본 연구에서는 관측자료 기반의 안개 예보를 수행하기 위해 특징선택을 이용한 SVR 회귀분석 기반 시정 예측 가이던스를 개발하였다. 예측에 필요인자를 사전에 선택하는 유전알고리즘 기반의 최적화 방법을 적용하여, 관측된 여러 기상인자의 입력인자 중 실제 시정을 예측하기 위한 입력인자를 선택하여 준다. 지점별 안개발생에 필요한 입력인자 및 예측 모델을 구성하여 통합적인 예측 모델이 아닌 각 지점에 최적화된 정보를 제공할 수 있도록 예측을 수행한다. 자료의 수집 특성상 3시간 간격으로 3시간 예보를 위한 시정을 예측하고, 예측 모델의 검증을 위해 현업의 수치모델 기반의 시정예측 정보와의 비교를 통해 실제 안개 시점에 대해 비교 분석하였고 그 결과를 통해 긍정적인 효과를 보였다. 예측모델을 적용하여 지도에 예측시정 정보를 제공하는 표출 시스템을 통해 실시간 가이던스를 제공하고자 연구를 수행하였다.
최근 지구온난화, 엘니뇨 및 라니냐 등 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 지구상의 많은 지역에서 집중호우가 발생하고 있으며 우리나라도 예외 없이 매년 되풀이되고 있다. 이로 인해 발생하는 홍수피해를 경감하기 위해서 홍수조절용 다목적 댐 건설과 같은 구조적 대책과 홍수를 사전에 예측할 수 있는 홍수예경보 시스템 구축과 같은 비구조적 대책의 마련이 필요하다. 일반적인 홍수예경보 시스템은 강우 관측치를 강우-유출 모형 및 수리해석 모형의 입력 자료로 하여 홍수량 및 홍수위를 계산하고 그 결과를 이용하여 운영된다. 그러나 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과로 홍수예경보 시스템을 운영 할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지게 된다. 따라서 미래에 발생할 강우를 사전에 예측하고, 이를 효율적으로 유출 모형과 연계하여 홍수발생 이전에 홍수발생 가능성을 예측할 수 있는 홍수 모의시스템을 구축하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 중규모 수치예보모형인 WRF 모형(Weather Research and Forecasting model)으로 모의된 2007년 태풍 '나리' 사상의 예측강우를 이용하여 유역평균강우를 산정하였으며, 산정된 예측강우를 도시유역유출모형인 SWMM과 2차원 침수모의가 가능하도록 개선한 CASC2D 모형에 활용하여 침수현상을 모의하였다. 실제 침수흔적과 모의된 결과의 비교를 통해 예측강우를 이용한 침수예측 및 홍수예보의 가능성을 평가한 결과, 과소추정된 예측강우의 영향으로 인해 모의된 침수심이 실제보다 작게 발생하였으나 침수발생 위치는 대체적으로 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.
한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 돌발홍수예측 시스템을 구축하여 2019년부터 전국에서의 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 2019년에는 초단기 예측 모델인 Macgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘으로부터 생산된 초단기 예측 강우를 활용하여 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 제공하였다. 2020년에는 추가로 초단기 예측 강우와 수치예보 자료를 병합한 예측 병합 강우 자료를 생산하여 예측 선행시간을 1시간에서 3시간까지 확장하였다. 돌발홍수예측 시스템의 목표는 도시 및 산지소하천에서의 돌발홍수에 대응하기 위한 정보를 실시간으로 사용자에게 제공하여 수재해에 빠르게 대응하는 것이다. 이에 돌발홍수예측 시스템은 2019년부터 실시간으로 운영하여 홍수기에 보다 빠른 돌발홍수정보를 제공해왔다. 본 연구에서는 2020년 우기에 운영된 돌발홍수시스템에 대한 평가를 수행하였다. 이를 위해 부산(07.23), 대전(07.29), 서울(08.01), 경기-충북(08.02)에서 발생한 수재해 사례를 분석하였다.
호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.
2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.
지역해양수치모델(ROMS)을 이용하여 동해 및 울릉도-독도 해역의 해양순환을 모의하였다. 동해 3 km 격자 수치모델과 HYCOM 9 km 격자 자료를 사용하여 울릉도 1 km 격자 수치모델, 울릉도-독도 300 m 격자 수치모델들을 서로 단방향 둥지격자화 기법으로 구축하였다. 그 과정에서 상위모델과는 다른 수심 자료 및 내·외삽 방법에 의해 나타날 수 있는 개방 경계자료의 왜곡에 대한 보정방법을 제시하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 2018년 울릉도-독도 지역에서 수평해상도가 300 m인 초고해상도 해양순환 모의 결과를 산출하였다. 초고해상도 수치모델은 같은 조건임에도 불구하고 초기장 및 개방 경계자료에 따라 서로 다른 특징이 나타났다. 따라서 수치모델 결과를 인공위성 고도계 자료로 추정한 유속 자료 및 국립수산과학원의 수온 관측자료를 사용하여 비교 검증하였다. 검증결과 HYCOM 자료를 경계장으로 사용한 둥지격자기법 결과는 1 km 격자모델 보다 300 m 격자모델 결과에서 RMSE, Mean Bias, Pattern Correlation, Vector Correlation이 전반적으로 향상되었다. 그러나 동해 3 km 수치모델을 사용한 결과에서는 1 km 모델의 결과가 300 m 결과보다 우수하게 나타났다. 수온 수직단면도에서는 수평해상도가 고해상도일수록, 등온선의 골과 마루의 수직구조가 뚜렷해지는 경향이 나타났다. 또한 울릉도-독도 300 m 모델은 상위모델에서 재현되지 않았던 섬의 지형 효과에 따른 카르만 와열이 나타났다.
대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.
기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.
본 연구에서는 GDAPS(T213) 중기 기상 수치예보 자료를 활용한 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 개발하여 미래에 발생할 수 있는 댐 유입량의 중장기적 확률예측을 위해 초과 확률구간별 댐 유입량을 예측하고 RPSS 검증기법으로 예측결과의 정확도를 분석하였다. 개발된 ESP시스템을 적용한 결과 일단위 개념의 확률예보는 높은 불확실성을 내포할 수 있고, 중장기 확률예보에 초점을 맞추어 1, 3, 7일 등의 예측시간 해상도에 대한 ESP정확도의 민감도를 분석한 결과 예측시간 해상도 간격이 증가할수록 예측결과의 불확실성이 감소하면서 그 정확도가 전반적으로 증가함을 살펴볼 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 GDAPS 자료를 활용한 1주 단위의 한달(28일)예보를 수행한 ESP 결과는 각 초과 확률구간 분포의 적절한 증가 및 감소로 인하여 그 시간적 변동성이 안정적으로 예측되고 예측결과의 불확실성을 감소시킬 수 있어 그 활용가치가 높은 것으로 나타났다. 이러한 관점에서 본 연구의 ESP 시스템은 중장기적 측면에서 GDAPS 자료의 활용가치를 높일 수 있고, 기존 ESP 결과보다 향상된 정확도로 댐 유입량을 예측할 수 있으므로 실시간 댐 유입량 예측에 적용한다면 수자원 관리 차원에서 유용한 수단이 될 수 있을 것이다.
구름 수액량은 일기예보나 수치예보 모델링 분야에 매우 중요하다. 그리고 중간규모의 기상현상에서 잠열의 크기를 좌우하며, 여러 규모의 기상 관련 모델 시스템을 개발 할 때에도 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 GMS-5 자료를 이용하여 구름 수액량을 추정하고, SSM/I 자료와 지상 마이크로복사계에 의한 구름 수액량과 비교하였다. 먼저, 본 연구는 구름알베도와 구름 두께와의 관계를 찾아내고 이 관계를 이용하여 구름 수액량을 계산하였다. 그리고 여기서 구해진 결과를 SSM/I 자료와 지상 마이크로파복사계에 의한 구름 수액량과 비교하였다. GMS-5 자료와 지상 마이크로파복사계에 의한 구름 수액량값의 상관계수는 0.86, RMSE 는 9.23 mg/$cm^2$로 나타났고, SSM/I 자료와의 상관계수는 0.84, RMSE = 14.02 mg/$cm^2$ 이였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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