Abstract
The Precipitable Water Vapor (PWV) from GPS with high resolution in terms of time and space might reduce the limitations of the numerical weather prediction (NWP) model for easily variable phenomena, such as precipitation and cloud. We have converted to PWV from Global Positioning System (GPS) data of Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) and Ministry of Maritime Affairs & Fisheries (MOMAF). First of all, we have selected the heavy rainfall case of having a predictability limitation in time and space due to small-scale motion. In order to evaluate the effect for GPS PWV, we have executed the sensitivity experiment with PWV from GPS data over Korean peninsula in the Weather Research & Forecasting 3-Dimensional Variational (WRF-3DVAR). We have also suggested the direction of further research for an improvement of the predictability of NWP model on the basis of this case.
시 공간 분해능이 우수한 GPS 가강수량 자료를 활용하면 강수나 구름과 같이 변동성이 큰 기상현상에 대한 수치예보모델의 예측성 한계를 줄일 수 있다. 이 연구에서는 GPS 가강수량 자료를 수치 예보모델에 초기치로서 적용하기 위해 한국천문연구원과 해양수산부가 운영하고 있는 GPS 상시관측소 자료로부터 GPS 가강수량을 계산하였다. 시 공간적 규모가 작아 기존 수치예보모델에서 예측하기 어려운 국지적 집중호우사례를 선정하였다. 차세대 수치예보모델인 WRF(Weather Research & Forecasting)모델의 3차원 변분동화(3D-Var)기법을 이용하여 GPS 가강수량 자료를 초기치에 동화하였다. 이 연구는 GPS 가강수량 자료가 수치예보모델의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 하여 수치예보모델의 예측성 향상을 위한 연구방향을 제시 하였다.
