This study is to estimate cold weather concrete periods by analyzing data of Korea Meteorological Administration in terms of recently revised cold weather concrete regulation of Korea Concrete Institute.
한국은 아시아대륙의 북동쪽에 위치한 반도로서 삼면이 바다로 둘러싸인 독특한 주위지형을 이루고 있고, 산맥 등의 산악효과와, 반도의 속성인 바다-육지의 열용량 차이 및 종관규모의 대기운동의 영향 등을 받는다. 따라서, 반도의 대기흐름 양상은 지역차가 현저하므로 정확한 일기예보 및 일기예보 구역설정이 매우 어렵다. 그러나 각 지역의 일기대표성은 매월의 일기엔트로피와 情報此(information ratio) 개념을 기초로 하면 수리적, 지리적 요인 및 계절변화 등을 포함한 보다 恒常的인 모습으로 밝힐 수 있다. 이것은 각 지역이 갖는 일기엔트로피란 어느 기간중 매일 완전한 일기예측이 그 지역에 부여될 때의 일일 평균정보량이고 일기의 불확정성의 測度로서 일기일수의 치우친 비율을 나타내므로 결국 일기엔트로피 값의 대소는 일기출현의 특성을 잘 나태낸다. 그러므로 날씨 및 기후는 일기출현율과 그 월변화의 특성을 잘 반영하고 있다고 할 수 있다. 따라서 본 논문은 남부지방의 날씨 및 기후특성을 명확히 반영하고 잇는 탁월일기의 출현 다소와 월변화에 대해 정보이론을 이용하여 일기엔트로피와 情報此를 수량적으로 추출하고 그 공간스케일의 시간적 변동을 살펴 대표지점으로서 부산, 대구, 광주, 군산 지역의 일기대표성을 밝히고 그에 따라 남부지방의 일기예보구역을 설정한 것이다.
한반도는 중위도의 아시아대륙 동안에 위치하여 있고 지형적으로 복잡하므로 계절 을 통해 다양하게 탁월한 천후가 출현한다. 이러한 탁월천후의 특성은 일기출현율과 그 연 변화상에 잘 반영되고 있을 것으로 생각된다. 따라서 본 논문은 cybernetics의 일부로 있는 정보이론을 이용하여 남한의 탁월일기의 다소와 그 연변화형에 대해 일기의 평균정보량인 일기엔트로피를 구하고, 주성분분석기법을 응용하여 추출된 일기엔트로피의 연변화형과 그 공간 스케일에 따라 객관적인 작업에 의해 계량적으로 기후지역구분을 한 것이다. 주로 소 백, 태백산맥을 경계로 그 이서와 이동은 일기엔트로피의 출현월과 주성분분석 기법을 응용 하여 수량적으로 추출된 일기엔트로피의 연변화형이 각각 다르게 나타난다. 또한 이것은 해 안과 내륙에 위치하느냐에 따라서도 지역별로 그 정도차가 크다. 남한에서는 최소 일기엔트 로피의 출현월에 다라 8개형의 지역이 나타나며, 주성분분석에 의한 일기엔트로피의 연변화 형에 따라서는 16개형 지역으로 분류된다. 이를 종합하면 남한은 31개 지역으로 지역구분 된다.
In this study, Yeongdong cold air damming (YCAD) cases that occur in winters have been selected using automatic weather station data of the Yeongdong region of Korea. The vertical and horizontal scales of YCAD were analyzed using rawinsonde and numerical weather model. YCAD occurred in two typical synoptic patterns such that low pressure and trough systems crossing and passing over Korea (low crossing type: LC and low passing type: LP). When the Siberian high does not expand enough to the Korean peninsula, low pressure and trough systems are likely to move over Korea. Eventually this could lead to surface temperature (3.1℃) higher during YCAD than the average in the winter season (1.6℃). The surface temperature during YCAD, however, was decrease by 1.3℃. The cold air layer was elevated around 120 m~450 m for LP-type. For LC-type, the cold layer were found at less than approximately 400 m and over 1,000 m, which could be thought of combined phenomena with synoptic and local weather forcing. The cross-sectional analysis results indicate the accumulation of cold air on the east mountain slope. Additionally, the north or northeasterly winds turned to the northwesterly wind near the coast in all cases. The horizontal wind turning point of LC-type was farther from the top of the mountain (52.2 km~71.5 km) than that of LP-type (20.0 km~43.0 km).
The objective of this study is to describe the short-range forecast system of the Korea Air Force (KAF) and to verificate its performace in 2009 summer. The KAF weather prediction model system, based on the Weather Research and Forecasting (WRF) model (i.e., the KAF-WRF), is configured with a parent domain overs East Asia and two nested domains with the finest horizontal grid size of 2 km. Each domain covers the Korean peninsula and South Korea, respectively. The model is integrated for 84 hour 4 times a day with the initial and boundary conditions from National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Forecast System (GFS) data. A quantitative verification system is constructed for the East Asia and Korean peninsula domains. Verification variables for the East Asia domain are 500 hPa temperature, wind and geopotential height fields, and the skill score is calculated using the difference between the analysis data from the NCEP GFS model and the forecast data of the KAF-WRF model results. Accuracy of precipitation for the Korean penisula domain is examined using the contingency table that is made of the KAF-WRF model results and the KMA (Korea Meteorological Administraion) AWS (Automatic Weather Station) data. Using the verification system, the operational model and parallel model with updated version of the WRF model and improved physics process are quantitatively evaluated for the 2009 summer. Over the East Aisa region, the parallel experimental model shows the better performance than the operation model. Errors of the experimental model in 500 hPa geopotential height near the Tibetan plateau are smaller than errors in the operational model. Over the Korean peninsula, verification of precipitation prediction skills shows that the performance of the operational model is better than that of the experimental one in simulating light precipitation. However, performance of experimental one is generally better than that of operational one, in prediction.
초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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