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학술저널
저자정보
김도형 (국립기상과학원) 이승욱 (국립기상과학원) 정형세 (국립기상과학원) 박성화 (국립기상과학원) 김연희 (기상청)
저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.32 No.3
발행연도
2022.9
수록면
179 - 189 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

건물정보를 반영한 규모 상세화 수치자료 산출체계(KMAP) 풍속 평가
김도형 ,  이승욱 ,  정형세 외 2명 한국기상학회 학술대회 논문집 2022.10 학술대회자료
도시건물정보를 반영한 초고해상도 규모상세화 수치자료 산출체계(KMAPP) 구축 및 풍속 평가
김도형 ,  이승욱 ,  정형세 외 2명 대기 2022.09 학술저널

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The purpose of this study is to build and evaluate a high-resolution (50 m) KMAPP (Korea Meteorological Administration Post Processing) reflecting building data. KMAPP uses LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) data to detail ground wind speed through surface roughness and elevation corrections. During the detailing process, we improved the vegetation roughness data to reflect the impact of city buildings. AWS (Automatic Weather Station) data from a total of 48 locations in the metropolitan area including Seoul in 2019 were used as the observation data used for verification. Sensitivity analysis was conducted by dividing the experiment according to the method of improving the vegetation roughness length. KMAPP has been shown to improve the tendency of LDAPS to over simulate surface wind speeds. Compared to LDAPS, Root Mean Square Error (RMSE) is improved by approximately 23% and Mean Bias Error (MBE) by about 47%. However, there is an error in the roughness length around the Han River or the coastline. Accordingly, the surface roughness length was improved in KMAPP and the building information was reflected. In the sensitivity experiment of improved KMAPP, RMSE was further improved to 6% and MBE to 3%. This study shows that high-resolution KMAPP reflecting building information can improve wind speed accuracy in urban areas.
#KMAPP #LDAPS #Urban #Wind speed #Building height

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과 및 고찰
4. 요약 및 결론
REFERENCES

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