기상청 현업 수치모델 기반의 착빙 영역 예측기술 개발
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2021
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Korean
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학술저널
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363-363(1쪽)
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본 연구는 기상청 현업 수치모델 자료를 이용하는 항공기 착빙 위험 영역 예측기술 개발과 최적화에 관한 연구이다. 사용한 착빙 예측기술은 수치모델의 기온, 상대습도, 연직 바람 속도, 구름 내 물함량(Cloud Water Content; 이하 CWC)을 이용하는 Belo-Pereira (2015)와 Morcrette et al. (2019)의 Simplified Forecast Icing Potential (이하 SFIP) 알고리즘이며, 본 연구에서는 이를 기상청 현업 전구모델인 Unified Model-Global Data Assimilation and Prediction System(이하 UM-GDAPS)에 접합하였다. 해당 알고리즘은 퍼지로직 기반의 알고리즘으로, 수치모델에서 산출되는 변수들 중 착빙 발생에 중요한 인자들에 대한 각각의 멤버십 함수들의 합으로 구성되어 있다. 개발한 착빙 영역 예측기술(이하 UM-SFIP)은 수신자 조작 특성 (Receiver Operating Characteristic; 이하 ROC) 검증 방법을 이용하여 UM-SFIP의 예측 성능을 평가하였다. 검증 자료는 2015년 10월 1일부터 2018년 7월 31일까지의 조종사 보고자료 (Pilot Reports; 이하 PIREPs) 및 하루 4번 예측이 수행되는 6시간 간격의 6-36시간 UM-GDAPS 예측 자료를 이용하였다. UM-SFIP의 예측 성능에 대한 상대적 비교를 위해 미국해양대기청의 Global Forecast System (이하 GFS)] 모델을 이용한 SFIP과 ROC 검증을 비교하였으며, 그 결과 UM-SFIP의 예측 성능은 0.69 정도로 0.71의 GFS에 비해 낮은 것으로 나타났다. PIREPs에 보고된 착빙 위치에서의 UM-GDAPS 변수별 분포를 확률밀도함수(Probability Density Function; 이하 PDF)와 누적분포함수(Cumulative Density Function; 이하 CDF)를 재분석 자료인 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis v5 (ERA5)을 이용해 bias 분석한 결과, UM-SFIP의 성능이 낮은 이유는 주로 상대습도와 CWC가 착빙 지역에서 과소모의되었기 때문으로 분석되었다. 주어진 UM-GDAPS 예측 자료로부터 UM-SFIP의 예측 성능을 개선하기 위해 SFIP의 기존 멤버십 함수들을 UM-GDAPS의 PDF와 CDF를 이용해 개선한 결과 UM-SFIP의 예측 성능이 0.74까지 향상되었다.
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