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pp.432-457
자료동화 시스템의 초기 입력자료(First Guess)을 만드는 입력자료 중 라디오존데, 항공기, 레이더 등 3차원 기 상정보는 정확한 기상 예측을 위한 유용한 정보이다. 이러한 관측자료는 대기 중 기상인자에 대한 연직분포를 제공하며, 수 치예보의 성능을 향상시키는 데 크게 기여한다. 특히, 기상항공기에 탑재된 관측장비 중 드롭존데(Dropsonde), 항공기 통합기상관측시스템(Airborne Integrated Meteorological Measurement System, AIMMS), 해상풍 측정 마이크로파복사계 (Stepped Frequency Microwave Radiometer, SFMR) 등은 항공기 이착륙 및 비행경로에 따른 기상정보의 관측·수집을 통해 수치예보모델의 예측성에 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있으며 해상 관측 공백 지역의 해소를 위한 관측수행과 자료수집이 가능하다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 보다 효율적인 항공 관측 업무 수행 및 수치예보 연구를 수 행하기 위하여 기상항공기에 탑재된 기상요소를 관측하는 장비인 드롭존데, AIMMS의 자료동화 적용 및 모델 결과 간 모의 성능 비교 실험을 수행하였다. 수치모의를 위해 사용된 모델은 현업에서 사용하는 중규모 모델인 KIM-Meso (Korea Integrated Model-Mesoscale version)와 동일한 물리과정으로 구성된 WRF (Weather Research and Forecasting Model) 로 도메인 1 , 2의 수평해상도는 각각 3 , 1 km이며 격자 크기는 690×650, 409×562로 설정하였다. 연구 사례일 은 4가지 위험기상임무(Severe Weather-01, 02, 03, 04) 중 관측자료와 수치모델 검증(SW-04)을 위한 임무로 수행된 태 풍 힌남노 영향 종료 후 고기압의 영향을 받는 비교적 안정한 사례 및 태풍 예측진로에 따른 전향지역의 연직기상구조 변동성 분석(SW-02)을 위한 사례로 한반도 전역에 강수와 강한 바람을 일으켜 피해를 주었던 오마이스 사례로 선정하 였다. 초기 입력자료 개선을 위해 적용한 자료동화 기법은 3차원변분법(3 Dimensional VARiational, 3DVAR)으로 미국 국립환경예측센터(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)에서 제공하는 FNL (Final analyses) 재분석장 을 모델의 초기/경계조건으로 사용하였고, 예측 시간은 총 144시간(6일)으로 설정하였다. 아울러 사례기간 동안 모델의 예측 성능을 평가하기 위해 대상지역에 위치한 ASOS (Automated Synoptic Observing System)의 기상변수를 사용하였 으며 관측 및 모의 수치를 통계적으로 비교하였다. 전반적으로 대부분의 관측지점에서 자료동화를 적용한 DA (Data Assimilation) 실험 결과가 자료동화를 적용하지 않은 CTL (Control) 실험에 비해 향상된 예측정확도를 보였다. 특히, 기온은 모든 자료동화 적용 실험(DROP, AIMMS, DROP+AIM)에서 향상된 결과를 보였으며 풍속은 A IMMS , D ROP, DROP+AIM 결과에서 향상된 모의 결과를 보였다. 상대습도의 경우 관측값의 다소 건조한 대기상태를 모델이 일부 모 의하지 못한 것으로 나타났으나, 대체로 CTL 실험에 비해 자료동화 적용 실험의 모의 결과가 향상된 것을 확인할 수 있었다.
Uncertainty in the initial conditions of numerical models has a significant influence on errors in numerical weather prediction (NWP) systems. Aircraft observations are among the most effective means of obtaining spatial atmospheric information in regions with sparse data coverage, particularly over the ocean. The National Institute of Meteorological Sciences (NIMS) operates an atmospheric research aircraft to reduce such observational gaps. These observations provide continuous distributions of meteorological variables and contribute to improving numerical prediction performance. This study evaluated the impact of data assimilation (DA) using atmospheric research aircraft observations on the prediction of typhoons affecting the Korean Peninsula through high-resolution numerical modeling. Two numerical experiments were conducted: (1) a WRF (v4.1.2) simulation with DA (WRF-3DVAR), which assimilated aircraft observations (Dropsonde and AIMMS), and (2) a control simulation without DA (CTL). To enhance the representation of the initial and boundary conditions, GDAPS, ERA5, and KIM reanalysis fields provided by UM, ECMWF, and KMA were used. The WRF-3DVAR simulations demonstrated improved agreement with observations compared with the CTL experiments. Air temperature showed consistent improvement in all assimilation cases (Dropsonde, AIMMS, and Dropsonde+AIMMS). Wind speed exhibited the best performance in the AIMMS experiment, followed by Dropsonde and Dropsonde+AIMMS. Although the model tended to underestimate dry atmospheric conditions in relative humidity, the assimilation experiments generally outperformed the CTL results.
요 약
서 론
자료 및 방법
대상지역 및 관측자료
모델구성 및 연구설계
자료동화 기법 및 관측오차자료 생성
연구 결과 및 토의
기상항공기 관측 자료동화 적용 결과 비교
다양한 초기 입력자료 적용에 따른 자료동화 모의 성능 비교
요약 및 결론
사 사
References
부 록
