 상관이며, 이는 분리 거리의 함수로서 필드의 두 요소의 유사성을 측정합니다. 일반적으로, 자기 상관이 계수 1/e에 의해 감소하는 거리는 역 상관 거리라고하며 정보가 손실되는 거리를 측정하는 데 사용됩니다. 이 연구에서, 고해상도 레이더 강우 필드의 공간적 및 시간적 자기 상관은 별도로 정량화되었다.
대류 강우 장은 적어도 하나의 대류 비 세포가 관찰되는 레이더 강우 장으로 확인되었다. 대류 비 세포는 폭우 강도가 10mm h를 초과하고 25mm h를 초과하는 피크 강도를 특징으로하는 3km보다 큰 연결된 영역으로서 이미지 처리를 사용하여 정의되었다. 총 5469 개의 대류 강우 필드가 검사 된 사건 중에 관찰되었습니다. 대류 필드의 2 차원 공간 자기 상관은 Wiener-Khintchine 정리를 사용하여 계산되었다. 이어서, 각 대류 필드의 1 차원 공간 자기 상관은 2 차원 자기 상관에 대한 3- 파라미터 지수에 도출되었다. 시간적 자기 상관은 강우 시계열을 분리하는 각각의 60m 레이더 픽셀에 대해 별도로 계산되었고, 역 상관 거리는 위에서 설명한 3 파라미터 지수 함수에 맞게 계산되었습니다.
.대류 강우의 큰 강우 시공간적 변동성이 관찰되었다. 대류 강우 필드의 공간 역 상관 거리는 일반적으로 1.5 ~ 3km, 대부분 5km보다 짧았습니다. 대류 폭풍의 시간적 역 상관 시간은 2 분에서 7 분 사이였으며 거의 10 분을 초과하지 않았습니다. 공간 및 시간적 역 상관 거리는 건조한 지역의 작동 모니터링에 현재 사용되는 센서에 강력하게 도전합니다. Rain Gauge Network가 효율적으로 배치 된 경우, 이러한 공간 스케일을 샘플링하는 데 ~ 3km의 스테이션이 필요하지만 운영 네트워크는 일반적으로 30 배 이상 밀도가 낮습니다. 이것은 건조한 기후와 대류 조건에서 일반적으로보고 된 운영의 부족한 대표성을 설명합니다.
밀도가 높은 네트워크는 실제로 이용 가능하지만 제한된 면적 범위 만 제공하며 풍부한 유지 보수 노력이 필요합니다. 원격 센서 측면에서 관찰 된 공간 스케일은 C- 및 S- 대역 기상 레이더의 해상도 (일반적으로 1-2km)의 해상도와 비교할 수 있지만 위성 기반 제품의 해상도 (4-8km, 일반적으로 10-25km)의 해상도보다 훨씬 작습니다. 상업용 전자 레인지 링크는 길이 (<1 km)에 따라 매우 가변적 인 공간 분해능을 제공하지만 건조 영역과 같은 인구가 적은 영역에서는 몇 개의 탑 만 배포되기 때문에 길이는 일반적으로 길다. 예를 들어,이 연구에서 다루는 영역에서 마이크로파 링크 경로는 길이가 ~ 10km 이상입니다.
기상 레이더의 전형적인 시간적 샘플링 해상도 (일반적으로 5-10 분)는 검사 된 대류 폭풍에 대한 완전한 정보를 거의 제공 할 수 없으며, 30 분 해상도 데이터를 기반으로 위성 기반 추정치는 심각한 결함이있는 정보를 제공 할 것으로 예상됩니다. 매우 높은 해상도 (<1 분)의 잠재적 가용성에도 불구하고, 셀룰러 회사는 거친 시간적 해상도 (~ 15 분)에서 일반적으로 제공되는 마이크로파 링크 데이터에 대해 동일하게 유지됩니다. 레인 게이지, 거친 시간 해상도로 데이터를 제공하더라도 원격 센서의 시간 스냅 샷을 제공하지 않고 시간에 정보를 집계하고 해당 위치에 대한 폭풍으로 전달되는 전체 강우 깊이를 제공합니다.
.멀티 센서 강우량에서 다른 센서의 정보를 결합하면 각 센서의 강점을 활용하는 것은 강우량 추정치를 개선하는 실용적인 방법을 나타냅니다. 그러나 데이터 가용성이 제한되고 대류가 강우 기후학을 지배하는 건조한 영역에 대한 공개 도전을 나타냅니다.
.이러한 결과는 최근 저널 대기 연구 에 발표 된 고해상도 X- 대역 레이더 추정에서 파생 된 반 아리드 기후에서 대류 강우의 자기 상관 구조라는 제목의 기사에 설명되어 있습니다. . 이 작품은 예루살렘 히브리 대학교의 Francesco Marra와 Efrat Morin이 수행했습니다.
