기후변화는 전 세계적으로 많은 관심을 얻고 있으며 그로 인한 재산과 인명피해의 증가가 우려되고 있다. 기후변화에 대해 가장 취약한 부분은 수자원분야이며 수자원 활용의 극대화를 위하여 여러 예측방법이 활용되고 있다. 본 연구에서는 기상변화의 예측 및 모델링 기법 중 하나와 수문모델의 융합 기법을 활용하였다. 선행 연구에서는 레이더 강우자료와 지상 우량계의 강우자료로 여유추정시간에 대한 단기 예측만이 가능하게 하였는데 이 방법은 조금 더 여유 추정시간을 증가 시키는 장점이 있다. 이 연구에서는 여유추정시간의 증가에 대한 정확성을 검증하기 위하여 청미천 유역을 대상으로 연구를 실시하였다. 연구 방법으로는 ArcGIS와 Arc-View을 사용하여 대상유역의 Curve Number (CN) 값을 추출하고, 강우예측모형인 Weather Research Forecast (WRF) - Advanced Research WRF (ARW) 결과자료와 과거 강우자료의 비교 검증을 통하여 모형의 적용성을 평가하였다. 두 자료는 HEC-HMS의 입력자료가 되며, 이를 바탕으로 지역 유출량 산정 및 지표면 유출 모의를 통한 강우-유출현상을 검토 자료로 활용할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 청미천 유역 지표면에서의 강우-유출모의를 개선하여 대상유역의 현상을 보다 유사하게 나타내고자 하였으며, 이와 함께 WRF-ARW 모형을 통하여 여유추정시간의 증가를 모색하고 지역강우 모형이 대한민국 지형의 잘 어울리는 최적화된 매개변수들의 조합을 알아내고 그의 적용현실성을 평가하고자 한다.
The MM5, RAMS and WRF, meteorological models have provided the dynamical parameters as inputs to air quality model. A major content of this study is that significant characteristics of three models for high-ozone occurrence analyze for surface wind and air temperature fields and compare with observation data in Seoul metropolitan area. An analysis of air temperature field revealed that location of core in high temperature of MM5 and WRF differed from that of RAMS. MM5 and WRF indicated high temperature in Seoul but RAMS represented it on the outskirts of Seoul. MM5 and WRF were underestimated maximum temperature during daytime but RAMS simulated similar value with observation data. Surface wind field with three models, it was shown many differences at horizontal distribution of wind direction. RAMS indicated weak wind speed in land and strong sea breeze at coastal areas than MM5 and WRF. However wind speed simulated by three model were overestimated during both daytime and nighttime.
홍수와 가뭄 등 수문기상재해 분석 및 사전 예측하기 위해서는 강수뿐만 아니라 토양수분, 증발산, 유량, 등과 같이 지표?하의 수문기상정보를 고려하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research (NCAR)에서 개발된 고해상도 수문기상정보 모의가 가능한 WRF-Hydro를 활용하여 남강댐 유역에서 발생되는 돌발홍수 예측 적용성 평가를 수행하였다. 모델의 시공간 해상도는 1 hr, 150 m 이며, 기상 관측자료(Automatic Weather System, Automated Synoptic Observing System)를 사용하여 매개변수 민감도 실험을 실시하여 최적 모델 설정을 제시하였다. 고려된 매개변수는 격자 침투량을 결정하는 변수, 초기 저류 깊이, 표면 저항계수, 조도계수와 초기 토양수분 정보이며, 검증에 사용된 정보는 국가수자원관리종합정보시스템에서 1시간 단위로 제공되는 유입량 정보를 사용하였다. 그 결과 유출량은 격자 침투량을 결정하는 변수와 조도계수에 따라 민감하게 반응하였으며, 초기 토양수분량의 변화에 따라 시간에 따른 유출량의 변화가 강수에 민감하게 반응하는 것을 확인 할 수 있었다. 보정된 매개변수를 적용하여 돌발홍수 신고 지점의 유출량 변화를 살펴본 결과 강수의 발생과 동시에 매우 빠르게 유출량이 발생한 것을 볼 수 있었다.
This study investigates the characteristics of surface wind in North Korea using mesoscale model WRF. Hourly wind fields were simulated for one year representing mean characteristics of an 11-years period from 1998 to 2008. The simulations were performed on a nested grid from 27 km to 1 km horizontal resolution. The simulated wind map at 10 m above ground level is verified with 27 surface observations. Statistical verification skill score indicates that wind speed tends to overestimate in surface layer. The average RMSE value of the simulated wind speed is around $2.8ms^{-1}$. Wind map in North Korea showed that strong wind speed is distributed in the mountainous and western coastal region. The results of this wind mapping study contribute for the founding of wind energy potential location.
화산재해 피해 예측 시스템은 기상과 화산분화 시뮬레이션 결과를 기반으로 화산재해대응을 위한 판단을 도와주는 시스템이다. 이 시스템에서 Fall3D라는 프로그램은 기상정보를 바탕으로 화산분화 이후 화산재의 확산예측결과를 생성하고 기상정보를 생성하기 위해 WRF라는 기상수치예보모델을 사용한다. 두 시뮬레이션의 프로그램을 수정하지 않고, 전체 실행시간을 줄이기 위해서는 WRF의 기상예측모델의 시간별 부분결과가 발생할 때마다 Fall3D를 부분수행 할 수 있도록 하는 파이프라이닝 방식을 생각할 수 있다. 이를 위해서 Fall3D와 같은 후속계산은 선행계산의 부분결과가 생성될 때까지 일시정지하고, 계산에 필요한 정보가 발생하면 재개할 수 있어야한다. 비록 Fall3D가 이런 일시정지와 재개기능을 가지고 있지는 않지만 그 이전 계산을 이어서 진행할 수 있는 재시작기능을 활용하여 파이프라이닝 효과를 낼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 실행 형태를 제어할 수 있는 워크플로우를 제안한다.
풍력 자원의 단기 예측 가능성은 풍력 발전 단지의 경제적 타당성을 평가하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 풍력 자원의 단기 예측 가능성을 향상시키는 방법의 하나로 베이지안 칼만 필터를 후처리 과정으로 적용하였다. 이때 추정된 모델과 관측 데이터의 상관관계를 평가하기 위하여 일정 시간 동안 베이지안 칼만 훈련 기간이 요구된다. 본 연구는 여러 훈련 기간에 따라 예측 특성을 정량적으로 분석하였다. 태백 지역에서는 3일 단기 베이지안 칼만 훈련으로 기온과 풍속을 예측하는 것이 다른 훈련 기간을 적용할 때보다 우수한 예측 성능을 보였다. 반면 이어도는 6일 이상의 베이지안 칼만 필터의 훈련 기간을 적용한 경우 가장 좋은 예측 성능을 나타낸다. WRF 예측 성능이 떨어지는 사례에서 베이지안 칼만 필터의 예측 성능향상이 뚜렷하게 나타나며, 반대로 WRF 예측이 정확한 지점에서는 필터적용에 따른 성능향상 정도가 약한 경향을 가진다.
시 공간 분해능이 우수한 GPS 가강수량 자료를 활용하면 강수나 구름과 같이 변동성이 큰 기상현상에 대한 수치예보모델의 예측성 한계를 줄일 수 있다. 이 연구에서는 GPS 가강수량 자료를 수치 예보모델에 초기치로서 적용하기 위해 한국천문연구원과 해양수산부가 운영하고 있는 GPS 상시관측소 자료로부터 GPS 가강수량을 계산하였다. 시 공간적 규모가 작아 기존 수치예보모델에서 예측하기 어려운 국지적 집중호우사례를 선정하였다. 차세대 수치예보모델인 WRF(Weather Research & Forecasting)모델의 3차원 변분동화(3D-Var)기법을 이용하여 GPS 가강수량 자료를 초기치에 동화하였다. 이 연구는 GPS 가강수량 자료가 수치예보모델의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 하여 수치예보모델의 예측성 향상을 위한 연구방향을 제시 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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