Cheng, Xue-Ling;Li, Jun;Hu, Fei;Xu, Jingjing;Zhu, Rong
Wind and Structures
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제20권1호
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pp.59-74
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2015
A coupled model system for Wind Resource Assessment (WRA) was studied. Using a mesoscale meteorological model, the Weather Research and Forecasting (WRF) model, global-scale data were downscaled to the inner nested grid scale (typically a few kilometers), and then through the coupling Computational Fluid Dynamics (CFD) mode, FLUENT. High-resolution results (50 m in the horizontal direction; 10 m in the vertical direction below 150 m) of the wind speed distribution data and ultimately refined wind farm information, were obtained. The refined WRF/FLUENT system was then applied to assess the wind resource over complex terrain in the northern Poyang Lake region. The results showed that the approach is viable for the assessment of wind energy.
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.
주요 곡물 생산 지역에 대한 작황 계절 예측을 위해 작물모형과 기상 예보자료들이 활용되고 있다. 이 때, 작물모형의 입력자료로 활용되는 기상자료의 불확실성이 작황 예측 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 기상 예보자료에 따른 작물모형 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주요 곡물 생산 지역인 미국의 콘벨트 지역을 대상으로 중규모 수치예보 모형인 Weather Research and Forecasting (WRF)로 10km 해상도의 계절 예측 자료를 생산하였다. 보다 상세한 기상 예보자료 생산을 가정하기 위해 통계적 기법인 Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) 기법을 활용하여 WRF 자료를 기반으로 5km 해상도로 예측 자료를 생산하였다. WRF와 PRISM 계절 예측 자료로 CROPGRO-SOYBEAN 모형을 구동하여 두 기상 예보자료에 따른 작물 생육 모의 결과를 얻었다. 2011~2018 기간에 대하여 4월 10일부터 8일 간격으로 11개의 파종일을 설정하였으며, 3개의 콩 성숙군에 대한 품종 모수가 사용되었다. 기상 자료의 불확실성을 파악하기 위해 작물 재배기간 동안의 누적 생육도일과 누적 일사량을 비교하였다. 예측된 수량 및 성숙일 등의 주요 변수들을 비교하였다. 두 기상 자료로부터 얻어진 변수들 사이의 일치도 통계량 계산을 위해 root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (NRMSE) 및 structural similarity(SSIM) index가 사용되었다. WRF와 PRISM에서 계산된 누적 생육도일 사이의 일치도가 낮았던 연도에 콩 성숙일 모의 값에 대한 오차가 크게 나타났다. 콩 모의 수량 또한 성숙일 및 온도의 오차가 크게 나타났던 연도에 상대적으로 낮은 일치도를 가졌다. 또한 파종일이 수량 및 성숙일 예측의 일치도에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 WRF와 PRISM 자료 사이에 온도 자료의 불확실성이 작황 예측의 불확실성에 영향을 주었으며, 재배 시기에 따라 그 불확도의 크기가 상이할 수 있음을 암시하였다. 따라서 신뢰도 높은 작황 예측 자료 생산을 위해 작물별 재배기간을 고려한 불확실성 평가 등의 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.
This study aims at examining the sensitivity of numerical simulations to the resolution of initial and boundary data, and to an application of WRF (Weather Research and Forecasting) 3DVAR (Three Dimension Variational data Assimilation). To do this, we ran the WRF model by using GDAS (Global Data Assimilation System) FNL (Final analyses) and the KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) analyses as the WRF's initial and boundary data, and by using an initial field made by assimilating the radar data to the KLAPS analyses. For the sensitivity experiment, we selected a heavy rainfall case of 21 September 2010, where there was localized torrential rain, which was recorded as 259.5 mm precipitation in a day at Seoul. The result of the simulation using the FNL as initial and boundary data (FNL exp) showed that the localized heavy rainfall area was not accurately simulated and that the simulated amount of precipitation was about 4% of the observed accumulated precipitation. That of the simulation using KLAPS analyses as initial and boundary data (KLAPC exp) showed that the localized heavy rainfall area was simulated on the northern area of Seoul-Gyeonggi area, which renders rather difference in location, and that the simulated amount was underestimated as about 6.4% of the precipitation. Finally, that of the simulation using an initial field made by assimilating the radar data to the KLAPS using 3DVAR system (KLAP3D exp) showed that the localized heavy rainfall area was located properly on Seoul-Gyeonggi area, but still the amount itself was underestimated as about 29% of the precipitation. Even though KLAP3D exp still showed an underestimation in the precipitation, it showed the best result among them. Even if it is difficult to generalize the effect of data assimilation by one case, this study showed that the radar data assimilation can somewhat improve the accuracy of the simulated precipitation.
This study evaluates the long-term seasonal predictability of summer (June, July and August) heatwaves over South Korea using 30-year (1989~2018) Hindcast data of the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. Heatwave indices such as Number of Heatwave days (HWD), Heatwave Intensity (HWI) and Heatwave Warning (HWW) are used to explore the long-term seasonal predictability of heatwaves. The prediction skills for HWD, HWI, and HWW are evaluated in terms of the Temporal Correlation Coefficient (TCC), Root Mean Square Error (RMSE) and Skill Scores such as Heidke Skill Score (HSS) and Hit Rate (HR). The spatial distributions of daily maximum temperature simulated by WRF are similar overall to those simulated by NCEP-R2 and PNU CGCM. The WRF tends to underestimate the daily maximum temperature than observation because the lateral boundary condition of WRF is PNU CGCM. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability of daily maximum temperature is higher in the predictions that start from the February and April initial condition. However, the PNU CGCM-WRF chain tends to overestimate HWD, HWI and HWW compared to observations. The TCCs for heatwave indices range from 0.02 to 0.31. The RMSE, HR and HSS values are in the range of 7.73 to 8.73, 0.01 to 0.09 and 0.34 to 0.39, respectively. In general, the prediction skill of the PNU CGCM-WRF chain for heatwave indices is highest in the predictions that start from the February and April initial condition and is lower in the predictions that start from January and March. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability is more influenced by lead time than by the effects of topography and/or terrain feature because both HSS and HR varies in different leads over the whole region of South Korea.
This study calculated wind speed at the height of 10 m using a disaster prediction model(Florida Public Hurricane Loss Model, FPHLM) that was developed and used in the United States. Using its distributions, a usable information of surface wind was produced for the purpose of disaster prevention when the typhoon attack. The advanced research version of the WRF (Weather Research and Forecasting) was used in this study, and two domains focusing on South Korea were determined through two-way nesting. A horizontal time series and vertical profile analysis were carried out to examine whether the model provided a resonable simulation, and the meteorological factors, including potential temperature, generally showed the similar distribution with observational data. We determined through comparison of observations that data taken at 700 hPa and used as input data to calculate wind speed at the height of 10 m for the actual terrain was suitable for the simulation. Using these results, the wind speed at the height of 10 m for the actual terrain was calculated and its distributions were shown. Thus, a stronger wind occurred in coastal areas compared to inland areas showing that coastal areas are more vulnerable to strong winds.
북한은 자급자족의 형태로 지하자원과 수력을 이용하여 에너지원으로 사용하고 수입연료를 자제하는 실정이다. 하지만 기존의 발전 설비들의 노후화와 지하자원의 확보의 어려움이 증가 되어 신재생에너지의 개발을 확대하고 있다. 이에 우리나라에서는 남북의 기술교류 확대 및 미래 에너지 자원의 확보를 위하여 북한 자원자원에 대한 연구가 이뤄지고 있다. 기존의 연구에서는 북한지역의 관측값을 활용하거나 저해상도의 바람지도들이 작성되었다. 북한 지역의 바람의 분포를 세밀히 파악하기 위하여 기존의 바람지도 보다 상세한 풍력-기상자원지도가 필요하기 때문에 연구를 진행하였다. 북한의 풍력-기상자원지도를 개발하기 위해 미국 NCAR에서 개발한 중규모 모형인 WRF(Weather Research & Forcasting)을 활용하였다. 좋은 풍력자원을 갖춘 장소에 풍력 단지를 조성하기 위해서는 고해상도의 기상자원지도를 이용해서 파악하는 것이 필요하므로 해상도를 1km으로 설정하여 수행되었다. 본 연구의 결과로 지상 80 m에서의 1km 해상도를 갖는 풍력-기상자원지도를 작성하였다. 개발된 풍력-기상자원지도의 검증을 위해서 우리나라에서 확보가 가능한 북한 27개 지점의 지상 10 m 바람자료들을 활용하였다. 풍속에 대한 검증은 Bias와 RMSE을 이용하였으며, 풍향의 검증은 MAE을 활용하였다. 연 평균의 북한의 풍력-기상자원지도를 보면, 북한의 산맥을 중심으로 다른 지역보다 높은 풍속 분포를 보이고 있으며, 황해도를 포함한 북한의 서해안지역에서 비교적 높은 풍속의 분포를 나타내고 있다. 계절별로 살펴보면 봄철과 겨울철에 여름과 가을철보다 높은 풍력자원이 나타나며, 여름철이 가장 낮은 풍력자원을 갖는 것으로 분석되었다.
The main purpose of this study is to examine the sensitivity of the WRF (Weather Research and Forecasting) in the wind field to the steepness of mountains in the case with a strong downslope wind occurred in the Yeongdong province. We conducted WRF simulations for February 13 2006. The initial and boundary data are from the NCEP/NCAR $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ GDAS. Arbitrary terrains of the mountains with a symmetric orography and an asymmetric one with steeper leeward slope, were introduced to examine the sensitivity of the shape of the mountains. The simulation with an asymmetric terrain results in stronger maximum surface wind by about $10ms^{-1}$ than with a symmetric terrain, especially in the narrow region from the peak to ~ 4 km away in the downstream. However, the maximum surface wind speed is weaker by $20ms^{-1}$ than with a symmetric terrain away from the narrow peak region. This indicates that the steeper slope leads to the intensification of downslope wind in the narrower region leeward. In addition, for the simulation with an asymmetric terrain, the strength of wave breaking is greater and the Lee wave is more dominant than for that with a symmetric terrain.
급격한 기상이변과 자연현상의 변화에 의해 자연재해가 발생하며, 이러한 변화로 인해 전 세계적으로 환경뿐만 아니라 방재의 중요성 또한 대두되고 있으나, 강우 강도의 예측 분야에서는 여유추정시간의 차이로 인해 방재현상에 대한 구체적인 협력을 하지 못했던 것이 사실이다. 현재 가장 많이 사용하고 있는 레이더 강우자료와 지상 우량계의 강우자료는 여유추정시간이 3시간에서 4시간 사이의 단기 예측만을 가능하게 한다. 본 연구에서는 이의 개선을 위하여 청미천 유역을 대상으로 GIS를 이용하여 CN value를 추출하고, 지역 강우 모형인 Weather Research Forecast(WRF) - Advanced Research WRF(ARW)를 통하여 모의한 강우자료에 대하여 과거 같은 기간의 강우자료와 비교 검증한 후 지역 강우 모형을 통하여 모의한 자료를 HEC-HMS의 Input자료로 활용하여 지역 유출량을 산정한다. 또한 유역의 지표면 유출 모의를 통하여 강우-유출현상과 수리-수문학적 과정을 상호 연결하고, 강우에 의한 유역 지표면에서의 유출을 도출하며, 최적화된 매개변수들의 조합을 개선하여 대상유역의 현상을 보다 유사하게 나타낼 것이다. 이와 함께 WRF-ARW 모형을 통하여 여유추정시간의 증가를 모색하며 그로인한 홍수예측 및 경계체계를 확립하기 위해 연구를 진행한다. 이 지역강우 모형의 대한민국 지형의 적용성 즉, 대한민국 지형에 가장 잘 어울리는 최적화된 매개변수들의 조합을 알아내고 그의 적용현실성을 찾아내려 한다. 더 나아가 강우에 대한 예측을 통해 홍수 경보 체계를 위한 자료로 활용할 수 있는 방안 또한 모색할 것이다.
2017년 7월 15일 서울과 수도권에 집중호우를 발생시킨 깊은 대류운과 강수 발달에 대한 종관 기상 메커니즘을 규명하고 중국 동부지역으로부터의 PM2.5 에어로졸의 간접효과를 WRF-Chem 실험을 통해 분석하였다. WRF-Chem 모델에 에어로졸과 복사의 피드백, 구름 화학 과정, 습식 세정을 모두 포함한 ARI (Aerosol Radiation Interaction) 실험과 에어로졸과 복사의 피드백을 제외하고 구름 화학 과정, 습식 세정만을 포함한 ACR (Aerosol Cloud Radiation interaction) 실험 결과의 차이로부터 PM2.5 에어로졸 간접효과를 산출하였다. 2017년 7월 15일 새벽에 황해와 한반도에서는 동아시아 대륙에서 저기압-북서 태평양의 고기압 분포로 인해 중국 남동 지역과 동중국해로부터 덥고 습한 기류가 수렴하고 있었다. 이러한 황해의 종관 기상에 의해 발달하는 대류운은 높이 12 km 이상이며 고체 수상체를 형성하고 있었는데, 이는 주로 대륙 위에서 발달하는 한랭운(많은 빙정을 형성하며 운정고도가 8 km 이상)의 특성을 나타내고 있었다. 특히, WRF-Chem 모델 실험을 통해 중국 동부지역으로부터 확산하는 PM2.5 에어로졸이 구름물 형성에 5.7%, 고체 수상체 형성에 10.4%, 그리고 액체 수상체 형성에 10.8%로 대류운이 한랭운으로 발달하는 데 기여하고 있었다. 본 연구는 황해 위에서 깊은 대류운이 발달하는 과정에 대한 기상적 메커니즘과 더불어 중국 동부지역으로부터 에어로졸에 의한 간접효과의 영향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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