• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.27 no.1
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• pp.79-87
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• 2017

The microphysical processes of the numerical weather prediction (NWP) model cover the following : fall speed, accretion, autoconversion, droplet size distribution, etc. However, the microphysical processes and parameters have a significant degree of uncertainty. Parameter estimation was generally used to reduce errors in NWP models associated with uncertainty. In this study, the micro- genetic algorithm and harmony search algorithm were used as an optimization algorithm for estimating parameters. And we estimate parameters of microphysics for the Unified model in the case of precipitation in Korea. The differences which occurred during the optimization process were due to different characteristics of the two algorithms. The micro-genetic algorithm converged to about 1.033 after 440 times. The harmony search algorithm converged to about 1.031 after 60 times. It shows that the harmony search algorithm estimated optimal parameters more quickly than the micro-genetic algorithm. Therefore, if you need to search for the optimal parameter within a faster time in the NWP model optimization problem with large calculation cost, the harmony search algorithm is more suitable.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.95-95
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• 2016

한반도 중부지방은 2014년과 2015년에 연이은 강수량 부족으로 많은 지역에서 가뭄 현상이 나타났다. 특히, 한반도는 여름철에 강수가 집중되는 몬순기후대에 속하기 때문에 여름철 강수량은 생활용수나 농업용수 확보 등 이수 측면에서 매우 중요하다 할 수 있다. 이러한, 한반도(남한)의 중부지역 가뭄을 유발하는 강수량의 부족 현상은 대략 5-10년(평균 7-8년) 주기로 반복된다. 그리고 이러한 10여년 주기 변동성과 더불어 예외적인 경우가 발생하고 매번 그 심도도 변화한다. 이러한 주기성을 우연이라 보기는 어려울 것이나 예외적인 경우나 심도를 가늠할 수 없다는 점(인과관계가 불분명하다는 점)에서 확정론적 현상이라 단정하기도 어려운 현실이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 주기적 가뭄을 야기하는 강수량 변동의 원인을 지구물리학적 측면에서 추론해 보고자 한다. 가뭄은 인위적인 조건에 의해서도 발생하고 인과관계에 따른 정의도 다양하지만, 본 연구에서는 자연 상태에서 강수량의 부족에 의한 가뭄 조건만을 고려하였다. 강수과정은 지구의 물순환 운동에 의해 야기되고 지구의 물순환 운동은 지구의 역학적 운동 및 상호작용 관계에 의해 발생한다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는, 지구물리 과정의 일부로 강수과정을 유발하는 지표인자로 SST와 같은 기후 인자에 대해 변동 주기의 상관성을 범지구적인 시공간 규모에서 검토하였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.41 no.1
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• pp.1-18
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• 2020

This study presented the effects of the assumed mass-size relationship for snow on the simulated surface precipitation by using cloud microphysics parameterizations in Weather Research and Forecasting (WRF) model. The selected cloud microphysics parameterizations are WRF Double-Moment 6-class (WDM6) and WRF Single-Moment 6-class (WSM6) in the WRF model. We replaced the mass-size relationship for snow in WDM6 and WSM6 with Thompson's mass-size relationship retrieved from measurement data. The sensitivity of the modified WDM6 and WSM6 was tested for the idealized 2-dimensional squall line and winter precipitation system over the Korean peninsula, respectively. The modified WDM6 and WSM6 resulted in the increase of graupel/rain mixing ratios and the decrease of snow mixing ratio in the low atmosphere. The changes of hydrometeor mixing ratio and surface precipitation could be due to the collision-coalescence process between raindrops and snow and the graupel melting process.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.985-985
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• 2012

최근 지구온난화 및 기후변화로 인해 단시간에 높은 강우강도를 가지고 발생하는 집중호우 홍수 등의 위험기상으로 인한 인명 및 재산피해가 빈번하게 발생하고 있어 초단기 및 단기 강수 예측에 대한 중요성이 부각되고 있다. 단기 강수예측모델은 다양한 관측자료의 사용과 자료동화기법의 개발로 예측능력이 크게 향상되었지만 수치모델의 고유특성인 스핀업(spin-up) 문제로 1~6시간까지 강수예측성능에 한계를 보인다. 반면 초단기 강수예측모델은 레이더기반으로 외삽법을 이용하여 1~3시간까지 높은 정확도의 강수예측을 하지만 강수에코의 생성 소멸의 물리과정을 포함하지 않아 3시간 이후의 정확도가 낮다. 이러한 단기 및 초단기 강수예측모델의 장점을 반영하여 최적 강수예측 자료 생산을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 초단기 및 단기 강수예측모델의 예측성능을 평가하였으며 모델의 예측성능 기반의 최적 강수자료 병합기법을 개발하였다. 향후 최적 강수예측 자료 생산체계가 구축되면 수문관련 유관기관에서 하천관리에 사용하는 유량예측모델에 시 공간적 고해상도의 강수예측정보를 제공하여 수문분야의 유량예측 정확도 행상에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.343-343
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• 2012

미래 극한사상의 초과확률을 산정하기 위하여 저해상도의 전지구 기후변화 시나리오 자료를 그대로 사용하거나 이를 역학적 또는 통계적 방법으로 상세화한 고해상도 기후변화 시나리오 자료를 활용한다. 통계적 상세화는 전지구 또는 지역기후모델의 현재기후 모의 자료와 관측 자료와의 통계적 관계를 미래 예측자료에 적용하는 방법으로, 현재와 미래 기후의 시공간적 분포가 동일하다는 가정을 포함하고 있다. 반면 역학적 상세화 방법은 기후변화 강제력을 고려하는 지역기후모델을 이용하여 기후시스템의 역학 및 물리과정, 기후시스템간 의 상호작용, 기후변화의 비정상성 등을 고려할 수 있고, 변수간의 시공간적 상관성을 지구시스템의 물리 역학적 과정으로 해석할 수 있다는 장점이 있다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 역학적 상세화로 생산된 HadGEM3-RA 자료를 이용하여 현재기후(1980-2005), 가까운 미래(2020-2049)와 21세기말(2070-2099)의 20년 빈도 강수량을 비교하였다. 연구결과, 남한에 걸쳐 현재기후에 비하여 미래에는 극한강수의 크기와 빈도가 전반적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 20년에 한번씩 발생하였던 일 극한강수는 RCP8.5를 고려한 21세기말에는 약 4년에 한번씩 발생하리라 전망되었다.

• Atmosphere
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• v.33 no.2
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• pp.105-124
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• 2023

Research papers published in the Korean Meteorological Society (KMS) journals by the members of KMS since the establishment of KMS in 1963 in the field of atmospheric physics are summarized. A significant number of research papers published in other international journals are also cited in this paper to highlight the achievement of the KMS members in international academic community. The aim is to illustrate the historical development of research activities of the KMS members in the field of atmospheric physics, and indeed it is found that the KMS members have made enormous progress in research publications quantitatively and qualitatively in the field of atmospheric physics. In detail, however, observational studies of aerosol physical properties and cloud and precipitation physics were very active, and studies on cloud physics parameterization for cloud modeling were highly recognized in the world, but observational and theoretical studies of atmospheric radiation were relatively lacking and solicit more contribution from the KMS members.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.40 no.2
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• pp.109-118
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• 2019

Cloud-aerosol interactions are considered to be one of the most important forcing mechanisms in the climate system. However, there is considerable disagreement on the magnitude and even on the sign of how aerosol perturbations affect cloud fraction and lifetime. Furthermore, aerosol effects on clouds and precipitation are not readily separable from the effects of meteorology. This review paper summarizes the study of precipitation susceptibility $S_o$, which qualifies how aerosol perturbations alter the magnitude of the precipitation rate (R) while minimizing the effects of macrophysical factors such as cloud depth (H) and liquid water path (LWP). The analysis shows that the precipitation susceptibility $S_o$ for the warm marine boundary layer clouds is insensitive to aerosol perturbations at low LWP (equivalently low H). However, R decreases as aerosols increase at intermediate LWP. This is because aerosols act as cloud seed and produce numerous small-sized particles, which impede the collision and coalescence process that leads to precipitation. At high LWP, $S_o$ decreases with increasing LWP as there are enough water contents in the clouds. The LWP or H dependent $S_o$ behavior differs depending on the predominant cloud physics processes in the clouds.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.171-171
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• 2017

강우의 시간분포는 다양한 시간규모에 걸쳐 프랙털 또는 멀티프랙털 특성을 가지고 있음이 알려졌다. 기존의 연구는 주로 시간단위 이상의 프랙털 특성에 관한 것이었다. 실제로 극한 홍수를 가져오는 집중호우는 짧은 시간 규모에서 발생함에도, 이것에 대해서는 관측 자료가 제한되어 극소수의 실험적 연구만 가능했다. 본 연구에서는 기상청에서 제공한 고해상도(1분 단위) ASOS(Automated Synoptic Observation System) 자료를 이용하여, 강우 사상 안에서의 프랙털 특성을 분석해보았다. 대부분의 사상에서 단일 멱함수보다는 2개의 멱함수로 나누어지는 것이 밝혀졌으며, 나뉘는 시간 규모(T*)는 $3{\times}10$ 분으로 파악되었다. 이 시간 규모는 한 단위의 집중호우를 가져올 수 있는 구름크기의 물리적 상한과 관련이 있는 것으로 보인다. T*보다 작은 시간 규모에서의 멱함수 지수는 그 이후의 값보다 대체로 작은 것으로 나타났다. 이는 호우가 집중되는 기간의 변동성이, 강수가 물리적 한계에 도달한 이후보다 훨씬 작기 때문으로 보인다. 구체적인 멱함수의 지수는 강수의 발생과정과도 관련이 있을 것으로 추정된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1058-1062
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• 2008

지구 온난화에 의한 대기 순환의 변화와 이에 따른 수증기 수송 및 강수량의 변화는 전지구 및 지역적인 수문환경의 변화를 초래하므로 장기적인 차원의 수자원 계획 수립에는 반드시 기후 변화에 따른 영향이 제대로 반영되어야 한다. 그러나 개별 모델이 사용하는 역학과정과 물리과정의 모수화 및 분해능이 다르고 이에 따른 모의 결과도 다르게 나타나는 등의 상당한 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 관한 정부간 패널인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 참여한 대기해양결합 대순환모델(AOGCMs)이 온실가스 배출 시나리오를 바탕으로 생산한 기온과 강수의 불확실성을 동아시아에 대해 평가하고 이를 바탕으로 미래 기후를 전망하였다. 국립기상연구소 ECHO-G/S 모델과 IPCC 23개 모델의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 자료는 20세기(1900-1999년)와 21세기(2000-2099년)의 200년 동안이고, 관측자료는 영국 CRU(Climate Research Unit) 월평균 2m 기온의 30년(1961-1990년) 평균값과 CMAP 월 평균 강수량의 21년간(1979-1990년) 평균값을 이용하였다. 동아시아지역 기온과 강수의 불확실성을 평가하기 위해서 모델과 관측간 편이, 평균제곱근오차(RMSE) 등의 통계적인 방법을 사용하였다. 동아시아 지역의 연평균 기온은 대체로 모델의 기온이 관측보다 적게 모의되는 음의 편이를 나타내고, 강수는 모델이 관측보다 더 크게 모의 되는 양의 편이를 나타냈다. 계절적으로는 여름철 강수와 봄철 기온의 편이가 크게 나타났다. 연평균 및 겨울철 강수와 기온의 RMSE는 비례하는데 이는 기온 모의성능이 좋은 모델이 강수 모의성능도 좋게 나타나는 것을 의미한다.