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보성 표준기상관측소자료를 활용한 국지예보모델 대기경계층 유형 비교 연구

A Comparative Study of the Atmospheric Boundary Layer Type in the Local Data Assimilation and Prediction System using the Data of Boseong Standard Weather Observatory

  • 황성은 (국립기상과학원 현업운영개발부) ;
  • 김병택 (국립기상과학원 현업운영개발부) ;
  • 이영태 (국립기상과학원 현업운영개발부) ;
  • 신승숙 (국립기상과학원 현업운영개발부) ;
  • 김기훈 (국립기상과학원 현업운영개발부)
  • Hwang, Sung Eun (Operational Systems Development Department, National Institute of Meteorological Sciences) ;
  • Kim, Byeong-Taek (Operational Systems Development Department, National Institute of Meteorological Sciences) ;
  • Lee, Young Tae (Operational Systems Development Department, National Institute of Meteorological Sciences) ;
  • Shin, Seung Sook (Operational Systems Development Department, National Institute of Meteorological Sciences) ;
  • Kim, Ki Hoon (Operational Systems Development Department, National Institute of Meteorological Sciences)
  • 투고 : 2021.07.30
  • 심사 : 2021.09.16
  • 발행 : 2021.10.31

초록

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

Different physical processes, according to the atmospheric boundary layer types, were used in the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) of the Unified Model (UM) used by the Korea Meteorological Administration (KMA). Therefore, it is important to verify the atmospheric boundary layer types in the numerical model to improve the accuracy of the models performance. In this study, the atmospheric boundary layer types were verified using observational data. To classify the atmospheric boundary layer types, summer intensive observation data from radiosonde, flux observation instruments, Doppler wind Light Detection and Ranging(LIDAR) and ceilometer were used. A total number of 201 observation data points were analyzed over the course 61 days from June 18 to August 17, 2019. The most frequent types of differences between LDAPS and observed data were type 1 in LDAPS and type 2 in observed(each 53 times). And type 3 difference was observed in LDAPS and type 5 and 6 were observed 24 and 15 times, respectively. It was because of the simulation performance of the Cloud Physics such as that associated with the simulation of decoupled stratocumulus and cumulus cloud. Therefore, to improve the numerical model, cloud physics aspects should be considered in the atmospheric boundary layer type classification.

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과제정보

이 연구는 기상청 국립기상과학원 「표준기상관측 및 활용연구」(KMA2018-00221) 의 지원으로 수행되었습니다. 관측자료 생산을 위해 힘써주신 보성 표준기상관측소 직원여러분께 감사드립니다. 마지막으로 논문의 완성도를 높이기 위해 세심한 지적과 건설적인 조언을 해주신 익명의 심사위원께 감사드립니다.

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