중위도 기압골과 태풍 이동속도와의 상호작용에 대한 예측에서 한국기상청 전구자료동화예측시스템(GDAPS) 모델 바이어스 경향을 알아보기 위해 태풍 산바 사례가 선정되었다. 이 연구는 태풍 분석 및 예측 시스템(TAPS) 및 기상정보시스템-3(COMIS-3)에 저장된 태풍자료로부터 2012년 9월 15일 00UTC로 초기화 된 한국 기상청 GDAPS 분석장과 예측장을 사용하였다. 먼저 해면기압장은 500 hPa 제트구역과 연관하여 중위도 하층 저기압이 발생됨을 보여주었다. 이후 태풍 산바가 중위도 지역으로 들어온 후, 태풍의 이동속도가 증가될 것이라 예측되었다. 특히, 태풍 산바가 9월 17일 00UTC와 06UTC에 전향을 할 시점에 태풍 산바는 중위도 기압골 전면에서 중위도 서풍대와 상호작용을 하였다. 반면, 기상청 GDAPS 해면기압 예측장은 하층 중위도 저기압의 강도를 분석장보다 약하게 예측하였다. 결국 태풍 산바의 이동속도에 영향을 주는 중위도 순환은 분석장보다 느리게 나타났다. 이 순환은 500 hPa에서 제트가 약화됨으로서 증명되었다. 이런 이유로, 기상청 GDAPS 예측장은 태풍 산바가 중위도 기압골과 상호작용함으로써 느린 이동속도의 바이어스를 나타내었다.
다양한 지질학적 분화 강도에 따른 백두산 화산분출물의 확산 특성과 이들 분출물이 한반도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 대기역학모형 WRF (Weather Research and Forecasting)와 확산모형 FLEXPART를 이용하여 수치실험을 실시하였다. 연구 대상일은 화산재 유입이 예상되는 2010년 10월 21일의 종관장이며, 방출 후 48시간 동안 화산재의 이동을 분석하였다. 백두산 분화 후 한반도에 유입되는 강하화산재의 크기는 0.05 mm 이하가 대부분을 차지하며, 큰 입자는 확산에 의한 이동이 작기 때문에 유입가능성이 크지 않았다. 분화강도에 따른 화산재의 이동 특성을 보면, 분화강도 차이에 따른 입자의 분포도의 차이는 크지 않으나, 수밀도의 차이는 크게 나타났다. 한반도 내 도시별 화산재의 침적량 분석에서 화산재가 기류를 타고 동해에서 유입되고 태백산맥의 차폐효과에 의하여 한반도 동쪽에 위치한 강릉, 부산의 침적량이 초기에 증가하는 경향을 나타내며, 지역별 침적량은 일시에 급격하게 증가할 수 있다.
Neglecting the vertical transport from the surface, most of the previous studies on the long-range transport of pollutants have only considered the horizontal transport caused by the free atmosphere wind. I used a three dimensional numerical model, MM5 (The fifth generation Penn State Univ./NCAR Mesoscale Model) for the simulation of vertical transport of pollutants and investigated the mechanism of the vertical transport of atmospheric pollutants between planetary boundary layer(PBL) and free atmosphere by fronts. From the three dimensional simulation of MM5, the amount of pollutants transport from PBL to free atmosphere is 48% within 18 hour after the development of front, 55% within 24 hour, and 53% within 30 hour. The ratios of the vertically transported pollutant for different seasons are 62%, 60%, 54%, and 43% for spring, summer, fall, and winter, respectively. The most active areas for the vertical transport are the center of low pressure and the warm sector located east side of cold front, in which the strong upward motion slanted northward occurs. The horizontal advection of pollutants at the upper level is stronger than at the lower level simply because of the stronger wind speed. The simulation results shows the well known plum shape distribution of pollutants. The high concentration area is located in the center and north of the low pressure system, while the second highest concentration area is in the warm sector. It is shown that the most important mechanism for the vertical transport is vertical advection, while the vertical diffusion process plays an important role in the redistribution of pollutants in the PBL.
This study is to evaluate the accuracy of the meteorological information provided for the aircraft operating at low altitude. At first, it is necessary to identify crucial elements of weather information closely related to flight safety during low altitude flights. The study conducted a survey of pilots of low altitude aircraft, divided into pre-flight and in-flight phases, and reached an opinion that wind direction, wind speed, cloud coverage and ceiling and visibility are important items. Related to these items, we compared and calculated the accuracy of TAFs and METARs from Taean Airfield, Seosan Airport and Gunsan Airport because of their high number of domestic low-altitude flights. Accuracy analysis evaluated the accuracy of two numerical variables, Mean Absolute Error(MAE) and Root Mean Square Error(RMSE), and the cloud coverage which is categorical variable was calculated and compared by accuracy. For numeric variables, one-way ANOVA, which is a parameter-test, was approached to identify differences between actual forecast values and observations based on absolute errors for each item derived from the results of MAE and RMSE accuracy analyses. To determine the satisfaction of both normality assumptions and equivalence variability assumptions, the Shapiro-Wilk test was performed to verify that they do not have a normality distribution for numerical variables, and for the non-parametric test, Kruscal-Wallis test was conducted to determine whether or not they are satisfied.
미국은 전 세계 주요 곡물(밀, 옥수수, 콩 등)의 생산 및 수출 국가로 알려져 있다. 따라서 신뢰할 만한 기상 예측 정보를 바탕으로 해당 지역에 대한 작황을 추정하는 것은 우리나라의 곡물 수급을 안정적으로 계획하기 위해서 중요하다. 본 연구에서는 지역 규모의 일 기온 및 이를 기반으로 산출되는 농업기후지수의 계절 예측성을 향상시키는 데 목적을 두었다. 이를 위해 먼저 역학적 규모축소법을 위한 지역기후모형으로 WRF가 사용되었으며, 해당 모형의 초기 및 측면 경계조건으로 PNU CGCM에서 생산된 시간 별 전지구 예측자료가 활용되었다. WRF의 적분은 22년(2000~2021년) 동안 매년 하반기를 포함하는 기간(6~12월)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 WRF에 의해 모의된 일 평균⋅최저⋅최고기온에 대해 EQM을 적용하여 모형이 갖는 편의를 보정하였다. EQM을 이용하여 보정된(보정되지 않은) 자료들은 WRF_C (WRF_UC)로 명명하였다. WRF_UC는 미국 내 대부분의 지역에서 일 최저기온(최고기온)을 과대(과소) 모의했는데, 이는 저온(고온) 범위를 과소 모의한 특징에서 비롯되었다. WRF_C는 WRF_UC에 나타난 일 평균⋅최저⋅최고기온의 편의가 감소하고 공간분포에 대한 예측성이 향상되었기 때문에 결과적으로 일 기온을 기반으로 산출되는 농업기후지수의 예측성 향상을 유도했다.
우리나라는 산림 내 연료 물질 증가와 기후변화 등의 요인으로 산불의 연중화와 대형화가 증가하는 추세에 있으므로 산불 발생 확률에 대한 정보를 제공함으로써 산불 발생을 예방하여 피해를 최소화할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 산불예보시스템에서 제공하는 산불위험지수(DWI; Daily Weather Index)를 개선하기 위한 방법을 살펴보았다. 즉, 우리나라 산불위험지수의 시간 및 공간적 정확성 향상을 통한 고도화를 목적으로, 기상청에서 제공하는 동네예보 자료, 위성기반의 가뭄 지수, 산불 다발 지역 지도를 융합하여 5km 격자 형태로 제공되는 새로운 산불위험지수(FRI; Fire Risk Index)를 제안하였다. 산불위험지수는 캐나다에서 현업으로 사용되는 미세 연료 지수를 기반으로 우리나라에 최적화한 미세 연료 지수, 가뭄지수의 곱과 시간 및 공간적 가중치를 통하여 산출된다. 시간적인 정확성 향상을 위하여 산림청에서 제공하는 산불 피해 대장 표를 이용하여 월별 산불 통계량을 통한 월별 가중치를 적용하였으며, 공간적인 정확성 향상을 위하여 산불 다발 지역 지도의 산불 밀도 정보를 이용하여 가중치를 적용하였다. 월별 산불 발생 건수와 제안된 산불위험지수의 시계열을 분석하였을 때 증가 및 감소 경향을 잘 모의하고 있었으며, 5km 격자 형태로 산불위험지수를 제공함으로써 행정 구역 단위로 산불위험지수를 제공할 때보다 상세한 정보를 제공할 수 있었으므로 지역적으로 더욱 정확하고 구체적인 산불 예방에 대한 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
한반도에 막대한 피해를 입힌 태풍 RUSA는 2002년 8월 30일에서 9월 1일간 한반도를 지나갔다. 이 태풍 RUSA가 진행하는 동안 GPS 수신 자료와 기상 자료를 이용하여 대류권에서의 습윤 지연량을 산출하고, 이 습윤지연량을 천정방향의 수증기량(IWV)으로 환산하여 이 수증기량으로부터 PWV(Precipitable Water Vapor)를 산출하였다. 본 연구에서는 서울, 원주, 서산, 상주, 전주, 청주, 대구, 울진, 진주, 대전, 목포, 속초, 제주의 13개 GPS 상시관측소 데이터를 이용하여 PWV를 산출하였다. 산출한 PWV의 시계열 분석을 통해 실제 강수량과 비교한 결과 태풍 RUSA가 진행하는 동안 PWV가 정점을 보이는 부근에서 실제 강수량이 발생하였다. 또한, 태풍 RUSA의 이동 경로와 PWV가 최고조를 이루는 시간을 분석한 결과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. GPS 자료로부터 산정된 PWV를 이용하여 tomograph를 작성하고 GMS 위성 영상과 비교한 결과 매우 근접한 결과를 얻을수 있었으므로 기상 예보를 위한 수치예보모델로의 활용 가능성을 제시할 수 있었다.
Numerical air quality forecasting suffers from the large uncertainties of input data including emissions, boundary conditions, earth surface properties. Data assimilation has been widely used in the field of weather forecasting as a way to reduce the forecasting errors stemming from the uncertainties of input data. The present study aims at evaluating the effect of input data on the air quality forecasting results in Korea when data assimilation was invoked to generate the initial concentrations. The forecasting time was set to 36 hour and the emissions and initial conditions were chosen as tested input parameters. The air quality forecast model for Korea consisting of WRF and CMAQ was implemented for the test and the chosen test period ranged from November $2^{nd}$ to December $1^{st}$ of 2014. Halving the emission in China reduces the forecasted peak value of $PM_{10}$ and $SO_2$ in Seoul as much as 30% and 35% respectively due to the transport from China for the no-data assimilation case. As data assimilation was applied, halving the emissions in China has a negligible effect on air pollutant concentrations including $PM_{10}$ and $SO_2$ in Seoul. The emissions in Korea still maintain an effect on the forecasted air pollutant concentrations even after the data assimilation is applied. These emission sensitivity tests along with the initial condition sensitivity tests demonstrated that initial concentrations generated by data assimilation using field observation may minimize propagation of errors due to emission uncertainties in China. And the initial concentrations in China is more important than those in Korea for long-range transported air pollutants such as $PM_{10}$ and $SO_2$. And accurate estimation of the emissions in Korea are still necessary for further improvement of air quality forecasting in Korea even after the data assimilation is applied.
본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
풍력 자원의 단기 예측 가능성은 풍력 발전 단지의 경제적 타당성을 평가하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 풍력 자원의 단기 예측 가능성을 향상시키는 방법의 하나로 베이지안 칼만 필터를 후처리 과정으로 적용하였다. 이때 추정된 모델과 관측 데이터의 상관관계를 평가하기 위하여 일정 시간 동안 베이지안 칼만 훈련 기간이 요구된다. 본 연구는 여러 훈련 기간에 따라 예측 특성을 정량적으로 분석하였다. 태백 지역에서는 3일 단기 베이지안 칼만 훈련으로 기온과 풍속을 예측하는 것이 다른 훈련 기간을 적용할 때보다 우수한 예측 성능을 보였다. 반면 이어도는 6일 이상의 베이지안 칼만 필터의 훈련 기간을 적용한 경우 가장 좋은 예측 성능을 나타낸다. WRF 예측 성능이 떨어지는 사례에서 베이지안 칼만 필터의 예측 성능향상이 뚜렷하게 나타나며, 반대로 WRF 예측이 정확한 지점에서는 필터적용에 따른 성능향상 정도가 약한 경향을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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