초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
○ 모바일 기상관측 차량은 2016년 한 해 동안 집중관측, 기상관측 실험, 공동관측, 기상관측 지원, 차량 점검운행 등의 목적으로 최대 94일, 7627㎞의 운영을 실시하였고, 여름과 겨울에 집중되는 것으로 나타났다. 모바일 기상관측차량은 고층기상관측과 지상기상관측, 이동기상관측을 실시하였으며, 고층기상관측은 총 248회 실시하였다.
MOVE 3은 도로기상관측을 위해 관측센서와 시스템이 개선되었으며, 노면센서, 시정현천계, 강우감지센서가 설치되었다.

집중관측실험의 동계집중관측은 IC

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
○ 모바일 기상관측 차량은 2016년 한 해 동안 집중관측, 기상관측 실험, 공동관측, 기상관측 지원, 차량 점검운행 등의 목적으로 최대 94일, 7627㎞의 운영을 실시하였고, 여름과 겨울에 집중되는 것으로 나타났다. 모바일 기상관측차량은 고층기상관측과 지상기상관측, 이동기상관측을 실시하였으며, 고층기상관측은 총 248회 실시하였다.
MOVE 3은 도로기상관측을 위해 관측센서와 시스템이 개선되었으며, 노면센서, 시정현천계, 강우감지센서가 설치되었다.

집중관측실험의 동계집중관측은 ICE-POP 2018 Phase-1과 테스트이벤트 실험으로 진행되었다. 관측지점은 대관령, 보광, 정선 일대이며, 고층기상관측 및 지상기상관측을 수행하였다. 하계집중관측은 거창기상대에서 산악기상연구를 위한 관측기반 수립을 목적으로 고층기상관측 및 지상기상관측, 강우, 시정 등을 관측하였다. 기상관측 실험은 강풍사례, 폭염사례, 비교관측, 목표관측등을 수행하였다. 모바일 기상관측차량(MOVE)의 GNSS 관측장비 점검 및 자료의 신뢰도 파악을 위해 비교관측 실험을 수행하였다. 기준관측소와 비교하여 양의 편향 오차(Bias: 0.21~0.35) 경향과 유의한 오차수준(RMSE: 3 mm 내외)을 나타내는 등 모바일 차량들간의 GNSS 관측장비의 신뢰성을 확보할 수 있었다.

하계집중관측기간 비양되었던 라디오존데 자료를 활용하여 강수기간동안의 연직 열적불안정의 변화와 풍계를 정량적으로 분석하였다. 관측기간 강수가 발생한 4사례를 선별하여 분석하였으며, 특징적으로 사례4의 경우 사례1,2,3과 다르게 일본 훗카이도 왼쪽에 위치한 고기압이 강화되면서 상대적으로 약한 MF가 관측지역으로 유입되었다. 사례 중 가장 작은 강수량(1.4 mm)을 기록하였으나 2 km 고도에 320 K 상당온위가 분포하고 지표인근에 350 K의 상당온위를 보여 가장 높은 열적 불안정이 나타나는 것으로 분석되었다. 모바일 차량의 가강수량 관측을 활용한 수증기와 강수의 연관성 분석 결과, 산악지역에서 강수를 유발할 수 있는 가강수량(즉, 수증기량)의 임계값은 40 mm 수준이며, 특히 수증기량이 50 mm 이상일 때 강한 강수 현상이 빈번하게 나타남을 확인하였다. 한편 수증기와 강수 두 변수간의 지연시간에 따른 상호상관관계 분석을 통해서 수증기에서 강수로 변환되는 데 걸리는 시간이 1시간 내외로 매우 짧게 나타났다.

평창 산악지역의 여름철 강수를 분석하기 위해 발생 원인이 다른 두 사례를 선정 및 분석하였고, 이는 장마전선의 영향으로 한반도 전역(사례 1)과 대기불안정의 영향으로 강원산악에 국지적(사례 2)으로 강수가 발생한 사례이다. 사례 1보다 사례 2의 강수강도와 반사도의 범위가 넓고, 값이 커질수록 큰 입자의 비중은 증가하고 입자크기분포는 완만해진다. 또한 사례 1은 융해층 고도(3∼4 km)에서 낙하속도가 급격히 증가하지만, 사례 2는 융해층과 낙하속도가 급격히 증가하는 구간이 없으며, 이는 각각 층운형과 대류형의 특징이다.

2013년∼2015년 수행된 하계 집중 관측자료를 활용하여 GNSS 가강수량 자료와 라디오존데 가강수량 자료를 이용하여 관측 센서별 오차와 편차에 대한 특성을 분석하였다. GNSS 가강수량이 증가할수록 DFM 센서는 습윤편향이, RSG-20 센서는 건조편향이 강화되는 것을 확인하였다. 아울러 2013-2015년 장마기간의 역학적 불안정을 조사하기 위하여 332개의 연직 프로파일로부터 CAPE와 SRH를 계산하고 이들 변수를 분석하였다. 그 결과 CAPE와 강수의 시간적 관계성은 뚜렷하지 않았지만, SRH와 강수의 시간적 변화는 유사했다.

○ 2016년도에는. 강원국지예보시스템의 초기 경계장이 변경되었으며, 변경된 초기 경계장을 적용한 시스템이 기존 시스템 결과와 비교하여 일관성 있는 예측성능을 보임을 확인할 수 있었다. 산지 지역에 대한 예측 개선 효과를 분석하기 위해 WRF 모델 기반의 국지예보시스템을 이용하여 민감도 실험을 실시하였다. 0.9 km 해상도의 사례 실험으로부터 모의된 규준 실험의 예측 풍속은 관측에 대해 과대 모의되었다.

지상바람에 대한 지형보정 옵션의 효과가 우세하였으며 지상변수 검증에서는 계절에 상관없이 풍속의 RMSE가 개선되었다. 작년부터 진행해온 산림청 AWS 자료의 수치모델 민감도를 분석하였으며, 강수 사례에서 산림청 자료의 효과가 다소 좋아지는 것을 확인하였다. 거창 기상대에서 수행된 라디오존데 관측이 UM LDAPS의 예측 성능에 미치는 효과를 조사하고자 관측시스템실험을 수행하였다. 고층관측 자료의 효과로 인해 규준실험대비 강수모의결과가 개선됨을 확인할 수 있었으며 사례에 따라 자료동화 효과는 상이하였다. 2011년 구축된 앙상블 기반 집중호우 확률 예측 시스템의 과대모의 되는 경향을 개선하기 위해 실험 초기에 주어지는 불안정을 수정하였다. 개선전 시스템보다 약 50%정도 모의 강수량이 감소하는 것으로 나타났다. 시스템의 정성적인 검증 결과 정확도와 임계성공지수도 높게 나타났으며, 강수감지율도 높은 스코어를 보였다. 또한 낮은 오보율을 보아, 개선 된 시스템은 강수발생확률에 높은 예측성능을 보임을 알 수 있다.

○ 영향예보의 기반마련을 위해 자기조직화지도를 활용하여 적설동질지역을 구분했다. 기후적 적설동질지역은 11개 군집으로 나타났으며, 선행연구와 비교결과 유사한 공간분포를 보이는 것을 확인했다. 피해기반 적설동질지역은 11개 군집으로 나타났지만, 기후적 동질지역과 차이를 보였다. 이것은 지역별 기반시설과 방재정책에 대한 특징이 나타난 것으로 볼 수 있다. 본 연구에서 14개의 변수를 이용하여 수행한 주성분 분석의 변수의 KMO측도는 0.727이고, Bartlett p-value는 0.000이하의 값으로 분석되어 구형성 검정을 만족했다. 주성분 분석결과 고유 값이 1이상이고 누적 설명력이 84.7%를 만족하는 4개의 주성분으로 분석됐다. 각 주성분 별로 1번 주성분은 37% .

2번 주성분은 25%, 3번 주성분은 12%, 4번 주성분은 11%의 설명력을 갖는다. 1번 주성분의 설명력은 회 구조와 관계가 많고 재해에 대한 대응·복구력이 높은 성분으로 분석됐다

호우재해 기간 동안의 강수량을 분석하여 강수량에 대한 지역별 취약성을 분석했다. 그리고 단위 강수 당 피해액을 재해 취약성으로 가정하고 지역의 재해 취약성을 분석하고 시계열 분석을 통해 재해 취약성의 경향성을 분석했다. 재해 발생 기간 동안의 총 강우량은 수도권과 부산지역에서 많은 양의 강수량으로 분석되었으며, 지역에 따른 취약성의 구분이 비교적 명확하게 구분되었다.

추가 연구로 과거의 태풍 피해 이력을 학습하여 피해를 경감하고자 유사한 태풍을 검색하는 방안을 연구했다. 기준태풍 RAMMASUN과 이동경로가 유사한 태풍은 1986년 VERA, 최대 풍속이 유사한 태풍은 2006년 EWINIAR로 나타났으나, 피해 분포도가 유사한 태풍은 1994년 BRENDAN과 DOUG로 나타났다.

(출처 : 요약문 19p)

Abstract ▼

Ⅳ. Research Contents and Results
○ During the year 2016, the MOVEs(mobile meteorological observation vehicle) operated 94 days and 7627㎞ for intensive observations and observation experiment, joint observation, etc. Observation was concentrated in summer and winter. The MOVE performed ground obse

Ⅳ. Research Contents and Results
○ During the year 2016, the MOVEs(mobile meteorological observation vehicle) operated 94 days and 7627㎞ for intensive observations and observation experiment, joint observation, etc. Observation was concentrated in summer and winter. The MOVE performed ground observations, moving observations and 248 cases of upper air observations. MOVE3 was set for road weather observations.

The installed sensors are surface sensor, visibility sensor, rain sensor.
Intensive observations of intensive observations were conducted in ICE-POP 2018 Phase-1 and TEST-EVENT. Observation sites were Daegwallyong, Bokwang, Jeongseon, and radiosonde observation and surface weather observation.

Summer intensive observations were radiosonde observation and surface weather observation, rainfall observation, visibility observation for mountain weather in geochang regional meteorological office.

In the case of strong winds, ground weather observations were carried out for two days from May 31, 2014, when gale warning were activated in Yeong-dong region and Daegwallyeong. To analyze the impact of MOVE observations in mountains where there are many AWS blank areas, comparative observations between MOVEs(3 in total) were performed at a fixed point. As a result, the correlation between MOVE1 and MOVE2 was high, MOVE3 did not. Through this study, MOVE3 performed the calibration process. A comparative observational experiment was performed for the purpose of obtaining reliability and quality check of GNSS data from mobile observation vehicle (MOVE). The results had comparatively similar trends and good agreement with reference PWV with a positive mean bias (MB; 0.21-0.35) and a root mean square error (RMSE) around 3 mm. On the other hand, the results from the GNSS target observational experiment showed the improvement of spatial distribution of water vapor. For the future, the MOVE will be used as a test bed for the selection of the optimal observation point in areas of limited permanent GNSS station such as those with rugged mountains in the Korean Peninsula.

The vertical thermal instability change and wind have been studied by using radio sonde profile observed for intensive observation period. The precipitation cases in observation period are classified as case1,2,3, and 4. In case4, because of the enhanced high located in left side in Hokkaido the relatively weak MF was blowing over Korea peninsula. There was the lowest precipitation (1.4 mm) among the cases but there was the highest thermal instability that equivalent potential temperature of near the surface is 350 K and at 2 km of atmosphere altitude is 320 K.

We have been trying to establishment of observation framework based on mobile observation vehicles (MOVEs). Especially, global navigation satellite system (GNSS) equipments onboard MOVEs offer water vapor information in the target area with the advantages of good spatial and temporal coverage, mobility, and cost reduction. We conducted intensive observation using MOVEs at Geochang with sparse data in the summer of 2016. As a rerult, the threshold of water vapor that could cause precipitation in maountainous areas is 40 mm, and heavy rainfall frequently occured especially when it was greater than 50 mm. The conversion time from water vapor to precipitation was very short, about 1 hour.

To analyze summer precipitation in the Pyeongchang mountainous region, two cases that these are different causes were selected and analyzed, these are in the case of precipitation all over the peninsula due to the influence of a seasonal rain front(case 1) and local precipitation in the Kangwon Mountain area due to atmospheric instability(case 2). The range of precipitation intensity and reflectivity in the case 2 is broader than case 1, as these values increase, the relative density of large size particles increased and the particle drop size distribution became slow. Also The fall speed of the case 1 increases rapidly at the melting layer altitude(3∼4 km), but the case 2 has no melting layer and section where the fall speed changes rapidly, these are characteristics of stratiform and convective cloud, respectively.

Using the intensive observation data from the summer of 2013 to 2015, compared GNSS_PWV data with radiosonde_PWV data. DFM-06 sensors for 2013 and RSG-20 and DFM-09 sensors for 2014 and 2015 were used. As GNSS_PWV increases, the DFM sensor becomes wet and the RSG-20 sensor dries. In general, the Bias and RMSE of the DFM-09 sensor are small. To investigate the dynamical instability during Changma periods, 2013-2015. Convective available potential energy (CAPE) and storm relative helicity (SRH) were calculated from 332 vertical profiles and analysed these indices. As a result, the temporal relationship between CAPE and precipitation was unclear, but the temporal variation of SRH was similar to those in precipitation.

○ To improve forecasting ability for Gangwon province, HIWRC has been operating and improving the local forecasting system since 2011. The initial and boundary data of the Gangwon local forecasting system have changed, so sensitivity experiments were conducted on the case period. It was confirmed that the system applying the modified initial and boundary data has the similar forecast skill as the existing system.

Sensitivity experiments were performed using the WRF model based local forecasting system and the prediction improvement effect on the mountainous area was analyzed. The wind speed of the simulated test was overpredicted at 0.9 km resolution. The effect of the terrain correction option on the ground wind was dominant, and the RMSE of the wind speed was improved regardless of the season. This study experimented data assimilation simulation (FWRF) and control simulation (CONT) for the sensitivity analysis of Forest Research Institute observation. The effectiveness of the data assimilation was increased in simulated using 00 UTC initial data. The data assimilation effect was clearly increased in precipitation case and rainfall forecast was improved.

○ The KMO measure of the Principal Component Analysis using 14 variables in this study was 0.727 and the Bartlett p-value was analyzed to be less than 0.000, satisfying the spherical test. Principal Component Analysis revealed four principal components with an eigenvalue of 1 or more and a cumulative explanatory power of 84.7%. Each explanatory power were 37% for first component, 25% for sencond component, 12% for third component and 11% for fourth componet. The first component has been analyzed as a component that has a strong relation with disasters and restoration ability because it is related to social structure.

○ Rainfall during the heavy rain disaster was analyzed to analyze regional vulnerability to rainfall. The damage per unit precipitation is assumed to be disaster vulnerability, and local vulnerability of disasters is analyzed and the tendency of disaster vulnerability is analyzed through time series analysis. The total amount of rainfall during the disaster period was analyzed in large amount of rainfall in the metropolitan area and Busan area. The analysis of disaster vulnerability based on the precipitation during the heavy rain disaster showed that the classification of vulnerability by region was relatively clear.

○ Additional study, we analyzed how to search for similar typhoon in order to reduce the damage by learning the past hurricane damage history and the basics of impact-based forecasting. As a result of the study, it is limited only by the path and the wind speed to select the similar typhoon. Therefore, it is necessary to analyze it considering the rainfall pattern.

(출처 : Summary 24p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연 구 보 고 서 ... 2
• 목차 ... 3
• 표목차 ... 8
• 그림목차 ... 10
• 국문 요약문 ... 18
• 영문 요약문 ... 23
• 제 1 장 서 론 ... 29
• 제 2장 재해기상연구센터 관측망 구축운영 및 활용연구 ... 31
• 제 1절 재해기상연구센터 기상관측장비 운영 및 개선 ... 31
• 1. 모바일 기상관측차량 시스템 운영 ... 31
• 제 2 절 2016년 재해기상연구센터 관측 실험 ... 37
• 1. 집중관측 실험 ... 37
• 2. 기상관측 실험 ... 41
• 3. 기상관측 지원 ... 51
• 제 3 절 모바일 기상관측차량 시스템 활용 사례 연구 ... 55
• 1. ICE-POP 2018 Phase-1 ... 55
• 2. 하계 관측 ... 68
• 제 4 절 평창연구용관측장비 운영 및 활용연구 ... 88
• 1. 평창연구용관측장비 운영 ... 88
• 2. 강원 평창산악지역의 여름철 강수사례 분석 ... 93
• 제 3 장 재해기상 예측정확도 향상 연구 ... 104
• 제 1 절 수치모델 기반 국지예보시스템 개선 ... 104
• 1. 고해상도 강원국지예보시스템 구축 및 운영 ... 104
• 2. 산지 지역 고해상도 기상장 개선을 위한 예측 민감도 분석 ... 114
• 3. 산림청 AWS 자료동화의 예측 효과 분석 ... 121
• 4. 앙상블 기반 집중호우 확률예측 시스템 개선 및 검증 ... 134
• 제 2 절 모바일 기상관측자료를 활용한 재해기상 예측 및 분석 연구 ... 145
• 1. UM LDAPS를 이용한 관측시스템실험 및 효과 분석 ... 145
• 2. 2013∼2015년 하계집중관측 자료를 활용한 레윈존데 센서별 관측자료 분석 평가 ... 151
• 3. 2013~2015년 하계집중관측 자료를 활용한 장마기간의 역학적 불안정 분석 ... 160
• 제 4 장 재해기상의 사회 경제적 영향예보시스템 기반연구 ... 174
• 제 1 절 과거 사례 기반의 재해 피해 학습방안 ... 174
• 1. 과거 피해 학습을 위한 유사 태풍 검색에 대한 연구 ... 174
• 제 2 절 GIS 기반 재해기상분석 시스템 운영체계 구축 ... 181
• 1. 우리나라의 적설 동질지역 구분과 지역 차등화에 대한 연구 ... 181
• 2. 주성분분석 기반의 호우 재해 취약성 분석 ... 195
• 제 3 절 재해 피해 발생의 직·간접 영향 요인 분석 연구 ... 204
• 1. 호우 재해가간의 강우량 규모에 따른 피해 규모 경향성 분석 ... 204
• 제 5 장 요약 및 결론 ... 218
• 참고문헌 ... 220
• 끝페이지 ... 227