초록 ▼

○ 재해성 기상현상의 집중관측
? 집중관측을 통한 남서지방 시·공간 고분해능 집중관측자료 생산
? 해남 집중 관측소의 상시 운영
○ 예측 가능성과 집중관측 자료의 민감도 분석
? 강수의 예측가능성 연구
▶ 정지기상위성(GOES) 자료를 이용한 cloud streak의 Hovm？ller diagram 분석: 우리나라에 영향을 미치는 cloud streak의 시간과 공간규모는 약 6시간과 350km임. 이것이 강수계에 대한 예측가능성의 규모가 됨.
? 집중관측 자료에 대한 분석·예측의 민감도

○ 재해성 기상현상의 집중관측
? 집중관측을 통한 남서지방 시·공간 고분해능 집중관측자료 생산
? 해남 집중 관측소의 상시 운영
○ 예측 가능성과 집중관측 자료의 민감도 분석
? 강수의 예측가능성 연구
▶ 정지기상위성(GOES) 자료를 이용한 cloud streak의 Hovm？ller diagram 분석: 우리나라에 영향을 미치는 cloud streak의 시간과 공간규모는 약 6시간과 350km임. 이것이 강수계에 대한 예측가능성의 규모가 됨.
? 집중관측 자료에 대한 분석·예측의 민감도 분석
▶ 국지분석시스템(KLAPS)과 중규모 모델(WRF)을 이용하여 집중관측 자료에 대한 분석·예측의 민감도 실험 수행: 집중관측자료의 민감도는 대기의 안정도에 따라 다르게 반응하며 안정할수록 그 민감도가 예측에서 감소되는 경향을 보임. 풍상측을 포함한 장마 전선을 따라 민감도가 크게 나타났으며 검증 결과 집중관측이 포함된 경우 오차가 감소하였음.
○ 재해성 기상현상의 메커니즘 규명
? 강수형태의 특성 분석
▶ 재분석장을 이용한 장마 기간의 특성 분석: 3년 (2003-2005)간의 장마 분석에서 해마다 우리나라 부근의 대기 안정도는 변화가 있으나 대체로 습윤 중립 상태를 보임. 즉 장마기에는 불안정보다 수렴성에 의한 강수가 지배적임.
▶ 윈드프로파일러자료를 이용한 강수형태 분류 및 분석: 2005년 장마기간에는 층운형에 의한 강수가 대류형의 강수 비율과 비슷하게 발생. 그리고 습윤 중립이었던 2003년에는 층운형 강수형태가 많았고 약한 불안정이었던 2004년에는 대류형 강수형태가 많았음.
? 장수 악기상 사례에 대한 분석
▶ 국지분석시스템을 이용하여 집중관측과 군산 미공군 레이더 자료의 민감도 분석
▶ 장수 악기상 사례의 특성 분석
? 해남 상시 관측자료의 분석
▶ 장마기간의 기상 특성 분석: 하층 제트의 발생과 남풍계의 바람이 있는 경우 강수발생. 강수시 대기 안정도는 대체로 습윤 중립이며 대류권 전층에서 습윤하고 따뜻한 공기의 이류가 있음.
○ 집중관측 DB의 개선
? 인터넷 기반의 DB 체계 개선

Abstract ▼

○ The intensive observation of the high-impact weather disasters
? During the intensive observation period, the high temporal and spatial resolutions data have been produced.
? Ordinary operation at the Haenam intensive observatory
○ Predictability and sensitivity analysis of the intensiv

○ The intensive observation of the high-impact weather disasters
? During the intensive observation period, the high temporal and spatial resolutions data have been produced.
? Ordinary operation at the Haenam intensive observatory
○ Predictability and sensitivity analysis of the intensive observation data
? The research of precipitation predictability
▶ The Hovmoller diagram analysis of cloud streak using the GOES satellite data: temporal and spatial scale are about 6hours and 350km each that can be faced with danger in South Korea and can be the scale of predictability.
? The analysis of the intensive observation data and sensitivity of predictability
▶ Using a local analysis system (KLAPS) and the WRF model, the analysis of the intensive observation data and sensitivity of predictability are investigated: the change of the sensitivity depends on the stability of atmosphere and the sensitivity of the predictability shows a tendency to decrease when the stability of atmosphere is stable. On the 4-Dimensional Data Assimilation, the increase of sensitivity appears on the Changma front and the bias of predictability decreased when the intensive observation data are included.
○ Verification of the mechanism on the weather disaster
? The analysis of characteristics on the type of precipitation
▶ The analysis of characteristics using reanalysis data during the Changma period: During the Changma periods for 3 years (2003-2005), the atmosphere near South Korea is under the humid and neutral conditions although the stability has little variations. It means that precipitation by convergence is dominant during the Changma periods.
▶ the classification and analysis of precipitation type using wind profiler data: during the Changma periods in 2005, the occurrence ratio of precipitation on stratus is analogous to precipitation on a convective cloud. The type of stratus is dominant in 2003(humid neutral condition), on the other hand, the type of convective cloud is dominant in 2004(weak instability).
? The analysis of the case of bad weather in Jangsu
▶ Using a local analysis system, the sensitivity of the intensive observation data and radar data at the United States Air Force (U.S.A.F.) in Gunsan is analyzed.
▶ The characteristics of bad weather in Jangsu is analyzed.
▶ The weather characteristics during the Changma periods: precipitation occurs with the existence of the low level jet and the southerly. When precipitation occurs, the stability of atmosphere is generally under the humid and neutral condition and the advection of humid and warm air appears throughout the troposphere.
○ The improvement of the intensive observation database
? The improvement of the web-based database

목차 Contents

• 표지 ...1
• 연구보고서 ...3
• 목차 ...4
• CONTENTS ...7
• List of Figures ...10
• List of Tables ...16
• 요약문 ...17
• Summary ...19
• 제1장 서론 ...22
• 제1절 연구의 필요성 ...22
• 제2절 국내외 관련 연구 ...23
• 제3절 연구 목표 및 내용 ...27
• 제2장 집중관측 및 자료분석 ...28
• 제1절 겨울철 집중관측 ...28
• 1. 종관기상 상태 ...28
• 가. 1월 사례 ...28
• 나. 2월 사례 ...28
• 2. 관측자료 ...33
• 가. 1월 집중관측 ...33
• 나. 2월 집중관측 ...33
• 제2절 봄철 집중관측 ...34
• 1. 종관기상 상태 ...34
• 2. 관측자료 ...34
• 제3절 여름철 집중관측(KEOP-2005) ...36
• 1. 종관기상 상태 ...36
• 2. 관측자료 ...42
• 3. 관측자료 분석 ...44
• 가. 여름철 존데관측 ...44
• 나. 여름철 플럭스관측 ...47
• 제3장 예측가능성 분석 ...48
• 제1절 서론 ...48
• 제2절 정지위성의 TBB 자료를 이용한 강수 예측성 분석 ...49
• 1. 자료 ...49
• 2. 분석 및 결과 ...51
• 가. 분석 방법 (2차원 자기상관 함수) ...51
• 나. 대류지수 ...53
• 다. Hovmoller 다이어그램 분석 ...54
• 제3절 수치모의한 여름철 강수의 동조성 ...60
• 1. 자료 및 분석 방법 ...60
• 2. 분석 결과 ...60
• 가. Hovm？ller...60
• 나. 주기성 ...65
• 다. 일변화 ...68
• 제4절 결론 ...71
• 제4장 강수특성분석과 관측 자료의 민감도 실험 ...72
• 제1절 여름철 강수 형태 분류 및 분석 ...72
• 1. 서론 ...72
• 2. 여름철 강수 특성 분석(2005) ...75
• 3. 여름철 강수 형태 분류와 종관분석(2003-2005) ...80
• 4. 요약 및 결론 ...87
• 제2절 여름철 집중 관측 자료의 민감도 실험 ...89
• 1.서론 ...89
• 2. 자료 및 실험설계 ...90
• 가. 자료동화 시스템 ...90
• 나. 실험설계 및 자료 ...91
• 3. 관측자료의 민감도 실험 결과 ...93
• 가. 기상개황 ...93
• 나. 민감도 실험결과 ...95
• 4. 예측의 민감도 ...100
• 가. 누적강수 ...100
• 나. TS를 이용한 강수검증 ...103
• 다. RMSE를 이용한 검증 ...104
• 5. 요약 및 결론 ...107
• 제5장 장수 돌풍 사례 분석 ...109
• 제1절 서론 ...109
• 제2절 배경장 분석 ...111
• 제3절 국지 관측 분석 ...122
• 1. 군산 NEXRAD 레이더 관측 및 분석 ...123
• 2. 장수 지점의 AWS 시계열 분석 ...124
• 3. 군산 윈드프로파일러 분석 ...126
• 제4절 대류세포의 구조 분석 ...127
• 1. 바람과 반사도의 3차원 구조 ...127
• 2. 레이더 자료를 사용하지 않았을 경우와의 차이 분석 ...129
• 제5절 요약 및 결론 ...134
• 제6장 요약 및 향후 계획 ...135
• 참고문헌 ...138
• 부록 ...148
• 1. 여름철 집중관측(KEOP-2005) 기간의 지상일기도 ...149
• 2. 학술용역과제 결과 보고서 ...167
• 가. 장마전선의 접근에 따른 한반도 남서지역 플럭스 집중관측 ...167
• 3. KEOP DB 시스템 개발 완료 보고서 ...197