합성곱 신경망을 이용한 수치예보모델의 지상 예측기온 편차보정
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2021
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Korean
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373-373(1쪽)
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기상청에서는 예보가이던스 지원을 위해 모델통계(Model Output Statistics, 이하 MOS)를 이용하여 수치예보모델 예측자료의 편차를 보정하는 편차보정모델을 개발하고 있다. 최근에는 MOS와 같은 통계적 방법에 더해 사회 여러 분야에서 활발하게 적용되는 인공지능 기술을 수치예보모델 예측자료의 편차를 보정하는데 적용하는 연구가 수행 되었다. 또한 1시간 간격의 상세예보 서비스의 필요성이 증대되었고, 시간 고해상도의 단기 예측기온 편차보정모델 개발이 요구되었다.
본 연구에서는 인공지능 기법을 이용한 시간 고해상도의 단기 예측기온 편차보정모델의 개발 과정을 소개하고, 모델의 예측성능을 평가하여 현업 활용 가능성에 대해 제시 하였다. 편차보정 기법은 단기예보 예측시각의 개수가 3배 이상 증가한 점을 고려하여 긴 시계열 자료도 효율적으로 처리 할 수 있는 합성곱 신경망(Temporal Convolution Networks, TCN)을 사용하였다. 입력 자료는 2016년부터 2021년 7월까지의 유럽중기예보센터(ECMWF) 중기예보모델의 지상 예측자료, 그리고 정답 자료는 AWS 지상 관측기온 자료를 이용하였다. 입력 자료의 변수는 지상 예측 기온, 습도, 강수량 등 총 6개를 사용하였다. 전체자료는 훈련기간과 검증기간을 독립적으로 나누었고, 모델 학습 시 이용되는 평가 자료는 훈련 기간을 일정한 기간 간격의 그룹으로 나눈 후, 각 그룹의 20%를 무작위 추출해 사용하였다. 예측성능은 2021년 1월부터 7월까지 기간에 대해 검증하였으며 과거에 개발된 현업 예측기온 편차보정모델과도 비교하였다. 분리된 훈련 자료와 평가 자료는 통계적인 차이가 작았으며, 분포도 유사하게 나타났다. 검증기간에 대한 편차보정모델의 예측기온 평균오차는 기반모델 뿐만 아니라 기존 현업 예측기온 편차보정모델 보다도 작게 나타났다.
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