[보고서]차세대 도시농림 융합스마트 기상서비스 개발(스톰규모 대도시 위험기상 감시 및 예측시스템 개발)

이용희

[국가R&D연구보고서] 차세대 도시농림 융합스마트 기상서비스 개발(스톰규모 대도시 위험기상 감시 및 예측시스템 개발)
Integrated Weather Services for Urban and Rural Area(Development of the Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System) 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	국립기상연구소
연구책임자	이용희
참여연구자	정관영 , 한상옥 , 김연희 , 이희춘 , 안광득 , 원성희 , 신승숙 , 심재관 , 김기훈 , 박연화 , 조요한 , 김현호 , 김은희 , 임은순
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2012-12
과제시작연도	2012
주관부처	기상청
과제관리전문기관	국립기상연구소 National Institute of Meteorological Research
등록번호	TRKO201300030430
과제고유번호	1365001453
DB 구축일자	2013-10-26

초록 ▼

연구의 필요성
한반도는 최근 위험기상이 현격히 증가하고 있으며 최근 들어 점점 더 빈도가 잦아지고 있다. 우리나라 인구의 1/4이상이 거주하고 있는 수도권 지역은 이와 같은 위험기상 발생 시 많은 피해와 더불어 도심 기능의 마비로 인한 경제적 손실도 예상할 수 있다. 최근의 서울 등 수도권 지역에서 발생한 광화문 침수 및 우면산 산사태 등은 대도시에서의 위험기상에 대한 체계적인 대응이 필요함을 보여주고 있다. 이와 같은 국지적인 스톰규모의 기상현상 분석을 위해서는 조밀한 관측을 통한 정확한 기상상태 분석 및 고해상도의 예측모형이 요구되어 진다.
연구개발 목표
이 사업은 수도권 지역의 위험기상에 대한 감시 및 예측시스템을 구축하고 이를 통한 예측정보를 신속하게 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 2012년은 이와 같은 시스템 구축을 위해 원형 모델을 개발하는 것이며 수도권 지역의 3차원적인 구름 및 수증기 감시능력 향상 및 예측성 향상을 위해 가용 가능한 관측자료 발굴 및 분석기법 개선이 주요 목표이다.

Abstract ▼

National Institute of Meteorological Research (NIMR) developed the prototype of advanced storm-scale analysis and prediction system (ASAPS). The ASAPS was developed for the analysis and prediction of storm-scale weather in the metropolitan area. The analysis system of ASAPS produces the analysis field every 30 minutes. The application technique for the radar wind data was developed to improve the ability of the analysis with a various observation data. The cloud analysis process in Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) was also improved with the ceilometer data operated by KMA. GPS observation network was fortified for the 3 dimensional water vapor and cloud analysis in the metropolitan area. Noah land surface model was applied for the improvement of the surface physics in the metropolitan area and the prototype model for the effect of the tideland was developed. The prediction system of ASAPS produces the 6 hour forecast every 30 minutes with 1 km resolution. The storm-scale precipitation case in the metropolitan area was well simulated for the precipitation and wind field compared with the observation data. The ensemble prediction system for the precipitation within 2 or 3 hours was developed with the time-lag ensemble using KLAPS forecasts. The prototype model for the analysis and prediction of the metropolitan area would be improved through the data assimilation process with the various applicable data (satellite, radar, GPS etc.) and the advanced technique for the land surface process.

목차 Contents

표지 ... 1
연구보고서 ... 2
목차 ... 3
표 목차 ... 6
그림 목차 ... 7
국문 요약문 ... 11
영문 요약문 ... 15
제 1 장 서 론 ... 17
제 2 장 스톰규모 수도권 위험기상 감시시스템 개발 ... 19
제 1 절 수도권 위험기상 감시시스템 원형 개발 ... 19
1. 개요 ... 19
2. 수도권 30분 간격의 기상분석체계 구축 ... 20
3. 모델배경장 기반의 레이더 시선속도 접힘풀기과정 개발 ... 24
(1) 개요 ... 24
(2) 분석방법 ... 26
(3) 분석결과 ... 29
(4) 요약 및 결론 ... 33
4. 라이더식 운고계를 이용한 구름분석과정 개선 ... 34
(1) 개요 ... 34
(2) 3차원 구름분석과정 ... 36
(3) 운고계 자료 ... 39
(4) 실험설계 및 검증방법 ... 42
(5) 분석결과 ... 45
(6) 요약 및 결론 ... 48
5. 요약 및 결론 ... 49
제 2 절 수도권 지면 물리과정 개선 및 간석지 효과 물리과정 원형개발 ... 50
1. 개요 ... 50
2. 기존 지면 물리과정 개선 및 Noah 지면 물리과정 적용 ... 51
3. 간석지 효과를 고려한 지면물리과정 원형모델 개발 ... 55
4. 요약 및 결론 ... 59
제 3 절 수도권 지역의 수증기 감시체계 강화 ... 60
1. 개요 ... 60
2. GPS 가강수량 ... 62
3. GPS 상시관측소 설치 및 운영 ... 64
(1) GPS 상시관측소 설치 ... 64
(2) 실시간 자료 수집 ... 67
4. 가강수량 산출 및 표출 시스템 구축 ... 69
(1) GPS 자료처리 개요 ... 69
(2) GPS 가강수량 산출 결과 표출 ... 71
5. 요약 및 결론 ... 73
제 3 장 스톰규모 수도권 위험기상 예측시스템 개발 ... 74
제 1 절 수도권 위험기상 예측시스템 원형 개발 ... 74
1. 개요 ... 74
2. 스톰규모 수도권 위험기상 예측시스템 ... 76
(1) 시스템 개요 ... 76
(2) 사례 분석 ... 79
3. 요약 및 결론 ... 82
제 2 절 수도권 지역 중심의 앙상블 강수예측시스템 구축 ... 83
1. 개요 ... 83
2. 시간지연 앙상블 예측시스템 ... 84
3. 규모분석기법을 이용한 강수확률예측시스템 ... 87
4. 예비평가 ... 90
5. 요약 및 결론 ... 91
제 4 장 요약 및 결론 ... 92
참고문헌 ... 94
부록 2012년도 학술용역과제 ... 99
1. 수도권 3차원 관측자료 스톰규모예측 활용 기반기술개발 ... 99

표/그림 (36)

표 Fig. 2.1.1. Schematic diagram of background and analysis fields for Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System(ASAPS).
표 Fig. 2.1.2. The Observation data for 30 minutes interval analysis.
표 Fig. 2.1.3. The surface temperature with 30 minutes interval analysis (a) 11:00 LST and (b) 11:30 LST on 15 August 2012.
표 Fig. 2.1.4. The diagram of radar radial velocity unfolding system.
표 Fig. 2.1.5. The background wind field in case of typhoon MUIFA at 15 UTC 07 Aug., 2011.
표 Fig. 2.1.6. Radial velocity image on KSN radar (a) before and (b) after dealiasing in case of typhoon MUIFA at 15 UTC 07 Aug., 2011.
표 Fig. 2.1.7. Radial velocity image on GDK(upper) and KWK(lower) radar before(left) and after(right) dealiasing in case of typhoon MUIFA at 15 UTC 07 Aug., 2011.
표 Fig. 2.1.8. Flow diagram of KLAPS 3-dimensional cloud analysis.
$Fig. 2.1.9. Cloud fraction for each step of cloud analysis.$ 표 Fig. 2.1.9. Cloud fraction for each step of cloud analysis.
표 Fig. 2.1.10. The optical system of ceilometer.
표 Fig. 2.1.11. The locations of operational ceilometer and METAR sites in the Korean peninsula.
표 Fig. 2.1.12. Cloud base of (a) CTL and (b) EXP from cloud analysis at 12 UTC 5 July 2012.
표 Fig. 2.1.13. The number of METAR and Ceilometers(CL) observation during one day(July 05, 2012).
표 Fig. 2.1.14. ETS score(a) and count number(b) of one hour rainfall accumulation (experiment period: 00 UTC ∼ 23 UTC 5 July 2012).
표 Fig. 2.2.1. Schematic diagram of (a) slab soil model (5-layer thermal diffusion) and (b) Noah land surface model.
표 Fig. 2.2.2. Simulated surface temperature and wind by applying
표 Fig. 2.2.3. Sample data for the effect of tide on high resolution numerical weather prediction model.
표 Fig. 2.2.4. Land-sea masks for tidal data on sequential time from 1400 KST to 1700 KST 5 Jul. 2011.
표 Fig. 2.2.5. Simulated results with tidal data.
표 Fig. 2.3.1. Location of installed GPS station in 2012.
표 Fig. 2.3.2. Installed GPS antenna and pillar.
표 Fig. 2.3.3. Receiver control program(RxControl(L), NetView(R)).
표 Fig. 2.3.4. Process of GPS PWV calculation.
표 Fig. 2.3.5. Process of web display system.
표 Fig. 2.3.6. Web display systems result.
표 Fig. 3.1.1. Schematic diagram of background and forecast fields for Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System(ASAPS).
표 Fig. 3.1.2. Model domain (a) 5km resolution over Korean peninsula including the sea on three sides and (b) 1km resolution over metropolitan area including Seoul of ASAPS.
표 Fig. 3.1.3. The hourly accumulated precipitation of (a) AWS observation and (b) Model forecast at 15:00 LST 21 September 2010.
표 Fig. 3.1.4. Same as in Fig. 3.1.3 except for 09:00 LST 27 July 2011.
표 Fig. 3.2.1. The configuration of time-lag ensemble members.
표 Fig. 3.2.2. The 2 hour prediction result (left figure) of the time-lag ensemble prediction system with KLAPS prediction results and KLAPS analysis (right figure). The valid time is 14:00 KST 4 NOV 2012.
표 Fig. 3.2.3. The 2 hour prediction result (left figure) of the time-lag ensemble prediction system with KONOS results and CAPPI radar composition (right figure). The valid time is 14:00 KST 4 NOV 2012.
표 Fig. 3.2.4. The schematic of spatiotemporal scale analysis concept in probabilistic prediction system with KONOS.
표 Fig. 3.2.5. The 1 hour prediction result (left figure) of the scale analysis probabilistic prediction system with KONOS results and CAPPI radar composition (right figure). The valid time is 13:00 KST 4 NOV 2012.
표 Fig. 3.2.6. The 2 hour prediction result (left figure) of the scale analysis probabilistic prediction system with KONOS results and CAPPI radar composition (right figure). The valid time is 14:00 KST 4 NOV 2012.
표 Fig. 3.2.7. The brier skill score of the scale analysis and time-lag ensemble prediction system with KONOS for the summer season of 2011.

과제명(ProjectTitle) :	-
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