Because of the small number of spacecraft available in the Earth's magnetosphere at any given time, it is not possible to obtain direct measurements of the fundamental quantities, such as the magnetic field and plasma density, with a spatial coverage necessary for studying, global magnetospheric phenomena. In such cases, empirical as well as physics-based models are proven to be extremely valuable. This requires not only having high fidelity and high accuracy models, but also knowing the weakness and strength of such models. In this study, we assess the accuracy of the widely used Tsyganenko magnetic field models, T96, T01, and T04, by comparing the calculated magnetic field with the ones measured in-situ by the GOES satellites during geomagnetically disturbed times. We first set the baseline accuracy of the models from a data-model comparison during the intervals of geomagnetically quiet times. During quiet times, we find that all three models exhibit a systematic error of about 10% in the magnetic field magnitude, while the error in the field vector direction is on average less than 1%. We then assess the model accuracy by a data-model comparison during twelve geomagnetic storm events. We find that the errors in both the magnitude and the direction are well maintained at the quiet-time level throughout the storm phase, except during the main phase of the storms in which the largest error can reach 15% on average, and exceed well over 70% in the worst case. Interestingly, the largest error occurs not at the Dst minimum but 2-3 hours before the minimum. Finally, the T96 model has consistently underperformed compared to the other models, likely due to the lack of computation for the effects of ring current. However, the T96 and T01 models are accurate enough for most of the time except for highly disturbed periods.
전리층 지연은 보정위성항법시스템(DGPS), 위성항법시스템(GPS)을 이용한 시각동기화 및 광역보정위성항법시스템(WADGPS)의 주요한 오차원인이다. 이러한 전리층 지연은 위성 신호가 통과하는 전리층의 환경에 따라 달라지므로 일반적인 보정위성항법시스템의 기준국이 보정할 수 있는 사용자와의 거리는 약 100km로 제한된다. 따라서 광역보정위성항법의 경우 여러 기준국의 측정치를 이용하여 보정구간 전리층 전체를 모델링하여 보정정보를 단일 주파수 수신기 사용자들에게 보내주게 된다. 이를 위해 이미 기존의 격자 알고리즘이 구현되어 있으나 기존의 격자 알고리즘에서는 전리층에 자기폭풍현상이 일어났을 경우에 대한 대처와 정확도가 고려되지 않고 있다. 자기폭풍이 일어나면 수직전리층 값이 공간적으로 noisy한 분포를 나타내게 되기 때문에 격자 알고리즘으로의 경우 모델링의 정확도가 낮아지게 된다. 또한 정확도를 높이기 위한 다른 함수 기반 전리층 모델의 경우 자기 폭풍이 일어났을 때 보정정보 값의 연속성이 보장되지 않는다. 본 논문에서 제시하는 wavelet을 이용한 알고리즘은 보정정보의 개수가 같을 때 기존의 격자 알고리즘보다 더 높은 정확도를 보이며, 특히 자기폭풍이 왔을 때도 비교모델인 spherical harmonics 기반 알고리즘에 비해서도 정확도가 향상됨을 볼 수 있다. 또한 다른 함수기반 알고리즘의 경우 정확도는 높지만 전송해야하는 보정정보 값이 자기폭풍시에 불연속이 되는데 반해 본 알고리즘은 연속성이 보장된다. 따라서 본 알고리즘을 이용하면 자기폭풍시에도 적용가능함으로서 기존의 알고리즘들의 문제를 개선할 수 있다.
In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.
본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 유출 보정 알고리듬을 이용하여 개발한 분포형 강우 유출모형의 실제 유역에 대한 적용성을 평가하였다. 안동댐과 남강댐 유역에 대해 각각 우량계 관측자료와 레이더 관측 우량자료를 이용하여 분포형 강우-유출 모의를 수행하였다. 이전의 호우사상에 대한 유역 매개변수 보정 실시 후 보정된 매개변수를 이용하여 다른 호우사상에 대해 모형을 적용하였다. 안동댐 유역에 대해 흐름 군집화 결과를 제시함으로써 다방향 흐름 분배 알고리듬의 흐름추적에 대한 물리적 타당성을 입증하였다. 다방향 흐름 분배 알고리듬을 이용하여 정확도를 유지하면서 계산소요시간 단축이 이루어졌으며 실시간 유출 보정 알고리듬의 적용을 통해 좀 더 향상된 정확도를 갖는 결과가 도출되었다. 본 연구에서 개선된 유역 홍수관리를 위한 분포형 강우 유출 모형의 활용가능성을 제시하였다.
강우의 평균과 분산이 시 공간적으로 변하는 비정상 다변량 모형을 강우모형으로 선정하였다. 그리고 강우모형의 상태 및 매개변수의 추정을 위해 비정상 대변량 모형의 잔차항에 Kalman Filter 순환추정 알고리즘을 적용하여 강우예측모형 시스템을 구성하였다. 그후 반응시간이 짧은 도시지역에 설치된 T/M 강우관측소에 입력되는 매 시간(10분간격) 강우자료를 사용하여 호우개수방법에 의한 비정상(Non-stationary) 평균과 분산의 추정 그리고 호우속도 추정을 통한 정규잔차 공분산을 추정하여 다수의 지점들 및 선행시간들의 실시간 다변량 단기 강우예측 (On-line, Real-time, Multivariate Short-term, Rainfall Prediction)을 하였다. 강우예측시스템 모형에 의한 결과와 비정상 변량 모형에 의한 강우모의 결과가 잘 일치하였다. 그리고 예측정도를 측정하는 방법인 제곱 평균 제곱근 오차(RMSE)와 모형 효율성 계수(ME)를 분석한 결과, 강우 예측시간 즉 선행시간이 갈수록 제곱 평균 제곱근 오차가 커지고 모형 효율성 계수가 1로부터 점차 작아지는 것으로 보아 강우예측 정도가 떨어지는 것을 알 수 있었다. 또한 호우개수방법으로 구한 평균이 호우구조의 많은 부분을 차지하고 있음을 알 수 있었다.
대전의 도시 소하천, 관평천 유역을 연구대상지역으로 강우시의 유량 및 수질 변화 특성을 파악하기 위한 원격 제어실시간 자동 모니터링 시스템을 설치하여 자료를 확보하고 이 시스템을 이용하여 확보된 강우시 연속측정 자료를 이용하여 도시유역 모델인 SWMM (Storm Water Management Model) 모델을 보정하는 데 사용하였다. 실시간 자동 모니터링 시스템은 강우량계, 초음파 수위계, 자동수질측정장치, 자동취수장치, 데이터 로거 및 전송장치 등으로 구성되었으며 원격으로 제어할 수 있도록 설계되었다. 강우시 유량은 초음파 수위계와 사각 위어 공식을 이용하여 지속적으로 측정이 가능하도록 설계되었으며 정확도는 수동측정을 병행하여 확인하였다. 수질센서로 측정할 수 없는 항목은 자동채수기에 의해 일정시간 간격으로 시료를 채취한 후 실험실로 이송하여 분석하여 자료를 확보하였다. 위에서 실측된 유량 및 수질 연속 자료를 이용하여 연구대상지역에 대해 SWMM 모델을 구축하였다. SWMM 모델의 보정과 검증 결과 유량은 매우 양호한 수준으로 예측하고 있으나 BOD, COD, SS, TN, TP 등의 예측은 강우 특성에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 SWMM에 나타난 바와 같은 특정 유역에 고정된 형태의 오염물질 축적과 유출현상을 나타내는 경험식이 강우 및 선행강우 특성을 반영하여 수정될 필요가 있다는 것을 시사하고 있다. 본 연구에서 제안된 빗물 자동모니터링 및 모델링 시스템은 향후 강우에 따른 하천 수질관리를 위한 유역단위의 빗물 수량 수질 관리시설의 설계 및 운영에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
태풍 내습 시 신속하고 정확한 해일고 예측은, 연안재해 대응에 필수적인 요소이다. 이러한 해일고의 예측을 위해서 기존에는 태풍예측정보를 수치모델에 적용하여 예측자료를 생산하는 것이 대부분 이였다. 이러한 방법은 대용량의 컴퓨팅 자원과 시간이 소요된다는 단점이 있다. 최근에는 인공지능 기반으로 신속하게 예측자료를 생산하는 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있으며, 본 연구에서는 인공지능 기반 해일고 예측을 수행하였다. 인공지능 적용을 위해서는 많은 수의 학습자료가 필요하게 되며, 기왕 발생태풍은 개수가 한정되어 있어 본 연구에서는 TCRM(Tropical Cyclone Risk Model)을 통하여 합성태풍을 생성하고, 이를 폭풍해일 모델에 적용하여 해일고 자료를 생성한 후, 학습자료로 활용하였다. 인공지능으로 예측한 해일고와 실제 발생 태풍에 대한 비교 결과, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.09 ~ 0.30 m, CC(Correlation Coefficient)는 0.65 ~ 0.94, 최대 해일고의 ARE(Absolute Relative Error)는 1.0 ~ 52.5 %로 분석되었다. 특정 태풍/지점에서는 다소 오차가 크게 나타나고 있으나, 향후 학습자료의 최적화 등을 통하여 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
International Union of Geodesy and Geophysics Korean Journal of Geophysical Research
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제26권1호
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pp.1-14
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1998
Various numerical methods for the two dimensional shallow water equations have been applied to the problems of flood routing, tidal circulation, storm surges, and atmospheric circulation. These methods are often based on the Alternating Direction Implicity(ADI) method. However, the ADI method results in inaccuracies for large time steps when dealing with a complex geometry or bathymetry. Since this method reduces the performance considerably, a fully implicit method developed by Wilders et al. (1998) is used to improve the accuracy for a large time step. Finite Difference Methods are defined on a rectangular grid. Two drawbacks of this type of grid are that grid refinement is not possibile locally and that the physical boundary is sometimes poorly represented by the numerical model boundary. Because of the second deficiency several purely numerical boundary effects can be involved. A boundary fitted curvilinear coordinate transformation is used to reduce these difficulties. It the curvilinear coordinate transformation is used to reduce these difficulties. If the coordinate transformation is orthogonal then the transformed shallow water equations are similar to the original equations. Therefore, an orthogonal coorinate transformation is used for defining coordinate system. A multigrid (MG) method is widely used to accelerate the convergence in the numerical methods. In this study, a technique using a MG method is proposed to reduce the computing time and to improve the accuracy for the orthogonal to reduce the computing time and to improve the accuracy for the orthogonal grid generation and the solutions of the shallow water equations.
본 연구에서는 기상레이더 자료를 이용하여 도시하천 유역을 대상으로 초단기 강우예측 및 홍수예측을 실시하였다. 초단기 강우예측 결과 선행시간이 증가함에 따라 관측 자료와의 상관계수가 감소하며, 평균제곱근오차는 증가하여 정확도가 감소하였으나, 선행시간 60분까지 상관계수가 0.5이상 유지되는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 강우예측 자료 적용에 의한 도시유출 분석결과, 선행시간 증가에 따른 첨두유량과 유출체적의 감소가 발생하였으나, 첨두시간은 비교적 일치하는 것으로 분석되었다. 레이더 예측 강우 적용을 통한 도시유출 분석결과, 관측 자료와의 오차가 발생하나 이는 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 추후 강수 에코의 급격한 생성과 소멸현상 모의, 국지성 강우 예측 성능 향상 등 지속적인 알고리즘 개선과 강우-유출 모형 매개변수 검 보정이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 도시하천 유역뿐만 아니라 관측이 어려운 미계측 지역의 수문자료 확보 및 실시간 홍수 예 경보시스템 구축에 확장이 가능하며, 다양한 관측자료 기반 Multi-Sensor 초단기 강우예측 기반기술로의 활용이 가능하다.
본 연구에서는 호우시 홍수예경보 및 수자원의 효율적 관리를 위한 실시간 유출예측모형을 개발하고자 하였다. 그 방법으로 강우-유출과저의 추계학적 시스템모형을 구성하고 모형의 매개변수를 순환 최적추정할 수 있는 RLS 및 IV-AML 알고리즘을 적용하였다. 또한 기존에 관측된 시간별 강우-유출자료로부터 매개변수 및 추정오차의 공분산행렬의 초기치들을 산정하여 유출예측의 성과도를 향상시키고자 하였으며, 1단계전 유출예측치를 분석함으로서 본 연구에서 개발된 모형의 정확성과 적용가능성을 검토해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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