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[표지]

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목차

요약문 10

제1장 신규 황사발원지도에 따른 발원지별 황사발원 임계기준(습도, 풍속 등) 산정 등을 통한 신규 황사발원모듈 개발 11

제1절 신규 황사 발원지 구분별 황사발원 기상 조건과 지면 조건 조사 11

1. 동아시아 지역 먼지 발생 및 기상/지면 조건 현황 11

2. 자료 및 연구 방법 12

3. 결과 15

제2절 황사발원 기상 조건과 지면 조건의 임계 기준 산출 및 황사발원모듈 개발 17

1. 신규 황사 발원모듈의 구성 17

2. 황사 발원지역의 모니터링 타워 21

3. 황사 발원모듈 개발 24

제3절 황사 관측 자료와 비교를 통한 황사발원모듈 발원 예측 성능 평가 25

1. 황사 발원모듈 예측 성능 평가 방법 25

2. 황사 발원 예측 성능 평가 27

제2장 신규 황사발원모듈과 대기화학모델 접합 방안 연구 29

제1절 활용 가능한 대기화학모델 조사 및 비교 29

1. 동아시아 지역에 적용된 대기화학모델 특성 및 활용 빈도 조사 29

제2절 신규 황사발원모듈과 대기화학모델 접합 방안 제시 31

1. 대기화학모델에 결합된 황사 발원 모듈의 구조 조사 및 신규 황사발원모듈 접합 방안 제시 31

제3장 인공지능기술 기반 황사예측농도 보정체계 개발 33

제1절 최적 인공지능 기술을 적용한 황사 예측농도 보정체계 개발 33

1. 알고리즘 성능 개선 33

2. 황사 예측농도 보정체계 개발을 위한 최종 알고리즘 선정 35

제2절 황사 예측농도 보정체계 성능 검증 42

1. 모델 성능 최적화 42

2. 모델 성능검증 44

제4장 연구개발 기대성과 및 활용방안 66

제1절 기대성과 및 관련 분야에 대한 기여 66

제2절 활용방안 및 계획 66

제5장 3차년도 연구개발 추진 계획 및 예상 성과 67

제1절 추진 계획 67

제2절 예상 성과 67

제6장 참고문헌 68

[뒷표지] 74

표목차

표 1.1. ADAM3 모형의 황사 발원 지역 토질 내 분포된 먼지 관측소(먼지 일수≥14일) 지점 수 13

표 1.2. P1(1998-2006) 및 P2(2014-2022) 기간에 대한 황사 발원지역의 토질별 임계 풍속 16

표 1.3. 동아시아 모래 사막의 측정 지점에서 먼지 배출 플럭스 및 마찰속도 사이에서 보고... 24

표 1.4. 먼지 배출 모형의 비교/평가를 위해 구현된 상자모형에 활용된 주요 변수 26

표 3.1. 1차년도 수행 모델 성능 33

표 3.2. ADAM3 예측 변수 그룹 36

표 3.3. 2023년 4월 11일 관측지점별 검증결과 비교 37

표 3.4. 2023년 4월 12일 관측지점별 검증결과 비교 38

표 3.5. 2023년 4월 13일 관측지점별 검증결과 비교 39

표 3.6. 구간별 보정 및 예측 현황 39

표 3.7. 추가된 중국 관측 지점명 42

표 3.8. 테스트 데이터에 대한 RMSE 평균 검증 값 44

표 3.9. 2023년 4월 11일 관측지점별 검증결과 비교 46

표 3.10. 2023년 4월 12일 관측지점별 검증결과 비교 46

표 3.11. 2023년 4월 13일 관측지점별 검증결과 비교 47

표 3.12. 구간별 보정 및 예측 현황 47

표 3.13. 2024년 검증 기간 정보 49

표 3.14. 2024년 3월 28일 관측지점별 검증결과 비교 51

표 3.15. 2024년 3월 29일 관측지점별 검증결과 비교 51

표 3.16. 2024년 3월 30일 관측지점별 검증결과 비교 52

표 3.17. 구간별 보정 및 예측 현황 52

표 3.18. 2024년 4월 16일 관측지점별 검증결과 비교 55

표 3.19. 2024년 4월 17일 관측지점별 검증결과 비교 55

표 3.20. 2024년 4월 18일 관측지점별 검증결과 비교 56

표 3.21. 2024년 4월 19일 관측지점별 검증결과 비교 57

표 3.22. 2024년 4월 20일 관측지점별 검증결과 비교 57

표 3.23. 구간별 보정 및 예측 현황 58

표 3.24. 2024년 5월 11일 관측지점별 검증결과 비교 62

표 3.25. 2024년 5월 12일 관측지점별 검증결과 비교 62

표 3.26. 구간별 보정 및 예측의 정성 검증결과 63

그림목차

그림 1.1. 칭하이-티벳 및 몽골 지역에 대한 연간 평균 기온 변화 경향 11

그림 1.2. 황사 발원 모듈에서 적용하고 있는 기상/지면 조건 12

그림 1.3. 1998-2006년 기간(P1)에 대한 먼지 발생 일수 분포. 회색 음영은 ADAM3(Asia... 13

그림 1.4. 황사 발생 임계 풍속 산출 흐름도 14

그림 1.5. P1 및 P2 기간에 대해 분류된 먼지 관측소(먼지 일수≥14일)의 공간적 분포. 음영은 ADAM... 14

그림 1.6. P1(1998-2006) 및 P2(2014-2022) 기간에 대한 황사 발원지역의 토질별 임계 풍속의 월... 15

그림 1.7. 동아시아 나이만 지역에 분포된 미기상 타워의 (a) 모식도, (b) 지리적 위치, 그리고 (c) 주변... 21

그림 1.8. 미기상 타워에서 측정된 자료 활용을 위한 품질 관리 및 자료 선별 과정 22

그림 1.9. 2007년 10월부터 2015년 6월까지 중국 나이만 타워에서 측정된 (a) 3 m, 15... 23

그림 1.10. 2007년 10월부터 2015년 6월까지 중국 나이만 타워에서 추정된 황사 사례의 계절적 빈도. 23

그림 1.11. 동아시아 나이만 지점에서 황사 발생 조건(n＝463)에 대한 마찰속도 및 먼지 배출 플럭스 사이... 24

그림 1.12. 황사 사례 동안 중국 나이만 타워(검정 기호)와 신규 황사 발원 모듈(붉은 기호)에서 측정 및... 28

그림 1.13. 황사 사례 동안 중국 나이만 타워(검정 기호) 및 먼지 발원 모듈(붉은 기호)에서 추정 및 모의... 28

그림 2.1. (a) 2010-2020년 아시아 지역에서 양방향 대기질 모형을 활용한 연구의 영역 및 출판 수,... 29

그림 2.2. 2018-2022년에 대한 (a) 대기오염물질별 지역 화학수송 모형 적용 현황 및 (b) 지리적 지역... 30

그림 2.3. 2010년 4월 서울 지역에 대해 모의 및 측정된 PM₂.₅ 농도 및 구성성분 비교 30

그림 2.4. 신규 황사 발원모듈의 소스코드 구성 31

그림 2.5. WRF-Chem 모형에 결합된 기존 황사 발원 코드 구조 및 신규 황사 발원 모듈의 코드(적색... 32

그림 3.1. 2023년 4월 11일 구덕산 PM₁₀ 그래프 33

그림 3.2. 모델 개선 절차 34

그림 3.3. 일반 트리 모델과 리프형 성장의 트리 모델 비교 34

그림 3.4. 정형 데이터에 대한 각 모델의 성능 비교 35

그림 3.5. ADAM3 원본 데이터를 정형 데이터화 하는 방법 35

그림 3.6. 예측 기준 시간 및 예측 시간 데이터 전처리 방법 36

그림 3.7. 각 스케일러 비교 36

그림 3.8. 2023년 4월 11일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 40

그림 3.9. 2023년 4월 12일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 40

그림 3.10. 2023년 4월 13일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 41

그림 3.11. DNN과 LightGBM 모델의 지점별 RMSE 보정 정도 41

그림 3.12. 추가된 중국 관측지점 위치 42

그림 3.13. 중국 관측지점 및 국내 관측지점 학습데이터 적용 기준 43

그림 3.14. 검증 날짜 평균 관측지점별 RMSE 보정 정도 44

그림 3.15. 검증 날짜 평균 관측지점별 MBE 절댓값 보정 정도 45

그림 3.16. 2023년 4월 11일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 48

그림 3.17. 2023년 4월 12일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 48

그림 3.18. 2023년 4월 13일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 48

그림 3.19. 지점별 RMSE 보정 정도 49

그림 3.20. 검증 날짜 평균 관측지점별 RMSE 보정 정도 50

그림 3.21. 검증 날짜 평균 관측지점별 MBE 절댓값 보정 정도 50

그림 3.22. 2024년 3월 28일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 53

그림 3.23. 2024년 3월 29일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 53

그림 3.24. 2024년 3월 30일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 53

그림 3.25. 2024년 3월 날짜마다 지점별 RMSE 보정 정도 54

그림 3.26. 2024년 4월 16일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 59

그림 3.27. 2024년 4월 17일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 59

그림 3.28. 2024년 4월 18일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 59

그림 3.29. 2024년 4월 19일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 60

그림 3.30. 2024년 4월 20일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 60

그림 3.31. 24년 4월 날짜마다 지점별 RMSE 보정 정도 61

그림 3.32. 2024년 5월 11일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 63

그림 3.33. 2024년 5월 12일 보정모델(LightGBM), ADAM3, 관측값(Observ)의 시계열 그래프 63

그림 3.34. 2024년 5월 날짜마다 지점별 RMSE 보정 정도 64

그림 3.35. 보정 모델의 변수 기여도 64

그림 3.36. 과거 관측값들의 정규분포 65

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기상·기후변화를 반영한 황사예측모델 개발 = Development of an Asian dust forecast model incorporating weather and climatd change 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
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