The goal of this paper is to provide the specific forecasting steps and to explain how to design the forecasting architecture and training data sets to forecast very short-term wind power when the numerical weather prediction (NWP) is unavailable, and when the sampling periods of the wind power and training data are different. We forecast the very short-term wind power every 15 minutes starting two hours after receiving the most recent measurements up to 40 hours for a total of 38 hours, without using the NWP data but using the historical weather data. Generally, the NWP works as a predictor and can be converted to wind power forecasts through machine learning-based forecasting algorithms. Without the NWP, we can still build the predictor by shifting the historical weather data and apply the machine learning-based algorithms to the shifted weather data. In this process, the sampling intervals of the weather and wind power data are unified. To verify our approaches, we participated in the 2017 wind power forecasting competition held by the European Energy Market conference and ranked sixth. We have shown that the wind power can be accurately forecasted through the data shifting although the NWP is unavailable.
Over the past 60 years, Korean numerical weather prediction (NWP) has advanced rapidly with the collaborative effort between the science community and the operational modelling center. With an improved scientific understanding and the growth of information technology infrastructure, Korea is able to provide reliable and seamless weather forecast service, which can predict beyond a 10 days period. The application of NWP has expanded to support decision making in weather-sensitive sectors of society, exploiting both storm-scale high-impact weather forecasts in a very short range, and sub-seasonal climate predictions in an extended range. This article gives an approximate chronological account of the NWP over three periods separated by breakpoints in 1990 and 2005, in terms of dynamical core, physics, data assimilation, operational system, and forecast application. Challenges for future development of NWP are briefly discussed.
The Numerical Weather Prediction (NWP) models determine the future state of the weather by forcing current weather conditions into the atmospheric models. The NWP models approximate mathematically the physical dynamics by nonlinear differential equations; however these approximations include uncertainties. The errors of the NWP estimations can be related to the initial and boundary conditions and model parameterization. Development in the meteorological forecast models did not solve the issues related to the inevitable biases. In spite of the efforts to incorporate all sources of uncertainty into the forecast, and regardless of the methodologies applied to generate the forecast ensembles, they are still subject to errors and systematic biases. The statistical post-processing increases the accuracy of the forecast data by decreasing the errors. Error prediction of the NWP models which is updating the NWP model outputs or model output statistics is one of the ways to improve the model forecast. The regression methods (including linear, polynomial and scaling regression) are applied to the present study to improve the real time forecast skill. Such post-processing consists of two main steps. Firstly, regression is built between forecast and measurement, available during a certain training period, and secondly, the regression is applied to new forecasts. In this study, the WRF real-time forecast data, in comparison with the observed data, had systematic biases; the errors related to the NWP model forecasts were reflected in the underestimation of the meteorological data forecast by the WRF model. The promising results will indicate that the post-processing techniques applied in this study improved the meteorological forecast data provided by WRF model. A comparison between various bias correction methods will show the strength and weakness of the each methods.
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.
Generally, the weather forecast system has been run using prescribed ocean condition. As it is widely known that coupling between atmosphere and ocean process produces consistent initial condition at all-time scales to improve forecast skill, there are many trials on the application of data assimilation of coupled model. In this study, we implemented a weakly coupled data assimilation (short for WCDA) system in global NWP model with low horizontal resolution for coupled forecast with uncoupled initialization, following WCDA system at the Met Office. The experiment is carried out for a typhoon evolution forecast in 2017. Air-sea exchange process provides SST cooling and gives a substantial impact on tendency of central pressure changes in the decaying phase of the typhoon, except the underestimated central pressure. Coupled data assimilation is a challenging new area, requiring further work, but it would offer the potential for improving air-sea feedback process on NWP timescales and finally contributing forecast accuracy.
In this paper, we attempted to produce the cloud forecast that use the numerical weather prediction(NWP) MM5 for objective cloud forecast. We presented two methods for cloud forecast. One of them used total cloud mixing ratio registered to sum(synthesis) of cloud-water and cloud-ice grain mixing ratio those are variables related to cloud among NWP result data and the other method that used relative humidity. An experiment was carried out period from 23th to 24th July 2004. According to the sequence of comparing the derived cloud forecast data with the observed value, it was indicated that both of those have a practical use possibility as cloud forecast method. Specially in this Case study, cloud forecast method that use total cloud mixing ratio indicated good forecast availability to forecast of the low level clouds as well as middle and high level clouds.
급격한 도시화와 인구 증가로 인한 건물의 밀폐성 증가로 심각한 실내 공기 오염을 야기하고 있다. 몇몇 실내 공기오염물질 중 페인트에서 방출되는 휘발성 유기화합물(VOCs)이 주요 관심사이다. 따라서 친환경적인 페인트 제품 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 점토광물인 견운모를 사용하여 벽마감용 천연페인트를 제조하였다. 소규모 챔버를 사용하여 벽마감용 천연페인트에 존재하는 독성물질 확인 실험을 하였으며, 2개의 상업용 페인트와 비교 분석하였다. 총 VOC 양은 trace로 권장 실내 공기질 기준보다 낮은 것으로 나타났다. 벽마감용 천연페인트에서 톨루엔은 검출되지 않았으며 포름알데히드가 trace 레벨로 측정되었다. 독성지수 분석결과 2가지 친환경 상업용 페인트와 비교하여 본 연구에서 개발된 천연페인트가 낮은 유해물질 방출을 나타내었다. 건축자재등급 실험에서 벽마감용 천연페인트가 1등급으로 분류되었다. 이상의 연구결과에서 나타난 바와 같이 벽마감용 천연페인트의 주성분으로 견운모를 사용하는 것이 실내 공기질을 관리하는데 유용할 것이라 판단된다.
Ocean mixed layer (OML) depth affects diurnal cycle of sea surface temperature (SST) induced by change of solar radiation absorption and heat budget in ocean. The diurnal SST variation can lead to convection over the ocean, which can impact on localized precipitation both over coastal and inland. In this study, we investigate the OML characteristics affecting the diurnal cycle of SST for the Korean Peninsula and surrounding areas. To analyze OML characteristics, HYCOM oceanic mixed layer depth (MLD) and wind field at 10 m from ERA-interim during 2008~2016 are used. In the winter, MLD is deeply formed when the strong wind field is located on perpendicular to continental slope over deep seafloor areas. Besides, cooling SST-induced vertical mixing in OML is reinforced by dry cold air originated from Siberia. The OML in summer is shallowly distributed about 20 m. In order to estimate the impact of OML model in high resolution NWP model, four experimental simulations are performed. At this time, the prognostic scheme of skin SST is applied in NWP to simulate diurnal SST. The simulation results show that CNTL (off-OML) overestimates diurnal cycle of SST, while EXPs (on-OML) indicate similar results to observations. The prediction performance for precipitation of EXPs shows improvement compared with CNTL over coastal as well as inland. This results suggest that the application of the OML model in summer season can contribute to improving the prediction for performance of SST and precipitation over coastal area and inland.
정밀조석모의를 위한 유한요소 격자가 황해 영역에서 절점밀집도 14 K, 52 K 및 211 K 등으로 세련화되어 구축되었으며, 북서태평양을 포함하는 광역에 대해 57K의 절점을 갖는 격자체계가 구축되었다. 수치실험은 32개의 병렬프로세서에서 pADCIRC v 49.21 모형을 이용하여 수행하였다. 조석모의는 YS-G52K, YS-G211K 격자에서 KorBathy30s와 ETOPO1 수심자료를 적용하고, FES2004로부터 추출된 4 분조를 개방경계에 적용하여 모의한 결과 관측치와는 진폭에서 RMS오차 0.138 m, 위상은 RMS오차 14.80 deg로 이전 황해 연구에 비해 개선된 결과가 나타났다. 북서태평양으로 확장된 영역인 NWP-G57K 격자의 개방경계에서 8 분조를 정의하여 모의한 결과 황해 조석모의 결과와 유사한 매우 만족스러운 결과가 도출되었다.
Korea Meteorological Administration (KMA) has operationally produced Atmospheric Motion Vector (AMV) from the consecutive MTSAT-1R satellite image dataset. Comparing with radiosonde data, our current AMV scheme shows more than 10 m/s RMSE. Therefore we need to improve continuously its accuracy. Many AMV producers have stated that the bad performance of the Height Assignment (HA) algorithm is the main reason of degrading the accuracy of AMV. The uncertainties in AMV HA can occur in the algorithm itself, used NWP profiles, and the performance of Radiative Transfer Model (RTM) etc. This study introduces currently operated AMV HA schemes and the impacts of NWP profile data and RTM that these schemes use were investigated. Finally we analyzed the relationship between vectors by vector tracking and heights assigned to each vector by using collocated wind profile dataset with radiosonde data. This study is a preliminary work to improve the accuracy of AMV by removing or decreasing the uncertainties in AMV estimation.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.