The observation error of satellite radiation data that assimilated into the Korean Integrated Model (KIM) was diagnosed by applying the Hollingsworth and Lönnberg and Desrozier techniques commonly used. The magnitude and correlation of the observation error, and the degree of contribution for the satellite radiance data were calculated. The observation errors of the similar device, such as Advanced Technology Microwave Sounder (ATMS) and Advanced Microwave Sounding Unit-A shows different characteristics. The model resolution accounts for only 1% of the observation error, and seasonal variation is not significant factor, either. The observation error used in the KIM is amplified by 3-8 times compared to the diagnosed value or standard deviation of first-guess departures. The new inflation value was calculated based on the correlation between channels and the ratio of background error and observation error. As a result of performing the model sensitivity evaluation by applying the newly inflated observation error of ATMS, the error of temperature and water vapor analysis field were decreased. And temperature and water vapor forecast field have been significantly improved, so the accuracy of precipitation prediction has also been increased by 1.7% on average in Asia especially.
최근 호우의 빈도와 규모는 증가하는 추세이며 이에 따른 홍수 피해는 많은 피해를 야기하고 있다. 이러한 관점에서 홍수 피해에 대한 선제적 대응을 위한 요소로써 초단시간 강우예측 정보의 중요성은 매우 높다. 특히, 레이더 자료 기반의 강우예측은 수치예보모델과 비교하여 3시간 이내의 짧은 선행시간 이내의 높은 정확도를 갖고 있어 홍수예보에 다수 활용되고 있다. 최근에는 강우자료의 복잡한 관계와 특징을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 강우예측 활용 사례가 증가하고 있으나 국내 적용 사례는 적어 관련 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 레이더 강우를 활용한 딥러닝 기반의 강우예측 기법을 제안하고 이에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 2차원 레이더 강우자료의 특징과 시계열 특성을 고려하기 위한 심층신경망 구조를 제안하였으며 기존 딥러닝 모형과의 비교를 통해 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 적용 대상지역은 한강 유역으로 선정하였다. 정성적 평가를 위해 임계성공지수(CSI)를 활용하여 예측 강우에 대한 정확도를 평가하였으며 정량적 평가를 위해 예측 강우와 관측 강우의 상관관계를 분석하였다. 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 모형과 비교하여 예측오차의 범위가 적고 강우의 위치 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초단기간 강우예측 자료를 활용하는 홍수예보의 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.
본 연구에서는 장기예보자료 기반의 장기 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄사상을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측 및 과거재현 자료를 활용하였으며, 다양한 지속기간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 ROC (Receiver Operating Characteristic)및 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근 오차)을 수행하여 전망정보의 활용성을 평가하였다. ROC 분석결과, SPI(3)는 2개월, SPI(6)은 3개월, SPI(9)는 4개월, SPI(12)는 5개월까지 ROC score 약 0.70 이상으로 산정되었다. 예보선행시간별 상관계수 및 평균제곱근오차의 경우, 2개월 선행시간 SPI(3)은 0.60, 0.87, 4개월 선행시간 SPI(6)은 0.72, 0.95, 5개월 선행시간 SPI(9)는 0.75, 0.95, 6개월 선행시간 SPI(12)는 0.77, 0.89로 상관계수는 높게, 평균제곱근오차는 낮게 산정되어 활용성이 있는 것으로 판단된다.
기상 자료 미계측 지점의 단기 강우 예보 모형을 개발하였다. 본 연구 모형은 강우 모의 모형, 기상학적 동질성, 그리고 기상 변수 예측 및 추정에 관한 몇 가지 가정을 전제로 하였으며 강우의 예보에는 칼만 필터 기법을 사용하였다. 기존 모형의 방정식은 수운적 크기 분포(HSD)가 강우 강도에 종속이므로 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 선형화되었다. 또한 기상 입력 변수는 경험 모형에 의하여 예측되었다. 본 연구 모형을 대청댐 유형의 호우 사상에 적용하였다. 그 결과 예보 및 실측 강우 강도간의 평균 자승 오차는 0.30~1.01 mm/hr이었다. 이 결과로 미루어 볼 때, 본 연구 모형에 수반된 가정은 합리적이며 본 연구 모형은 기상 자료 미계측 지점에서 강우를 단기 예보하는데 유용하다고 판단된다.
본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우(MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
대표적 연안재해인 폭풍해일을 기상예보와 연동하여 신속하게 모의하고 즉각 예보하기 위한 초기 연구가 2012년 8월과 9월 서남해안으로 상륙한 태풍 Bolaven, Tembin 그리고 Sanba에 대해 수행되었다. JTWC 태풍경보에 근거한 신속모의는 반자동화된 방법을 통해 SLOSH 및 ADCIRC 모델에서 수행되었으며, 그 결과가 동화되고 웹에 게시되었다. SLOSH는 PC에서 1시간, ADCIRC로는 57,000개의 절점으로 구성된 북서태평양해역을 64 core의 병렬컴퓨터에서 태풍경보 발효부터 웹 게시까지 전 과정에 2시간이 소요되어 준실시간적인 즉각 예보의 기틀을 마련할 수 있었다. Bolaven에 대해 사후 관측된 해수면과 비교하면 주요 검조소에서 최대해일고는 2개 모형이 RMS 오차 0.17~0.19 m에서 만족하고, 최대해일고 발생시각도 1시간 이내에서 잘 일치하고 있어 상당히 만족스러운 결과로 판단된다.
대체 에너지 기술 개발을 위해 지난 20년 동안 풍력 발전에 관련한 기술들이 축적되어왔다. 풍력 발전은 자연적으로 부는 바람을 에너지원으로 사용하므로 환경 친화적이며 경제적이다. 이러한 풍력 발전의 효율적인 운영을 위해서는 시시각각 변하는 자연 바람의 세기를 정확도 높게 예측할 수 있어야 한다. 풍속을 평균적으로 얼마나 정확하게 잘 예측하는지도 중요하지만 실제 값과 예측 값의 절대 오차의 최댓값을 최소화시키는 것 또한 중요하다. 발전 운영 계획 측면에서 예측 풍속을 통한 예측 발전량과 실제 발전량의 차이는 경제적 손실을 가져오는 원인이 되므로 유연한 운영 계획을 세우기 위해 최대 오차가 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 풍속 예측 방법으로 과거 풍속 변화 추세뿐만 아니라 기상청 예보와 시기적인 풍속의 특성을 고려하기 위한 경향 값을 반영하여 수치 예측 알고리즘으로 학습한 풍속 예보 모델을 제안한다. 기상청 예보는 풍력 발전 단지를 포함하는 비교적 넓은 지역의 풍속을 예보하지만 풍속을 예측하고자 하는 국소지점에 대한 풍속 예측의 정확도를 높이는데 상당히 기여한다. 또한 풍속 변화 추세는 긴 시간동안 관측한 풍속을 세세하게 반영할수록 풍속 예측의 정확도를 높인다.
기상청 동네예보의 공간규모를 농촌현실에 맞게 상세화 하는 일은 농업기상정보의 가치를 높이기 위한 전제조건이다. 이 연구에서는 기온역전조건에서 기상청의 중규모 기온예보를 집수역 내 지형특성이 반영된 국지기온예보로 상세화 할 수 있는 간단한 기법을 제시하였다. 지리산 남사면에 위치한 전형적인 복잡지형의 농촌 집수역($50km^2$)을 대상지역으로 선정하고, 2011년 10월부터 2012년 4월 기간 중 기온역전에 의한 냉기집적이 의심되는 62일에 대해 동네예보 0600기온자료($5km{\times}5km$ 격자)를 수집하였다. 여기에 단일집수역의 냉기호 및 온난대효과를 모의할 수 있는 소기후모형을 적용하여 상세격자($30m{\times}30m$) 단위로 표출하였다. 연구대상지역에 설치된 무인기상관측기 12지점 자료를 이용, 보정된 0600 기온예보값을 검증한 결과, 기온역전일의 평균 ME는 ${\pm}1^{\circ}C$, RMSE는 $1.6^{\circ}C$를 보였다. 이 결과는 동네예보 경우(ME ${\pm}2^{\circ}C$, RMSE $1.9^{\circ}C$)에 비하여 지역적 편기성이 크게 개선된 것으로서, 찬 공기가 집적되는 저지대에서 더욱 개선효과가 컸다. 보정된 예보기온의 추정오차가 $2^{\circ}C$ 미만인 경우는 전체 기온역전일 중 80%에 해당하였으며, 절반 정도는 추정오차가 $1^{\circ}C$ 이내였다. 동상해 위험이 큰 기상조건에서 소기후모형에 의해 보정된 동네예보를 지역 내 각 농장에 제공할 경우 무보정 동네예보를 제공하는 것에 비해 신뢰도를 크게 높일 수 있어 동상해 위험의 조기경보시스템 실용화에 기여할 것으로 기대된다.
저류함수법은 오랜 기간 국내 주요하천의 홍수예보에 활용되어 오고 있다. 그럼에도 불구하고, 매개변수와 유출특성의 관계를 정확히 규명하지 못하고 있어, 저류함수법에 대한 매개변수 최적화 연구들은 유역의 물리적인 특성을 반영하지 못한다는 논쟁이 있다. 이에 본 연구에서는 SCE-UA방법을 이용하여 저류함수법의 매개변수를 최적화하고, 매개변수의 변화에 따라 유출곡선이 달라지는 양상을 분석하였다. 분석대상 유역으로는 남한강 최상류지역인 정선과 영월 소유역을 선정하였으며, 상 하류에 위치한 두 개의 유역을 단계적으로 최적화 하였다. 또한 매개변수와 오차평면과의 관계를 알아보기 위해 등고선도를 그려 매개변수가 달라짐에 따라 유출곡선 오차의 변화를 분석하였다. 본 연구는 최적화를 통해 매개변수의 특정 값을 제안하기보다는 실무에서 초기값으로 활용할 수 있는 매개변수의 가능한 범위를 제안하는데 그 목적이 있으며, 제안된 범위의 평균값을 사용하여 모의가 적절히 됨을 확인하였다. 또한 오차를 최소화하기 위해 무작위로 매개변수의 집합을 결정하기 보다는 유역의 물리적인 특성을 고려하여 가능한 매개변수를 고정하고, 매개변수의 변화가 오차에 미치는 영향을 등고선도를 이용하여 분석함으로서 매개변수가 모형의 결과에 미치는 영향에 대한 직관력을 제공하고자 하였으며, 그 결과가 실무에서 홍수예보 효율 제고에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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