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GPS와 라디오존데 관측 및 수치예보 결과의 가강수량 비교 (Comparison of Precipitable Water Vapor Observations by GPS, Radiosonde and NWP Simulation)

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최초등록일 2025.04.18 최종저작일 2009.12
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GPS와 라디오존데 관측 및 수치예보 결과의 가강수량 비교
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국우주과학회
    · 수록지 정보 : Journal of Astronomy and Space Sciences / 26권 / 4호 / 555 ~ 566페이지
    · 저자명 : 박창근, 백정호, 조정호

    초록

    한국천문연구원의 지상기반 GPS 수신기에서 산출된 가강수량을 수치예보모델 모사 결과로부터 획득된 가강수량과 비교하였다. 수치예보모델인 WRF(Weather Research and Forecasting)의 둥지격자에 대한 단시간 예보장이 비교자료로 사용되었다. 수치실험은 구름 미세물리 방안을 선택하면서 수행되었으며 비교기간은 2008년의 장마기간중 1개월이었다. GPS 관측 자료는 남한에 분포되어 있는 9개 관측소에서 2008년 6월부터 7월 사이의 1개월간 자료가 사용되었다. 대체적으로, WRF 모델은 GPS 관측 자료에 의해 산출된 가강수량의 시·공간적 변화와 상당히 잘 일치하였다. 상관계수는 모델 예보 시간이 증가함에 따라 감소되었으며 모델 해상도에 따른 가강수량 차이는 발견되지 않았다. 또한 라디오존데에서 산출된 가강수량을 이용하여 수치모델 가강수량과 GPS 가강수량과의 비교분석을 수행하였다. 이러한 결과들은 시$\cdot$공간적으로 고해상도인 GPS 관측 자료로부터 산출된 가강수량이 기상학적 적용에 유용함을 보여주고 있다.

    영어초록

    Precipitable water vapor (PWV) derived from a numerical weather prediction (NWP) model were compared to observations derived from ground-based Global Positioning System (GPS) receivers. The model data compared were from the Weather Research and Forecasting (WRF) model short-range forecasts on nested grids. The numerical experiments were performed by selecting the cloud microphysics schemes and for the comparisons, the Changma period of 2008 was selected. The observational data were
    derived from GPS measurements at 9-sites in South Korea over a 1-month period, in the middle of June-July 2008. In general, the WRF model demonstrated considerable skill in reproducing the temporal and spatial evolution of the PWV as depicted by the GPS estimations. The correlation between forecasts and GPS estimates of PWV depreciated slowly with increasing forecast times. Comparing simulations with a resolution of 18 km and 6 km showed no obvious PWV dependence on resolution.
    Besides, GPS and the model PWV data were found to be in quite good agreement with data derived from radiosondes. These results indicated that the GPS-derived PWV data, with high temporal and spatial resolution, are very useful for meteorological applications.

    참고자료

    · 없음
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