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Kafe 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 강인식 |
참여연구자 | 양영민 , 함유근 , 박성빈 , 이종화 , 김대현 , 이동민 , 이은정 , 허소라 , 오봉현 , 홍수진 , 안민섭 , 장평화 |
보고서유형 | 2단계보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2012-02 |
과제시작연도 | 2011 |
주관부처 | 기상청 |
사업 관리 기관 | 기상청 Korea Meteorological Administration |
등록번호 | TRKO201200001075 |
과제고유번호 | 1365001131 |
DB 구축일자 | 2013-04-18 |
키워드 | 대기-해양 접합 모형,계절 예측,예측성,앙상블 칼만 필터,대기-해양 상호작용Coupled GCM,Seasonal Prediction,Predictability,Ensemble Kalman filter,Air-sea interaction |
(1) 대기-해양 접합 모형의 민감도 실험 및 모수화 과정 개발
- 기후 모형에 MJO 모의 진단방법의 적용
- 일변화 대기-해양 접합 과정의 적용에 따른 적도 모의 능력 향상 도모
(2) 현존하는 초기화 과정의 적용 및 각 초기화 과정에 따른 계절 예측성 연구/검증을 통한 영향 평가
- 대기-해양 접합 모형의 초기화 및 초기 섭동 생성과정의 개선
- 앙상블 칼만필터 초기화 기법의 적용 및 Bred Vector에 기반한 초기 섭동 생성 방법 개발
- 열대 불안정 파동 (Tropical Instabil
(1) 대기-해양 접합 모형의 민감도 실험 및 모수화 과정 개발
- 기후 모형에 MJO 모의 진단방법의 적용
- 일변화 대기-해양 접합 과정의 적용에 따른 적도 모의 능력 향상 도모
(2) 현존하는 초기화 과정의 적용 및 각 초기화 과정에 따른 계절 예측성 연구/검증을 통한 영향 평가
- 대기-해양 접합 모형의 초기화 및 초기 섭동 생성과정의 개선
- 앙상블 칼만필터 초기화 기법의 적용 및 Bred Vector에 기반한 초기 섭동 생성 방법 개발
- 열대 불안정 파동 (Tropical Instability Waves; TIW) 섭동을 이용한 계절 예측의 향상
Major factors for better prediction skill are the performance of model and methods to implement the proper initialization. Based on formerly established seasonal forecast system using SNU atmosphere-ocean coupled GCM, it is improved by applying several methods to make optimal perturbations for the i
Major factors for better prediction skill are the performance of model and methods to implement the proper initialization. Based on formerly established seasonal forecast system using SNU atmosphere-ocean coupled GCM, it is improved by applying several methods to make optimal perturbations for the initialization and extended to intra-seasonal prediction system. But first of all, sensitivity tests are conducted to assess the prediction skill of current SNU CGCM and it is shown that the coupling process between atmosphere and ocean is an important part. Thus, the coupling process on daily time scales is applied to the model to make better performance and the improvement in the convective parameterization is also included as well because it has shown that the convective parameterization is a key factor for intra-seasonal oscillation. Also, it is known that the initialization process, which is crucial for prediction, could be improved when the optimal perturbations are added. Thus, it is important to find the optimal perturbations. To find out the optimal perturbations that will be used for initialization, several methods, for example, Ensemble Kalman Filter, Bred vector, and Empirical Singular Vector, are applied to the prediction system. Prediction skill is improved when perturbations generated by those methods are included in the initial condition and the initialization for the seasonal and intra-seasonal prediction system is developed based on those methods. The prediction system is also verified by joining the international prediction project. In addition, overall performance of the model is investigated by comparing with various models and the established ensemble Tier-1 prediction system is also downscaled to Korean peninsula to set up the prediction system which would be suitable for regional scale.
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
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