강릉대학교(KNU) 계절예측시스템의 예측성 향상에 관한 연구
Study on the Predictability Improvement of KNU Seasonal Prediction System(KSPS)
- 발행기관 강릉대학교 대학원
- 지도교수 정일웅
- 발행년도 2008
- 학위수여년월 2008. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 대기환경과학과
- 원문페이지 ix, 77 p.
- 본문언어 한국어
초록/요약
본 연구에서는 KNU AGCM을 기반으로 구축된 KSPS의 계절 예측성을 향상시키기 위해 초기 자료 및 경계 자료의 초기화 및 처방 방안에 대한 개선을 시도하였다. 계절 예측을 수행할 때 적분 초기 입력 자료들 간의 일관성과 정확성이 높아야 미래 예측의 불확실성이 줄어들게 된다. KSPS의 전처리 과정에서 초기 입력 자료들은 NRA2 자료를 사용하지 만 지표 기압자료는 KNU AGCM에서 기 생산된 기후값을 사용하고 있다. 이 처방은 예측 시점의 입력 자료와 일관성이 없으며 온도와 바람에 영향을 주는 지표 기압의 불일치는 예측성을 저하하는 요인이 된다. 이에 관측 초기 입력 자료들과 일관성 있는 자료를 사용하기 위해 NRA2의 자료를 이용하며, 이 자료를 KSPS에 맞게 보정하는 절차를 거친 후 다른 예단 변수들과 함께 처방되도록 하였다. 토양 수분 자료의 경우 KSPS의 지면방안인 물통 방안에 적합한 토양 수분 자료로 초기화하기 위하여 ERA40 자료를 KSPS에 사용하기 위한 적합한 방법을 연구하였다. 해면 온도 자료의 처방에 대해서는 현재 편차 지속방법에서 예측 시간이 지남에 따라 실제 관측값과 상관성이 떨어지는 문제점을 해결하기 위해 아노말리의 추세를 선형 회귀 방법을 이용하여 해면온도 예측장을 만들어 비교 및 분석해 보았다. 새로운 개선 방안을 통해 만들어진 지표 기압, 토양 수분, 해면 온도 자료를 실제 관측값과 비교하여 개선점을 찾아보았으며, 하인드캐스트 실험을 수행하여 각 개선 방안에 대한 계절 예측성 향상을 검토하였다. 계절 예측에 쓰이는 중요 변수들에 대해 공간 분석, 아노말리 분석, 상관분석을 실시하였다. 기존 KSPS의 예측 결과와 비교하여 지표 기온, 500 hPa 지위 고도, 해면 기압의 아노말리 패턴이 개선됨을 확인하였으며, 아노말리 상관 분석에서지표기온과 850 hPa 기온의 경우, 지표 기압 및 토양수분 자료의 처방으로 동아시아 영역으로 0.7 이상의 공간 상관성을 보였으며, 이는 기존 보다 0.3 이상 상관성이 좋아진 결과가나타났다. 일관성 있고 신뢰성 높은 초기자료의 사용이 KSPS의 예측성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
more초록/요약
This study tried to improve the initialization and prescription methods of initial data and boundary data to improve the seasonal predictability of KSPS that had been constructed on the basis of KNU AGCM. The uncertainty of seasonal prediction can be reduced by improving the consistency and accuracy of the initial input data of integration. In the preprocessing stage of KSPS, we use the NRA2 data for initial input, but for surface air pressure data, we use the climate values that have been produced from KNU AGCM. This method is not consistent with the input data at the prediction point, and the inconsistency of the surface air pressure that influences temperature and wind is one of the causes that lower predictability. Therefore, this study used the NRA2 data for a prescription that is consistent with the input data at the initial stage of observation, and after correcting this data in tune with KSPS, gave a prescription together with other prediction variables. For soil moisture data, to prescribe soil moisture data that is appropriate for the simple bucket-type scheme which is a land surface model of KSPS, we studied a proper method for using the ERA40 data in KSPS. Regarding the prescription of sea surface temperature data, to solve the problem of lowering correlation of prediction with actual observation over prediction time with the present anomaly persistent method, this study conducted a comparative analysis by creating a sea surface temperature prediction field of the anomaly trend using linear regression. This study compared the land surface air pressure, soil moisture, sea surface temperature data that were created by the new improvement measures with the actually observed values to find improvements. A hindcast experiment was conducted to examine the improved seasonal predictability of each improvement measure. For the key variables used for seasonal prediction, spatial analysis, anomaly analysis, and correlation analysis were performed. The comparison with the prediction results of KSPS found that the anomaly patterns of surface temperature, geopotential height of 500 hPa, and sea surface air pressure improved. Furthermore, the anomaly correlation analysis found that as a result of the prescription of surface air pressure and surface moisture data, the temperatures at land surface and 850 hPa showed 0.7 or higher spatial correlation in East Asian area, improved by at least 0.3 than before. This study found that use of consistent, reliable initial data can improve the predictability of KSPS.
more목차
제1장 서론 = 1
제2장 KSPS의 구조 = 3
2.1. KSPS의 전처리 과정 = 3
2.2. KNU AGCM의 개요 = 5
제3장 KSPS 초기/경계 자료의 개선점 = 18
3.1. 초기 지표 기압 생성 방법의 문제 = 18
3.2. 초기 토양 수분 생성 방법의 문제 = 24
3.3. 해면 온도 자료의 처방 방법의 문제 = 24
제4장 KSPS의 개선 방안 = 34
4.1. 초기 지표 기압의 개선 방안 = 34
4.2. 초기 토양 수분의 개선 방안 = 39
4.3. 해면 온도 처방의 개선 방안 = 42
제5장 KSPS의 계절예측성에 미치는 개선 방안들의 효과 = 52
5.1. 수치 실험 설계 및 사례 선정 = 52
5.2. 계절 예측성 분석 = 53
제6장 요약 및 결론 = 70
참고문헌 = 72
영문요약 = 75
