중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자 료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에 서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크 게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 0.3 o C, 0.2ms−1 , 2.2% 수준으로 개선되었다.

민감도 해석은 구조 모델링 변수의 변화에 따른 역학적인 거동의 특성을 찾는 것을 목적으로 한다. 따라서 건물의 구조 진단과 보수 보강 분야에서 특히 중요한 설계 자료로서 활용되고 있다. 본 연구는 구조물의 위상학적 최적 모델링에서 중요하게 다루어지는 민감도 해석을 다양한 방법을 사용하여 공식화하였다. 감차법과 변분법을 적용하여 직접법과 수반법으로서 최종적인 해석적인 민감도 식들을 유도하였다. 구조 해석에 관한 간단한 수치예제를 통하여 유도된 민감도 식들의 해가 적절함을 수치적인 민감도 해석치와 비교하여 검증하였고, 최종적으로 이산화 민감도 해석에 의한 밀도분배법의 위상학적 최적 모델링을 수행하여 민감도 공식들을 위상 최적화 문제에서 정식화하였다.

Meteorological and flux data measured from semiarid watersheds (Lucky Hills and Kendall) during the summer rainy and winter periods were used to study the sensitivity of the those variables used in the estimation of evapotranspiration rates. Relative sensitivity was examined to compare the importance of four meteorological and flux variables (net radiation, wind speed, air temperature, and relative humidity) on Penman potential evapotranspiration (PET) estimation. The study results show that variations in Penman PET rates during the summer rainy period at both watersheds appears to be controlled by air temperature adn net radiation. During the winter period at both watersheds, variations in Penman PET rates appears to be controlled by relative humidity and air temperature.