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.

큰 에디 모의과정을 포함한 WRF 모델 (WRF-LES)을 이용하여 수치모델의 수평공간 규모에 따른 대기경계층 모수화 실험과 LES 모의 결과를 지표층 근처의 풍속 예측에 대하여 비교하였다. 수치실험은 복잡한 산악지형과 해안지역을 포함하는 강원도 지역에서 수평해상도 1 km와 333 m 실험을 수행하였다. 수평해상도 1 km 실험은 대기경계층 모수화 방안을 채택하였으며, 333 m 실험에서는 LES를 이용하였다. 복잡한 산악지역에서의 풍속 예측의 정확성은 수평해상도 1 km 실험 보다 333 m 실험에서 향상되었으며 해안지역에서는 1 km 실험에서 관측과 더 일치하였다. 지표층 근처의 큰 난류를 직접 계산하는 LES 실험은 산악지역의 풍속예측 개선에 기여하였다.

Data for model analysis derived from the finite volume (fv) GCM (Goddard Earth Observing System Ver. 4, GEOS-4) and the Land Data Assimilation System (LDAS) have been utilized in a mesoscale model. These data are tested to provide initial conditions and lateral boundary forcings to the Purdue Mesoscale Model (PMM) for a case study of the Midwestern flood that took place from 21-23 May 1998. The simulated results with fvGCM and LDAS soil moisture and temperature data are compared with that of ECMWF reanalysis. The initial conditions of the land surface provided by fvGCM/LDAS show significant differences in both soil moisture and ground temperature when compared to ECMWF control run, which results in a much different atmospheric state in the Planetary Boundary Layer (PBL). The simulation result shows that significant changes to the forecasted weather system occur due to the surface initial conditions, especially for the precipitation and temperature over the land. In comparing precipitation, moisture budgets, and surface energy, not only do the intensity and the location of precipitation over the Midwestern U.S. coincide better when running fvGCM/LDAS, but also the temperature forecast agrees better when compared to ECMWF reanalysis data. However, the precipitation over the Rocky Mountains is too large due to the cumulus parameterization scheme used in the PMM. The RMS errors and biases of fvGCM/LDAS are smaller than the control run and show statistical significance supporting the conclusion that the use of LDAS improves the precipitation and temperature forecast in the case of the Midwestern flood. The same method can be applied to Korea and simulations will be carried out as more LDAS data becomes available.

호수에 의한 국지 순환의 영향을 조사하기 위하여 대청호수 주변에 대하여 수치 실험을 수행하고 국지 순환의 형태를 연구하였다. WRF 모델로부터 예보된 지상 기온은 관측보다 작으며, 풍속은 모델에서 관측보다 강하게 모의됨을 보였다. 호수 주변의 국지 순환은 호수와 주변 지면과의 열적 차이에 의해 발생하는 호수풍이 특징적이었다. 대청호수에서는 호수풍이 09 LST에 발생하며, 15 LST에 최대를 보이고 18 LST에 소멸하였다. 수치 모의된 연직 순환의 높이는 1,200m를 나타냈다. 비습의 분포는 낮 시간동안 호수풍 순환에 의해 호수위의 습윤한 공기의 내륙 이동으로 주위 지면에서 증가함을 보였다. 호수를 제거한 민감도 실험에서 호수가 존재할 때 주위 지면 온도가 감소함을 보였다. 호수 지표이용도를 초원으로 변경하였을 때 호수 주변의 기상관측소에서 풍속은 증가하였다. 수치실험은 호수로부터 발생된 호수풍 순환이 주위 대기경계층 기상에 영향을 주고 있음을 지시한다.

To predict reasonably the movement and the concentration of the pollutants in the coastal area. A simulation model should be prepared considering detail topography with land-sea and the urban effects, and the resolution near the source. The explicit method can not be applied due to the unstability of the numerical calculation in high horizontal-grid resolution, while the ADI scheme satisfied with the high horizontal grid resolution and can be used in the fine mesh system which shows the detail topography, atmospheric flow The ADI method which studied the high horizontal grid resolution was excellent. The two dimentional model used in the study using ADI method is proved as a reasonable model to predict the wind field in any small scale area including mountainous coastal urban area.