댐붕괴파 (dam-break flow)나 지진해일에 의해 발생하는 undular bore와 충격파 (shock) 현상을 동수압 및 분산효과를 고려하여 수치모의를 수행하였다. 완전비선형 Boussinesq-type equations 모형을 이용하여, 동수압 및 분산 효과를 고려하였다. 방정식은 4차 정확도의 유한체적법을 이용하여 해석하였고, 시간적으로도 4차정확도의 기법을 이용하여 고차미분항에 대한 수치분산을 억제하였다. 다양한 경우의 1차원과 2차원 공간에서의 수치모의를 수행하고 검증을 수행하였다. 그 결과, 완전비선형 Boussinesq-type equations 모형은 천수방정식 (shallow water equations) 기반의 모형에서 재현이 불가능한 undular bore 등을 재현 하는 등, 전반적으로 천수방정식 기반의 모형 보다 물리적으로도 타당하고 정량적으로도 실험결과와 잘 일치하는 경향을 보였다. 즉, 댐붕괴파나 지진해일 등에 의한 범람 모의에 있어 동수압과 분산 효과의 중요성이 공학적으로도 매우 중요한 고려사항 임이 나타났다.
대류가 유도하는 중규모 흐름에 미치는 비정역학 효과를 조사하기 위하여 기존의 무차원화된 정역학 모형을 바탕으로 무차원화된 비정역학 모형을 개발하였다. 모형을 검증하기 위하여 정역학 방정식 계의 해석해와 비정역학성이 아주 작은 경우의 수치 실험 결과를 비교하였고, 두 결과가 거의 같음을 확인하였다. 무차원화된 비정역학 모형을 이용하여 선형 계와 비선형 계에서 대류가 유도하는 중규모 흐름에 미치는 비정역학 효과를 조사하였다. 선형 계와 비선형 계 모두에서 비정역학성 인자가 작은 경우 열원 꼭대기 위에서 연직 방향으로, 비정역학성 인자가 상대적으로 큰 경우 주 상승 기류의 풍하측에서 수평 방향으로 상승 운동과 하강 운동이 교대하는 파동 형태의 섭동장이 나타났다. 풍하측에서 나타나는 상승 운동과 하강 운동을 분석하기 위하여 선형, 정상 상태, 비점성 흐름에 대한 Taylor-Goldstein 방정식을 구하였다. 주 상승기류의 풍하측에서 교대로 나타나는 상승 하강 기류세포는 전파파의 수평 방향 전파 성분과 에바네센트파, 즉 비정역학성 인자에 의해 결정되는 임계 파장보다 파장이 짧아 연직 방향으로 전파되지 못하고 수평 방향으로만 전파되는 중력파의 중첩으로 설명할 수 있다. 선형 계에 대한 수치 실험 결과에서 나타난 상승 하강 기류 세포의 수평 방향 길이는 선형 계에 대한 방정식에서 얻은 에바네센트 파의 임계 파장 길이의 절반과 일치하였으나, 약한 비선형 계에 대한 수치 실험 결과에서 나타난 상승 하강 기류 세포의 수평 방향 길이는 선형 계에 대한 방정식에서 얻은 에바네센트 파의 임계 파장 길이의 절반보다 다소 길었다. 주 상승 기류 지역 내에서 최대 상승 기류의 위치는 비선형성과 비정역학성 정도에 따라 다르게 나타났다.
It is important for 0-6 hour nowcasting to provide for a high-quality initial condition in a meso-scale atmospheric model by a data assimilation of several observation data. The polarimetric radar data is expected to be assimilated into the forecast model, because the radar has a possibility of measurements of the types, the shapes, and the size distributions of hydrometeors. In this paper, an impact on rainfall prediction of the data assimilation of hydrometeor types (i.e. raindrop, graupel, snowflake, etc.) is evaluated. The observed information of hydrometeor types is estimated using the fuzzy logic algorism. As an implementation, the cloud-resolving nonhydrostatic atmospheric model, CReSS, which has detail microphysical processes, is employed as a forecast model. The local ensemble transform Kalman filter, LETKF, is used as a data assimilation method, which uses an ensemble of short-term forecasts to estimate the flowdependent background error covariance required in data assimilation. A heavy rainfall event occurred in Okinawa in 2008 is chosen as an application. As a result, the rainfall prediction accuracy in the assimilation case of both hydrometeor types and the Doppler velocity and the radar echo is improved by a comparison of the no assimilation case. The effects on rainfall prediction of the assimilation of hydrometeor types appear in longer prediction lead time compared with the effects of the assimilation of radar echo only.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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