• 대기
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• 제29권5호
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• pp.671-687
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• 2019

This study evaluates the long-term seasonal predictability of summer (June, July and August) heatwaves over South Korea using 30-year (1989~2018) Hindcast data of the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. Heatwave indices such as Number of Heatwave days (HWD), Heatwave Intensity (HWI) and Heatwave Warning (HWW) are used to explore the long-term seasonal predictability of heatwaves. The prediction skills for HWD, HWI, and HWW are evaluated in terms of the Temporal Correlation Coefficient (TCC), Root Mean Square Error (RMSE) and Skill Scores such as Heidke Skill Score (HSS) and Hit Rate (HR). The spatial distributions of daily maximum temperature simulated by WRF are similar overall to those simulated by NCEP-R2 and PNU CGCM. The WRF tends to underestimate the daily maximum temperature than observation because the lateral boundary condition of WRF is PNU CGCM. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability of daily maximum temperature is higher in the predictions that start from the February and April initial condition. However, the PNU CGCM-WRF chain tends to overestimate HWD, HWI and HWW compared to observations. The TCCs for heatwave indices range from 0.02 to 0.31. The RMSE, HR and HSS values are in the range of 7.73 to 8.73, 0.01 to 0.09 and 0.34 to 0.39, respectively. In general, the prediction skill of the PNU CGCM-WRF chain for heatwave indices is highest in the predictions that start from the February and April initial condition and is lower in the predictions that start from January and March. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability is more influenced by lead time than by the effects of topography and/or terrain feature because both HSS and HR varies in different leads over the whole region of South Korea.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권4호
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• pp.33-43
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• 2020

In order to reduce damage from farmland inundation caused by recent climate change, it is necessary to predict the risk of farmland inundation accurately. Inundation modeling should be performed by considering multiple time distributions of possible rainfalls, as digital forecasts of Korea Meteorological Administration is provided on a six-hour basis. As building multiple inputs and creating inundation models take a lot of time, it is necessary to shorten the forecast time by building a data base (DB) of farmland inundation probability. Therefore, the objective of this study is to establish a DB of farmland inundation probability in accordance with forecasted rainfalls. In this study, historical data of the digital forecasts was collected and used for time division. Inundation modeling was performed 100 times for each rainfall event. Time disaggregation of forecasted rainfall was performed by applying the Multiplicative Random Cascade (MRC) model, which uses consistency of fractal characteristics to six-hour rainfall data. To analyze the inundation of farmland, the river level was simulated using the Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS). The level of farmland was calculated by applying a simulation technique based on the water balance equation. The inundation probability was calculated by extracting the number of inundation occurrences out of the total number of simulations, and the results were stored in the DB of farmland inundation probability. The results of this study can be used to quickly predict the risk of farmland inundation, and to prepare measures to reduce damage from inundation.

• Wind and Structures
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• 제30권4호
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• pp.433-450
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• 2020

The strong turbulence characteristic of typhoon not only will significantly change flow field characteristics surrounding the large-scale wind turbine and aerodynamic force distribution on surface, but also may cause morphological evolution of coast dune and thereby form sand storms. A 5MW horizontal-axis wind turbine in a wind power plant of southeastern coastal areas in China was chosen to investigate the distribution law of additional loads caused by wind-sand coupling movement of coast dune at landing of strong typhoons. Firstly, a mesoscale Weather Research and Forecasting (WRF) mode was introduced in for high spatial resolution simulation of typhoon "Megi". Wind speed profile on the boundary layer of typhoon was gained through fitting based on nonlinear least squares and then it was integrated into the user-defined function (UDF) as an entry condition of small-scaled CFD numerical simulation. On this basis, a synchronous iterative modeling of wind field and sand particle combination was carried out by using a continuous phase and discrete phase. Influencing laws of typhoon and normal wind on moving characteristics of sand particles, equivalent pressure distribution mode of structural surface and characteristics of lift resistance coefficient were compared. Results demonstrated that: Compared with normal wind, mesoscale typhoon intensifies the 3D aerodynamic distribution mode on structural surface of wind turbine significantly. Different from wind loads, sand loads mainly impact on 30° ranges at two sides of the lower windward region on the tower. The ratio between sand loads and wind load reaches 3.937% and the maximum sand pressure coefficient is 0.09. The coupling impact effect of strong typhoon and large sand particles is more significant, in which the resistance coefficient of tower is increased by 9.80% to the maximum extent. The maximum resistance coefficient in typhoon field is 13.79% higher than that in the normal wind field.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권6호
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• pp.463-477
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• 2015

최근 빈번하게 발생하는 이상기후 현상은 수자원관리에 많은 어려움을 주고 있으며 예상치 못한 기상관련 재난피해를 야기하고 있다. 특히, 기후변화에 의해 점차 태풍의 세력이 강력해짐에 따라 태풍은 위험기상으로 인지된다. 본 연구의 주요목적은 태풍으로 인하여 발생하는 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하는 것으로 일본 지역특별기상센터(Regional Specialized Meteorological Center Tokyo Typhoon Center, RSMC)에서 제공하는 1973년부터 2012년의 6시간 간격 최적경로(best track) 자료를 사용하여 우리나라에 상륙한 태풍사상만을 대상으로 태풍의 상륙 지속시간(내습시간)을 총 4개의 시간구간으로 구분하여 각 내습유형에 따른 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하였다. 본 연구를 통한 결과는 태풍의 진로 및 이동속도를 예측 가능한 현 시점에서, 우리나라 태풍내습시 내습유형에 따른 홍수방어 및 사전대피와 같은 재해관리 측면에서 매우 유용한 정보를 제공할 것으로 사료된다. 향후 연구로서 본 연구를 통해서 확인된 기상학적 패턴을 활용하여 단기 태풍강수량 모의기법 개발이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권7호
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• pp.475-482
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• 2019

2주에서 2개월까지 선행기간을 가지는 계절내-계절(Subseasonal-to-Seasonal, S2S) 예측결과는 산업전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있으나, 일기예보나 중장기 예보대비 낮은 예측성으로 인하여 현재까지 활용성이 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 기계학습 기법중 비선형회귀 분야에서 좋은 결과를 보여주는 다층퍼셉트론 기법을 이용하여 S2S 예측자료의 후처리를 통한 국내 영역에서의 강수예측성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 후처리 모형의 학습을 위한 입력자료로는 ECMWF의 S2S 과거예측(Hindcast) 정보를 이용하였으며 양분예보기법에 기반하여 학습된 다층퍼셉트론 모델을 이용한 후처리 결과와의 비교 분석이 수행되었다. 비교분석 결과 편차도(Bias score)는 평균 59.7% 감소하였고, 정확도(Accuracy)는 124.3% 증가하였으며, 임계성공지수(Critical Success Index)는 88.5% 향상된 것으로 분석되었다. 탐지확률(Probability of detection)의 경우 원자료 대비 평균 9.5% 감소하였으나 이는 ECMWF의 예측모델이 강수의 발생일을 과도하게 예측하였기 때문인 것으로 분석되었다. 본 연구 수행 결과 비록 ECMWF의 S2S 예측자료의 예측성이 낮더라도 후처리를 통해 예측성을 향상 시킬 수 있음을 확인하였으며, 본 연구 결과는 향후 수자원과 농업 분야에서 S2S 자료의 활용성을 높이는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.545-550
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• 2019

전 세계적으로 발생하고 있는 이상기후현상으로 자연재해의 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있는 추세이다. 이로 인하여 도시유역의 수문학적 양상이 변화함에 따라 불투수 면적 증가와 함께 증가된 호우로 심각한 내수침수 피해를 가져온다. 이에 인명 및 재산피해를 최소화하기 위하여 내수침수 예측체계가 필요하다. 본 연구에서는 강우강도와 지속시간만으로 침수예측이 가능한 Flood Nomogram을 개발하였다. 내수침수 발생가능이 매우 높고 침수 위험도가 높은 대도시내 침수예상 지역의 내수침수피해 특성을 분석하여 내수침수 예보 기준을 설정하는 방법을 제시하였다. 또한 우수맨홀과 우수관경을 기준으로 내수위를 4가지 조건하에 도시내수침수 예보 기준을 다음과 같이 설정하였다. 1) 우수맨홀이 넘칠 때, 2) 우수관경이 가득 찼을 때, 3) 우수관경의 70%에 도달했을 때, 그리고 4) 우수관경의 60%에 도달했을 경우이다. 따라서, 침수가 발생하기 시작하는 강우와 침수피해를 유발하는 강우사상을 통하여, 내수침수가 시작되기 전에 사전대비, 대응할 수 있는 기준과 예측하는 수단으로 활용할 수 있을 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.763-776
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• 2020

양파는 기상여건에 따른 작황의 변동성이 커 생산량 및 가격 변화가 크다. 정부는 양파를 수급 민감 품목으로 지정하여 다양한 수급 안정대책을 마련하고 시행하는데 이를 위해서는 선제적이고 신뢰도 높은 양파 생산량 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 양파의 5월 초 지상부 생육정보와 5월 초부터 수확기까지의 기상정보를 이용하여 최종 생구 무게에 미치는 영향을 추정함으로써 생산량 예측의 정확도 개선에 기여하고자 한다. 위계적 특성을 갖고 있는 자료를 통해 개체별 생육요인인 1-수준 자료와 필지별 기상요인인 2-수준 자료, 그리고 두 수준 간 상호작용을 고려한 다층모형을 도입하여 분석하였다. 분석 결과, 5월 초에 엽수, 엽초경, 초장의 생육이 좋을수록 최종 생구 무게는 증가하는 것으로 추정되었다. 5월 초부터 수확기까지의 기상요인에서는 강수량, 고온일수, 탄소동화저해일수가 생구 무게에 음의 효과가 나타났으며, 일교차와 수확전강수량은 양의 효과로 통계적으로 유의하였다. 또한 1-수준과 2-수준의 교호작용항을 고려하여 모형의 적합도와 설명력을 향상시켰다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.405-414
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• 2021

본 연구에서는 30년(1991-2020)에 대한 PNU CGCM-WRF chain에서 생산된 6개월 과거예측 자료를 이용하여 남한 전역에 대한 찰옥수수 수확일을 추정하고 평가하였다. 찰옥수수 수확일을 추정하기 위해 61개 지점의 기온 관측 자료와 모형의 기온 예측 자료를 파종일부터 수확 기준 온도까지 적산하는 적산온도 방법을 이용하였다. 평균 기온의 경우, 모형예측 자료는 분석기간(4~9월)에 대해 관측과 비교하여 약 2.9℃도 정도 기온을 과소모의하였다. 이러한 모형의 기온 오차가 적산온도에 반영되어, 관측으로 추정한 수확일과 비교하여 모형은 약 14.4~16.9일 늦게 찰옥수수 수확일을 모의하였다. 오차가 개선된 모형 결과는 기온 예측 자료의 평균 오차가 0.1℃로 감소되고, 수확일 지연이 약 1.1~1.3일로 감소되어 정량적으로 관측과 유사하게 모의하였다. 따라서, 본 연구에서는 PNU CGCM-WRF chain의 미래 기온 예측자료에 적산온도 생육추정 방법을 적용하여 찰옥수수 수확일을 추정함으로써 기후예측자료의 농업부문 활용성을 확인하였다. 찰옥수수와 같이 적산온도가 생육에 큰 영향을 미치는 작물의 경우, 본 연구에서 사용된 방법에 적합한 파종시기와 적산온도 기준값을 설정한다면 다양한 작물에 대한 생육시기 정보를 6개월 사전에 예측하고 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.77-90
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• 2022

최근 동아시아 지역에서 인위적 배출량의 감소에도 불구하고, 봄철에 한국에서는 잦은 연무 사례가 발생하고 있다. 북동 태평양에서 자주 발생하는 대기 블로킹은 지구 규모 대기 변동과 동아시아 지역의 서풍 기류를 정체시키기도 한다. 2019년 3월 동아시아 지역의 온난하고 정체적인 종관 기상 특성이 알래스카 대기 블로킹이 발생한 6-7일 후에 일어나고 있었다. 특히, 2019년 3월 18-24일에 발생한 알래스카 대기 블로킹은 3월 25-28일 동안 한국에서 일평균 미세먼지(particulate matter; PM₁₀) 질량농도가 50 ㎍ m^-3을 넘는 고농도 PM₁₀ 연무 사례가 발생하는 데 영향을 미치고 있었다. 한편, WRF-Chem 모델을 활용하여 한국의 고농도 PM₁₀ 연무 사례에 대한 인위적 배출의 장거리 수송 기여도는 30-40%를 나타내고 있었다. PM₁₀ 에어로졸 구성 성분인 황산염, 질산염, 암모늄, 블랙 카본, 유기 탄소, 기타 무기물의 장거리 수송 기여도는 각각 10-15, 20-25, 5-10, 5-10, 5-10, 15-20%를 나타내었다. 질소 산화물이 온난하고 정체적인 대기에서 암모늄과의 광화학 반응으로 형성된 질산암모늄은 한국의 고농도 PM₁₀ 연무 사례에 대한 장거리 수송 기여도가 PM₁₀ 에어로졸 중 가장 큰 비중을 나타내고 있었다.

• 대기
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• 제31권5호
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• pp.577-592
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• 2021

This study evaluates the predictability of the number of days of heat and cold damages by growth stages of rice in South Korea using the hindcast data (1986~2020) produced by Pusan National University Coupled General Circulation Model-Weather Research and Forecasting (PNU CGCM-WRF) model chain. The predictability is accessed in terms of Root Mean Square Error (RMSE), Normalized Standardized Deviations (NSD), Hit Rate (HR) and Heidke Skill Score (HSS). For the purpose, the model predictability to produce the daily maximum and minimum temperatures, which are the variables used to define heat and cold damages for rice, are evaluated first. The result shows that most of the predictions starting the initial conditions from January to May (01RUN to 05RUN) have reasonable predictability, although it varies to some extent depending on the month at which integration starts. In particular, the ensemble average of 01RUN to 05RUN with equal weighting (ENS) has more reasonable predictability (RMSE is in the range of 1.2~2.6℃ and NSD is about 1.0) than individual RUNs. Accordingly, the regional patterns and characteristics of the predicted damages for rice due to excessive high- and low-temperatures are well captured by the model chain when compared with observation, particularly in regions where the damages occur frequently, in spite that hindcasted data somewhat overestimate the damages in terms of number of occurrence days. In ENS, the HR and HSS for heat (cold) damages in rice is in the ranges of 0.44~0.84 and 0.05~0.13 (0.58~0.81 and -0.01~0.10) by growth stage. Overall, it is concluded that the PNU CGCM-WRF chain of 01RUN~05RUN and ENS has reasonable capability to predict the heat and cold damages for rice in South Korea.