태풍사전방재모델의 예측 정확도 향상을 위한 연구 Part III: 토양자료별 WRF 민감도 분석

Since natural disasters have the risk of destroying almost everything at the moment they exceed the intensity of the threshold, it is important to accurately predict the 3-Second gust and provide reliable information on possible future damage from the perspective of prevention of strong winds accompanying typhoons. To improve the prediction accuracy of the Korean typhoon disaster prevention model, it need to increase reliability of the WRF numerical model that produces the initial wind information input into the model. As a way to improve the accuracy of the WRF model, we perform a sensitivity analysis of the WRF model according to the type of soil data. As a result of comparative analysis of each modeling result by applying the UM model-based GDAPS soil data and NCEP GFS soil data to each WRF model, the accuracy of the WRF modeling results using UM-based GDAPS soil data is better. In addition, the results of the 3-Second gust of the Korean typhoon pre-disaster prevention model, which used WRF modeling results using GDAPS soil data as input, were also found to be more accurate than those of NCEP GFS soil data.

#Soil data #GFS #GDAPS #WRF #Typhoon pre-disaster prevention model

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Ashish, S. / 2017 / Urban meteorological modeling using WRF : a sensitivity study / International Journal of Climatology 37:1855~1900

Carolina, C. / 2014 / Sensivity of the surface temperature to changes in total solar irradiance calculated with the WRF model / Geofisica Internacional 53(2):153~162

Chen, S. C. / 2009 / Florida Public Hurricane Loss Model : Research in Multi-Disciplinary System Integration Assisting Government Policy Making, Special Issue on Building the Next Generation Infrastructure for Digital Government / Government Information Quarterly 26(2):285~294

Danqiong Dai / 2021 / Evaluation of the WRF physics ensemble using a multivariable integrated evaluation approach over the Haihe river basin in northern China / Climate Dynamics 57(1-2):557~575

Florida Department of Financial Services (FDFS) / 2005 / Florida Public Hurricane Loss Projection Model :48

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