초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
초단기 동네예보의 예측정확도 향상을 목표로 실황분석 및 예측 기법 고도화를 위해 다양한 측면에서 연구들이 수행되었다. 겨울철 방재기상예보지원을 위해 동네예보 실황 및 예측요소인 강수형태의 판별법을 개선하였다. 강수유형 판단을 위해 기존에는 지상습구온도를 이용한 판별법을 적용하여 왔으나 KLAPS의 3차원자료를 활용하여 1000-700 hPa 층후를 고려한 강수유형 판별 알고리즘을 개발하였다. 공간적 위치에 따른 강수형태 분류 특성을 알고리즘에 반영하기 위해 관측자료와 KLAPS 자료를 이용하여 통계분석

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
초단기 동네예보의 예측정확도 향상을 목표로 실황분석 및 예측 기법 고도화를 위해 다양한 측면에서 연구들이 수행되었다. 겨울철 방재기상예보지원을 위해 동네예보 실황 및 예측요소인 강수형태의 판별법을 개선하였다. 강수유형 판단을 위해 기존에는 지상습구온도를 이용한 판별법을 적용하여 왔으나 KLAPS의 3차원자료를 활용하여 1000-700 hPa 층후를 고려한 강수유형 판별 알고리즘을 개발하였다. 공간적 위치에 따른 강수형태 분류 특성을 알고리즘에 반영하기 위해 관측자료와 KLAPS 자료를 이용하여 통계분석을 수행하였고, 이를 통해 지상습구온도와 1000-700 hPa 층후의 임계치를 도출하여 알고리즘에 적용하였다. 개선된 알고리즘은 현업운영시스템에 적용되어 동네예보 실황요소자료로 지원되고 있다. 또한, KLAPS 3차원 연직자료를 활용하여 눈결정 형태와 결정의 성장과정을 고려하여 강설강수비를 산출할 수 있는 알고리즘을 개발하여 적설량 예측결과에 대한 평가 및 개선을 추진하고 있다.
동네예보 기온자료의 객관분석 정확도를 높이기 위해서 기존에 사용되고 있는 Barnes 객관 분석 기법에 지형고도를 반영할 수 있도록 가중함수를 적용하였다. 2009년 기간의 기온 관측 자료에 대해 Barnes 객관 분석 과정에 지형고도 정보를 활용한 새로운 가중치함수를 사용했을 경우 평균평방근오차가 기존의 방법보다 0.26℃ 낮게 나타나 지형에 의한 분석 오차를 효과적으로 줄일 수 있음을 보였다.
강수 특성 분석 및 발생 메커니즘을 설명하는데 유용하게 사용되는 초단기 기상분석 및 예측 시스템 (KLAPS) 기반의 재분석 자료가 2006년과 2010년에 대해 1시간 간격의 수평해상도 5km로 생산하였다. 이전에 생산된 자료를 포함하여 2006년부터 2010년까지 총 5년간 자료가 업데이트 되었으며 웹기반기상분석시스템 (WebFAS)를 통하여 재분석 자료를 활용할 수 있도록 하였다.
한반도 물수지 분석 및 유역별 상세 강수예측정보 생산을 위한 검증자료로 활용하기 위해 2006년∼2010년에 대하여 한반도 합성강수량 자료를 생산하였다. 합성 강수량 자료는 동네예보 영역에 대하여 수평해상도는 5 km, 시간해상도는 1시간이며 AWS와 레이더 자료가 기본 자료로 사용되었다. 레이더의 관측 영역이 240 km를 벗어나는 북한 지역과 해상지역에 대해 강수량이 불연속적으로 나타나는 문제를 해결하기 위하여 관측영역이 480 km인 레이더 자료를 추가로 이용하였다. AWS와 레이더 자료가 모두 있는 지역, 레이더 자료 (480 km)만 있는 영역을 구분하여 MQD 객관분석, 다중해상도분석기법, 확률밀도함수 등을 이용하여 강수량을 계산하였다.
낙뢰로 인한 대국민 피해 예방을 위한 예측 가이던스 제공을 위해 2010년 6월부터 실시되고 있는 초단기 동네예보에 낙뢰 요소를 추가하여 2011년 6월 1일부터 대국민 서비스를 확대하였다. 이를 위해 낙뢰 실황분석 및 확률예측 결과를 생산하는 시스템을 개발하였다. 낙뢰 확률예측시스템은 낙뢰의 이동성을 분석하고 시공간 규모에 따른 낙뢰 확률예측 값을 산출하는 체계와 수치모델을 통해 낙뢰가능지수를 산출하는 부분으로 개발되었다. 낙뢰의 이동성 분석을 통한 외삽 예측은 기존의 낙뢰 실황예측시스템 원형모델을 근간으로 개발되었으며 외삽예측 결과에 대해 시공간에 따른 규모 분석 결과를 반영하여 확률예측 값으로 전환하였다. 2011년 여름철 기간에 대한 예측성 평가 결과 임계 성공지수 값이 1시간 예측은 0.3, 2시간 예측은 0.16으로 높은 예측성을 보여주었다.
한국형 강수실황 예측시스템은 기존 초단기 실황강수 예측시스템의 한계를 보완하기 위하여 기존의 다른 성격의 시스템들의 장점들을 융합하여 개발하였다. 정량적 강수 예측의 정확성을 높이기 위하여 기존의 레이더 합성장을 사용하는 대신에 레이더-AWS 강우강도 자료를 사용하였다. 강수 에코의 이동벡터를 산출하는 부분은 변분 에코 추적 기법을 이용하여 이동벡터를 산출하였으며 세미라그랑지안 기법을 이용하여 외삽 예측장을 생산하였다. 또한 지형에 의한 강수가 증가하는 효과를 적용하기 위하여 외삽 예측장이 생산된 이후 보정하는 방식을 사용하였다. 2011년 6월부터 종합기상정보시스템을 통하여 예측결과가 제공되고 있는 한국형 강수실황예측시스템은 기존에 운영되던 강수실황예측시스템보다 정량적인 측면에서 예측성이 조금 향상되는 긍정적인 효과를 보여주었다.

Abstract ▼

Ⅳ. Research Contents and Results
With an aim to improve the accuracy in predicting the very short-range digital forecast, researches have been conducted in various terms in order to advance the prediction techniques and the current weather analysis. For supporting the weather forecast to prevent

Ⅳ. Research Contents and Results
With an aim to improve the accuracy in predicting the very short-range digital forecast, researches have been conducted in various terms in order to advance the prediction techniques and the current weather analysis. For supporting the weather forecast to prevent the disasters in the winter, we improved the technique to distinguish the type of precipitation as a prediction factor and a current weather for digital forecast. In order to decide the type of precipitation, we have applied the distinction method using the ground wet-bulb temperature previously, but developed the algorithm to discern the type of precipitation using the three dimensional data of KLAPS with a thickness of 1000-700 hPa considered. In order to reflect the characteristics in the classified type of precipitation in the algorithm, we performed the statistical analysis using the observation data and KLAPS data, and drew the surface wet-bulb temperature and the critical value of 1000-700 hPa thickness and applied them into the algorithm. The improved algorithm has been applied to the currently operating system and supplied as the current weather factor data in the digital forecast. Also, using the three-dimensional vertical data of KLAPS, we developed the algorithm to calculate the ratio of snowfall to precipitation considering the growth process and the type of snow crystal to assess and improve the prediction results for amount of snowfall.
For enhancing the accuracy in the objective analysis of temperature data in the digital forecast, we applied the weighting function so that the topographical altitude may be reflected in the previously used Barnes objective analysis scheme. As the new weighting function using the information of topographical altitude is utilized in the Barnes objective analysis process for the temperature data during the period in 2009, the root mean square error is found to be lower by 0.26 ℃ than in the previous scheme, which showed the new scheme performed better in temperature verification during the year 2009 than previous scheme.
The reanalysis data based on the KLAPS, which is practically used for explaining and analyzing the characteristics of precipitation and the mechanism of its generation, were produced for the year 2006 and 2010 with 5 km of horizontal resolution at a hour interval. The reanalysis data from 2006 to 2010 including the previously produced ones were updated and these data were made available through the Web-Based Forecaster's Analysis System (WebFAS).
In order to be used as verification data to produce the specified information on predicting precipitation by basin and to analyze the water budget, the composite precipitation data on the Korean peninsula were produced for the years from 2006 to 2010. The composite precipitation data have a horizontal resolution as detailed as 5 km in the area of digital forecast and a time resolution as long as 1 hour, and AWS and radar data were used as fundamental data. Some regions of North Korea and sea, which is out of a 240km range in radar observation, show a problem of discontinuous precipitation.
In order to solve this problem, we used the radar data with its observational area as far as a 480 km range additionally. By distinguishing the regions with both AWS and the radar data from those with only the radar data(480 km), we calculated precipitation using MQD objective analysis, MRA(Multi-Resolution Analysis) method, and PDF(Probability Density Function), etc.
For providing the guidance on prediction with a view to preventing the damage from lightning, lightning forecast has been added as a component of the very short-range digital forecast, which has been implemented since June 2010, and the public service has been expanded since June 1^st 2011. For materializing the service, we developed the system to analyze the actual situation of lightning strikes and to produce the probabilistic predicted results.
The probabilistic prediction system comprises of a mechanism to analyze the movement of lightning strikes and calculate the probabilistic prediction value according to the spatio-temporal scale and a component to yield LightningProbability Index(LPI) using the numerical model.
The extrapolated prediction through the analysis into the movement of lightning was developed on the basis of the prototypical model of the previous lightning real-time prediction system and the results of scale analysis according to time and space were reflected and converted into the probabilistic prediction values for the results from extrapolated prediction. As a result of evaluating the predictability for the summer season in 2011, the values of Critical Success Index(CSI) were 0.3 for the 1 hour prediction and 0.16 for the 2 hour prediction respectively, which show the high predictability.
We developed the KONOS integrating various merits from the nowcasting systems with different features in order to complement the limitation of the previous nowcasting system. In order to increase the accuracy in the quantitative prediction of precipitation, we used the Radar-AWS rainrate instead of the previous radar composite field. For calculation of the moving vectors of precipitation echo, we obtained it by use of Variational Echo Tracking(VET) and produced the extrapolated prediction field using semi-Lagrangian method. Also, in order to apply the effect by the topography on the increase in precipitation, we applied the method in a way of correcting it after the extrapolated prediction field was produced. KONOS, which has provided the prediction results since June 2011 through the Combined Meteorological Information System(COMIS), showed the positive effect in improving the predictability a little more in quantitative terms than the previously operated nowcasting system.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구보고서 ... 2
• 목차 ... 4
• 표 목차 ... 7
• 그림 목차 ... 8
• 요약문 ... 14
• Summary ... 18
• 제 1 장 서론 ... 26
• 제 2 장 통합 초단기 실황분석 및 예측시스템 고도화 ... 28
• 제 1 절 동네예보 실황분석 및 예측 기법 고도화 ... 28
• 1. 개요 ... 28
• 2. 실황 예측을 위한 강수유형 판별기법 개발 ... 30
• (1) 대기 층후를 고려한 강수유형 판별 알고리즘 개선 ... 31
• (2) 초단기 강수실황예측시스템에서의 강수유형 판별 기법 적용 ... 36
• 3. 적설량 산출 알고리즘 개발 및 개선 ... 38
• (1) 관측자료를 이용한 강수비(SR) 분석 ... 39
• (2) 적설량 산출 알고리즘 ... 42
• (3) 적용사례 및 검증결과 ... 46
• 4. 지형을 고려한 객관분석 기법 개발 ... 50
• (1) 자료와 분석방법 ... 52
• (2) 분석 결과 ... 62
• (3) 요약 및 결론 ... 70
• 5. 원격관측자료 한국형 통합 처리기술 개발 ... 72
• 6. 요약 및 결론 ... 84
• 제 2 절 신규관측자료 처리 및 활용기술 개발 ... 86
• 1. 개요 ... 86
• 2. GPS 가강수량 자료 처리 및 활용 기술 개발 ... 88
• 3. 신규 원격관측자료 처리 및 활용기술 개발 ... 94
• (1) 천리안 위성자료 처리 기술개발 ... 94
• (2) 이중편파 레이더 자료 처리 기술개발 ... 98
• 4. 요약 및 결론 ... 100
• 제 3 절 고해상도 재분석 자료 생산 ... 101
• 1. 개요 ... 101
• 2. KLAPS 기반의 재분석 자료 생산 ... 103
• 3. 한반도 합성강수량 생산 ... 108
• (1) 관측자료와 분석 방법 ... 109
• (2) 합성강수량 생산 영역별 합성 방법 ... 113
• (3) 한반도 합성강수량 생산 결과 ... 117
• 4. 요약 및 결론 ... 118
• 제 3 장 초단기 실황예측시스템 개발 ... 120
• 제 1 절 낙뢰 확률예측시스템 개발 ... 120
• 1. 개요 ... 120
• 2. 낙뢰 실황분석시스템 ... 122
• 3. 낙뢰 확률예측시스템 ... 125
• (1) 낙뢰 외삽 예측장 생산 ... 127
• (2) 낙뢰 외삽 확률 예측 ... 129
• (3) 낙뢰가능지수 ... 132
• 4. 낙뢰 확률예측시스템 예측성 평가 ... 138
• 5. 요약 및 결론 ... 140
• 제 2 절 한국형 강수실황예측시스템 개발 ... 141
• 1. 개요 ... 141
• 2. 변분 에코 추적 기법 ... 142
• 3. 지형효과 알고리즘 ... 144
• 4. 시스템 구축 ... 147
• 5. 검증 ... 150
• 6. 요약 및 결론 ... 153
• 제 4 장 요약 및 결론 ... 154
• 참고문헌 ... 156
• 부록 2011년도 학술용역과제 ... 160
• 실황자료를 활용한 초단기 예측모델 성능향상 연구(Ⅱ) ... 161
• 끝페이지 ... 417