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한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제20권 제5호
발행연도
2004.10
수록면
633 - 645 (13page)

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A critical component of air pollution modeling is the representation of meteorological fields within a model domain, since an accurate air quality simulation requires an accurate portrayal of the three-dimensional wind fields.
The present study investigated data assimilation using surface observational data in the complex coastal regions to simulate an accurate meteorological fields. Surface observational data were categorized into three groups(Near coastal region, Far coastal regiln 1, Far costal region 2) by the locations where the data are. Experiments were designed and MM5 was used in each case of regions. Case 1 is an experiment without data assimilation, Case N is executed with data assimilation using observational data by meteorological stations and AWS data located in the near coastal region, within 1 km. Case F1 is also an experiment with data assimilation using observational data by meteorological stations and AWS data located in the far coastal regiln 1, more than 1km and less than 5km from the coastal lines. Case F2 is appled to data assimilation using observational data by meteorological stations and AWS data located in the far coastal region 2, beyond 5km from the coastal lines.
The result of this study indicated that data assimilation using data in the far coastal region 1 and 2 provided an attractive method for generating accurate meteorological fields, especially in the complex coastal regions.

목차

Abstract

1. 서론

2. MM5 수치 모델링

3. 수치모의 결과

4. 요약 및 결론

참고문헌

참고문헌 (12)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-539-014353329