기상기후데이터위키

사이트 도구

기상위성:정지궤도기상위성:천리안위성_2a호_기상산출물_l2

차이

문서의 선택한 두 판 사이의 차이를 보여줍니다.

차이 보기로 링크

양쪽 이전 판이전 판
다음 판		이전 판
기상위성:정지궤도기상위성:천리안위성_2a호_기상산출물_l2 [2024/05/21 14:30] – [3.2. 대기안정도 지수] kaishoo기상위성:정지궤도기상위성:천리안위성_2a호_기상산출물_l2 [2024/05/29 11:22] (현재) – [3.12. 주간구름광학특성산출물(구름광학두께, 구름입자유효반경, 수적광학경로, 빙정광학경로)] admin
줄 1: 줄 1:
-=====1.개요 =====+====== 천리안위성2A호 기상산출 데이터 ====== 
 +[[기상위성:정지궤도기상위성:천리안위성_2a호_기상산출물_l2#5. 활용방안|{{:wiki:활용방안클릭.png?linkonly250|}}]]  
 +===== 1. 개요 =====
  
 2018년 12월 5일에 발사된 천리안위성 2A호는 천리안위성 1호의 기상관측 역할을 승계하는 차세대  2018년 12월 5일에 발사된 천리안위성 2A호는 천리안위성 1호의 기상관측 역할을 승계하는 차세대 
줄 10: 줄 12:
  
  
-=====2. 영역 ===== +===== 2. 영역 ===== 
-전구, 동아시아, 한반도+전구(FD), 동아시아(EA), 확장 국지 영역(ELA), 한반도(KO), 지역관측(LA)을 제공하고 있습니다.
  
-=====3. 기상 산출물 ===== + 
-====3.1. 에어로졸 탐지 ( 황사, 연무, 화산재 탐지 ) ====+{{영역별_도법_및_영상정보.pdf}} 
 + 
 + 
 + 
 + 
 +===== 3. 기상 산출물 ===== 
 +==== 3.1. 에어로졸 탐지 ( 황사, 연무, 화산재 탐지 ) ====
 {{에어로졸_탐지.png?nolink&800}} {{에어로졸_탐지.png?nolink&800}}
  
줄 31: 줄 39:
  
 ==== 3.2. 대기안정도 지수 ==== ==== 3.2. 대기안정도 지수 ====
 +{{대기안정도_지수.png?nolink900}}
  
-{{ 대기안정도_지수.png?nolink}} 
 ^알고리즘설명 | - 천리안위성2A호 대기안정도지수는 다섯가지(KI, LI, SSI, TTI, CAPE)로, 천리안위성2A호 관측자료로부터 산출된 온습도프로파일을 이용하여 계산 \\ - CAPE(AI)는 온습도프로파일을 이용하지않고 인공신경망 알고리즘을 이용하여 계산| ^알고리즘설명 | - 천리안위성2A호 대기안정도지수는 다섯가지(KI, LI, SSI, TTI, CAPE)로, 천리안위성2A호 관측자료로부터 산출된 온습도프로파일을 이용하여 계산 \\ - CAPE(AI)는 온습도프로파일을 이용하지않고 인공신경망 알고리즘을 이용하여 계산|
 ^영역|전구(FD), 동아시아(EA), 한반도(KO)| ^영역|전구(FD), 동아시아(EA), 한반도(KO)|
줄 212: 줄 220:
  
 == * 정확도 == == * 정확도 ==
-(COT) : 주간→ bias 20%, 야간 → bias 30 % +^(COT)|주간→ bias 20%, 야간 → bias 30 %| 
- +^(CER)|수적→ bias 4㎛, 빙정 → bias 10 ㎛| 
-(CER) : 수적→ bias 4㎛, 빙정 → bias 10 ㎛ +^(LWP)| bias 25  or 15 %| 
- +^(IWP)| bias 25  or 30 %|
-(LWP) : bias 25  or 15 % +
- +
-(IWP) : bias 25  or 30 %+
  
  
줄 233: 줄 238:
   * 조건 : 자료형태, 자료구분, 기간, 요소   * 조건 : 자료형태, 자료구분, 기간, 요소
  
-====4.2. 검색·획득 - 외부용. API허브​ ====+===== 4. 검색 및 획득 =====
  
-===4.2.1. 자료 접근 === +==== 4.1. 검색·획득 – 기상자료개방포털​ ====
-  * 사이트 : 기상청API허브 (apihub.kma.go.kr) +
-  * 메뉴 : 위성 -> 천리안 위성 2A호+
  
-===4.2.2. 자료 다운로드 === +=== 4.1.1. 자료 접근 === 
-  *  메뉴: URL 발행 + 
-  *  기타조건 : 자료종류, 출력 인자 +  * 사이트 : 기상자료개방포털 (data.kma.go.kr)​ 
-  *  다운로드 전 "API 활용신청" 이 되어야 함+  * 메뉴 : 데이터 -> 기상위성 -> 천리안위성 2A호 
 + 
 +=== 4.1.2. 자료 검색 ===  
 +   * 조건 : 자료형태, 자료구분, 기간, 요소 
 + 
 +==== 4.2. 검색·획득 - 기상청 API허브​ ==== 
 + 
 +=== 4.2.1. 자료 접근 === 
 +  * 사이트 : 기상청 API허브 (apihub.kma.go.kr) 
 +  *  메뉴 : 위성 -> 천리안 위성 2A호 
 + 
 +=== 4.2.2. 자료 다운로드 === 
 +  *  절차: 회원가입 및 로그인 -> API 메뉴 이동 -> API 활용신청 -> API호출 
 +  *  호출 방법: {{기상청 api허브_사용_안내서.pdf}} 
 +    {{api_호출방법.png?nolink}}
  
 =====5. 활용방안 ===== =====5. 활용방안 =====
 +
 +소스코드: {{ :기상위성:정지궤도기상위성:gk2a_l2.ipynb |}}
  
 ====5.1. 라이브러리 설치 ==== ====5.1. 라이브러리 설치 ====
줄 294: 줄 313:
 # 여기선 KST기준으로 값을 입력하고 UTC로 변환하는 과정을 거칩니다. # 여기선 KST기준으로 값을 입력하고 UTC로 변환하는 과정을 거칩니다.
 # 안개산출물의 경우 매 10분 간격으로 생산됩니다. # 안개산출물의 경우 매 10분 간격으로 생산됩니다.
-kst_time = '202404171200'+kst_time = '202206230600'
  
 # 입력한 대한민국 시간으로부터 9시간 전인 UTC 시간을 계산합니다. # 입력한 대한민국 시간으로부터 9시간 전인 UTC 시간을 계산합니다.
줄 387: 줄 406:
         print(f'{file_name} 파일 다운로드 완료')         print(f'{file_name} 파일 다운로드 완료')
 </code> </code>
-''//gk2a_ami_le2_fog_ko020lc_202404170300.nc 파일 다운로드 완료//''+''//gk2a_ami_le2_fog_ko020lc_202206222100.nc 파일 다운로드 완료//''
  
 ====5.3. 한반도 안개이미지 표출 ==== ====5.3. 한반도 안개이미지 표출 ====
줄 405: 줄 424:
   <class 'netCDF4._netCDF4.Dataset'>   <class 'netCDF4._netCDF4.Dataset'>
   root group (NETCDF4 data model, file format HDF5):   root group (NETCDF4 data model, file format HDF5):
-    file_creation_time: 2024-04-17T03:19:08.871Z +    file_creation_time: 2022-06-22T21:18:46.737Z 
-    origianl_sourece_file: gk2a_ami_le2_fog_ea020ge_202404170300.nc +    origianl_sourece_file: gk2a_ami_le2_fog_ea020ge_202206222100.nc 
-    algorithm_version: GK2A_FOG_v1.2023.01.1+    algorithm_version: GK2A_FOG_v2.1.2.1
     comment: TBD     comment: TBD
     conventions: CF-1.7     conventions: CF-1.7
줄 423: 줄 442:
     dimensions(sizes): dim_y(900), dim_x(900)     dimensions(sizes): dim_y(900), dim_x(900)
     variables(dimensions): uint8 DQF_FOG(dim_y, dim_x), int16 Del_Fta(dim_y, dim_x), uint16 FOG(dim_y, dim_x), int32 gk2a_imager_projection()     variables(dimensions): uint8 DQF_FOG(dim_y, dim_x), int16 Del_Fta(dim_y, dim_x), uint16 FOG(dim_y, dim_x), int32 gk2a_imager_projection()
-    groups:+    groups: 
  
 실제 데이터는 netCDF의 ''variables''에 저장되어있으며 순서대로 ''DQF_FOG'', ''Del_Fta'', ''FOG'', ''gk2a_imager_projection''이 존재합니다. 실제 데이터는 netCDF의 ''variables''에 저장되어있으며 순서대로 ''DQF_FOG'', ''Del_Fta'', ''FOG'', ''gk2a_imager_projection''이 존재합니다.
줄 678: 줄 697:
 fig = folium.Figure(width=800, height=800) fig = folium.Figure(width=800, height=800)
  
-# 지도 중심의 경도, 위도와 지도가 나타낼 경도, 위도의 범위를 정한 맵을 생성합니다.+# 지도의 중심과 나타낼 영역을 위·경도로 입력합니다.
 map = folium.Map( map = folium.Map(
     location=[38, 126],     location=[38, 126],
줄 721: 줄 740:
  
 <code py> <code py>
-# 지도 상에서 원하는 점의 경도, 위도를 알아낸뒤, 그 값을 인덱싱하여 가져올 수 있습니다. +# 지도 상에서 원하는 점의 위·경도를 알아낸뒤, 그 값을 인덱싱하여 가져올 수 있습니다. 
-# 예를 들어, 서해의 어느 한 지점의 경도 위도가 37.62293, 125.79964 라면+# 예를 들어, 부산 해운대의 위·경도가 35.1804, 129.1666 이라면
 # 그 지점의 좌표를 다시 LCC 좌표계로 변환하여 그 값을 가져올 수 있습니다. # 그 지점의 좌표를 다시 LCC 좌표계로 변환하여 그 값을 가져올 수 있습니다.
  
줄 729: 줄 748:
  
 # 원하는 지점의 위·경도를 입력합니다. # 원하는 지점의 위·경도를 입력합니다.
-target_lat = 37.62293 +target_lat = 35.1804 
-target_lon = 125.79964+target_lon = 129.1666
  
 # 위·경도 값을 LCC 좌표계로 변환합니다. # 위·경도 값을 LCC 좌표계로 변환합니다.
줄 744: 줄 763:
 ) )
 </code> </code>
-''위도 37.62293, 경도 125.79964 지점의 202404171200 안개값은 4.00K 입니다.''+''위도 35.1804, 경도 129.1666 지점의 202206230600 안개값은 1.80K 입니다.''