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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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결정론에 근거한 수치예보모형의 한계를 극복할 수 있는 가장 객관적인 방법은 확률론을 도입해 예보의 불확실성을 표현하는 것이다. 수치예보 시스템의 불확실성은 모형의 격자 크기로는 모의 할 수 없는 규모의 물리현상을 모수화하는 과정에서 발생하며 절단오차나 여러 가지 규모의 물리과정을 모의하면서 일어나는 에너지 손실로 인해서도 발생한다. 본 연구에서는 모형의 불확실성을 표현하기 위해 확률론적인 예보로서 앙상블 예보를 수행한다. Multi-physics scheme(PHYS)과 Stochastic kinetic energy backscatter scheme(SKEBS)을 태풍 루사에 적용시켜 앙상블예보의 성능을 검증하였다. 경로를 모의한 결과 앙상블 평균 예보가 규준실험보다 향상되었으며 5일 예보 시점에서 PHYS의 결과가 28%, SKEBS의 결과가 7% 향상되었다. 두 앙상블의 예보 평균 에러는 두 스킴 모두 예보 84시간부터 급격히 증가한 반면, 스프레드는 완만하게 증가한 경향이 있었다. SKEBS의 결과는 예보 96시간 까지 모형이 앙상블 평균 오차의 불확실성을 잘 표현하였고 이후 시간에 대해서는 과소 모의한 경향이 있었다. PHYS의 결과는 전반적인 예보시간에서 모형이 앙상블 평균 오차를 과대모의 하였고 예보 120시간에는 불확실성을 잘 표현하였다. SKEBS 보다 PHYS 로 모의한 앙상블 예보의 평균이 북상속도에 대한 모의를 개선 시켰다. SKEBS 앙상블 평균 예보는 물리모수화의 선택에 민감하게 작용하는 것을 확인할 수 있었다. SKEBS forcing parameter인 Backscatter rate의 값을 변화시켜 섭동의 크기를 증가시켜 모의 한 결과 앙상블 스프레드를 향상시키고, 앙상블 평균 오차를 감소 시켰으며 북상속도에 대한 모의도 향상시켰다.
목차
목 차1. 서론 - 1 -2. 자료 및 방법 - 6 -2.1. 자료 및 모형 설정 - 6 -2.1.1. 모델 초기 자료 입력 (ERA-Interim) - 6 -2.1.2. Best track 자료 - 6 -2.2. WRF 모델 및 모델 설정 - 7 -2.3. 실험 사례 선정 - 10 -2.4. 앙상블 멤버 구성 방법 - 10 -2.5. Model Error Scheme - 11 -2.5.1. Multi-Physics Scheme (PHYS) - 11 -2.5.2. Stochastic Kinetic Energy Backscatter Scheme (SKEBS) - 14 -2.6. Experiment Method - 19 -3. 결과 - 21 -3.1. Forecast ensemble mean error vs ensemble spread - 23 -3.1.1. Typhoon Track - 25 -3.1.2. Typhoon Intensity - 26 -3.1.3. Typhoon Size - 29 -3.1.4. Spatial distribution - 31 -3.2. Sensitivity tests on model uncertainty in SKEBS - 35 -3.2.1. Physics Parameterization - 35 -3.2.2. Ensemble Size - 41 -3.2.3. SKEBS forcing parameter tuning - 43 -4. 요약 - 53 -5. References - 55 -
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