초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 종합기상탑 기본관측시스템 및 관측자료 품질 개선
가. 종합기상탑 기본관측시스템 운영 및 개선
고품질의 종합기상탑 관측자료를 지속적으로 확보하기 위하여, 기본관측자료 표출시스템을 개선하고 백업시스템을 구축하였으며 풍향․풍속 관측장비를 추가 설치하여 자료수집시스템을 이중화 하였다.

나. 종합기상탑 관측자료를 활용한 연직 기상특성분석
2015년 봄철에 기온의 일교차가 연평균에 비해 비교적 높게 관측되었으며, 습도는 봄철과 가을철 아침시간에 낮은 고도에서 연평균 보다 높게 관

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 종합기상탑 기본관측시스템 및 관측자료 품질 개선
가. 종합기상탑 기본관측시스템 운영 및 개선
고품질의 종합기상탑 관측자료를 지속적으로 확보하기 위하여, 기본관측자료 표출시스템을 개선하고 백업시스템을 구축하였으며 풍향․풍속 관측장비를 추가 설치하여 자료수집시스템을 이중화 하였다.

나. 종합기상탑 관측자료를 활용한 연직 기상특성분석
2015년 봄철에 기온의 일교차가 연평균에 비해 비교적 높게 관측되었으며, 습도는 봄철과 가을철 아침시간에 낮은 고도에서 연평균 보다 높게 관측되었다. 풍속은 봄철, 여름철과 가을철에 해륙풍으로 보이는 40 -140 m에서의 강한 풍속이 관측되었으며, 풍향은 전 계절에서 서북서풍과 북서풍이 주로 관측되었다. 특히 2015년 여름철에 폭염과 열대야를 확인 할 수 있었으며, 평년 보다 강수량이 적었기 때문에 국지 기상 특징인 해륙풍이 자주 관측되었다.

보성 종합기상탑에서 해풍이 관측되었을 때의 특징을 살펴보면, 해풍은 일교차가 큰 봄철에 주로 관측되었으며, 아침시간에 낮은 고도에서 습도가 무강수일 평균보다 높게 관측되었다. 또한 40–140 m 고도에서 평균이상의 풍속이 관측되었으며, 안정도 지수는 아침시간대(0000–0800 LST)와 저녁시간대(1700–2400 LST)에 모든 고도에서 안정하게 나타났고 낮시간대(0800–1700 LST)에는 불안정하게 나타났다.

다. 하부 대기경계층 내 기상요소 최적 관측기술 개발-기반연구
자료의 통계처리방법(정시, 앞 10초, 뒤 10초, 평균)을 다르게 하여 온·습도 비교결과 자료처리방법에 따른 큰 차이를 볼 수 없었으며, 관측기기의 특성으로 발생할 수 있는 정도의 오차만 발생하였다. 추가 관측기기를 설치하여 비교한 결과 풍향은 일정한 간격으로 다소 차이를 보였으나 풍속은 유사하게 관측되었다.

드론을 활용한 기상관측기술을 확보하고 드론관측의 정확도를 판정하기 위해 드론을 이용하여 연직 온도와 습도를 관측하였고, 드론관측자료와 종합기상탑 자료를 비교하였다. 비교결과 Bias가 온도: -0.46℃, 습도: 4.14%로 오차허용범위 이내로 나타났으며, 두 관측자료의 상관도(상관계수 0.99 이상)가 높게 나타나 드론 관측의 신뢰성이 상대적으로 높음을 확인하였다.

2. 지상원격관측자료 검증연구를 위한 종합기상탑 활용연구
하층에서의 연직바람관측장비 바람관측자료를 검증하기 위하여 연직바람관측장비와 타워의 U, V–wind자료를 비교 하였다(기간: 2015년 12월 1일–31일, 비교고도: 100, 200, 300 m). 그 결과 U, V–wind의 Bias(U: -5.52 m s^-1, V: 4.61 m s^-1)가 크게 나타났고 상관도(U: 0.03, V: -0.04)도 낮게 나타나 하층에서의 연직바람관측장비 관측자료의 신뢰도가 낮은 것으로 판단된다.

3. 현업 수치예보모델 산출자료 비교 및 기능 진단기술 개발
가. 종합기상탑과 현업모델 비교검증 준실시간 모니터링 시스템 개선
보성 종합기상탑 관측자료를 활용한 현업 수치예측시스템의 지표 및 고도별 예측 성능 검증 평가를 위하여 기존의 비교시스템을 지역예측시스템(RDAPS)과 전지구예측시스템(GDAPS)에 확대 적용하였으며, 동일고도에서 비교분석을 위하여 수치모델 산출자료 연직 내삽을 적용함으로써 기존의 연직 최단거리 비교방법 개선하였다.

나. 종합기상탑 자료를 활용한 현업모델 고도별 산출물 비교검증 연구
예측시간별/고도별 통계분석결과, 기온의 경우 모든 고도에서 Mean Bias가 음의 값을 보였으며 예측시간에 따라 주기적으로 증가하고 감소하는 경향을 보였다. 이는 주야간 차이에 따른 예측 특성으로, 야간에 지표가 냉각되어 기온역전현상이 발생하는 것을 국지예측시스템에서 잘 모의하지 못했기 때문인 것으로 사료되므로 국지예측시스템 지표과정 개선이 필요하다고 볼 수 있다.

(출처 : 요약문 8p)

Abstract ▼

Ⅳ. Research contents and results
1. Improvement for the basic observing system and the data quality at the Boseong tall tower
A. Operation and improvement of the basic observation system at the BTT
- To obtain the high-quality data continuously, we improved the display system for the basic

Ⅳ. Research contents and results
1. Improvement for the basic observing system and the data quality at the Boseong tall tower
A. Operation and improvement of the basic observation system at the BTT
- To obtain the high-quality data continuously, we improved the display system for the basic observation data, built the data back-up system, and added installing the aerovane anemometers.

B. Analysis of vertical meteorology characteristics using the tall tower observation data

- The diurnal temperature ranges were relatively large in spring, 2015.
Humidities were slightly higher during the morning time(0400–0800 LST) in spring and fall at lower altitudes. Sea breezes were observed in spring, summer, and fall. Prevailing wind directions were WNW and NW in all seasons. In summer, 2015, especially heat waves and tropical nights were observed and the sea breezes were also observed, which were common in spring due to the smaller precipitation than annual mean.

- Sea breezes were dominantly observed in spring when the large diurnal temperature differences were observed at Boseong tall tower. The humidities were relatively high when the sea breezes were observed. The mean wind speeds were slightly weak. But the wind speeds above the mean value were observed between 40 -140 m height. The stability indexes show the stable conditions at all levels during the morning(0000–0800 LST) and evening time(1700–2400 LST) and show high instability during the daytime(0800–1700 LST).

C. Development of optimum observation technology of meteorological elements in lower boundary layer - Basis research
- Comparing the temperature and the humidity applied by the different statistical methods, there is no big difference. The errors were within the degrees which could be occurred from the different observation devices.

Comparing with additional observation instruments, the wind directions showed constant differences in all levels, on the other hand the wind speeds were similar to those from the existing ones.
- In order to secure the meteorological observation technique using a drone and to examine the accuracy of drone observations, the vertical temperatures and humidities were observed using drone. Then these data are compared with the data from the tower. Bias of the drone data is within the reasonable range and the correlations of these data were high.
We confirmed that the drone observation is reliable.

2. Application of the data from the Boseong tall tower for validation of the ground based remote-sensing data
For verification of wind data from wind profiler in the lower layers, the u, v–winds from wind profiler are compared with the u, v–winds from tower. The u, v–winds from wind profiler have a large bias and small correlation. Therefore it has been determined that wind profiler data have little confidence in lower layers.

3. Comparison of the products of the numerical weather forecasting systems with the data from the Boseong tall tower and development of the validation technique
A. Improvement of the semi-realtime monitoring system
- To validate the numerical forecasting system using the observation data at the Boseong tall tower, the comparison with the Regional Data Assimilation and Prediction System(RDAPS) and the Global Data Assimilation and Prediction System(GDAPS) were added to the existing comparison system.
And the vertical interpolation was applied to calculate the height of the model data.

B. Validation of the numerical models using the observation data from the Boseong tall tower
- From the result of the statistic analysis for each height and forecast time, the temperature shows negative Mean Bias at all heights and shows fluctuation aspect in the Mean Bias by the forecast time. It’s because that the surface is cooling during the night time and the LDAPS can’t simulate these phenomena well. So, it is necessary to keep improving the surface processing of the LDAPS.

(출처 : Summary 14p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구 보고서 ... 2
• 목차 ... 3
• 표목차 ... 5
• 그림목차 ... 6
• 요약문 ... 8
• Summary ... 14
• 제 1 장 서 론 ... 17
• 제 2 장 종합기상탑 기본관측시스템 및 관측자료 품질 개선 ... 18
• 제 1 절 종합기상탑 기본관측시스템 운영 및 개선 ... 18
• 1. 종합기상탑 기본관측시스템 운영 ... 18
• 2. 종합기상탑 기본관측시스템 개선 ... 21
• 제 2 절 종합기상탑 관측자료를 활용한 연직 기상특성분석 ... 24
• 1. 종합기상탑 관측자료를 활용한 연·계절별 특성 분석 ... 24
• 2. 종합기상탑 관측자료를 활용한 해륙풍 발생 특성 분석 ... 36
• 제 3 절 하부 대기경계층 내 기상요소 최적 관측기술 개발-기반연구 ... 44
• 1. 기본관측장비 비교관측 실험 및 원시자료 분석연구 ... 44
• 2. 드론을 이용한 비교관측 실험 및 관측자료 비교검증 ... 57
• 제 3 장 지상원격관측자료 검증연구를 위한 종합기상탑 활용연구 ... 64
• 제 1 절 원격관측자료 검증기법 조사 ... 64
• 제 2 절 종합기상탑과 연직바람관측장비 관측자료 비교검증 ... 66
• 1. 개요 ... 66
• 2. 자료 및 분석방법 ... 66
• 3. 결과 및 요약 ... 69
• 제 4 장 현업 수치예보모델 산출자료 비교 및 기능 진단 기술 개발 ... 75
• 제 1 절 종합기상탑과 현업모델 비교검증 준실시간 모니터링 시스템 개선 ... 75
• 제 2 절 종합기상탑 자료를 활용한 현업모델 고도별 산출물 비교검증 연구 ... 78
• 1. 개요 ... 78
• 2. 자료 및 분석방법 ... 78
• 3. 결과 및 요약 ... 79
• 제 5 장 요약 및 결론 ... 86
• 참 고 문 헌 ... 88
• 끝페이지 ... 91