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목차
I. 과제의 개요 12
1. 과제의 배경 및 목적 12
가. 과제의 배경 12
나. 과제의 목적 12
2. 과제의 범위 및 구성 13
가. 과제의 범위 13
나. 연구 내용 14
3. 과제의 추진 체계 15
가. 연구기간 15
나. 수행조직도 15
다. 사업 수행 일정 16
II. 과제 수행 결과 17
1. 확률예측 정확도 향상을 위한 가용 모델 확대 18
가. 현재 기상청에서 운영 또는 입수되고 있는 가능한 모든 모델의 실시간 활용 방안 18
나. 다중 모델 자료 병렬 처리 및 효율화 기법 연구 20
2. 위험기상 요소별 다중 모델 확률 병합방법 개선 23
가. 다중 모델을 이용한 온도 및 강수 편차 보정 기법 연구 23
나. 통계적 기법을 이용한 변수별 최적 병합 방법 연구 42
3. 격자단위와 면적단위 발생확률 산출 및 이에 대한 검증 및 평가 기법 연구 66
가. 격자 및 면적 확률 계산 방법 연구 66
나. 격자 및 면적 확률 검정 및 평가 기법 연구 68
4. 기대효과 및 활용방안 75
가. 기대효과 75
나. 활용방안 75
III. 참고 문헌 79
표 2-1-1. 기상청 가용한 모델의 기온, 강수 산출 특성 18
표 2-1-2. PRUDENCE project에서 사용된 기상모델 21
표 2-2-1. 군집별 편차값에 대한 기본 통계량 29
표 2-3-1. 가설에 따른 검정결과 68
표 2-3-2. 강우 예측모형 모형에 대한 AWS 관측값의 p-값 73
표 2-3-3. AWS 관측값에 대한 강우 예측모형 모형의 95% 신뢰구간 포함 여부 73
표 2-4-1. 위험기상 요소의 확률별 손실값 77
그림 2-1-1. PRUDENCE project 자료를 이용한 모형별 강우 추정값 21
그림 2-1-2. PRUDENCE project 자료를 이용한 모형별 강우 추정 오차값 22
그림 2-1-3. PRUDENCE project 자료를 이용한 모형별 강우 추정 모형 병합값 22
그림 2-2-1. EPSG 모델 2018년 1월 28일 00UTC 예측장의 1월 28일 12UTC 온도... 24
그림 2-2-2. ECMWF 모델 2018년 1월 28일 00UTC 예측장의 1월 28일 12UTC 온도... 25
그림 2-2-3. LENS 모델 2018년 1월 28일 00UTC 예측장의 1월 28일 12UTC 온도... 26
그림 2-2-4. 35584번째 지점의 시간에 따른 각 모델별 겨울 온도 편차 변동 27
그림 2-2-5. 겨울 온도에 대한 3개월치 편차 추정량과 고도 1000m 이상인 지점(검은... 28
그림 2-2-6. 모델의 겨울 온도 평균 편차의 차이에 따른 군집(Cluster) 1(–10 ~... 29
그림 2-2-7. 군집 1의 지점별(격자 순서) 겨울 온도에 대한 0℃(빨간색 파선), 편차의 평... 30
그림 2-2-8. 군집 2의 지점별(격자 순서) 겨울 온도에 대한 0℃(빨간색 파선), 편차의 평... 31
그림 2-2-9. 군집 3의 지점별(격자 순서) 겨울 온도에 대한 0℃(빨간색 파선), 편차의 평... 31
그림 2-2-10. 군집 4의 지점별(격자 순서) 겨울 온도에 대한 0℃(빨간색 파선), 편차의... 32
그림 2-2-11. 겨울 온도자료에서 해양지점으로 인식되는 육지지점(격자 순서)의 시간별... 33
그림 2-2-12. EPSG 모델 2017년 8월 9일 00UTC 예측장의 8월 9일 12UTC 온도... 34
그림 2-2-13. ECMWF 모델 2017년 8월 9일 00UTC 예측장의 8월 9일 12UTC 온도... 35
그림 2-2-14. LENS 모델 2017년 8월 9일 00UTC 예측장의 8월 9일 12UTC 온도... 36
그림 2-2-15. 2017년 8월 10일 00UTC의 각 모델의 지역별 여름 온도 편차 37
그림 2-2-16. 26762번째 지점의 시간에 따른 각 모델별 온도 편차 변동 38
그림 2-2-17. 2017년 8월 8일 12UTC에 대한 각 모델 별 강우... 39
그림 2-2-18. 2017년 8월 14일 09UTC에 대한 각 모델 별 강우... 40
그림 2-2-19. 2017년 8월 27일 12UTC에 대한 각 모델 별 강우... 40
그림 2-2-20. 2017년 8월 14일 09UTC의 EPSG와 LENS 모델 각 멤버의 예측값 41
그림 2-2-21. 2018년 1월 28일 12UTC AWS 온도 관측값 47
그림 2-2-22. 2018년 1월 28일 12UTC 다중모델 기반 온도 병합예측분포의 평균 48
그림 2-2-23. 2018년 1월 28일 12UTC 다중모델 기반 온도 병합예측분포의 분산 48
그림 2-2-24. 2018년 1월 28일 12UTC 지점별(격자순서) 다중모델 기반 겨울 온도 병합... 49
그림 2-2-25. 2018년 1월 28일 12UTC 지점별(격자순서) 다중모델 기반 겨울 온도 병합... 50
그림 2-2-26. AWS 관측지점(순천시 황전면(위), 조선대(아래))에 대한 1일(왼쪽), 10일... 52
그림 2-2-27. 2017년 8월 10일 00UTC AWS 여름 온도 관측값 53
그림 2-2-28. 2017년 8월 10일 00UTC 다중모델 기반 여름 온도 병합예측분포의 평균 54
그림 2-2-29. 2017년 8월 10일 00UTC 다중모델 기반 여름 온도 병합예측분포의 분산 54
그림 2-2-30. 2017년 8월 10일 00UTC 지점별(격자순서) 다중모델 기반 여름 온도... 55
그림 2-2-31. 2017년 8월 10일 00UTC 지점별(격자순서) 다중모델 기반 여름 온도... 56
그림 2-2-32. 2017년 8월 24일 12UTC 지점별(격자순서) 모든 모델을 사용한 편차 추정... 60
그림 2-2-33. 2017년 8월 24일 12UTC 지점별(격자순서) 국지 모델만을 사용한 편차... 61
그림 2-2-34. 30761(상), 20534(하) 지점의 시간에 따른 편차 변동 62
그림 2-2-35. 2017년 8월 24일 12UTC 지점별(격자순서) 전지구 모델과 국지 모델... 63
그림 2-2-36. 2017년 8월 24일 12UTC 지점별(격자순서) 전지구 모델과 국지 모델... 64
그림 2-2-37. Log 스케일 분포 (왼쪽)와 원자료 크기의 분포 (오른쪽) 비교 65
그림 2-3-1. 9개 각 격자의 다중모델 기반 예측분포 67
그림 2-3-2. 9개 격자를 포함하는 전체 면적의 다중모델 기반 예측분포 67
그림 2-3-3. 2018년 1월 28일 12UTC 겨울 기온의 다중모델 기반 예측분포에서의 AWS... 70
그림 2-3-4. 2018년 1월 28일 12UTC 겨울 기온의 다중모델 기반 예측분포에서의 AWS... 71
그림 2-3-5. 2018년 1월 28일 12UTC 겨울 기온의 다중모델 기반 예측분포에서의 AWS... 71
그림 2-3-6. 2017년 8월 10일 00UTC 여름 기온의 다중모델 기반 예측분포에서의 AWS... 72
그림 2-3-7. 2017년 8월 10일 00UTC 여름 기온의 다중모델 기반 예측분포에서의 AWS... 72
그림 2-3-8. 2017년 8월 10일 00UTC 여름 기온의 다중모델 기반 예측분포에서의 AWS... 73
그림 2-4-1. 영향예보를 위한 확률예측 (24시간 강수량이 25mm이상일 확률) 76
그림 2-4-2. 위험기상 요소의 확률별 그 영향에 대한 Matrix 77
그림 2-4-3. 2018년 1월 28일 12UTC 영하 5℃ 미만일 확률에 대한 스탬프 맵 78
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원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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