표제지
연구보고서
목차
Contents 6
요약문 15
Summary 20
제1장 서론 26
제1절 연구의 필요성 26
제2절 국내외 관련 연구 28
제3절 연구 목표 및 내용 31
제2장 집중관측 및 자료분석 33
제1절 겨울철 집중관측 33
1. W-IOP1 33
가. 종관 분석 34
나. 윈드프로파일러 분석 36
다. 존데 분석 37
2. W-IOP2 38
가. 종관 분석 38
나. 윈드프로파일러 분석 39
다. 존데 분석 39
제2절 여름철 집중관측 43
1. 하계관측 45
가. 장마 시작 전 45
나. IOP-1 45
다. IOP-2 46
라. IOP-3 46
마. IOP-4 47
제3절 요약 및 결론 54
제3장 고층관측자료의 민감도 실험 55
제1절 서론 55
제2절 고층관측자료와 실험 실계 57
1. 고층관측자료 57
2. 실험설계 59
가. 수치모의 시스템 59
나. 분석 사례일과 실험설계 60
제3절 민감도 실험 결과 63
1. 실험 결과 비교 및 분석 - 종관장 63
2. 분석 사례일 결과 - 수분속과 강수검증 69
제4절 요약 및 결론 72
제4장 중규모 대류계 수치모사에서 초기경계자료의 효과 분석 74
제1절 개요 74
제2절 자료 및 실험설계 75
1. 국지분석 시스템 (KLAPS)을 이용한 재분석장 생산 75
2. 실험 설계 76
제3절 강수 사례 77
1. 2004. 7. 13-14:장마전선 부근에서 나타난 중규모 대류계 78
제4절 모델예측 결과 78
1. 누적 강수 분포 78
2. 강수계 구조에 대한 영향 83
제5절 요약 및 결론 90
제5장 중규모 대류계 분석 91
제1절 서론 91
제2절 3차원 변분 방법 93
제3절 실험 설계 97
제4절 실험 결과 101
1. 반복 횟수에 따른 바람장 유도 특성 103
2. 연속방정식 약제약 조건의 영향 106
3. 소산항의 영향 107
4. 시선속도 오차의 영향 108
제5절 실제 자료에 적용한 결과 110
제6절 요약 및 결론 112
제6장 요약 및 향후 계획 113
참고문헌 116
부록 125
1. 존데관측자료 표준화 및 품질검사 126
2. 학술용역 과제 결과 보고서 143
목표관측과 예보오차 성장의 관계 연구 144
목차 146
1. 용역 개요 147
1.1. 용역명 147
1.2. 개발 내용 147
2. 연구방법 147
2.1. 예보오차 147
2.1.1. 자료동화시스템 147
2.2. 목표관측전략 149
2.2.1. 수반민감도 150
2.2.2. 특이벡터 151
2.3. 수반민감도를 이용한 분석오차 보정 152
3. 준지균 흐름에서의 비교 153
4. 여름철 재해성 기상 사례 157
4.1. 모형 구성 157
4.2. 사례 설명 157
4.3. 결과 159
5. 겨울철 재해성 기상 사례 165
5.1. 모형 구성 165
5.2. 사례 설명 165
5.3. 결과 168
6. 결론 및 토의 178
Reference 180
집중관측자료의 통계적 분석 182
목차 184
1. 과제 개요 187
2. 하층대기구조 특성분석 188
2-1. 해남지방 하층대기구조의 시계열자료 플롯 189
2-2. 교차상관분석에 의한 강우량 및 기상인자들의 연관성분석 191
2-3. 스펙트럼분석에(스펙트럴분석에) 의한 집중관측자료의 시간변동특성(주기성) 분석 198
참고문헌 201
3. 연직바람구조에 의한 해남강우유형 분류 203
3-1. 다변량시계열 판별분석법에 의한 3hr 이후 해남강우유형분류 및 예측 203
3-1-1. 서론 203
3-1-2. 연직바람구조와 강우자료간의 연관성분석 204
1) AWS 강우량자료 204
2) 윈드프로파일러 자료 204
3-1-3. 다변량 시계열 판별분석 207
1) 다변량시계열 판별모형 207
2) 분류규칙의 추정 209
3-1-4. 다변량시계열판별분석에 의한 강우현상예측 211
3-2. 강우유형별 연직바람 특성분석 213
3-2-1. 추정된 강우유형별 VAR모형 214
3-2-2. 요약 및 결론 218
참고문헌 219
4. 공간분석모형 및 선형모형에 의한 토양수분분포에 관한 연구 221
4-1. 서론 221
4-2. 2004년 농업진흥청 자료 221
4-3. 토양수분량 분석 및 예측 모형 222
4-3-1. 토양수분량 분석 222
4-3-2. 토양수분량 예측 231
4-4. 요약 및 결론 233
참고문헌 234
2006 Annual summary of the research on "Predictability of the summer precipitation in East Asia and tropical western Pacific" 236
우리나라 동계 전선성 뇌우에 관한 연구 240
3/4. 기술노트 - 오토존데를 이용한 고층 관측 자동화 평가와 활용 - 262
4/5. 여름철 집중관측자료 317
가. 지상일기도 318
나. 존데관측자료 333
한반도 악기상 집중관측 14
Table 2.1.1. Intensive Observing Period (IOP) during winter season in 2006. 33
Table 2.1.2. The configuration of each upper-observation during W-IOP1. 37
Table 2.1.3. Same as Table 2.1.2 except for during W-IOP2. 41
Table 2.2.1. The information of KEOP-2006. 44
Table 2.2.2. The classification of IOPs during KEOP-2006. 44
Table 3.2.1. Configuration of the upper observation station. 58
Table 3.2.2. Summary of numerical experiments and observation for each experiment. 63
Table 4.2.1. Model experiment design. 77
Table 5.4.1. Statistics of the experiments. 102
Table 5.4.2. Extremes of the vertical wind speeds of the experiments. 102
Table 5.5.1. The operation parameters for dual Doppler wind retrieval 110
부록 186
[표 2-1] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=0) 191
[표 2-2] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=1) 191
[표 2-3] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=2) 192
[표 2-4] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=3) 193
[표 2-5] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=4) 193
[표 2-6] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=5) 194
[표 2-7] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=6) 194
[표 2-8] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=7) 195
[표 2-9] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=8) 195
[표 2-10] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=9) 195
[표 2-11] 기상인자 및 강우량 간에 교차상관행렬(K=10) 196
[표 2-12] 현시점의 기상인자와 향후 10시점기상인자간의 상관관계 196
[표 2-13] 현시점의 기상인자와 이전 10시점기상인자간의 상관관계 197
[표 2-14] 2004년과 2005년 해남집중관측자료의 주기성분석 결과 200
[표 3-1] 분류 행렬 213
[표 4-1] 월별 예측 모형 232
[표 4-2] 예측 모형에 의한 토양수분량 추정값 233
한반도 악기상 집중관측 9
Fig. 2.1.1. Contour map of precipitation over South Korea during W-IOP1. 34
Fig. 2.1.2. Weather charts at surface during W-IOP1. 35
Fig. 2.1.3. Daily new snow distribution for 12 hours in a) 2006020612, b) 2006020712, and c) 2006020724. 35
Fig. 2.1.4. The time-height diagram of wind vector and vertical wind and by using windprofiler at Haenam during W-IOP1. X-axis denote time scale and Y-axis is height. Shaded area(left) denote vertical wind and solid line is precipitation. 36
Fig. 2.1.5. The upper observation results of each variable and observation data using ABL during W-IOP1. 38
Fig. 2.1.6. Same as Fig. 2.1.1 except for during W-IOP2. 40
Fig. 2.1.7. Same as Fig. 2.1.2 except for during W-IOP2. 40
Fig. 2.1.8. Same as Fig. 2.1.4 except for during W-IOP2. 41
Fig. 2.1.9. The time series of equivalent potential temperature, wind speed, and relative humidity with precipitation during W-IOP2. 42
Fig. 2.2.1. The intensive observational site during KEOP-2006. 43
Fig. 2.2.2. The time-series of daily averaged precipitation during KEOP-2006. 44
Fig. 2.2.3. The weather charts at surface(lower), 925hPa(middle-lower), 500hPa (middle-upper), and 200hPa (upper) from 2006061900 to 2006062000(UTC). 48
Fig. 2.2.4. Same as Fig.2.1.4 except for during IOP1. 49
Fig. 2.2.5. Same as Fig. 2.2.3 except for IOP-1 50
Fig. 2.2.6. Same as Fig. 2.1.4 except before IOP-1(upper), IOP-2(middle-upper), IOP-3(middle-lower), and IOP-4(lower). 51
Fig. 2.2.7. same as Fig. 2.2.3 except for IOP-2 52
Fig. 2.2.8. Same as Fig. 2.2.3 except for IOP-3 53
Fig. 3.2.1. The network of the upper observation stations during KEOP-2006. 57
Fig. 3.2.2. The schematic diagram of WRF/KLAPS system. 59
Fig. 3.2.3. The domain for numerical experiments. 60
Fig. 3.2.4. Rainfall per day at the several upper-observation-stations during KEOP-IOP. 61
Fig. 3.2.5. (a)Surface weather charts (left panels), (b)MTSAT enhanced IR images (middle panels), and (c)6h-accumulated rainfall(right panels) at each event day during KEOP-IOP. 62
Fig. 3.3.1. The difference maps of geopotential height and temperature of 500hPa (right panels), 700hPa (middle panels), 850 hPa (left panels) between (a) UNT and CNT, (b) MNT and UNT, and (c) MNT and CNT at 1800 UTC 21 June 2006(S1). The solid-line contours mean the geopotential height, dash-line contours mean temperature. 64
Fig. 3.3.2. Same as Fig. 3.3.1 except for (a) UKT and KMT, (b) SNT and UKT, and (c) SNT and KMT. 65
Fig. 3.3.3. Same as Fig. 3.3.1 except for 1800 UTC 24 June 2006(S2). 66
Fig. 3.3.4. Same as Fig. 3.3.2 except for 1800 UTC 24 June 2006(S2). 66
Fig. 3.3.5. Same as Fig. 3.3.1 except for 1200 UTC 29 June 2006(S1). 67
Fig. 3.3.6. Same as Fig. 3.3.1 except for 1800 UTC 30 June 2006(S1). 67
Fig. 3.3.7. Same as Fig. 3.3.2 except for 1800 UTC 30 June 2006(S1). 68
Fig. 3.3.8. Same as Fig. 3.3.1 except for 0000 UTC 4 July 2006(S1). 68
Fig. 3.3.9. The moisture flux of 830hPa for each experiment at 1800 UTC 24 June. 70
Fig. 3.3.10. Same as Fig. 3.3.9 except for 1800 UTC 30 June 2006(S2). 71
Fig. 3.3.11. Threat score of (a) 2006062418(S1) and (b) 2006063018(S2) relative to cooperation AWS stations for various thresholds 12-hourly accumulated precipitation(mm). 72
Fig. 4.2.1. Schematic diagram of analysis and forecasting system with KLAPS and WRF. 75
Fig. 4.2.2. Model domain for (a) domain 1(dx=18km) and (b) domain 2(dx=6km). 76
Fig. 4.3.1. Hourly precipitation (mm/1hr) during experiment period. 78
Fig. 4.3.2. 3-hour surface weather charts, GOES enhanced IR imageries and radar imageries from 0900 13 to 0600 UTC 14 July 2004. 79
Fig. 4.4.1. Observed and simulated 12-hours accumulated rainfall amount (mm/12hours) for initial conditions at 1200 UTC 13 July 2004. 80
Fig. 4.4.2. Difference of 12-hours accumulated rainfall of experiment RAD and WRF initiated at 1200 UTC 13 July 2004. 80
Fig. 4.4.3. Observed and simulated 1-hour accumulated rainfall amount (mm/hour) at 2100 UTC 13 July 2004 (for initial conditions at 1200 UTC 13 July 2004). 82
Fig. 4.4.4. GOES enhanced IR imageries and simulated cloud top temperature from 1500 UTC 13 to 0000 UTC 14 July 2004. 84
Fig. 4.4.5. AWS and simulated 3-hours accumulated rainfall from 1500 UTC 13 to 0000 UTC 14 July 2004. 84
Fig. 4.4.6. Same as Fig. 4.4.4 except for model run only. 85
Fig. 4.4.7. Same as Fig. 4.4.5 except for model run only. 85
Fig. 4.4.8. Same as Fig. 4.4.4 except for 1-way nesting. 86
Fig. 4.4.9. Same as Fig. 4.4.5 except for 1-way nesting. 86
Fig. 4.4.10. Horizontal distributions of equivalent potential temperature and wind vector at 850-hPa from 1500 UTC 13 to 0000 UTC 14 July 2004. 87
Fig. 4.4.11. Vertical distributions of equivalent potential temperature and wind vector from 1500 UTC 13 to 0000 UTC 14 July 2004. 87
Fig. 4.4.12. Same as Fig. 4.4.10 except for model run only. 88
Fig. 4.4.13. Same as Fig. 4.4.11 except for model run only. 88
Fig. 4.4.14. Same as Fig. 4.4.10 except for 1-way nesting. 89
Fig. 4.4.15. Same as Fig. 4.4.11 except for 1-way nesting. 89
Fig. 5.2.1. The correlation coefficients for the ratio to the characteristic scales of the weights of the cost function terms. The correlation coefficient was calculated using the ccw in tile formula (14) below. The diamond marked curve is the ccw of the observation cost term whose characteristic scale was 1.0. the rectangular marked curve is the ccw of the background cost term whose characteristic scale was 0.01, the triangle marked curve is the ccw of the divergent constraint term whose characteristic scale was 1.0 × 108, and the cross marked curve is the ccw of the smoothness constraint term whose characteristic scale was 0.01. 95
Fig. 5.3.1. The region of dual radar wind retrieval from Gosan and Jindo radars. The shading areas are the dual-lobe between these radars. The rectangle ABCD is the region of detail analysis. 98
Fig. 5.3.2. (a)The Surface chart at 1500 UTC June 30 2006. The Changma front was seen at the southern coast of Korean Peninsula(from the KMA meteorological information system). (b)The composite rain rate from the KMA radar observation network at 1330 UTC June 30, 2006. 99
Fig. 5.3.3. (a)The 1 hour precipitation and horizontal wind vector on 500 hPa surface at one and half hour forecast from 1200 UTC July 30, 2006. The rectangle in this figure is the same as that in Fig. 2. We are focused on the MCS in this rectangle. (b)The true reflectivity factor and wind field on 5km height on the rectangled region of (a) at 1330 UTC June 30, 2006. These variables came from the output of WRF simulation at the same time. There are several cumulus cells are shown on the line AB. (c)The reflectivity factor and wind vector on the cross section line AB of (b). The vertical structure of the corresponding cumulus cells of (b) are displayed. 100
Fig. 5.4.1. Vertical wind speed versus iteration numbers. The solid curve indicates the maximum vertical wind of the domain at each iteration and tile long dashed curve is that of the minimum vertical wind. The dot and dashed curve indicates the correlation coefficient at each iteration. 103
Fig. 5.4.2. The same as Fig. 5.3.3. but the wind field was retrieved with the iteration of 50 times. 104
Fig. 5.4.3. The same as Fig. 5.3.3. but the wind field was retrieved with the iteration of 400 times when the vertical wind speed retrieval was on the stable mode. 105
Fig. 5.4.4. The same as Fig. 5.3.3. but the wind field was retrieved without mass conservation of weak constraint. 106
Fig. 5.4.5. The same as Fig. 5.3.3. but the wind field was retrieved without diffusion constraint. 107
Fig. 5.4.6. The same as Fig. 5.3.3. but the wind field was retrieved with the radial velocities including 20% random error. 108
Fig. 5.4.7. The same as Fig. 5.3.3. but the wind field was retrieved with the radial velocities including 100% random error. 109
Fig. 5.5.1. (a)The reflectivity factor and retrieved horizontal wind field on 5km height surface. (b) The expanded reflectivity factor and retrieved horizontal wind field over the rectangle region C in (a). (c)The reflectivity factor and retrieved wind field ell the vortical cross section of line AB in (a) at 1430 UTC June 30, 2006. (d)The reflectivity factor and retrieved wind field on the vertical cross section of line AB in (a) at 1440 UTC June 30, 2006. 111
[그림 2.1] 2005년 집중관측기간자료 및 강우량과 강우지속기간 시계열플롯 190
[그림 2.2] 2004년 및 2005년 집중관측자료 기상인자들의 power spectrum 및 주기성(초단기, 단기, 중기) 198
[그림 3.1] 고도별-풍향별 풍속(m/sec)과 강우량(mm/hr) 시계열 플롯 206
[그림 3.2] S₁과 S₂의 48시간 고도별-방향별 평균풍속시계열 플롯 212
[그림 4.1] 2월과 3월의 표본 semi-variogram 플롯. 포인트들은 각 거리 h에서의 √(h)(이미지참조)이고 점선은 exponential variogram 모형에 의한 적합된 semi-variogram 곡선이다. 223
[그림 4.2] 1월부터 12월까지 월별 표본 semi-variogram 플롯. 224
[그림 4.3] Ordinary kriging을 이용한 1월부터 12월까지의 전국 토양수분량의 분포 원들은 관측소 위치를 각 곡선 토성수분량을 나타낸다. X Coord와 Y Coord는 각각 경도와 위도를 의미한다. 229