This study evaluates the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in reproducing the present-day (1981~2005) precipitation over Far East Asia and South Korea. The WRF model is configured with 25-km horizontal resolution within the context of the COordinated Regional climate Downscaling Experiment (CORDEX) - East Asia Phase 2. The initial and lateral boundary forcing for the WRF simulation are derived from European Centre for Medium-Range Weather Forecast Interim reanalysis. According to our results, WRF model shows a reasonable performance to reproduce the features of precipitation, such as seasonal climatology, annual and inter-annual variabilities, seasonal march of monsoon rainfall and extreme precipitation. In spite of such model's ability to simulate major features of precipitation, systematic biases are found in the downscaled simulation in some sub-regions and seasons. In particular, the WRF model systematically tends to overestimate (underestimate) precipitation over Far East Asia (South Korea), and relatively large biases are evident during the summer season. In terms of inter-annual variability, WRF shows an overall smaller (larger) standard deviation in the Far East Asia (South Korea) compared to observation. In addition, WRF overestimates the frequency and amount of weak precipitation, but underestimates those of heavy precipitation. Also, the number of wet days, the precipitation intensity above the 95 percentile, and consecutive wet days (consecutive dry days) are overestimated (underestimated) over eastern (western) part of South Korea. The results of this study can be used as reference data when providing information about projections of fine-scale climate change over East Asia.
In January 2021 heavy flood affected South Kalimantan with causing many casualties. The heavy rainfall is predicted to be generated due to the ENSO (El Nino-Southern Oscillation). The weak La-Nina mode appeared to generate more convective cloud above the warmed ocean and result in extreme rainfall with high anomaly compared to past historical rainfall event. Subsequently, the antecedent soil moisture distribution showed to have an important role in generating the flood response. Saturated flow and infiltration excess mainly contributed to the runoff generation due to the high moisture capacity. The hydro-meteorological processes in this event were deeply analyzed using the coupled atmospheric model of Weather Research and Forecasting (WRF) and the hydrological model extension (WRF-Hydro). The sensitivity analysis of the flood response to the SST anomaly and the soil moisture capacity also compared. Result showed that although SST and soil moisture are the main contributors, soil moisture have more significant contribution to the runoff generation despite of anomaly rainfall occurred. Model performance was validated using the Global Precipitation Measurement (GPM) and Soil Moisture Operational Products System (SMOPS) and performed reasonably well. The model was able to capture the hydro-meteorological process of atmosphere and hydrological feedbacks in the extreme weather event.
시 공간 분해능이 우수한 GPS 가강수량 자료를 활용하면 강수나 구름과 같이 변동성이 큰 기상현상에 대한 수치예보모델의 예측성 한계를 줄일 수 있다. 이 연구에서는 GPS 가강수량 자료를 수치 예보모델에 초기치로서 적용하기 위해 한국천문연구원과 해양수산부가 운영하고 있는 GPS 상시관측소 자료로부터 GPS 가강수량을 계산하였다. 시 공간적 규모가 작아 기존 수치예보모델에서 예측하기 어려운 국지적 집중호우사례를 선정하였다. 차세대 수치예보모델인 WRF(Weather Research & Forecasting)모델의 3차원 변분동화(3D-Var)기법을 이용하여 GPS 가강수량 자료를 초기치에 동화하였다. 이 연구는 GPS 가강수량 자료가 수치예보모델의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 하여 수치예보모델의 예측성 향상을 위한 연구방향을 제시 하였다.
The Ki-Jang research reactor (KJRR), a new research reactor in Korea, is being planned to fulfill multiple purposes. In this study, as an assessment of the environmental radiological impact, we characterized the atmospheric dispersion and deposition of radioactive materials released by an unexpected incident at KJRR using the weather research and forecasting-mesoscale model interface program-California Puff (WRF-MMIF-CALPUFF) model system. Based on the reproduced three-dimensional gridded meteorological data obtained during a 1-year period using WRF, the overall meteorological data predicted by WRF were in agreement with the observed data, while the predicted wind speed data were slightly overestimated at all stations. Based on the CALPUFF simulation of atmospheric dispersion (${\chi}/Q$) and deposition (D/Q) factors, relatively heavier contamination in the vicinity of KJRR was observed, and the prevailing land breeze wind in the study area resulted in relatively higher concentration and deposition in the off-shore area sectors. We also compared the dispersion characteristics between the PAVAN (atmospheric dispersion of radioactive release from nuclear power plants) and CALPUFF models. Finally, the meteorological conditions and possibility of high doses of radiation for relatively higher hourly ${\chi}/Q$ cases were examined at specific discrete receptors.
This study assesses the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in reproducing regional climate over CORDEX-East Asia Phase 2 domain with different cumulus parameterization schemes [Kain-Fritch (KF), Betts-Miller-Janjic (BM), and Grell-Devenyi-Ensemble (GD)]. The model is integrated for 27 months from January 1979 to March 1981 and the initial and boundary conditions are derived from European Centre for Medium-Range Weather Forecast Interim Reanalysis (ERA-Interim). The WRF model reasonably reproduces the temperature and precipitation characteristics over East Asia, but the regional scale responses are very sensitive to cumulus parameterization schemes. In terms of mean bias, WRF model with BM scheme shows the best performance in terms of summer/winter mean precipitation as well as summer mean temperature throughout the North East Asia. In contrast, the seasonal mean precipitation is generally overestimated (underestimated) by KF (GD) scheme. In addition, the seasonal variation of the temperature and precipitation is well simulated by WRF model, but with an overestimation in summer precipitation derived from KF experiment and with an underestimation in wet season precipitation from BM and GD schemes. Also, the frequency distribution of daily precipitation derived from KF and BM experiments (GD experiment) is well reproduced, except for the overestimation (underestimation) in the intensity range above (less) then $2.5mm\;d^{-1}$. In the case of the amount of daily precipitation, all experiments tend to underestimate (overestimate) the amount of daily precipitation in the low-intensity range < $4mm\;d^{-1}$ (high-intensity range > $12mm\;d^{-1}$). This type of error is largest in the KF experiment.
We investigated the accuracy of surface air temperature prediction according to the selection of land-use data and initial meteorological data using the Weather Research and Forecasting model-v4.2.1. A numerical experiment was conducted at the Daegu Dyeing Industrial Complex. We initially used meteorological input data from GFS (Global forecast system)and GDAPS (Global data assimilation and prediction system). High-resolution input data were generated and used as input data for the weather model using the land cover data of the Ministry of Environment and the digital elevation model of the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport. The experiment was conducted by classifying the terrestrial and topographic data (land cover data) and meteorological data applied to the model. For simulations using high-resolution terrestrial data(10 m), global data assimilation, and prediction system data(CASE 3), the calculated surface temperature was much closer to the automatic weather station observations than for simulations using low-resolution terrestrial data(900 m) and GFS(CASE 1).
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.
본 연구는 복잡한 산악지형에서 바람장 변화를 해석하고, 산불발생시 확산방향을 예측하여 산불방지 전략에 활용하기 위해서 수행되었다. 연구 대상지는 2000년 4월 7일 산불이 발생하여 10일간 진행되었던 삼척지역을 대상으로 하였다. 삼척 산불피해지는 복잡한 산악구조를 가지고 있는데 먼저 중규모 기상 모델인 WRF를 사용하여 대상지에 설치한 AWS(4 지점)의 관측결과와 비교하였다. WRF 모의 결과, 4개 지점의 풍속은 AWS 관측지점의 풍속에 비해 5~8m/s(200% 과대평가) 강하였으며, 관측된 풍향은 지점마다 다양하게 나타난 것에 비해 모의된 풍향은 모든 지점에서 서풍계열로 나타났다. 결과적으로 WRF와 같은 중규모 기상모델은 복잡한 산악지형에서의 바람장 변화를 잘 모의하지 못하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 미기상 대기유동장 수치모형인 ENVI-met 프로그램을 이용하여 지표면 높이에서 삼척 LTER 지역의 국지규모 바람장을 모의하였다. 지형효과에 의한 모델의 민감도를 위해 다양한 초기 조건(기류, 온 습도, 대기난류, 토양 및 식생 모형)들을 고려하여 분석하였다. ENVI-met 모의결과, 풍속은 실측과 비교할 때 약 70%의 정확도를 보였으며, 풍향은 계곡부와 능선부에서 지형효과로 인한 변화를 잘 반영하였다. 향후 ENVI-met은 산불확산예측 및 산불방지전략 수립을 위해 미기상 대기유동장 수치모형을 이용하여 산악지역의 미기상 해석에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
This study was conducted to perform various sensitivity experiments using WRF (Weather Research and Forecasting) model in order to determine the effects of terrains of the Korean Peninsula and the land-sea thermal contrast on the formation and development of the convergent cloud band for the cases of 1 February 2012. The sensitivity experiments consist of the following five ones: CNTL experiment (control experiment), and TMBT experiment, BDMT experiment and ALL experiment that set the terrain altitude of Taeback Mountains and Northern mountain complex as zero, respectively, and the altitude of the above-mentioned two mountains as zero, and LANDSEA experiment that set to change the Korean Peninsula into sea in order to find out the land-sea thermal contrast effect. These experiment results showed that a cold air current stemming from the Siberian high pressure met the group of northern mountains with high topography altitude and was separated into two air currents. These two separated air currents met each other again on the Middle and Northern East Sea, downstream of the group of northern mountains and converged finally, creating the convergent cloud band. And these experiments suggested that the convergent cloud band located on the Middle and Northern East Sea, and the cloud band lying on the southern East sea to the coastal waters of the Japanese Island facing the East Sea, were generated and developed by different dynamical mechanisms. Also it was found that the topography of Taeback Mountains created a warm air advection region due to temperature rise by adiabatic compression near the coastal waters of Yeongdong Region, downstream of the mountains. In conclusion, these experiment results clearly showed that the most essential factor having an effect on the generation and development of the convergent cloud band was the topography effect of the northern mountain complex, and that the land-sea thermal contrast effect was insignificant.
Heat island phenomena in Chuncheon (Korea) were investigated using air temperature measured by automatic weather stations and temperature dataloggers located at rural and urban sites. Numerical simulation of the phenomena was performed using Weather Research and Forecasting Urban Canopy Model (WRF-UCM) and results were compared with the observation. The model was initialized with NCEP/FNL data. The horizontal resolution of the fine domain is 0.33 km. The results of observational analyses show that the intensity of heat island was significantly higher during the nighttime than during the daytime. The highest measured temperature difference between rural and urban site is $3.49^{\circ}C$ and average temperature difference varies between 1.4 and $1.9^{\circ}C$. Good agreement was found between the simulated and observed temperatures. However, significantly overestimated wind speed was found at the urban sites. The linear regression analysis between observed and simulated temperature shows high correlation coefficient 0.96 for urban and 0.94 for rural sites while for wind speed, a very low correlation coefficient was found, 0.30 and 0.55 respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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