최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
DataON 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
Edison 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
Kafe 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 산학협력단 Yonsei University |
---|---|
보고서유형 | 3단계보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2015-03 |
주관부처 | 기상청 Korea Meteorological Administration(KMA) |
과제관리전문기관 | 한국기상산업진흥원 Korea Meteorological Industry Promotion Agency |
등록번호 | TRKO201500013444 |
DB 구축일자 | 2015-08-15 |
키워드 | 항공위험기상.시그멧.에어멧.난류.착빙.안개.위험구름.한국형 항공난류 예측시스템.severe aviation weather.SIGMET.AIRMET.turbulence.icing.fog.cloud.Korean aviation Turbulence Guidance(KTG) system. |
1. 한국형 항공 난류 및 착빙 예측시스템 개발
● 최신 UM-RDAPS 자료와 PIREP을 이용하여 예측성 상위 20개의 개별난류진단 지수들을 하나로 통합한 KTG 시스템을 개발, 예측성 검증함
● KTG 시스템 방법론을 기반으로 대기흐름의 계절적 변화를 고려한 계절-KTG와 고해상도 UM-LDAPS를 이용한 한반도-KTG를 개발 및 검증을 수행함
● 선진국 착빙 예측 알고리즘에 대하여 조사하고, 기상청 현업 UM 자료를 이용하여 조사한 알고리즘들을 계산, PIREP을 이용하여 검증함
2. 항공예보를
1. 한국형 항공 난류 및 착빙 예측시스템 개발
● 최신 UM-RDAPS 자료와 PIREP을 이용하여 예측성 상위 20개의 개별난류진단 지수들을 하나로 통합한 KTG 시스템을 개발, 예측성 검증함
● KTG 시스템 방법론을 기반으로 대기흐름의 계절적 변화를 고려한 계절-KTG와 고해상도 UM-LDAPS를 이용한 한반도-KTG를 개발 및 검증을 수행함
● 선진국 착빙 예측 알고리즘에 대하여 조사하고, 기상청 현업 UM 자료를 이용하여 조사한 알고리즘들을 계산, PIREP을 이용하여 검증함
2. 항공예보를 위한 안개 발생 지수 개발 및 구름 정보 개선
● 전국 주요 공항에서의 안개 예보를 위한 최적의 기상인자 분석 및 안개 안정 지수 (FSI ; Fog Stability Index)를 개발함
● 전국 주요 공항에서의 UM+PAFOG 접합모형의 현업화 진단 및 정확도 개선을 시도함
● UM 모형 자료를 이용하여 구름정보 가시화 시스템을 구축함
3. 항행 위험기상 감시망 및 예보생산 체계 구축
● 지상 및 원격관측 자료를 활용한 위험 기상 감시망을 구축함
● 기상청 현업용 UM 자료 및 분석장 기반의 항행 기상 예보 생산 체계를 구축함
● 주요 항공 위험 기상 요소별 예보 가이던스를 개선함
● 항행기상 예보 서비스 콘텐트 개발 및 시험 운영
● 현업화를 통한 융합형 콘텐트 및 예보 요약 서비스를 개발함
Ⅳ. Results of the research and development
1. Development of Korean aviation Turbulence Guidance (KTG) system and icing prediction system
Three KTG forecasting models (KTG, seasonal-KTG, Korean Peninsula-KTG) are developed and validated using the PIREPs and analysis and forecasting output of t
Ⅳ. Results of the research and development
1. Development of Korean aviation Turbulence Guidance (KTG) system and icing prediction system
Three KTG forecasting models (KTG, seasonal-KTG, Korean Peninsula-KTG) are developed and validated using the PIREPs and analysis and forecasting output of the regional data assimilation and prediction system (RDAPS) and local data assimilation and prediction system (LDAPS) of KMA. Also, several icing prediction algorithms developed previously are computed and validated using UM-based RDAPS data of the KMA.
● The KTG system is developed by combining the 20 best diagnostics with the weighting scores using UM-RDAPS and PIREPs during the 1-yr period.
● The seasonal-KTG and Korea Peninsula(KP)-KTG are developed by using the upper-level PIREPs and RDAPS for each season and high resolution UM-LDAPS, respectively.
● According to the statistical evaluation and sensitivity tests for forecasting lead times during the 1.5-yr (2013.6-2014.11), the seasonal-KTG and KTG show efficient performance (AUC > 0.8) in all lead times. The seasonal performance of the seasonal-KTG is better than that of the KTG.
● The icing forecasting algorithms developed previously are calculated by using UM-RDAPS and validated by the method of POD for 12 icing observation cases in PIREPs. The performance of all icing forecasting algorithms is not sufficient to practically used for forecasting.
2. Development of Fog Forecast Index and improvement of cloud information from UM model for the aviation weather prediction
● Development of Fog Stability Index (FSI) for Incheon International Airport and other major airports in Korea that can be used as a fog forecast guidance.
● Development of the coupled system of UM and PAFOG model as a fog forecast model for Incheon International Airport and other major airports in Korea.
● Development of cloud visualization system for the UM output.
3. Development of Severe Aviation Weather Surveillance system and Forecast Producing System
● Build severe aviation weather data surveillance system with utilizing ground and remote observations.
● Build aerodrome forecast and information production system with KMA UM and KLAPS.
● Improve forecast guidance of individual severe aviation weather information.
● Develop aviation weather forecast contents service and operate trials.
● Develop fusion and brief contents service through field working.
과제명(ProjectTitle) : | - |
---|---|
연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.