[보고서]전구 대기화학 모델링 연구(III)

박록진

전구 대기화학 모델링 연구(III) 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	서울대학교 Seoul National University
연구책임자	박록진
참여연구자	우정헌 , 문병권 , 임을규 , 한환수 , 예상욱 , 윤대옥 , 배수야 , 김영호 , 장명도 , 엄정희 , 정재인 , 구본양 , 오지영 , 김민중 , 조두성 , 김현국 , 최기철 , 유승헌 , 김태형 , 정유나 , 서준성 , 박아름 , 정부전 , 서지현 , 강부중 , 한경수 , 홍준모 , 양지수 , 김인경 , 김혜선
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2010-11
과제시작연도	2010
주관부처	환경부
사업 관리 기관	환경부
등록번호	TRKO201300007335
과제고유번호	1365001008
DB 구축일자	2013-05-20

초록 ▼

본 연구의 핵심 목표는 전 지구 및 동아시아 배출자료 구축 및 미래화학 배출량을 산정하고, 이를 이용한 미래 대기환경 자료 생산하여 기후변화와 대기화학의 상호작용을 연구하는 것이다. 이에 따라 본 연구에서는 1,2차년도 과제를 통해 개발된 전 지구 기후시스템 모델인 “NCAR CCSM3 기상장으로 구동되는 전 지구 대기화학-수송 모델 GEOS-Chem/CCSM3"을 운용하여 한반도를 포함하는 동아시아 미래 대기질 예측 자료를 생산하여 그 영향을 평가하였다. 또한 최상의 결과를 도출하기 위해 각 전문가들로 구성된 전구대기화학모델, 배출 목록, 기후 모델, 그리고 모델 병렬화의 네 연구부가 참여하였으며 상호 유기적인 협력을 통하여 세부 과제들을 효과적으로 수행하였다. 본 연구는 전구대기화학모델 연구부가 과제를 총괄한다. 전구대기화학모델 연구부에서는 1차년도 과제를 통하여 GEOS-Chem version 8을 기반으로 한 GEOS-Chem/CCSM3의 새로운 Off-line 기후-화학 모델링 시스템을 국내 최초로 도입, 구축하여 기후변화에 따른 대기환경의 변화를 과학적으로 이해하고 평가하는 기초를 다졌다. 2차년도 과제를 통해서는 1차년도에 개발된 모델링 시스템을 수정 보완하여 과거 20년 동안 대기 오염 물질 및 에어로졸 모의를 수행하였다. 또한 모의한 결과를 검증하기 위해 다양한 관측과 비교를 실시하였다. 금년도에는 미래 대기환경 변화에 따른 대기질 변화 경향을 파악하기 위해서 여섯 가지 기후 변화 시나리오(IPCC SRES)별 (A1B, A1FI, A1T, A2, B1, B2) 동아시아 대기질 예측 자료를 생산을 목표로 하였다. 기후변화와 연관된 대기 환경 변화 분석은 각 IPCC 시나리오 별 미래 기후 변화 자료와 더불어 대기 중 잔류 기간이 짧은 오염 물질 및 오존 전구물질의 변화에 영향을 받는다. 따라서 각 시나리오별 모델의 입력 자료로 사용되는 전 지구 및 동아시아의 세밀한 미래 배출자료를 산정하였다. 2차년도에서 생산된 세 가지 시나리오(A2, B1, A1B)별 대기 화학 배출량 자료를 보완하였으며 그와 더불어 3차년도 대기 화학모델링에 필요한 10년 단위의 여섯 가지 시나리오에 대해서 세밀한 배출량 자료를 구축하였고 배출 시나리오 별 특성을 분석하였다. 미래 대기 환경 분석을 위해서 2100년까지 전 기간을 적분하기에는 가용한 컴퓨팅 시간의 부족으로 인해 2020, 2050, 2100년을 중심으로 10년 단위로 생산하였으며 시나리오 별 모의 결과에 대해서 동아시아를 중심으로 자료를 분석하여 미래 기후 변동에 대한 대기질의 변화를 평가하였다. 분석 항목으로는 인체에 유해한 물질인 오존과 에어로졸을 중심으로 하였다. 또한, 과거 및 미래의 대기환경자료의 생산을 위해 긴 시간의 모델 적분이 필요하기 때문에 대기화학모델 내부의 코드를 최적화하는 과정이 필요하다. 따라서 정교한 모델링 시스템의 구축을 위해 모델 코드에 대한 분석을 통한 이해도를 높이는 동시에 여러 개의 CPU를 이용한 계산효율을 높이기 위해서 모델 코드의 병렬화 작업을 모델 병렬화 연구부에서 수행하였다. 기후모델 연구부에서는 동아시아 지역 에어로졸이 기후 변화에 미치는 영향을 파악하고 에어로졸이 동아시아 몬순과 북태평양 지역 변동성에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 동/서 태평양의 상승, 하강 운동을 통하여 엘리뇨와 열대 대류권 오존 분포의 상관성을 설명하였다. 미래 기후 변화에 따른 대기 환경의 변화의 진단과 예측을 위한 방대한 자료가 본 연구를 통해 생산되었다. 생산된 자료는 동아시아 미래환경 변화를 평가하고 지역 규모 모델의 예측 자료를 위한 경계 자료로 유용하게 이용된다. 또한 구축된 모델링 시스템을 이용하여 미래에 닥칠수도 있는 급격한 변화를 진단해보는 연구를 구상할 수 있게 되었다. 본 과제를 통해 우리나라도 해외의 유수한 연구기관 및 대학에 근접한 수준의 모델을 구축하게 되었고, 현재 운용을 통한 응용성과를 내고 있다고 평가한다.

목차 Contents

표지 ... 1
제출문 ... 2
최종보고서 ... 3
목 차 ... 4
표 목차 ... 9
그림 목차 ... 11
요 약 문 ... 22
제 1 장 과업수행 방향과 진행현황 ... 25
제 1 절 기술 개발의 필요성 ... 25
제 2 절 과업 수행 진행 ... 28
제 3 절 진행 현황 요약 ... 31
3.1. 1차 년도 성취 현황 요약 ... 32
3.1.1. 전구대기화학연구부 세부과제 성취현황 ... 32
3.1.2. 배출목록 연구부 세부과제 성취현황 ... 33
3.1.3. 기후모델 연구부 세부과제 성취현황 ... 33
3.1.4. 모델 병렬화 연구부 세부과제 성취현황 ... 34
3.2. 2차 년도 성취 현황 요약 ... 35
3.2.1. 전구대기화학연구부 세부과제 성취현황 ... 35
3.2.2. 배출목록 연구부 세부과제 성취현황 ... 35
3.2.3. 기후모델 연구부 세부과제 성취현황 ... 36
3.2.4. 모델 병렬화 연구부 세부과제 성취현황 ... 36
3.3. 3차 년도 성취 현황 요약 ... 38
3.3.1. 10년 단위의 미래 동아시아 대기질 예측 자료 생산 ... 38
3.3.2. 전 지구 및 동아시아 화학 배출자료 구축 및 미래 배출량 산정 ... 39
3.3.3. 기후변화와 대기화학의 상호작용 연구 ... 41
3.3.4. 모델 병렬화를 위한 코드 분석 및 병렬 알고리즘 초기 장착 ... 42
제 4 절 세부수행계획상 목표달성 ... 46
제 2 장 세부과업 성취내용 ... 49
제 1 절 10년 단위의 미래 동아시아 대기화학/환경 예측 자료 분석 ... 49
1.1. IPCC SRES 기후변화 시나리오에 따른 동아시아 오존 예측 자료 분석 ... 51
1.2. IPCC SRES 기후변화 시나리오에 따른 동아시아 에어로졸 예측 자료분석 ... 86
제 2 절 전 지구 및 동아시아 배출자료 구축 및 미래 화학 배출량 산정 ... 118
2.1. 1 ․ 2차 연도 연구 결과 및 3차 연도 연구 목표 ... 118
2.2. 3차 연도 연구수행 세부내용 ... 121
2.2.1 전 지구 규모 배출목록 산정결과 ... 122
2.2.2 지역 규모 (CMAQ-ready) 배출목록 산정결과 ... 153
2.2.3. 동아시아 지역 오염물질 배출비 분석 (Ratio analysis) ... 177
2.3. 요약 및 결론 ... 183
제 3 절 기후변화와 대기화학의 상호작용 연구 ... 189
3.1. 동아시아 지역 에어로졸이 기후변화에 미치는 영향 파악 ... 189
3.1.1. 동아시아 지역 에어로졸과 동아시아 몬순 ... 189
3.1.2. 동아시아 지역 에어로졸과 북태평양 지역 변동성 ... 212
3.1.3. 요약 및 성과 ... 219
3.1.4. 활용방안 및 기대효과 ... 219
3.2. 엘니뇨가 대류권오존 분포에 미치는 영향: CCSM-Chem 모의 ... 220
3.2.1. 연구배경 ... 220
3.2.2. CCSM-Chem이 모의한 대류권 오존의 특징 ... 221
3.2.3. 2006년 엘니뇨와 대류권 오존 ... 223
3.2.4. 이상적 엘니뇨와 대류권 오존 ... 229
3.2.5. 요약 및 성과 ... 234
3.2.6. 활용방안 및 기대효과 ... 234
제 4 절 모델 병렬화를 위한 병렬 알고리듬 확장 적용 및 개선 ... 235
4.1. 연구의 목적 및 필요성 ... 235
4.2. 연구 요약 ... 237
4.2.1. 한양대 테스트 베드에서 환경과학원으로의 GEOS-Chem 마이그레이션 ... 237
4.2.1.1. 컴파일 스크립트 변경 ... 237
4.2.1.2. 환경과학원 환경하에서의 실행 스크립트 작성 ... 237
4.2.2. 2개 이상의 노드에서 동작하도록 확장성 향상 ... 237
4.2.2.1. 병렬화 포인트 탐색 ... 238
4.2.2.2. 데이터 교환 작업 최적화 ... 238
4.2.3. 환경과학원 환경에서의 확장성 문제점 발생과 원인분석 ... 238
4.2.3.1. 주요 문제모듈 분석 ... 238
4.2.3.2. 문제의 원인 분석 ... 239
4.2.4. 병렬화 가능 모듈 분석과 이로 인한 이론적 향상 가능정도 분석 ... 239
4.2.5. 이론치 이상의 성능향상에 대한 분석과 이유 ... 239
4.2.6. 추가성능 향상을 위한 파일쓰기 작업의 최소화 ... 239
4.2.7. CCSM-Chem으로의 병렬화 기술이전과 서울대에서 환경과학원으로의 CCSM-Chem 마이그레이션 ... 240
4.2.8. CCSM-Chem설치와 실행 issue ... 240
4.2.9. 병렬 컴퓨팅 환경 하에서 활용가능성이 있는 파일 시스템 ... 240
4.3. 환경과학원 슈퍼컴퓨터 환경으로의 GEOS-Chem 마이그레이션 ... 241
4.3.1. 컴파일 스크립트(Makefile) 변경 ... 241
4.3.2. Oracle Grid Engine 하에서의 실행 스크립트 작성 ... 243
4.4. 2개 이상의 노드에서 동작하도록 확장성 향상 ... 247
4.4.1. 병렬화 가능 포인트 탐색 ... 247
4.4.2. 데이터 교환 작업 최적화 ... 255
4.5. 환경과학원 환경에서의 확장성 문제점 발생과 원인분석 ... 258
4.5.1. 문제점 발견 ... 258
4.5.2. 주요 문제모듈 분석 ... 258
4.5.3. 문제의 원인 분석 ... 264
4.6. 병렬화 가능모듈 분석과 이로 인한 이론적인 성능향상 기대치 분석 ... 268
4.6.1. Call Graph 분석과 Amdhal's Law 분석을 통한 이론치 도출과 실제 병렬화 성능향상치와의 비교 ... 268
4.7. 이론치 이상의 성능향상에 대한 분석과 이유 ... 271
4.7.1. 참고문헌 검색과 분석 ... 271
4.8. 추가성능 향상을 위한 파일쓰기 작업의 최소화 ... 273
4.8.1. 파일쓰기 작업의 최소화와 결과 ... 273
4.9. CCSM-Chem 으로의 병렬화 기술 이전과 서울대에서 환경과학원으로의 CCSM-Chem 마이그레이션 ... 274
4.9.1. 세부 연구내용 ... 274
4.10. CCSM-Chem 설치와 실행 issue ... 279
4.10.1. 작업현황 경과 ... 279
4.11. 병렬컴퓨팅 환경 하에서 활용가능성이 있는 파일 시스템 ... 280
4.11.1. PVFS2 ... 280
4.11.2. Cluster File System ... 281
제 3 장 참고문헌 ... 283
부록 ... 287

표/그림 (133)

표 Figure 1.1.1. Simulated summertime surface air temperature (Ts) for A1T(left column), A1B (middle column) and A1FI (right column).Upper, middle, lower panels represents for 2020-2000 change,2050-2000 change, and 2100-2000 change respectively.
표 Figure 1.1.2. Same as Figure 1.1.1, but for B2 (left column), B1 (middlecolumn) and A2 (right column).
표 Figure 1.1.3. Same as Figure 1.1.1, but for PBL height.
표 Figure 1.1.4. Same as Figure 1.1.3, but for B2 (left column), B1 (middlecolumn) and A2 (right column).
표 Figure 1.1.5. Same as Figure 1.1.1, but for cloud mass flux around 850hPa level.
표 Figure 1.1.6. Same as Figure 1.1.5, but for B2 (left column), B1 (middlecolumn) and A2 (right column).
표 Figure 1.1.7. Same as Figure 1.1.1, but for precipitation.
표 Figure 1.1.8. Same as Figure 1.1.7, but for B2 (left column), B1 (middlecolumn) and A2 (right column).
표 Figure 1.1.9. Same as Figure 1.1.1, but for anthropogenic VOC emissions inGg C mon-1.
표 Figure 1.1.10. Same as Figure 1.1.9, but for B2 (left column), B1(middle column) and A2 (right column).
표 Figure 1.1.11. Same as Figure 1.1.1, but for anthropogenic NOx emissionsin Gg N mon-1.
표 Figure 1.1.12. Same as Figure 1.1.11, but for B2 (left column), B1 (middlecolumn) and A2 (right column).
표 Figure 1.1.13. Same as Figure 1.1.1, but for isoprene emissions in Gg Cmon-1.
표 Figure 1.1.14. Same as Figure 1.1.13, but for B2 (left column), B1(middle column) and A2 (right column).
표 Figure 1.1.15. Simulated summertime maximum 8-hour average surface ozone concentrations (ppbv) overEast Asia for year 2000 (first column), A1T 2020 (second column), A1B 2020 (third column)and A1FI 2020 (right column). Lower panel represent 2020-2000 change for each IPCC SRES.
표 Figure 1.1.16. Same as Figure 1.1.15, but for B2 (left column), B1 (middle column) and A2 (rightcolumn).
표 Figure 1.1.17. Same as Figure 1.1.8, but for year 2050.
표 Figure 1.1.18. Same as Figure 1.1.17, but for B2 (left column), B1 (middle column) and A2 (rightcolumn).
표 Figure 1.1.19. Same as Figure 1.1.8, but for year 2100.
표 Figure 1.1.20. Same as Figure 1.1.19, but for B2 (left column), B1 (middle column) and A2 (rightcolumn).
표 Figure 1.1.21. Simulated cumulative probability distributions of summer maximum 8-hour average surface ozone overEast Asia for 2000 and 2020 climate (upper left), 2000 and 2050 climate (upper right) and 2000 and 2100climate (lower left). A1T, A1B, A1FI, B2, B1, and A2 scenarios are denoted by sky, green, red, orange,purple, and pink colors. the baseline case is black for the twenty century run (20C3M).
표 Figure 1.1.22. Same as Figure 1.1.21, but for the Korean peninsula.
표 Figure 1.2.1. Simulated anthropogenic SO2 emissions (Gg S mon-1) over East Asia for year 2000 (firstcolumn), A1T climate (second column), A1B climate (third column), and A1FI climate (rightcolumn). Upper, middle, lower panels represents for 2020-2000 change, 2050-2000 change, and2100-2000 change respectively.
표 Figure 1.2.2. Same as Figure 1.2.1, but for B2 (second column), B1 (third column) and A2 (fourthcolumn).
표 Figure 1.2.3. Same as Figure 1.2.1, but for anthropogenic NOX emissions (Gg N mon-1).
표 Figure 1.2.4. Same as Figure 1.2.3, but for B2 (second column), B1 (third column) and A2 (fourthcolumn).
표 Figure 1.2.5. Same as Figure 1.2.1, but for anthropogenic NH3 emissions (Gg N mon-1).
표 Figure 1.2.6. Same as Figure 1.2.5, but for B2 (second column), B1 (third column) and A2 (fourthcolumn).
표 Figure 1.2.7. Simulated annual mean surface inorganic aerosols (sulfate, nitrate, and ammonium)concentrations over East Asia for year 2000 (first column), A1T 2020 (second column), A1B2020 (third column) and A1FI 2020 (right column). Lower panel represent 2020-2000 change foreach IPCC SRES.
표 Figure 1.2.8. Same as Figure 1.2.7, but for B2 (left column), B1 (middle column) and A2 (right column).
표 Figure 1.2.9. Same as Figure 1.2.4, but for year 2050.
표 Figure 1.2.10. Same as Figure 1.2.9, but for B2 (left column), B1 (middle column) and A2 (rightcolumn).
표 Figure 1.2.11. Same as Figure 1.2.4, but for year 2100.
표 Figure 1.2.12. Same as Figure 1.2.11, but for B2 (left column), B1 (middle column) and A2 (rightcolumn).
표 Figure 1.2.13. Simulated total BC emissions (Gg C mon-1) over East Asia for year 2000 (first column),A1T climate (second column), A1B climate (third column), and A1FI climate (right column).Upper, middle, lower panels represents for 2020-2000 change, 2050-2000 change, and2100-2000 change respectively.
표 Figure 1.2.14. Same as Figure 1.2.13, but for B2 (second column), B1 (third column) and A2 (fourthcolumn).
표 Figure 1.2.15. Same as Figure 1.2.13, but for total OC emissions
표 Figure 1.2.16. Same as Figure 1.2.15, but for B2 (second column), B1 (third column) and A2 (fourthcolumn).
표 Figure 1.2.17. Simulated annual mean carbonaceous aerosols (organic and black carbon) concentrationsover East Asia for year 2000 (first column), A1T 2020 (second column), A1B 2020 (thirdcolumn) and A1FI 2020 (right column). Lower panel represent 2020-2000 change for each IPCCSRES.
표 Figure 1.2.18. Same as Figure 1.2.17, but for B2 (second column), B1 (third column) and A2 (fourthcolumn).
표 Figure 1.2.19. Same as Figure 1.2.17, but for year 2050.
표 Figure 1.2.20. Same as Figure 1.2.19, but for B2 (second column), B1 (third column) and A2 (fourthcolumn).
표 Figure 1.2.21. Same as Figure 1.2.17, but for year 2100.
표 Figure 1.2.22. Same as Figure 1.2.21, but for B2 (second column), B1 (third column) and A2 (fourthcolumn).
표 Figure 1.2.23. Simulated cumulative probability distribution of fine-mode particle matter concentration over East Asiafor 2000 and 2020 climate (upper left), 2000 and 2050 climate (upper right) and 2000 and 2100 climate(lower left). A1T, A1B, A1FI, B2, B1, and A2 scenarios are denoted by sky, green, red, orange, purple, andpink colors. the baseline case is black for the twenty century run (20C3M).
표 Figure 1.2.24. Same as Figure 1.1.21, but for the Korean peninsula
표 Emission inventories for this study
표 Figure 2.2.1. Pollutants emission trend by SRES scenario.
표 Figure 2.2.2. GHGs emission trend by SRES scenario.
표 CO emission change between 2000 and 2100 (Unit : Tg)
표 Figure 2.2.3. CO emission trend
표 BC emission change between 2000 and 2100 (Unit : Tg)
표 Figure 2.2.4. BC emission trend
표 OC emission change between 2000 and 2100 (Unit : Tg)
표 Figure 2.2.5. OC emission trend
표 NOx emission change between 2000 and 2100 (Unit : Tg)
표 Figure 2.2.6. NOx emission trend
표 Figure 2.2.9. SO2 emission trend
표 CO2 emission change between 2000 and 2100 (Unit : Tg)
표 Figure 2.2.10. CO2 emission trend
표 CH4 emission change between 2000 and 2100 (Unit : Tg)
표 Figure 2.2.11. CH4 emission trend
표 Figure 2.2.12. N2O emission trend
표 Figure 2.2.13. Asia anthropogenic emission processingsystem
표 Figure 2.2.14. A2 scenario SMOKE output(NOx).
표 Figure 2.2.15. A2 scenario SMOKE output(Reactive VOC).
표 Figure 2.2.16. B1 scenario SMOKE output(NOx).
표 Figure 2.2.17. B1 scenario SMOKE output(Reactive VOC).
표 Figure 2.2.18. A1B scenario SMOKE output(NOx).
표 Figure 2.2.19. A1B scenario SMOKE output(Reactive VOC).
표 Figure 2.2.20. A1FI scenario SMOKE output(NOx).
표 Figure 2.2.21. A1FI scenario SMOKE output(reactive VOC).
표 Figure 2.2.22. A1T scenario SMOKE output(NOx).
표 Figure 2.2.23. A1T scenario SMOKE output(Reactive VOC).
표 Figure 2.2.24. B2 scenario SMOKE output(NOx).
표 Figure 2.2.25. B2 scenario SMOKE output(Reactive VOC).
표 Figure 2.2.26. A1FI scenario SMOKE output(reactive VOC).
표 Figure 2.2.27. SO2/NOx emission ratio(East Asia).
표 Figure 2.2.28. Depiction of ozoneisopleths generated frominitial mixtures of VOCs and NOx in air
표 Figure 2.2.29. NMVOC/NOx Emission ratio and ozone productionpotential(East Asia).
표 Figure 2.2.29. NMVOC/NOx Emission ratio and ozone productionpotential(East Asia) (with biogenic emission).
표 Figure 3.1.1. Spatial distribution of anthropogenic sulfate aerosol concentrationat surface layer in 2001 from GEOS-Chem v7-04-10. Unit is kg/kg.
표 Figure 3.1.2. (a) Difference (Exp_asia minus Exp_ctl) of ISR (incoming solarradiation) at surface for 800 model years from 0201 to 1000. (b)difference (Exp_asia_x2 minus Exp_asia) of ISR (c) difference(Exp_asia_x2 minus Exp_ctl) of ISR at surface for 500 model yearsfrom 0201 to 0700. Unit is W/m2.
표 Figure 3.1.3. Spatial distribution of (a) mean spring precipitation difference(Exp_asia minus Exp_ctl) for 800 model year from 0201 to 1000. (b)mean spring precipitation difference (Exp_asia_x2 minus Exp_ctl) for500 model year from 0201 to 0700. Unit is mm/day and significancelevels of 10%, 5% and 1% are shaded.
표 Figure 3.1.4. Spatial distribution of (a) mean surface temperature difference(Exp_asia minus Exp_ctl) from 0201 to 1000 for MAM and (b) meansurface temperature difference (Exp_asia_x2 minus Exp_ctl) from 0201to 0700 for MAM. Unit is K.
표 Figure 3.1.5. Spatial distribution of (a) mean spring precipitation difference(Exp_asia minus Exp_ctl) for 800 model year from 0201 to 1000. (b)mean summer precipitation difference (Exp_asia_x2 minus Exp_ctl) for500 model year from 0201 to 0700. Unit is mm/day and significancelevels of 10%, 5% and 1% are shaded.
표 Figure 3.1.6. Spatial distribution of (a) mean surface temperature difference(Exp_asia minus Exp_ctl) from 0201 to 1000 for JJA and (b) meansurface temperature difference (Exp_asia_x2 minus Exp_ctl) from 0201to 0700 for JJA. Unit is K and significance levels of 10%, 5% and 1%are shaded
표 Figure 3.1.7. (a) 1st EOF and (b) 2nd EOF analysis of east Asia summerprecipitation of CMAP from 1979 to 2006 year.
표 Figure 3.1.8. (a) 1st EOF, (b) 2nd EOF (c) 3rd EOF and (d) 4th EOFpattern of east Asia summer precipitation for Exp_ctl from CCSM2.
표 Figure 3.1.9. (a) 1st EOF, (b) 2nd EOF (c) 3rd EOF and (d) 4th EOFpattern of east Asia summer precipitation for Exp_asia from CCSM2.
표 Figure 3.1.10. (a) 1st EOF, (b) 2nd EOF (c) 3rd EOF and (d) 4th EOFpattern of east Asia summer precipitation for Exp_asia_x2 fromCCSM2
표 Figure 3.1.11. Mean precipitation of JJA　for CMAP from 1979 to 2006. Unitis mm/day.
표 Figure 3.1.12. Mean precipitation of JJA　for (a) Exp_ctl, (b) Exp_asia from0201yr to 1000yr and (c) Exp_asia_x2 from 0201yr to 0700yr. Unitis mm/day. Heavy raining band area are boxed.
표 Figure 3.1.13. Timeseries of area averaged normalized rainfall anomaly inEASRA area [110-145˚E, 25-35˚N] for (a) Exp_ctl, (b) Exp_asiafrom 0201yr to 1000yr and (c) Exp_asia_x2 from 0201yr to 0700yr.
표 Figure 3.1.14. Probability density function of standard deviation for (a)precipitation anomaly and (b) temperature anomaly in EASRA area
표 Figure 3.1.15. Power spectrum of EASRA timeseries for (a) area [110-145˚E, 25-35˚N] and (b) area [120-145˚E, 25-35˚N].
표 Figure 3.1.16. The difference of standard deviation of sea surface heightanomaly between the Exp_ctl and Exp_asia (a) and between theExp_ctl and Exp_asia_2x. Shading indicates the region where thedifference is statistically significant.
표 Figure 3.1.17. NPGO mode for (a) Exp_ctl, (b) Exp_asia from 0201yr to1000yr and (c) Exp_asia_x2 from 0201yr to 0700yr.
표 Figure 3.1.18. The power spectrum of the Principal component time series of(a) PDO and (b) NPGO.
표 Figure 3.1.19. 2nd EOF　PC timeseries of SSH for area　Kuroshio-Oyashioextension area [30N-45N,142E-180] for (a) No-filter, (b)10yr-lowpass filter and (c) 20yr-lowpass filter. Dashed line denotesone standard deviation.
표 Figure 3.2.1. Tropospheric column ozone simulated in CCSM-Chemsystem for the climatological January, February, March, andApril.
표 Figure 3.2.2. Same as Fig. 3.2.1 except for the climatological May,June, July, and August
표 Figure 3.2.3. Same as Fig. 3.2.1 except for the climatologicalSeptember, October, November, and December.
표 Figure 3.2.4. Sea surface temperature anomalies for(a) Oct 2005 and (b) Oct 2006.
표 Figure 3.2.5. Simulated tropospheric column ozone (DU)for (a) Oct 2005 and (b) Oct 2006 byCCSM-Chem modeling system.
표 Figure 3.2.6. Difference (October 2006 minus October2005) of tropospheric column ozone (DU) fromCCSM-Chem model.
표 Figure 3.2.7. Vertical distribution of ozone averaged between10°S-10°N for (a) Oct 2005 and (b) Oct 2006, and (c) theirdifference. (d) is the same as (c) except the ozone averagedbetween 5°S-5°N.
표 Figure 3.2.8. Shading showing the difference of the cloudmass flux between Oct 2006 and Oct 2005 averagedover 10°S-10°N. Difference of the wind vector ofzonal and vertical velocity (scaled) overlaid.
표 Figure 3.2.9. Longitude-altitude cross section of the difference ofthe specific humidity between Oct 2005 and Oct 2006.
표 Figure 3.2.10. Changes in tropospheric column ozone(DU)for (a) SSTA and (b) 2×SSTA experiments fromthe Clim experiment.
표 Figure 3.2.11. (a) and (b) are the vertical cross sections of the O3for SSTA and 2×SSTA experiments, respectively. (c) and(d) are the differences of (a) and (b) from the Climexperiment.
표 Figure 3.2.12. Changes in the cloud mass fluxes and specific humiditiesfor SSTA and 2×SSTA experiments.
표 Figure 4.4.1. 2차년도에 수행했던 GEOS-Chem 프로파일링 결과.
표 Figure 4.4.2. CSPEC 배열 정의부의 설명.
표 Figure 4.4.3. CSPEC 병렬처리 개념도.
표 Figure 4.4.4. OpenMP를 이용해 병렬화 되어있는 640 루프.
표 Figure 4.4.5. 병렬화 포인트를 찾아내는 방법.
표 병렬화 가능 포인트
표 Figure 4.4.6. 병렬화 불가능 포인트: 차례대로KBLK, CSPEC, AD22.
표 Figure 4.4.7. 4개 노드에서 단순 bcast를 사용할 경우의 데이터 교환 개념도
표 Figure 4.4.8. 4개 노드에서 모았다가 bcast를할 경우의 데이터 교환 개념도.
표 Figure 4.5.1. 모듈별 소요시간 분석 예시.
표 Figure 4.5.2. 시간지연 문제가 발생한 Dynamic Timestep Loop 부분.
표 Figure 4.5.3. main.f 파일의 주요 부하 부분인 make_restart_file 호출부분.
표 Figure 4.5.4. 해당 서브루틴이 있는 restart_mod.f 파일의일부.
표 Figure 4.5.5. restart_mod.f 파일에서 주요 연산부하가 일어나는 BPCH2호출부분
표 Figure 4.5.6. 간단한 작업들로 구성된 BPCH2 모듈.
표 Figure 4.5.7. 부하의 주요 원인인 파일 접근과 쓰기 부분.
표 Figure 4.5.8. 선마이크로 시스템즈(오라클)의 Lustre FileSystem 관련 기술문서.
표 Figure 4.6.1. GEOS-Chem의 프로파일링 결과 - 10% 이상의 연산부하를 가진 모듈.
표 Figure 4.6.2. 차상단 병렬화 후보 모듈.
표 Figure 4.6.3. 병렬화 가능 모듈
표 환경과학원에서 사용 중인 프로세서의 사양

과제명(ProjectTitle) :	-
연구책임자(Manager) :	-
과제기간(DetailSeriesProject) :	-
총연구비 (DetailSeriesProject) :	-
키워드(keyword) :	-
과제수행기간(LeadAgency) :	-
연구목표(Goal) :	-
연구내용(Abstract) :	-
기대효과(Effect) :	-

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 제목(한글), 저자명(한글), 발행일자, 전자원문, 초록(한글), 초록(영문) 관리번호, 제목(한글), 제목(영문), 저자명(한글), 저자명(영문), 주관연구기관(한글), 주관연구기관(영문), 발행일자, 총페이지수, 주관부처명, 과제시작일, 보고서번호, 과제종료일, 주제분류, 키워드(한글), 전자원문, 키워드(영문), 입수제어번호, 초록(한글), 초록(영문), 목차
저장형식	Text(ASCII format) Excel format
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

전구 대기화학 모델링 연구(III) 원문보기

초록 ▼

목차 Contents

표/그림 (133)

표/그림 (133)

연구자의 다른 보고서 :

참고문헌 (25)

연구과제 타임라인

관련 콘텐츠

원문 보기

이 보고서와 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

전구 대기화학 모델링 연구(III) 원문보기

초록 ▼

목차 Contents

표/그림 (133) 모든 표/그림 보기

표/그림 (133) 슬라이드로 보기

연구자의 다른 보고서 :

박록진 (22) 우정헌 (23) 윤대옥 (3) 배수야 (6) 김영호 (3) 정재인 (13) 오지영 (4) 김민중 (11) 조두성 (10) 유승헌 (1) 홍준모 (1)

참고문헌 (25)

연구과제 타임라인

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

관련 콘텐츠

원문 보기

이 보고서와 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

표/그림 (133)

표/그림 (133)