Numerical simulations were carried out to investigate the impact of PBL (Planetary boundary layer) scheme implemented in WRF on the result of meteorological fields and CMAQ modeling. 25-day period, representing high ozone concentration, was selected for the simulations. The three WRF domains covered East Asia region, Korean Peninsula and Seoul metropolitan area. The sensitivity of WRF-CMAQ modeling to the various PBL schemes was assessed and quantified by comparing model output and against observation from the meteorological and the air quality monitoring network within the domain. The meteorological variables evaluated included temperature, wind speed and direction over surface sites and upper air sounding sites. The CMAQ variables included gaseous species $O_3$ and $NO_x$ over monitoring stations. Although difference of PBL schemes implemented in WRF, they did not appreciably affect the WRF and CMAQ performance. There are partially differences between non-local and local mixing scheme, but are not distinct differences for the results of weather and air quality. It is suggested that impact of parameterization of vertical eddy diffusivity scheme in CMAQ also need to be researched in the future study.
본 연구는 기상-수문 분야에서 고해상도 수문기상요소를 산출하기 위해 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting and Model Hydrological modeling extension package) 모형을 한반도 대상으로 구축하였다. 모형은 미국 대기 연구 국립센터(NOAA)에서 개발된 커뮤니티형 고해상도 예측모델이므로 미국 등에서 활발히 활용되기 시작하였으나 아직 우리나라 적용성에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 WRF-Hydro 모형을 한반도에 적절히 사용하기 위해 표면유출, 보수깊이, 표면거칠기와 같은 파라미터를 보정하였다. WRF-Hydro는 지역 기상모형인 WRF와 연계하여 coupled WRF/WRF-Hydro 모형을 구동하였으며, 고해상도 유출값을 얻기 위해 미국 지질조사국(USGS)에서 제공한 HydroSHEDS(Hydrological data and map based on SHuttle Elevation Derivatives at multiple Scales)를 이용하였다. 본 연구에서는 관측된 유출값을 Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 방법을 활용하여 모형값과 비교하여 파라미터 보정을 수행하였으며, 파라미터 보정된 WRF/WRF-Hydro를 활용해 한반도 과거 홍수 및 가뭄 사상을 모의하여 결과를 분석하였다.
Recently, a variety of modeling studies have been conducted to examine the air quality over South Korea during the Korea - United States Air Quality (KORUS-AQ) campaign period (May 1 to June 10, 2016). This study investigates the impact of different meteorological initializations on atmospheric modeling results. We conduct several simulations during the KORUS-AQ period using the Weather Research and Forecasting (WRF) model with two different initial datasets, which is FNL of NCEP and ERA5 of ECMWF. Comparing the raw initial data, ERA5 showed better accuracy in the temperature, wind speed, and mixing ratio fields than those of NCEP-FNL. On the other hand, the results of WRF simulations with ERA5 showed better accuracy in the simulated temperature and mixing ratio than those with FNL, except for wind speed. Comparing the nudging efficiency of temperature and wind speed fields, the grid nudging effect on the FNL simulation was larger than that on the ERA5 simulation, but the results of mixing ratio field was the opposite. Overall, WRF simulation with ERA5 data showed a better performance for temperature and mixing ratio simulations than that with FNL data. For wind speed simulation, however, WRF simulation with FNL data indicated more accurate results compared to that with ERA5 data.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.297-300
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2008
High-resolution mesoscale meteorological modeling requires more accurate and higher resolution digital elevation model (DEM) data. Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) has created 90 m DEM for entire globe and that is freely available for meteorological modeling and environmental applications. In this research, the effects of the topographic interpolation methods on high-resolution wind field simulation in the coastal regions were quantitatively analyzed using Weather Research and Forecasting (WRF) model with SRTM data. Sensitivity experiments with three different interpolation schemes (four-point bilinear, sixteen-point overlapping parabolic and nearest neighbor interpolation methods) were preformed using SRTM. In WRF modeling with sixteen-point overlapping parabolic interpolation, the coastal line and some small islands show more clearly than other cases. The maximum height of inland is around 140 meters higher, while the minimum of sea height is about 80 meter lower. As it concerns the results of each scheme it seems that the sixteen-point overlapping parabolic scheme indicates the well agreement with observed surface wind data. Consequently, topographic changes due to interpolation methods can lead to the significant influence on mesoscale wind field simulation of WRF modeling.
In this study, we investigated the impact of different initial data on atmospheric modeling results using the Weather Research and Forecast (WRF) model. Four WRF simulations were conducted with different initialization in March 2015, which showed the highest monthly mean $PM_{10}$ concentration in the recent ten years (2006-2015). The results of WRF simulations using NCEP-FNL and ERA-Interim were compared with observed surface temperature and wind speed data, and the difference of grid nudging effect on WRF simulation between the two data were also analyzed. The FNL simulation showed better accuracy in the simulated temperature and wind speed than the Interim simulation, and the difference was clear in the coastal area. The grid nudging effect on the Interim simulation was larger than that of the FNL simulation. Despite of the higher spatial resolution of ERA-Interim data compared to NCEP-FNL data, the Interim simulation showed slightly worse accuracy than those of the FNL simulation. It was due to uncertainties associated with the Sea Surface Temperature (SST) field in the ERA-Interim data. The results from the Interim simulation with different SST data showed significantly improved accuracy than the standard Interim simulation. It means that the SST field in the ERA-Interim data need to be optimized for the better WRF simulation. In conclusion, although the WRF simulation with ERA-Interim data does not show reasonable accuracy compared to those with NCEP-FNL data, it would be able to be Improved by optimizing the SST variable.
In order to improve the prediction of the regional air quality modeling in the Seoul metropolitan area, a sensitivity analysis using two PBL and microphysics (MP) options of the WRF model was performed during four seasons. The results from four sets of the simulation experiments (EXPs) showed that meteorological variables (especially wind field) were highly sensitive to the choice of PBL options (YSU or MYJ) and no significant differences were found depending on MP options (WDM6 or Morrison) regardless of specific time periods, i.e. day and night, during four seasons. Consequently, the EXPs being composed of YSU PBL option were identified to produce better results for meteorological elements (especially wind field) regardless of seasons. On the other hand, the accuracy of all simulations for summer and winter was somewhat lower than those for spring and autumn and the effect according to physics options was highly volatile by geographical characteristics of the observation site.
For this study, WRF numerical modeling was performed, using RDAPS information for input data on typhoons affecting the Korean peninsula to produce wind data of 700hPa. RAM numerical modeling was also used to calculate 3-second gusts as the extreme wind speed. After comparing wind speeds at an altitude of 10 m to evaluate the feasibility of WRF numerical modeling, modeled values were found to be similar with measured ones, reflecting change tendencies well. Therefore, the WRF numerical modeling results were verified. As a result of comparing and analyzing these wind speeds, as calculated through RAM numerical modeling, to evaluate applicability for disaster preparedness, change tendencies were observed to be similar between modeled and measured values. In particular, modeled values were slightly higher than measured ones, indicating applicability for the prevention of possible damage due to gales. Our analysis of 3-second gusts during the study period showed a high distribution of 3-second gusts in the southeast region of the Korean peninsula from 2002-2006. The frequency of 3-second gusts increased in the central north region of Korea as time progressed. Our analysis on the characteristics of 3-second gusts during years characterized by El $Ni{\tilde{n}}o$ or La Nina showed greater strength during hurricanes that affected the Korean peninsula in El $Ni{\tilde{n}}o$ years.
In this study, to investigate an optimal configuration method for the modeling system, we performed an optimization experiment by controlling the types of compilers and libraries, and the number of CPU cores because it was important to provide reliable model data very quickly for the national air quality forecast. We were made up the optimization experiment of twelve according to compilers (PGI and Intel), MPIs (mvapich-2.0, mvapich-2.2, and mpich-3.2) and NetCDF (NetCDF-3.6.3 and NetCDF-4.1.3) and performed wall clock time measurement for the WRF and CMAQ models based on the built computing resources. In the result of the experiment according to the compiler and library type, the performance of the WRF (30 min 30 s) and CMAQ (47 min 22 s) was best when the combination of Intel complier, mavapich-2.0, and NetCDF-3.6.3 was applied. Additionally, in a result of optimization by the number of CPU cores, the WRF model was best performed with 140 cores (five calculation servers), and the CMAQ model with 120 cores (five calculation servers). While the WRF model demonstrated obvious differences depending on the number of CPU cores rather than the types of compilers and libraries, CMAQ model demonstrated the biggest differences on the combination of compilers and libraries.
동아시아 지역은 몬순 영향으로 계절적인 수자원 변동성이 매우 크고 홍수 및 가뭄과 같은 수재해 피해가 빈번히 발생하고 추세이다. 본 연구에서는 동아시아의 수자원 관리에 활용하기 위해 수문 모형 중 하나인 WRF-Hydro (Weather Research and Forecast and Model Hydrological modeling extension package) 모형을 구축하였다. WRF-Hydro 모형은 미국 NCAR (National Center for Atmospheric Research)에서 개발된 커뮤니티형 고해상도 예측모델로 미국 등에서 활발히 사용되고 있으나, 동아시아 지역에 적용된 연구는 없다. 따라서 모형의 동아시아 적용 가능성에 대한 불확실성이 높다. 본 연구에서는 WRF-Hydro 모형을 0.25°의 공간해상도로 동아시아 대상으로 구축하였고, 기상 및 지면 특성과 유역자료를 활용한 머신러닝 방법으로 파라미터 보정을 시행하여 2006년부터 2015년까지 구동하였다. 머신러닝을 통해 지역특성이 고려된 WRF-Hydro 모형은 표면유출, 보수깊이, 표면 거칠기, 표면 기울기와 같은 매개변수를 보정하였다. 모형 평가를 위해 GRDC (Global Runoff Database Center (GRDC), GLDAS (Global Land Data Assimilation System), ESA-CCI (European Space Agency Climate Change Initiative), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)에서 제공하는 관측 유출량, 토양수분, 증발산량을 비교, 분석하여 동아시아 적용 적절성에 대해 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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