본 연구에서는 유역유출예측시스템인 RRFS(Rainfall Runoff Forecasting System)를 이용하여 금강유역에 대해 기법별 월단위 유출예측을 수행하였다. 적용된 유출예측기간은 '07년 1월부터 12월까지이며 월단위로 유출예측이 수행되었으며, 유출예측 검증을 위한 주요지점으로는 금강유역 내에 있는 용담댐 지점, 대청댐 지점 그리고 공주지점이다. 본 연구에 적용된 유출예측기법으로는 1) 과거 관측 월유출량 자료를 이용한 유출량 예측 기법, 2) ESP 기법을 통한 유출량 예측 기법, 3) 기상전망을 고려한 ESP 유출량 예측 기법, 4) 기상수치예보 자료를 이용한 유출량 예측 기법이다. ESP 기법에서는 통계분석을 통해 얻어진 월별 ESP 확률분포를 이용하여 '02년부터 '07년까지 과거 실측 월별 유출량에 대한 ESP 확률범위를 결정하였으며, 이를 이수기(1월$\sim$6월 그리고 10월$\sim$12월)와 홍수기(7월$\sim$9월)로 분리한 후 각각에 대한 ESP 확률값을 최종적으로 결정하여 유출예측에 적용하였다. 또한 기상전망을 고려한 ESP 기법에서는 기상청에서 제공하는 강수전망(N:평년, A:많음, B:적음)에 대한 정보를 고려하여 ESP 확률을 결정하여 유출예측을 수행하였다. 그림 1과 2는 예로서 4월과 10월에 대해 예측기법에 따른 주요지점별 유출예측결과를 비교한 것이며, 기법별 유출예측결과에 대한 비교분석결과 전반적으로 기상전망을 고려한 ESP 유출량 예측기법이 가장 우수한 것으로 나타났다.
2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.
세계적 기상이변으로 인해 폭우와 태풍이 빈발하고 있으며 그 강도 또한 날로 증가하고 있는 추세이다. 이러한 악기상으로부터 유발된 홍수의 위협은 인명과 재산에 막대한 영향을 미치고 있다. 따라서 이러한 홍수의 피해를 최소화하기 위해 여러 국가에서는 다양한 노력을 기울이고 있다. 홍수로 인한 피해를 줄이는 방법으로는 구조적인 대책과 비구조적인 대책이 있다. 홍수예보는 비구조적인 대책을 대표하는 방법 중 하나이다. 현재 낙동강권역에는 2015년 현재 10개 홍수예보지점이 운영되고 있으며, 최근 기후변화 등에 의한 수문상황 및 하천환경 변화와 더불어 홍수피해가 집중되는 중소하천 및 주요지천에 대한 홍수예보 필요성이 제기됨에 따라 '12년 홍수예보 확대 예비지점 12개소를 선정하고 각 지점에 대한 현장 조사 및 타당성을 검증을 통해 '15년부터 순차적으로 홍수예보지점을 확대할 계획에 있다. 홍수예보지점 확대 운영에서 발생할 수 있는 시행착오를 최소화하기 위해서는 확대예정지점에 대한 예비운영을 통해 현재 운영 중인 홍수예보관련 각종 운영체계에 대한 문제점 및 개선방안 도출을 통해 예보지점 확대의 적절성 검토 및 최적운영방안의 수립이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 홍수예보 확대예정지점에 대한 기준수위 설정을 위한 기초자료를 조사하고 예정지점에 대한 예비운영을 통해 얻어진 결과를 검토하였다.
본 연구는 "극항로 우주방사선 예보 모델 개발을 위한 사전연구"로서 2013년부터 본격적으로 개발하게 될 기상청의 극항로 우주방사선 예보 모델의 개발 방안 마련을 위한 사전 조사에 초점을 맞추고 있다. 자료 조사는 주로 항공기 운항과 우주기상 관련 문헌 및 법령 조사, 국내 항공사들의 우주기상 관련 운영지침 및 실태 조사를 통해서 이루어졌다. 또한 주요 선진국들이 현재 사용하고 있는 우주 방사선 계산 프로그램들의 장단점을 파악하고 개선할 수 있는 가능성을 찾는데 주력하였다. 조사 결과 국내에서는 아직 극항로 우주방사선을 예보하는 독자적인 모델이 전무한 상황으로 극항로 우주방사선 예보 모델의 국내 개발의 필요성이 절실함을 파악하였다. 현재 주요 선진국에서 사용하고 있는 대부분의 우주방사선 계산 프로그램들이 태양활동 및 우주기상의 변화를 제대로 반영하지 못하고 있다는 사실도 파악하였다. 본 연구에서는 현재 일반적으로 널리 사용되고 있는 우주방사선 계산 프로그램들의 장단점을 비교 분석하였다. 최종적으로 현재의 우주방사선 계산 모델들이 반영하지 못한 실시간 우주기상 효과를 반영하고, 보다 정밀한 우주방사선 예보 모델을 개발하고자 하는 목적으로 다음의 4가지 방안을 최종 제시하였다. (1) 우주방사선 예보 모델의 기반이 될 지상 방사선량 계산 프로그램의 후보 선정, (2) 항공기 고도에서 적용 가능한 정밀한 대기 모델 개선 및 결정, (3) 지상 방사선량 계산 프로그램과 항공기 고도에서의 대기 모델과 결합, (4) 최종적으로 결합된 우주방사사선 모델에 우주기상 예보 정보 반영.
본 연구에서는 강수예보의 선행시간을 확보하기 위하여 기상청 지상관측망 자료뿐만 아니라 MTSAT-1R 위성영상자료와 수치예보모형인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 자료를 활용하고, 입력자료 사이의 물리적인 비선형 상관관계를 효과적으로 고려하기 위하여 인경신경망 기법을 적용한 단시간 강수예측모형을 개발하고자 하였다. 또한 강수의 변화특성을 반영하기 위하여 장마기(6월, 7월)와 태풍기(8월, 9월)로 세분화하여 인공신경망 구축을 위한 학습훈련을 수행하였다. 구축된 모형은 서울지점을 대상으로 선행시간 3, 6, 9, 12시간에 대해서 강수예측을 수행하였다. 2006부터 2008년까지 학습훈련 후 2009년 서울지점의 강수예측결과, 장마기의 상관계수는 각 선행시간에 대해서 0.6998, 0.6498, 0.4434, 0.2961, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.7605, 2.8431, 3.1973, 4.2147, 태풍기 상관계수는 0.5368, 0.5089, 0.4164, 0.2392, RMSE는 1.2218, 2.3144, 3.9153, 5.2145로 나타났다. 각 선행시간별로 장마기의 예측결과가 태풍기보다 다소 정확하게 도출되었으며, 선행시간 9시간 이후부터는 정확도가 급격히 낮아지는 결과를 얻었다.
This study investigated the prediction skill of the Asian dust seasonal forecasting model (GloSea5-ADAM) on the Asian dust and meteorological variables related to the dust generation for the period of 1991~2016. Additionally, we evaluated the prediction skill of those variables depending on the combination of the initial dates in the sub-seasonal scale for the dust source region affecting South Korea. The Asian dust and meteorological variables (10 m wind speed, 1.5 m relative humidity, and 1.5 m air temperature) from GloSea5-ADAM were compared to that from Synoptic observation and European Centre for medium range weather forecasts reanalysis v5, respectively, based on Mean Bias Error (MBE), Root Mean Square Error (RMSE), and Anomaly Correlation Coefficient (ACC) as evaluation criteria. In general, the Asian dust and meteorological variables in the source region showed high ACC in the prediction scale within one month. For all variables, the use of the initial dates closest to the prediction month led to the best performances based on MBE, RMSE, and ACC, and the performances could be improved by adjusting the number of ensembles considering the combination of the initial date. ACC was as high as 0.4 in Spring when using the closest two initial dates. In particular, the GloSea5-ADAM shows the best performance of Asian dust generation with an ACC of 0.60 in the occurrence frequency of Asian dust in March when using the closest initial dates for initial conditions.
The mobile observation method, in which a meteorological drone observes while ascending, can observe the vertical profile of wind at 1 m-interval. In addition, since continuous flights are possible at time intervals of less than 30 minutes, high-resolution observation data can be obtained both spatially and temporally. In this study, we verify the accuracy of mobile observation data from meteorological drone (drone) and fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere. To verify the accuracy of mobile observation data observed by drone, it was compared with rawinsonde observation data. The correlation coefficients between two equipment for a wind speed and direction were 0.89 and 0.91, and the root mean square errors were 0.7 m s-1 and 20.93°. Therefore, it was judged that the drone was suitable for observing vertical profile of the wind using mobile observation method. In addition, we attempted to resolve the observation gaps in the lower atmosphere. First, the vertical observation gaps of the wind profiler between the ground and the 150 m altitude could be resolved by wind observation data using the drone. Secondly, the temporal observation gaps between 3-hour interval in the rawinsonde was resolved through a drone observation case conducted in Taean-gun, Chungcheongnam-do on October 13, 2022. In this case, the drone mobile observation data every 30-minute intervals could observe the low-level jet more detail than the rawinsonde observation data. These results show that the mobile observation data of the drone can be used to fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere.
Weather conditions have played a vital role in a war. Many historical records reported that the miss use of weather information is the main reason of the lost a war. In this study we demonstrated the possibility of applying the numerical weather prediction system(NWPS) for military operations. The NWPS consists of PC-cluster as a super computer, data assimilation system ingesting many remote sensing observation, and graphic systems. High resolution prediction in NWPS can provide useful weather information such as wind, temperature, sea fog and so on for military operations.
2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.
$1912{\sim}2005$년 사이 우리나라의 평균 기온은 지속적으로 상승하여 약 $1.5^{\circ}C$ 상승하였다. 이는 지구 평균기온 상승($0.74^{\circ}C$)의 2배를 상회한 것이다. 장기적으로 농업기상정보시스템을 구축, 농업기상 예보 및 영농대책 자료를 농업인에게 제공해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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