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목차
요약문 10
I. 서론 17
1. 연구 개발 배경 17
2. 연구 개발의 필요성 18
3. 과제 수행사 22
II. 과제 수행내용 및 결과 23
1. 수치예보 시스템의 해빙정보 자료 검증 23
1.1. 해수면온도 및 해빙 분석자료(OSTIA)의 해빙점유율 산출 방법 및 표면 분석(SURF)에서의 처리과정 분석 24
1.2. 마이크로파 위성관측 해빙점유율 자료를 활용한 OSTIA 자료의 정확도 검증 37
1.3. UM모델 극지 해빙점유율 기술 및 경계조건 처방 방법의 문제점 및 개선방향 연구 41
1.4. 위성관측 해빙 표면온도 자료를 활용한 OSTIA 자료의 문제점 파악 및 개선방안 제시 49
2. 정지기상위성(FY-4A) 초분광 적외탐측기(GIIRS) 채널 특성 분석 53
2.1. 복사전델모델을 이용한 GIIRS 센서 모의자료 생산체계 구축 및 생산 55
2.2. GIIRS 자료동화 활용을 위한 가중함수 분석 및 채널 선정 65
3. 대기모델의 일주기 변동성을 포함한 위성자료의 시·공간적 편차분석 82
3.1. 통합모델의 모의자료와 정지기상위성(Himawari-8)의 관측자료 일치자료 생산 85
3.2. 일치자료 품질검사 92
3.3. 시간, 관측조건, 지구물리변수에 따른 편차분석 99
4. 전지구 모델의 물리과정 및 역학과정의 구성에 따른 예측 영향을 평가하기 위한 이상화된 진단 도구(idealized mode)의 초기버전 구축 118
4.1. 통합모델 진단 실험을 위한 각 물리과정 및 역학과정의 모듈화 118
4.2. 모듈화된 물리과정과 역학과정을 이용한 민감도 실험 133
4.3. 전지구 예보모델의 물리과정 및 역학과정의 개선을 위한 테스트베드 초기버전 제시 140
5. 전지구 예보모델 기반 대기-해양 결합 자료동화 체계의 이전 구축 및 해양 결합 자료동화 과정 분석 141
5.1. 영국 기상청에서 개발한 전지구 예보모델에서의 대기-해양 결합 자료동화 과정(weakly coupled DA)을 기상청 슈퍼컴 시스템에 이전 구축 및 계산 최적화 수행 142
5.2. 전지구 예보모델 자료동화 결과와 비교를 통한 대기-해양 결합 자료동화 과정의 특징 분석 156
5.3. 향후 'strongly coupled DA' 로의 개선 가능성 파악 158
III. 참고 문헌 161
IV. 부록 165
부록 1. GIIRS 최적채널 선정 결과 165
표 2.2.1. FY-4A GIIRS의 정보 54
표 2.2.2. GIIRS 센서의 청천 밝기 온도 산출을 위한 RTTOV 입력 자료 개요 59
표 2.3.1. 구름 제거에 사용되는 물리 조건 93
표 2.4.1. GA6.0의 역학 및 물리적 구성 124
표 2.4.2. 수평해상도에 따른 네임리스트 변수 차이 125
표 2.4.3. 통합모델 수행 suite에 포함되어 있는 app 127
표 2.4.4. 민감도 실험에 사용 가능한 모듈 128
표 2.4.5. 민감도 실험에 사용된 모듈 135
표 2.5.1. WCDA 시스템의 구성 150
표 2.5.2. WCDA 구성 요소별 버전 및 소스코드 저장 위치 151
표 2.5.3. 구성 성분별 계산 시간 155
표 2.5.4. 결합 자료동화 개발 현황 159
그림 1.2.1. 전지구 수치모델의 예보기간별 북반구, 남반구의 정확도 20
그림 1.2.2. 자료동화에 사용된 위성 관측자료 양의 변화 20
그림 1.2.3. 전지구모델 24시간 예측에 대한 FSO (Forecast Sensitivity to... 21
그림 2.1.1. 영국 기상청 현업 OSTIA 시스템의 해수면 온도 분석장 생산과정 29
그림 2.1.2. 2008년 6월 1일부터 2009년 5월 31일까지 계산된 평균 편... 30
그림 2.1.3. 2011년 11월 18 OSTIA 시스템의 (a) 해수면 온도 분석장 (b)... 31
그림 2.1.4. 2011년 11월 18 OSTIA 시스템의 해빙 점유율 분포 34
그림 2.1.5. OSI SAF hybrid 해빙 점유율 산출 알고리즘의 흐름도 35
그림 2.1.6. OSISAF Hybrid 알고리즘을 구성하는 (a)NASA Team (b) Bootstrap (c)... 36
그림 2.1.7. 6개 알고리즘의 이름과 6개 해빙 점유율 평균장 예시. (2017년 1월) 39
그림 2.1.8. 2017년 1월 평균의 OSTIA 해빙 점유율의 편차와 변동값 40
그림 2.1.9. AMSR2 6.9 GHz로부터 산출된 2017년 1월에 대한 북극지역의... 45
그림 2.1.10. AMSR2 6.9 GHz 채널로 계산된 2017년 1월 평균 북극지역의 굴절... 46
그림 2.1.11. 굴절률 기반의 기준점 예비 알고리즘으로 산출한 2017년 1월 평... 46
그림 2.1.12. 최적화 산출을 위한 알고리즘 흐름도 예 47
그림 2.1.13. MiRS의 산출 시스템 모식도 48
그림 2.1.14. 2015.01.01.의 OSTIA 해수면 온도자료의 해빙역 지역 50
그림 2.1.15. Lee and Sohn (2015)에서 제시한 알고리즘을 이용한... 52
그림 2.1.16. Vincent et al. (2008)에서 제시한 Split window 알고리즘을... 52
그림 2.2.1. FY-4A GIIRS의 관측모드별 관측영역 54
그림 2.2.2. IASI vs GIIRS 센서의 전 파장대에 대한 밝기온도 모의 결과 비... 58
그림 2.2.3. FY-4A GIIRS 관측 영역의 예(60-160E, 10S-60N) 60
그림 2.2.4. GIIRS 센서 모의자료 생산 순서도 61
그림 2.2.5. 2017. 10. 3. 00 UTC에서 지역별 전 파장에 대한 밝기 온도 모의 결과... 62
그림 2.2.6. GIIRS 모의 결과(겨울 사례; 2017. 01. 03. 00 UTC) 62
그림 2.2.7. GIIRS 모의 결과(봄 사례; 2017. 04. 11. 00 UTC) 63
그림 2.2.8. GIIRS 모의 결과(여름 사례; 2017. 06. 04. 00 UTC) 63
그림 2.2.9. GIIRS 모의 결과(가을 사례; 2017. 10. 03. 00 UTC) 64
그림 2.2.10. 사전채널제거 과정(좌) 및 사전 채널제거 결과(우). Blacklist로 분류된 영역... 68
그림 2.2.11. Rodgers (1996, 2000)에서 제시된 채널별 변수에 대한 자코비안, 관측오차... 71
그림 2.2.12. GIIRS의 파장영역에 따라 내삽된 IASI의 관측오차공분산 74
그림 2.2.13. 전지구모델을 기반으로 한 GIIRS 온도 채널에서의 최적채널선정(파... 77
그림 2.2.14. ECMWF 모델의 배경오차공분산을 이용한 한 GIIRS 오존채널에서의... 78
그림 2.2.15. GIIRS 채널선정 대상 변수별 선정된 채널 수에 총 DFS에 대한 누적... 80
그림 2.2.16. 전지구모델에 대한 GIIRS의 최적채널선정 결과 81
그림 2.3.1. 통합모델 모의자료와 정지기상위성 관측자료의 일치자료... 84
그림 2.3.2. 편차분석을 위한 UM N512 및 ECMWF 모의자료와 AHI 관측자료... 87
그림 2.3.3. 편차분석을 위한 UM N768 모의자료와 AHI 관측자료 (2017.06.01... 87
그림 2.3.4. UM 격자에 포함되는 AHI자료의 개수 89
그림 2.3.5. AHI 관측자료와 UM N512 모의자료의 차이를 각 공간일치 방법에 따라 시... 91
그림 2.3.6. (1) 구름 제거 조건을 누적시켰을 때의 O-B 값 10일치 평균, (2) 구름 제거... 93
그림 2.3.7. 균질성 조건 (GEO 관측자료의 표준편차)에 따른 채널별 O-B 값 변화 95
그림 2.3.8. 균질성 조건 (GEO 관측자료의 표준편차)에 따른 채널별 RMSD 값 변화 95
그림 2.3.9. UM N512의 균질성 조건이 0.4, 0.6, 1.0 K 일때의 채널별... 96
그림 2.3.10. UM N512의 균질성 조건이 0.4, 0.6, 1.0 K 일 때의 채널별... 96
그림 2.3.11. UM N512의 균질성 조건이 0.4, 0.6, 1.0 K 일 때 일주기 변동성 비교 97
그림 2.3.12. UM N768의 균질성 조건이 0.4, 0.6, 1.0 K 일 때 일주기 변동성 비교 97
그림 2.3.13. UM N768의 균질성 조건이 0.4, 0.6, 1.0 K 일 때 일주기 변동성 비교 98
그림 2.3.14. UM N512, N768 및 ECMWF의 모의자료와 AHI 관측자료의 채널별 편차... 100
그림 2.3.15. UM N512, N768 및 ECMWF의 육지, 해상별 일주기 변동성 비교 102
그림 2.3.16. AHI관측자료와 UM N512 모의자료의 편차와 RMSD의 공간분포 102
그림 2.3.17. AHI관측자료와 UM N768 모의자료의 편차와 RMSD의 공간분포 103
그림 2.3.18. 위도에 따른 N512와 N768의 O-B 분포 (00, 06, 12, 18 UTC) 105
그림 2.3.19. 위도에 따른 N512와 N768의 RMSD 분포 (00, 06, 12, 18 UTC) 105
그림 2.3.20. 경도에 따른 N512와 N768의 O-B 분포 (00, 06, 12, 18 UTC) 106
그림 2.3.21. 경도에 따른 N512와 N768의 RMSD 분포 (00, 06, 12, 18 UTC) 106
그림 2.3.22. UM N512, N768 및 ECMWF의 일주기 변동성 비교 108
그림 2.3.23. UM N512, N768의 일주기 변동성의 공간 분포 108
그림 2.3.24. UM N512의 시간별 일주기 변동성의 공간 분포 (채널 8, 13) 109
그림 2.3.25. UM N768의 계절별 일주기 변동성 특성 비교 111
그림 2.3.26. UM N512의 시간별 일주기 변동성의 공간 분포 (채널 8, 13) 111
그림 2.3.27. AHI와 N768의 비교자료와 ABI와 N768의 비교자료의 채널별 시계열, 편... 112
그림 2.3.28. UM N512와 N768의 위성천정각에 따른 O-B 분포 (Ch 8, 9, 13, 16) 114
그림 2.3.29. UM N512와 N768의 휘도온도에 따른 O-B 분포 (Ch 8, 9, 13, 16) 114
그림 2.3.30. UM N512와 N768의 해수면 온도에 따른 O-B 분포 (Ch 8, 9, 13, 16) 115
그림 2.3.31. UM N512와 N768의 수증기량에 따른 O-B 분포 (Ch 8, 9, 13, 16) 115
그림 2.3.32. Desroziers 방법을 이용한 진단 결과 117
그림 2.4.1. 통합모델 컴파일 및 수행에 사용되는 rose configuration 파일 126
그림 2.4.2. rose suite을 이용한 통합모델 수행 126
그림 2.4.3. 민감도 실험용 rose configuration 과일 및 모듈 네임리스트 129
그림 2.4.4. 민감도 실험의 출력자료 디렉터리 구조 129
그림 2.4.5. CAP을 이용한 ancillary 파일 생성 130
그림 2.4.6. 지형효과 실험용 rose configuration 파일 및 모듈 네임리스트 131
그림 2.4.7. 지형효과 실험 수행도 131
그림 2.4.8. 표준 idealized 모드 실험용 네임리스트 132
그림 2.4.9. idealize 네임리스트 설정 132
그림 2.4.10. 적도 지역 지위고도에 대한 RMSE 136
그림 2.4.11. 적도 지역 기온에 대한 RMSE 137
그림 2.4.12. 아시아 지역 지위고도에 대한 RMSE 138
그림 2.4.13. 8월 평균 OLR. (a) 분석장, (b) 현업모델, (c) 제어실험, (d)... 139
그림 2.4.14. 8월 평균 500hPa 기온의 분석장과의 차이. (a) 제어실험, (b)... 139
그림 2.5.1. 비접합 자료동화와 WCDA 149
그림 2.5.2. WCDA 시스템의 구성 149
그림 2.5.3. ORCA025 격자 체계 150
그림 2.5.4. WCDA 이전 구축 시 관측 DB 수정 152
그림 2.5.5. 분석시간에 따른 WCDA 수행 153
그림 2.5.6. 테스크 단위의 WCDA 수행 154
그림 2.5.7. 비접합 자료동화 시스템의 대기와 해양 초기조건에 포함되어 있... 157
그림 2.5.8. WDCA와 전지구 예보모델의 초기조건에 포함되어 있는 지... 157
그림 2.5.9. WCDA와 SCDA 160
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원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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