• 대기
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• 제33권2호
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• pp.73-104
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• 2023

Over the past 60 years, Korean numerical weather prediction (NWP) has advanced rapidly with the collaborative effort between the science community and the operational modelling center. With an improved scientific understanding and the growth of information technology infrastructure, Korea is able to provide reliable and seamless weather forecast service, which can predict beyond a 10 days period. The application of NWP has expanded to support decision making in weather-sensitive sectors of society, exploiting both storm-scale high-impact weather forecasts in a very short range, and sub-seasonal climate predictions in an extended range. This article gives an approximate chronological account of the NWP over three periods separated by breakpoints in 1990 and 2005, in terms of dynamical core, physics, data assimilation, operational system, and forecast application. Challenges for future development of NWP are briefly discussed.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권8호
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• pp.551-562
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• 2017

2014년부터 기상청에서 현업으로 활용하고 있는 전지구 계절예측시스템 GloSea5의 최대 6개월 예측 강수량을 수자원 및 여러 응용분야에 활용하기 위해서는 예측모델이 가지는 관측자료와의 정량적인 편의를 보정할 필요가 있다. 본 연구에서는 GloSea5의 예측 강수량에서 나타나는 편의를 보정하기 위해 확률분포형을 활용한 편의보정기법, 매개변수 및 비매개변수적 편의보정기법 등 총 11개의 기법을 활용하여 계절예측모델의 적용성을 평가하고 최적의 편의보정기법을 선정하고자 하였다. 과거재현기간에 대한 편의보정 결과, 비매개변수적 편의보정기법이 다른 기법에 비해 가장 관측자료와 유사하게 보정하는 것으로 분석되었으나 예측기간에 대해서는 상대적으로 많은 이상치를 발생시켰다. 이와는 대조적으로 매개변수적 편의보정기법은 과거재현기간 및 예측기간 모두 안정된 결과를 보여주고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수자원운영 및 관리, 수력, 농업 등 계절예측모델을 활용한 여러 응용분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대기
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• 제29권1호
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• pp.53-59
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• 2019

The quality of troposphere ozone in three reanalysis datasets is evaluated with longterm ozonesonde measurement at Pohang, South Korea. The Monitoring Atmospheric Composition and Climate (MACC), European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Interim Reanalysis (ERAI) and Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications version 2 (MERRA2) are particularly examined in terms of the vertical ozone structure, seasonality and long-term trend in the lower troposphere. It turns out that MACC shows the smallest biases in the ozone profile, and has realistic seasonality of lower-tropospheric ozone concentration with a maximum ozone mixing ratio in spring and early summer and minimum in winter. MERRA2 also shows reasonably small biases. However, ERAI exhibits significant biases with substantially lower ozone mixing ratio in most seasons, except in mid summer, than the observation. It even fails to reproduce the seasonal cycle of lower-tropospheric ozone concentration. This result suggests that great caution is needed when analyzing tropospheric ozone using ERAI data. It is further found that, although not statistically significant, all datasets consistently show a decreasing trend of 850-hPa ozone concentration since 2003 as in the observation.

• 대기
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• 제20권4호
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• pp.399-414
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• 2010

Sand and dust storm in East Asia, so called Asian dust, is a seasonal meteorological phenomenon. Mostly in spring, dust particles blown into atmosphere in the arid area over northern China desert and Manchuria are transported to East Asia by prevailing flows. An Asian dust event occurred on 6-8 May 2007 is chosen to investigate how sensitive the Asian dust transport forecast to the initial condition uncertainties and to interpret the characteristics of sensitivity structures from the viewpoint of dynamics and predictability. To investigate the forecast sensitivities to the initial condition, adjoint sensitivities that calculate gradient of the forecast aspect (i.e., response function) with respect to the initial condition are used. The forecast aspects relevant to Asian dust transports are dry energy forecast error and lower tropospheric pressure forecast error. The results show that the sensitive regions for the dry energy forecast error and the lower tropospheric pressure forecast error are initially located in the vicinity of the trough and then propagate eastward as the surface low system moves eastward. The vertical structures of the adjoint sensitivities for the dry energy forecast error are upshear tilted structures, which are typical adjoint sensitivity structures for extratropical cyclones. Energy distribution of singular vectors also show very similar structures with the adjoint sensitivities for the dry energy forecast error. The adjoint sensitivities of the lower tropospheric pressure forecast error with respect to the relative vorticity show that the accurate forecast of the trough (or relative vorticity) location and intensity is essential to have better forecasts of the Asian dust event. Forecast error for the atmospheric circulation during the dust event is reduced 62.8% by extracting properly weighted adjoint sensitivity perturbations from the initial state. Linearity assumption holds generally well for this case. Dynamics of the Asian dust transport is closely associated with predictability of it, and the improvement in the overall forecast by the adjoint sensitivity perturbations implies that adjoint sensitivities would be beneficial in improving the forecast of Asian dust events.

• 한국지구과학회지
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• 제45권4호
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• pp.327-337
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• 2024

The ocean is linked to long-term climate variability, but there are very few methods to assess the short-term performance of forecast models. This study analyzes the short-term prediction performance regarding ocean temperature and salinity of the Global Seasonal prediction system version 5 (GloSea5). GloSea5 is a historical climate re-creation (2001-2010) performed on the 1st, 9th, 17th, and 25th of each month. It comprises three ensembles. High-resolution hindcasts from the three ensembles were compared with the Array for Real-Time Geostrophic Oceanography (ARGO) float data for the period 2001-2010. The horizontal position was preprocessed to match the ARGO float data and the vertical layer to the GloSea5 data. The root mean square error (RMSE), Brier Score (BS), and Brier Skill Score (BSS) were calculated for short-term forecast periods with a lead-time of 10 days. The results show that sea surface temperature (SST) has a large RMSE in the western boundary current region in Pacific and Atlantic Oceans and Antarctic Circumpolar Current region, and sea surface salinity (SSS) has significant errors in the tropics with high precipitation, with both variables having the largest errors in the Atlantic. SST and SSS had larger errors during the fall for the NINO3.4 region and during the summer for the East Sea. Computing the BS and BSS for ocean temperature and salinity in the NINO3.4 region revealed that forecast skill decreases with increasing lead-time for SST, but not for SSS. The preprocessing of GloSea5 forecasts to match the ARGO float data applied in this study, and the evaluation methods for forecast models using the BS and BSS, could be applied to evaluate other forecast models and/or variables.

• 대기
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• 제24권4호
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• pp.565-571
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• 2014

본 연구에서는 국가태풍센터에서 운영하는 북서태평양 태풍 진로 계절예측모델의 6월부터 10월까지의 고정된 예측시점을 현업 예보자가 목적에 따라 3개월 단위로 그 예측기간을 조정할 수 있도록 개선하였다. 여름철과 가을철 태풍 전망을 발표하는 기상청 장기예보 일정에 부합해 예측결과를 산출하기 위해 계절별로 나누어 북서태평양의 대표적 태풍 진로 유형을 새로 분류하고 각 유형별 대규모 순환장과의 상관성을 분석해서 예측모델을 개발하였다. 이 모델들의 성능을 평가하고 현업에서의 활용 가능성을 확인하기 위해 교차타당화 방법을 이용해 1982년부터 2010년까지 과거기간 동안의 예측성능을 검증하였다. 태풍 진로 밀도의 예측에 있어 관측과 모델 값의 상관계수는 여름철에 0.70, 가을철에 0.55 정도를 보였으며, 이는 예측치가 관측에서 나타난 변동성의 99% 유의수준에서 모의되는 것으로 나타났다. 두 계절 모두 기후적인 관점에서 우수한 예측성능을 보였고, 또한 기존에 개발되었던 6월부터 10월까지 기간을 대상으로 하는 모델의 성능과 비슷한 수준인 것으로 나타났다. 이러한 예측 대상기간의 수정은 사용자가 본 모델의 초기 입력자료로 사용되는 네임리스트 입력 파라미터를 조정해 쉽게 조절할 수 있다. 또한 본 모델 예측 결과에 한반도 비상구역의 결과를 집중해서 산출하는 후처리 모듈을 추가하여 현업 예보에서 신속하게 모델을 구동하고 정확한 한반도 태풍활동 예측결과를 산출할 수 있도록 하였다. 비록 가을철 한반도 비상구역 태풍활동의 피크 해 모의에 한계성이 일부 나타났으나 향후 새로운 예측인자 도입 및 최적화, 다른 회귀분석 방법 시험 등을 통해 극복할 수 있을 것이다. 이 연구를 통해 개발된 3개월 단위 예측 모듈, 유저 친화적 인터페이스, 그리고 후처리 스크립트 추가를 통한 한반도 지역 예측기능들은 기상청 국가태풍센터의 태풍 장기 예보 업무에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.22-34
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• 2017

K-water의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model)은 단기예측 강수자료를 통해 댐의 예측 유출량 및 수위를 산출하는 모형으로, 장기적인 수문기상정보를 획득하기 위해서는 장기예측 강수자료를 입력자료로 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 국내에 도입된 기상청의 계절예측시스템인 GloSea5(Global Seasonal Forecast System version 5) 예측 강수량 앙상블을 K-DRUM의 입력자료로 사용하는 프로그램을 개발하였으며, 이를 통해 산출된 예측 유출량 앙상블 자료를 기반으로 댐 운영자에게 수문기상정보를 제공하는 웹 기반 확률장기예보 활용 물관리 의사결정지원시스템을 함께 구축하였다. GloSea5의 예측 결과를 입력자료로 사용하기 위하여 대상 댐 유역에 대해 전처리 과정을 수행한 후 편의보정기법을 적용하여 예측 강수 앙상블 자료를 산출하였으며, 이를 K-DRUM에 입력하여 수행하여 예측 유출량을 산출하였다. 이 과정에서 편의보정된 강수량과 강우-유출모형에서 산정된 예측 유출량은 그래프와 테이블로 함께 표출할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과를 통해 시스템의 사용자는 예측 강수량과 유출량을 토대로 댐의 방류량을 조정함으로써 댐 수위 모의 운영을 수행할 수 있게 되어 장기적인 물관리 의사결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권9호
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• pp.761-771
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• 2016

기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 용담댐유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 예측자료(Forecast; 이하 FCST)와 과거재현자료(Hindcast; 이하 HCST)로 제공되며 공간 수평해상도는 N216 ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약 60km이다. 이를 유역단위 물관리에 활용하기 위해서는 시 공간적인 상세화가 필요하므로 통계적 상세화 기법을 수행하여 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. HCST자료는 앙상블 형태로 주어지며 용담댐 유역의 앙상블 평균에 대한 6번 격자의 통계적인 상관성($R^2=0.60$, RMSE=88.92, NSE=0.57)이 가장 높게 나타났다. 또한 계절분석시 여름철의 경우 원시 GloSea5 강우량이 600.1mm로 관측값인 816.1mm 대비 -26.5%로 가장 많은 차이를 보였으며 상세화 후 GloSea5 강우량은 -3.1%의 오차율을 보였다. 대부분의 과소 모의된 결과가 여름철 홍수기에 해당되는 강우로 상세화 이후 강우가 회복되는 매우 중요한 결과를 보였다. 계절별 Moran's I 지수를 이용한 공간적 자기상관분석 결과 역시 통계적으로 유의성 있는 공간적인 분포를 나타냄으로써 자료의 불확실성을 개선하고 시 공간적인 정확도와 타당성을 입증하였다. HCST기간에 대한 GloSea5의 앙상블 강우에 대한 신뢰도를 향상시킴으로써 수문학적인 영향을 평가하기 위한 자료로서의 충분한 가능성을 확보하였으며 이러한 시 공간적인 재현성에 대한 평가결과는 향후 유역단위 물관리를 위한 기초자료로서 매우 중요한 역할을 할 것이다.