[보고서]항공기상 지원 기술개발

김백조

항공기상 지원 기술개발
Advanced Research on Aviation Meteorology 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	국립기상과학원 National Institute of Meteorological Research
연구책임자	김백조
참여연구자	이영곤 , 최희욱 , 박향숙 , Venkatraman. Prasanna , 정지아
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2016-12
과제시작연도	2016
주관부처	기상청 Korea Meteorological Administration(KMA)
등록번호	TRKO201800035569
과제고유번호	1365002292
사업명	기상업무지원기술개발연구
DB 구축일자	2018-07-21
DOI	https://doi.org/10.23000/TRKO201800035569

초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
가. 공항 상세 바람장 산출 기술개발
- LDAPS 분석장(00h)과 관측자료(5개 지점 AWS와 12개 지점 LLWAS), DEM (5m 해상도) 자료를 이용하여 인천국제공항 주변 21 km × 21 km 영역 3시간 간격 100 m 해상도 상세 바람장 산출

- 인천국제공항에 강풍 발생사례(2016년 5월 3일 1700 UTC부터 5월 4일 1000 UTC)에 대해 LDAPS와 비교한 결과 상세 바람장이 공항주변 지형에 의한 국지순환 특성 및 연직 바람성분을 잘 나타냄

- 11개 지점 LLWAS 자료(8번 지점 배제)만 이용하여 상세 바람장을 산출한 경우에도 8번 지점에 대해 관측값과 매우 유사한 풍향, 풍속 변화를 나타내었으며, 결정계수 R² 역시 0.9184로 매우 높은 값을 보임

나. UM 기반 공항 국지기상 예측시스템 개발
- 공항 국지기상 예측시스템 개발을 위하여 통합모델(Unified Model, UM) 기반의 Nesting suite을 사용하여 GDAPS와 LDAPS를 초기 및 경계조건으로 사용하여 둥지격자체계를 구성하였고, 최종적으로 인천국제공항 주변 300 m 해상도를 가지는 시스템을 구성하였음

- 예측 결과를 검증하기 위해서, AWS 자료를 사용하였음. GDAPS에 비해 LDAPS를 초기조건으로 사용한 모델의 지상 풍속의 예측 정확도가 높았음. 24시간 예보까지는 풍속 RMSE가 0.27 m/s 감소하였고, 48시간 예측까지는 0.53 m/s가 감소하였음

다. 현업 국지예보시스템을 이용한 항공관측자료 영향 평가
- 강풍사례에 대한 단기예보에 인천국제공항 주변 AWS와 LLWAS 자료가 어떤 영향을 미치는지를 조사하기 위하여 현업 LDAPS를 사용하여 관측시스템실험을 수행하였음

- 현업 자료만을 사용한 CNTL 실험의 풍속은 인천국제공항 주변 풍속을 과대모의 하는 경향을 보였지만, AWS와 LLWAS의 영향으로 추가된 실험에서 개선된 결과를 보였음. EXP_AL 실험에서는 분석장의 풍속 RMSE는 1.91 m/s, 3시간 예측 풍속 RMSE는 3.28 m/s로 CNTL 실험보다 오차가 감소하는 것을 알 수 있었음

(출처 : 요약문 10p)

Abstract ▼

Ⅳ. Results
a. Development a technique for producing a specific wind field around the airport
- Producing detailed wind fields of 100 m resolution for the domain area of 21 km × 21 km around the Incheon International Airport by using the LDAPS analysis fields (00h), measurements (five AWS and twelve LLWAS stations), and the DEM (5 m resolution)

- The detailed wind fields were compared to the LDAPS output for a strong wind event (from 1700 UTC May 2 to 1000 UTC May 4, 2016) and presented better simulations of local wind flow characteristics caused by orography and vertical wind components around the airport

- Even though the detailed wind fields are calculated using only eleven LLWAS measurements (number 8 station excluded), the results are very similar to variations of wind speed and direction observed at the number 8 station, and the coefficient of determination, R² of the wind speed also show very high of 0.9184

b. Establishment of a local-scale airport weather prediction system based on the KMA operational model (UM)
- A nesting suite is constructed using GDAPS/LDAPS system, the operational data is used in nested domain's IC and LBC to drive the model and finally a 300m resolution is achieved by driving the model from the previous resolution IC and LBC. The UM model‘s seamless prediction system approach enhances its capacity to simulate high-resolution (300m) winds over a small domain

- The model results are validated against the observed dataset to see the accuracy of the UM models skill in simulating high resolution winds over a limited area. The nested downscaling technique with LDAPS initial condition is capable of producing forecasts with lower wind speed RMSE for up to 48hrs of verification against available observations, with the reduction of RMSE = 0.27 m/s for first 24hrs, RMSE = 0.53 m/s for second 24hrs (up to 48hrs) compared to GDAPS

c. Impact evaluation of observation in airport using KMA operational local data assimilation prediction system model
- OSEs with operational LDAPS are performed to investigate the AWS and LLWAS data around Incheon Int. Airport impact during short-range forecast about strong wind case

- The wind speed of CNTL using only KMA data over-estimated in Incheon Int. airport. It decreased in EXP_A (with AWS) and EXP_AL (with AWS and LLWAS) due to the impact of surface wind data. The RMSE for wind speed in EXP_AL is better than CNTL. The RMSE of EXP_AL for 0 forecast is 1.91 m/s, and for the 3 hours forecast it is 3.28m/s

(출처 : Summary 12p)

목차 Contents

표지 ... 1
연구 보고서 ... 2
목차 ... 4
표목차 ... 6
그림목차 ... 7
요약문 ... 10
Summary ... 12
제 1 장 서론 ... 16
제 2 장 공항 상세 바람장 산출 기술개발 ... 19
제 1 절 연구방법 ... 19
1. 입력자료 ... 19
2. 공항 상세 바람장 산출 기법 ... 21
제 2 절 연구결과 ... 27
1. 사례선정 ... 27
2. 비교분석 ... 29
제 3 장 UM기반 공항 국지기상 예측시스템 개발 ... 34
제 1 절 공항 국지기상 예측시스템 구축 ... 34
1. Nesting suite ... 34
2. Nesting suite 설정 ... 35
제 2 절 인천국제공항 지역 고해상도 바람장 모의 ... 40
1. 입력자료 민감도 분석 ... 40
2. 관측자료 비교·검증 ... 46
제 4 장 현업 국지예보시스템을 이용한 항공관측자료 영향 평가 ... 49
제 1 절 인천국제공항 관측자료 영향 평가 ... 49
1. 개요 ... 49
2. 수치모델 ... 50
3. 강풍사례 및 실험설계 ... 51
4. 결과 및 토의 ... 53
제 5 장 요약 및 결론 ... 57
참고문헌 ... 59
끝페이지 ... 61

표/그림 (30)

표 (Left) Five AWS and (right) twelve LLWAS stations around the Incheon International Airport.
표 Description of the three orography data
표 Topographies from (Left) the LDAPS and (right) the newly made 5m DEM using from National Geographic Information Institute
표 Synoptic charts at (left) 0000 UTC and (right) 1200 UTC May 2, 2016 when the strong wind speed event was occurred at the Incheon International Airport
표 Temporal variations of (top) temperature, (middle) wind speed, and (bottom) wind direction at the five AWS stations around the Incheon International Airport during the strong wind event
표 Wind vectors by LLWAS measurements in the Incheon International Airport at 1200 and 1300 UTC May 3, 2016
표 Comparison of wind fields from (top) LDAPS and (bottom) VM for the strong wind event at intervals of 12 hours
표 Vertical wind distributions calculated from (left) the simple Cressman method (CM) and (right) the variational method (VM) along to the latitude of 37.46° in the domain at 1200 UTC May 3, 2016.
표 Comparison of time variations of wind speed and direction obtained from observations (block dots), LDAPS output (black line), and VM calculation (red line) for the number 8 station of LLWAS during the strong wind event.
표 Comparison of coefficient determination, R2 obtained from correlation plotting between observations and the calculations (LDAPS - black line, VM - red line) of the wind speed at the number 8 station of the LLWAS
표 A schematic diagram of the multiple nesting suite used over the Korean peninsula region from the operational unified model
표 Five model configurations of the nested versions from the GDAPS for the Incheon International Airport
표 The same as Table 3.1.1 except for the LDAPS.
표 Domain areas of (a) 4.4 km, (b) 1.5 km, (c) 750 m, (d) 500 m, and (e) 300 m nested models from the GDAPS for the Incheon International Airport
표 Simulated wind vectors from (a) GDAPS and (b) LDAPS around the Korean peninsula at 0000 UTC of June 22, 2016
표 Simulated wind vectors with the nested resolution of 1.5 km from (a) GDAPS and (b) LDAPS around the Incheon International Airport at 0000 UTC of June 22, 2016
표 A comparison of wind simulation between GDAPS and LDAPS at 1.5 km resolution: Differences of orographical heights and simulated winds are shown as shaded contours and vectors respectively.
표 Comparison of AWS wind fields ((a) and (b)) to G300 ((c) and (d)) and L300 simulations ((e) and (f)) with the observations at (a) 1200 UTC and (b) 2400 UTC of June 22, 2016.
표 The same as Fig. 3.2.4 except for 4800 UTC (left) and 7200 UTC (right).
표 Observed elevation of Incheon International Airport and five AWS stations situated in and around Incheon International Airport
표 Temporal changes in wind speeds and directions among the 72-hours nested model simulations: G750, G500, and G300 are downscaled simulations from GDAPS repectively.
표 The observation sites of AWS and LLWAS around the Incheon International Airport
표 The model description and domain for the data assimilation experiments
표 (a) Surface wether chart from 1200 UTC May 2 to 0000 UTC May 4, 2106 and (b) time variations of the 10-m altitude wind in the Incheon International Airport from 0000 UTC May 3 to 0600 UTC May 4, 2016.
표 The experimental design with additional observations in the Icheon International Airport
표 Analysis increment for u and v component at 13.3 m height of (a) CNTL, and its differences from (b) EXP_A, and (c) EXP_AL at 0000 UTC May 2, 2016.
표 Time series of O-B(observation minus background) for wind speeds at 13.3 m height from 0000 UTC May 2 to 1200 UTC May 4, 2016
표 The 10-m wind fields of (a) CNTL and the differences of CNTL from (b) EXP_A and (c) EXP_AL at 2100 UTC May 2, 2016 (F03h)
표 The same as Fig. 4.1.6 except for 1800 UTC May 3, 2016 (F00h).
표 (a) Difference of wind speed and (b) wind direction in the Incheon International Airport from 0000 UTC May 2 to 0000 UTC May 4, 2016.

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