• 대기
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• 제32권1호
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• pp.27-37
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• 2022

The Korean Integrated Model (KIM) forecast system was extended to assimilate Horizontal Line-Of-Sight (HLOS) wind observations from the Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN) on board the Atmospheric Dynamic Mission (ADM)-Aeolus satellite. Quality control procedures were developed to assess the HLOS wind data quality, and observation operators added to the KIM three-dimensional variational data assimilation system to support the new observed variables. In a global cycling experiment, assimilation of ALADIN observations led to reductions in average root-mean-square error of 2.1% and 1.3% for the zonal and meridional wind analyses when compared against European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Integrated Forecast System (IFS) analyses. Even though the observable variable is wind, the assimilation of ALADIN observation had an overall positive impact on the analyses of other variables, such as temperature and specific humidity. As a result, the KIM 72-hour wind forecast fields were improved in the Southern Hemisphere poleward of 30 degrees.

• 한국대기환경학회지
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• 제21권2호
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• pp.169-178
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• 2005

A critical component of air pollution modeling is the representation of atmospheric flow fields within a model domain, since an accurate air quality simulation requires an accurate portrayal of the three-dimensional wind fields. The present study investigated data assimilation using surface observational data in the complex coastal regions to simulate a realistic atmospheric flow fields. Surface observational data were categorized into three groups (Near coastal region, Far coastal region 1, Far costal region 2) by the locations where the sites are. Experiments were designed according to the location of observational stations and MM5/CALPUFF was used. The results of numerical simulation of atmospheric flow fields are used as input data for CALPUFF which predicts dispersion fields of air pollutants. The result of this study indicated that data assimilation using data in the far coastal region 2 provided an attractive method for generating realistic meteorological fields and dispersion fields of air pollutants in Gwangyang area because data in the near coastal region are variable and narrow representation.

• 한국습지학회지
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• 제13권1호
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• pp.13-23
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• 2011

In this study, Mike11 will be used as the numerical model where a data assimilation method will be applied to it. This paper aims to gain an insight and understanding of data assimilation in flood forecasting models. It will start with a general discussion of data assimilation, followed by a description of the methodology and discussion of the statistical error forecast model used, which in this case is the linear regression. This error forecast model is applied to the water level forecast simulated by MIKE11 to produced improved forecast and validated against real measurements. It is found that there exists a phase error in the improved forecasts. Hence, 2 general formula are used to account for this phase error and they have shown improvement to the accuracy of the forecasts, where one improved the immediate forecast of up to 5 hours while the other improved the estimation of the peak discharge.

• 한국대기환경학회지
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• 제25권4호
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• pp.264-274
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• 2009

Concentration of Air Quality Models (CMAQ) has a deep connection with emissions and wind fields. In particular the wind field is highly affected by local topography and plays an important role in transport and dispersion of contaminants from the pollution sources. The purpose of this study is to examine the impact of interpolation on Air quality model. This study was designed to evaluate enhancement of MM5 and CMAQ predictions by using Four Dimensional Data Assimilation (FDDA), the SONDE data and the national meteorological station and the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The alternative meteorological fields predicted with and without MODIS data were used to simulate spatial and temporal variations of ozone in combined with CMAQ on June 2006. The result of this study indicated that data assimilation using MODIS data provided an attractive method for generating realistic meteorological fields and dispersion fields of ozone in the Korea peninsular, because MODIS data in 10 km domain are grid horizontally and vertically. In order to ensure the success of Air quality model, it is necessary to FDDA using MODIS data.

• 한국해양학회지:바다
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• 제10권1호
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• pp.69-78
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• 2005

본 연구에서는 전구 해양에서 관측되는 ARGO및 TAO해양 자료를 이용하여 해양의 3차원적인 구조를 분석.동화하고 궁극적으로 해양대순환모형을 위한 초기장을 생산하였다. 초기장의 생산을 위하여 전구 해양대순환 모형인 MOM3.1을 이용하였으며 생산한 배경장에, 계산시간과 계산공간을 절약할 수 있는 공간필터를 사용한 변분법(VAF, variational analysis using filter)을 이용하여 ARGO와 TAO 수온 자료를 동화하였다. 또한 본 연구에서는 자료 동화가 미치는 지속적인 영향을 살펴보고자 실험적분을 수행하였는데, 모형의 초기입력 자료를 자료동화 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 두 가지로 나누어 비교 실험을 수행하였다. 본 연구에서 자료 동화된 분석장은 OISST와의 비교를 통해 적절히 생산되었음을 보여주었다. 관측자료를 동화한 분석장을 초기자료로 한 10개월간의 적분결과를 살펴보면, 자료 동화를 통해 제거된 모형의 계통적 bias가 적분이 진행되는 과정에서 관성 중력파 등의 형태로 소멸되지 않고 지속적으로 관측과 유사하게 유지되었다. 이는 본 연구에서 실행한 자료동화가 모형의 역학적인 균형을 유지하면서 적절히 이루어졌음을 의미하며, 전구 대순환 모형을 이용한 중.장기 대기.해양 예측에 이러한 해양 자료동화가 대단히 유용하다는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.365-379
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• 2021

수문 모형 매개변수는 모형 모의에 필수적이며, 지형, 기후조건, 기후변화와 인간 활동으로 인해 시간에 따라 달라질 수 있다. 결과적으로 고정된 매개변수의 사용은 부정확한 하천유량 모의로 이어질 수 있다. 본 연구의 목표는 하천유량 관측자료를 이용하여 시간에 따라 변하는 매개변수를 추정하는 방법을 살펴보고, 하천유량 자료가 모형에 동화될 때 모의 효율성이 어떻게 변하는지 분석하는 것이다. 자료 동화 방법은 변화하는 다양한 환경에 적응하여 수문 모형의 매개변수를 자동으로 추정하기 위하여 사용될 수 있다. 입자 필터를 이용하여 하천유량 관측치를 2개 매개변수 월 물 수지 모형에 동화했다. 자료 동화 방법으로 시간변화 매개변수를 사용한 모의 결과는 SCEM 방법으로 고정 매개변수를 사용한 모의 결과와 비교되었다. 먼저 다양한 시나리오에 기반한 합성 실험을 수행하여 입자 필터 방법이 시간에 따라 변화하는 매개변수를 적절하게 추적할 수 있는지를 살펴보았다. 이후 실제 유역에 적용하여 시간에 따라 변화하는 매개변수와 고정된 매개변수를 사용하였을 때의 하천유량 예측성능과 비교하였다. 본 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. (1) 전체적인 월 하천유량 시계열의 예측성능은 입자 필터 방법과 SCEM 방법이 서로 비슷하였다. (2) 우기를 제외한 시기의 월 유출고 예측성능은 자료 동화 방법을 이용한 주기적으로 변화하는 매개변수에 의한 모의가 더 우수하였다. (3) 동화에 사용되는 하천유량 관측자료의 불확실성은 입자 필터의 하천유량 예측성능에 중요한 역할을 하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권6호
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• pp.557-577
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• 2023

본 연구에서는 레이더 관측 영역 내에 강수 에코(echo)가 없는 지역을 비강수 정보라고 정의하고 자료 동화에 활용하였다. 비강수 정보는 레이더로 관측할 수 있는 최대 영역 내에서 강수에 의한 에코가 나타나지 않고 레이더에서 관측할 수 없을 정도로 약한 강수나 구름 입자가 있거나, 강수 자체가 없다는 것을 의미한다. 기존의 레이더 자료를 동화한 연구가 강수에 의한 반사도와 시선속도를 동화하여 모델 내의 강수를 만들어내는 것에 초점을 두었다면, 본 연구에서는 에코가 없다는 것도 하나의 정보로 고려하고 이를 동화함으로써 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제하였다. 비강수 정보를 자료동화에 적용시키기 위해 레이더 비강수 정보를 수상체와 상대습도로 변환하는 관측 연산자를 제시하고 이를 Weather Research and Forecasting (WRF) 모델의 자료동화 시스템인 WRF Data Assimilation system (WRFDA)에 적용하였다. 또한 비강수 정보를 효과적으로 활용하기 위한 레이더 자료의 처리 방법을 제시하였다. 비강수 정보가 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제할 수 있는지 확인하기 위해 단일 관측실험을 수행하였으며 비강수 정보가 수상체와 습도 그리고 기온을 낮춤으로써 대류가 억제될 수 있는 환경을 만들었다. 비강수 정보의 동화 효과를 실제 사례에 적용한 2013년 7월 23일 대류 사례 실험을 통해 9시간 예측을 수행하여 결과를 분석하였다. 레이더 비강수 정보를 추가로 동화한 실험이 비강수 정보를 제외한 실험보다 Fractional Skill Score (FSS)가 증가하고 False Alarm Ratio (FAR)는 감소하여 모델의 강수 예측성을 향상시켰다.

• 대기
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• 제28권2호
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• pp.163-174
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• 2018

In order to assimilate MHS satellite data into the convective scale model at KMA, ATOVS data are reprocessed to utilize the original high-resolution data. And then to improve the preprocessing experiments for cloud detection were performed and optimized to convective-scale model. The experiment which is land scattering index technique added to Observational Processing System to remove contaminated data showed the best result. The analysis fields with assimilation of MHS are verified against with ECMWF analysis fields and fit to other observations including Sonde, which shows improved results on relative humidity fields at sensitive level (850-300 hPa). As the relative humidity of upper troposphere increases, the bias and RMSE of geopotential height are decreased. This improved initial field has a very positive effect on the forecast performance of the model. According to improvement of model field, the Equitable Threat Score (ETS) of precipitation prediction of $1{\sim}20mm\;hr^{-1}$ was increased and this impact was maintained for 27 hours during experiment periods.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권1호
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• pp.57-70
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• 2017

In this study, we evaluated daily root zone soil moisture dynamics and agricultural drought using a near-surface soil moisture data assimilation scheme with Soil Moisture Active & Passive (SMAP, $3km{\times}3km$) soil moisture footprints under different hydro-climate conditions. Satellite-based LANDSAT and MODIS image footprints were converted to spatially-distributed soil moisture estimates based on the regression model, and the converted soil moisture distributions were used for assessing uncertainties and applicability of SMAP data at fields. In order to overcome drawbacks of the discontinuity of SMAP data at the spatio-temporal scales, the data assimilation was applied to SMAP for estimating daily soil moisture dynamics at the spatial domain. Then, daily soil moisture values were used to estimate weekly agricultural drought based on the Soil Moisture Deficit Index (SMDI). The Yongdam-dam and Soyan river-dam watersheds were selected for validating our proposed approach. As a results, the MODIS/SMAP soil moisture values were relatively overestimated compared to those of the TDR-based measurements and LANDSAT data. When we applied the data assimilation scheme to SMAP, uncertainties were highly reduced compared to the TDR measurements. The estimated daily root zone soil moisture dynamics and agricultural drought from SMAP showed the variability at the sptio-temporal scales indicating that soil moisture values are influenced by not only the precipitation, but also the land surface characteristics. These findings can be useful for establishing efficient water management plans in hydrology and agricultural drought.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.755-765
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• 2013

본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006~2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측 선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균 강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.