• 한국대기환경학회지
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• 제27권6호
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• pp.791-804
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• 2011

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.

• 한국지구과학회지
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• 제32권3호
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• pp.276-293
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• 2011

본 연구에서는 한반도 황사 사례 동안 WRF 기상모델과 SMOKE 배출량모델, CMAQ 및 CMAQ-MADRID 대기질 모델을 이용하여 다양한 황사 발생량 경험식에 대한 $PM_{10}$의 농도를 추정하였다. 특별히 Wang et al.(2000), US EPA 모델, Park and In(2003), GOCART 모델, DEAD 모델의 5가지 황사 발생 경험식이 중국과 몽골 등의 황사 발생량을 추정하기 위해 WRF-SMOKE-CMAQ(MADRID) 모델에 적용되었다. 일기도, 후방궤적 및 위성이미지 분석에 따르면 한반도로의 황사 수송은 절리저기압(위성에서 콤마형 구름)과 관련된 지상 전선의 뒤쪽에서, 그리고 상층 제트류의 발달에 기인한 파의 정체현상과 함께 상층 골에서의 풍속이 하층으로 전이되는 풍하 바람에 의해 생성되었다. 그리고 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 결과, 황사의 시 공간적 분포에 있어서는 Wang et al.(2000)의 경험식이, 평균 편의 및 평균 제곱근 오차에서의 정확도 부분에서는 GOCART 모델의 경험식이 관측값을 보다 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 Wang et al.의 경험식을 이용한 황사의 연직분포 분석 결과에서 강한 황사 사례(2007년 3월 31에서 4월 1일 $800\;{\mu}g/m^3$ 이상)의 경우는 황사 수송이 한반도 상공 대기 경계층 내를 통과하였기 때문으로, 약한 황사 사례(2009년 3월 16일과 17에 $400\;{\mu}g/m^3$ 이하)의 경우는 황사 수송이 경계층 위를 통과하였기 때문으로 나타났다. 또한 CMAQ 모델과 CAMQ-MADRID 모델에서의 미세먼지($PM_{10}$) 민감도 분석 결과에서는 CMAQ-MADRID 모델이 CMAQ 모델에 비해 한반도를 포함한 동아시아 지역에서 최대 $25\;{\mu}g/m^3$ 정도가 높게 모사되었고, 모델 내 구름 액상과정에 의해서는 최대 $15\;{\mu}g/m^3$ 정도가 제거되는 것으로 나타났다.

• 한국환경과학회지
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• 제27권8호
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• pp.723-735
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• 2018

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.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권5호
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• pp.435-444
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• 2017

In this study, we investigated the effect of aerosol feedback on $PM_{10}$ simulation using a two-way coupled air quality model (WRF-CMAQ). $PM_{10}$ concentration over Korea in January 2014 was simulated, and the aerosol feedback effect on the simulated solar radiation was intensively examined. Two $PM_{10}$ simulations were conducted using the WRF-CMAQ model with (FB) and without(NFB) the aerosol feedback option. We find that the simulated solar radiation in the west part of Korea decreased by up to $-80MJ/m^2$ due to the aerosol feedback effect. The feedback effect was significant in the west part of Korea, showing high $PM_{10}$ estimates due to dense emissions and its long-range transport from China. The aerosol feedback effect contributed to the decreased rRMSE(relative Root Mean Square Error) for solar radiation (47.58% to 30.75%). Aerosol feedback effect on the simulated solar radiation was mainly affected by concentration of $PM_{10}$. Moreover, FB better matched the observed solar radiation and $PM_{10}$ concentration than NFB, implying that taking into account the aerosol direct effects resulted in the improved modeling performance. These results indicate that aerosol feedback effects can play an important role in the simulation of solar radiation over Korean Peninsula.

• 한국환경과학회지
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• 제26권10호
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• pp.1167-1180
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• 2017

Numerical Weather Prediction (NWP) models such as the Weather Research and Forecasting (WRF) model are essential for forecasting one-day-ahead solar irradiance. In order to evaluate the performance of the WRF in forecasting solar irradiance over the Korean Peninsula, we compared WRF prediction data from 2008 to 2010 corresponding to weather observation data (OBS) from the Korean Meteorological Administration (KMA). The WRF model showed poor performance at polluted regions such as Seoul and Suwon where the relative Root Mean Square Error (rRMSE) is over 30%. Predictions by the WRF model alone had a large amount of potential error because of the lack of actual aerosol radiative feedbacks. For the purpose of reducing this error induced by atmospheric particles, i.e., aerosols, the WRF model was coupled with the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model. The coupled system makes it possible to estimate the radiative feedbacks of aerosols on the solar irradiance. As a result, the solar irradiance estimated by the coupled system showed a strong dependence on both the aerosol spatial distributions and the associated optical properties. In the NF (No Feedback) case, which refers to the WRF-only stimulated system without aerosol feedbacks, the GHI was overestimated by $50-200W\;m^{-2}$ compared with OBS derived values at each site. In the YF (Yes Feedback) case, in contrast, which refers to the WRF-CMAQ two-way coupled system, the rRMSE was significantly improved by 3.1-3.7% at Suwon and Seoul where the Particulate Matter (PM) concentrations, specifically, those related to the $PM_{10}$ size fraction, were over $100{\mu}g\;m^{-3}$. Thus, the coupled system showed promise for acquiring more accurate solar irradiance forecasts.

• 한국지구과학회지
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• 제34권3호
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• pp.209-223
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• 2013

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.

• 한국지구과학회지
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• 제34권7호
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• pp.669-680
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• 2013

한반도 동남 지역에서 고농도 오존이 발생한 사례에 대해 $NO_x$에 대한 오존의 수반민감도를 살펴보았다. 사례일에 지배적이었던 국지 순환과 고농도 오존을 모의하기 위해 WRF-CMAQ 모델을 사용하였다. 수반민감도 분석을 위해 CMAQ의 수반 모델을 적용하였다. 본 연구의 목적은 고농도 오존에 주변지역이 미친 영향을 살펴본 수용지 중심의 민감도 분석이다. 또한, 행정 구역별 기여도를 정량적으로 산정하였는데, 대구를 수용지로 하는 민감도 분석 결과 영향지역은 대구에 인접하여 포항으로 이어지는 영역과 남동쪽으로 떨어진 넓은 지역으로 나타났다. 첫 번째 영역은 고농도 사례일 당일에 배출된 $NO_x$의 민감도가 주로 나타났고 두 번째 영역은 전 날 배출에 의한 영향이었다. 반면, 부산을 수용지로 한 경우 사례일 당일 주간의 해풍의 영향으로 같은 날의 $NO_x$ 배출 효과 보다는 전 날 배출되었던 농도에 대한 민감도가 더 중요하였다. 민감도 영향지역에 대한 단면도 분석 결과 지표부근의 $NO_x$ 수송과 함께 상층에서 이류되는 영향도 중요하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제20권3호
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• pp.405-416
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• 2011

In order to clarify the impact of regional warming on the ozone concentration according to the differences in meteorological contribution in each city over the South-Eastern part of the Korean Peninsula, several numerical experiments were carried out. WRF - CMAQ model was used to access the ozone differences in each case, during the episode day. Meteorological contributions estimated by WRF command a reasonable feature on the dispersion of ozone concentrations in each city according to regional warming. This causes a difference in estimated ozone concentration. A higher ozone concentration difference tend to be forecasted in coastal cities than in upcountry city. Therefore, the emission reduction policy according to the regional warming should consider the characteristics of meteorological contribution of each city.

• 환경영향평가
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• 제27권5호
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• pp.509-520
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• 2018

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.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권1호
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• pp.11-18
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• 2017

The performance of a modeling system consisting of WRF model v3.3 and CMAQ model v4.7.1 for forecasting $PM_{2.5}$ concentrations were evaluated during the period May 2012 through December 2014. Twenty-four hour averages of $PM_{2.5}$ and its major components obtained through filter sampling at the Bulgwang intensive measurement station were used for comparison. The mean predicted $PM_{2.5}$ concentration over the entire period was 68% of the mean measured value. Predicted concentrations for major components were underestimated except for $NO_3{^-}$. The model performance for $PM_{2.5}$ generally tended to degrade with increasing the concentration level. However, the mean fractional bias (MFB) for high concentration above the $80^{th}$ percentile fell within the criteria, the level of accuracy acceptable for standard model applications. Among three bias correction methods, the ratio adjustment was generally most effective in improving the performance. Albeit for limited test conditions, this analysis demonstrated that the effects of bias correction were larger when using the data with a larger bias of predicted values from measurement values.