초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
초단기 악천후에 대한 감시 및 예측 체계 개선을 위해 초단기 기상분석 및 예측시스템을 개선하고 활용하는 부분과 다양한 관측 자료를 활용하고 융합된 예측시스템을 개발하는 연구가 수행되었다.
현재 현업화되어 운영되고 있는 초단기 기상분석 및 예측시스템(Korea Local Analysis and Prediction System, KLAPS) 개선을 위해 배경장 생산을 위해 경계장으로 이용되었던 전구자료가 기상청 현업모델이 UM으로 변경됨에 따라 이를 활용하는 체계로 변경이 되었다. 또한 KLAPS 예

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
초단기 악천후에 대한 감시 및 예측 체계 개선을 위해 초단기 기상분석 및 예측시스템을 개선하고 활용하는 부분과 다양한 관측 자료를 활용하고 융합된 예측시스템을 개발하는 연구가 수행되었다.
현재 현업화되어 운영되고 있는 초단기 기상분석 및 예측시스템(Korea Local Analysis and Prediction System, KLAPS) 개선을 위해 배경장 생산을 위해 경계장으로 이용되었던 전구자료가 기상청 현업모델이 UM으로 변경됨에 따라 이를 활용하는 체계로 변경이 되었다. 또한 KLAPS 예측모델인 WRF를 최신버전으로 업그레이드 하였다. 또한 KLAPS 배경장의 안정성을 위해 배경장 생산과정에서 두 개의 KLAPS 분석장을 이용한 격자완화법 (grid nudging)을 적용하였고 최근 자료를 활용하여 한반도에 대해서 생산된 토지이용도자료(landuse)를 확보하고 KLAPS 지형 자료에 입력하여 적용하였다. 또한 분석장개선을 위해 항공기기 상관측자료 특성 분석을 통해 활용도를 높였으며, 주간 가시영상의 태양천정각, 지표알베도 보정 추가, 야간의 근적외 채널을 이용한 청천역 탐지과정 추가를 통해 구름분석과정을 개선하였다. 이런 다양한 개선작업을 통해 2010년 4월 1일부터 4월 30일까지 1개월간에 대해서 1시간 누적강수 1 mm 이상의 기준으로 AWS 1시간 누적 강수와 검증을 하였을 때 ETS (Equitable Threat Score)결과가 3시간예측까지 기존의 KLAPS보다 예측성능이 향상되었음을 알 수 있었다.
동네예보 서비스 지원을 위해 KLAPS 기반의 동네예보 실황 및 초단기예보 지원체계를 구축하였다. 이를 위해 기존 KLAPS 분석장의 동네예보 실황장으로 제공을 위한 평가 및 관측자료를 활용한 자료품질 향상과 운영과정의 최적화를 통한 빠른 예측장 제공체계를 개발하였다. 이 결과 2010년 6월 15일부터 강수량, 강수형태, 하늘상태, 기온, 풍향, 풍속, 습도의 7개 실황요소와 강수량, 강수형태, 하늘상태의 3개 초단기예측요소에 대해서 대국민 서비스 실시를 지원하였다.
초단기 악천후 감시 강화를 위해 기존 1시간 간격의 분석보다 더욱 시간적으로 조밀한 분석장 제공을 통한 재해기상 현상 인지에 대한 선행시간 확보를 위한 연구를 지속하였다. 2010년에는 20분 간격의 분석장을 제공할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 위해서 배경장 생산과정 변경 및 기존 1시간간격 관측자료 활용체계에서 분단위의 관측 자료를 활용할 수 있는 기술 등이 적용되었다. 이 시스템을 통해 집중호우와 같은 짧은 시간에 급격히 발달하는 기상현상의 예보능력 향상을 위해 필요한 빠른 실황분석 자료의 제공이 가능할 것이다.
강수 특성 및 메커니즘 분석을 위해 KLAPS를 기반으로 2007년, 2009년 재분석자료를 생산하였고 기존의 결과를 포함하면 2007년부터 2009년까지 3년 재분석자료생산을 완료하였다. 이 재분석 자료는 수평해상도가 5 km이며, 시간해상도는 1시간 간격이다. 또한 재분석에 사용된 관측 자료는 국내에서 관측된 자동기상관측자료, 레이더, 위성, 낙뢰, 수직측풍기, 민간항공기 등의 정규 관측 자료뿐만 아니라 2007년과 2009년 특별관측 기간에 수행된 고층자료 또한 포함되었다. 이러한 재분석의 배경장은 수평해상도 0.25°×0.25°이고, 6시간 간격 자료인 ECMWF 분석장을 이용하여 산출하였다. 생산된 재분석자료는 웹기반기상분석시스템에 현업 분석장을 재분석장으로 교체하여 재분석 자료의 사용이 용이하도록 하여 한반도에서 발생하는 위험기상의 구조와 원인을 규명하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
다양한 관측 자료를 이용한 초단기 분석시스템 개선을 위해 실시간 활용 가능한 국토해양부의 비슬산레이더 자료를 이용하여 초단기 기상분석 및 예측시스템에서 그 영향을 분석하였다. 관측체계가 기존 기상청과 다르지만, 비슬산레이더가 근처 경상도 지역에 대해서 기존 기상청 레이더 관측망에서 관측되지 않은 에코에 대해서 관측을 하고, 그 효과로 예측 실험에서 경상도지역에 강수증가가 나타남을 알수 있었다. 이와 함께 상시적으로 대기의 가강수량을 관측할 수 있는 GPS 관측망 활용연구를 수행하였다. 국가기상위성센터에서 산출된 GPS 가강수량 자료를 입수하였고 강수사례에 대해서 가강수량 자료의 특성을 분석하여 강수시의 대기 가강수량 증가를 알 수 있었다. 하지만, 현재 초단기 기상분석 및 예측시스템에서 이 자료를 활용 시에 관측 영역 밖 해상의 낮은 값이 유입되어 해당 사례의 경우에 강수예측에 긍정적인 효과를 직접적으로 확인할 수는 없었다. 한반도의 GPS 가강수량의 분포특성을 고려한 개선 방안을 향후 도출하여 이 자료가 유용하게 이용될 수 있도록 연구를 지속하여야 할 것이다.
융합된 초단기 예측시스템 개발을 위한 기반 구축을 위해 레이더 관측 자료를 기반으로 하는 외삽기법의 초단기 실황강수예측시스템(MAPLE)과 초단기 예측시스템의 모델 강수 위치에 대한 초기의 공간 오차를 레이더 관측 자료와 비교를 통해서 제거하는 기술을 개발하였다. 이를 통해 초기 시간 모델 예측결과와 레이더 관측 자료를 이용하여 오차 보정 벡터를 산출하고 오차 보정 벡터를 이용하여 동 시간의 모델 예측결과의 강수 위치를 보정하였을 때 예측성이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
낙뢰 발생 예측을 위해 낙뢰 실황예측시스템의 원형을 개발하였다. 낙뢰 실황예측시스템 원형은 외삽형태의 예측모델로 초단기 실황강수예측시스템(MAPLE)의 변분 에코 추적기법을 이용하여 외삽을 위한 벡터 산출에 활용하였다. 이 원형 시스템은 외삽 모형의 한계로 인하여 아직 공식적인 운영은 하고 있지는 않지만 향후 기상청에서 개발할 보다 정확한 낙뢰 예측시스템 구축을 위한 토대가 될 것이다.

Abstract ▼

Ⅳ. Research Contents and Results
In order to improve the very short-range severe weather monitoring and prediction system, we conducted the research on the improvement and utilization of KLAPS, and the development of the prediction system that utilizes and combines various observation data.
To

Ⅳ. Research Contents and Results
In order to improve the very short-range severe weather monitoring and prediction system, we conducted the research on the improvement and utilization of KLAPS, and the development of the prediction system that utilizes and combines various observation data.
To improve KLAPS that is actively operated at present, the global data that have been used as the boundary field for the production of the background field was replaced by UM(Unified Model) as it substituted the KMA operating model. In addition, WRF(Weather Research and Forecasting) model, the prediction model of KLAPS, was upgraded to the newest version. Moreover, for the stability of the KLAPS background field, the grid nudging method that employs two KLAPS fields was applied to the background field production process, and the land use data produced with respect to the Korean Peninsula based on the recent data were obtained and applied as the KLAPS geographical input data. Further, to improve the analysis field, the utilizability was enhanced through the characteristics analysis of AMDAR(Aircraft Meteorological Data Relay) data. The cloud analysis process was improved by adding the solar zenith angle of the daytime visual images, correction of the surface albedo, and the clear sky zone detection procedure using a near-infrared channel at night. We verified the model data with one-hour accumulated precipitation data of the AWS(Automatic Weather Station) referring to the 1 mm/h threshold over one month period between April 1 and 30, 2010, and it was found that the ETS(Equitable Threat Score) result showed better prediction performance up to three hours of prediction than that of the conventional KLAPS.
To support Digital Forecast, we established the KLAPS-based current weather and very short-range forecast support system. For this, we improved the data quality by evaluating the current state field of the conventional KLAPS analysis field and using the observation data, and developed the system providing forecast fields quickly through the optimization of the operating process. As a result, we have started to support the public service as regards seven current status factors including precipitation, precipitation type, sky state, air temperature, wind direction, wind speed, and humidity, and three very short-range forecast factors including precipitation, precipitation types, and sky state since June 15, 2010.
To fortify the monitoring of very short-range severe weather, we continued the research to obtain the time prior to the current status recognition of disastrous phenomena by providing temporally denser analysis field than the conventional one-hour interval analysis. In 2010, we developed the system that is able to provide the analysis field in 20-minute interval. For this, the background field production process was changed, and the technology to utilize the observation data in one minute was applied, replacing the conventional one-hour interval observation data utilization system. This system will allow to provide the needed current status analysis data rapidly to improve the forecasting ability for the meteorological phenomena that are drastically developed in a short period of time like localized heavy rainfalls.
To analyze precipitation characteristics and mechanism, reanalysis data of 2007 and 2009 were produced on the basis of KLAPS, and thus the reanalysis data for the three years from 2007 to 2009 were completed including the previous result.
The reanalysis data had the horizontal resolution of 5 km, and the temporal resolution of 1 hour interval. The observation data used for the reanalysis included not only the regular observation data such as the AWS data, radar, satellite, lightning, wind profiler, and AMDAR data observed in Korea but also the radiosonde data observed during the special observation period in 2007 and 2009. The background field of the reanalysis had the horizontal resolution of 0.25°×0.25°, and it was calculated using the ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) analysis field that is the six-hour interval data.
The produced reanalysis data will help clarify the structures and causes of the severe weather occurring in the Korean Peninsula by making it easy to use the reanalysis since the operating analysis field was replaced by the reanalysis field for the Web-based Forecaster's Analysis System.
To improve the very short-range analysis system using various observation data, the real-time Bislsan radar data of the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs were employed in order to analyze the effect in the prediction system. Although the observation system was different from the conventional KMA system, the Bislsan radar observed the echo that had not been observed by the conventional KMA radar network for the nearby Gyeongsang-do region. As a result, the precipitation increase in the Gyeongsang-do region was found by the simulation experiment. Additionally, study was conducted to utilize the GPS observation network that can regularly observe the precipitable water.
The GPS precipitable water data generated by the National Meteorological Satellite Center was obtained, and the characteristics of the precipitable water data were analyzed with respect to the rainfall events to learn about the increase of the precipitable water during rainfall events. However, the positive effect of using the data on the rainfall prediction in the case was not directly verified since the lower values for the sea surface outside the observation area was included when using the data in the current KLAPS. Studies should be continued in the future so that the data can be utilized well by developing the improvement method that considers the GPS precipitable water distribution characteristics in the Korean Peninsula.
To establish the basis for the development of an integrated very short-range prediction system, we developed that technology to eliminate the initial spatial error in the precipitation location of MAPLE based on the extrapolation of the radar observation data and that of KLAPS through the comparison with radar observation data. By means of this, the error correction vector was calculated using the initial temporal model prediction result and the radar observation data. It was confirmed that the predictability was improved when the precipitation location of the model forecast was corrected using the error correction vector at the same time.
A prototype of the lightning prediction system was developed to predict lightning. The prototype of the lightning prediction system is a model based on an extrapolation method that uses a lightning-moving vector calculated by the variational echo tracking technique of MAPLE. Although the prototype system is not officially under operation because of the limitations in the extrapolation model, it will serve as the basis for the establishment of the more accurate lightning prediction system that will be developed by the KMA in the future.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연 구 보 고 서 ... 3
• 목 차 ... 5
• 표 목차 ... 7
• 그 림 목 차 ... 8
• 요 약 문 ... 11
• Summary ... 19
• 제 1 장 서 론 ... 29
• 제 1 절 연구 개발의 필요성 ... 29
• 제 2 절 국내·외 연구 동향 ... 31
• 제 2 장 초단기 감시 및 예측시스템 고도화 ... 32
• 제 1 절 초단기 기상분석 및 예측시스템 개선 및 활용 ... 32
• 1. 개요 ... 32
• 2. 초단기 기상분석 및 예측시스템 개선 ... 34
• 3. 동네예보 실황 및 초단기예보 지원 ... 37
• (1) 동네예보 실황자료 지원 ... 37
• (2) 동네예보 초단기예보 지원 ... 45
• (3) 동네예보 지원을 위한 체계도 ... 47
• 4. 20분 간격 기상분석시스템 개발 ... 48
• 5. 요약 및 결론 ... 51
• 제 2 절 고해상도 재분석 자료 생산 ... 52
• 1. 개요 ... 52
• 2. 자료 및 분석 방법 ... 54
• 3. 2009년 7월 14일 사례 ... 58
• (1) 사례 특징 ... 58
• (2) 유선함수와 속도퍼텐셜 ... 61
• (3) 헬리시티와 헬리시티 밀도 ... 65
• 4. 요약 및 결론 ... 72
• 제 3 장 관측 자료를 활용한 초단기 예측기법 개발 및 응용 ... 73
• 제 1 절 다양한 관측 자료를 활용한 예측기법 개발 ... 73
• 1. 개요 ... 73
• 2. 비슬산 레이더 활용체계 구축 ... 74
• 3. GPS 가강수량 자료 활용 체계 구축 ... 77
• 4. 실황강수 오차보정시스템 개발 ... 82
• 5. 요약 및 결론 ... 86
• 제 2 절 낙뢰 실황예측시스템 원형 개발 ... 87
• 1. 개요 ... 87
• 2. 알고리즘 적용 및 입력자료 생산 ... 88
• 3. 예측자료 생산 및 평가 ... 91
• 4. 낙뢰와 레이더 반사도 상관성 예비 분석 ... 96
• 5. 요약 및 결론 ... 98
• 제 4 장 요약 및 결론 ... 99
• 참고문헌 ... 101
• 부록 2010년도 학술용역과제 ... 105
• 1. 실황자료를 활용한 초단기 예측모델 성능향상 연구(Ⅰ) ... 107
• 2. 초단기 자료동화 기법 선도개발연구(Ⅰ) ... 255
• 끝페이지 ... 403