CMORPH CDR¶

NOAA Climate Data Record of CPC Morphing Technique (CMORPH) High Resolution Global Precipitation Estimates, Version 1 (NOAA CPC 위성 모핑 전지구 강수, 30분·8 km)

정상 제공

한눈에 보기¶

기간 참고: 1998-01-01부터 현재까지(약 3~4개월 지연). 2026-10-13 확인 시 AWS 버킷의 일·시간·30분 자료는 2026-05-31까지이고, NCAR GDEX 사본은 2026-01-31까지입니다. 2002년 12월부터 만들던 옛 실시간 판(V0.x, 바뀌는 알고리즘)은 V1.0으로 대체되었습니다(NCAR 보관본은 2017-10-02에서 끝남).

개요¶

CMORPH는 저궤도 위성의 수동 마이크로파(PMW) 강수 추정을, 정지궤도 적외 영상에서 구한 구름 이동 벡터로 옮기고 앞뒤 관측 사이를 시간 가중으로 '모핑'해 30분·8 km 전지구(60°S–60°N) 강수를 만드는 NOAA CPC의 방법입니다. CDR v1.0은 고정된 알고리즘과 입력으로 1998년부터 다시 만든 기록이며, 육지는 CPC 일 우량계 분석, 해양은 GPCP 반순(5일) 분석에 맞춰 편향을 보정했습니다. GPM IMERG의 모핑 기법도 CMORPH에서 이어받았습니다.

후속 자료와 무엇이 달라졌나¶

CMORPH V0.x (CPC 실시간판) → CMORPH CDR V1.0¶

전환 시점: 2015-10

2002년부터 알고리즘·입력을 바꿔 가며 만들던 V0.x를 고정된 알고리즘·입력으로 1998년부터 다시 만든 V1.0이 대체했습니다. 위성 단독 추정만 있던 V0.x와 달리 V1.0은 우량계·GPCP로 편향을 보정한 판을 제공하며, NCEI CDR로 2015년 10월 처음 공개되었습니다.

출처: CMORPH V1.0 README (NCAR GDEX d502002) · CMORPH CDR 알고리즘 설명서 (C-ATBD, 2018) · Xie et al. (2017)

활용 가능한 변수¶

NCEI 메타데이터와 알고리즘 설명서가 밝힌 변수는 지표 강수 하나입니다. NCEI ISO 메타데이터(C00948)에 따르면 netCDF4 파일 세 종류 모두 강수 변수 이름이 cmorph(short 정수 저장, lwe_precipitation_rate)이고, 좌표는 time·lat·lon과 각각의 _bounds 변수입니다.

순간값 평균 누적 최대 최소 고정값 — 순간값: 표시 시각의 값 · 평균/누적/최대/최소: 표시된 구간 동안의 값 · 고정값: 시간에 따라 변하지 않음

30분 자료 (8 km, CMORPH_V1.0_ADJ_8km-30min)¶

시간 자료 (0.25°, CMORPH_V1.0_ADJ_0.25deg-HLY)¶

일자료 (0.25°, CMORPH_V1.0_ADJ_0.25deg-DLY_00Z)¶

전체 변수 목록은 공식 문서에서 확인하세요.

받는 방법¶

• NOAA NCEI (HTTPS 직접 다운로드) — HTTPS 다운로드 (계정 없음)
  • 30min/8km, hourly/0.25deg, daily/0.25deg 아래 연·월(·일) 폴더로 나뉘어 있습니다. NCEI는 2026년 10월 클라우드 이전으로 접속 지연이 있을 수 있다고 안내합니다.
• AWS S3 공개 버킷 (NOAA Open Data Dissemination) — S3 (us-east-1, 익명 접근) / HTTPS
  • s3://noaa-cdr-precip-cmorph-pds/data/30min/8km/YYYY/MM/DD/, data/hourly/0.25deg/YYYY/MM/DD/, data/daily/0.25deg/YYYY/MM/ 구조이고, documentation/ 폴더에 알고리즘 설명서·기술 노트가 있습니다.
• Google Cloud Storage — GCS 공개 버킷
• NCAR GDEX (d502002) — HTTPS / THREDDS (NCAR 사본, DOI 10.5065/0EFN-KZ90)
  • 2026-10-13 확인 시 2026-01-31까지 들어와 있어 NCEI·AWS보다 늦습니다.
• NOAA CPC 예비 자료 (CMORPH_RT) — HTTPS/FTP
  • NCEI 제품 페이지가 'Preliminary Data'로 연결하는 CPC 폴더입니다. CDR 정식판이 아니므로 장기 분석에는 쓰지 마세요.

예시 코드¶

AWS 공개 버킷에서 계정 없이 2023년 7월 0.25° 일자료를 받아 한반도 영역 평균을 구하는 예입니다(s3fs·xarray·netCDF4 필요). 강수 변수 이름은 NCEI 메타데이터 기준 cmorph이지만, 이름이 달라도 동작하도록 (time, lat, lon) 3차원 변수를 골라 쓰게 했습니다. 처음에는 print(ds)로 구조를 확인하세요.

import s3fs
import xarray as xr

fs = s3fs.S3FileSystem(anon=True)
paths = sorted(fs.glob("noaa-cdr-precip-cmorph-pds/data/daily/0.25deg/2023/07/*.nc"))
files = [fs.open(p) for p in paths]
ds = xr.open_mfdataset(files, engine="h5netcdf", combine="by_coords")
print(ds)                                    # 변수 이름·단위·좌표 범위 확인

name = [v for v in ds.data_vars if ds[v].ndim == 3][0]   # 일강수 변수 (mm/day)
la = [c for c in ds[name].dims if c.lower().startswith("lat")][0]
lo = [c for c in ds[name].dims if c.lower().startswith("lon")][0]
pr = ds[name]
box = pr.where((ds[la] >= 33) & (ds[la] <= 39) & (ds[lo] >= 124) & (ds[lo] <= 132), drop=True)
print(box.mean([la, lo]).values)             # 00~24 UTC 하루 기준

실전 팁¶

• 30분 자료는 mm/hr 강도입니다. 30분 칸 두 개를 그냥 더하면 1시간 강수량이 2배가 됩니다.
• 60°S–60°N만 있고 눈·얼음 덮인 지표 위에서는 추정하지 않습니다. 겨울철 강설과 고위도 강수에는 적합하지 않습니다.
• 알고리즘 설명서는 강한 비를 과소 추정하고 약한 비를 놓치는 경향이 있다고 적습니다. 열대의 연강수량도 여전히 적게 나옵니다.
• 2015년 4월 TRMM TMI 관측이 끝난 뒤 센서 간 상호 보정은 과거 보정표에 기대고, 2021년 1월부터는 입력 마이크로파 강수가 NESDIS MSPPS에서 NASA GPROF로 바뀌었습니다. 이 시점 앞뒤의 미세한 불연속에 주의하세요.
• 편향 보정은 CPC 일 우량계 분석(육지)과 GPCP 반순 분석(해양)에 기대므로, 우량계가 드문 지역에서는 크기의 불확실성이 큽니다.
• 옛 CPC 'global_CMORPH' 실시간 자료(V0.x, 2002-12~)는 알고리즘·입력이 계속 바뀐 판이라 2003~2006년에 불균질이 큽니다. 연구에는 CDR v1.0을 쓰세요.
• IMERG(30분·0.1°)도 CMORPH의 모핑 방식을 이어받았지만 입력·보정이 다른 별개 자료입니다. 두 자료를 섞어 시계열을 만들지 마세요.

공지 및 변경 이력¶

논문에 넣을 레퍼런스¶

데이터셋 인용¶

CMORPH CDR Version 1 (NOAA NCEI) — DOI 10.25921/w9va-q159

@misc{cmorph_cdr_v1,
  author    = {Xie, Pingping and Joyce, Robert and Wu, Shaorong and Yoo, S.-H. and Yarosh, Yelena and Sun, Fengying and Lin, Roger and {NOAA CDR Program}},
  title     = {{NOAA} Climate Data Record ({CDR}) of {CPC} Morphing Technique ({CMORPH}) High Resolution Global Precipitation Estimates, Version 1},
  year      = {2019},
  publisher = {NOAA National Centers for Environmental Information},
  doi       = {10.25921/w9va-q159}
}

논문 인용¶

CMORPH 재처리·편향 보정 (Xie et al., 2017) — DOI 10.1175/JHM-D-16-0168.1

@article{xie2017cmorph,
  author  = {Xie, Pingping and Joyce, Robert and Wu, Shaorong and Yoo, Soo-Hyun and Yarosh, Yelena and Sun, Fengying and Lin, Roger},
  title   = {Reprocessed, Bias-Corrected {CMORPH} Global High-Resolution Precipitation Estimates from 1998},
  journal = {Journal of Hydrometeorology},
  volume  = {18},
  number  = {6},
  pages   = {1617--1641},
  year    = {2017},
  doi     = {10.1175/JHM-D-16-0168.1}
}

CMORPH 방법 (Joyce et al., 2004) — DOI 10.1175/1525-7541(2004)005<0487:CAMTPG>2.0.CO;2

@article{joyce2004cmorph,
  author  = {Joyce, Robert J. and Janowiak, John E. and Arkin, Phillip A. and Xie, Pingping},
  title   = {{CMORPH}: A Method that Produces Global Precipitation Estimates from Passive Microwave and Infrared Data at High Spatial and Temporal Resolution},
  journal = {Journal of Hydrometeorology},
  volume  = {5},
  number  = {3},
  pages   = {487--503},
  year    = {2004},
  doi     = {10.1175/1525-7541(2004)005<0487:CAMTPG>2.0.CO;2}
}

사사(Acknowledgements) 작성¶

NCEI는 자료를 쓸 때 데이터셋(DOI 10.25921/w9va-q159)을 인용하고 사용한 부분(30분·시간·일)과 접속 날짜를 적으라고 요청합니다. 알고리즘 설명에는 Xie et al. (2017)과 Joyce et al. (2004)을 함께 인용합니다. NCAR GDEX에서 받았다면 GDEX DOI(10.5065/0EFN-KZ90)도 쓸 수 있습니다.

Information on the datasets used in this study was compiled with the help of the Korean Climate Data Navigator (KCDN) (Sim, 2026; https://doi.org/10.5281/zenodo.23300923).

참고 링크¶

• NCEI CMORPH CDR 제품 페이지
• NCEI 메타데이터·인용 (DOI 10.25921/w9va-q159)
• CMORPH CDR 알고리즘 설명서 (C-ATBD)
• 기술 노트 — GPROF 입력 전환 (2022)
• CPC CMORPH 설명 페이지 (옛 실시간판·QMORPH)
• AWS Open Data — NOAA CDR 대기 자료
• NCAR GDEX d502002