The angular momentum transport of an idealized axisymmetric vortex in the developing stage was investigated using the Weather Research and Forecast (WRF) model. The balanced axisymmetric vortex was constructed based on an empirical function for tangential wind, and the temperature, geopotential, and surface pressure were obtained from the balanced equation. The numerical simulation was carried out for 6 days on the f-plane with the Sea Surface Temperature (SST) set as constant. The weak vortex at initial time was intensified with time, and reached the strength of tropical cyclone in a couple of days. The Absolute Angular Momentum (AAM) was transported along with the secondary circulation of the vortex. Total AAM integrated over a cylinder of radius of 2000 km decreased with simulation time, but total kinetic energy increased rapidly. From the budget analysis, it was found that the surface friction is mainly responsible for the decrease of total AAM. Also, contribution of the surface friction to the AAM loss was about 90% while that of horizontal advection was as small as 8%. The trajectory of neutral numerical tracers following the secondary circulation was presented for the Lagrangian viewpoint of the transports of absolute angular momentum. From the analysis using the trajectory of tracers it was found that the air parcel was under the influence of the surface friction continuously until it leaves the boundary layer near the core. Then the air parcel with reduced amount of angular momentum compared to its original amount was transported from boundary layer to upper level of the vortex and contributed to form the anti-cyclone. These results suggest that the tropical cyclone loses angular momentum as it develops, which is due to the dissipation of angular momentum by the surface friction.
Characteristics of precipitation response to enhanced aerosols have been investigated during the severe haze events observed in Korea for 2011 to 2016. All 6-years haze events are classified into long-range transported haze (LH: 31%), urban haze (UH: 28%), and yellow sand (YS: 18%) in order. Long-range transported one is mainly discussed in this study. Interestingly, both LH (68%) and YS (87%) appear to be more frequently accompanied with precipitation than UH (48%). We also found out the different timing of precipitation for LH and YS, respectively. The variations of precipitation frequency for the LH event tend to coincide with aerosol variations specifically in terms of temporal covariation, which is in contrast with YS. Increased aerosol loadings following precipitation for the YS event seems to be primarily controlled by large scale synoptic forcing. Meanwhile, aerosols for the LH event may be closely associated with precipitation longevity through changes in cloud microphysics such that enhanced aerosols can increase smaller cloud droplets and further extend light precipitation at weaker rate. Notably, precipitation persisted longer than operational weather forecast not considering detailed aerosol-cloud interactions, but the timescale was limited within a day. This result demonstrates active interactions between aerosols and meteorology such as probable modifications of cloud microphysics and precipitation, synoptic-induced dust transport, and precipitation-scavenging in Korea. Understanding of aerosol potential effect on precipitation will contribute to improving the performance of numerical weather model especially in terms of precipitation timing and location.
초미세먼지, 특히 지름이 2.5㎛ 이하인 PM2.5는 인체 건강과 경제에 큰 피해를 주는 오염물질이다. 본 연구는 대한민국 서울 지역을 중심으로, 2017년부터 2022년까지 자료를 수집하여 PM2.5 데이터 분석 및 데이터 경향성 변화 추이를 분석하고, PM2.5 중기 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 수집, 생산된 대기질 및 기상 데이터, 재분석 데이터, 수치모델 예측 데이터를 바탕으로, 모델을 학습하고 이를 통합한 경향성 변화에도 대응할 수 있는 앙상블 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 앙상블 기법은 PM2.5 농도 예측 성능 면에서 기존 모델 대비 미래 D+3~D+6 예측일 F1 Score 기준 평균 2019년 약 42.16%, 2021년 약 58.92%, 2022년 약 34.79% 높은 성능을 보였다. 제안한 모델은 변화하는 환경 조건에도 성능을 유지함으로써 안정적인 예측을 가능하게 하며, 기존 딥러닝 기반 PM2.5 단기 예측보다 먼 예측을 수행하는 중기 예측 모델을 제시한다.
본 연구에서는 GDAPS(T213) 중기 기상 수치예보 자료를 활용한 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 개발하여 미래에 발생할 수 있는 댐 유입량의 중장기적 확률예측을 위해 초과 확률구간별 댐 유입량을 예측하고 RPSS 검증기법으로 예측결과의 정확도를 분석하였다. 개발된 ESP시스템을 적용한 결과 일단위 개념의 확률예보는 높은 불확실성을 내포할 수 있고, 중장기 확률예보에 초점을 맞추어 1, 3, 7일 등의 예측시간 해상도에 대한 ESP정확도의 민감도를 분석한 결과 예측시간 해상도 간격이 증가할수록 예측결과의 불확실성이 감소하면서 그 정확도가 전반적으로 증가함을 살펴볼 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 GDAPS 자료를 활용한 1주 단위의 한달(28일)예보를 수행한 ESP 결과는 각 초과 확률구간 분포의 적절한 증가 및 감소로 인하여 그 시간적 변동성이 안정적으로 예측되고 예측결과의 불확실성을 감소시킬 수 있어 그 활용가치가 높은 것으로 나타났다. 이러한 관점에서 본 연구의 ESP 시스템은 중장기적 측면에서 GDAPS 자료의 활용가치를 높일 수 있고, 기존 ESP 결과보다 향상된 정확도로 댐 유입량을 예측할 수 있으므로 실시간 댐 유입량 예측에 적용한다면 수자원 관리 차원에서 유용한 수단이 될 수 있을 것이다.
중위도 기압골과 태풍 이동속도와의 상호작용에 대한 예측에서 한국기상청 전구자료동화예측시스템(GDAPS) 모델 바이어스 경향을 알아보기 위해 태풍 산바 사례가 선정되었다. 이 연구는 태풍 분석 및 예측 시스템(TAPS) 및 기상정보시스템-3(COMIS-3)에 저장된 태풍자료로부터 2012년 9월 15일 00UTC로 초기화 된 한국 기상청 GDAPS 분석장과 예측장을 사용하였다. 먼저 해면기압장은 500 hPa 제트구역과 연관하여 중위도 하층 저기압이 발생됨을 보여주었다. 이후 태풍 산바가 중위도 지역으로 들어온 후, 태풍의 이동속도가 증가될 것이라 예측되었다. 특히, 태풍 산바가 9월 17일 00UTC와 06UTC에 전향을 할 시점에 태풍 산바는 중위도 기압골 전면에서 중위도 서풍대와 상호작용을 하였다. 반면, 기상청 GDAPS 해면기압 예측장은 하층 중위도 저기압의 강도를 분석장보다 약하게 예측하였다. 결국 태풍 산바의 이동속도에 영향을 주는 중위도 순환은 분석장보다 느리게 나타났다. 이 순환은 500 hPa에서 제트가 약화됨으로서 증명되었다. 이런 이유로, 기상청 GDAPS 예측장은 태풍 산바가 중위도 기압골과 상호작용함으로써 느린 이동속도의 바이어스를 나타내었다.
풍력 자원의 단기 예측 가능성은 풍력 발전 단지의 경제적 타당성을 평가하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 풍력 자원의 단기 예측 가능성을 향상시키는 방법의 하나로 베이지안 칼만 필터를 후처리 과정으로 적용하였다. 이때 추정된 모델과 관측 데이터의 상관관계를 평가하기 위하여 일정 시간 동안 베이지안 칼만 훈련 기간이 요구된다. 본 연구는 여러 훈련 기간에 따라 예측 특성을 정량적으로 분석하였다. 태백 지역에서는 3일 단기 베이지안 칼만 훈련으로 기온과 풍속을 예측하는 것이 다른 훈련 기간을 적용할 때보다 우수한 예측 성능을 보였다. 반면 이어도는 6일 이상의 베이지안 칼만 필터의 훈련 기간을 적용한 경우 가장 좋은 예측 성능을 나타낸다. WRF 예측 성능이 떨어지는 사례에서 베이지안 칼만 필터의 예측 성능향상이 뚜렷하게 나타나며, 반대로 WRF 예측이 정확한 지점에서는 필터적용에 따른 성능향상 정도가 약한 경향을 가진다.
본 연구에서는 겨울철 대관령지역의 지형성 구름에 대해 인공증설을 위한 구름씨뿌리기(이하 시딩) 영향을 알아보기 위해서 2013년 3월 13일 실험사례를 분석하였다. 지상연소기를 이용하여 기온 $-4^{\circ}C$ 이하, 풍향 $45-130^{\circ}$, 풍속 $5ms^{-1}$ 이하일 때 AgI 입자를 시딩 하였으며 대관령지역에서 적절한 시딩량을 알아보기 위해 $38gh^{-1}$ (SR1)과 $113gh^{-1}$ (SR2)에 대해 실험을 수행하였다. AgI point-source 모듈을 추가한 WRF (Weather Research and Forecast) 수치모의실험을 통해 시딩 물질의 확산장을 알아보았다. 수치모의 결과 과냉각수적이 충분히 존재한 상태에서 실험이 실시되었으며 시딩 물질은 주풍에 따라 이동하는 경향을 보였다. 시딩 효과를 알아보기 위해 안개입자측정기, 강수입자측정기와 광학우적계에서 관측된 자료를 분석하였다. 본 연구사례에서는 빙정핵 시딩에 의해 1 mm 이하 크기의 강수입자 수농도의 증가가 나타났으며 대관령지역에는 SR1 시딩이 더 적절하다고 판단된다.
This paper proposes a probabilistic generation assessment model of renewable energy generators(REGs) considering uncertainty of resources, mainly focused on Wind Turbine Generator(WTG) and Solar Cell Generator(SCG) which are dispersed widely in South Korea The proposed numerical analysis method assesses the one day-ahead generation by combining equivalent generation characteristics function and probabilistic distribution function of wind speed(WS) and solar radiation(SR) resources. The equivalent generation functions(EGFs) of the wind and solar farms are established by grouping a lot of the farms appropriately centered on Weather Measurement Station(WMS). First, the EGFs are assessed by using regression analysis method based on typical least square method from the recorded actual generation data and historical resources(WS and SR). Second, the generation of the REGs is assessed by adding the one day-ahead resources forecast, announced by WMS, to the EGFs which are formulated as third order degree polynomials using the regression analysis. Third, a Renewable Energy Generation Assessment System(REGAS) including D/B of recorded actual generation data and historical resources is developed using the model and algorithm predicting one day-ahead power output of renewable energy generators.
본 논문은 도시기상모델인 전산유체역학모델(CFD_NIMR)을 GP-GPU에서 실행시키기 위해 CUDA Fortran 병렬프로그램을 구현하였다. GP-GPU는 원래 PCI 카드 형태의 그래픽 처리 장치이지만 저비용, 저전력으로 대량의 계산을 초고속으로 수행할 수 있는 일반 계산 가속기이다. 모델을 단일 Intel XEON 2.0 GHz CPU에서 실행한 결과와 Nvidia Tesla C1060 GPU에서 실행한 성능을 비교하였을 때 GP-GPU에서 15배 정도의 빠른 속도를 보였다. 또한 다중 CPU를 사용한 MPI 병렬프로그램과 비교한 경우에도 GP-GPU에서 보다 더 효율적인 성능을 보였다. 본 논문에서 제시한 프로그램 방식은 유사한 구조를 가진 수치모델을 GP-GPU 병렬 프로그램으로 구현하는데 쉽게 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
일본의 온타케 산은 일본에서 두 번째로 큰 규모의 화산으로, 2014년 9월 27일 02:52 UTC 에 예고 없는 대규모 분화가 발생했다. 이번 분화로 인해 최소 55명이 사망하였고, 70여 명의 부상자가 발생했다. 따라서 본 연구에서는 온타케 화산 분화에 따른 화산재 피해영향을 분석하기 위하여 화산재 확산 수치실험을 수행하였다. HYSLPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하여 화산재 확산 경로를 예측하였고, 화산재 확산 영역에 대한 정량적인 평가를 위해서 천리안 위성영상을 이용하여 화산재 확산 범위를 탐지하였다. 본 연구의 모의실험 결과와 GOCI 탐지 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 기반의 화산재 확산 예측결과와 GOCI 위성영상 간의 유사도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구에서 수행한 화산재 확산 결과와 GOCI 간에는 38.72% 및 13.57%가 일치도가 계산되었고, JMA 결과와 GOCI는 9.05%와 11.81%가 일치하였다. 본 연구에서 수행한 바와 같이 화산재 확산 경로를 예측하는 연구는 그 피해를 감소할 수 있는 중요한 방법의 하나라고 판단할 수 있다. 따라서 화산 분화 시 기상 모델을 이용한 화산재 확산 수치실험은 시간에 따른 화산재 확산 분포를 이해하는데 유용한 기법으로 자리매김 할 것이며, 화산재 확산에 따른 피해 면적을 정량적으로 산출할 수 있는 중요한 기술이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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