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저자정보
장지연 (기상청) 이용희 (기상청) 이근희 (기상청) 김민유 (기상청) 오수빈 (기상청) 박소라 (기상청)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제29권 제4호
발행연도
2019.8
수록면
258 - 267 (10page)
DOI
10.5391/JKIIS.2019.29.4.258

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

마이크로 유전알고리즘을 이용한 초단기예측시스템과 강수 실황모델의 결합을 통한 초단기 강수예측성능 개선
장지연 ,  이용희 ,  이근희 외 3명 한국지능시스템학회 논문지 2019.08 학술저널

2018

실황과 초단기예보의 이음새 없는 예측을 통한 강수예측성 개선
장지연 ,  이용희 ,  이근희 외 2명 한국기상학회 학술대회 논문집 2018.10 학술대회자료

초록· 키워드

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기상청에서는 초단기 강수예보를 위해 초단기예측시스템(VDAPS)과 강수실황모델(MAPLE)을 현업 운영하고 있다. 두 모델의 강수예측성능은 실황으로부터 3시간 예측까지는 MAPLE이 VDAPS보다 높지만 그 이후 예측시간에는 VDAPS가 MAPLE보다 높다. 이 연구에서는 초단기 강수예측성능을 개선하고자 마이크로 유전알고리즘을 이용하여 두 모델의 장점을 결합하여 실황과 초단기 예측의 이음새 없는 강수예측을 도출하였다. 마이크로 유전알고리즘은 두 모델의 결합을 위한 반영 가중치 추정을 위해 사용되었으며, 1시간부터 6시간 예측까지의 예측시간에 따른 가중치를 추정하는 실험과 강수의 공간적인 분포를 고려한 예측시간별, 공간별 가중치를 추정하는 실험을 수행하였다. 두 실험에서 추정한 가중치는 1, 2시간 예측에서 MAPLE이 컸고 그 이후의 예측에서는 VDAPS가 컸다. 또한 초단기 강수예측성능 개선 여부 확인을 위해 훈련기간과 예측기간에 대해 강수임계값별 예측성능을 검증하였다. VDAPS와 MAPLE을 결합한 실험의 결과에서 두 모델의 예측특성중 장점만이 결합되어 1, 2 시간의 강수예측성능은 높고 그 이후의 시간에서 VDAPS의 예측성능보다 높게 유지하여 실황과 초단기 예측의 이음새 없는 강수예측이 도출됨을 확인하였다.
#마이크로 유전알고리즘 #초단기예측시스템 #강수실황모델 #강수 예측 #micro-genetic algorithm #VDAPS #MAPLE #Precipitation forecast

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 자료 및 방법
3. 실험 결과 및 분석
4. 요약 및 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
M. Kim, W. Choi, K. Lee, and Y. H. Lee, “Improvement of Unified model based Very short-range Data Assimilation and Prediction System”, Proceedings of the Autumn Meeting of KMS, 2017. google schola H. C. Lee, Y. H. Lee, J. C. Ha, and D. E. Chang, “Mcgill Algorithm for precipitation nowcasting by lagrangian extrapolation(MAPLE) applied to the south korean radar network. PART 2: Real-time verification for the summer season.”, Asia-Pac. J. Atoms. Sci., vol. 46, pp 383-391, 2010. google schola D. Yang, S. Shen, and L. Shao, “A study on blending radar and numerical weather prediction model products in very short range forecast and nowcasting”, Proc. SPIE , vol. 7498A, pp. 28, 2009. google schola A. Atencia, T. Rigo, A. Sairouni, J. More, J. Bech, E. Vilaclara, J. Cunillera, M. C. Llasat, and L. Garrote, “Improving QPF by blending techniques at the Meteorological Service of Catalonia”, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., vol. 10, pp. 1443-1455, 2010. google schola G. Wang, W. K. Wong, Y. Hong, L Liu, J. Dong, and M. Xue, “Improvement of forecast skill for severe weather by merging radar-based extrapolation and storm-scale NWP corrected forecast”, Atmospheric research, vol. 154, pp. 14-24, 2015. google schola

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