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학술저널
저자정보
Ha-Yeong Yu (Kongju National University) Myoung-Seok Suh (Department of Atmospheric Science Kongju National University) Seoung-Oh Ryu (Kongju National University)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제37권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
41 - 55 (15page)

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To detect thunderstorms occurring in Korea, National Meteorological Satellite Center (NMSC) also introduced the rapid-development thunderstorm (RDT) algorithm developed by EUMETSAT. At NMCS, the H-RDT (HR) based on the Himawari-8 satellite and the K-RDT (KR) which combines the GK2A convection initiation output with the RDT were developed. In this study, we optimized the KR (KU) to improve the detection level of thunderstorms occurring in Korea. For this, we used all available data, such as GK2A/AMI, RADAR, lightning, and numerical model data from the recent two years (2019-2020). The machine learning of logistic regression and stepwise variable selection was used to optimize the KU algorithms. For considering the developing stages and duration time of thunderstorms, and data availability of GK2A/AMI, a total of 72 types of detection algorithms were developed. The level of detection of the KR, HR, and KU was evaluated qualitatively and quantitatively using lightning and RADAR data. Visual inspection using the lightning and RADAR data showed that all three algorithms detect thunderstorms that occurred in Korea well. However, the level of detection differs according to the lightning frequency and day/night, and the higher the frequency of lightning, the higher the detection level is. And the level of detection is generally higher at night than day. The quantitative verification of KU using lightning (RADAR) data showed that POD and FAR are 0.70 (0.34) and 0.57 (0.04), respectively. The verification results showed that the detection level of KU is slightly better than that of KR and HR.
#Thunderstorm #Machine Learning #K-RDT #GK2A/AMI #Numerical model data #Lightning #RADAR

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