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문제 정의
- 본 연구에서는 현재 한국 실정에 최적화된 한국형 중·상층 항공난류예측시스템 (KTG)을 개발하기 위해, 기상청 현업일기예보모형인 12 km 수평해상도를 가지는UMRDAPS 자료로 개별난류진단지수를 계산하고 통합난류예측 방법론에 의거하여 하나의 KTG 예측인자로 통합하였다.
- 본 연구에서는 현재의 한국 실정에 최적화된 한국형 중·상층 난류예측시스템 (Korean mid- and upper-level Turbulence Guidance; 이하 KTG)을 개발하기 위해, 현재까지 개발된 여러 개별난류진단지수들을 새로운 UM-RDAPS 예보장에서 계산하고 통합난류예측 방법론에 의거하여 하나의 앙상블 난류예측인자인 KTG로 통합하였다.
- 이번 장에서는 현재 기상청 현업일기예보모델인 UMRDAPS를 이용해 개별난류진단지수들을 계산하고 이들로부터 구성된 UM-KTG의 예측성을 살펴보겠다. Table 2는 UM-RDAPS를 이용해 계산된 개별난류진단지수들의 예측성을 최근 6개월간(2002.
제안 방법
- 2장에서는 KTG 시스템에 대한 설명 및 검증 방법과 사용된 자료에 따라 KTG 시스템의 구성요소를 달리한 두 가지 실험들 (RD-KTG, UM-KTG)에 대해 설명하였다. 3장에서는 두 실험들에서 나타난 KTG 시스템의 예측성 결과를 비교분석하였으며, 민감도 실험 및 통계적 검증을 병행해 한국 실정에 맞는 최상의 KTG 시스템을 구축하였다. 마지막으로 4장에서는 결론 및 요약을 정리하였다.
- Table 1. Thresholds (T1, T2, T3, T4, and T5) corresponding to null, light, moderate, severe, and extreme intensities of the mid-and upper-level turbulence and AUC values for their best 10 component diagnostics of the RD-KTG that are based on the 8-yrs (2003-2010) PIREPs over Korea and East Asia. Formulations of all indices are in Appendix of the current paper.
- 3(a)는 상층 RD-KTG와 이를 구성한 개별난류진단지수들의 예측성을 6개월간 관측된 PIREPs 자료를 이용해 PODY-PODN 곡선으로 각각 굵은 점선과 파선으로 나타내었다. 계산된 상층 RD-KTG 예측성의 통계적 유의성을 살펴보기 위해, Kim et al. (2011)과 Sharman et al. (2006)의 방법론에 따라, 수집된 PIREPs 자료의 1/2크기를 가지는 100개의 서로 다른 PIREPs 자료 샘플들을 랜덤하게 뽑아내고 이들을 이용해 상층 RD-KTG를 다시 반복적으로 검증하였다. Fig.
- 8보다 더 높고, 상층 RD-KTG에 비해서도 향상된 결과를 보였다. 계산된 예측성의 통계적 유의성을 살펴보기 위해 최근 6개월간 PIREPs의 1/2 크기를 가지는 100개의 샘플들을 랜덤하게 추출하고, 이들을 이용해 상층 KTG 시스템을 새롭게 반복해서 검증했다. 결과적으로, 랜덤 예측성들의 최대 및 최소값이 원래의 예측성을 중심으로 ± 7-8% 이내에 존재하여 상층 KTG 시스템의 예측성이 통계적으로도 유의함을 알 수 있었다.
- 계산된 중·상층 KTG 시스템의 검증 및 최적화는 UM-RDAPS 도메인 영역에서 관측된 PIREPs 자료를 이용해 살펴보았다.
- 5) UM-RDAPS 자료 (수평 해상도: 12km)와 PIREPs자료로 KTG 시스템의 구성요소들을 결정한 UM-RDAPS 기반 KTG 시스템 (이하 UM-KTG)도 구축하였다. 다음 장에서는 RD-KTG와 UM-KTG를 UM-RDAPS에 적용하고, 그 예측성들을 최근 6개월간 UM-RDAPS 도메인 영역 (Fig. 1)인 동아시아에서 관측된 PIREPs 자료를 이용해 비교분석할 것이며, 다양한 민감도 실험과 통계적 유의성 검증을 살펴봄으로써 현재 한국 실정에 최적화된 KTG 시스템이 무엇인지 살펴볼 것이다.
- 11) 한국 및 동아시아 지역에서 관측된 PIREPs와 그 기간 동안 기존 현업일기예보모델이었던 MM5-RDAPS 자료로 KTG 시스템의 구성요소들을 결정한 MM5-RDAPS 기반 KTG (이하 RD-KTG)를 구축하였다. 다음으로, 30 km 수평 해상도를 가지는 기존 MM5-RDAPS 보다 수평격자간격이 줄어들었고 모델 예측능력 또한 향상된 최근 6개월간 (2010.12-2011.5) UM-RDAPS 자료 (수평 해상도: 12km)와 PIREPs자료로 KTG 시스템의 구성요소들을 결정한 UM-RDAPS 기반 KTG 시스템 (이하 UM-KTG)도 구축하였다. 다음 장에서는 RD-KTG와 UM-KTG를 UM-RDAPS에 적용하고, 그 예측성들을 최근 6개월간 UM-RDAPS 도메인 영역 (Fig.
- 또한 사용된 현업 일기모형의 수평 또는 연직 해상도가 좋거나, 모델 자체의 예측성능이 더 개선된 모델을 사용했을 때, 그를 이용한 통합난류예측 시스템의 예측성도 향상되었음을 알 수 있었다. 따라서, 본 연구에서는 먼저 장기간 (8년; 2002.12-2010.11) 한국 및 동아시아 지역에서 관측된 PIREPs와 그 기간 동안 기존 현업일기예보모델이었던 MM5-RDAPS 자료로 KTG 시스템의 구성요소들을 결정한 MM5-RDAPS 기반 KTG (이하 RD-KTG)를 구축하였다. 다음으로, 30 km 수평 해상도를 가지는 기존 MM5-RDAPS 보다 수평격자간격이 줄어들었고 모델 예측능력 또한 향상된 최근 6개월간 (2010.
- 통합난류예측 시스템에 대한 선행 연구들에 의하면, 시스템 구성요소들을 구축할 때 장기간 관측된 PIREPs 자료를 이용할 경우 그들로 구성된 시스템의 예측성이 향상되었으며, 난류예측 시스템의 초기값으로 들어가는 현업일기예보모형의 해상도가 좋거나 모델 자체의 상층 대기운동에 대한 예측성이 좋을 경우 이를 이용한 난류예측 시스템의 예측성이 증가하였다. 따라서, 본 연구에서는 장기간 (8년간: 2002.12-2010.11) 관측된PIREPs와 그 기간 동안의 현업일기예보모형이었던 MM5-RDAPS로 난류예측 시스템의 구성요소를 결정한 RD-KTG와 2010년 12월부터 현업일기예보모형으로 교체된 UM-RDAPS와 최근 6개월 (2010.12-2011.5) 관측된 PIREPs 자료로 난류예측 시스템의 구성 요소들을 결정한 UM-KTG를 모두 구축하였다.
- 본 연구에서는 현재의 한국 실정에 최적화된 한국형 중·상층 난류예측시스템 (Korean mid- and upper-level Turbulence Guidance; 이하 KTG)을 개발하기 위해, 현재까지 개발된 여러 개별난류진단지수들을 새로운 UM-RDAPS 예보장에서 계산하고 통합난류예측 방법론에 의거하여 하나의 앙상블 난류예측인자인 KTG로 통합하였다. 또한, KTG 시스템의 구성요소들에 대한 다양한 민감도 실험 및 통계적 검증을 최근 6개월간 (2010.12-2011.5) 한국 및 동아시아 영역에서 관측된 PIREPs 자료와 비교, 분석하여 살펴봄으로써 최적의 예측성을 가지는 KTG가 되도록 설정하였다. 여기서, KTG는 KTG 시스템의 최종단계를 거쳐 나온 최종 앙상블 난류예측지수로써 그 이름이 시스템명과 동일하기 때문에 이를 구분하기 위해 KTG 예측지수는 Italic체로 표시하겠다.
대상 데이터
- 상층 RD-KTG와 UM-KTG를 검증하고 비교, 분석하기 위해 최근 6개월간 상층에서 관측된 총 1105개의 NIL 강도 PIREPs와 70개 MOG 강도 PIREPs를 수집하였다. 상층 RD-KTG의 경우 최근 6개월간 예측성이 AUC = 0.
- 상층 RD-KTG의 전반적인 예측성 및 그 예측성에 대한 통계적 유의성을 검증하기 위해, 2010년 12월부터 2011년 5월까지 6개월 동안 현업 UM-RDAPS자료가 생산되는 00과 12 UTC를 중심으로 ± 2시간 이내에 상층에서 관측된 총 1455개 (NIL: 1105개, MOG: 70개)의 PIREPs를 수집하였다.
성능/효과
- (b)를 통해서는 상층 RD-KTG에 대한 랜덤 검증들의 변화가0.79를 중심으로 큰 변화 없이 약 ± 8-9% 이내에 위치해 상층 RD-KTG의 최근 6개월간 예측 결과가 통계적으로 유의한 수준에 있음을 보여준다.
- (b)의 UM-KTG에 대한 랜덤 검증의 변화도 0.815를 중심으로 큰 변동 없이 약 ± 7-8% 이내에 위치해 UM-KTG의 최근 6개월 간의 예측 결과가 통계적으로 유의함을 보여준다.
- 2와 동일한 시간 및 고도에 대해, Table 2의 상층 UM-KTG 구성요소들을 UM-RDAPS에 적용하고 하나의 예측인자인 UM-KTG로 통합하여 나타낸 결과이다. Fig. 2와 비교해 볼 때, 상층 UM-KTG도 상층 RDKTG와 비슷한 지역에서 MOG가 예측되었으나, 2개의 MOG 난류가 관측된 일본 북동쪽 해상에서 상층 UMKTG의 MOG 예측지역이 상층 RD-KTG에 비해 좀 더 넓고 강한 값으로 예측되었다. Fig.
- 821을 기록한 뒤 20개가 될 때까지 예측성의 변화가 거의 없이 나타났다. 개별난류지수 개수에 대한 모든 민감도 실험에서 UM-KTG의 예측성들이 RD-KTG 보다 전반적으로 더 높은 값을 나타내는 것으로 보아, 모델 해상도가 더 좋고 상층 대기운동에 대한 예측이 더 정확한 현업일기모형을 사용했을 때 이를 초기값으로 해서 통합하는 KTG 시스템의 예측성도 향상됨을 알 수 있었다. 또한 실용적인 관점에서 상층 UM-KTG의 예측성이 0.
- 795 및 랜덤 검증의 최대와 최소값이 ± 5%이내에 위치했던 것과 비슷한 결과를 나타냈다. 결과적으로 MM5-RDAPS에 기반을 둔 상층 RD-KTG의 경우, 최근 6개월간 관측된 PIREPs 자료에 대한 예측성이 개별난류지수의 최대 예측성인 DTF3의 그것에 비해 크게 향상되지는 못하였음을 알 수 있었다. 한편, 중층 RDKTG의 경우, 최근 6개월간 00과 12 UTC를 중심으로 ±2시간 이내에 중층에서 관측된 PIREPs 자료의 개수가 총 18개 (NIL: 13개, MOG: 2개)에 불과하기 때문에 본 연구에서 그 예측성을 검증할 수 없었다.
- 결과적으로, 랜덤 예측성들의 최대 및 최소값이 원래의 예측성을 중심으로 ± 7-8% 이내에 존재하여 상층 KTG 시스템의 예측성이 통계적으로도 유의함을 알 수 있었다.
- 94 m s-1 정도)에 비해 낮았다. 따라서, KTG 시스템에 사용되는 UM-RDAPS의 수평 해상도가 MM5-RDAPS 보다 높고, UM-RDAPS의 상층 대기흐름에 대한 정확성이 MM5-RDAPS에 비해 더 좋아졌기 때문에, 이를 이용한 KTG 시스템의 숙련도가 높아졌음을 알 수 있다. 현업난류예측 입장에서 살펴볼 때, UM-KTG를 이용한 상층 난류예측이 RD-KTG를 이용하는 것보다 더 적은 개별난류구성인자들을 이용해 더 효율적이고 빠르게 계산될 수 있으며, 그 예측 결과도 UM-KTG가 RD-KTG보다 더 정확함을 알 수 있다.
- 8 이상으로 향상됨으로써, 항공 실무자들에게 예측된 난류 정보가 더 객관적이고 유용하게 사용할 수 있도록 만족되었다. 따라서, 상층 UM-KTG가 상층 RD-KTG보다 현재 한국 실정에 더 최적화된 한국형 항공난류예측 시스템임을 확인하였다.
- , T1-T5)을 구축할 때 사용한 PIREPs 개수의 양이 증가할수록 즉, 더 긴 기간 동안 관측된 PIREPs과 모형자료들을 이용해 개별난류지수들의 임계값 등을 결정할수록 그 예측성이 향상되었다. 또한 사용된 현업 일기모형의 수평 또는 연직 해상도가 좋거나, 모델 자체의 예측성능이 더 개선된 모델을 사용했을 때, 그를 이용한 통합난류예측 시스템의 예측성도 향상되었음을 알 수 있었다. 따라서, 본 연구에서는 먼저 장기간 (8년; 2002.
- 개별난류지수 개수에 대한 모든 민감도 실험에서 UM-KTG의 예측성들이 RD-KTG 보다 전반적으로 더 높은 값을 나타내는 것으로 보아, 모델 해상도가 더 좋고 상층 대기운동에 대한 예측이 더 정확한 현업일기모형을 사용했을 때 이를 초기값으로 해서 통합하는 KTG 시스템의 예측성도 향상됨을 알 수 있었다. 또한 실용적인 관점에서 상층 UM-KTG의 예측성이 0.8 이상으로 향상됨으로써, 항공 실무자들에게 예측된 난류 정보가 더 객관적이고 유용하게 사용할 수 있도록 만족되었다. 따라서, 상층 UM-KTG가 상층 RD-KTG보다 현재 한국 실정에 더 최적화된 한국형 항공난류예측 시스템임을 확인하였다.
- 마지막으로, 상층 RD-KTG와 UM-KTG에 구성된 개별 난류진단지수의 개수에 따른 예측성을 살펴보았을 때, RD-KTG는 개별난류지수 개수가 증가할수록 예측성이 점진적으로 향상되어 19개 난류지수로 KTG 시스템을 구성했을 때 AUC= 0.791로 가장 높은 값을 나타냈다. 반면, UM-KTG의 경우 8개의 개별난류지수를 이용할 때까지 시스템의 예측성이 급격히 증가하여 AUC = 0.
- 791로 가장 높은 값을 나타냈다. 반면, UM-KTG의 경우 8개의 개별난류지수를 이용할 때까지 시스템의 예측성이 급격히 증가하여 AUC = 0.821을 기록한 뒤 20개가 될 때까지 예측성의 변화가 거의 없이 나타났다. 개별난류지수 개수에 대한 모든 민감도 실험에서 UM-KTG의 예측성들이 RD-KTG 보다 전반적으로 더 높은 값을 나타내는 것으로 보아, 모델 해상도가 더 좋고 상층 대기운동에 대한 예측이 더 정확한 현업일기모형을 사용했을 때 이를 초기값으로 해서 통합하는 KTG 시스템의 예측성도 향상됨을 알 수 있었다.
- 79와 비교했을 때 크게 향상되지 않은 동일한 값이었다. 반면, 상층 UM-KTG의 경우 최근 6개월간 예측성이 AUC = 0.815로써, 구성된 진단지수들 중 최고인 DTF3의 AUC = 0.8보다 더 높고, 상층 RD-KTG에 비해서도 향상된 결과를 보였다. 계산된 예측성의 통계적 유의성을 살펴보기 위해 최근 6개월간 PIREPs의 1/2 크기를 가지는 100개의 샘플들을 랜덤하게 추출하고, 이들을 이용해 상층 KTG 시스템을 새롭게 반복해서 검증했다.
- 6은 상층 RD-KTG와 UM-KTG의 예측성 (AUC)들이 KTG 시스템을 구성하는 개별난류진단지수의 개수에 따라 각각 어떻게 변화하는지를 살펴본 그림이다. 상층 RD-KTG (실선)의 경우 시스템을 구성하는 난류지수의 개수가 증가할수록 점진적으로 그 예측성이 향상되어, 19개의 난류지수들을 통합해서 상층 RD-KTG를 구성했을 때 가장 높은 예측성 (AUC = 0.791)을 나타냈다. 반면, 상층 UM-KTG (점선)의 경우 시스템에 구성되는 난류지수개수가 8개가 될 때 (AUC = 0.
- 상층 RD-KTG와 UM-KTG를 검증하고 비교, 분석하기 위해 최근 6개월간 상층에서 관측된 총 1105개의 NIL 강도 PIREPs와 70개 MOG 강도 PIREPs를 수집하였다. 상층 RD-KTG의 경우 최근 6개월간 예측성이 AUC = 0.79로 나타났으며, 이는 구성된 개별난류진단지수들 중 최고의 예측성을 보인 DTF3의 0.79와 비교했을 때 크게 향상되지 않은 동일한 값이었다. 반면, 상층 UM-KTG의 경우 최근 6개월간 예측성이 AUC = 0.
- 여기에서 개별난류진단지수의 예측성 검증에 사용된 PIREPs는 8년간 현업일기예보모델 생산 시간이었던 00과 12 UTC를 중심으로 ± 2시간 이내에 발생한 자료만 사용하였으며, 상층 (중층)에 대해 사용된 PIREPs 개수는 총 42776 (790)개이고, 이 중 NIL은 27032 (398)개, LGT는 13984 (323)개, MOG 난류는 1760 (69)개로 나타났다.
- 815를 중심으로 큰 변동 없이 약 ± 7-8% 이내에 위치해 UM-KTG의 최근 6개월 간의 예측 결과가 통계적으로 유의함을 보여준다. 이는 앞 장에서 살펴본 상층 RD-KTG의 예측 결과인 0.79보다 크게 향상된 것으로써, 상층 UM-KTG가 최근 6개월간 한국 및 동아시아에서 관측된 PIREPs 자료들에 대해 개별난류지수들보다 향상된 예측을 하였으며, 상층 RD-KTG 보다 더 최적화 되었음을 확인할 수 있다.
- 결과적으로, 랜덤 예측성들의 최대 및 최소값이 원래의 예측성을 중심으로 ± 7-8% 이내에 존재하여 상층 KTG 시스템의 예측성이 통계적으로도 유의함을 알 수 있었다. 중층 RD-KTG 시스템의 경우, 최근 6개월간 관측된 PIREPs의 개수가 충분치 않아서 본 연구에서 예측성을 분석할 수 없었으며, 중층 UM-KTG는 구축될 수 없어서 중층 RD-KTG와 UM-KTG의 비교, 분석은 수행되지 않았다.
- 따라서, KTG 시스템에 사용되는 UM-RDAPS의 수평 해상도가 MM5-RDAPS 보다 높고, UM-RDAPS의 상층 대기흐름에 대한 정확성이 MM5-RDAPS에 비해 더 좋아졌기 때문에, 이를 이용한 KTG 시스템의 숙련도가 높아졌음을 알 수 있다. 현업난류예측 입장에서 살펴볼 때, UM-KTG를 이용한 상층 난류예측이 RD-KTG를 이용하는 것보다 더 적은 개별난류구성인자들을 이용해 더 효율적이고 빠르게 계산될 수 있으며, 그 예측 결과도 UM-KTG가 RD-KTG보다 더 정확함을 알 수 있다. 또한, 실제 항공산업에 종사하는 조종사, 항공 운항관리사 및 관제사 등이 예측된 난류 정보를 유용한 정보로써 활용하기 위해서는 MOG 난류에 대한 예측성이 최소한 80% (AUC= 0.
후속연구
- 그리고, 현업일기모형인 UM-RDAPS에 대응하는 PIREPs 자료가 1년 기간 동안 축적되면 RD-KTG와 UM-KTG의 계절에 따른 예측성 변화를 조사할 계획이며, 이를 통해서 계절별로 급격하게 변화하는 한국 및 동아시아 지역의 중·상층 대기운동 변화에 최적화된 KTG 시스템으로 개선시킬 수 있을 것이다.
- 차후 더 많은 중층 PIREPs 자료가 확보되면 구축된 중층 RD-KTG의 예측성을 분석할 예정이며, 중층 UMKTG도 구축하여 그 예측성들을 비교할 것이다. 또한, 2010년 5월 14일부터 현업 운용중인 UM-RDAPS는 2011년 5월 22일까지는 현업전구모델인UM-GDAPS 예측장만을 초기 및 경계조건으로 이용한 Cold-run UMRDAPS에서, 2011년 5월 23일 이후부터는 지역 4DVAR (four dimensional variational data assimilation)를 접합한 4DVAR UM-RDAPS로 새롭게 운용되고 있음을 감안할 때, 차후 지속적으로 축적될 4DVAR UM-RDAPS에 본 연구에서 구축된 RD-KTG와 UM-KTG를 적용시켜 비교 할 경우 더 공정한 비교가 될 것으로 사료된다. 그리고, 현업일기모형인 UM-RDAPS에 대응하는 PIREPs 자료가 1년 기간 동안 축적되면 RD-KTG와 UM-KTG의 계절에 따른 예측성 변화를 조사할 계획이며, 이를 통해서 계절별로 급격하게 변화하는 한국 및 동아시아 지역의 중·상층 대기운동 변화에 최적화된 KTG 시스템으로 개선시킬 수 있을 것이다.
- 차후 더 많은 중층 PIREPs 자료가 확보되면 구축된 중층 RD-KTG의 예측성을 분석할 예정이며, 중층 UMKTG도 구축하여 그 예측성들을 비교할 것이다. 또한, 2010년 5월 14일부터 현업 운용중인 UM-RDAPS는 2011년 5월 22일까지는 현업전구모델인UM-GDAPS 예측장만을 초기 및 경계조건으로 이용한 Cold-run UMRDAPS에서, 2011년 5월 23일 이후부터는 지역 4DVAR (four dimensional variational data assimilation)를 접합한 4DVAR UM-RDAPS로 새롭게 운용되고 있음을 감안할 때, 차후 지속적으로 축적될 4DVAR UM-RDAPS에 본 연구에서 구축된 RD-KTG와 UM-KTG를 적용시켜 비교 할 경우 더 공정한 비교가 될 것으로 사료된다.
- 한편, 중층 RDKTG의 경우, 최근 6개월간 00과 12 UTC를 중심으로 ±2시간 이내에 중층에서 관측된 PIREPs 자료의 개수가 총 18개 (NIL: 13개, MOG: 2개)에 불과하기 때문에 본 연구에서 그 예측성을 검증할 수 없었다. 차후 중층 PIREPs 자료가 더 많이 축적이 되면, 이를 검증할 계획이다.
- 이는 8개 이후 추가되는 개별난류진단지수들의 물리적 의미들이 이미 8개로 구성된 UM-KTG에 충분히 포함되어 더 이상 추가적인 예측성 향상이 없었던 것으로 사료된다. 하지만, 이러한 해석은 사용된 관측 자료 및 기간, 지역 및 모델 등에 따라 달라질 수 있기 때문에, 특별한 사례에 대한 고해상도 수치모델 분석 (e.g., Kim and Chun, 2011)을 이용한 추가적인 연구가 필요할 것이라 생각된다.
- 그리고, 현업일기모형인 UM-RDAPS에 대응하는 PIREPs 자료가 1년 기간 동안 축적되면 RD-KTG와 UM-KTG의 계절에 따른 예측성 변화를 조사할 계획이며, 이를 통해서 계절별로 급격하게 변화하는 한국 및 동아시아 지역의 중·상층 대기운동 변화에 최적화된 KTG 시스템으로 개선시킬 수 있을 것이다. 한편, 본 연구에서 개발된 KTG 시스템은 모듈 형태로 항공청 서버에 구축되어 현업 항공난류예보에 중요한 정보를 제공할 것이며, 궁극적으로 급작스럽게 발생하는 항공난류로 인한 인적, 물적 피해를 최소화하여 한국 및 동아시아 영역에서의 안전한 항공 여행에 도움을 줄 것으로 기대된다.
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