• 한국지구과학회지
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• 제28권2호
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• pp.214-226
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• 2007

강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역$(110^{\circ}E-145^{\circ}E,\;25^{\circ}N-55^{\circ}N)$의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.

• 대기
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• 제22권4호
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• pp.455-464
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• 2012

This study investigates a 12 month-lead predictability of PNU Coupled General Circulation Model (CGCM) V1.1 hindcast, for which an oceanic data assimilated initialization is used to generate ocean initial condition. The CGCM, a participant model of APEC Climate Center (APCC) long-lead multi-model ensemble system, has been initialized at each and every month and performed 12-month-lead hindcast for each month during 1980 to 2011. The 12-month-lead hindcast consisted of 2-5 ensembles and this study verified the ensemble averaged hindcast. As for the sea-surface temperature concerns, it remained high level of confidence especially over the tropical Pacific and the mid-latitude central Pacific with slight declining of temporal correlation coefficients (TCC) as lead month increased. The CGCM revealed trustworthy ENSO prediction skills in most of hindcasts, in particular. For atmospheric variables, like air temperature, precipitation, and geopotential height at 500hPa, reliable prediction results have been shown during entire lead time in most of domain, particularly over the equatorial region. Though the TCCs of hindcasted precipitation are lower than other variables, a skillful precipitation forecasts is also shown over highly variable regions such as ITCZ. This study also revealed that there are seasonal and regional dependencies on predictability for each variable and lead.

• 대기
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• 제28권4호
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• pp.479-490
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• 2018

This study assesses the prediction skill of regional scale model for the mean temperature anomaly over South Korea produced by Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. The initial and boundary conditions of WRF are derived from PNU CGCM. The hindcast period is 11 years from 2007 to 2017. The model's prediction skill of mean temperature anomaly is evaluated in terms of the temporal correlation coefficient (TCC), root mean square error (RMSE) and skill scores which are Heidke skill score (HSS), hit rate (HR), false alarm rate (FAR). The predictions of WRF and PNU CGCM are overall similar to observation (OBS). However, TCC of WRF with OBS is higher than that of PNU CGCM and the variation of mean temperature is more comparable to OBS than that of PNU CGCM. The prediction skill of WRF is higher in March and April but lower in October to December. HSS is as high as above 0.25 and HR (FAR) is as high (low) as above (below) 0.35 in 2-month lead time. According to the spatial distribution of HSS, predictability is not concentrated in a specific region but homogeneously spread throughout the whole region of South Korea.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.175-175
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• 2011

IDF 곡선은 수리구조물의 설계에 이용되며 본 연구에서는 기후변화를 고려한 GCM의 시간적 공간적 축소화기법을 통하여 미래의 IDF 곡선을 생성하였다. GCM자료로는 HadCM3과 CGCM3의 지역주의와 경제발전을 지향하는 A2시나리오를 이용하였다. GCM자료에 대한 공간적인 축소화기법으로 다중회귀 모형인 SDSM(Statistical DownScaling Model)을 이용하여 2030년, 2050년, 2080년의 미래의 일강우 자료를 생성하였다. 이를 다시 시간적 축소화기법인 GEV분포를 이용한 Scaling-Invariance기법을 적용하여 시단위의 강우자료를 생성하였다. 이를 통해 최종적으로 HadCM3과 CGCM3에 대한 각각 미래의 IDF곡선을 생성하였다. CGCM3의 경우 지속적인 강우강도의 증가를 보였지만 HadCM3의 경우 2050년대 감소하다 2080년대 다시 증가하는 양상을 보였다. 또한 CGCM3의 경우 HadCM3의 경우보다 좀 더 높은 강우 강도를 보였다. 본 연구의 대상지역은 서울지역이며 생성된 자료의 신뢰성을 확보하기위하여 서울기상관측소의 1961년부터~2000년까지의 일단위 강우자료를 이용하여 검 보정을 수행하였다.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.353-366
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• 2015

The impact of land and ocean initial condition on coupled general circulation model seasonal predictability is assessed in this study. The CGCM used here is Pusan National University Couple General Circulation Model (PNU CGCM). The seasonal predictability of the surface air temperature and ocean potential temperature for boreal winter are evaluated with 4 different experiments which are combinations of 2 types of land initial conditions (AMI and CMI) and 2 types of ocean initial conditions (DA and noDA). EXP1 is the experiment using climatological land initial condition and ocean initial condition to which the data assimilation technique is not applied. EXP2 is same with EXP1 but used ocean data assimilation applied ocean initial condition. EXP3 is same with EXP1 but AMIP-type land initial condition is used for this experiment. EXP4 is the experiment using the AMIP-type land initial condition and data assimilated ocean initial condition. By comparing these 4 experiments, it is revealed that the impact of data assimilated ocean initial is dominant compared to AMIP-type land initial condition for seasonal predictability of CGCM. The spatial and temporal patterns of EXP2 and EXP4 to which the data assimilation technique is applied were improved compared to the others (EXP1 and EXP3) in boreal winter 2m temperature and sea surface temperature prediction.

• 한국기후변화학회지
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• 제1권1호
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• pp.59-73
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• 2010

현재 미래 기후변화에 따른 수자원을 전망하고, 이에 대한 적응 전략을 수립하는 연구의 가장 중요한 핵심은 바로 '불확실성'이다. 이 때문에 각 연구마다 상이한 결과를 나타내고 있으나, 이러한 불확실성을 줄이는 연구는 국내에서는 매우 미진한 상태이다. 이러한 불확실성의 근본 원인은 배출 시나리오, GCM(General Circulation Model), 상세화 기법, 강우-유출 모형 등을 각 연구마다 다르게 사용했기 때문이다. 본 연구에서는 IPCC 기후 시나리오 중 A, B 배출 시나리오를 바탕으로 생산되는 51개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 2001년부터 2008년까지 월평균 온도와 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교 결과, 온도 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나, 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 한반도에 적합한 GCM 시나리오를 선정하기 위해 효율성 계수, PDF, Relative Entropy를 이용한 방법을 적용하였다. 세 방법으로 선정된 시나리오 중 공통된 4개의 GCM 시나리오, 즉 CGCM2.3.2(MRI-M, B1), MIROC3.2medress(NIES, B1), CGCM2.3.2(MRI-M, A2), CGCM2.3.2(MRI-M, A1B)를 최종 선정하였다. 2040년 강수 전망에 있어서도 GCM 시나리오마다 최대 27.36%부터 최소 12.49%까지 서로 다른 증가 전망을 나타냈다. 선택된 GCM 시나리오는 한반도 지역이 대상이나 이수기의 모의결과에서 이질성(heterogeneity)을 나타내고 있어, 본 연구의 결과로 하나의 GCM 시나리오만으로 미래 기후를 전망한다는 것이 얼마나 위험한지 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 정량적으로 제시된 GCM 시나리오들이 미래 한반도 이수기 물 공급과 가뭄 재해 정책 수립에 우선적으로 활용해야 함을 제시하였다.

• 대기
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• 제29권5호
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• pp.671-687
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• 2019

This study evaluates the long-term seasonal predictability of summer (June, July and August) heatwaves over South Korea using 30-year (1989~2018) Hindcast data of the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. Heatwave indices such as Number of Heatwave days (HWD), Heatwave Intensity (HWI) and Heatwave Warning (HWW) are used to explore the long-term seasonal predictability of heatwaves. The prediction skills for HWD, HWI, and HWW are evaluated in terms of the Temporal Correlation Coefficient (TCC), Root Mean Square Error (RMSE) and Skill Scores such as Heidke Skill Score (HSS) and Hit Rate (HR). The spatial distributions of daily maximum temperature simulated by WRF are similar overall to those simulated by NCEP-R2 and PNU CGCM. The WRF tends to underestimate the daily maximum temperature than observation because the lateral boundary condition of WRF is PNU CGCM. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability of daily maximum temperature is higher in the predictions that start from the February and April initial condition. However, the PNU CGCM-WRF chain tends to overestimate HWD, HWI and HWW compared to observations. The TCCs for heatwave indices range from 0.02 to 0.31. The RMSE, HR and HSS values are in the range of 7.73 to 8.73, 0.01 to 0.09 and 0.34 to 0.39, respectively. In general, the prediction skill of the PNU CGCM-WRF chain for heatwave indices is highest in the predictions that start from the February and April initial condition and is lower in the predictions that start from January and March. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability is more influenced by lead time than by the effects of topography and/or terrain feature because both HSS and HR varies in different leads over the whole region of South Korea.

• 한국물환경학회지
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• 제25권6호
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• pp.863-871
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• 2009

For the assessment of climate change impacts on river flow condition, CGCM 3.1 T63 is selected as future climate information. The projections come from CGCM used to simulate the GHG emission scenario known as A2. Air temperature and precipitation information from the GCM simulations are converted to regional scale data using the statistical downscaling method known as MSPG. Downscaled climate data from GCM are then used as the input data for the modified TANK model to generate regional runoff estimates for 44 river locations in Nakdong river basin. Climate change is expected to reduce the reliability of water supplies in the period of 2021~2030. In the period of 2051~2060, stream flow is expected to be reduced in spring season and increased in summer season. However, it should be noted that there are a lot of uncertainties in such multiple-step analysis used to convert climate information from GCM-based future climate projections into hydrologic information.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권11호
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• pp.921-931
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• 2009

병성천의 기후변화에 대한 영향을 평가하기 위하여 CGCM 3.1 T63의 A2 시나리오를 미래기후정보로 선택하였으며, CGCM으로부터 획득된 강수자료를 비롯한 미래기후자료는 다지점 강수발생기를 통하여 지역기후자료로 규모내림되어졌다. 상기 규모내림된 기후자료는 병성천의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 SWAT모형의 입력자료로 사용되었다. 간단한 민감도분석의 결과로서, 대기 중 이산화탄소 농도의 증가는 증발산량의 감소와 토양수분의 증가를 유발하여 유출량을 증가시키는 작용을 하는 것으로 분석되었다. 수문반응은 강수의 변화와 동조되어 2021-2030년의 경우 유출량 감소가 예측되었으며, 2051-2060년의 경우 봄철 유출량 감소와 여름철 유출량 증가가 예측되었다. 토사유출량 또한 수문반응과 유사한 반응을 보임을 확인하였으나, 총 질소와 같은 영양물질은 반드시 수문반응과 비슷한 반응을 보이진 않음을 확인할 수 있었다. 하지만, 본 연구에서 사용된 GCM-규모내림과정-유역모형의 적용과 같은 다중모형화분석에는 각각의 모형화과정에서 많은 불확실성이 내재되어 있음에 유의하여야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.405-414
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• 2021

본 연구에서는 30년(1991-2020)에 대한 PNU CGCM-WRF chain에서 생산된 6개월 과거예측 자료를 이용하여 남한 전역에 대한 찰옥수수 수확일을 추정하고 평가하였다. 찰옥수수 수확일을 추정하기 위해 61개 지점의 기온 관측 자료와 모형의 기온 예측 자료를 파종일부터 수확 기준 온도까지 적산하는 적산온도 방법을 이용하였다. 평균 기온의 경우, 모형예측 자료는 분석기간(4~9월)에 대해 관측과 비교하여 약 2.9℃도 정도 기온을 과소모의하였다. 이러한 모형의 기온 오차가 적산온도에 반영되어, 관측으로 추정한 수확일과 비교하여 모형은 약 14.4~16.9일 늦게 찰옥수수 수확일을 모의하였다. 오차가 개선된 모형 결과는 기온 예측 자료의 평균 오차가 0.1℃로 감소되고, 수확일 지연이 약 1.1~1.3일로 감소되어 정량적으로 관측과 유사하게 모의하였다. 따라서, 본 연구에서는 PNU CGCM-WRF chain의 미래 기온 예측자료에 적산온도 생육추정 방법을 적용하여 찰옥수수 수확일을 추정함으로써 기후예측자료의 농업부문 활용성을 확인하였다. 찰옥수수와 같이 적산온도가 생육에 큰 영향을 미치는 작물의 경우, 본 연구에서 사용된 방법에 적합한 파종시기와 적산온도 기준값을 설정한다면 다양한 작물에 대한 생육시기 정보를 6개월 사전에 예측하고 활용할 수 있을 것으로 생각된다.