호남지역에 대한 대설특보 예보를 위한 통계모형 개발을 수행하였다. 일 신적설량에 따라 세법주(0: 비발생, 1: 대설주의보, 2: 대설경보)로 구분되는 순서형 자료 형태를 지니고 있다. 두가지 통계 모형(다등급 로지스틱 회귀모형, 신경회로망 모형)을 고려하였으며, 수치모델 출력자료를 이용한 역학-통계모형 기법의 하나인 MOS(model output statistics)를 적용하여 축적된 수치모델 예보자료와 관측치의 관계를 통계모형식으로 추정하여 예측모형을 개발하였다. 군집분석을 사용하여 훈련자료와 검증자료를 구분하였으며, 예보치 생성을 위하여 문턱치를 고려하였다.
2002년 봄철에는 예년에 비하여 황사현상이 자주 발생하였는데 특히 3월 21-22일 과 4월 7-8일에는 예전에 찾아 볼 수 없을 정도의 강한 황사가 한반도에서 관측되었다. 이 사례들로 인하여 황사로 인한 재해를 방지하기 위하여 황사의 정량적인 예보가 필요함을 인식하게 되었고 이를 위해서 황사의 발생과 수송과정에 대한 수치모델의 정립이 요구된다고 하겠다. 따라서 이 연구에서는 황사의 발생을 예측하고 정량적으로 예보하기 위한 모델을 구축하고 2002년 두 차례의 강한 황사 사례에 적용하여 그 모델을 개선하고자 한다. (중략)
기상 현상을 예측하는 수치예보모델의 주요한 기초 입력 데이터로 토지이용, 지형, 식생, 지표 온도 등이 있다. 이 중 지표 온도의 일부인 내륙 수면 온도에 대한 지상 관측 데이터는 강이나 호수의 일부 지역에만 존재한다. 따라서 본 연구는 수치예보모델의 입력 데이터인 내륙 수면 온도로 활용할 수 있는 MODIS 위성영상의 지표 온도 데이터의 오차정도를 확인하기 위해 국내 내륙 수온 지상 관측 데이터와 비교 분석하였다. 이를 위해 2011년 7월부터 2012년 6월까지 약 1년의 MODIS Land Surface Temperature(LST) 데이터와 수질자동측정망의 수온 데이터를 비교하였다. MODIS 데이터는 주간 및 야간 데이터로 구성되는 데, 각각의 월 평균 오차는 $2^{\circ}{\sim}8^{\circ}C$, $3^{\circ}{\sim}12^{\circ}C$로 주간 데이터의 오차가 작았다. 특히, 주간 데이터의 오차는 가을에 $2^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았고, 야간 데이터는 여름에 $3^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았다. 또한 지역적으로는 한강, 낙동강, 금강, 영산강의 4대강을 비교한 결과 가장 남쪽에 있는 영산강 유역에서 가장 오차가 작았다. 본 연구를 통해 수치예보모델의 입력 데이터로 활용함에 있어 MODIS 지표 온도 데이터의 오차 정도를 확인할 수 있었다. 연구 결과는 아시아 지역에 대해 수치예보모델을 운용할 때 북한 및 해외 지역에 대해 MODIS 지표 온도 데이터를 활용함에 있어 그 오차 정도의 기준이 될 수 있을 것이다.
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.
한국천문연구원의 지상기반 GPS 수신기에서 산출된 가강수량을 수치예보모델 모사 결과로부터 획득된 가강수량과 비교하였다. 수치예보모델인 WRF(Weather Research and Forecasting)의 둥지격자에 대한 단시간 예보장이 비교자료로 사용되었다. 수치설험은 구름 미세물리 방안을 선택하면서 수행되었으며 비교기간은 2008년의 장마기간중 1개월이었다. GPS 관측 자료는 남한에 분포되어 있는 9개 관측소에서 2008년 6월부터 7월 사이의 1개월간 자료가 사용되었다. 대체적으로, WRF 모델은 GPS 관측 자료에 의해 산출된 가강수량의 시 공간적 변화와 상당히 잘 일치하였다. 상관계수는 모델 예보 시간이 증가함에 따라 감소되었으며 모델 해상도에 따른 가강수량 차이는 발견되지 않았다. 또한 라디오존데에서 산출된 가강수량을 이용하여 수치모델 가강 수량과 GPS 가강수량과의 비교분석을 수행하였다. 이러한 결과들은 시 공간적으로 고해상도인 GPS 관측 자료로부터 산출된 가강수량이 기상학적 적용에 유용함을 보여주고 있다.
본 연구에서는 동해안의 너울성 고파랑 예측하기 위해 기상청 현업 예보 바람자료를 입력장으로 하여 파랑수치모델(SWAN)을 수립 및 최적화하고 동해안 동계 파랑의 예측 재현도를 평가하였다. 파랑 모델은 연안역에서의 파랑 변형을 모의하기 위해 네스팅 기법을 적용하였으며, 백파 에너지 소산항을 개선하여 너울성 파랑을 모의하였다. 수치실험을 위한 입력 바람장으로는 기상청 현업 기상예보모델인 RDAPS 및 LDAPS 자료를 사용하였다. 모의된 파랑에 대한 정확도 비교 평가를 위해 ECMWF 재분석 바람자료와 KIOST 운용해양시스템의 WRF 예측 바람자료를 이용한 파랑모델링 및 기상청 현업 파랑예보모델 결과와 연안 및 외해 4개 관측정점의 파랑 관측자료를 이용하였다. 기상청 현업 기상예보모델을 입력바람장으로 이용한 경우 연안에서는 유의파고, 첨두주기 및 평균 파향이 모두 가장 낮은 RMSE와 가장 높은 상관계수를 가졌으며, 외해에서는 모든 수치실험 결과가 관측자료와 전반적으로 잘 일치하였다. 백파항을 수정한 SWAN 모델과 기상청 현업 기상예보모델을 사용할 경우 급격하게 발생하는 고파랑 재현은 개선이 필요하지만 비교적 겨울철 폭풍파를 잘 재현하고 있다.
오존 경보제와 예보제의 실시가 오존 오염에 관한 일반인의 관심을 증폭시키는 중요한 계기가 되었음에도 우리 연구계와 정책 당국의 대응은 이에 훨씬 못미치고 있다. 1990년 이래 학회지 관련 논문 편수는 연간 1∼3편에 그치고 있고, 다른 이차오염 현상과 달리 정책 당국은 여전히 지원을 고려하지 않고 있다. 오존 연구가 뿌리를 내리지 못한 가운데 강행된 경보제와 예보제의 와중에 책임을 떠맡은 지방자치단체는 조급하게 노련한 예보 모델을 찾고 있고 충분한 검토도 없이 외국의 사례에서 대책을 구하고 있다. 논란이 되고 있는 오존 예보의 부정확성은 모델 선택의 문제가 아니라 모델 이용이 잘못된 때문이다. 현재 오존 대책의 일환으로 검토되고 있는 차량 부제 실시와 같은 단기 대책은 역효과를 낼 수 있다는 연구결과도 있다. 선진국의 오존 연구는 도시 규모에서 지역 규모로 확대되고 있고, 구츰 등 액상반응의 효과 규명과 1 kin 이하 미세 변화 모델링이 시도되고 있고, 지구 단위 대류권 실험의 일환으로 태평양 상공의 오존과 오존 전구물질의 대기화학이 조사되고 있다. 우리는 우선 우리의 오존 문제를 정확히 이해하도록 노력하여야 한다 합리적 계획 아래 체계적으로 접근하여 갈 때 당장은 아니지만 우리의 오존에 대한 이해가 깊어갈수록 예보의 정확성은 향상될 수 있다. 많은 비용과 노력이 필요한 오존 대책의 시행은 충분히 신중하여야 한다. 서울과 같은 대도시라면 적합한 수치모델을 구비하여 효과를 점검할 수 있어야 한다. 일부에서는 예보의 정확성을 높일 수 있는 방안의 하나로 수치모델 이용을 거론하고 있으나 수치모델은 매일의 예보와 같이 일상적 목적을 위하여 사용될 수 있는 모델이 아니며, 현재와 같이 기초가 갖추어져 있지 않은 상황에서는 더욱 그러하다. 정상적 모델 이용이 가능할 수 있도록 배출원 자료 체계를 갖추어야 하고, 서을 등 특징적 지역에 대하여서는 집중적 현장 조사를 실시하여야 한다.3)와 NAS(National Academy of Sciences, 1983), 미국에서 발행되는 정부 지침서 (Federal Register)에 고시된 내용 등을 토대로 하였다. 연구는 당면현실로 다가온 정보화 및 세계화의 기업환경에서 예견되는 몰입(committment)의 약화에 대한 치유방안으로서, 정보화된 경영모의게임의 기업 교육훈련 시스템(Business Training System)으로의 발전 가능성을 제시한다 하겠다.암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간
오늘날 도시지역의 무분별한 개발로 인해 불투수면적이 증가하여 첨두유량 및 유출용적의 증가와 홍수도달시간을 단축시키고 있으며, 특히 도시유역에서는 하천 홍수위 상승에 의한 외수피해와 순간적인 집중호우에 의해 도로 노면수의 배수불량에서 기인하는 내수피해가 결합되어 홍수피해가 더욱 가중되고 있는 실정이다. 이에 대한 효율적인 조기 대응책으로 도시 수문기상 현상의 변화 및 현황을 파악하여 홍수로 인한 인명 및 재산피해를 최소화할 수 있는 적절한 홍수 예 경보 시스템의 구축을 들 수 있다. 이를 위하여 선진 외국의 경우 기상전문가에 의한 집중호우 현상규명 및 사전예보 기법 확립과 수자원 전문가에 의한 이들 예보자료를 활용한 특정지역의 홍수피해 유무를 사전에 예측하는 기상과 수자원의 학제간 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내의 경우 기상 현업에서는 국지성 집중호우 예측과 단시간 강수예보를 위해 수치예보모형, 레이더 및 기상위성을 활용하고 있으나 수자원 분야에서는 예측강우를 활용한 홍수예보에 관한 연구는 매우 미진한 상태이다. 특히 도시홍수의 경우 도달시간이 매우 짧으므로 강수의 초단시간 예보기법을 통한 강수예보의 선행시간 확보는 매우 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기상레이더 정보와 이류모델을 활용한 초단시간 강수예보의 적용성을 검토하였다. 이류모델은 강우강도 분포를 이류벡터에 따라 이동시키면서 강우의 발달쇠약 회전 등을 고려하여 강수를 예측하는 모형이다. 본 연구에서는 초단시간 강수예보의 적용성 검토를 위해 Least-square fitting 기법으로 레이더 강수를 추정하고, 추정된 강수를 이류모델의 입력장으로 활용하였다. 또한, 도시홍수예보의 활용을 위해 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강수의 유역면적평균강우량을 산정하여 적용성을 평가하였다.
Assimilation trials were performed using the Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems (KIAPS) Korea Integrated Model (KIM) semi-operational forecast system to assess the impact of ground-based Global Navigation Satellite System (GNSS) Zenith Total Delay (ZTD) on forecast. To use the optimal observation in data assimilation of KIM forecast system, in this study, the ZTD observation were pre-processed. It involves the bias correction using long term background of KIM, the quality control based on background and the thinning of ZTD data. Also, to give the effect of observation directly to data assimilation, the observation operator which include non-linear model, tangent linear model, adjoint model, and jacobian code was developed and verified. As a result, impact of ZTD observation in both analysis and forecast was neutral or slightly positive on most meteorological variables, but positive on geopotential height. In addition, ZTD observations contributed to the improvement on precipitation of KIM forecast, specially over 5 mm/day precipitation intensity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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