• 한국지구과학회지
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• 제45권1호
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• pp.19-36
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• 2024

1개월과 3개월 장기 예보를 지원하기 위해 기상청에서 현업운용 중인 GloSea6 기후예측시스템에는 대기 중 대기화학-에어로졸 물리과정(UKCA)이 연동되어 있지 않다. 본 연구에서는 저해상도의 GloSea6와 여기에 대기화학-에어로졸 과정을 연동시킨 GloSea6-UKCA를 CentOS 기반 리눅스 클러스터에 설치하여 2000년 봄철에 대한 예비적인 예측결과를 살펴보았다. 현업 고해상도 GloSea6 모델이 방대한 전산자원을 필요로 한다는 점을 고려할 때, 저해상도 GloSea6와 GloSea6-UKCA 모델은 대기화학-에어로졸 과정의 연동에 따른 효과를 살펴보기에 적합하다. 저해상도 GloSea6와 GloSea6-UKCA는 2000년 3월 1일 00Z부터 75일 간 구동되었으며, 두 모델이 예측한 2000년 4월 지상 기온과 일평균 강수량의 공간 분포를 ERA5 재분석자료와 비교하였다. GloSea6-UKCA가 예측한 기온과 강수 분포는 기존 GloSea6에 비해 ERA5 재분석자료에 보다 더 유사해졌다. 특히 우리나라를 포함한 동아시아 지역에 대해 과대 모의 경향이 있던 봄철 지상 기온과 일평균 강수량의 예측 결과의 개선이 주목할 만하다. 또한 적분 시간에 따른 예측된 기온과 강수량의 시계열에서도 GloSea6-UKCA가 GloSea6보다 재분석자료에 더 가까워진 시간 변화 경향을 살펴볼 수 있었다. 이는 대기화학-에어로졸 과정이 GloSea6에 연동되었을 때 동아시아지역 봄철 예측 성능이 개선될 수 있음을 보여준다.

• 환경영향평가
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• 제15권4호
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• pp.249-258
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• 2006

Impacts of global warming have been identified in many areas including natural ecosystem. A good number of studies based on climate models forecasting future climate have been conducted in many countries worldwide. Due to its global coverage, GCM, which is a most frequently used climate model, has limits to apply to Korea with such a narrower and complicated terrain. Therefore, it is necessary to perform a study impact assessment of climate changes with a climate model fully reflecting characteristics of Korean climate. In this respect, this study was designed to compare and analyze the GCM and RCM in order to determine a suitable climate model for Korea. In this study, spatial scope was Korea for 10 years from 1981 to 1990. As a research method, current climate was estimated on the basis of the data obtained from observation at the GHCN. Future climate was forecast using 4 GCMs furnished by the IPCC among SRES A2 Scenario as well as the RCM received from the NIES of Japan. Pearson correlation analysis was conducted for the purpose of comparing data obtained from observation with GCM and RCM. As a result of this study, average annual temperature of Korea between 1981 and 1990 was found to be around $12.03^{\circ}C$, with average daily rainfall being 2.72mm. Under the GCM, average annual temperature was between 10.22 and $16.86^{\circ}C$, with average daily rainfall between 2.13 and 3.35mm. Average annual temperature in the RCM was identified $12.56^{\circ}C$, with average daily rainfall of 5.01mm. In the comparison of the data obtained from observation with GCM and RCM, RCMs of both temperature and rainfall were found to well reflect characteristics of Korea's climate. This study is important mainly in that as a preliminary study to examine impact of climate changes such as global warming it chose appropriate climate model for our country. These results of the study showed that future climate produced under similar conditions with actual ones may be applied for various areas in many ways.

• Corrosion Science and Technology
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• 제19권4호
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• pp.174-188
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• 2020

Atmospheric corrosion is a natural surface degradation process of metal due to changes in environmental parameters in the surrounding atmosphere. It is very sensitive to environmental parameters such as temperature, relative humidity, sulphur dioxide, and chloride, making it a major global economic challenge. Existing forecasting empirical corrosion models including the ISO standard are based on statistical analysis of experimental studies without considering the behavior of atmospheric parameters. The present study proposes a reliable global empirical model for estimating short and long-term atmospheric corrosion rates based on environmental parameters and corrosion mechanisms obtained from a parametric study. Repercussion of atmospheric corrosion rate due to individual and combined influences of environmental parameters specifies their importance in the estimation. New global empirical coefficients obtained for environmental parameters are statistically established (R² =0.998) with 95% confidence limit. They are validated using experimental datasets of existing studies observed at 88 different continental locations. The current proposed model can predict atmospheric corrosion by means of corrosion formation mechanisms influenced by combined effects of environmental parameters, further abating applicability limitations of location and time.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.190-194
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• 2018

The runway visual range is one of the important factors that decide the possibility of taking offs and landings of the airplane at local airports. The runway visual range is affected by weather conditions like fog, wind, etc. The pilots and aviation related workers check a local weather forecast such as runway visual range for safe flight. However there are several local airfields at which no other forecasting functions are provided due to realistic problems like the deterioration, breakdown, expensive purchasing cost of the measurement equipment. To this end, this study proposes a prediction model of runway visual range for a local airport by applying convolutional neural network that has been most commonly used for image/video recognition, image classification, natural language processing and so on to the prediction of runway visual range. For constituting the prediction model, we use the previous time series data of wind speed, humidity, temperature and runway visibility. This paper shows the usefulness of the proposed prediction model of runway visual range by comparing with the measured data.

• 대기
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• 제33권5호
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• pp.457-475
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• 2023

Accurately predicting localized heavy rainfall is challenging without high-resolution mesoscale cloud information in the numerical model's initial field, as precipitation intensity and amount vary significantly across regions. In the Korean Peninsula, the radar observation network covers the entire country, providing high-resolution data on hydrometeors which is suitable for data assimilation (DA). During the pre-processing stage, radar reflectivity is classified into hydrometeors (e.g., rain, snow, graupel) using the background temperature field. The mixing ratio of each hydrometeor is converted and inputted into a numerical model. Moreover, assimilating saturated water vapor mixing ratio and decomposing radar radial velocity into a three-dimensional wind vector improves the atmospheric dynamic field. This study presents radar DA experiments using a numerical prediction model to enhance the wind, water vapor, and hydrometeor mixing ratio information. The impact of radar DA on precipitation prediction is analyzed separately for each radar component. Assimilating radial velocity improves the dynamic field, while assimilating hydrometeor mixing ratio reduces the spin-up period in cloud microphysical processes, simulating initial precipitation growth. Assimilating water vapor mixing ratio further captures a moist atmospheric environment, maintaining continuous growth of hydrometeors, resulting in concentrated heavy rainfall. Overall, the radar DA experiment showed a 32.78% improvement in precipitation forecast accuracy compared to experiments without DA across four cases. Further research in related fields is necessary to improve predictions of mesoscale heavy rainfall in South Korea, mitigating its impact on human life and property.

• 대기
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• 제26권1호
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• pp.35-45
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• 2016

Initialization of the global seasonal forecast system is as much important as the quality of the embedded climate model for the climate prediction in sub-seasonal time scale. Recent studies have emphasized the important role of soil moisture initialization, suggesting a significant increase in the prediction skill particularly in the mid-latitude land area where the influence of sea surface temperature in the tropics is less crucial and the potential predictability is supplemented by land-atmosphere interaction. This study developed a new soil moisture initialization method applicable to the KMA operational seasonal forecasting system. The method includes first the long-term integration of the offline land surface model driven by observed atmospheric forcing and precipitation. This soil moisture reanalysis is given for the initial state in the ensemble seasonal forecasts through a simple anomaly initialization technique to avoid the simulation drift caused by the systematic model bias. To evaluate the impact of the soil moisture initialization, two sets of long-term, 10-member ensemble experiment runs have been conducted for 1996~2009. As a result, the soil moisture initialization improves the prediction skill of surface air temperature significantly at the zero to one month forecast lead (up to ~60 days forecast lead), although the skill increase in precipitation is less significant. This study suggests that improvements of the prediction in the sub-seasonal timescale require the improvement in the quality of initial data as well as the adequate treatment of the model systematic bias.

• 한국응용곤충학회지
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• 제50권4호
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• pp.343-352
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• 2011

줄무늬잎마름병을 매개하는 애멸구, Laodelphax striatellus Fallen의 온도에 따른 알 및 약충 발육 기간을 12.5, 15, 17.5, 20, 22.5, 25, 27.5, 30, 32.5, $35{\pm}1^{\circ}C$의 10개 항온, 14:10 (L:D) h 광, 상대습도 30~40% 조건에서 조사하였다. 알은 모든 온도 조건에서 1령으로 성공적으로 발육하였으며, 발육기간은 $12.5^{\circ}C$에서 44.5일로 가장 길었고 온도가 증가함에 따라 짧아져 $35^{\circ}C$에서 5.8일로 가장 짧았다. 약충은 12.5, 15, 17.5, 20, 22.5, 25, 27.5, $30^{\circ}C$에서 성충까지 발육 가능하였으며, 각 온도에서 약충 전체 발육기간은 132.7, 55.9, 37.7, 26.9, 20.2, 15.8, 14.9, 17.4일이 소요되었다. 온도와 발육율과의 관계를 설명하기 위해 선형 및 4개의 비선형 (Briere 1, Lactin 2, Logan 6, Poikilotherm rate) 모델을 사용하여 분석하였다. 선형 모델을 이용하여 추정한 알과 약충 전체기간 발육을 위한 발육영점온도는 각각 $10.2^{\circ}C$와 $10.7^{\circ}C$였으며 발육에 필요한 유효적산온도는 각각 122.0, 238.1DD였다. 4가지 비선형 모델 중 Poikilotherm rate 모델이 모든 발육단계에서 온도와 발육율과의 관계를 가장 잘 설명하였다 ($r^2$=0.98~0.99). 알 및 유충의 발육단계별 발육완료 분포는 two-parameter Weibull 함수를 사용하였으며 모든 발육단계에서 비교적 높은 상관관계 ($r^2$=0.84~0.94) 값을 보여 양호한 모형 적합성을 보였다. DYMEX$^{(R)}$(version 3.0)를 이용하여 2개 지역에서 애멸구 월동 개체군의 발육을 추정한 결과 월동 후 개체군의 생리적 연령을 0.2로 가정하고 온도발육 모델로 Poikilotherm rate 모델을 사용하였을 경우 높은 우화시기 예측력을 볼 수 있었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제58권4호
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• pp.347-354
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• 2019

벼에 줄무늬잎마름병을 유발하는 애멸구(Laodelphax striatellus)의 온도에 따른 산란 등 성충 활동 특성을 12.5~35.0℃ 10개 항온조건 광주기 14L:10D에서 조사하였다. 산란모델을 만들기 위한 단위 함수를 개발하고 DYMEX를 이용하여 개체군 밀도 변동 모델을 구축하였다. 성충 수명은 15.0℃에서 56.0일로 가장 길었고, 35.0℃에서 17.7일로 가장 짧았으며 온도가 올라감에 따라 수명도 짧아지는 경향을 보였다. 암컷 한 마리당 총산란수는 22.5℃에서 515.9개로 가장 많았으며, 35℃에서 18.6개로 가장 적었다. 산란 모델 개발을 위해 성충발육율, 총산란수, 성충사망율 및 누적산란율 단위모델을 추정한 결과, 단위모델 모두에서 높은 수준의 모델 적합성을 보였다(r²=0.94~0.97). 개체군 밀도 변동 모델은 포트와 포장 실험을 통하여 예측 정확도를 평가하였다. 포트 및 포장 실험 결과 접종 후 30일까지는 각 조사 시점에서 밀도 및 영기 분포 비율의 예측 정확도가 비교적 높았으나 이후에는 1, 2령의 조사 밀도와 예측 밀도 간에 큰 차이가 발생하였고, 영기 분포 변화의 경우도 모델에서 실제 조사 자료보다 1~2단계의 발육 영기가 빠르게 추정되는 경향을 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권2호
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• pp.135-148
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• 2021

본 연구는 기상청 현업모델(LDAPS)로부터 예측된 서울의 도시열섬 강도와 지상 기온을 AWS 관측과 비교 평가하였다. 관측된 서울의 열섬 강도는 봄과 겨울동안 증가하며 여름동안 감소한다. 열섬 강도의 시간적 변동 경향은 새벽 시간 최대, 오후에 최소를 보인다. 기상청 국지기상예측시스템(LDAPS)으로부터 예측된 열섬 강도는 여름철 과대모의, 겨울철 과소모의 특징을 보인다. 특히 여름철은 주간에 과대 모의 경향이 증가하며, 겨울은 새벽 시간 과소 모의 오차가 크게 나타난다. LDAPS에서 예측된 지면 기온의 오차는 여름철 감소하며 겨울철 증가한다. 겨울철 열섬 강도의 과소 모의는 도시 기온의 과소 모의와 관련되었으며, 여름철 열섬 강도의 과대 모의는 교외 지역 기온의 과소 모의로부터 기인하는것으로 판단된다. 도시 열섬강도 예측성 개선을 위하여 도시효과를 고려하는 도시캐노피모델을 LDAPS와 결합하여 2017년 여름 기간동안 모의하였다. 도시캐노피모델 적용 후 도시의 지면 기온의 오차는 개선되었다. 특히 오전시간 과소모의되는 기온의 오차 개선 효과가 뚜렷하였다. 도시캐노피모델은 여름동안 과대 모의하는 도시열섬강도를 약화시키는 개선 효과를 보였다.

• 대기
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• 제25권3호
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• pp.483-499
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• 2015

This study examined the impact of change of land-use and meteorological condition due to urbanization on heat environment in Seoul metropolitan area over a decade (2000 and 2009) using Weather Research and Forecasting (WRF)-Urban Canopy Model (UCM). The numerical simulations consist of three sets: meteorological conditions of (1) October 2000 with land-use data in 2000 (base simulation), (2) October 2009 with land-use data in 2000 (meteorological condition change effect) and (3) October 2009 with land-use data in 2009 (both the effects of land-use and meteorological condition change). According to the experiment results, the change of land-use and meteorological condition by urbanization over a decade showed different contribution to the change of heat environment in Seoul metropolitan area. There was about $1^{\circ}C$ increase in near-surface (2 m) temperature over all of the analyzed stations due to meteorological condition change. In stations where the land-use type changed into urban, large temperature increase at nighttime was observed by combined effects of meteorological condition and land-use changes (maximum $4.23^{\circ}C$). Urban heat island (UHI) over $3^{\circ}C$ (temperature difference between Seoul and Okcheon) increased 5.24% due to the meteorological condition change and 26.61% due to the land-use change. That is, land-use change turned out to be contributing to the strengthening of UHI more than the meteorological condition change. Moreover, the land-use change plays a major role in the increase of sensible heat flux and decrease of latent heat flux.