초록 ▼

1. 1차년도
가. 기상 도플러 레이더 네트워크를 이용한 고해상도 바람장 산출 기법 개발
- 고해상도 레이더 자료로부터 3차원 바람장을 산출하고 바람장과 반사도를 합성하는 알고리즘 개발
나. 자료 동화 기법을 이용한 모형의 예측성 향상 방안 연구
- 관측과 배경장의 차이를 이용하여 규모 길이를, 그리고 비용 함수의 이론적인 기대 값을 이용하여 관측 오차를 조절
- 민감도 실험을 통하여 3DVAR cycling의 assimilation window와 update frequency 최적화된 값 결정 및 RUC

1. 1차년도
가. 기상 도플러 레이더 네트워크를 이용한 고해상도 바람장 산출 기법 개발
- 고해상도 레이더 자료로부터 3차원 바람장을 산출하고 바람장과 반사도를 합성하는 알고리즘 개발
나. 자료 동화 기법을 이용한 모형의 예측성 향상 방안 연구
- 관측과 배경장의 차이를 이용하여 규모 길이를, 그리고 비용 함수의 이론적인 기대 값을 이용하여 관측 오차를 조절
- 민감도 실험을 통하여 3DVAR cycling의 assimilation window와 update frequency 최적화된 값 결정 및 RUC와 IAU, 두 가지 초기화 방법의 비교
2. 2차년도
가. 레이더 자료 분석을 통한 집중 강수의 역학 및 물리 과정 규명
- 고해상도 3차원 바람장 및 반사도 분석을 통해 집중 강수를 유발한 중규모 대류계의 생성 발달 메커니즘 규명
나. 다양한 관측 자료를 이용한 자료 동화 기법 개발 및 특성 비교
- 3DVAR를 이용하여 레이더, AWS, GPS 자료를 동화한 후 집중호우에 대한 예측성 비교 및 각 관측 자료의 특성 파악
다. 실시간 실황 예측 시스템 개발 및 운영과 예측성 검증
3. 3차년도
가. 비종관 관측 자료에 대한 자료 동화 기법의 고도화
- 가상의 단일 관측 동화 실험을 통해 4DVAR의 특성 파악
- AWS와 레이더 자료에 대한 3DVAR와 4DVAR의 비교 실험을 통해 집중호우에 대한 두 동화기법의 예측성 비교
나. 중규모 대류계 및 구름 규모 집중호우 메커니즘 규명 및 개념모형 정립

Abstract ▼

$\circ$ The First Year
High-resolution wind field and reflectivity field are retrieved by synthesizing the radar data from 19 Doppler radars over the Korean Peninsula. Observation minus background(hereafter, referred to as O-B) statistics are calculated to tune length scale of recursiv

$\circ$ The First Year
High-resolution wind field and reflectivity field are retrieved by synthesizing the radar data from 19 Doppler radars over the Korean Peninsula. Observation minus background(hereafter, referred to as O-B) statistics are calculated to tune length scale of recursive filter, and observation error parameters are tuned by using the method proposed by Desroziers and Ivanov(2001). Optimized radar data assimilation system is constructed by comparing two initialization methods, RUC and IAU and by determining the optimal values of assimilation window and update frequency.
$\circ$ The Second Year
Dynamical and physical processes related to the mesoscale convective system causing heavy precipitation is identified by analysing high-resolution, three-dimensional wind and reflectivity fields retrieved from radar data. Statistical characteristics of analysis increments from AWS and radar data assimilation is analysed, and effect of the data assimilation on predictability of heavy precipitation is studied. Characteristics of GPS data is identified by comparing the GPS data with FNL data, and data assimilation method for assimilating the GPS data is developed. Real-time forecasting system based on mesoscale model, WRF was constructed and it has been operated for one year. Model output from the system is verified against the observations to identify the predictability of the numerical model for heavy precipitation over East Asia and Korea.
$\circ$ The Third Year
AWS and radar data are assimilated by using 3DVAR and 4DVAR, and simulation results from each experiment are compared. Superiority of 4DVAR to 3DVAR is identified by analysing the analysis increment from pseudo single observation test. Effect of assimilating AWS and radar data by using 3DVAR or 4DVAR on the predictability of heavy precipitation is thoroughly studied. Conceptual model on heavy precipitation over the Korean Peninsula is proposed based on high-resolution observation data and model simulation outputs.

목차 Contents

• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ...14
• 제 1 절 연구개발의 목적 ...14
• 제 2 절 연구개발의 필요성 ...14
• 제 3 절 연구 범위 및 연구 수행 방법 ...16
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황 ...21
• 제 1 절 국내외 관련분야의 기술개발 현황 ...21
• 제 2 절 국내외 기술개발현황에서 차지하는 위치 ...23
• 제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ...25
• 제 1 절 1차년도 연구 내용 및 결과 ...25
• 제 2 절 2차년도 연구 내용 및 결과 ...46
• 제 3 절 3차년도 연구 내용 및 결과 ...63
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ...112
• 제 1 절 연구개발목표의 달성도 ...112
• 제 2 절 평가의 착안점에 따른 목표달성도에 대한 자체평가 ...115
• 제 3 절 관련분야 기술발전에의 기여도 ...117
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ...119
• 제 1 절 연구개발결과의 활용방안 ...119
• 제 2 절 연구개발의 기대성과 ...120
• 제 3 절 추가연구의 필요성 및 타 연구에의 응용 ...121
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ...121
• 제 7 장 참고문헌 ...122