[논문]시간 고해상도 라디오존데 관측 자료를 이용한 WRF 모델 행성경계층고도 정확도 평가

강미선; 임윤규; 조창범; 김규랑; 박준상; 김백조

doi:10.14191/atmos.2016.26.4.673

[국내논문] 시간 고해상도 라디오존데 관측 자료를 이용한 WRF 모델 행성경계층고도 정확도 평가
Accuracy Assessment of Planetary Boundary Layer Height for the WRF Model Using Temporal High Resolution Radio-sonde Observations 원문보기

대기 = Atmosphere, v.26 no.4, 2016년, pp.673 - 686

강미선 (국립기상과학원 응용기상연구과) , 임윤규 (국립기상과학원 응용기상연구과) , 조창범 (국립기상과학원 응용기상연구과) , 김규랑 (국립기상과학원 응용기상연구과) , 박준상 (국립기상과학원 응용기상연구과) , 김백조 (국립기상과학원 응용기상연구과)

Abstract ▼ AI-Helper

Understanding limitation of simulation for Planetary Boundary Layer (PBL) height in mesoscale meteorological model is important for accurate meteorological variable and diffusion of air pollution. This study examined the accuracy for simulated PBL heights using two different PBL schemes (MYJ, YSU) in Weather Research and Forecasting (WRF) model during the radiosonde observation period. The simulated PBL height were verified using atmospheric sounding data obtained from radiosonde observations that were conducted during 5 months from August to December 2014 over the Gumi weir in Nakdong river. Four Dimensional Data Assimilation (FDDA) using radiosonde observation data were conducted to reduce error of PBL height in WRF model. The assessment result of PBL height showed that RMSE with YSU scheme were lower than that with MYJ scheme in the day and night time, respectively. Especially, the WRF model with YSU scheme produced lower PBL height than with the MYJ scheme during night time. The YSU scheme showed lower RMSE than the MYJ scheme on sunny, cloudy and rainy day, too. The experiment result of FDDA showed that PBL height error were reduced by FDDA and PBL height at the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-1}$ (YSU_FDDA_2) were similar to observation compared to the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-4}$ (YSU_FDDA_1).

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

현재 우리나라 기상청에서는 백령도, 흑산도, 고산, 포항, 속초에서 일 2회 정규 고층기상관측을 실시하고 있으나 국지규모 기상현상에 활용하기에는 시 · 공간적인 제약이 따른다. 따라서 낙동강 중류에서 3시간 간격으로 수행한 고층기상관측자료로부터 산정된 PBL 고도를 이용하여 평가하고자 한다. 또한 YSU 방안을 대상으로 연직 분석을 통해 PBL 고도 오차원인을 파악하고, PBL 고도 오차를 줄이기 위한 방안으로 라디오 존데 자료를 이용한 자료동화(FDDA, Four-Dimensional Data Assimilation) 실험을 수행하고자 한다.
본 연구에서는 낙동강 수변지역에서 관측한 시간고해상도 라디오존데 자료를 이용하여 WRF 모델의 MYJ, YSU PBL 방안에 따른 PBL 고도 정확도를 평가하였다. 또한 YSU PBL 방안을 대상으로 라디오존데 자료를 이용하여 FDDA 수행하였고 이를 통해 PBL 고도의 정확도를 향상시키고자 하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다.
따라서 낙동강 중류에서 3시간 간격으로 수행한 고층기상관측자료로부터 산정된 PBL 고도를 이용하여 평가하고자 한다. 또한 YSU 방안을 대상으로 연직 분석을 통해 PBL 고도 오차원인을 파악하고, PBL 고도 오차를 줄이기 위한 방안으로 라디오 존데 자료를 이용한 자료동화(FDDA, Four-Dimensional Data Assimilation) 실험을 수행하고자 한다.
본 연구에서는 낙동강 수변지역에서 관측한 시간고해상도 라디오존데 자료를 이용하여 WRF 모델의 MYJ, YSU PBL 방안에 따른 PBL 고도 정확도를 평가하였다. 또한 YSU PBL 방안을 대상으로 라디오존데 자료를 이용하여 FDDA 수행하였고 이를 통해 PBL 고도의 정확도를 향상시키고자 하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다.
본 연구에서는 중규모 기상모델의 PBL 고도 산정방식에 따른 정확도를 평가하기 위하여, PBL 모수화 방안 중 가장 많이 사용하고 있는 MYJ (MellorYamada-Janjic) PBL (Janjic, 1990) 방안과 YSU (YonSei University) PBL (Hong et al., 2006) 방안을 대상으로 모델 PBL 고도 정확도를 평가하고자 한다. 현재 우리나라 기상청에서는 백령도, 흑산도, 고산, 포항, 속초에서 일 2회 정규 고층기상관측을 실시하고 있으나 국지규모 기상현상에 활용하기에는 시 · 공간적인 제약이 따른다.

제안 방법

라디오존데 관측은 2014년 8월부터 12월까지 5개월 동안 각 월별 4일씩 수행되었고 고해상도 시간간격의 고층기상관측자료를 얻기 위하여 3시간 간격으로 라디오존데를 비양하였다. 1일 8회[00, 03, 06, 09, 12, 15, 18, 21 LST (Local Standard Time)] 에 걸쳐 매달 32회, 총 160회 관측이 이루어졌다. 라디오존데를 이용하여 관측된 기상요소는 기온, 습도, 기압, 풍향, 풍속으로 관측된 기상자료를 이용하여 PBL 고도를 산정하였다.
YSU PBL 방안은 비국지 맴돌이 확산 계수를 이용하여 난류 속을 계산한다. YSU PBL 방안은 MRF (Medium Range Forecast) 모델의 PBL 방안을 기반으로 상층 유입효과를 명시적으로 처리하여 개선하였다. PBL 고도는 지표면의 플럭스로 계산된 지표면부근의 온위와 경계층 고도에서의 온위의 역경도항과 지표층과 그 위층의 안정도를 판별하는 Rib를 고려하여 계산된다.
YSU PBL 방안을 이용한 실험을 대상으로 PBL 고도 산정에 관여하는 가온위와 풍속의 연직 프로파일을 검증하고, PBL 고도 정확도를 향상시키는 방안으로 라디오존데 자료를 이용한 자료동화를 수행하였다. 사례는 전체 사례 중 종관장 영향을 받지 않고 맑은 날이 지속된 사례인 Exp(11)를 이용하였다.
YSU, MYJ의 날씨 별 PBL 고도 오차를 살펴보았다(Table 3). 날씨 별로 분석 하였을 때도 주간에는 YSU의 RMSE가 작았고 야간에는 MYJ가 작았다.
, 2014). 따라서 가온위와 풍속을 보다 정확하게 모의하고자 하고자 PBL 고도의 오차가 컸던 2014년 11월 20일을 대상으로 FDDA 방법을 이용하여 넛징 계수 실험을 추가적으로 수행하였다. 넛징 계수를 3.
따라서 넛징 실험에 대해 최적화된 넛징 계수를 찾기 위해 바람과 기온의 넛징 계수(단위: s−1 )를 각각 3.0 × 10−4 ,3.0 × 10−1로 설정하여 실험(이하 넛징 계수 실험)을 수행하였다.
또한 사례 별 모델 RMSE (m)와 Bias (m)를 Table 3에 나타내었고, 전 기간, 주간(0700-1800 LST) · 야간(1900-0600 LST) 및 날씨 별 (맑은 날, 흐린 날, 강수일, 안개일)로 세분화하여 나타내었다.
334o E)에서 라디오존데를 이용하여 고층기상관측을 수행하였다. 라디오존데 관측은 2014년 8월부터 12월까지 5개월 동안 각 월별 4일씩 수행되었고 고해상도 시간간격의 고층기상관측자료를 얻기 위하여 3시간 간격으로 라디오존데를 비양하였다. 1일 8회[00, 03, 06, 09, 12, 15, 18, 21 LST (Local Standard Time)] 에 걸쳐 매달 32회, 총 160회 관측이 이루어졌다.
1일 8회[00, 03, 06, 09, 12, 15, 18, 21 LST (Local Standard Time)] 에 걸쳐 매달 32회, 총 160회 관측이 이루어졌다. 라디오존데를 이용하여 관측된 기상요소는 기온, 습도, 기압, 풍향, 풍속으로 관측된 기상자료를 이용하여 PBL 고도를 산정하였다. 8월에서 12월까지의 관측 날짜에 대한 실험명을 각각 Exp(8), Exp(9), Exp(10), Exp(11), Exp(12)로 명명 하였다(Table 2).
마지막으로 모델에서 산정된 PBL 고도는 관측 PBL 고도를 이용하여 평가되었다. 모델 평가방법으로는 편의(Bias)와 평균 제곱근 오차(RMSE, Root Mean Square Error)를 이용하였다.
, 2000). 본 연구에서는 관측치를 3시간 간격으로 직접 내삽하는 관측 넛징을 사용하였다. FDDA 방법에 활용된 고층관측자료는 5 hPa 간격의 온도, 노점 온도, 풍속, 풍향, 기압, 고도이다.
YSU PBL 방안을 이용한 실험을 대상으로 PBL 고도 산정에 관여하는 가온위와 풍속의 연직 프로파일을 검증하고, PBL 고도 정확도를 향상시키는 방안으로 라디오존데 자료를 이용한 자료동화를 수행하였다. 사례는 전체 사례 중 종관장 영향을 받지 않고 맑은 날이 지속된 사례인 Exp(11)를 이용하였다. 본 연구에서 사용된 자료동화 기법은 오차를 줄이는데 효율적인 방법인 FDDA (Four-Dimensional Data Assimilation) 방법이다(Stauffer and Seaman, 1990, 1994).
약 1 km 고도에서 온위와 풍속이 급격하게 변하기 때문에 1 km를 기준으로상 · 하층 오차를 분석하였다.
Parcel 방법을 이용하여 PBL 고도를 산정할 때에는 주간과 야간에 다른 방법을 적용하였다. 주간에는 Lohou et al. (1998)이 제시한 방법을 응용하여 상층 관측으로부터 얻은 기온, 온위, 상당온위의 감률이 가장 크게 나타나는 고도를 PBL 고도로 결정하였다. 그리고 야간에는 지표 안정층의 상단을 PBL 고도로 결정하였다(Kaimal and Finnigan, 1994; Min et al.
이러한 수치 모델의 PBL 방안 별 민감도 분석에 관한 연구들은 대부분 기온과 풍속 같은 지표면 기상 변수와 그 변수들의 연직 구조 특성 분석에 초점을 맞춰 진행되었다. 한편 PBL 방안에 따른 PBL 고도를 분석한 연구가 있다고 하더라도 실제 PBL 고도 관측자료는 없이 PBL 방안 별로 비교 하였거나 시간 해상도가 낮은 관측 자료를 사용하여 분석 하였다. 또한 국내에서는 관측 PBL 고도를 이용하여 수치모델 PBL 고도를 분석하고 평가한 연구가 부족한 실정이다.

대상 데이터

2014년 11월 20일 사례의 경우에는 Bias 가 −418.7 m로 PBL 고도는 과소 모의되었고 RMSE 는 488.2 m 수준으로 나타났다.
본 연구에서는 관측치를 3시간 간격으로 직접 내삽하는 관측 넛징을 사용하였다. FDDA 방법에 활용된 고층관측자료는 5 hPa 간격의 온도, 노점 온도, 풍속, 풍향, 기압, 고도이다. 관측 넛징을 할 때에 넛징 계수가 너무 크면 관측이 모델 내에 너무 강하게 내삽 되어 모델의 불균형을 초래 할 수 있다.
4에 지표면 현열속과 OBS-Pa로 산정된 PBL 고도를 나타내었다. 지표면 현열속은 낙동강 구미보 G4 플럭스 타워(Kang et al. (2015)의 Fig. 1b 참조)의 10 Hz 자료를 이용하였다. PBL 고도는 밤시간에 낮았다가 지표면 가열이 강한 낮 시간에 가장 잘 발달하고 밤시간에 다시 낮아지는 일 변화 패턴을 보였다.

데이터처리

Parcel 방법으로 산정된 관측 PBL 고도를 Rib 방법의 PBL 고도와 비교하였다. Figure 3은 8월부터 12월[Exp(8) - Exp(12)]까지 산정된 관측 PBL 고도를 시간(LST, Local Standard Time) 별로 나타낸 것이다.
, 2010). 관측 PBL 고도는 Parcel 방법을 이용하여 산정하였고, 이를 벌크 리차드슨 수(Rib; Bulk richardson number) 방법과 비교하였다. Parcel 방법은 온도, 비습 등의 난류 혼합에 의해 직접적으로 영향을 받는 물리량의 연직 분포로 PBL 고도를 결정하는 방법으로, PBL 내에서는 난류에 의해 열, 수증기, 운동량이 연직으로 균일하게 혼합되므로 상층관측으로부터 얻은 온위와 혼합비의 연직 분포를 이용하여 PBL 고도를 결정할 수 있다 (Benkley and Schulman, 1979; Lohou et al.

이론/모형

PBL 방안은 기존 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 MYJ PBL 방안과 YSU PBL 방안을 이용하였다. MYJ PBL 방안은 국지 1.
마지막으로 모델에서 산정된 PBL 고도는 관측 PBL 고도를 이용하여 평가되었다. 모델 평가방법으로는 편의(Bias)와 평균 제곱근 오차(RMSE, Root Mean Square Error)를 이용하였다. 본 연구의 전반적인 연구 흐름도는 Fig.
사례는 전체 사례 중 종관장 영향을 받지 않고 맑은 날이 지속된 사례인 Exp(11)를 이용하였다. 본 연구에서 사용된 자료동화 기법은 오차를 줄이는데 효율적인 방법인 FDDA (Four-Dimensional Data Assimilation) 방법이다(Stauffer and Seaman, 1990, 1994). FDDA 방법에는 종관장을 따르는 관측치를 이용하여 경계 조건을 변화시키고 격자 형태로 내삽하는 분석 넛징(Analysis nudging)과 관측치를 직접 내 삽하는 관측 넛징(Observation nudging)이 있다(Shafran et al.
본 연구에서 사용한 기상모델은 NCAR (National Center for Atmospheric Research)에서 개발된 WRF 모델 버전 3.4.1을 이용하였다. WRF는 비정역학 모델로 미규모, 중규모 기상 현상을 모의하기에 적합하다.

성능/효과

2014년 11월 18일 1500 LST에 풍속은 전 층에서 전반적으로 과대 모의를 보였고 1 km 이하와 이상에서의 RMSE는 각각 2.9 m s−1와 1.6 m s−1로 1 km 이하에서의 오차가 더 크게 나타났다.
0600 LST에 OBS-Pa는 1,115 m이고 OBS-Ri는 935 m로 그 차이가 299 m로 가장 크게 나타났고 1500 LST에 OBS-Pa와 OBS-Ri 는 각각 1,302 m, 1,240 m로 그 차이가 62 m로 가장 작게 나타났다. OBS-Pa의 평균 PBL 고도는 721 m이고 OBS-Ri은 평균 PBL 고도는 615 m로 OBS-Pa 방법이 평균 106 m 정도 PBL 고도를 높게 산정하는 경향을 나타냈다(Fig. 3f).
WRF 모델에서 YSU, MYJ 방안을 이용하여 PBL 고도를 산정하였을 때 Exp(8) - Exp(12)의 모든 사례에서 두 방안 모두 일 변동 특성은 잘 모의하였다. 그러나 YSU 방안과 MYJ 방안의 주간 전체 Bias는 각각 −251.
4 K 로 과소 모의 되었다. 관측 가온위의 연직 구조가 하층에서 상층까지 거의 일정하다가 상층에서 급격한 감률을 보이는 일반적인 온위 연직 구조 일 때, 모델이 보다 연직 구조 오차를 작게 모의하였고 PBL 고도의 정확도도 보다 크게 나타났다. 또한 하층에서 풍속의 절대 오차와 상관없이 가온위와 풍속의 연직 구조가 관측과 비슷할 때 PBL 고도 모의 오차가 작게 나타났다.
그러나 YSU 방안과 MYJ 방안의 주간 전체 Bias는 각각 −251.3 m, −124.4 m로 과소 모의를 보였고 각각의 RMSE는 732.4 m, 890.2 m로 MYJ 방안의 오차가 157.6 m 정도 크게 나타났다.
8 m보다 개선되었다. 그러나 YSU_FDDA_1의 경우, 0900 LST 이후에도 PBL 고도를 YSU와 비슷한 수준으로 모의하였지만 관측자료를 넛징하였음에도 불구하고 YSU 보다 오차가 증가하였고 여전히 과소모의 하는 경향을 보였다. 세부적으로 1200 LST에는 372 m로 관측보다 566 m 낮게 모의하였고 1500 LST에는 575 m로 관측보다 1,035 m 낮게 모의하였다.
, 2013). 그러나 본 연구에서는 Exp(8) 과 Exp(12)를 제외한 모든 사례에서는 MYJ보다 YSU 가 낮 시간 동안 PBL 고도를 보다 높게 모의하여 선행연구와 다른 양상을 보였다. Exp(8)의 경우에는 주간에 YSU가 MYJ 보다 PBL 고도를 낮게 모의하였고 RMSE는 YSU가 MYJ보다 252.
특히 YSU 방안은 낮은 연직 혼합에 의해 MYJ 방안보다 PBL 고도를 낮게 모의하였다. 날씨 별로 분석한 결과에서는 맑은 날과 흐린 날, 강수일 모두 YSU 방안이 MYJ 방안보다 낮은 RMSE를나타냈다.
Figure 5의 모든 사례[Exp(8) - Exp(12)]에서 YSU, MYJ 모두 관측과 마찬가지로 낮 시간에는 PBL 고도를 높게 형성하였고 저녁 시간에는 하강하는 일 변동성을 잘 모의하였다. 두 PBL 방안 중 PBL 고도 최대치가 나타나는 시점은 MYJ보다 YSU가 관측과 보다 유사하게 모의하였다. 그러나 두 방안 모두 낮 시간 동안 PBL 고도의 오차가 크게 나타났다.
YSU_ FDDA_2의 경우에도 여전히 관측보다는 과소 모의를 하였지만 1200 LST의 PBL 고도는 367 m로 관측과 301 m 정도의 차이를 보였다. 또한 1500 LST에는 999 m로 관측보다 611 m 정도 과소 모의를 보였으며 1800 LST에도 YSU_FDDA_2는 94 m로 YSU (20 m)와 YSU_FDDA_1 (20 m)보다 개선됨을 보였다. YSU_ FDDA_1은 YSU_FDDA_2에 비해 넛징 계수가 너무 작기 때문에 모델 상태의 발달에 아주 작은 영향을 미치게 되어 기상장을 효과적으로 개선하기 어려운 것으로 판단된다.
라디오존데 자료를 이용하여 관측 PBL 고도를 산정한 결과 Exp(8) - Exp(12)의 평균 PBL 고도는 OBSPa 방법의 경우에는 721 m, OBS-Ri 방법의 경우에는 평균 PBL 고도는 615 m로 OBS-Pa 방법이 PBL 고도를 높게 산정하는 경향을 보였으나 일 변화 패턴은 비교적 잘 일치하였다. PBL 고도는 지표면 현열속이 강한 낮 시간에는 강한 열적 난류를 발달시켜 PBL 고도를 높게 형성시켰고 현열속이 약해짐에 따라 낮아지는 일변화 패턴을 보였다.
마지막으로 YSU 방안의 Exp(11) 사례에 대하여 라디오존데 자료를 이용한 관측 넛징을 수행함으로써 PBL 고도의 오차를 어느 정도 줄일 수 있었다(Table 4). 그러나 YSU_FDDA_1, YSU_FDDA_2 두 실험 모두, 고층기상관측 자료 동화 효과에 따른 야간 PBL 고도의 정확도 향상 효과는 미미하였다.
그러나 YSU_FDDA_1, YSU_FDDA_2 두 실험 모두, 고층기상관측 자료 동화 효과에 따른 야간 PBL 고도의 정확도 향상 효과는 미미하였다. 반면, YSU_ FDDA_2를 통해서 관측 넛징이 주간 PBL 고도 오차 감소에는 긍정적인 결과를 나타내는 것을 확인하였다. 한편, YSU_FDDA_1의 경우에는 주간에도 관측 넛징을 수행하기 전인 YSU와 비슷한 결과를 나타냈으며 심지어 오차가 증가하는 경우도 존재했다.
앞선 결과로부터 모델에서 PBL 고도의 오차를 줄이기 위해서는 PBL 내의 가온위와 풍속의 연직구조를 정확하게 모의 것이 중요하다고 판단되었다. 한편 수치모델에서 라디오존데 자료를 자료동화에 사용함으로써 단기 예측성을 향상시킨다고 하였다(Hwang et al.
EXP(12)는 OBS-Pa가 OBS-Ri 보다 PBL 고도를 460 m 낮게 산정하였고, EXP(12)를 제외한 나머지 사례에서는 OBS-Pa가 OBSRi보다 PBL 고도를 높게 산정하였다. 전체 사례일 평균을 나타낸 Fig. 3f에서도 두 방법 모두 1500 LST에 PBL 고도가 가장 높게 형성되었고, 저녁에는 하강하는 패턴을 나타냈다. 그러나 2100 LST를 제외한 모든 시간에서 OBS-Ri는 OBS-Pa보다 PBL 고도를 낮게 산정하는 경향을 보였다.
6 m 정도 크게 나타났다. 주간에 PBL 방안에 따른 결과 차이는 크진 않지만 전반적으로 YSU 방안을 이용하였을 때 RMSE가 MYJ보다 작게 나타났다. 주간 두 방안 모두 과소 모의 되는 결과는 Hu et al.
PBL 고도는 밤시간에 낮았다가 지표면 가열이 강한 낮 시간에 가장 잘 발달하고 밤시간에 다시 낮아지는 일 변화 패턴을 보였다. 특히 낮 시간의 높은 지표면 현 열속은 강한 열적 난류를 발달시켜 PBL 고도를 높게 발달시키는 것을 확인할 수 있었다. PBL 고도의 평균은 Exp(9)가 가장 높았고 Exp(10), Exp(12), Exp(11), Exp(8) 순으로 낮게 나타났다.
9에 각각 나타내었다. 풍속의 연직 분포 분석 결과, FDDA를 적용한 두 실험 모두 풍속은 여전히 하층에서 관측보다 과소 모의하였으나, 두 실험 모두 300 m 이하에서의 오차가 줄었고 YSU보다 풍속이 상층(약 1 km)으로 갈수록 줄어들었다. 그 중 YSU_FDDA_2가 YSU_ FDDA_1보다 풍속의 연직 구조를 관측과 더욱 비슷 하게 모의하였다.

후속연구

향후 다양한 사례와 다양한 PBL 모수화 방안을 이용한 추가적인 모델 PBL 고도 평가가 필요하다. 또한 모델에서의 PBL 고도를 정확하게 모의하기 위한 다양한 방법의 자료동화 등의 초기 입력자료 개선 노력이 지속적으로 필요할 것이다.
향후 다양한 사례와 다양한 PBL 모수화 방안을 이용한 추가적인 모델 PBL 고도 평가가 필요하다. 또한 모델에서의 PBL 고도를 정확하게 모의하기 위한 다양한 방법의 자료동화 등의 초기 입력자료 개선 노력이 지속적으로 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Parcel 방법이란 무엇인가?	관측 PBL 고도는 Parcel 방법을 이용하여 산정하였고, 이를 벌크 리차드슨 수(Rib; Bulk richardson number) 방법과 비교하였다. Parcel 방법은 온도, 비습 등의 난류 혼합에 의해 직접적으로 영향을 받는 물리량의 연직 분포로 PBL 고도를 결정하는 방법으로, PBL 내에서는 난류에 의해 열, 수증기, 운동량이 연직으로 균일하게 혼합되므로 상층관측으로부터 얻은 온위와 혼합비의 연직 분포를 이용하여 PBL 고도를 결정할 수 있다 (Benkley and Schulman, 1979; Lohou et al., 1998).
	MYJ PBL 방안은 무엇을 이용하여 열과 수분 속을 계산하는가?	MYJ PBL 방안은 국지 1.5차수 국지 종결 방안으로서 TKE (Turbulent Kinetic Energy) 진단 방정식을 이용하여 열과 수분 속을 계산한다. 열과 수분 속을 계산하기 위한 방정식은 혼합 항을 포함하고 있기 때문에 큰 맴돌이 효과를 나타낼 수 있다.
	본 연구에서 적용한 WRF 모델의 도메인은?	WRF는 비정역학 모델로 미규모, 중규모 기상 현상을 모의하기에 적합하다. 도메인은 단일 도메인으로 PBL 고도 모의에 있어서 종관 변화를 반영하기 위하여 우리나라 전역을 포함하였다(Fig. 1).

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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