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[표지]

제출문

목차

제1장 사업의 필요성 11

제2장 사업 목적 12

제3장 사업 개요 13

제4장 사업 수행 내용 및 결과 14

제1절 위험기상에 대한 앙상블 진단도구 개발 14

1.1. 진단 도구 설계를 위한 위험기상사례에 대한 앙상블모델 진단 변수 선정 14

1.2. 위험기상사례에 대한 앙상블모델 예측특성을 효과적으로 파악할 수 있는 진단 도구 개발 16

1.3. 모델 개발자용 진단 도구 및 예보관용 진단 도구 설계 및 개발 53

제2절 물리모수앙상블 기법 개발 및 운영체계 구축 62

2.1. 물리적 특성이 반영된 identity를 가진 앙상블 멤버 개발 62

2.2. Identity 멤버와 random 멤버 병행 산출 체계 구축 68

제3절 집중호우 예측 개선을 위한 예보관 맞춤형 강수확률정보 지원방안 연구(저기압통과형) 81

3.1. 상세예보 지원을 위해 예보관 의견수렴 및 자체진단을 통한 확률정보 추가 및 개선 항목 결정 81

3.2. 집중호우(저기압통과형) 예측 개선을 위한 앙상블 확률정보 산출 82

제5장 사업수행결과의 활용 계획 108

제6장 참고문헌 109

[뒷표지] 111

표목차

표 1.2.1. 집중호우 Class 별 특징 요약 24

표 1.2.2. 한파 Class 별 특징 요약. 상층은 300 hPa, 지상 기온은 한반도 지역 평균 지상기... 48

표 1.3.1. 태풍 예상도 표출 일기도 목록 55

표 2.1.1. WRF 모델 실험 설계 구성표 63

표 3.1.1. GraphCast 자료를 이용한 일기도 생산 목록 81

표 3.2.1. AI 앙상블모델 EPSgram 표출용 중간 산출물 생산 프로그램 84

표 3.2.2. AI 앙상블모델 EPSgram 표출용 중간 산출물 84

표 3.2.3. AI 앙상블모델 EPSgram 생산 프로그램 84

표 3.2.4. AI 앙상블모델 EPSgram 파일명 84

표 3.2.5. AI 앙상블모델 강수량(중기) 생산 프로그램 86

표 3.2.6. AI 앙상블모델 강수량(중기) 표출용 중간 산출물 86

표 3.2.7. AI 앙상블모델 강수량(중기) 파일명 87

표 3.2.8. AI 앙상블모델 평균/편차 생산 프로그램 88

표 3.2.9. AI 앙상블모델 평균/편차 파일명 88

표 3.2.10. AI 앙상블모델 스파게티 생산 프로그램 89

표 3.2.11. AI 앙상블모델 스파게티 파일명 90

표 3.2.12. AI 앙상블모델 STAMP MAP 생산 프로그램 92

표 3.2.13. AI 앙상블모델 STAMP MAP 파일명 92

표 3.2.14. AI 앙상블모델 북반구 일기도 생산 프로그램 94

표 3.2.15. AI 앙상블모델 스파게티 파일명 94

표 3.2.16. 집중호우 클러스터링 프로그램 종류 및 버전 정보 97

표 3.2.17. 표출 일기도 목록 104

그림목차

그림 1.1.1. 2010년 7월 16일 21시(12 UTC) 850 hPa 상당온위 분포 14

그림 1.1.2. K-means Class 분류 기법을 이용한 동아시아 한파 발생일의 (상) 해면... 16

그림 1.2.1. 유럽-대서양 기후 regime의 500 hPa 지위고도 Class 패턴 17

그림 1.2.2. 2019년 3월 14일 기준 예측 시간 별 regime 빈도 수 결과 17

그림 1.2.3. 각 누적 시간별 집중호우 기준 18

그림 1.2.4. 연구에서 정의된 Class, 태풍 영향,그리고 집중호우 영역 18

그림 1.2.5. K-means Clustering 모식도 19

그림 1.2.6. K 개수 검증 지표 Krzanowski-Lai Score 20

그림 1.2.7. K-means Clustering을 활용한 Class 대표 패턴 결과 ; 850 hPa 지위고도... 22

그림 1.2.8. K-means Clustering을 활용한 Class 대표 패턴 결과 ; Class 월 별 빈도와... 22

그림 1.2.9. K-means Clustering을 활용한 Class 대표 패턴 결과 ; 850 hPa 지위고도(검은색... 23

그림 1.2.10. K-means Clustering을 활용한 Class 대표 패턴 결과 ; 850 hPa 상당온위 크기... 24

그림 1.2.11. K-means Clustering을 활용한 Class 대표 패턴 결과 ; 200 hPa 바람(채색;... 24

그림 1.2.12. 예측 및 재분석 자료의 Class 할당 과정 예시(초기 시점 : 2022.08.03.12... 26

그림 1.2.13. 확률 매칭(Probability Matched mean ; PM)의 계산 과정에 대한 모식도 27

그림 1.2.14. 2021년 7월 6일 00 UTC 사례로 초기 시점에 따른 Control Run(CTRL),... 28

그림 1.2.15. 2021년 7월 6일 00 UTC 사례의 850 hPa 지위고도 (좌) 재분석자료... 29

그림 1.2.16. 2021년 7월 6일 00 UTC 사례의 3시간 누적 강수량 (좌) 재분석자료(GPM)... 29

그림 1.2.17. 2022년 8월 8일 12 UTC 사례로 초기 시점에 따른 Control Run(CTRL),... 30

그림 1.2.18. 2022년 8월 8일 12 UTC 사례의 850 hPa 지위고도 (좌) 재분석자료(ERA5) 패턴과 (우)... 31

그림 1.2.19. 2022년 8월 8일 12 UTC 사례의 3시간 누적 강수량 (좌) 재분석자료(GPM) 패턴과 (우)... 32

그림 1.2.20. 2023년 7월 4일 12 UTC 사례로 초기 시점에 따른 Control Run(CTRL), 앙상블 평균... 33

그림 1.2.21. 2023년 7월 4일 12 UTC 사례의 850 hPa 지위고도 (좌) 재분석자료... 34

그림 1.2.22. 2023년 7월 4일 12 UTC 사례의 3시간 누적 강수량 (좌) 재분석자료... 34

그림 1.2.23. 2024년 7월 17일 00 UTC 사례로 초기 시점에 따른 Control Run (CTRL),... 35

그림 1.2.24. 2024년 7월 17일 00 UTC 사례의 850 hPa 지위고도 (좌) 재분석자료... 36

그림 1.2.25. 2024년 7월 7일 00 UTC 사례의 3시간 누적 강수량 (좌) 재분석자료(GPM) 패턴과 (우)... 37

그림 1.2.26. 한파 사례 선정과 관련된 시베리아 고기압 확장... 38

그림 1.2.27. 동아시아 한파 발생일 (좌) 300 hPa 지위고도(선) 및 해면기압(채색),... 39

그림 1.2.28. 해면기압을 이용한 한파 사례 Class 분류 개수를 결정하기 위한 Elbow... 39

그림 1.2.29. K-means Class 분류 기법을 이용한 동아시아 한파 발생일 해면기압의 (상) 3개... 41

그림 1.2.30. K-means Clustering 분류 기법을 이용한 한파 발생일의 해면기압 4개의... 42

그림 1.2.31. 각 Class 내 사례들의 한파 발생 당일부터 2일 후까지의 평균 기온 편차 43

그림 1.2.32. 한파 발생 당일 해면기압의 4가지 Class에 대한 한파 발생 전후(4일 전~2일 후)... 44

그림 1.2.33. 한파 발생 당일 해면기압의 4가지 Class에 대한 한파 발생 전후(4일 전~2일 후) 상층(300... 45

그림 1.2.34. 한파 발생 당일 해면기압의 4가지 Class에 대한 한파 발생 전후(4일 전~2일 후) 지면기온 합성... 47

그림 1.2.35. Class 1과 4에 해당하는 한파 사례의 관측 해면기압 패턴. 2023년 12월 16일... 49

그림 1.2.36. 2023년 12월 16일 한파 사례의 10일 전부터 당일까지의 앙상블 모델 초기장 자료를 이용한 Class 분류... 50

그림 1.2.37. 위) 2023년 12월 16일 12시 한파 사례의 발생 당일 해면기압. 아래) 앙상블... 51

그림 1.2.38. 2024년 1월 21일 한파 사례의 10일 전부터 당일까지의 앙상블 모델 초기장 자료를 이용한 Class... 52

그림 1.2.39. 위) 2024년 1월 21일 12시 한파 사례의 발생 당일 해면기압. 아래) 앙상블 예측 자료의 예측 시작시간 별(10일... 53

그림 1.3.1. 태풍 예상도 선택 UI 55

그림 1.3.2. 태풍 예측 AI 모델 비교 웹 페이지(해면기압,누적강수량) 56

그림 1.3.3. 태풍 예측 AI 모델 비교 웹 페이지(200,300 hPa 고도,기온,풍속) 56

그림 1.3.4. 태풍 예측 AI 모델 비교 웹 페이지(850 hPa 고도,상당온위) 57

그림 2.1.1. 2022년 8월 8일 AWS 일 누적 강수량 분포 62

그림 2.1.2. WRF 실험 도메인 64

그림 2.1.3. WRF 2022년 8월 8일 실험별 일 누적 강수량 65

그림 2.1.4. WRF 2022년 8월 8일 실험별 일 평균 CAPE 66

그림 2.1.5. AWS와 WRF 2022년 8월 8일 실험 별 그림 2.1.1(a) 박스영역의 강수 시계열 66

그림 2.1.6. 2019년과 2020년 강수 사례 모의 강수량, CAPE, CIN 모의 비교 67

그림 2.2.1. 하층 혼합층 모식도 68

그림 2.2.2. WRF 2022년 8월 8일 실험별 일 누적 강수량(27 km, 9 km) 69

그림 2.2.3. WRF 2022년 8월 8일 실험별 일 평균 대류 시작 층과 운정고도 70

그림 2.2.4. WRF 2022년 8월 8일 실험별 그림 2.1.1의 (a) 박스의 일 평균 ERA5와의 온도... 71

그림 2.2.5. GPM IMERG 자료를 활용한 일 누적 강수량 공간 분포 72

그림 2.2.6. WRF 2024년 6월 23일 실험별 일 누적 강수량 73

그림 2.2.7. WRF 2024년 7월 17일 실험별 일 누적 강수량 74

그림 2.2.8. KSAS와 NTDK의 trigger 모식도 75

그림 3.2.1. AI 앙상블모델자료를 이용한 수치 일기도 생산 체계 82

그림 3.2.2. AI 앙상블모델자료를 이용한 적분시간별 수치 일기도 생산 프로그램 흐름도 83

그림 3.2.3. AI 앙상블모델 EPSgram[단기(Left) 및 중기(Right)](사례 : 2024년 04월 03일 12 UTC) 85

그림 3.2.4. KIM 전지구모델 Land-Sea mask(Bottom) 및 topography(Upper) 격자 재배열 및 보간 결과 86

그림 3.2.5. AI 앙상블모델 강수량(중기)(사례 : 2024년 04월 03일 12 UTC) 87

그림 3.2.6. AI 앙상블모델 평균/편차(사례 : 2024년 04월 03일 12 UTC, 적분시간 : 006) 89

그림 3.2.7. AI 앙상블모델 스파게티(사례 : 2024년 04월 03일 12 UTC, 적분시간 : 006) 91

그림 3.2.8. AI 앙상블모델 STAMP MAP(사례 : 2024년 04월 03일 12 UTC, 적분시간 : 006) 93

그림 3.2.9. AI 앙상블모델 북반구 일기도(사례 : 2024년 04월 03일 12 UTC, 적분시간 : 006) 94

그림 3.2.10. 집중호우 클러스터링 진단 도구 생산 디렉터리 체계 95

그림 3.2.11. 집중호우 클러스터링 진단 도구 생산 체계 96

그림 3.2.12. 집중호우 클러스터링 진단 도구 메인 쉘 스트립트 발췌 96

그림 3.2.13. 집중호우 클러스터링 진단 도구(Class 분포 예측 시계열 그래프) 개선 98

그림 3.2.14. 집중호우 클러스터링 진단 도구(Class별 강수 확률 그래프) 개선 99

그림 3.2.15. 앙상블지원 웹 페이지의 표출 일기도 선택 및 적분시간 선택 UI 101

그림 3.2.16. KIM LENS 모델 3시간 누적시간별 일기도를 표출한 웹 페이지 102

그림 3.2.17. KIM GENS-STAMP MAP 모델 3시간 누적시간별 일기도를 표출한 웹 페이지 102

그림 3.2.18. 정규화 앙상블 스프레드 모델 12시간 누적시간별 일기도를 표출한 웹 페이지 103

그림 3.2.19. 집중호우 클러스터링 모델 일기도를 표출한 웹 페이지 103

그림 3.2.20. AI 앙상블 모델과 KIM 앙상블 모델 일기도를 비교 표출하는 웹 페이지(강수량 중기) 105

그림 3.2.21. AI 앙상블 모델과 KIM 앙상블 모델 일기도를 비교 표출하는 웹 페이지(평균/편차) 105

그림 3.2.22. AI 앙상블 모델과 KIM 앙상블 모델 일기도를 비교 표출하는 웹 페이지(EPSgram, 스파게티,... 106

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앙상블 모델 진단·검증 및 확률정보 활용기술 개발 : 최종보고서. 2 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
0003178369 551.634 -25-5 v.2 서울관 인문자연과학자료실(314호) 이용가능
0003178370 551.634 -25-5 v.2 서울관 인문자연과학자료실(314호) 이용가능

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