선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그리고 USGS 지표이용도자료는 우리나라에 대해 대부분의 지역이 사바나로 잘못 분류되어 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 그래서 본 연구에서는 국토해양부 (MLTM; Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs)에서 생산한 지표이용도로 개선하였다. 개선된 MLTM 지표이용도자료는 우리나라의 토지피복의 이용 상태를 반영하고 USGS 지표이용도 자료보다 상세한 30 m 해상도의 자료이다.
- 수치모델을 이용하여 바람을 모사를 할 때 대기경계층 모수화 방안과 지면모델이 민감하게 영향을 줄 수 있다. 그래서 본 연구에서는 지표층바람장에 대해서 수치모델인 WRF를 활용할 때 대기경계층 모수화 방안과 지면모델의 물리과정을 조합하여 최적의 조건을 찾고자 각 조합된 조건에 대한 민감도실험을 수행하였다. 모델의 결과를 검증하기 위해서 약 81개의 기상대에서 관측된 10 m의 풍향, 풍속자료와 5개의 고층 기상 관측소에서 관측된 80 m의 풍속자료를 사용하였다.
- 우리나라의 전반적인 지표층 바람에 대한 연구를 하기 위해서는 우리나라 전 영역을 대상으로 고해상도 수치모델 물리과정의 민감도 실험이 진행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 지표층에서 나타나는 1 km의 고해상도의 정밀한 바람 산출을 위해서 최신의 수치모델을 이용하여 여러 대기경계층 모수화 방안과 지면 모델들 중에서 최적의 조건을 찾고자 한다. 2장에서는 수치모델 모의 방법과 검증 방법을 설명하고, 3 장에서는 한반도 지역에 대한 수치모델의 지면 경계조건의 개선 내용을 제시하고, 4장에서 대기경계층 모수화 방안과 지면모델 민감도 실험결과를 분석한다.
제안 방법
- 는 각 요소 별 관측값을 나타낸다. Bias, RMSE는 풍속에 대한 검증을 실시하였으며, MAE는 풍향에 대한 검증을 실시하였다. 그리고 RMSVE는 바람이 벡터를 가지는 요소이므로 바람의 U성분과 V성분에 대한 검증을 실시하였다.
- Table 2에서 전체 시기에 대해 각 물리과정들의 10 m 풍속의 Bias, RMSE, RMSVE 평균값과 Table 3의 80 m 풍속에 대한 관측값과 모델값의 평균값들을 바탕으로 Pleim_Pleim을 제외하고 대기경계층 모수화 방안과 지면 모델이 고도에 따라 각각 영향을 어떻게 주는 지를 살펴 보았다. 대기 경계층의 영향을 파악하기 위해 YSU_Noah와 MYJ_Noah를 비교하고, YSU_RUC과 MYJ_RUC을 비교하였다.
- 이 USGS의 지형자료는 최대 30초의 해상도이나 복잡한 지형 구조를 갖는 우리나라에 대해서는 보다 세밀한 해상도의 지형자료가 필요하다. 그러므로, USGS (United States Geological Survey) 30초 지형 자료를SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 3초 자료를 이용하여 개선하였다. 그리고 USGS 지표이용도자료는 우리나라에 대해 대부분의 지역이 사바나로 잘못 분류되어 있어 이에 대한 개선이 필요하다.
- Bias, RMSE는 풍속에 대한 검증을 실시하였으며, MAE는 풍향에 대한 검증을 실시하였다. 그리고 RMSVE는 바람이 벡터를 가지는 요소이므로 바람의 U성분과 V성분에 대한 검증을 실시하였다. UMi, VMi는 모델 예측된 바람의 U성분과 V성분이며, UOi, VOi는 관측된 풍향, 풍속으로부터 산출한 U성분과 V성분이다.
- 모델의 결과를 검증하기 위해서 약 81개의 기상대에서 관측된 10 m의 풍향, 풍속자료와 5개의 고층 기상 관측소에서 관측된 80 m의 풍속자료를 사용하였다. 그리고 민감도 실험 전에 모델의 경계층 자료를 개선하여 모델을 평가하였다. WRF모델에는 기본적으로 지형자료와 지표이용도 자료를 30초 해상도의 USGS자료를 활용하고 있다.
- Table 2에서 전체 시기에 대해 각 물리과정들의 10 m 풍속의 Bias, RMSE, RMSVE 평균값과 Table 3의 80 m 풍속에 대한 관측값과 모델값의 평균값들을 바탕으로 Pleim_Pleim을 제외하고 대기경계층 모수화 방안과 지면 모델이 고도에 따라 각각 영향을 어떻게 주는 지를 살펴 보았다. 대기 경계층의 영향을 파악하기 위해 YSU_Noah와 MYJ_Noah를 비교하고, YSU_RUC과 MYJ_RUC을 비교하였다. 또한 지면 모델의 영향을 파악하기 위해서 YSU_Noah와 YSU_RUC을, MYJ_Noah와 MYJ_RUC을 각각 비교하여 Fig.
- 대기 경계층의 영향을 파악하기 위해 YSU_Noah와 MYJ_Noah를 비교하고, YSU_RUC과 MYJ_RUC을 비교하였다. 또한 지면 모델의 영향을 파악하기 위해서 YSU_Noah와 YSU_RUC을, MYJ_Noah와 MYJ_RUC을 각각 비교하여 Fig. 10에서 제시하였다.
- 물리과정의 민감도 실험으로 행성경계층 모수화 방안 세 가지 (YSU, MYJ, Pleim)와 지면 모델방안 세 가지 (Noah, RUC, Pleim)을 YSU_Noah, YSU_RUC, MYJ_Noah, MYJ_RUC, Pleim_Pleim 으로 조합하여 각각 다른 기상조건의 네 가지의 사례를 바탕으로 모델을 수행하였고, 관측한 10 m와 80 m의 바람자료와 비교 검증하였다. 풍속에 대해서는 10 m의 기상 자료와 비교 하였을 때는 검증 값들의 분포와 평균값으로 판단할 때 Pleim_Pleim이 가장 낮은 검증 값으로 나타났고, YSU_RUC, MYJ_RUC 순으로 낮은 검증 값을 보였다.
- WRF 모델은 대기 경계층 물리과정으로는 YSU 방안 (Hong et al, 2006), MYJ (Mellor and Yamada, 1974) 방안, Pleim (ACM2; Pleim and Chang, 1992, 이하 Pleim으로 기술함) 방안이 있으며, 지면모델은 Noah (Chen and Dudhia, 2001), RUC (Smirnova, 2000), Pleim (Xiu and Pleim, 2001)이 있다. 물리과정의 민감도 실험은 이들의 방안으로 구성된 YSU_Noah, YSU_RUC, MYJ_Noah, MYJ_RUC, Pleim_Pleim의 5가지 조합으로 각 사례 별로 2일 동안 실시하였으며, 500 UTC와 12 UTC를 시작으로 1일 2회 모의하였다. Table 1은 4가지의 사례별로 수행한 물리과정의 조합들을 제시하였다.
- 지면 경계 조건의 개선에 대한 실험을 다음과 같이 수행하였다. 수치모델의 영역설정 및 조건은 앞에서 제시한 대기경계층 모수화 방안과 지면모델의 물리과정의 민감도 실험과 동일하며, 대기경계층 모수화 방안으로는 YSU로 설정하고, 지면모델은 Noah로 설정하였다. 비교실험의 시기는 case 1의 사례를 바탕으로 실시하였다.
- 이와 같은 결과는 수치모델에서 지면 경계조건 개선 후 바람장을 더 현실성 있도록 모의하는 것을 나타낸다. 이러한 결과를 바탕으로 지형자료와 지표이용도 자료를 개선하여 대기 경계층 모수화 방안과 모델 방안에 대한 민감도 실험을 실시하였다.
대상 데이터
- Fig. 3 (a)는 기상대의 위치를 나타내고 있으며, 기상대는 우리나라에서 고르게 분산되어 있어 고도 10 m 바람 검증에 활용하였다. Fig.
- 그래서 본 연구에서는 국토해양부 (MLTM; Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs)에서 생산한 지표이용도로 개선하였다. 개선된 MLTM 지표이용도자료는 우리나라의 토지피복의 이용 상태를 반영하고 USGS 지표이용도 자료보다 상세한 30 m 해상도의 자료이다.
- 2 (a)). 두 번째 사례는 2008년 8월 4일 21 LST부터 8월 6일 21 LST까지이며 북태평양 고기압이 우리나라 전역에 걸쳐서 지배적으로 자리 잡고 있어 약 3 ms-1이하의 바람이 불고 지속 적인 맑은 날씨가 나타나 전형적인 여름의 날씨를 잘 보여주는 사례였다 (Fig. 2 (b)).
- 그래서 본 연구에서는 지표층바람장에 대해서 수치모델인 WRF를 활용할 때 대기경계층 모수화 방안과 지면모델의 물리과정을 조합하여 최적의 조건을 찾고자 각 조합된 조건에 대한 민감도실험을 수행하였다. 모델의 결과를 검증하기 위해서 약 81개의 기상대에서 관측된 10 m의 풍향, 풍속자료와 5개의 고층 기상 관측소에서 관측된 80 m의 풍속자료를 사용하였다. 그리고 민감도 실험 전에 모델의 경계층 자료를 개선하여 모델을 평가하였다.
- 모델의 초기 입력자료는 1° 간격의 NCEP (National Centers for Environmental Prediction) FNL (Final) 분석자료를 이용하였다.
- 모델의 초기 입력자료는 1° 간격의 NCEP (National Centers for Environmental Prediction) FNL (Final) 분석자료를 이용하였다. 모의 영역은 변재영 등 (2010)의 연구와 같이 한반도를 중심으로 27, 9, 3, 1 km 해상도를 갖는 4개 도메인의 양방향 둥지 격자 (two way nested grid)로 구성하였다 (Fig. 1). 연직 층은 27개의 층으로 구성하였으며, 최상층은 약 22 km 로 정의하였다.
- 모의된 결과를 검증하기 위해서 전국의 기상대에서 관측한 10 m 풍향, 풍속자료를 활용하였으며, 고층 기상 관측소인 속초, 흑산도, 백령도, 흑산도, 포항, 고산 (제주도)의 80 m 자료를 이용하였다. Fig.
- 모의된 사례들은 Table 1에서 제시한 것처럼 우리나라의 모든 계절에 대해서 바람의 분포를 적용할 수 있는 물리과정을 선정하기 위해서 계절에 따라 임의로 한 사례씩 선정하여 총 4가지의 사례를 선정하였다. 첫 번째 사례는 2007년 3월 4일 21 LST부터 3월 6일 21 LST까지로 강하게 발달한 저기압이 우리나라를 통과하면서 기압의 배치가 우리나라를 기준으로 등압선이 남북으로 매우 조밀하게 배치되어 지표면에서 해안지역은 약 10 ms-1이상의 바람과 내륙에서는 약 6 ms-1이상의 강풍이 부는 사례이다 (Fig.
- 다른 사례들과 다르게 사례 2에서는 YSU_Noah가 가장 낮은 스코어의 분포를 나타내었다. 사례 2는 종관 기상에서 북태평양 고기압이 우리나라 한반도에 넓게 자리잡고 있어 맑은 날씨이며, 바람이 비교적 약한 시기였다. YSU_Noah는 사례 2와 같은 맑은 날씨의 기상조건일 때 가장 정확도가 높게 모의 하는 것으로 사료된다.
- 2 (b)). 세 번째 사례는 2007년 11월 19일 21 LST부터 11월 21일 21 LST까지이며, 저기압에 의해 형성된 전선면이 우리나라를 지나고 기압골의 영향을 받는 시기로 발달한 구름은 동쪽으로 이동하고, 해상 및 해안지방에서 6 ms-1이상의 바람이 강하고 내륙은 6 ms-1이하로 불었던 사례이며 (Fig. 2(c)), 네 번째는 2009년 1월 7일 21 LST부터 1월 9일 21 LST까지로 우리나라 주변에 자리잡은 저기압의 영향으로 흐리고 약 5 ms-1 이하의 바람이 약하게 불던 사례 (Fig.
- 수치모델인 WRF는 기본적으로 지형 및 지표이용도 자료로서 USGS (United States Geological Survey) 자료를 이용한다. 이 USGS의 지형자료는 최대 30초의 해상도이나 복잡한 지형 구조를 갖는 우리나라에 대해서는 보다 세밀한 해상도의 지형자료가 필요하다.
- 1). 연직 층은 27개의 층으로 구성하였으며, 최상층은 약 22 km 로 정의하였다. 수치모델의 민감도를 분석하기 위한 1 km 간격의 수평격자는 531 (동서) × 651 (남북) 으로 설정하였다.
- 검증은 지상 10 m 풍향, 풍속의 관측값을 이용하여 실시하였다. 지면 경계조건의 민감도 실험사례는 2007년 3월 4일~7일까지의 봄 사례이다. 모델의 지면 경계조건 개선 후에 풍속의 Bias, RMSE, RMSVE 값이 개선 전에 비해 모든 시간에서 낮아지는 결과를 확인할 수 있었다.
- 모의된 사례들은 Table 1에서 제시한 것처럼 우리나라의 모든 계절에 대해서 바람의 분포를 적용할 수 있는 물리과정을 선정하기 위해서 계절에 따라 임의로 한 사례씩 선정하여 총 4가지의 사례를 선정하였다. 첫 번째 사례는 2007년 3월 4일 21 LST부터 3월 6일 21 LST까지로 강하게 발달한 저기압이 우리나라를 통과하면서 기압의 배치가 우리나라를 기준으로 등압선이 남북으로 매우 조밀하게 배치되어 지표면에서 해안지역은 약 10 ms-1이상의 바람과 내륙에서는 약 6 ms-1이상의 강풍이 부는 사례이다 (Fig. 2 (a)).
데이터처리
- 5에 제시하였다. 검증은 지상 10 m 풍향, 풍속의 관측값을 이용하여 실시하였다. 지면 경계조건의 민감도 실험사례는 2007년 3월 4일~7일까지의 봄 사례이다.
- 5 ms-1로 각각 낮아진 것을 확인 할 수 있었다. 그리고 풍향에 대한 검증은 식 (3) MAE 검증을 이용하였다. 풍향은 풍속처럼 뚜렷한 차이를 보이지 않았다.
- 바람에 대한 수치모델의 비교 검증을 위해서 Bias, RMSE (Root-Mean-Square Error), MAE (Mean Absolute Error), RMSVE (Root-Mean-Square Error for wind Vector)을 이용하였다. 이들에 대한 식은 다음과 같다.
이론/모형
- 본 연구에서 이용한 수치모델은 미국의 NCAR (National Center for Atmospheric Research)에서 개발한 중규모 모델인 WRF (Weather Research and Forecasting, Skamarock et al., 2008)이며, 비정역학 모형으로, 미규모, 중규모 기상현상을 적절히 모의한다. 모델의 초기 입력자료는 1° 간격의 NCEP (National Centers for Environmental Prediction) FNL (Final) 분석자료를 이용하였다.
- 각 물리과정 민감도 실험의 공통적인 조건은 다음과 같이 설정하였다. 아격자 규모 미세물리 모수화 방법은 WSM6 (Hong and Lim, 2006) 방법, 적운 모수화는 27 km, 9 km 격자영역에 대해서 New Kain-Fritsch (Kain, 2004) 방법을 이용하였다. 장파복사는 RRTMG 모수화 방법 (Mlawer et al.
- 아격자 규모 미세물리 모수화 방법은 WSM6 (Hong and Lim, 2006) 방법, 적운 모수화는 27 km, 9 km 격자영역에 대해서 New Kain-Fritsch (Kain, 2004) 방법을 이용하였다. 장파복사는 RRTMG 모수화 방법 (Mlawer et al., 1997), 단파복사는 Goddard (Chou and Suarez, 1994) 방법을 이용하였다.
성능/효과
- 80 m 풍속에서는 10 m의 풍속과는 다르게 대기경계층 모수화 방안의 영향이 지면모델보다 더 많이 영향을 주는 것을 알 수 있다. 80 m에서 모델이 모든 조건에서 풍속이 과대모의 되었다는 것을 바탕으로 Fig.
- 풍향에 대해서는 풍속과 같이 뚜렷한 차이는 나타나지는 않았으나, MYJ을 선택한 실험에서 풍향의 분포가 관측값과 더 유사한 풍향의 분포인 것으로 나타났다. 80 m의 풍속에 대해서는 관측값과 민감도 실험의 결과 값들의 평균값으로 비교하였을 때, MYJ_RUC, MYJ_Noah이 가장 유사한 결과 값으로 나타났다.
- 또한 지면모델은 YSU 방안과 MYJ 방안을 동일한 조건에서 비교하면 RUC이 Noah보다 오차가 감소함을 보였다. 고도 80 m의 풍속에서 대기경계층 모수화 방안은 MYJ 방안을 이용하였을 때 오차가 감소하며, 지면모델에서는 RUC이 우수한 결과를 보인다. 게다가 10 m에서는 대기 경계층 모수화 방안 간의 차이가 지면모델 간의 차이는 크지 않았지만, 80 m에서는 지면모델 간의 차이보다 더 크게 나타났다.
- 고도별로 대기경계층 모수화 방안과 지면모델들이 각각 개별적으로 나타나는 지표층 바람에 대한 민감도 영향을 조사하였을 때, 고도 10 m 풍속은 Noah와 RUC모델을 각각 동일한 조건에서 대기경계층 모수화 방안에서 YSU 방안이 MYJ 방안보다 오차가 더 감소하였다. 또한 지면모델은 YSU 방안과 MYJ 방안을 동일한 조건에서 비교하면 RUC이 Noah보다 오차가 감소함을 보였다.
- 이와 같은 이유로 Pleim_Pleim의 조건을 선택한다는 것은 약 1년 이상의 기간 동안에 모델을 수행하는 것이 불안정하다는 것으로 판단되므로, 이에 대해서 추후에 보안 및 수정이 필요하고 이에 대한 연구가 더 필요한 것으로 사료된다. 따라서 지금까지의 연구결과를 보면, 10 m와 80 m 바람의 비교 분석에서 검증결과들을 바탕으로 알 수 있는 최적의 물리과정의 조합은 MYJ_RUC인 것으로 판단된다.
- 고도별로 대기경계층 모수화 방안과 지면모델들이 각각 개별적으로 나타나는 지표층 바람에 대한 민감도 영향을 조사하였을 때, 고도 10 m 풍속은 Noah와 RUC모델을 각각 동일한 조건에서 대기경계층 모수화 방안에서 YSU 방안이 MYJ 방안보다 오차가 더 감소하였다. 또한 지면모델은 YSU 방안과 MYJ 방안을 동일한 조건에서 비교하면 RUC이 Noah보다 오차가 감소함을 보였다. 고도 80 m의 풍속에서 대기경계층 모수화 방안은 MYJ 방안을 이용하였을 때 오차가 감소하며, 지면모델에서는 RUC이 우수한 결과를 보인다.
- 또한, 고도 10 m 풍속의 검증결과 분포는 Pleim_Pleim 실험에서 가장 오차가 작은것을 확인 할 수 있었다. 하지만 본 연구를 수행하는 도중에 모델이 blowup 되는 경우가 발생하여 다양한 기상 사례에 대한 지표 바람장 모의 연구에 있어서는 Pleim_Pleim의 사용이 불안정 하다는 것을 알 수 있다.
- 지면 경계조건의 민감도 실험사례는 2007년 3월 4일~7일까지의 봄 사례이다. 모델의 지면 경계조건 개선 후에 풍속의 Bias, RMSE, RMSVE 값이 개선 전에 비해 모든 시간에서 낮아지는 결과를 확인할 수 있었다. 평균적으로 Bias 는 약 0.
- 지상 80 m의 평균풍속을 지역적으로 살펴보면 속초, 포항, 흑산도에서 MYJ_RUC과 MYJ_Noah이 관측값과 가장 유사한 값을 모의하는 것으로 나타났으며, 고산은 YSU_Noah와 YSU_RUC이 관측값과 가장 유사한 값을 모의하였다. 모든 사례에 대한 전체 평균풍속의 비교에서는 MYJ_RUC과 MYJ_Noah가 8.42 ms-1, 8.45 ms-1으로 관측값인 6.09 ms-1와 가장 유사하게 나타났다. 속초, 백령도, 포항, 흑산도에서 바람이 강했던 시기 (사례 1)에는 다른 사례들 보다 모델값이 관측값보다 약 4.
- 6은 사례별로 각 민감도 실험조건들의 풍속에 대해 Bias를 Boxplot으로 나타낸 것이다. 사례 1, 사례 4 동안 Pleim_Pleim의 조건에서 Bias 값이 다른 민감도 조건들에 비해서 낮은 분포를 나타내고, 평균에서도 2.6 ms-1와 1.8 ms-1로 각 사례에서 가장 낮게 나타났다. 사례 2에서는 YSU_Noah가 낮은 값들의 분포를 나타내고 평균적으로 0.
- 8 ms-1로 각 사례에서 가장 낮게 나타났다. 사례 2에서는 YSU_Noah가 낮은 값들의 분포를 나타내고 평균적으로 0.2 ms-1로 가장 낮게 나타났다. 사례 3에서는 다른 사례들처럼 뚜렷이 분포 형태의 차이를 보이지는 않았지만, MYJ_RUC, Pleim_Pleim이 낮은 Bias 값의 분포를 나타내며, 평균값에서도 각각 1.
- 사례 별로 각 민감도 실험조건들에 대한 RMSE의 분포형태가 Bias와 유사한 경향을 나타내었다. 사례 3에 대해서는 평균에서도 알 수 있듯이 MYJ_RUC과 Pleim_Pleim이 RMSE에서 각각 3.0 ms-1으로 가장 낮은 값으로 나타났다. 하지만 RMSE은 Pleim_Pleim의 조건이 다른 물리과정의 조합들 보다 낮은 분포를 나타내는 것을 확인 할 수 있었다.
- 사례 3에서 MYJ_Noah와 사례 4에서의 MYJ_RUC이 49.9°으로 각각 가장 낮게 나타났다.
- 2 ms-1로 가장 낮게 나타났다. 사례 3에서는 다른 사례들처럼 뚜렷이 분포 형태의 차이를 보이지는 않았지만, MYJ_RUC, Pleim_Pleim이 낮은 Bias 값의 분포를 나타내며, 평균값에서도 각각 1.9 ms-1로 나타났다. Fig.
- 사례별로 MAE의 평균값들을 살펴 보면, 사례 1에서는 MYJ_RUC이 24.6°으로 가장 낮은 값을 나타냈으며, 사례 2에서는 YSU_Noah와 YSU_RUC이 61.2°으로 가장 낮은 값을 나타냈다.
- 09 ms-1와 가장 유사하게 나타났다. 속초, 백령도, 포항, 흑산도에서 바람이 강했던 시기 (사례 1)에는 다른 사례들 보다 모델값이 관측값보다 약 4.29 ~ 9.38 ms-1 정도 과대모의 된 것으로 나타났다. 하지만 바람이 약했던 시기 (사례 2)에는 모델값과 관측값이 −0.
- 위의 결과에 따르면 10 m 바람에 대해서 대기경계층 모수화 방안과 지면모델의 조합들 중에서 Pleim_Pleim (PBL_LSM) 이 가장 낮은 스코어의 분포를 나타내고 있었으며, 다음으로는 YSU_RUC과 MYJ_RUC이 각각 낮은 스코어의 분포를 나타내었다. 다른 사례들과 다르게 사례 2에서는 YSU_Noah가 가장 낮은 스코어의 분포를 나타내었다.
- 3 ms-1로 작게 나타났다. 이는 10 m 풍속에서는 Pleim_Pleim을 제외한다면, 대기경계층 모수화 방안으로서 YSU가 모의를 하는데 적합한 것을 알 수 있으며, 지면모델에서는 RUC이 적합한 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 앞서 10 m 풍속의 Boxplot과 평균값에서도 YSU_RUC이 검증값이 낮은 스코어를 갖는 것에서도 알 수 있다.
- 바람장미에서 MYJ_Noah와 MYJ_RUC이 다른 3가지의 물리과정의 조합보다 관측값과 유사한 풍향의 분포를 나타내고 있다. 이러한 결과는 풍향은 지면모델보다는 대기경계층 모수화 방안의 영향을 더 많이 받는 것을 알 수 있으며, MYJ의 대기경계층 모수화 방안을 이용하였을 때가 관측값과 유사한 풍향의 분포를 나타낸다는 것을 의미한다.
- 여기서, 80 m 풍속의 모의에 있어서 지면모델의 특성에 따른 영향은 대기경계층 모수화 방안보다 약 3 ~ 5배 정도 적다는 것을 알 수 있다. 이와 같이 두 고도에서 비교한 결과에서 알 수 있듯이, 지표층 바람장에서 고도가 높아질수록 대기 경계층이 풍속을 모의하는데 더 영향을 줄 수 있는 것으로 사료된다.
- 하지만 본 연구를 수행하는 도중에 모델이 blowup 되는 경우가 발생하여 다양한 기상 사례에 대한 지표 바람장 모의 연구에 있어서는 Pleim_Pleim의 사용이 불안정 하다는 것을 알 수 있다. 종합적으로 본 연구의 실험 사례들에서 지표층 바람장 모의에 적합한 대기경계층 모수화 방안과 지면모델은 MYJ_RUC 인 것으로 판단할 수 있다.
- 43 ms-1 으로 나타났다. 지상 10 m의 풍속 검증에서는 Pleim_Pleim 으로 조합하여 모의한 결과가 관측값과 가장 유사하게 나타났지만 지상 80 m 풍속에서는 MYJ_RUC과 MYJ_Noah이 관측값과 유사하게 모의하는 것으로 나타났다.
- Table 3은 풍력발전기의 블레이드의 높이인 지상 80 m 풍속에 대해서 사례 별로 각 지점의 관측값과 대기경계층 모수화 방안과 지면모델 물리과정을 조합한 조건들로 모의된 값들을 평균으로 나타낸 것이다. 지상 80 m의 평균풍속을 지역적으로 살펴보면 속초, 포항, 흑산도에서 MYJ_RUC과 MYJ_Noah이 관측값과 가장 유사한 값을 모의하는 것으로 나타났으며, 고산은 YSU_Noah와 YSU_RUC이 관측값과 가장 유사한 값을 모의하였다. 모든 사례에 대한 전체 평균풍속의 비교에서는 MYJ_RUC과 MYJ_Noah가 8.
- 모델의 지면 경계조건 개선 후에 풍속의 Bias, RMSE, RMSVE 값이 개선 전에 비해 모든 시간에서 낮아지는 결과를 확인할 수 있었다. 평균적으로 Bias 는 약 0.7 ms-1, RMSE는 약 0.6 ms-1, RMSVE는 약 0.5 ms-1로 각각 낮아진 것을 확인 할 수 있었다. 그리고 풍향에 대한 검증은 식 (3) MAE 검증을 이용하였다.
- 물리과정의 민감도 실험으로 행성경계층 모수화 방안 세 가지 (YSU, MYJ, Pleim)와 지면 모델방안 세 가지 (Noah, RUC, Pleim)을 YSU_Noah, YSU_RUC, MYJ_Noah, MYJ_RUC, Pleim_Pleim 으로 조합하여 각각 다른 기상조건의 네 가지의 사례를 바탕으로 모델을 수행하였고, 관측한 10 m와 80 m의 바람자료와 비교 검증하였다. 풍속에 대해서는 10 m의 기상 자료와 비교 하였을 때는 검증 값들의 분포와 평균값으로 판단할 때 Pleim_Pleim이 가장 낮은 검증 값으로 나타났고, YSU_RUC, MYJ_RUC 순으로 낮은 검증 값을 보였다. 풍향에 대해서는 풍속과 같이 뚜렷한 차이는 나타나지는 않았으나, MYJ을 선택한 실험에서 풍향의 분포가 관측값과 더 유사한 풍향의 분포인 것으로 나타났다.
- 풍속에 대해서는 10 m의 기상 자료와 비교 하였을 때는 검증 값들의 분포와 평균값으로 판단할 때 Pleim_Pleim이 가장 낮은 검증 값으로 나타났고, YSU_RUC, MYJ_RUC 순으로 낮은 검증 값을 보였다. 풍향에 대해서는 풍속과 같이 뚜렷한 차이는 나타나지는 않았으나, MYJ을 선택한 실험에서 풍향의 분포가 관측값과 더 유사한 풍향의 분포인 것으로 나타났다. 80 m의 풍속에 대해서는 관측값과 민감도 실험의 결과 값들의 평균값으로 비교하였을 때, MYJ_RUC, MYJ_Noah이 가장 유사한 결과 값으로 나타났다.
- WRF모델에는 기본적으로 지형자료와 지표이용도 자료를 30초 해상도의 USGS자료를 활용하고 있다. 하지만 본 연구에서는 좀 더 상세한 3초 지형자료인 SRTM과 우리나라의 지표이용도를 현실적으로 반영한 30미터 해상도의 국토해양부 자료로 개선하였을 때 Bias 는 약 0.7 ms-1,RMSE는 약 0.6 ms-1, RMSVE는 약 0.5ms-1 감소하는 것을 확인하였다.
후속연구
- , 2008). 게다가 이전의 연구에서는 연구 영역이 북미, 북유럽 등 국외 지역을 대상으로 진행되어 복잡한 지형과 기상의 변화가 심한 우리나라에 적용하기에는 어려움이 있으며, 우리나라를 대상으로 하더라도 저해상도로 수행되었기 때문에 대기오염물질의 확산 연구 및 바람의 에너지원을 찾는 연구 등으로 활용하기 위한 정밀한 지표층 바람장을 표현하는데 한계가 있다. 우리나라의 전반적인 지표층 바람에 대한 연구를 하기 위해서는 우리나라 전 영역을 대상으로 고해상도 수치모델 물리과정의 민감도 실험이 진행되어야 한다.
- 본 연구의 결과는 수치모델을 활용한 풍력 자원지도 작성을 위한 연구, 특정 지역에서 발생되는 대기오염물질들의 확산 및 반응에 대해 수치모델을 활용하는 연구 등, 지표에서의 바람의 특성을 파악하기 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 그리고 향후의 연구에서는 바람 뿐만 아니라 다른 기상요소들에 대해 종합적으로 물리과정의 대기 경계층모수화 방안과 지면모델의 민감도에 대한 연구가 필요하다.
- 즉, 수치모델에 대해서 물리과정 조건의 민감도 실험은 지상 80 m 풍속의 검증이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서 검증을 위해 사용한 고층관측자료는 풍력자원으로서 모델의 80 m 바람을 검증하는 과정에서 매우 중요하므로 활용의 가치가 크다.
- 본 연구의 결과는 수치모델을 활용한 풍력 자원지도 작성을 위한 연구, 특정 지역에서 발생되는 대기오염물질들의 확산 및 반응에 대해 수치모델을 활용하는 연구 등, 지표에서의 바람의 특성을 파악하기 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 그리고 향후의 연구에서는 바람 뿐만 아니라 다른 기상요소들에 대해 종합적으로 물리과정의 대기 경계층모수화 방안과 지면모델의 민감도에 대한 연구가 필요하다.
- Pleim_Pleim의 경우 10 m에서는 다른 물리과정의 조합들보다 관측값과 유사한 결과를 보였지만 본 연구에서 사례 2의 수행도중에 blow-up으로 오류가 발생하였다. 이와 같은 이유로 Pleim_Pleim의 조건을 선택한다는 것은 약 1년 이상의 기간 동안에 모델을 수행하는 것이 불안정하다는 것으로 판단되므로, 이에 대해서 추후에 보안 및 수정이 필요하고 이에 대한 연구가 더 필요한 것으로 사료된다. 따라서 지금까지의 연구결과를 보면, 10 m와 80 m 바람의 비교 분석에서 검증결과들을 바탕으로 알 수 있는 최적의 물리과정의 조합은 MYJ_RUC인 것으로 판단된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.