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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김현미
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2016
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본 연구는 기상청 국지 앙상블 예측 시스템 (LEPS)를 이용하여 수평 해상도, 적운 모수화 및 확률 예보가 강수 예측에 미치는 영향을 종합적으로 분석하여 각각의 요소가 강수 예보에 미치는 영향을 진단하기 위해 수행되었다.
수평 해상도는 1.5 km와 3 km설정으로 실험하였으며 적운 모수화는 grey-zone에 해당하는 3 km 수평 해상도에서만 Gregory and Rowntree (1990)의 적용 여부에 따른 모델의 강수 예측 성능을 살펴보았다. 두 실험 모두 규준 멤버만 살펴보았으며 확률 예보의 영향을 알아보기 위해 12개 앙상블 멤버의 앙상블 평균과 확률 결합을 분석하여 규준 멤버와 비교하여 살펴보았다.
2013년 8월 14일부터 2013년 9월 13일 까지 한 달 동안의 평균 ETS와 종관 규모 강제의 크기에 따른 평균 ETS를 통해 모델의 강수 예측 성능을 통계적으로 평가하였다. 그리고 종관 규모 강제의 크기가 큰 사례와 작은 사례 각각 하나씩 선정하여 사례 분석을 진행하였다.
그 결과, 기간 평균과 사례 분석 모두에서 1.5 km 수평 해상도 설정이 3 km 수평 해상도 설정일 때보다 모델의 강수 예측 성능이 우수했다. 3 km 수평 해상도 실험에서, 종관 규모 강제력이 강한 사례에 대해서는 적운 모수화 방안을 적용한 실험과 적용하지 않은 실험 사이에 유의한 차이가 없었지만, 종관 규모 강제력이 약한 사례에 대해서는 적운 모수화 방안을 적용하지 않은 실험보다 적용한 실험의 성능이 약간 더 좋게 평가되었다. 확률 예보의 영향을 살펴보기 위한 실험에서는 적운 모수화 방안의 적용 여부에 상관없이 규준 멤버에 비해 앙상블 평균과 확률 결합이 더 좋은 성능을 나타냈다.
앙상블 평균을 할 경우, 규준 멤버에서 예측하지 못했던 강수 위치를 예측한 다른 멤버의 영향으로 강수 위치를 더 잘 맞출 수 있었지만, 단순히 산술 평균 함으로써 강수 강도가 약해지는 단점이 있었는데 이를 확률 결합을 함으로써 보완해 주었다. 그리고 확률 예보 시, 규준 멤버만 비교했을 때와 달리 적운 모수화 방안의 적용 여부는 모델의 예측 성능에 영향을 미치지 않았다. 이는 확률 예보를 함으로써 강수 예측 성능이 개선되면서 두 실험 모두 상향 평준화 되어 이러한 결과가 나타난 것으로 보인다. 또한 3 km 수평 해상도에서 확률 예보를 1.5 km 규준 예보와도 통계적으로 비교해본 결과, 대체로 유의한 차이가 없었으며, 3 km 확률 예보가 더 나을 때도 있었다. 따라서 확률 예보를 할 경우, 3 km 예보가 1.5 km 규준 예보만큼 성능이 향상된 것으로 판단된다.
수평 해상도는 1.5 km와 3 km설정으로 실험하였으며 적운 모수화는 grey-zone에 해당하는 3 km 수평 해상도에서만 Gregory and Rowntree (1990)의 적용 여부에 따른 모델의 강수 예측 성능을 살펴보았다. 두 실험 모두 규준 멤버만 살펴보았으며 확률 예보의 영향을 알아보기 위해 12개 앙상블 멤버의 앙상블 평균과 확률 결합을 분석하여 규준 멤버와 비교하여 살펴보았다.
2013년 8월 14일부터 2013년 9월 13일 까지 한 달 동안의 평균 ETS와 종관 규모 강제의 크기에 따른 평균 ETS를 통해 모델의 강수 예측 성능을 통계적으로 평가하였다. 그리고 종관 규모 강제의 크기가 큰 사례와 작은 사례 각각 하나씩 선정하여 사례 분석을 진행하였다.
그 결과, 기간 평균과 사례 분석 모두에서 1.5 km 수평 해상도 설정이 3 km 수평 해상도 설정일 때보다 모델의 강수 예측 성능이 우수했다. 3 km 수평 해상도 실험에서, 종관 규모 강제력이 강한 사례에 대해서는 적운 모수화 방안을 적용한 실험과 적용하지 않은 실험 사이에 유의한 차이가 없었지만, 종관 규모 강제력이 약한 사례에 대해서는 적운 모수화 방안을 적용하지 않은 실험보다 적용한 실험의 성능이 약간 더 좋게 평가되었다. 확률 예보의 영향을 살펴보기 위한 실험에서는 적운 모수화 방안의 적용 여부에 상관없이 규준 멤버에 비해 앙상블 평균과 확률 결합이 더 좋은 성능을 나타냈다.
앙상블 평균을 할 경우, 규준 멤버에서 예측하지 못했던 강수 위치를 예측한 다른 멤버의 영향으로 강수 위치를 더 잘 맞출 수 있었지만, 단순히 산술 평균 함으로써 강수 강도가 약해지는 단점이 있었는데 이를 확률 결합을 함으로써 보완해 주었다. 그리고 확률 예보 시, 규준 멤버만 비교했을 때와 달리 적운 모수화 방안의 적용 여부는 모델의 예측 성능에 영향을 미치지 않았다. 이는 확률 예보를 함으로써 강수 예측 성능이 개선되면서 두 실험 모두 상향 평준화 되어 이러한 결과가 나타난 것으로 보인다. 또한 3 km 수평 해상도에서 확률 예보를 1.5 km 규준 예보와도 통계적으로 비교해본 결과, 대체로 유의한 차이가 없었으며, 3 km 확률 예보가 더 나을 때도 있었다. 따라서 확률 예보를 할 경우, 3 km 예보가 1.5 km 규준 예보만큼 성능이 향상된 것으로 판단된다.
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