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[표지] 1
제출문 2
보고서 초록 3
요약문 5
SUMMARY 12
CONTENTS 22
목차 23
제1장 서론 26
1.1. 배경 및 필요성 26
1.2. 목적 및 연구 범위 35
1.2.1. 연구 개발 목표 35
1.2.2. 연구 개발 내용 및 범위 35
제2장 국내외 기술개발 현황 38
2.1. 국내 기술개발 현황 38
2.1.1. 예측 모델링 분야 38
2.1.2. 북극, 중위도 재해기상 예측 분야 38
2.1.3. 미세먼지 분야 38
2.2. 국외 기술개발 현황 40
제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 44
3.1. 북극 현장 및 위성관측의 모델 입력자료 활용 자료동화 체계 44
3.1.1. 전구 대기 자료동화 체계 수립 44
3.1.2. 극 해양-빙권 표면 관측 활용 북극-중위도 원격상관 모의 성능 평가 134
3.2. 대기화학모형 결합 기반 북극-한반도 통합 재해기상 발생 진단/전망용 모델링 시스템 181
3.2.1. 모델링 시스템 구축 181
3.2.2. 모델링 시스템 활용 북극-한반도 재해기상 발생 사례 진단 198
3.2.2.1. 겨울철 북극 고운 198
3.2.2.2. 북극 성층권 돌연승온 관련 유라시아 한파 230
3.2.2.3. 여름철 악기상 연관 북극-한반도 대기순환 원격상관 249
3.2.2.4. 겨울철 한반도 고농도 미세먼지 257
3.2.2.5. 여름철 북극/시베리아 고온현상 연관 동아시아 폭염 275
3.2.2.6. 겨울철 해빙감소에 대한 대기반응 모의 292
3.2.3. 북극해 해양-해빙 모형 접합 성능 평가 299
3.3. 북극 육·해상 현장 관측 (준)실시간 수집 체계 확립 및 해상 에어로졸 통합 관측 확장 324
3.3.1. 북극 육·해상 현장 관측 (준)실시간 수집 및 분석 324
3.3.2. 관측 기반 강한 스톰의 융빙 가속화 영향 분석 362
3.3.3. 인위적 및 해양기원 에어로졸 농도 및 분포 변화 특성 375
3.3.4. 북극지역 에어로졸-구름의 입체 분포 및 장기변동 특성(서울대학교 위탁연구과제) 383
3.3.5. 해상 DMS 에어로졸 관련 화학반응 모의 403
3.4. 머신러닝 기반 한반도 미세먼지 중장기 예측 모델 개발 406
3.4.1. 미세먼지 농도 예측 모델에 이용 가능한 잠재적 예측 인자의 수집 및 분석 406
3.4.2. 모델링 시스템(KPOPS-Earth)의 기후 변수 모의 성능 평가 및 하반도 미세먼지와의 중장기 시간 규모 상관성 분석 420
3.4.3. 머신러닝 기법을 활용한 미세먼지 농도 예측 모델 개발 437
제4장 연구개발 목표 달성도 및 대외 기여도 448
4.1. 연차별 연구개발 목표 및 달성도 448
4.1.1. 총괄 목표 달성 내용 452
4.1.2. 1차년(2020년) 성과 및 의의 453
4.1.3. 2차년(2021년) 성과 및 의의 454
4.1.4. 3차년(2022년) 성과 및 의의 455
4.2. 대외 기여도 457
제5장 연구개발 결과 활용계획 460
5.1. 향후 연구 방향 460
5.2. 성과 활용 계획 462
제6장 참고문헌 466
[뒷표지] 492
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