DOI QR코드

DOI QR Code

남한전역 1Km×1Km 격자지점에 대한 수치기상모의풍속의 정확도 향상을 위한 통계적 보정법

A Statistical Tuning Method to Improve the Accuracy of 1Km×1Km Resolution-Wind Data of South Korea Generated from a Numerical Meteorological Model

  • 김혜중 (동국대학교 통계학과) ;
  • 김현식 (동국대학교 통계학과) ;
  • 최영진 (기상청 국립기상연구소, 응용기상연구과) ;
  • 이승우 (기상청 국립기상연구소, 응용기상연구과) ;
  • 서범근 (기상청 국립기상연구소, 응용기상연구과)
  • Kim, Hea-Jung (Department of Statistics, Dongguk University-Seoul) ;
  • Kim, Hyun-Sik (Department of Statistics, Dongguk University-Seoul) ;
  • Choi, Young-Jean (Meteorological Application Research Lab, National Institute of Meteorological Research) ;
  • Lee, Seong-Woo (Meteorological Application Research Lab, National Institute of Meteorological Research) ;
  • Seo, Beom-Keun (Meteorological Application Research Lab, National Institute of Meteorological Research)
  • 투고 : 20110800
  • 심사 : 20111000
  • 발행 : 2011.12.31

초록

본 논문은 수치기상모형에 의해 계산된 수치기상모의풍속($1km{\times}1km$ 해상도)의 정확도를 향상시키기 위한 통계적 보정법을 제안하였다. 이를 위해 남한전역을 $1km{\times}1km$ 격자로 나눈 지점(345,682지점)에 적합한 통계적 바람장 모형으로 부터 남한지역의 바람장을 추정하는 절차와 격자지점별/월별 보정인자를 계산하여 추정된 바람장과 수치 기상모의풍속간의 간극을 보정하는 절차로 이루어진 보정인자법을 개발하였다. 또한 75개 기상관측소지점에서 계산된 수치기상모의풍속자료에 보정인자법을 적용시켜 본 논문에서 제안된 보정법의 유용성을 보였다.

This paper suggests a method for tuning a numerically simulated wind speed data, provided by NIMR(National Institute of Meteorological Research) and generated from a numerical meteorological model to improve a wind resource map with a $1Km{\times}1Km$ resolution. To this end, "tuning factor method" is developed that consists of two procedures. First, estimate monthly wind fields based on a suitably designed statistical wind field model that covers 345,682 regions obtained by $1Km{\times}1Km$ lattice sites in South Korea. The second procedure computes the tuning factor and then tunes the generated wind speeds of each month as well as each lattice site. The second procedure is based on the wind fields estimated by the first procedure. The performance of the suggested tuning method is demonstrated by using two wind data(both TMY and numerically simulated wind speed data) of 75 weather station areas.

키워드

참고문헌

  1. 권진욱, 강부식 (2008). 시공간적 random cascade 모형을 이용한 한반도지역 기후모의 상세화기법, 한국수자원학회 학술발표회 논문집, 120-124.
  2. 기상청 국립기상연구소 (2009). 한반도 풍력자원지도.
  3. 기상청 국립기상연구소 (2010). 기상자원지도 및 국지기상분석개발.
  4. 김혜중, 곽화륜, 최영진, 변재영 (2010a). 로그정규풍속모형에 의한 풍력자원의 특성추론 및 응용에 관한 연구, Jourrnal of the Korean Data Analysis Society, 9, 2761-2772.
  5. 김혜중, 김현식, 최영진, 변재영 (2010b). 통계적 바람장모형에 고해상도($1km {\times}1km$)풍력에너지지도 작성에 관한 연구, 응용통계연구, 23, 1137{1167. https://doi.org/10.5351/KJAS.2010.23.6.1157
  6. 김혜중, 정선, 최영진, 김규랑, 정영림 (2009). 한반도 바람자원의 TMY(typical meteorological year) 구축 알고리즘에 관한 연구, 응용통계연구, 22, 943-960. https://doi.org/10.5351/KJAS.2009.22.5.943
  7. 대기환경연구회 (2003). 대기환경개론, 신광문화사, 179-181.
  8. 서은경, 윤준희, 박영산 (2009). 북한 지역에서의 30년 동안의 평균바람지도, Journal of the Korean Earth Science Society, 30, 845-854. https://doi.org/10.5467/JKESS.2009.30.7.845
  9. Benth, J. S. and Saltyte, A. (2011). Spatial-temporal model for wind speed in Lithuania, Journal of Applied Statistics, 38, 1151-1168. https://doi.org/10.1080/02664763.2010.491857
  10. Leung, L. R., Hamlet, A. F., Lettenmaier, D. P. and Kumar, A. (1999). Simulations of the ENSO hydroclimate signals in the Pacific Northwest Colombia River Basin, Bulletin of American Meteorological Society, 80, 2313-2328. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1999)080<2313:SOTEHS>2.0.CO;2
  11. Wood, A. W., Maurer, E. P., Kumar, A. and Lettenmaier, D. P. (2002). Long-range experimental hydrologic forecasting for the eastern United States, Journal of Geophysical Research Atmosphere, 107, 4429. https://doi.org/10.1029/2001JD000659

피인용 문헌

  1. A Statistical Parameter Correction Technique for WRF Medium-Range Prediction of Near-Surface Temperature and Wind Speed Using Generalized Linear Model vol.9, pp.8, 2018, https://doi.org/10.3390/atmos9080291