2011 년부터 2014 년까지 4 년간의 여름철에 한반도에 비교적 많은 강수를 남긴 23 개의 중규모 저기압-구름무리 집중호우 사례를 선정하여, 이들 사례에서의 중규모 저기압 발생과 이동 그리고 그것에 동반된 강수계에 의한 강수 발생을 수치예측하는 실험을 수행하였다. WRF 모델을 이용하여 12 km와 4 km 수평격자 크기로 수치실험을 진행하였으며, 각 사례에 대해 중규모 저기압이 발생한 시점을 초기 시각으로 하여 수치적분을 수행하였다. 수치실험 결과와 AWS 강수량 관측 자료를 $0.1^{\circ}{\times}0.1^{\circ}$ 격자에 각각 내삽한 후 비교하였다. 12 km 격자 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 9개 (39 %)만이 0.3이 넘는 성공임계지수(TS)를 나타냈고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)의 사례에서 0.3이 넘는 TS가 나타났다. 4 km 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 10개 (43 %) 사례에서 0.3이 넘는 TS 값이 나타났고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)로 나타나 WRF 모델의 수평격자 크기와 관계없이 비슷한 성능을 보였다. 중규모 저기압이 진행하는 경로에 따라 예측 능력에 차이가 나타났다. 23개 사례를 중규모 저기압 발생지점으로부터의 이동경로에 따라 준 직선 경로 사례 그룹, 곡선형 경로 사례 그룹, 정체사례 그룹으로 분류하여 각 그룹에 대해 예측 능력을 조사한 결과, 직전 경로 사례들에 대한 4km 격자 모델 예측은 55 %의 사례에서 0.3보다 큰 TS값을 보여, 30 %의 사례에서 0.3 이상의 TS 값을 보인 곡선형 경로 사례들에 대한 예측보다 상대적으로 높은 예측 신뢰도를 보여 주었다.
전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.
This paper reviews a ceiling prediction method based on a mesoscale meteorological modeling system in South Korea. The study was motivated by the tendency of higher model ceiling height than the observed in daily operational forecasts. The goal of the paper is to report an effort to improve the operational ceiling prediction skill by conducting numerical experiments controlling a model parameter. In a case experiment, increasing constant values used in the relationship between extinction coefficients and concentration showed better performance, indicating a short-term strategy for operational local ceiling forecast improvement.
본 연구에서는 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하여 태풍 및 정체전선 등 3개의 강우사상과 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교 검토하였다. 강우예측 정확도 평가 결과, LDAPS와 MSM 모두 태풍 사상과 같은 광역적인 예측에 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 국지적으로 발생하는 강우사상의 경우 예측 오차가 많이 발생하는 것으로 나타났다. 홍수예측 정확도 평가 결과, 선행시간이 증가함에 따라 점점 예측 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, LDAPS와 MSM 모두 기상 및 수자원간의 연계를 통하여 강우 및 홍수 예측 분야에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
태풍에 의한 재해는 우리나라에서 발생하는 자연재해 중 발생빈도가 가장 높은 것으로 나타나며, 최근 들어 태풍 및 집중호우로 인한 홍수가 급증하고 있는 실정이다. 최근에는 치수증대사업으로 하천 범람의 재해가 감소하는 추세이지만, 도시지역의 경우 도시개발에 따른 내수 범람 피해가 증가하고 있고, 산지에서는 토석류 등의 토사 재해가 증가하고 있다. 이러한 홍수피해를 경감하기 위해서는 치수사업 등과 같은 구조적인 대책도 필요하지만, 정확한 홍수 예 경보를 통한 대비시간의 확보 등과 같은 비구조적인 대책도 중요하며, 홍수 예 경보를 통한 선행시간(Lead time)확보를 위해 강우 및 홍수예측 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 강우예측 기법으로는 레이더(Radar)를 통해 관측된 자료를 외삽하는 초단기 강우예측기법이 최근까지 많이 수행되어 왔다. 하지만 컴퓨터 계산 능력이 향상되면서 수치예보(Numerical Weather Prediction; NWP) 모델을 이용한 강우예측 및 수문학적 적용에 관한 연구들이 대두되고 있다. 본 연구에서는 수치예보모델을 이용하여 기상 및 수자원 간의 연계를 통한 강우 및 홍수 예측에 활용방안을 검토하기 위해 한국 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 예측 도메인에 한국을 포함하는 일본 기상청의 중규모 모델(MSM)을 이용하여 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교 검토하였다. 본 연구에서 적용한 LDAPS와 MSM은 사용하는 수치모델, 물리과정 매개변수, 자료동화 기법 및 지배 방정식 등이 다르기 때문에 직접적인 비교를 하는데 무리가 있지만 국내의 강우 및 홍수 예측 분야에서의 각 수치예보모델의 활용성을 검토하고자 한다.
중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 $0.3^{\circ}C$, $0.2ms^{-1}$, 2.2% 수준으로 개선되었다.
기후변화의 주요인이 되는 온실가스 감축을 목표로 화석연료를 대체하기 위한 대체 에너지 개발을 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 풍력 에너지와 같은 신재생에너지는 이러한 하나의 해결 수단이 될 수 있으며 풍력 에너지 사업의 활성화를 위해서는 정확한 풍력 정보 제공이 우선이다. 풍력-기상자원지도는 풍력 발전에 유용한 정보 제공을 위한 목적으로 중규모 수치 모델을 이용하여 작성된다. 본 연구에서는 중규모 수치 모델의 정확도 향상을 위한 자료동화 방법으로써 Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA) 방법을 이용한다. 풍력-기상자원지도는 공간분해능 1 km 해상도로 개발된다. 풍력-기상자원지도는 1998-2008년까지의 평균적인 상태에 대하여 모의를 하기 위하여 통계적인 방법으로 11년 기간의 평균과 유사한 기간을 선정하였다. 풍력-기상자원지도는 연 평균, 월 평균 풍속과 주 풍향, 주풍향 발생 비율 등의 정보를 제공한다. 우리나라 풍속의 평균 분포는 내륙 산악지역, 남해안, 제주도에서 강풍이 발생하며 주 풍향은 대체로 북서풍이다. 주 풍향의 발생비율은 산악 지역과 남 동해안에서 높아 풍력 발전의 최적지 정보를 제공한다. 1 km 해상도의 모델과 관측의 오차는 서해안 등의 해안지역보다 강원 산악지역에서 오차가 더욱 증가하였다. 이러한 산악 지역의 오차는 복잡한 지형에서는 1km 미만의 수 백 m 해상도 수치모의가 필요함을 지시한다. 따라서 본 연구에서는 WRF-LES 모형을 이용하여 333m 해상도의 기상자원지도를 개발한다. 333m 해상도의 자원지도 영역은 강원도 지역에 대하여 모의되었다. 333m 해상도의 풍속 분포는 1km 해상도의 풍속 분포와 비교하였을 때 풍속의 분포가 보다 세밀하게 표현되었다. 정량적인 검증을 하였을 때 관측소에 따라 차이는 있었으나 1km 해상도에서 과대 모의된 풍속의 분포가 현저히 개선이 되었으며, 시간적인 경향도 잘 일치함을 보였다.
국지규모의 기상해석을 위한 기존의 방법은 중규모 모델로부터 down-nesting에 의한 방법으로 모델의 해상도를 향상시켜 기상장을 해석하는 것이 일반적이다(Clark and Farley, 1984). 그러나, 이 방법은 단지 물리적인 격자구조만을 향상시킨 것으로 근본적인 모델 내부 구조의 향상을 가져온 것은 아니다. 따라서, 다양한 토지 피복이 혼재해 있는 도심지를 대상으로 하는 고해상도의 국지기상 모델에 대하여 계산시간과 정확성을 고려한 효율적인 지표면 열수지 모델의 구축이 요구되고 있다. (중략)
본 연구에서는 초단시간 강수예보(VSRF, Very Short-Range Forecast of precipitation) 시스템 구축 현황을 소개하고자 한다. VSRF 모델은 레이더 반사도 자료와 지상 AWS 자료를 이용하여 레이더-AWS 강우강도를 산출하는 강수분석과정과 분석된 강수량 자료와 중규모 수치예보장을 사용하여 외삽법에 의한 초단시간 강수예보를 수행하는 예보과정, 실시간으로 산출된 강수예보 자료를 검증하고 홈페이지에 제공하는 자료지원과정으로 구성된다. 본 연구에서는 모델의 예보능력을 향상시키기 위해 크게 두 가지 측면에서 모델을 개선하였다. 첫째는 모델의 입력자료인 레이더-AWS 강우강도 자료를 기상연구소 원격탐사연구실에서 운영하던 WPMM (Window Probability Matching Method)과 기상청 기상레이더과에서 운영하던 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation)의 알고리즘을 통합하여 정확한 강우강도 자료인 레이더-AWS 강우강도(RAR, Radar-AWS Rain rate) 시스템을 구축하여 개선하였으며, 둘째는 외삽과정을 통한 예보가 3시간이 지나면 예측능력이 감소하는 문제점을 보완하기 위해 현업 중규모 모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)의 예측강수와 병합하여 모델을 개선하였다. 또한 이를 시계열 검증 및 공간 검증하는 실시간 검증 시스템을 구축하여 실시간으로 모델의 정확성을 평가하고 있다. 그 결과 입력자료 개선을 통한 모델의 정확도는 크게 향상된 결과는 볼 수 없었지만 미약하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 모델의 병합을 통한 모델의 개선은 예측 3시간 이후부터는 50% 정도 향상되었다.의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에
Gulf Stream 인근해역에서 해양 중규모 와동의 삼차원 구조분석을 HYCOM 수치모델을 사용하여 수행하였다. 시계방향 및 반시계 방향으로 회전하는 와동들의 구조를$1/12^{\circ}$와 $1/48^{\circ}$ 두개의 모델 해상도를 사용하여 비교하였다. 라그랑지안 모수인 Finite Size Lyapunov Exponent (FSLE) 와 Okubo-Weiss parameter(OW) 분포를 분석한 결과 표층의 와동구조가 수심 깊은 곳까지 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 와동에 의한 수평방향 해수운동이 수직방향 해수운동보다 크기 때문인 것으로 해석되었다. 고해상도 모델의 경우 와동근처에서 10 km 미만의 미세난류구조 들이 많이 발견되었으며, 이러한 미세난류구조들은 고해상도 모델의 와동근처에서 해수의 움직임을 저해상도 모델보다 불규칙하게 만드는 것으로 나타났다. 이러한 미세난류구조에 의한 해수의 불규칙한 움직임은 분산계수 (dispersion coefficient)에도 영향을 미치는데, 수평 분산계수의 경우 해수운동이 자유로운 고해상도 모델이 저해상도 모델보다 그 값이 더 크게 나타났다. 수직 분산계수의 값은 저해상도 모델에서 더 크게 나왔는데, 이는 와동의 경사진 궤도를 따라 움직이는 저해상도 모델의 해수운동이 수직 분산계수값을 증가시키기 때문인 것으로 들어났다. 상대 수직 분산계수의 경우 이러한 궤도의 영향이 줄어들기 때문에 해수의 수직운동을 측정하는데 있어 절대 수직 분산계수 보다 더 적합한 것으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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