이 연구의 목적은 한반도에서 $CH_4$ 농도의 수치모의 검증을 통하여 $CH_4$ 배출원의 기여 농도를 추정하는 것이고, 이 수치모의에 사용된 $CH_4$ 배출량을 상자모델로부터 추정된 $CH_4$ 배출량과 비교하는 것이다. 한반도에서 2010년 4월 1일부터 8월 22일까지 $CH_4$의 평균 농도를 추정하기 위해 WRF-CMAQ 모델이 사용되었다. 모델에서 $CH_4$ 배출량은 전지구 배출량인 EDGAR와 한국에서의 온실기체 배출량인 GHG-CAPSS로부터 인위적 배출 인벤토리와 전지구 자연적 인벤토리인 MEGAN이 적용되었다. 이들 $CH_4$ 배출량은 안면도 및 울릉도에서 측정된 $CH_4$ 농도와 모델링 농도 자료를 비교함으로써 검증되었다. 울릉도에서 국내 배출원으로부터 추정된 $CH_4$의 기여 농도는 약 20%로 나타났고, 이것은 한반도 내 농장(8%), 에너지 기여 및 산업공정(6%), 일반폐기물(5%), 생체 및 토지이용(1%) 등 $CH_4$ 배출원으로부터 기원하였다. 그리고 중국으로부터 수송된 $CH_4$의 기여 농도는 약 9%였고, 나머지 배경농도는 약 70%로 나타났다. 박스모델로 추정된 $CH_4$ 배출량은 WRF-CMAQ 모델에서 사용한 $CH_4$ 배출량과 유의미한 결과를 얻었다.
이 연구의 목적은 2008년 5월 29일 우리나라에 영향을 미치는 황사를 예측하기 위해 WRF-Chem 모델 내 에어로졸 스킴과 광물성 먼지 옵션에 따른 미세먼지 농도 변화와 그에 따른 기상장의 민감도를 분석하는 것이다. 미세먼지의 인위적 배출량에 대해서는 $0.5^{\circ}{\pm}0.5^{\circ}$ RETRO 전구 배출량을, 광해리의 경우 Fast-J 광해리 스킴을, 그리고 황사 발생량을 추정하기 위해 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오, MOSAIC 8 섹션 에어로졸 시나리오, 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오를 각각 적용하였다. 그 결과 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오가 다른 시나리오들보다 우리나라 황사 먼지 농도와 배경 PM 농도를 더 높게 모사하였다. 그리고 이 시나리오와 서울의 각 대기질 측정망의 평균 PM10 농도와의 비교 결과, 상관계수는 0.67, 평균제곱근오차는 $44{\mu}gm^{-3}$으로 나타났다. 또한 WRF-Chem 모델에서 상기 3가지 시나리오와 이들 시나리오가 없는 순수 기상에서의 온도, 풍속, 경계층 높이, 장파복사의 기상 민감도를 분석한 결과, 1,800-3,000 m 경계층 높이와 $2-16ms^{-1}$ 풍속 U 성분의 공간적 분포가 황사 먼지 발생의 공간적 분포와 유사하게 나타났다. 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오와 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오는 황사 먼지 또는 에어로졸과 기상이 온라인으로 상호작용함으로써 지구장파복사가 더 낮게 모사되었다.
In this study, the characteristics in the simulation of high-resolution coastal weather, i.e. sea surface wind (SSW) and significant wave height (SWH), were studied in a southeastern coastal region of Korea using the WRF and SWAN models. This analyses was performed based on the effects of various input factors in the WRF and SWAN model during M-Case (moderate days with average 1.8 m SWH and $8.4ms^{-1}$ SSW) and R-Case (rough days with average 3.4 m SWH and $13.0ms^{-1}$ SSW) according to the strength of SSW and SWH. The effects of topography (TP), land cover (LC), and sea surface temperature (SST) for the simulation of SSW with the WRF model were somewhat high on v-component winds along the coastline and the adjacent sea of a more detailed grid simulation (333 m) during R-Case. The LC effect was apparent in all grid simulations during both cases regardless of the strength of SSW, whereas the TP effect had shown a difference (decrease or increase) of wind speed according to the strength of SSW (M-Case or R-Case). In addition, the effects of monthly mean currents (CR) and deepwater design waves (DW) for the simulation of SWH with the SWAN model predicted good agreement with observed SWH during R-Case compared to the M-Case. For example, the effects of CR and DW contributed to the increase of SWH during R-Case regardless of grid resolution, whereas the differences (decrease or increase) of SWH occurred according to each effect (CR or DW) during M-Case.
Understanding limitation of simulation for Planetary Boundary Layer (PBL) height in mesoscale meteorological model is important for accurate meteorological variable and diffusion of air pollution. This study examined the accuracy for simulated PBL heights using two different PBL schemes (MYJ, YSU) in Weather Research and Forecasting (WRF) model during the radiosonde observation period. The simulated PBL height were verified using atmospheric sounding data obtained from radiosonde observations that were conducted during 5 months from August to December 2014 over the Gumi weir in Nakdong river. Four Dimensional Data Assimilation (FDDA) using radiosonde observation data were conducted to reduce error of PBL height in WRF model. The assessment result of PBL height showed that RMSE with YSU scheme were lower than that with MYJ scheme in the day and night time, respectively. Especially, the WRF model with YSU scheme produced lower PBL height than with the MYJ scheme during night time. The YSU scheme showed lower RMSE than the MYJ scheme on sunny, cloudy and rainy day, too. The experiment result of FDDA showed that PBL height error were reduced by FDDA and PBL height at the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-1}$ (YSU_FDDA_2) were similar to observation compared to the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-4}$ (YSU_FDDA_1).
In this study, eight episode days of high-concentration $PM_{10}$ occurrences in the Gimhae region between 2006 and 2011 were analyzed. Most of them appeared in winter and the highest concentration was observed around 12 LST. Furthermore, the wind direction, wind velocity, and temperature elements were compared with observed values to verify the WRF numerical simulation results used in this study, and they simulated well in accordance with the trend of the observed values. The wind was generally weak in the high-concentration episode days that were chosen through surface weather chart and the numerical simulation results for wind field, and the air pollutants were congested due to the effects of the resulting local winds, thereby causing a high concentration of air pollutants. Furthermore, the HYSPLIT model was performed with the WRF numerical simulation results as input data. As a result, they originated from China and flowed into Gimhae in all eight days, and the lowest concentration appeared on the days when recirculation occurred.
본 연구에서는 기상조건 변화에 따른 우리나라 $PM_{10}$ 농도변화 범위를 정량적으로 산정하기 위하여, 2010년에서 2014년까지(5년간) 모델의 입력자료인 국내외 배출량을 동일하게 가정하였을 때 기상조건에 따른 우리나라 $PM_{10}$ 농도변화 범위를 분석하였다. 본 분석에 사용된 모델은 WRF(ver.3.8.1)과 CMAQ(ver.5.0.2)이며, 기상 입력자료는 NCEP FNL $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ 자료, 국외 배출량 목록은 MIX 2010, 국내 배출량 목록은 CAPSS 2010을 이용하였다. 모델 모사결과는 2010년의 전국 일평균 $PM_{10}$ 농도에 대해 측정값과 0.82의 R값을 보이며 실제 $PM_{10}$ 농도의 증감경향을 잘 나타냈지만, 모델은 실제 $PM_{10}$ 농도와 비교하여 과소모의 하는 것으로 나타났다. 기상 및 대기질 모델을 통해 모사된 우리나라 연평균 $PM_{10}$ 농도는 기상조건의 변화로 인해 2010년 대비 평균적으로 약 $2.6{\mu}g/m^3$의 농도변화를 나타내었으며, 계절별로는 봄, 여름, 가을, 겨울에 대해 각각 $4.8{\mu}g/m^3$, $1.7{\mu}g/m^3$, $1.7{\mu}g/m^3$, $4.2{\mu}g/m^3$의 표준편차를 나타내며 봄철과 겨울철에 상대적으로 큰 $PM_{10}$ 농도 차이를 나타냈다. 전국 18개 권역을 대상으로한 지역별 분석 결과에서는 기상조건의 변화로 인해 모든 지역에서 연평균 $PM_{10}$ 농도가 $1.0{\mu}g/m^3$ 이상의 표준편차를 나타냈으며, 특히 서울과 경기북부, 경기남부, 강원영서, 충북 지역의 경우 $2.0{\mu}g/m^3$ 이상으로 타 지역에 비해 상대적으로 높은 차이를 나타냈다.
한국천문연구원의 지상기반 GPS 수신기에서 산출된 가강수량을 수치예보모델 모사 결과로부터 획득된 가강수량과 비교하였다. 수치예보모델인 WRF(Weather Research and Forecasting)의 둥지격자에 대한 단시간 예보장이 비교자료로 사용되었다. 수치설험은 구름 미세물리 방안을 선택하면서 수행되었으며 비교기간은 2008년의 장마기간중 1개월이었다. GPS 관측 자료는 남한에 분포되어 있는 9개 관측소에서 2008년 6월부터 7월 사이의 1개월간 자료가 사용되었다. 대체적으로, WRF 모델은 GPS 관측 자료에 의해 산출된 가강수량의 시 공간적 변화와 상당히 잘 일치하였다. 상관계수는 모델 예보 시간이 증가함에 따라 감소되었으며 모델 해상도에 따른 가강수량 차이는 발견되지 않았다. 또한 라디오존데에서 산출된 가강수량을 이용하여 수치모델 가강 수량과 GPS 가강수량과의 비교분석을 수행하였다. 이러한 결과들은 시 공간적으로 고해상도인 GPS 관측 자료로부터 산출된 가강수량이 기상학적 적용에 유용함을 보여주고 있다.
기후변화로 증가하는 홍수피해를 대처하기 위해 여러 예측 방법들이 개발되고 있다. 홍수예측의 가장 핵심 요소는 홍수예측을 위한 수문모델의 입력자료로 사용하는 강우에 대한 정확하고 신속한 예측이다. 기존의 레이더 강우를 이용한 Nowcasting 보다 더 많은 대응시간을 확보할 수 있는 중소규모의 기후모델인 WRF(Weather Research Forecast)-ARW(Advanced Research WRF)를 소개하고, 이를 한반도 중부지방의 청미천 지역에 적용하려 한다. WRF-ARW의 적용기간은 2006년 7월 11일부터 7월 23일까지이며 이 결과를 청미천 유역에 있는 강우 관측소들(생극, 삼죽, 설성)의 실제 강우관측소의 관측 값과의 비교에 의해 이 강우 사상에 대해 Thomson scheme(미세물리)와 Kain-Frisch scheme(적운형 매개변수)의 조합이 청미천유역에서 가장 적합한 기후물리 조합이며 Mean Absolute Relative Error를 통해 세 개의 강우관측지점이 0.45 이상의 값을 나타내었다.
In the numerical weather model, surface properties can be defined by various parameters such as terrain height, landuse, surface albedo, soil moisture, surface emissivity, roughness length and so on. And these parameters need to be improved in the Seoul metropolitan area that established high-rise and complex buildings by urbanization at a recent time. The surface roughness length map is developed from digital elevation model (DEM) and it is implemented to the high-resolution numerical weather (WISE-WRF) model. Simulated results from WISE-WRF model are analyzed the relationship between meteorological variables to changes in the surface roughness length. Friction speed and wind speed are improved with various surface roughness in urban, these variables affected to temperature and relative humidity and hence the surface roughness length will affect to the precipitation and Planetary Boundary Layer (PBL) height. When surface variables by the WISE-WRF model are validated with Automatic Weather System (AWS) observations, NEW experiment is able to simulate more accurate than ORG experiment in temperature and wind speed. Especially, wind speed is overestimated over $2.5m\;s^{-1}$ on some AWS stations in Seoul and surrounding area but it improved with positive correlation and Root Mean Square Error (RMSE) below $2.5m\;s^{-1}$ in whole area. There are close relationship between surface roughness length and wind speed, and the change of surface variables lead to the change of location and duration of precipitation. As a result, the accuracy of WISE-WRF model is improved with the new surface roughness length retrieved from DEM, and its surface roughness length is important role in the high-resolution WISE-WRF model. By the way, the result in this study need various validation from retrieved the surface roughness length to numerical weather model simulations with observation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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