초록 ▼

IV. 연구 내용 및 결과
가. 공항 국지기상 예측시스템 (Airport Weather Prediction System, AWPS) 실시간 운영 체계 구축
- 공항 예·경보 정확도 향상을 지원하기 위해 AWPS 실시간 운영체계를 구축함
- AWPS 검증을 위해, LDAPS, AWS 자료(2017년 7월 23일 0000 UTC ~ 8월 31일 1800 UTC)를 이용하여 정량적 검증을 수행함
- 분석기간 중 제주국제공항 고도 10m 풍속과 1.5 m 기온의 RMSE는 AWPS가 LDAPS에 비해 각각 0.78 m

IV. 연구 내용 및 결과
가. 공항 국지기상 예측시스템 (Airport Weather Prediction System, AWPS) 실시간 운영 체계 구축
- 공항 예·경보 정확도 향상을 지원하기 위해 AWPS 실시간 운영체계를 구축함
- AWPS 검증을 위해, LDAPS, AWS 자료(2017년 7월 23일 0000 UTC ~ 8월 31일 1800 UTC)를 이용하여 정량적 검증을 수행함
- 분석기간 중 제주국제공항 고도 10m 풍속과 1.5 m 기온의 RMSE는 AWPS가 LDAPS에 비해 각각 0.78 ms^-1, RMSE는 0.7℃ 낮게 나타남

나. 제주 국제공항 강풍사례 분석
- 최근 3년간(2014~2016) 제주국제공항 강풍발생 사례별 종관기상 패턴 분석을 통해 강풍이 주로 북고남저, 대륙성 고기압, 북쪽 저기압 배치 시 각각 강한 동풍, 북서풍,남서풍/서풍이 발생함
- 2016년 7월~ 2017년 6월에 발생한 14개 강풍사례에 대해 2.5 ms^-1 단위로 5개의 풍속 구간으로 나누어 AWPS와 LDAPS의 예측정확도를 비교한 결과 5~7.4 ms^-1 구간에서 RMSE 차이가 1.53 ms^-1 로 AWPS가 가장 높은 개선을 보였으나 10 ms^-1 이상의 강한 풍속 구간에서는 LDAPS는 2.69 ms^-1, 공항 국지기상 예측시스템은 2.39 ms^-1 로 약 0.3 ms^-1 의 차이를 보임

다. 공항 국지기상 예측시스템 개선
- 인천국제공항을 대상으로 25m 해상도의 환경부 지리정보(EGIS)를 적용하여 공항 국지기상 예측시스템의 지면정보 (land-sea mask, vegetation fraction)를 개선함
- 2016년 8월 30일과 10월 2일 두 강풍 사례에 대해 공항 국지기상 예측 시스템 예측결과를 지상관측자료(인천국제공항 AWS)와 비교함
- 24시간 예측된 풍속에 대해 지면정보를 개선한 예측시스템이 이전 시스템 보다 높은 RMSE(0.01~1.96)와 낮은 상관계수(Correlation Coefficient) (-0.12~0.08)를 보임에 따라 더 많은 관측지점과의 비교와 모델 지면 물리과정 수정 등 지속적인 개선이 요구됨

라. 항공기상 앙상블 예측기반 구축
- 기상청 현업 국지 앙상블 예측시스템의 4~72시간 예측자료를 활용하여 제주국제공항의 위험기상(윈드시어,난류) 발생 사례일에 대해 앙상블 예측자료를 산출함
- 앙상블 항공난류 예측결과는 저기압에 의한 기계적 난류와 태풍과 같이 열적 불안정에 의한 난류에 따라 다른 불안정 분포를 나타내었으며 모델 예측시간이 사례 발생시간에 가까워질수록 앙상블 예측의 불확실성이 줄어드는 경향을 나타냄
- 현업 국지기상 재분석 자료와의 비교에서 앙상블 저층 난류시어 예측자료는 분석장과의 차이가(즉 RMSE) 2 kt 이하로 잘 일치하는 결과를 보였으며,앙상블 예측의 정확도와 품질을 추정할 수 있는 앙상블 bias 역시 전체 예측시간에 대해 0.5~1.5 kt 사이의 적은 편차를 가짐

( 출처: 요약문 13p )

Abstract ▼

IV. Results
A. Implementation of AWPS in real-time operation
- The real-time operation system of AWPS is established to support decision making for high-impact weather forecasts and alerts in airports
- The AWPS simulations are quantitatively verified by comparing with LDAPS and AWS observa

IV. Results
A. Implementation of AWPS in real-time operation
- The real-time operation system of AWPS is established to support decision making for high-impact weather forecasts and alerts in airports
- The AWPS simulations are quantitatively verified by comparing with LDAPS and AWS observation at the Jeju International Airport (JIA) during 38 days (0000 UTC 23th July ~ 1800 UTC 31th August 2017)
- From the intercomparison； AWPS simulations of 10 m wind speed and 1.5 m temperature are 0.78 ms^-1 and 0.7 ℃ less than the ones of LDAPS, respectively and has better correspondence with AWS observations

B. Analyses of A WPS simulations for wind gust events at JIA
- Through the analysis of synoptic weather patterns for last three years (2014 ~ 2016), the wind gust events are mostly identified with strong east, northwest, and southwest/west winds under the influence of high pressure system to north and low pressure system to south, extension of continental high pressure system, and hanging low pressure system at the north of Jeju respectively
- The AWPS wind simulations are compared with LDAPS and AWS observations for 14 strong wind events at JIA over the last year (July 2016~June 2017), and analyzed their accuracy by splitting wind speed into 2.5 ms^-1 range. The RMSE difference between LDAPS and A WPS are lowest of 1.53 ms^-1 at the range of 5 ~ 7.4 ms^-1, but the RMSE difference was 0.3 ms^-1 for strong wind larger than 10 ms^-1

C. Improvement of the AWPS
- The Environment Geographical Information Service (EGIS) data produced by Korean Environment Ministry are applied to improve UM ancillary data adopted in the AWPS
- The AWPS forecasts are compared with the AWS observation in the Incheon Airport (S113) for the wind gust events during 30th August and 2nd October 2016
- From the higher RMSE (0.01~ 1.96) and lower Correlation Coefficient (-0.12 ~ 0.08) differences between before (IGBP) and after (EGIS) ancillary modification, further verification with more observational site results and update of surface physical processes are required

D. Basic research on aviation ensemble forecast
- Ensemble forecasts related to inclement weather events over the Jeju International Airports (JIA) are produced by using the 4 to 71 hour prediction output of the Korea Meteorological Administration’s (KMA’s) operational Limited area ENsemble prediction System (LENS)
- The ensemble forecasts present different possibilities of turbulence distributions depending on the mechanical instability caused by synoptic cyclones or thermal instability such as typhoon, and their uncertainties tend to be reduced as forecast time approach closer to the event time
- From comparison with the operational local-scale reanalysis data, the ensemble forecasts of low-level wind shear (LLWS), show a better match within 2 kt difference in RMSE, and ensemble bias, which means that the accuracy and quality of forecast also remain within a small derivation of around 0.5 ~ 1.5 kt

( 출처 : SUMMARY 17p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구 보고서 ... 3
• 목차 ... 5
• 표목차 ... 7
• 그림목차 ... 8
• 요약문 ... 13
• Summary ... 17
• 제 1 장 서론 ... 21
• 제 2 장 공항 국지기상 예측시스템 운영 및 평가 ... 23
• 제 1 절 실시간 운영 체계 구축 ... 23
• 1. 시스템 개요 ... 23
• 2. 실시간 운영 및 검증 ... 24
• 제 2 절 강풍사례 수치모의 및 분석 ... 32
• 1. 제주국제공항 강풍 사례 특성 분석 ... 32
• 2. 바람 예측정확도 비교 ... 35
• 제 3 장 공항 국지기상 예측시스템 개선 ... 41
• 제 1 절 지면정보 개선 ... 41
• 1. UM 지면정보 구성 ... 41
• 2. 육지-바다 정보 개선 ... 42
• 3. EGIS 식생 자료 수정 ... 42
• 제 2 절 시스템 성능 평가 ... 45
• 1. 예측시스템 재구성 ... 45
• 2. 시스템 지면정보 개선 ... 46
• 3. 강풍사례 비교 ... 53
• 제 4 장 항공기상 확률예측체계 기반 구축 ... 57
• 제 1 절 시스템 구성 ... 58
• 1. 입력자료 ... 58
• 2. 예측자료 산출 ... 59
• 제 2 절 항공기상 앙상블 예측 ... 61
• 1. 저층 윈드시어(Low-Level Wind Shear, LLWS) ... 62
• 2. 청천난류(Clear Air Turbulence, CAT) ... 67
• 제 3 절 앙상블 검증 ... 75
• 1. 관측자료 비교 ... 76
• 2. 모델 분석장 비교 ... 81
• 제 5 장 요약 및 결론 ... 89
• 참고 문헌 ... 93
• 끝페이지 ... 97