• Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences
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• 제54권4호
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• pp.623-637
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• 2018

This study investigates the effects of horizontal resolution, cumulus parameterization scheme (CPS), and probability forecasting on precipitation forecasts over the Korean Peninsula from 00 UTC 15 August to 12 UTC 14 September 2013, using the limited-area ensemble prediction system (LEPS) of the Korea Meteorological Administration. To investigate the effect of resolution, the control members of the LEPS with 1.5- and 3-km resolution were compared. Two 3-km experiments with and without the CPS were conducted for the control member, because a 3-km resolution lies within the gray zone. For probability forecasting, 12 ensemble members with 3-km resolution were run using the LEPS. The forecast performance was evaluated for both the whole study period and precipitation cases categorized by synoptic forcing. The performance of precipitation forecasts using the 1.5-km resolution was better than that using the 3-km resolution for both the total period and individual cases. The result of the 3-km resolution experiment with the CPS did not differ significantly from that without it. The 3-km ensemble mean and probability matching (PM) performed better than the 3-km control member, regardless of the use of the CPS. The PM complemented the defect of the ensemble mean, which better predicts precipitation regions but underestimates precipitation amount by averaging ensembles, compared to the control member. Further, both the 3-km ensemble mean and PM outperformed the 1.5-km control member, which implies that the lower performance of the 3-km control member compared to the 1.5-km control member was complemented by probability forecasting.

• 대기
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• 제24권1호
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• pp.1-15
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• 2014

This study compared ensemble mean and probability forecasts of snow depth amount associated with winter storm over South Korea on 28 December 2012 at five operational forecast centers (CMA, ECMWF, NCEP, KMA, and UMKO). And cause of difference in predicted snow depth at each Ensemble Prediction System (EPS) was investigated by using THe Observing system Research and Predictability EXperiment (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. This snowfall event occurred due to low pressure passing through South Sea of Korea. Amount of 6 hr accumulated snow depth was more than 10 cm over southern region of South Korea In this case study, ECMWF showed best prediction skill for the spatio-temporal distribution of snow depth. At first, ECMWF EPS has been consistently enhancing the indications present in ensemble mean snow depth forecasts from 7-day lead time. Secondly, its ensemble probabilities in excess of 2~5 cm/6 hour have been coincided with observation frequencies. And this snowfall case could be predicted from 5-day lead time by using 10-day lag ensemble mean 6 hr accumulated snow depth distribution. In addition, the cause of good performances at ECMWF EPS in predicted snow depth amounts was due to outstanding prediction ability of forming inversion layer with below $0^{\circ}C$ temperature in low level (below 850 hPa) according to $35^{\circ}N$ at 1-day lead time.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권12호
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• pp.967-974
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• 2011

RDAPS 수치예보로부터 생산된 일단위 강우시계열을 바탕으로 유량 예측을 모의하고, 정성적인 중장기 예보를 고려한 ESP 분석을 수행하여 결과를 비교하고 적용성을 검토하였다. 금강유역을 대상으로 ESP, 정성적 기상예보를 고려한 ESP, RDAPS 기상수치예보에의한유량예측결과를평균유출량과비교 분석을 통해각기법별 결과의 개선효과를 평가하였다. 예측 모의 결과 기상정보를 고려한 ESP 방법의 결과가상대적으로 양호한 것으로 분석되었다. 확률예측의 정확도를 평가하기 위한 불일치율(Discrepancy Ratio) 분석 결과에서도 같은 결과를 얻었다. RDAPS 수치예보의 경우 3시간 단위의 누적강수라는 특성이 감안된 시간분해능을 갖는 일단위 시나리오로 개선되거나 장기간 동안 지속적인 모의 평가가 이루어진다면 더욱 정밀한 유량예측을 모의 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 식물병연구
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• 제22권3호
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• pp.168-177
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• 2016

한국에서 발생하는 참다래 잎에서의 궤양병의 감염위험도를 예측하는 모형을 Magarey 등(2005)의 일반 감염 모형식을 이용하여 개발하였다. 이 연구를 통해 개발한 모형과 뉴질랜드에서 개발된 KVH PSA-V 모형을 2015년 서귀포시 남원읍의 녹색참다래 헤이워드 품종 재배 과원과 표선면과 성산읍 신산리의 황색 참다래 Hort16A 품종 재배 과원들에서 수집된 기상 조사 자료와 병조사 자료를 사용하여 분할표 분석을 통해 평가하였다. 자체 개발한 모형과 뉴질랜드에서 개발한 KVH PSA-V 모형, 감염 판단기준을 31로 조정한 KVH PSA-V 모형들은 실제 병이 일어났을 경우에 감염이 일어났다고 경고하는 비율인 probability of detection값이 모두 80% 이상으로 한국의 참다래 궤양병 방제 의사 결정지원용으로 사용하기에는 충분하였다. 모형이 일어나는 현상을 정확히 예측하는 지표인 proportion of correct는 이 연구를 통해 개발된 감염 위험 예측 모형이 가장 높은 51.1%를 나타내고 실제병이 일어났을 경우에 감염이 일어났다고 경고하는 비율인 probability of detection과 모형의 경고에 따라 방제를 결정하였을 때에 효율성 지표인 critical success index도 각각 가장 높은 수치인 90.9%와 47.6%를 나타내어 한국에서 발생하는 참다래 궤양에 대해서는 KVH PSA-V 모형보다 더 우수한 모형으로 판단되었다. 이 연구를 통해 새로 개발된 모형은 한국의 참다래 재배자들의 궤양병 방제를 위한 의사결정에 도움을 주어 궤양병으로 인한 피해를 줄이는 데에 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.275-288
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• 2006

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.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권2호
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• pp.84-94
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• 2018

해양파랑 예측에 있어 단일 수치모델의 불확실성을 보완하기 위하여 앙상블 기법을 적용한 지역 파랑예측시스템을 구축하였다. 기상청 전지구 대기 수치모델의 확률예측시스템에서 생산되는 24개 앙상블 해상풍을 입력자료로 이용, 87시간까지 파랑 예측자료를 생산하였으며, 기상청 계류부이 관측자료와 다양한 통계방법을 적용하여 검증을 수행하였다. 2일예측 이후의 앙상블 예측평균의 평균제곱근오차(RMSE)는 단일모델예측에 비하여 향상된 결과를 보였으며, 특히 3일예측의 경우 단일모델예측 대비 RMSE가 약 15% 정도 향상되었다. 이것은 앙상블 기법이 수치모델의 불확실성을 감소시켜 예측정확도 향상에 크게 기여한 것으로 보인다. ROC(Relative Operating Characteristic) 분석결과, 전체 예측시간에 대하여 ROC 영역이 모두 0.9 이상을 보여 확률예측 성능이 뛰어남을 보였으며, 앙상블 파랑예측 결과가 해상 확률예보에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1300-1312
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• 2019

BSTRACT In this paper, PM10 forecast model using DNN(Deep Neural Network) is developed for Seoul region. The previous Julian forecast model has been developed using weather and air quality data of Seoul region only. This model gives excellent results for accuracy and false alarm rates, but poor result for POD(Probability of Detection). To solve this problem, an WA(Wide Area) forecasting model that uses Chinese data is developed. The data is highly correlated with the emergence of high concentrations of PM10 in Korea. As a result, the WA model shows better accuracy, and POD improving of 3%(D+0), 21%(D+1), and 36%(D+2) for each forecast period compared with the Julian model.

• 한국농공학회지
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• 제41권6호
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• pp.25-32
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• 1999

The purpose of this study is to analyse the accuracy of weather forecasts of temperature, precipitation probability , and sky condition and to evaluate the applicability of weather forecasts for the estimation of potential evapotranspiration for irrigation scheduling. Five weather station s were selected to compare forecasted and measured climatcal data. The error between forecasted and measured temperature was calculated and discussed. The accuracy of temperature forecast using relative frequency of the error was calculated . The temperature forecasting showed considerably high accuracy. Average sunshine hours for forecasted sky conditions were calculated and showed reasonable quality. From the reliability graphs, the forecasting precipation probabililty was reliable. Potential evapotranspirations were calculated and compared using forecast and measured temperatures. The weather forecast is considered usable for irrigation scheculing.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.382-395
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• 2013

기상정보 제공자들은 예보사용자들이 제공되는 예보서비스에 얼마나 만족하고 있는지를 알고 싶어 한다. 더 나은 예보서비스 제공을 위해서 각국의 기상 커뮤니티들은 사용자들의 만족도에 관한 다양한 설문조사를 진행하고 있다. 하지만 대부분의 설문조사들이 단순하게 사용자들이 얼마나 서비스에 만족하는지를 질문하고 있기 때문에 설문 결과의 설명력이 떨어지고, 예보서비스의 전략수립에 활용되기 어렵다. 본 연구에서는 예보의 가치를 평가하는 유용한 도구인 $2{\times}2$ 검증테이블에 기존의 비용-손실이 아닌 만족-불만족 개념을 적용하여 상해와 서울에서 제공된 24시간 강수예보의 만족가치를 도출하였다. 그리고 예보에 대한 개인의 만족가치뿐만 아니라 예보 사용자 그룹의 만족가치를 평가하였다. 그 결과, 확정예보 사용자 그룹의 만족가치를 높이기 위해선 예보 정확도의 향상이 유용하지만, 확률예보의 경우엔 사용자 그룹의 불만족 정도와 예보확률의 사용 분포를 파악하는 것이 중요한 것으로 나타났다. 따라서 기상 커뮤니티들이 예보 사용자들에게 더 나은 만족가치를 제공할 수 있는 방안을 찾는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 천문학회보
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• 제36권2호
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• pp.97.1-97.1
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• 2011

In this study we have examined the probability of solar proton events (SPEs) and their peak fluxes depending on flare (flux, longitude and impulsive time) and CME parameters (linear speed, longitude, and angular width). For this we used the NOAA SPE list and their associated flare data from 1976 to 2006 and CME data from 1997 to 2006. We find that about 3.5% (1.9% for M-class and 21.3% for X-class) of the flares are associated with SPEs. It is also found that this fraction strongly depends on longitude; for example, the fraction for $30W^{\circ}$ < L < $90W^{\circ}$ is about three times larger than that for $30^{\circ}E$ < L < $90^{\circ}E$. The SPE probability with long duration (${\geq}$ 0.3 hours) is about 2 (X-class flare) to 7 (M-class flare) times larger than that for flares with short duration (< 0.3 hours). In case of halo CMEs with V ${\geq}$ 1500km/s, 36.1% are associated with SPEs but in case of partial halo CME ($120^{\circ}$ ${\leq}$ AW < $360^{\circ}$) with 400 km/s ${\leq}$ V < 1000 km/s, only 0.9% are associated with SPEs. The relationships between X-ray flare peak flux and SPE peak flux are strongly dependent on longitude and impulsive time. The relationships between CME speed and SPE peak flux depend on longitude as well as direction parameter. From this study, we suggest a new SPE forecast method with three-steps: (1) SPE occurrence probability prediction according to the probability tables depending on flare and CME parameters, (2) SPE flux prediction from the relationship between SPE flux and flare (or CME) parameters, and (3) SPE peak time.