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문제 정의
- 본고에서는 2011년 일본에 큰 피해를 입힌 태풍 탈라스, 강우사상에 대해 10 km와 2 km의 공간 해상도, 11개의 앙상블 멤버를 가지는 수치예보자룔 강우 및 홍수 예측에 적용한 연구사례에 대해 소개하고자 한다. 수치예보모델은 JMA 비정압모델(Non-Hydmstatic Model; NHM)을 이용하였으며, 10 km 격자는 Kain-Fritsch 적운모수화기법을 이용하여 대류를 명시적으로 해석하였다.
- 본고에서는 수치예보자료를 통한 강우 및 홍수예측 적용성을 검토하기 위해 한국 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모 모델(MSM), 앙상블 수치예보의 적용성을 검토하였다. 우선 국지예보모델(LDAPS)과 중규모 모델(MSM)은 국내의 강우 및 홍수예측에 적용 가능성이 있다고 판단되며, 홍수 예 .
- 6 이로 산지 유역이다. 신구강 유역내에는 5개의 댐이 위치해있으며 본고에서는 그림 6읠 1번과 4번에 해당되는 푸타츠노 댐 유역과 나나이로 댐 유역에 대한홍수 예측 평가를 소개하고자 한다.
- 이에 본고에서는 수치예보모델을 이용하여 기상 및 수자원 간의 연계를 통한 강우 및 홍수 예측의 적용성을 검토하기 위해 한국 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 예측 도메인에 한국을 포함하는 일본 기상청의 중규모 모델(MSM) 적용사례를 소개하고자 하며, 또한 결정론적 수치예보가 아닌 앙상블 수치예보자료의 강우 및 홍수예측 적용사례를 소개하고자 한다.
제안 방법
- 10 km 도메인은 36시간의 예측시간을 가지며, 초기조건을 위한 JMA non-hydrostatic 4DVAR (JNoVA) 자료동화 시스템을 이용하였고, 일본 GSM을 경계조건으로 사용하였다. 또한 JMA 1주일 앙상블 예보자료의 초기 및 경계조건의 섭동을 통해 앙상블 멤버를 생성하였다.
- 또한 JMA 1주일 앙상블 예보자료의 초기 및 경계조건의 섭동을 통해 앙상블 멤버를 생성하였다. 2 km 격자의 앙상블 예측은 10 km 예측자료를 초기 및 경계조건으로 하여 30시간 예측을 수행하였다. 그림 2는 10 km와 2km 격자 수치예보 도메 인과 예보 모식도를 보여준다.
- 경계조건으로 사용하였다. 또한 JMA 1주일 앙상블 예보자료의 초기 및 경계조건의 섭동을 통해 앙상블 멤버를 생성하였다. 2 km 격자의 앙상블 예측은 10 km 예측자료를 초기 및 경계조건으로 하여 30시간 예측을 수행하였다.
- 본 연구에서는 표 2와 같이 2014년 8월 초순 중심기압이 980 hPa를 기록한 제12호 태풍 '나크리'(Nakri), 8월 하순 북태평양 기단과 시베리아기단 사이에 저기압의 형성으로 인한 정체전선에 따른 집중호우, 2016년 10월 남부지방에 큰 피해를 입힌 제 18호 태풍 '차바'(Chaba) 3개의 호우 사상을 대상으로 LDAPS와 MSM의 예측 성능을 비교 . 검토하였다.
- 또한 3시간 간격으로 GSM으로부터 경계조건을 제공받아 2013 년 이전에는 1일 8회 3시간 간격으로 33시간과 15 시간 예측을 반복적으로 수행하였으나, 2013년 이후에는 1일 8회 3시간 간격으로 39시간 예측자료를 제공하며, 자료동화 기법으로는 4차원 변분법 (4-Dimensional Variational Method; 4DVAR) 을 이용한다. 본고에서는 MSM의 모든 예측자료를 이용하지 않고 LDAPS와의 초기시간을 동일하게 하기 위해 03, 09, 15, 21 KST의 39시간 예측자료를 이용하여 LDAPS의 결과와 비교하였다. 그림 1은 LDAPS와 MSM의 예측 도메인과 공간 예즉 정확도 검증을 위한 도메인을 나타대며, 표 1은 LDAPS와 MSM의 제원을 나타낸다.
- 국내의 통합 수치예보모델은 UM을 사용하였기 때문에 영국 지역에 최적화되어 개발되어 있으므로 현재는 우리나라를 포함한 동아시아 지역의 지형조건, 지표 이용도, 해수면 온도 등을 최적화하는 작업을 지속적으로 진행 중에 있다. 본고에서는 기상청 수치예보모델에서 고해상도 공간분해능을 가진 LDAPS 를 이용하여 강우 및 홍수예측 정확도를 평가하였다. LDAPS의 공간 해상도는 1.
- RSM의 경우에는 컴퓨터 계산능력의 향상으로 MSM으로 대체되어 2007 년 12월부터 예측이 중지되었다. 본고에서는 단기의 폭우 등 재해를 가져오는 기상현상을 예보하고 수자원 분야와의 연계 연구가 이루어지고 있는 MSM을 이용하여 강우 및 홍수예측 정확도를 평가하고, 한국의 LDAPS 결과와 비교 . 검토하였다.
대상 데이터
- LDAPS와 MSM의 예측 정확도를 평가하기 위한 대상유역은 낙동강 수계의 남강댐 유역 내 산청 수위관측소를 출구로 하는 산청유역이다(그림 3). 산청 지점은 1976년 3월에 관측을 개시하여 많은 수문자료를 보유하고 있으며, 기존 연구를 통해 수위-유량 관계곡선식의 검증되었고, 강우-유출 모의가 이루어진 바 있다(Yu et al.
- MSM의 공간 해상도는 5 km이며, LDAPS와 달리 Kain-Fritsch 적운모수화 기법을 이용하여 대류를 명시적으로 해석한다. MSMe 연직으로 약 22 km까지 50층으로 구성되며, 예측 도메인은 일본을 중심으로 한국 전역과 중국 일부 지역에 대하여 481x505개의 격자로 구성된다. 또한 3시간 간격으로 GSM으로부터 경계조건을 제공받아 2013 년 이전에는 1일 8회 3시간 간격으로 33시간과 15 시간 예측을 반복적으로 수행하였으나, 2013년 이후에는 1일 8회 3시간 간격으로 39시간 예측자료를 제공하며, 자료동화 기법으로는 4차원 변분법 (4-Dimensional Variational Method; 4DVAR) 을 이용한다.
- 또한 3시간 간격으로 전 지구예보모델인 GDAPS로부터 경계조건을 제공받아 1일 8회(00, 06, 12, 18 KST : 3시간 예측; 03, 09, 15, 21 KST : 36시간 예측) 예측을 수행하며, 자료 동화기법으로는 3차원 변분법 (3-Dimensional Variational Method; 3DVAR)을 이용한다. 선행시간(Lead time)에 따른 강우 및 홍수예측의 정확도 변동성을 평가하기 위해 03, 09, 15, 21 KST의 36시간 예측 자료를 이용하였다.
- 앙상블 수치예보의 예측 정확도를 평가하기 위한 대상유역은 일본 키이반도에 위치한 신구강 유역이다(그림 6). 신구강 유역의 유역면적은 2, 360 km2이며, 유역평균고도는 EL.
이론/모형
- 검토하였다. MSM의 공간 해상도는 5 km이며, LDAPS와 달리 Kain-Fritsch 적운모수화 기법을 이용하여 대류를 명시적으로 해석한다. MSMe 연직으로 약 22 km까지 50층으로 구성되며, 예측 도메인은 일본을 중심으로 한국 전역과 중국 일부 지역에 대하여 481x505개의 격자로 구성된다.
- MSMe 연직으로 약 22 km까지 50층으로 구성되며, 예측 도메인은 일본을 중심으로 한국 전역과 중국 일부 지역에 대하여 481x505개의 격자로 구성된다. 또한 3시간 간격으로 GSM으로부터 경계조건을 제공받아 2013 년 이전에는 1일 8회 3시간 간격으로 33시간과 15 시간 예측을 반복적으로 수행하였으나, 2013년 이후에는 1일 8회 3시간 간격으로 39시간 예측자료를 제공하며, 자료동화 기법으로는 4차원 변분법 (4-Dimensional Variational Method; 4DVAR) 을 이용한다. 본고에서는 MSM의 모든 예측자료를 이용하지 않고 LDAPS와의 초기시간을 동일하게 하기 위해 03, 09, 15, 21 KST의 39시간 예측자료를 이용하여 LDAPS의 결과와 비교하였다.
- 따라서 LDAPS도 미세물리 과정으로 강수현상을 모사할 수 있어 적운모수화를 적용하지 않는다. 또한 3시간 간격으로 전 지구예보모델인 GDAPS로부터 경계조건을 제공받아 1일 8회(00, 06, 12, 18 KST : 3시간 예측; 03, 09, 15, 21 KST : 36시간 예측) 예측을 수행하며, 자료 동화기법으로는 3차원 변분법 (3-Dimensional Variational Method; 3DVAR)을 이용한다. 선행시간(Lead time)에 따른 강우 및 홍수예측의 정확도 변동성을 평가하기 위해 03, 09, 15, 21 KST의 36시간 예측 자료를 이용하였다.
- 소개하고자 한다. 수치예보모델은 JMA 비정압모델(Non-Hydmstatic Model; NHM)을 이용하였으며, 10 km 격자는 Kain-Fritsch 적운모수화기법을 이용하여 대류를 명시적으로 해석하였다.
성능/효과
- MSM의 경우 선행시간 20시간 후에도 관측강우의 패턴과 유사한 예측 결과를 보였으며, 강우의 첨두값에서도 관측 강우와 유사하게 나타났다. 6시간 후 새로 갱신되는 두 번째 예측결과(2014/08/01/21:00 Start)를 살펴보면 LDAPS의 경우 강우의 발생 시점을 잘 예측하고 있으나, 강우의 첨두값에서 과대 예측하는 것으로 나타났으며, MSM의 경우 앞선 첫 번째 예측과 같이 강우 발생 초기부터 패턴을 잘 따르고 있으나, 강우의 첨두값 부분에서는 다소 과소 예측함을 알 수 있었다. 세 번째의 예측 결과(2014/08/02/03:00 Start)에서는 LDAPS 와 MSM이 강우의 첨두값 부분까지는 유사한 예측 패턴을 보이고 있으나, 첨두값 이후에는 MSM 의 경우 패턴을 잘 예측하는 반면 LDAPS의 경우 강우 예측의 변동성을 보이고 있다.
- 네 번째 예측 결과에서 MSMe 관측유량의 첨두 발생시간과 첨두유량을 높은 정확도로 예즉하는 것을 알 수 있으며, LDAPS의 경우 첨두시간과의 시간적 오차가 발생하고 과대예측하였으나, 유량 패턴을 잘 재현하고 있는 것을 알 수 있다. LDAPS와 MSM 강우예측 정보를 이용한 홍수예측 결과 선행시간이 증가함에도 관측유량 패턴을 적절히 재현하는 결과를 보여주며, 이를 통해 수치예보를 이용한 흥수예측적용 가능성을 확인할 수 있다.
- 세 번째와 네 번째의 예측 결과에서는 MSMe 관측강우와 유사한 패턴을 나타냈으며, LDAPS의 경우 강우 발생시기는 관측 강우와 유사하게 나타났으나, 첨두강우 발생 시점이 지연된 것을 알 수 있다. LDAPS와 MSM의 산청 유역 평균강우량 예즉결과를 통해 태풍 사상과 같은 광역적 범위 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 특정 지역에 국지적으로 발생하는 강우사상에 대해서는 강우의 정량적인 예측에 제약이 따르며 불확실성이 많이 내포되는 것을 알 수 있다.
- 마지막 2016년 태풍 '차바'(Event 3)에 대한 예측결과를 살펴보면 LDAPS의 경우 첫 번째와 두 번째 예측결과에서는 과대예측하고 있으나, 갱신됨에 따라 세 번째의 예측결과에서는첨두시간 오차가 발생하고는 있지만 관측 유량을 어느 정도 잘 재현하고 있음을 알 수 있다. MSM 도 마찬가지로 예측이 갱신됨에 따라 유량의 예측정확도가 증가하고 있으며, 세 번째에서는 첨두유량 발생시간을 정확히 예측하였으며, 관측 유량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 네 번째 예측 결과에서 MSMe 관측유량의 첨두 발생시간과 첨두유량을 높은 정확도로 예즉하는 것을 알 수 있으며, LDAPS의 경우 첨두시간과의 시간적 오차가 발생하고 과대예측하였으나, 유량 패턴을 잘 재현하고 있는 것을 알 수 있다.
- MSM 도 마찬가지로 예측이 갱신됨에 따라 유량의 예측정확도가 증가하고 있으며, 세 번째에서는 첨두유량 발생시간을 정확히 예측하였으며, 관측 유량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 네 번째 예측 결과에서 MSMe 관측유량의 첨두 발생시간과 첨두유량을 높은 정확도로 예즉하는 것을 알 수 있으며, LDAPS의 경우 첨두시간과의 시간적 오차가 발생하고 과대예측하였으나, 유량 패턴을 잘 재현하고 있는 것을 알 수 있다. LDAPS와 MSM 강우예측 정보를 이용한 홍수예측 결과 선행시간이 증가함에도 관측유량 패턴을 적절히 재현하는 결과를 보여주며, 이를 통해 수치예보를 이용한 흥수예측적용 가능성을 확인할 수 있다.
- 이에 대한 원인으로는 갱신되는 시점에서 수치예보모델의 초기조건을 안정화하는 스핀업의 영향으로 예측 결과가 불안정해진 것으로 사료된다. 네 번째의 예측 결과의 예측 시작시간(2014/08/017/21:00 Start) 에는 LDAPS와 MSM 모두 전 지구예보모델로부터 경계조건을 제공받아 새로운 예측을 수행하게 된 것으로, 이 시각에는 정체전선에 의해 산청 유역에 강우가 발생하고 있다. 따라서 대기 조건은 매우 불안정하고, 대기는 비선형(Non-linear) 및 혼돈(Chaotic) 시스템이므로 초기 조건의 조금의 변형에도 예기치 않은 결과가 발생할 수 있다.
- 2014년 정체전선(Event 2)의 첫 번째 예측결과에서 MSMe 유량의 상승부에서는 관측유량 패턴을 잘 예측하였으나, 첨두유량 발생구간에서 과소예측하였으며 , LDAPS 역시 유량이 증가하는 시점은 잘 예측하고 있으나, 30시간 이후에는 과소예측하는 것으로 나타났다. 두 번째 갱신된 예측결과에서는 MSM 은 첫 번째 예측결과와 마찬가지로 유량의 증가패턴은 잘 재현하고 있지만 35시간부터 과소예측을 나타냈으며, LDAPS 역시 첫 번째 예측결과와 유사하게 과소예측을 나타냈다. 세 번째 예측 결과에는 LDAPS와 MSM 모두 관즉유량에 비해 과소예측하였으며, 네 번째 예측결과에서는 그림 4와 나타난 바와 같이 유역평균강우량을 예측하지 못함으로서 홍수예측에서도 유량을 적절히 모의하지 못하고 있다.
- MSM의 경우 선행시간 30시간 이후에도 관측 유량과의 패턴과 유사한 예측결과를 보였지만 첨두유량이 발생하는 구간에서는 과소예측을 나타냈다. 두 번째 갱신된 예측결과에서는 MSMe 유량첨두값에 비해 과소예측하는 반면 LDAPS는 첨두유량 발생시간은 MSM과 동일하지만 관측 유량에 비해 과대예측하는 것을 알 수 있다. 세 번째와 네 번째 갱신된 예측결과를 살펴보면 MSM의 경우 첨두시간은 잘 예측하는 반면 과소예측하는 경향을 나타냈으며, LDAPS의 경우 세 번째의 예측 결과에서는 MSM과 첨두시간까지는 유사한 예 즉결 과를 나타냈으나, 첨두시간 이후에는 과대예측하는 경향을 나타냈으며, 네 번째 예측결과에서는 LDAPS가 MSM과 유사한 패턴을 보이나 MSM 보다 높은 정확도를 보이고 있다.
- 첫 번째 예측결과를 보면 LDAPS 와 MSM의 예측강우가 관측강우에 비해 첨 두 강우 발생 시점이 지연된 것을 알 수 있으며, 정량적으로는 LDAPS가 MSM에 비해 두 번째 첨 두 강우를 과소 예측함을 알 수 있다. 두 번째 예측 결과에서는 LDAPS와 MSM 모두 첫 번째 관측강우 첨두값을 재현하지 못하였으나, 두 번째 첨두값에서는그 패턴을 잘 재현하고 있다. 또한 LDAPS의 경우 두 번째 첨두값에서 정량적으로도 잘 예측함을 보였으며, MSMe 10 mm 정도의 과대 예측함을 보였다.
- 2016 년 태풍 '차바'(Event 3)의 첫 번째 예측결과를 살펴보면 MSM의 경우 관측강우에 비해 과소예측하였으며, LDAPS는 관측강우과 시간적 오차가 더 크게 발생하는 것으로 나타났다. 두 번째 예측 결과에서도 LDAPS는 시간적 오차가 발생하였으며, 관즉강우와 MSM에 비해 과대예즉하는 것으로 나타났다. 세 번째와 네 번째의 예측 결과에서는 MSMe 관측강우와 유사한 패턴을 나타냈으며, LDAPS의 경우 강우 발생시기는 관측 강우와 유사하게 나타났으나, 첨두강우 발생 시점이 지연된 것을 알 수 있다.
- 두 번째 예측 결과에서는 LDAPS와 MSM 모두 첫 번째 관측강우 첨두값을 재현하지 못하였으나, 두 번째 첨두값에서는그 패턴을 잘 재현하고 있다. 또한 LDAPS의 경우 두 번째 첨두값에서 정량적으로도 잘 예측함을 보였으며, MSMe 10 mm 정도의 과대 예측함을 보였다. 세 번째 예측 결과에서는 MSM이 두 번째 첨두값에서 관측강우와 유사하게 나타났으나, LDAPS와 같이 전체적으로 과소예측하고 있으며, 마지막 네 번째 예측결과에서는 LDAPS와 MSM 모두 강우를 재현하지 못하고 있다.
- 세 번째의 예측 결과(2014/08/02/03:00 Start)에서는 LDAPS 와 MSM이 강우의 첨두값 부분까지는 유사한 예측 패턴을 보이고 있으나, 첨두값 이후에는 MSM 의 경우 패턴을 잘 예측하는 반면 LDAPS의 경우 강우 예측의 변동성을 보이고 있다. 마지막 네 번째 예측결과(2014/08/02/09:00 Start)에서는 LDAPS와 MSM의 예측 결과 패턴이 유사하게 나타나고 있으나, 첨두값 부분에서 LDAPS가 과대 예측하고 있음을 알 수 있다. 2014년 정체전선(Event 2)에서 산청 유역 내 관측강우에 대한결과를 살펴보면 20시간에서 30시간, 30시간에서 40시간 두 개의 첨두강우가 발생하는 것을 확인할 수 있다.
- 두 번째 갱신된 예측결과에서는 MSM 은 첫 번째 예측결과와 마찬가지로 유량의 증가패턴은 잘 재현하고 있지만 35시간부터 과소예측을 나타냈으며, LDAPS 역시 첫 번째 예측결과와 유사하게 과소예측을 나타냈다. 세 번째 예측 결과에는 LDAPS와 MSM 모두 관즉유량에 비해 과소예측하였으며, 네 번째 예측결과에서는 그림 4와 나타난 바와 같이 유역평균강우량을 예측하지 못함으로서 홍수예측에서도 유량을 적절히 모의하지 못하고 있다. 마지막 2016년 태풍 '차바'(Event 3)에 대한 예측결과를 살펴보면 LDAPS의 경우 첫 번째와 두 번째 예측결과에서는 과대예측하고 있으나, 갱신됨에 따라 세 번째의 예측결과에서는첨두시간 오차가 발생하고는 있지만 관측 유량을 어느 정도 잘 재현하고 있음을 알 수 있다.
- 또한 LDAPS의 경우 두 번째 첨두값에서 정량적으로도 잘 예측함을 보였으며, MSMe 10 mm 정도의 과대 예측함을 보였다. 세 번째 예측 결과에서는 MSM이 두 번째 첨두값에서 관측강우와 유사하게 나타났으나, LDAPS와 같이 전체적으로 과소예측하고 있으며, 마지막 네 번째 예측결과에서는 LDAPS와 MSM 모두 강우를 재현하지 못하고 있다. 이에 대한 원인으로는 갱신되는 시점에서 수치예보모델의 초기조건을 안정화하는 스핀업의 영향으로 예측 결과가 불안정해진 것으로 사료된다.
- 두 번째 갱신된 예측결과에서는 MSMe 유량첨두값에 비해 과소예측하는 반면 LDAPS는 첨두유량 발생시간은 MSM과 동일하지만 관측 유량에 비해 과대예측하는 것을 알 수 있다. 세 번째와 네 번째 갱신된 예측결과를 살펴보면 MSM의 경우 첨두시간은 잘 예측하는 반면 과소예측하는 경향을 나타냈으며, LDAPS의 경우 세 번째의 예측 결과에서는 MSM과 첨두시간까지는 유사한 예 즉결 과를 나타냈으나, 첨두시간 이후에는 과대예측하는 경향을 나타냈으며, 네 번째 예측결과에서는 LDAPS가 MSM과 유사한 패턴을 보이나 MSM 보다 높은 정확도를 보이고 있다. 2014년 정체전선(Event 2)의 첫 번째 예측결과에서 MSMe 유량의 상승부에서는 관측유량 패턴을 잘 예측하였으나, 첨두유량 발생구간에서 과소예측하였으며 , LDAPS 역시 유량이 증가하는 시점은 잘 예측하고 있으나, 30시간 이후에는 과소예측하는 것으로 나타났다.
- 두 번째 예측 결과에서도 LDAPS는 시간적 오차가 발생하였으며, 관즉강우와 MSM에 비해 과대예즉하는 것으로 나타났다. 세 번째와 네 번째의 예측 결과에서는 MSMe 관측강우와 유사한 패턴을 나타냈으며, LDAPS의 경우 강우 발생시기는 관측 강우와 유사하게 나타났으나, 첨두강우 발생 시점이 지연된 것을 알 수 있다. LDAPS와 MSM의 산청 유역 평균강우량 예즉결과를 통해 태풍 사상과 같은 광역적 범위 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 특정 지역에 국지적으로 발생하는 강우사상에 대해서는 강우의 정량적인 예측에 제약이 따르며 불확실성이 많이 내포되는 것을 알 수 있다.
- 6시간 후 새로 갱신되는 두 번째 예측결과(2014/08/01/21:00 Start)를 살펴보면 LDAPS의 경우 강우의 발생 시점을 잘 예측하고 있으나, 강우의 첨두값에서 과대 예측하는 것으로 나타났으며, MSM의 경우 앞선 첫 번째 예측과 같이 강우 발생 초기부터 패턴을 잘 따르고 있으나, 강우의 첨두값 부분에서는 다소 과소 예측함을 알 수 있었다. 세 번째의 예측 결과(2014/08/02/03:00 Start)에서는 LDAPS 와 MSM이 강우의 첨두값 부분까지는 유사한 예측 패턴을 보이고 있으나, 첨두값 이후에는 MSM 의 경우 패턴을 잘 예측하는 반면 LDAPS의 경우 강우 예측의 변동성을 보이고 있다. 마지막 네 번째 예측결과(2014/08/02/09:00 Start)에서는 LDAPS와 MSM의 예측 결과 패턴이 유사하게 나타나고 있으나, 첨두값 부분에서 LDAPS가 과대 예측하고 있음을 알 수 있다.
- 첫 번째와 두 번째 예측기간동안 콘트롤런 (unperturbed member)과 앙상블(perturbed members) 예측은 AMeDAS 강우량과 비교하여 적절한 강우예측이 되었으나, 세 번째 예측 결과에서 보듯이 과소예측하는 결과를 나타내었다. 이는 앙상블 예측결과를 살펴보면 키이반도의 북동부 지역으로 빠르게 이동하여 강우강도가 과소산정하는 결과를 나타내었지만, 앙상블 예측의 상위범위는 적절한 결과를 나타내었고, 최대 강우량은 AMeDAS와 유사한 결과를 나타내었다. 그림 8은푸타츠노 댐 유역과 나나이로 댐 유역에 대한 홍수 예측 평가결과이다.
- 2014년 정체전선(Event 2)에서 산청 유역 내 관측강우에 대한결과를 살펴보면 20시간에서 30시간, 30시간에서 40시간 두 개의 첨두강우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 첫 번째 예측결과를 보면 LDAPS 와 MSM의 예측강우가 관측강우에 비해 첨 두 강우 발생 시점이 지연된 것을 알 수 있으며, 정량적으로는 LDAPS가 MSM에 비해 두 번째 첨 두 강우를 과소 예측함을 알 수 있다. 두 번째 예측 결과에서는 LDAPS와 MSM 모두 첫 번째 관측강우 첨두값을 재현하지 못하였으나, 두 번째 첨두값에서는그 패턴을 잘 재현하고 있다.
- 첫 번째와 두 번째 예측기간동안 콘트롤런 (unperturbed member)과 앙상블(perturbed members) 예측은 AMeDAS 강우량과 비교하여 적절한 강우예측이 되었으나, 세 번째 예측 결과에서 보듯이 과소예측하는 결과를 나타내었다. 이는 앙상블 예측결과를 살펴보면 키이반도의 북동부 지역으로 빠르게 이동하여 강우강도가 과소산정하는 결과를 나타내었지만, 앙상블 예측의 상위범위는 적절한 결과를 나타내었고, 최대 강우량은 AMeDAS와 유사한 결과를 나타내었다.
후속연구
- 우선 국지예보모델(LDAPS)과 중규모 모델(MSM)은 국내의 강우 및 홍수예측에 적용 가능성이 있다고 판단되며, 홍수 예 . 경보에 기초자료를 제공함으로서 향후 유역관리 등을 위한 기초자료로 활용 가능하다고 판단된다. 또한, 앙상블 수치예보의 경우 앙상블 정보를 이용하여 하천 내 지정수위에 대한 초과확률을 통해 확률론적 예보가 가능할 것으로 판단되며, 추후 다양한 강우 사상의 고려를 통한 적용성 및 제약성의 평가 등의 후속 연구가 필요하다고 판단된다.
- 있다. 또한 연구의 목적으로 현재 초단기 앙상블 수치예보자료를 개발하고 있으며, 이는 실무적으로 활용하기 위해 지원할 예정이다.
- 경보에 기초자료를 제공함으로서 향후 유역관리 등을 위한 기초자료로 활용 가능하다고 판단된다. 또한, 앙상블 수치예보의 경우 앙상블 정보를 이용하여 하천 내 지정수위에 대한 초과확률을 통해 확률론적 예보가 가능할 것으로 판단되며, 추후 다양한 강우 사상의 고려를 통한 적용성 및 제약성의 평가 등의 후속 연구가 필요하다고 판단된다.
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