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다중규모 대기 흐름 분석을 위한 Multi-Resolution Analysis와 Haar Wavelet에 대한 이해

Understanding Multi-Resolution Analysis and Haar Wavelet for multi-scale atmospheric flow analysis

초록/요약 도움말

본 연구는 다양한 시․공간적 규모의 흐름이 중첩된 시그널을 다중규모 시그널로 분리하여 분석할 수 있는 방법인 Multi-Resolution 분해와 Haar 이산 웨이블릿 변환이 시그널의 전반적인 경향성과 세부적인 변동성에 대한 동일한 정보를 제공함을 보인다. 이 중, MR 분해 방법을 2016년부터 2022년까지 매년 6-9월 동안 맑은 날 주간 오산에서 관측된 레윈존데 연직 온위 및 혼합비 프로파일에 적용하여 온위-혼합비 공분산 프로파일을 계산하였으며, 이를 통해, 지표층의 상단 고도와 유입대의 하단 고도를 정량적으로 확인하였다. 그 결과, MR 분해 방법은 전형적인 대류경계층의 구조가 나타나는 23개의 사례와 그렇지 않은 9개의 사례를 잘 분리하였으며, 지표층의 상단 고도와 유입대의 하단 고도를 온위 및 혼합비 프로파일과 대응시켜 확인하였을 때, 온위 및 혼합비가 변화하는 구간에 잘 위치함을 확인하였다. 대류경계층의 구조가 나타나는 사례에 대해서 지표층의 상단 고도는 범위에 위치하였으며, 유입대의 하단 고도는 범위에 위치하였다. 또한, 대류경계층이 잘 발달할 수 있는 맑은 날 주간이라는 조건임에도 불구하고 SL나 EZ이 항상 존재하지 않음을 확인하였다.

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초록/요약 도움말

This study demonstrates that Multi-Resolution (MR) decomposition and Haar Discrete Wavelet Transform (DWT), methods for separating signals superimposed with flows of various spatiotemporal scales into multi-scale signals, provide equivalent information regarding the overall trends and detailed variability of signals. The MR decomposition method was applied to vertical potential temperature () and water vapor mixing ratio () profiles observed during clear daytime in Osan from June to September each year from 2016 to 2022. Through this application, the - covariance profiles were calculated, enabling the quantitative identification of the top of the surface layer (SL) and the bottom of the entrainment zone (EZ). As a result, the MR decomposition method effectively distinguished between 23 cases exhibiting typical convective boundary layer (CBL) structures and 9 cases that did not. When the top of the SL and the bottom of the EZ were mapped to the and profiles, these heights corresponded well to the regions where changes in and occurred. The top of the SL ranged from 50 to 82, and the bottom of the EZ ranged from 1016 to 1308. Additionally, it was confirmed that SL and EZ do not always exist, even under conditions favorable for CBL development, such as clear daytime.

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목차 도움말

목차 Ⅰ
표목차 Ⅱ
그림목차 Ⅲ
국문요약 Ⅴ

Ⅰ. 서론 1

Ⅱ. 연구 자료 및 방법 4
2.1. 레윈존데 관측 자료 4
2.2. 맑은 날 사례 선정 8
2.3. 대기경계층 12
2.4. Multi-Resolution Analysis (MRA) 15
2.4.1 기존 시그널을 개의 데이터 포인트로 변환 15
2.4.2 MR 분해 17
2.5. Wavelet 22
2.5.1. Haar Wavelet 22
2.5.2. Discrete wavelet transform (DWT) 24

Ⅲ. 분석 결과 27
3.1. 이론적인 조건과 일치하는 사례 27
3.2. 이론적인 조건과 일치하지 않는 사례 32

Ⅳ. 결론 35

참고문헌 37
부록 40
영문요약 47

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