기상청 초단기 강수예측 현황 및 계획

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기상청 초단기 강수예측 현황 및 계획
제10회 레이더워크숍, 17-18 Dec 2009, 천안상록리조트
기상청 초단기 강수예측 현황 및 계획
장동언
국립기상연구소 예보연구과
Background
예보시간
실황예보
Nowcasting
0~2 시간
초단기예보
Very Short-range Forecasting
12시간 이내
단기예보
Short-range Forecasting
12~72 시간
중기예보
Medium-range Forecasting
※ Ref : WMO Tech Note No. 1024
비고
3~10일
※ 기상법에는
6시간 이내로 명시
Background
Explicit model
Forecast Skill
Best
Forecast Skill
Position, Intensity
Initiation, growth
Extrapolation
○
ⅹ
NWP
ⅹ
○
NWP
3-8 h
Forecast Length
By J. Wilson (NCAR)
KMA Approach
MAPLE
(McGill Algorithm
for Precipitation nowcasting
by Lagrangian Extrapolation)
Forecast Skill
Best
Forecast Skill –
KLAPS
(Korea Local Analysis and Prediction System)
VDRAS
(Variational Doppler Radar Analysis System)
KMA Operational Model
- KWRF, UM
3-8 h
Forecast Length
실황 · 초단기 예측모델 개발현황
MAPLE
q
q
q
q
1km 해상도
매 10분마다 6시간 예측
2차원 분석(레이더 기반)
강우예측 전용
KLAPS
q
q
q
q
5km 해상도
3시간마다 12시간 예측
3차원분석 (가용자료 최대활용)
수치예보모델 기반
VDRAS
q
q
q
q
500m 해상도
1시간마다 2시간 예측
4차원분석 (레이더자료 중심)
수치예보모델 기반(단순)
MAPLE
•
Collaborative work with McGill University (2007-2009)
MAPLE Algorithms
q Rainfall QPF algorithm
§ Variational Echo Tracking
[ Lagrangian persistence ]
§ Semi-Lagrangian Advection
q Scale dependence of predictability
§ wavelet filtering
[ Advection scheme ]
§ Life time for each scale
q Probabilistic nowcast
§ Conditional ranked probability score
[ Scale dependence ]
[ Variational echo tracking ]
[ Predictability of PDF ]
KMA Operational Radar Network
MAPLE - Verifications
•
High level of forecast skill has been shown up to about 2hr 30min according
to the verification of 2008 summertime.
•
There are overestimation or underestimation due to the missing of initiation
and dissipation process. But more likely overestimate.
Mean Forecast Rain Rate
Too Little
(Less than 10%)
Close
Displacement
of forecast (<=20km)
rain pattern
Far
( 20km< )
Approx. Correct
(within 10% diff.)
Too Much
(More than 10%)
Underestimate
Hit
Overestimate
Missed Event
Missed Location
False Alarm
Radar OBS
MAPLE
Hit
overestimates
underestimates
0100 KST 23 May, 2008 (~6hr fcst)
VDRAS
- Boussinesque 가정한 Navier-Stokes equations
구성
및 특성
- 온난운 미세물리과정(warm rain) 포함
- 4차원 변분자료동화기법
입력 및
출력 자료
- 입력 : 레이더 (시선 속도, 반사도), 지상 및 고층관측
- 출력 : 3차원 바람, 구름 물리 변수들(qr,qc,qv), 기온, 기압
VDRAS – real
real--time operation
- Aviation nowcasting : 인천공항을 중심으로 1시간 간격 분석
분석,, 2시간
2시간 예측 수행
·구름규모 4DVAR 시스템
자료동화사이클
·온난운 과정(warm rain) 포함
Radar (IIA)
Radar (GDK)
Radar (KSN)
Radar (KWK)
·도플러 속도, 반사도 자료 모두 활용
·다중 레이더 처리
영종도, 광덕산, 오성산, 관악산
·라디오존데, 모델, VAD, 지상자료 등 활용
분석진행과정
4DVAR 레이더 자료 동화 과정
레이더 시선속도
반사도
KLAPS 예측장
AWS
VAD analysis
배경장
전처리 및 QC 과정
구름 규모 모델에 의한 4DVAR
기상요소
( U, V, W, T, qr, qc , qv )
웹 표출
VDRAS
Case: 2009. 06. 02. 1500LST
Radar
Radar
Lightning
VDRAS Anal (wind & Div, Z=0.25km)
KLAPS
KLAPS : Korea Local Analysis and Prediction System
lso,lgb,lwm
pig,prg,sag
(pig),lwm,lw3
lso,cdw,pin,snd,lga
lm1,lm2
Analysis
LSX
(Surface)
LW3
(3D Wind)
lwm
lwm
(wind.anal
(wind.anal)
)
LSM
(Soil)
L1S
(Accu.)
l1s
lga,snd,pin
vrc
tmg
LT1
(3D Temp.)
lso,vrc,lvd,pin,lm2,lga
lt1
(temp./height)
lsx
(sfc.anal)
lh3
(rel.humidity)
lc3
(3D cld)
LH3
(Humidity)
LC3’
(Cloud-Driven)
lcp,lty,lwc,lil,lct,lmd,lmt,lco,
lrp,lst,(lwm),lhe,liw,lmr,lf1
LC3
(3D Cloud)
lga,snd,lvd
lq3,lh4
lps,lcv,lso,lw3,
lwm,vrc
WRF model
Prediction
Weather Research & Forecasting model
•
Horizontal resolution : 5km, Forecast length : ~12h
lps,lcb,lcv
KLAPS Data Ingest
KLAPS Data Ingest : Radar reflectivity
Raw data (UF)
uf_to_nc.exe
¡ Raw data (Polar coordinate)
Elev 0.0°
Elev 7.03°
……
Polar netcdf file
Remapping
¡ Remapping to Cartesian grid (each site)
(remap_polar_netcdf.exe)
……
3-D LAPS GRID
(vxx)
Mosaic
mosaic_radar.x
2-D LAPS GRID
(vrc)
3-D LAPS GRID
(vrz)
¡ Composite site (nearest site)
KLAPS Data Ingest : Lightning
Lightning Network
IMPACT (IMProved Accuracy from Combined Technology)
- Sensor : IMPACT ESP, LDAR II
- Method : MDF + TOA and TOA, Detect CG and CC
- Period : Since March 2001
Build deep convective cloud
CTL
LGT
If Lightning(grid) ±30min
-> cloud base = LCL
-> fill the cloud cover 0.9
-> cloud ω * 2
Diabatic Initialization
•
Diabatic initialization is unique technique of the KLAPS for the improvement
of precipitation forecast in the early integration time.
•
Variational adjustment process is applied to produce dynamically balanced
wind fields
Effect of Diabatic Initialization
Verification score (3 months average)
Operational Features
Forecasts (every 3 hour)
3D Analysis (every hour)
•
3D analysis is produced within
10 min each hour
•
Forecasts(~12h) guidance ready
by 42 min from initial time
Recent Improvement
§ Optimization of initialization
- Seeking optimal cloud updraft
- Tuning of radar reflectivity threshold
§ Ingest of VAD wind
§ Adapting WDM microphysics scheme
l Wind Profiler
l VAD
Performance - examples
Performance - examples
KLAPS vs Regional Model
•
Precipitation verification score (ETS) for Jun – Aug 2009
Future Plan
한국형 통합 초단기 분석 및 예측시스템 개발
n-TIPS
- 가용성 : 1시간 간격(수치모델기반) ⇔ 10분 간격(실황모델기반)
- 적시성 : 30분 이내에 신속하게 예측장 제공
- 신뢰성 : 6시간 이내의 예측정확도의 획기적 향상
n-TIPS : near-Term Integrated Prediction System
Future Plan
초단기 감시
감시능력
능력 강화
분석 주기의 빠른 갱신과 관측자료 최신화
입체적인 대기구조 조망
- 분석주기 : 20분 (현 1시간)
- 분석기법 : KLAPS 2.0 분석개선, STMAS 접목
VDRAS(4DVAR) 시험운영
고해상도 재분석 자료 생산 기법 개발
기후특성분석, 예보사후분석 등 활용
- 재분석 : 1시간 간격, 5km 해상도, 2009년
- 모델 : KLAPS 3.0 (강수,낙뢰 등 자료동화 포함)
- 경계자료 : ECMWF, FNL 등
Future Plan
초단기 예측
예측능력
능력 강화
융합형 초단기 예측기법개발
동네예보 초단기 부분 지원용
-요소기술 : 앙상블칼만필터(EnKF,ETKF,MLEF),
인공지능, 인공생명 기법 등
-요소모델 : KLAPS 3.0, MAPLE 1.0, VDRAS
KLAPS 물리과정/비단열초기화 기법 최적화
KLAPS 3.0 개발
- 구름분석과정 및 초기화과정 개선
초단기 낙뢰예측 기반 구축
시·공간적 규모를 고려한 확률지원
- MAPLE 기반의 낙뢰예측시스템 기반 개발
High--Resolution Reanalysis
High
•
•
•
•
Reanalysis : 1-h interval, 5km horizontal resolution with KLAPS
Period : 2008.1.1 – 12.31 (1 year)
Background : WRF model forecasts using grid FDDA
Boundary : ECMWF analysis data (0.25°X0.25°)
00
03
06
09
12
15
18 UTC
ECMWF
Analysis Data
Grid FDDA
(6-h interval)
(6-
background
Observation
Reanalysis Data
(1--h, 5km)
(1
MTSAT Enhanced IR
AWS
KLAPS cloud analysis
레이더 반사도
AMEDAS
AMDAR
레이더 바람(VAD)
KLAPS
수직측풍장비
낙뢰
GTS
위성자료(MTSAT)
OBS # : K-AMDAR
cloud water, rain water
crs-sec : relative humidity
AWS
Lightning
KWPF
CASE – 2008. 8. 17 (MSLP)
08/17 15UTC
08/17 16UTC
08/17 17UTC
08/17 18UTC
Surface chart
08/17 15UTC
JMA
08/17 18UTC
감사합니다

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