• 한국농림기상학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.76-84
• /
• 2013

기상청 동네예보의 공간규모를 농촌현실에 맞게 상세화 하는 일은 농업기상정보의 가치를 높이기 위한 전제조건이다. 이 연구에서는 기온역전조건에서 기상청의 중규모 기온예보를 집수역 내 지형특성이 반영된 국지기온예보로 상세화 할 수 있는 간단한 기법을 제시하였다. 지리산 남사면에 위치한 전형적인 복잡지형의 농촌 집수역($50km^2$)을 대상지역으로 선정하고, 2011년 10월부터 2012년 4월 기간 중 기온역전에 의한 냉기집적이 의심되는 62일에 대해 동네예보 0600기온자료($5km{\times}5km$ 격자)를 수집하였다. 여기에 단일집수역의 냉기호 및 온난대효과를 모의할 수 있는 소기후모형을 적용하여 상세격자($30m{\times}30m$) 단위로 표출하였다. 연구대상지역에 설치된 무인기상관측기 12지점 자료를 이용, 보정된 0600 기온예보값을 검증한 결과, 기온역전일의 평균 ME는 ${\pm}1^{\circ}C$, RMSE는 $1.6^{\circ}C$를 보였다. 이 결과는 동네예보 경우(ME ${\pm}2^{\circ}C$, RMSE $1.9^{\circ}C$)에 비하여 지역적 편기성이 크게 개선된 것으로서, 찬 공기가 집적되는 저지대에서 더욱 개선효과가 컸다. 보정된 예보기온의 추정오차가 $2^{\circ}C$ 미만인 경우는 전체 기온역전일 중 80%에 해당하였으며, 절반 정도는 추정오차가 $1^{\circ}C$ 이내였다. 동상해 위험이 큰 기상조건에서 소기후모형에 의해 보정된 동네예보를 지역 내 각 농장에 제공할 경우 무보정 동네예보를 제공하는 것에 비해 신뢰도를 크게 높일 수 있어 동상해 위험의 조기경보시스템 실용화에 기여할 것으로 기대된다.

• 대기
• /
• 제26권4호
• /
• pp.599-615
• /
• 2016

This study investigates the accuracy of short-term ocean predictions during the development of ocean stratification for the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal Forecast System version 5 (GloSea5) as well as the effect of atmosphere-ocean coupling on the predictions through a series of sensitive numerical experiments. Model performance is evaluated using the marine meteorological buoys at seas around the Korean peninsular (KP), Tropical Atmosphere Ocean project (TAO) buoys over the tropical Pacific ocean, and ARGO floats data over the western North Pacific for boreal winter (February) and spring (May). Sensitive experiments are conducted using an ocean-atmosphere coupled model (i.e., GloSea5) and an uncoupled ocean model (Nucleus for European Modelling of the Ocean, NEMO) and their results are compared. The verification results revealed an overall good performance for the SST predictions over the tropical Pacific ocean and near the Korean marginal seas, in which the Root Mean Square Errors (RMSE) were $0.31{\sim}0.45^{\circ}C$ and $0.74{\sim}1.11^{\circ}C$ respectively, except oceanic front regions with large spatial and temporal SST variations (the maximum error reached up to $3^{\circ}C$). The sensitive numerical experiments showed that GloSea5 outperformed NEMO over the tropical Pacific in terms of bias and RMSE analysis, while NEMO outperformed GloSea5 near the KP regions. These results suggest that the atmosphere-ocean coupling substantially influences the short-term ocean forecast over the tropical Pacific, while other factors such as atmospheric forcing and the accuracy of simulated local current are more important than the coupling effect for the KP regions being far from tropics during the development of ocean stratification.

• 응용통계연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.535-546
• /
• 2011

본 연구는 겨울철 남한지역 황사출현일수에 대한 이 범주 계절예측모형 개발을 목적으로 수행되었다. 최근 31년간 관측된 황사출현일수를 예측량으로 하고, 황사발원지 기상요소(지상기온, 강수량, 강설량, 지상풍속)에 대한 NCEP 재분석자료 예측치와 광역규모 기후지수들을 잠재적 예측인자로 사용하였다. 월별로 구분하여 예측모형을 개발하기 위하여 네 종류 통계모형(중회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무모형, 지지벡터기계)을 각각 적용하였다. 예측모형 평가측도인 정분류율, 탐지확률, 잘못된 경고를 사용하여 모형 비교하고 예측모형을 제안하였다.

• 대기
• /
• 제20권3호
• /
• pp.287-306
• /
• 2010

An ensemble Kalman filter (EnKF) with Weather Research and Forecasting (WRF) Model is applied for Typhoon Wukong (200610) to investigate the performance of ensemble forecasts depending on experimental configurations of the EnKF. In addition, the ensemble sensitivity analysis is applied to the forecast and analysis ensembles generated in EnKF, to investigate the possibility of using the ensemble sensitivity analysis as the adaptive observation guidance. Various experimental configurations are tested by changing model error, ensemble size, assimilation time window, covariance relaxation, and covariance localization in EnKF. First of all, experiments using different physical parameterization scheme for each ensemble member show less root mean square error compared to those using single physics for all the forecast ensemble members, which implies that considering the model error is beneficial to get better forecasts. A larger number of ensembles are also beneficial than a smaller number of ensembles. For the assimilation time window, the experiment using less frequent window shows better results than that using more frequent window, which is associated with the availability of observational data in this study. Therefore, incorporating model error, larger ensemble size, and less frequent assimilation window into the EnKF is beneficial to get better prediction of Typhoon Wukong (200610). The covariance relaxation and localization are relatively less beneficial to the forecasts compared to those factors mentioned above. The ensemble sensitivity analysis shows that the sensitive regions for adaptive observations can be determined by the sensitivity of the forecast measure of interest to the initial ensembles. In addition, the sensitivities calculated by the ensemble sensitivity analysis can be explained by dynamical relationships established among wind, temperature, and pressure.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.73-86
• /
• 2000

지리 정보시스템(GIS: Geographic Information System)은 공간상에 존재하는 지리 객체의 데이터를 수집, 저장하고 이를 분석, 가공하여 도시계획, 지적 관리, 삼림 자원 관리 등, 지리 관련 응용 분야에 널리 활용하는 시스템이다. 지금까지 지리정보 시스템의 중요성과 필요성이 널리 입증되어 그에 대한 연구는 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구들은 지리정보를 단순히 공간상의 정보만으로 취급하였으며, 시간에 따른 공간 데이터의 변화를 고려하지 않았거나 간단히 취급하여 왔다. 따라서, 교통 정보 관리나 기상예보 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 실세계를 정확히 반영할 수 없었다. 시간지원(時間支援) 지리정보 시스템(Temporal GIS : TGIS)은 기존의 지리 정보시스템에 시간 개념을 확장하여 공간정보 및 비공간 속성정보 뿐만 아니라 시간에 따른 객체의 변화를 표현하여 동적인 세계를 더욱 정확히 묘사하는 새로운 데이터베이스의 연구 분야이다. 본 연구에서는 이러한 TGIS에서 중복 데이터를 최소화하는 데이터베이스를 설계하고, 이러한 시간 개념을 둔 TGIS를 해양에 접목하여, 해양에서 일어나는 거의 모든 현상과 관계가 깊은 수온과 염분을 처리하는 방법을 제시하였다. 또한, 지금까지 관측된 데이터를 활용하여, 등온선과 등염분선을 그래픽으로 작성할 수 있는 시스템의 구현과 이 시스템을 통하여 등온선 및 등염분선을 예측할 수 있는 예측시스템을 구현하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제55권10호
• /
• pp.426-432
• /
• 2006

This paper describes the concepts of Static Line Rating (SLR) and Dynamic Line Rating (DLR) and the computational methods to demonstrate them. Calculation of the line capacity needs the heat balance equation which is also used for computing the reduced tension in terms of line aging. SLR is calculated with the data from the worst condition of weather throughout the year. Even now, the utilization ratio is obtained from this SLR data in Korea. DLR is the improved method compared to SLR. A process for DLR reveals not only improved line ratings but also more accurate allowed line ratings based on line aging and real time conditions of weather. In order to reflect overhead transmission line aging in DLR, this paper proposes the method that considers the amount of decreased tension since the lines have been installed. Therefore, the continuous allowed temperature for remaining life time is newly acquired. In order to forecast DLR, this paper uses weather forecast models, and applies the concept of Thermal Overload Risk Probability (TORP). Then, the new concept of Dynamic Utilization Ratio (DUR) is defined, replacing Static Utilization Ratio (SUR). For the case study, the two main transmission lines which are responsible for the north bound power flow in the Seoul metropolitan area are chosen for computing line rating and utilization ratio. And then line rating and utilization ratio are analyzed for each transmission line, so that comparison of the present and estimated utilization ratios becomes available. Finally, this paper proves the validity of predictive DUR as the objective index, with simulations of emergency state caused by system outages, overload and so on.

• 한국가스학회지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.52-58
• /
• 2019

본 연구에서는 국내 도시가스 인수량에 대한 예측 모델을 개발하였다. 국내의 도시가스 회사는 KOGAS에 차년도 수요를 예측하여 보고해야 하므로 도시가스 인수량 예측은 도시가스 회사에 중요한 사안이다. 도시가스 사용량에 영향을 미치는 요인은 용도구분에 따라 다소 상이하나, 인수량 데이터는 용도별 구분이 어렵기 때문에 특정 용도에 관계없이 영향을 주는 요인으로 외기온도를 고려하여 모델개발을 실시하였다.실험 및 검증은 JB주식회사의 2008년부터 2018년까지 총 11년 치 도시가스 인수량 데이터를 사용하였으며, 전통적인 시계열 분석 중 하나인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)와 딥러닝 기법인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 각각 예측 모델을 구축하고 두 방법의 단점을 최소화하기 위하여 다양한 앙상블(Ensemble) 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제안한 일별 예측의 오차율 절댓값 평균은 Ensemble LSTM 기준 0.48%, 월별 예측의 오차율 절댓값 평균은 2.46%, 1년 예측의 오차율 절댓값 평균은 5.24%임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.111-125
• /
• 1996

GMS 적의영상 자료와 적외 파장의 휘도온도(TBB)자료를 이용하여 태풍의 중심 위치와 강도를 예측하는 기법을 개발하 였다. 먼저 TBB의 각 온도대 별로 색을 주어 분석한 구름 패턴과 구름 밴드의 특이한 형태를 이해함으로써 태풍의 중심 위치를 결정하였다. 다음으로 태풍의 강도를 예측하기 위하여 태풍 중심 주위의 TBB값과 태풍 중심기압(혹은 최대풍속)과의 상관관계를 구하여 보았다. 그 결과 두 변 수 사이에는 일정한 시간타(24시간)를 수반하는 상관관계가 있음을 알았다. 특히 태풍 중심으로부터 300 km 이내 영역의 TBB의 평균값이 24시간 후의 태풍 중심기압(혹은 최대풍속)과 밀접한 관련이 있음이 밝혀졌다. 이러한 관계로부터 태풍 중심기압(혹은 최대풍속)을 예측할 수 있는 회귀식을 산출하였다.

• 대기
• /
• 제31권4호
• /
• pp.421-431
• /
• 2021

The Yeongdong region is frequently vulnerable to heavy snowfall in winter in terms of societal and economical damages. By virtue of a lot of previous efforts, snowfall forecast has been significantly improved, but the performance of light snowfall forecast is still poor since it is very conducive to synoptic and mesoscale interactions, largely attributable to Taeback mountains and East Sea effects. An intensive observation has been made in cooperation with Gangwon Regional Meteorological Office and National Institute of Meteorological Studies in winter seasons since 2019. Two distinctive Cold Air Damming (CAD) events (14 February 2019 and 6 February 2020) were observed for two years when the snowfall forecast was wrong specifically in its location and timing. For two CAD events, lower-level temperature below 2 km ranged to lowest limit in comparisons to those of the previous 6-years (2014~2019) rawinsonde soundings, along with the stronger inversion strength (> 2.0℃) and thicker inversion depth (> 700 m). Further, the northwesterly was predominant within the CAD layer, whereas the weak easterly wind was exhibited above the CAD layer. For the CAD events, strong cold air accumulation along the east side of Taeback Mountains appeared to prevent snow cloud and convergence zone from penetrating into the Yeongdong region. We need to investigate the influence of CAD on snowfall in the Yeongdong region using continuous intensive observation and modeling studies altogether. In addition, the effect of synoptic and mesoscale interactions on snowfall, such as nighttime drainage wind and land breeze, should be also examined.

• 대기
• /
• 제31권4호
• /
• pp.461-472
• /
• 2021

Yeongdong has frequently suffered from severe snowstorms, which generally give rise to societal and economic damages to the region in winter. In order to understand its mechanism, there has been a long-term measurement campaign, based on the rawinsonde measurements for every snowfall event at Gangneung since 2014. The previous observations showed that a typical heavy snowfall is generally accompanied with northerly or northeasterly flow below the snow clouds, generated by cold air outbreak over the relatively warmer East Sea. An intensive and multi-institutional measurement campaign has been launched in 2019 mainly in collaboration with Gangwon Regional Office of Meteorology and National Institute of Meteorological Studies of Korean Meteorological Administration, with a special emphasis on winter snowfall and spring windstorm altogether. The experiment spanned largely from February to April with comprehensive measurements of frequent rawinsonde measurements at a super site (Gangneung) with continuous remote sensings of wind profiler, microwave radiometers and weather radar etc. Additional measurements were added to the campaign, such as aircraft dropsonde measurements and shipboard rawinsonde soundings. One of the fruitful outcomes is, so far, to identify a couple of cold air damming occurrences, featuring lowest temperature below 1 km, which hamper the convergence zone and snow clouds from penetrating inland, and eventually make it harder to forecast snowfall in terms of its location and timing. This kind of comprehensive observation campaign with continuous remote sensings and intensive additional measurement platforms should be conducted to understand various orographic precipitation in the complex terrain like Yeongdong.