• 제목/요약/키워드: Variability Forecasting

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CORDEX-동아시아 2단계 영역 재현실험을 통한 WRF 강수 모의성능 평가 (Evaluation of Reproduced Precipitation by WRF in the Region of CORDEX-East Asia Phase 2)

  • 안중배;최연우;조세라
    • 대기
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    • 제28권1호
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    • pp.85-97
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    • 2018
  • This study evaluates the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in reproducing the present-day (1981~2005) precipitation over Far East Asia and South Korea. The WRF model is configured with 25-km horizontal resolution within the context of the COordinated Regional climate Downscaling Experiment (CORDEX) - East Asia Phase 2. The initial and lateral boundary forcing for the WRF simulation are derived from European Centre for Medium-Range Weather Forecast Interim reanalysis. According to our results, WRF model shows a reasonable performance to reproduce the features of precipitation, such as seasonal climatology, annual and inter-annual variabilities, seasonal march of monsoon rainfall and extreme precipitation. In spite of such model's ability to simulate major features of precipitation, systematic biases are found in the downscaled simulation in some sub-regions and seasons. In particular, the WRF model systematically tends to overestimate (underestimate) precipitation over Far East Asia (South Korea), and relatively large biases are evident during the summer season. In terms of inter-annual variability, WRF shows an overall smaller (larger) standard deviation in the Far East Asia (South Korea) compared to observation. In addition, WRF overestimates the frequency and amount of weak precipitation, but underestimates those of heavy precipitation. Also, the number of wet days, the precipitation intensity above the 95 percentile, and consecutive wet days (consecutive dry days) are overestimated (underestimated) over eastern (western) part of South Korea. The results of this study can be used as reference data when providing information about projections of fine-scale climate change over East Asia.

제조업 공급체인에서 정보리드타임 개선의 효과 사례분석 (An Effect Analysis for Improvement of Information Lead Time on Supply Chains : A Case Study of Manufacturing Industry)

  • 김철수;김갑중
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제10D권1호
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    • pp.161-166
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    • 2003
  • 제품을 생산하고 공급하는데 소요되는 주문리드타임과 달리 주문이 처리되는데 소요되는데 지연되는 것을 정보리드타임이라고 하는데, 이는 공급체인에서 개별기업들이 수요예측의 변동폭을 높이게 되며 이것이 바로 비용 상승요인으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 직렬형 가치사슬에서 정보리드타임이 공급체인 시스템에 주는 영향을 알아본다. 특별히, MIT 시뮬레이션 모형을 동해서 실험을 수행하며, 아래와 같은 두 가지의 이슈를 다룬다. 첫째는 비용-이익 관점에서 물류 리드타임보다 정보리드타임의 개선이 효과적인가\ulcorner 둘째는 정보리드타임이 고객에게 보다 인접한 기업(downstream)이 고객하고 떨어져 있는 기업(upstream)보다 비용을 크게 상승시키고 있는지에 대한 물음이다. 사례 분석에서는 공급체인상의 개변기업들이 갖는 정보리드타임의 중요성을 지적하고, 개별기업간의 정보리드타임의 차이 분석을 통해서 고객의 수요와 요구를 직접 받는 기업에서 정보리드타임의 중요성이 큼을 인증하고 있다.

다방향 흐름 분배와 실시간 보정 알고리듬을 이용한 분포형 강우-유출 모형 개발(I) - 이론 - (Development of Distributed Rainfall-Runoff Model Using Multi-Directional Flow Allocation and Real-Time Updating Algorithm (I) - Theory -)

  • 김극수;한건연;김광섭
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권3호
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    • pp.247-257
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    • 2009
  • 본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 보정 알고리듬을 개발하여 분포형 강우-유출 모형에 적용하였다. 개발된 알고리듬의 적용과 분포형 모형 적용상의 약점인 계산시간 개선을 위해 비교적 간단한 수문과정 지배 방정식들을 이용하여 분포형 강우-유출 모형을 작성하였다. DEM(Digital Elevation Model)를 이용하여 공간해상도 변화에 따른 지형정보와 흐름정보의 변동성을 파악하였다. 모의수행 전처리 과정으로 가용한 고해상도 DEM 자료를 사용하여 공간해상도 변화에 따른 흐름정보의 손실을 최소화하고 상세흐름정보를 저해상도 흐름정보에 반영시키는 다방향 흐름분배 알고리듬을 개발하였다. 또한 실시간으로 유역상태량을 보정하는 실시간 보정 알고리듬을 개발하다. 개발된 모형은 저해상도 모의에서 유출 과정의 실제적 거동 정보를 유지할 수 있다. 그러므로 예측 정확도 향상 및 계산시간의 개선이 기대된다.

현업 기후예측시스템에서의 지면초기화 적용에 따른 예측 민감도 분석 (Application of Land Initialization and its Impact in KMA's Operational Climate Prediction System)

  • 임소민;현유경;지희숙;이조한
    • 대기
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    • 제31권3호
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    • pp.327-340
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    • 2021
  • In this study, the impact of soil moisture initialization in GloSea5, the operational climate prediction system of the Korea Meteorological Administration (KMA), has been investigated for the period of 1991~2010. To overcome the large uncertainties of soil moisture in the reanalysis, JRA55 reanalysis and CMAP precipitation were used as input of JULES land surface model and produced soil moisture initial field. Overall, both mean and variability were initialized drier and smaller than before, and the changes in the surface temperature and pressure in boreal summer and winter were examined using ensemble prediction data. More realistic soil moisture had a significant impact, especially within 2 months. The decreasing (increasing) soil moisture induced increases (decreases) of temperature and decreases (increases) of sea-level pressure in boreal summer and its impacts were maintained for 3~4 months. During the boreal winter, its effect was less significant than in boreal summer and maintained for about 2 months. On the other hand, the changes of surface temperature were more noticeable in the southern hemisphere, and the relationship between temperature and soil moisture was the same as the boreal summer. It has been noted that the impact of land initialization is more evident in the summer hemispheres, and this is expected to improve the simulation of summer heat wave in the KMA's operational climate prediction system.

Implementation of Agrometeorological Early Warning System for Weather Risk Management in South Korea

  • Shim, Kyo Moon;Kim, Yong Seok;Jung, Myung-Pyo;Choi, In Tae;Kim, Hojung;Kang, Kee Kyung
    • 한국기후변화학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.171-175
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    • 2017
  • The purpose of the farmstead-specific early warning service system for weather risk management is to develop custom-made risk management recommendations for individual farms threatened by climate change and its variability. This system quantifies weather conditions into a "weather risk index" that is customized to crop and its growth stage. When the risk reaches the stage where it can cause any damage to the crops, the system is activated and the corresponding warning messages are delivered to the farmer's mobile phone. The messages are sent with proper recommendations that farmers can utilize to protect their crops against potential damage. Currently, the technology necessary to make the warning system more practical has been developed, including technology for forecasting real-time weather conditions, scaling down of weather data to the individual farm level and risk assessments of specific crops. Furthermore, the scientific know-how has already been integrated into a web-based warning system (http://new.agmet.kr). The system is provided to volunteer farmers with direct, one-on-one weather data and disaster warnings along with relevant recommendations. In 2016, an operational system was established in a rural catchment ($1,500km^2$) in the Seomjin river basin.

GloSea5 모형의 한반도 인근 해수면 온도 예측성 평가: 편차 보정에 따른 개선 (Evaluation of Sea Surface Temperature Prediction Skill around the Korean Peninsula in GloSea5 Hindcast: Improvement with Bias Correction)

  • 강동우;조형오;손석우;이조한;현유경;부경온
    • 대기
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    • 제31권2호
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    • pp.215-227
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    • 2021
  • The necessity of the prediction on the Seasonal-to-Subseasonal (S2S) timescale continues to rise. It led a series of studies on the S2S prediction models, including the Global Seasonal Forecasting System Version 5 (GloSea5) of the Korea Meteorological Administration. By extending previous studies, the present study documents sea surface temperature (SST) prediction skill around the Korean peninsula in the GloSea5 hindcast over the period of 1991~2010. The overall SST prediction skill is about a week except for the regions where SST is not well captured at the initialized date. This limited prediction skill is partly due to the model mean biases which vary substantially from season to season. When such biases are systematically removed on daily and seasonal time scales the SST prediction skill is improved to 15 days. This improvement is mostly due to the reduced error associated with internal SST variability during model integrations. This result suggests that SST around the Korean peninsula can be reliably predicted with appropriate post-processing.

Attention 기법을 적용한 LSTM-s2s 모델 기반 댐유입량 예측 연구 (Prediction of dam inflow based on LSTM-s2s model using luong attention)

  • 이종혁;최수연;김연주
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권7호
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    • pp.495-504
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    • 2022
  • 최근 인공지능의 발전으로 시계열 자료 분석에 효과적인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델이 댐유입량 예측의 정확도를 높이는 데 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence (s2s) 구조에 Attention 기법을 LSTM 모델에 첨가하여 소양강댐 유역의 유입량을 예측하였다. 분석 데이터는 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 자료를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 일반적으로 더 좋은 성능을 보였으며, attention 첨가 모델이 첨두값도 더 잘 예측하는 모습을 보였다. 그리고 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량에는 어려움이 있었다. 이를 통해 시간 단위 예측의 어려움에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델이 기존 LSTM-s2s의 예측 성능을 향상할 수 있음을 알 수 있었다.

기상청 기후예측시스템(GloSea6) - Part 2: 기후모의 평균 오차 특성 분석 (The KMA Global Seasonal forecasting system (GloSea6) - Part 2: Climatological Mean Bias Characteristics)

  • 현유경;이조한;신범철;최유나;김지영;이상민;지희숙;부경온;임소민;김혜리;류영;박연희;박형식;추성호;현승훤;황승언
    • 대기
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    • 제32권2호
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    • pp.87-101
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    • 2022
  • In this paper, the performance improvement for the new KMA's Climate Prediction System (GloSea6), which has been built and tested in 2021, is presented by assessing the bias distribution of basic variables from 24 years of GloSea6 hindcasts. Along with the upgrade from GloSea5 to GloSea6, the performance of GloSea6 can be regarded as notable in many respects: improvements in (i) negative bias of geopotential height over the tropical and mid-latitude troposphere and over polar stratosphere in boreal summer; (ii) cold bias of tropospheric temperature; (iii) underestimation of mid-latitude jets; (iv) dry bias in the lower troposphere; (v) cold tongue bias in the equatorial SST and the warm bias of Southern Ocean, suggesting the potential of improvements to the major climate variability in GloSea6. The warm surface temperature in the northern hemisphere continent in summer is eliminated by using CDF-matched soil-moisture initials. However, the cold bias in high latitude snow-covered area in winter still needs to be improved in the future. The intensification of the westerly winds of the summer Asian monsoon and the weakening of the northwest Pacific high, which are considered to be major errors in the GloSea system, had not been significantly improved. However, both the use of increased number of ensembles and the initial conditions at the closest initial dates reveals possibility to improve these biases. It is also noted that the effect of ensemble expansion mainly contributes to the improvement of annual variability over high latitudes and polar regions.

열대 태평양 SSTA 패턴 변화에 따른 우리나라 여름철 수문 변동 분석 (Warm Season Hydro-Meteorological Variability in South Korea Due to SSTA Pattern Changes in the Tropical Pacific Ocean Region)

  • 윤선권;김종석;이태삼;문영일
    • 대한토목학회논문집
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    • 제36권1호
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    • pp.49-63
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    • 2016
  • 본 연구는 열대 태평양지역 ENSO (El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation) 패턴 변화에 따른 우리나라 여름철(June-September, JJAS) 지역 수문변동 영향 분석을 위하여, 우리나라 5대강 113개 중권역의 강수량과 유출량 자료를 대상으로 합성편차 분석(Composit Analysis, CA)과 Student's t-test에 의한 유의성 검정을 실시하였다. 분석 결과, 유역별로 다소 차이는 있으나 전반적으로 WP (Warm-Pool) El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 평년에 비하여 강수량과 유출량의 증가 특성이 뚜렷이 나타났으며, CT (Cold-Tongue) El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 주로 감소하는 경향이, La $Ni{\tilde{n}}a$ 해에는 다소 증가 또는 평년 상태를 유지하는 것을 분석되었다. 또한 백분위 기후값 편차의 산포도분석 결과 여름철 강수량의 증가/감소에 따른 유출량 증 감의 선형적 분포특성을 확인할 수 있었으며, 산포도의 중심은 WP El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 +17.93%, +26.99%, CT El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 -8.20%, -15.73%, 그리고 La $Ni{\tilde{n}}a$ 해에는 +8.89%, +15.85%로 분석되었다. 본 연구의 결과는 El $Ni{\tilde{n}}o$ La $Ni{\tilde{n}}a$ 등 열대 태평양 지역 기후현상이 뚜렷한 시기의 우리나라 수자원 장기예측의 불확실성을 줄여 주어 유역차원의 안정적인 중 장기 물공급 전망 등 수방정책지원을 위한 참고자료로 활용이 가능할 것이다.

HadGEM2-AO를 강제자료로 사용한 SNURCM과 WRF의 동아시아 지역기후 모의 (Regional Climate Simulations over East-Asia by using SNURCM and WRF Forced by HadGEM2-AO)

  • 최석진;이동규;오석근
    • 한국지구과학회지
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    • 제32권7호
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    • pp.750-760
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    • 2011
  • 본 연구에서는 신뢰성 있는 국가표준 지역기후변화 시나리오 생산을 위해 현재기후에 대한 SNURCM과 WRF의 재현성을 검증하였다. 국립기상연구소에서 생산된 HadGEM2-AO 전구자료를 지역기후모형의 경계조건으로 사용하여 CORDEX 규준 하에 28년(1978-2005)간의 장기적분을 수행하였다. 두 모형은 연평균 지표 온도 분포를 관측과의 공간상관계수가 0.98 이상으로 매우 높은 일치성을 나타내었지만, 모형 영역의 북쪽 경계를 중심으로 한랭 편차를 공통적으로 보였다. 강수의 경우 또한 육지 지역을 대상으로 한 관측과의 공간 상관 계수는 SNURCM이 0.85, WRF가 0.79로 나타나 우수한 모의 결과를 보였다. 두 모형에서 모의된 강수 분포는 적도와 중위도 지역 간에 상반되는 특성을 보였다. SNURCM은 WRF에 비교하여 중위도 동아시아 몬순 강수대의 분포를 적도 지역의 강수대보다 상대적으로 잘 모의하였으나, WRF는 그 반대의 결과를 나타내었다. 여름철(JJA) 보다 봄철(MAM)에 과다 모의되었지만 모의된 강수 분포의 일치성은 봄철에 높게 나타났다. 세부영역 별 분석에서 두 모형은 7월 강수 최대 시점과 양을 비교적 정확히 모의하였고, 특히 내륙 지역 강수량의 모의 정확도가 해양에 영향 받는 지역보다 높았다. 모의결과는 한반도 상의 높은 일평균 지표온도일수와 강한 강수일수를 표현하는데 한계를 보였다.