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pp.495-510
본 연구는 대류경계층(CBL) 구조 분석을 위해 Haar 이산 웨이블릿 변환(DWT)과 온위()-수증기 혼합비(r) 공 분산 관계를 활용하는 방법을 제시하였다. Haar DWT로 계산된 근사 계수는 연직 및 r 프로파일이 가지는 평균적인 경향성을 나타내며, 여러 규모에서의 상세 계수들 각 규모에서의 세부적인 변동성을 나타낸다. 두 변수의 상세 계수들 을 곱함으로써 각 규모에 대한 연직 -r 공분산 프로파일을 구하였다. 본 연구는 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하 기 위해 가장 작은 규모, 즉 segment 길이가 약 1.5m 규모의 변동성이 제거된 공분산 프로파일을 활용하였다. CBL 내 -r 공분산 구조는 지표층에서 양의 값, 혼합층에서 0, 그리고 유입대에서 음의 값을 가진다. 이러한 구조를 바탕으 로 연구 기간 내 선정된 32개의 맑은 날 사례에 대해서 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하였다. 추정된 고도는 연 직 및 r 프로파일과 비교함으로써 CBL 구조 정량화를 위한 Haar DWT와 -r 공분산 방법을 제안하였다.
This study proposes a method for analyzing the convective boundary layer (CBL) structure using Haar discrete wavelet transform (DWT) and the covariance relationship between the potential temperature () and water vapor mixing ratio (r). In this study, the Haar DWT was selected to detect the position of rapid change in the vertical profiles of and r in the CBL. The approximation and detail coefficients at various scales were calculated for each variable using the Haar DWT. Among the various scales, this study utilized the smallest scale, specifically the scale with a segment length of approximately 1.5 m, which was smaller than the segment length, including the top of the surface layer and the mixed layer. The typical covariance of and r in the CBL had positive values in the surface layer, zero in the mixed layer, and negative values in the entrainment zone. Based on the covariance structure in the CBL, the top of the surface layer and mixed layer were estimated for 32 sunny days, and by comparing the estimated heights with the vertical profiles of and r, a method using Haar DWT and in -r covariance was proposed.
요 약
1. 서 론
2. 분석 방법
2.1. 대류경계층에서 -r 공분산(Covr) 관계
2.2. 웨이블릿 분석
2.3. 연직 프로파일에 Haar DWT 적용
3. 자 료
4. 분석 결과
4.1. 맑은 날 사례 선정
4.2. 이론적인 조건과 일치하는 사례
4.3. 이론적인 조건과 일치하지 않는 사례
5. 결 론
감사의 글
References
부록 A: 온위 최대 경도법(maximum gradient method)과 비교
