4.2 초단기 기상분석 및 예측시스템
4.2.2 초단기 기상예측시스템
4.2 초단기 기상분석 및 예측시스템
[그림 4.18] 초단기 기상예측시스템의 체계도
초단기 예측시스템의 수평해상도는 5km, 수평격자수는 283×235 이며 연 직으로는 40층이다. 명시적 물리과정은 WDM-6 방안을 사용하였고, 적운 모수화 방안은 사용하지 않았다. 초단기 예측시스템은 2008년 8월 시험운 영이 시작되었고 2009년 8월 현업운영으로 결과가 공식적으로 지원되다.
2010년 6월 KLAPS v3.0으로 업그레이드 되었고, 동네예보와 초단기 예 측에 자료를 제공하고 하고 있다.
초단기 기상예측시스템의 특징인 구름분석의 효과를 살펴보았다. 이미 언 급한 것처럼 구름분석이 포함된 초기장을 이용하므로 스핀업 문제를 완화 하여 수치모델의 적분 초기부터 강수를 적절히 모의 가능하다. 현재 KLAPS에서는 구름분석을 위해 위성영상자료, 레이더 반사도 볼륨자료, 지상항공관측자료 등이 이용된다. 이러한 자료를 이용해서 3차원적인 구름 의 구조를 만들어 낸다. 그리고, 이와 관련되어 습도장뿐만 아니라 구름주 위의 바람장에 적절하게 생산하게 된다.
또한 기상청에서 실시간 관측되고 있는 낙뢰자료를 이용하는데 이를 통해 서 구름내부의 연직속도에 대하여 더욱 현실적으로 향상시키고 있다. 이러 한 구름분석자료는 수치모형에서 초기시간부터 강수 형성이 가능하도록 한다.
그림 4.19는 구름분석이 포함되지 않은 초기장과 국지분석을 통한 구름분 석이 포함된 초기장을 이용한 1시간 누적강수와 이때의 레이더 영상자료 를 나타낸 것이다. 구름분석이 포함되지 않은 예측에서는 서해상에만 강수 현상이 있고 레이더 영상자료에서 볼 수 있는 한반도에 존재하는 강수대를
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예측하지 못하고 있다. 이에 반해 구름분석이 포함된 예측에서는 한반도에 서의 강수대를 뚜렷하게 예측하고 있다. 심지어 레이더 영상에서 볼 수 있 는 주강수대보다 약간 동쪽에 있는 강수대도 모의하는 것을 볼 수 있다. 이 것은 모델 초기시각에 분석과정에서 입력된 레이더 정보 등이 매우 적절하 게 분석에 활용되어 수치예보의 강수 모의에 작동하고 있음을 알 수 있다.
이러한 모형초기의 구름분석효과는 일반적으로 약 9~12시간까지 긍정적 인 영향을 주는 것으로 알려져 있다.
2009년도에는 초단기 기상예측시스템의 예측성능 향상을 위하여 다양한 개선을 추진하였다. 우선은 초기 연직속도 결정 모수 최적화를 통해 초기 화 과정을 개선하였다. 이를 위해 구름 연직속도 모수 탐색을 위한 유전 알 고리즘(GA : Genetic Algorithm) 코드 결합하였다. KLAPS에서는 구름 유형에 따라 구름 내부의 연직속도가 결정되며, 운형에 따라 서로 다른 모 수(x1, x2, x3)를 가진다(그림 4.20). 적운형, 층적운형, 층운형 구름의 모수 각각에 대해 유전 알고리즘 적용하였다.
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[그림 4.20] 운형에 따른 KLAPS의 연직 속도 결정 방법
강수사례에 대한 최적의 모수를 탐색하기 위한 수치실험을 설계하고 수행 하였다. 유전 알고리즘에서 20개의 개체에 대해서 30세대까지 실험을 수 행하면서 최적의 모수를 탐색하였다. 이때 적용한 적합도 함수는 6시간 누 적강수량 1~50mm까지의 각 기준값에 대한 ETS의 누적 값이다. 2008년 6월 17일 사례에 대해서 탐색실험 수행하였다. 최적의 모수탐색을 위해 KLAPS 분석과정과 WRF 모델 결합한 유전 알고리즘 적용하고 해당 모수 들로 구성된 각 모델 결과에 대해 적합도 함수 계산하게 되는 이 흐름도는 그림 4.21에 나타내었다.
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[그림 4.21] 모수탐색 흐름도
세대에 따른 모수 분포 진화 특성을 살펴보았다(그림 4.22). 유전알고리즘 탐색 공간(0~1)에서 각 모수들은 세대가 지날수록 점차적으로 수렴하여 약 20세대에서는 상당한 수렴정도 보였다. 특히 x1(적운 모수)은 5~6세대 에서 대부분 수렴하였다.
[그림 4.22] 적운 모수 x1의 0세대(왼쪽)과 20세대(오른쪽)의 모수 분포
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구름 연직속도에 대한 강수예측민감도 분석을 수행하였다(그림 4.23). 3개 의 모수 중 적운형에 대한 모수(x1)가 강수 예측성에 가장 민감하였다. 모 수 값이 증가할수록 적합도 함수가 증가되는 경향이 산출됨을 보였다. 특 히 15㎜/6hr에서 높은 ETS 값을 산출하고 BIAS도 개선되는 것을 알 수 있었다.
[그림 4.23] 적운 모수별 6시간 누적 강수 문턱 값에 따른 적합도 함수(ETS) 분포
모수에 따른 분석 및 예측 결과를 비교하였다. 먼저 분석장 비교 분석에서 850hPa 고도 바람장, 특히 레이더와 위성 관측 지역에서 차이가 뚜렷함을 알 수 있었다(그림 4.24). 이를 통해 모수 변경에 따른 구름 분석의 효과를 확인할 수 있었다.
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[그림 4.24] 2008년 6월 17일 09UTC 850hPa 분석 바람 벡터장의 차이(오른쪽).
왼쪽은 동일 시각 위성(좌상)과 레이더(좌하) 관측 영상
강수예측 비교 분석에서 새로운 적운 모수에 의해 전라남도와 앞 바다의 강수 시스템 예측 성능 향상됨을 보였다(그림 4.25).
[그림 4.25] 2008년 6월 17일 09UTC를 초기장으로 한 6시간 누적강수량 비교. 왼쪽(CTRL)은 기존 모 수를 적용한 분석장을 초기장으로 한 예측장, 오른쪽(BEST)은 최대적합도 함수를 갖는 모수를 적용한 분
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수를 적용한 분석장을 초기장으로 한 예측장, 오른쪽(BEST)은 최대적합도 함수를 갖는 모수를 적용한 분 석장을 초기장으로 한 예측장
탐색된 모수를 이용하여 2008년도 여름철(6, 7, 8월)에 대해 예측을 수행 (매 3시간)하였다. 각 예측자료의 3시간 누적 강수량을 AWS 관측자료로 검증한 결과, 전반적으로 강수 예측능력이 향상되었다(그림 4.26). 특히 6 시간 누적 14.5mm 기준으로는 ETS가 23.8%에서 23.5%로 향상되었다.
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[그림 4.26] 규준실험(Control, 파랑)과 연직속도 최적 모수가 적용된 실험(Omega, 빨강)의 3시간 누적 강수의 문턱 값별 ETS(왼쪽)와 BIAS(오른쪽)
그리고, 초단기 기상예측시스템의 모델 물리과정을 개선하였다. 최근 Lim and Hong(2009)에 의해 이중모멘트 구름 미세물리과정이 새롭게 개발되 었다. 초단기 기상예측시스템의 모델에 개선된 미세물리과정(이중 모멘트) 을 적용하였다. 기존에 활용되었던 WRF 모델의 Single-Momont 6-class(WSM6) 미세물리과정은 수증기, 구름물, 구름 얼음, 눈, 비, Graupel 의 6개 종류에 대해서 혼합비를 예측한다. WRF Double-Moment 6-calss(WDM6)는 WSM6에 구름물과 빗물에 대한 수농도를 추가로 예측하 여 명시적인 구름응결핵과 결합되어 다양한 비입자의 크기 분포를 가진다 (그림 4.27).
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[그림 4.27] WDM6에서 혼합비과 수농도에 대한 미세물리과정 흐름도((Lim and Hong, 2009)
2008년 6월 18일 0000UTC를 초기시간으로 하여 WSM 방안과 WDM 방 안을 이용하여 3시간 누적강수 모의 결과 비교하였다. 강수 패턴은 전반적 으로 두 방안 모두 비슷한 형태를 나타내었다. 그러나 국지적인 강수량의 차이를 보였는데, 6시간 예측에서 WSM 방안에서 나타나는 한반도 중부의 강수지역이 WDM에서 약화되고, 9시간 예측에서는 WDM에서 모의된 강 수대가 더 강하게 모의(그림 4.28 오른쪽 열에서 분홍색 점선 타원 안)되었 다.
AWS
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WSM
미세물리과정이 강수에 미치는 영향을 알아보기 위하여 여름철 3개월 (‘08.6-8)에 대해 민감도 실험을 수행하였다. 3시간 간격으로 총 736회의 모델예측결과 자료에 대해서 AWS 강수 검증하였다(그림 4.29). 3시간 누 적 1㎜의 약한 강도의 강수 기준과 3시간 누적 10㎜의 중간 강도의 강수 기준에서 WDM 결과가 12시간 예측까지 모두 높은 ETS 보였다. BIAS는 WDM이 WSM보다 높은 값을 보여, WDM이 강수영역을 다소 넓게 예측하 였다.
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[그림 4.29] 규준실험(WSM, 파랑)과 새로운 미시물리과정이 적용된 실험 (WDM)의 3시간 누적 강수의 문턱 값별 ETS와 BIAS
2010년도에는 초단기 동네예보 지원을 위한 개선 작업이 있었다. 모델을 기존 WRF v4.2에서 WRF v3.1로 업그레이드 하였으며, 기존 지면피복도 에서 한반도 중부지역의 대부분을 사바나로 분류하였던 USGS 자료 대신 에 MODIS 기반자료로 변경하였다.
또한 안정적인 배경 및 경계장 생산을 위해 15km 영역에서는 2개의 KLAPS 분석장을 이용한 4차원자료동화(FDDA)를 적용하였다.
그리고, 현업 전지구모델이 GDAPS에서 통합모델(UM)로 변경됨에 따라, UM을 활용하는 체계를 바꾸었다. 또한 기존 일 8회의 3시간 간격의 예측 체계를 매시 생산되는 분석장을 초기장으로 1시간 간격으로 예측을 하는 체계로 변경하였다. 동네예보 지원을 위해서 수행시간을 최적화하여 매시 약 16분에는 6시간 예측자료가 지원되고, 매시 25분 이내에 12시간 결과 를 제공할 수 있도록 하였다.
초단기 예측시스템의 결과는 기상청 홈페이지의 초단기예보, 종합정보시 스템의 홈페이지와 웹기반 기상분석시스템을 통해서 지원이 되고 있다. 종
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합정보시스템 홈페이지에서 초단기예측을 선택하면 해면기압과 1시간 누 적강수량 등 16개의 기본예상도가 표출되고 있다. 웹기반 기상분석시스템 에서도 분석장과 예측장까지 표출이 되고 있다. 수치모델, 예상일기도, 지 역, KLAPS05F 항목에서 지원되고 있는데 현재 13개의 기본예상도와 5개 의 보조예상도가 지원되고 있다.
4.3 동네예보
4.3.1.1 동네예보의 개념
동네예보는 현재의 시․군 단위의 예보와 달리, 세부 행정단위인 읍․면․동 까지 상세하고 빠르게 날씨 정보를 알려주는 예보이다.
동네예보는 전국을 5km×5km 간격의 37,697개의 촘촘한 그물망(격자점) 으로 나누어, 3시간 단위로 향후 48시간까지 예보를 3시간마다 그래픽예 보, 시간별예보, 문자예보, 음성예보, 원시자료를 제공한다. 예보요소도 기 존의 예보에서 제공하던 9종에서 12종으로 증가하였으며, 예보형식도 문․
숫자 형식으로 제공하여 가공성이 높은 정보이다.