통합모델의레이더 자료동화 현황 및 계획

수치모델개발과임은하

2009.12.18

2제10회 기상레이더 워크숍

통합모델의 레이더 자료 동화 현황(영국)

v 목적Ø 레이더자료를 수치모델에 동화하여 단시간 강수예측능력 향상

Ø 생성, 성장, 소멸포함

v 레이더 자료 동화 방법Ø 레이더 강수강도 동화 (현업, 기상청 진행 중)

• 방법: Latent Heat Nudging scheme

• 모델: UK4(4km), UKV(1.5km)

• 자료동화 체계: 3dVar, IAU(초기화, 종관분석 증분)

Ø 레이더자료 직접 동화 (연구 중)• 방법: 3/4dVar

• 모델: UKV(1.5km 3dVar), UKSE(1.5km, 4dVar)

• 자료: 시선속도 > 반사도 > 굴절율

3제10회 기상레이더 워크숍

레이더 강수강도 동화

구름내부의빗방울은모두강수로전환

잠열(Dq) (~ 강수량) 보정

연직속도와수렴발산조절

예측강수량조절

Z

X

Y

minmax)(

><-µD mdlobs PRPRq

R

R: 탐색반경

qD

4제10회 기상레이더 워크숍

강수강도 전처리 과정 개발

ACUM

OPS/MOPS

rainrate

Reflectivity

radarnet4

- UK national grid

GRIB

MOPS.acobs

- Interpolation to UM grid

rainrate

weighting Pre-processor

rainrate

Binary

- Make super observation- Determine error- Change format

VAR

varobs

UKMO KMA

Lat./lon. of grid points

reflectivity AWS

RAR

5제10회 기상레이더 워크숍

강수강도 전처리 과정 결과

관측(1km) 처리된 지점 자료- 30km 해상도 (평균)l 강수 지점l 무강수 지점

01UTC 2 July 2008

6제10회 기상레이더 워크숍

실험 개요

v 관측 강수강도 전처리Ø 해상도: 1km(원시자료) → 30km 평균 (단, 50%이상 자료가 존재하는 경우)

Ø 무 강수 포함

v 모델 입력 방법Ø Analysis Correction (AC), Latent Heat Nudging (LHN)

Ø 동화 창: 3시간(강수 자료 4cut)• LHN_RANGE = 6• RELAX_CF_LHN=0.25

v 모델 및 기간Ø 대상모델: 통합지역(10km), cold start

Ø 1차 (민감도)• 여름 2개월: 2008년 7월 ~ 8월 00/12UTC (124개 예측)• 겨울 3개월: 2008년 12월 ~ 2009년 2월 00/12UTC (180개 예측)

Ø 2차 (시험운영 병행)• 2009.4.16 ~ 7.31 (KO_CYCLG)

20080724 -3hr accum

ulated rainfall

CNTL MOPSOBSRadar /AWS rainrate(1hr interval)

Small positional error, positive impact on increasing rainfall amount and the location of rain band

20080711 -3hr accum

ulated rainfall

CNTL MOPSOBSRadar /AWS rainrate(1hr interval)

Big positional error, almost no impact on initiation

9제10회 기상레이더 워크숍

강수검증 결과

전체 강수(약한-강한), 전체 예측시간에 대해강수강도 동화 효과 우세

관측

예측

Yes No

Yes 강수량 증가/감소

강수 억제

No 강수 발생 -

10제10회 기상레이더 워크숍

UKMO의 레이더 자료 흐름도 (직접동화)

BADC

radar……

radar

CYCLOPS

radarVAD

MetDB MetLab

OPS

T,q

- BADC: British Atmosphere Data Center - CYCLOPS: Radar preprocessing PC- OPS: Observation Processing System

dBZ pre-proc

Vr pre-proc

KMAradar

GRIB2

text

Courtesy by Y-S Kim

11제10회 기상레이더 워크숍

레이더 관측 자료 전처리 과정 개발

v 레이더 운영 현황Ø 총 12대: 5대의 Doppler radar (5개 고도각)Ø 관측전략: 반경 100km, 빔폭 1o, range gate: 600m

v 품질검사과정 (OPS내)① O-B > 10m/s check ② superobbing 방법(4가지)에 따라 영역 설정

③ 영역 내의 관측 평균을 구한 후, 평균과 해당 격자점의 값의 차가정해진 문턱 값보다 크면 격자점 값 제거

④ 각 영역에서 모델 배경 값의 평균과 분산을 계산. 임계값 이상이면 superobbibg 자료 사용하지 않음

⑤ 영역 내에 오직 한개 관측 자료만 존재하면 제거

선택 QC ① Double clean: 영역내에 pixcel이 두개 이하인 경우 제거

② Laplace Filter: 3×3

v 대표관측값 생산 과정Ø 방사/격자 영역에서 이루어짐

Purple circle: Doppler radar

12제10회 기상레이더 워크숍

레이더 관측 자료 전처리 과정 개발 - 기상청

v 속도펼침과정 삽입

v 기상청 레이더 자료입력 루틴 개발(text)

21UTC 17 Aug 2008, GDK, 0.0 deg

Raw data (r,q,j)

Folded velocity:Real vr < -30.92 m/sObserved vr: +26 ~ +30 m/s

Unfolded velocity:< -30.92 m/s

Processed data (x,y,j)

Reference velocity

13제10회 기상레이더 워크숍

레이더 자료 동화 기법 개발 (기상청-영국 공동 협력)

v 관측연산자 개발Ø 시선속도(Doppler velocity)는 이미 개발됨 (기상청과유사)

Ø 반사도(reflectivity) • 영국: 1/2dVar

• 기상청: 3dVar: 통합모델에 이식 (새로 개발하는 수준)

Ø 굴절율

• 영국: 가능성 타진 수준

관측 예측모델(UM)

반사도, 시선속도

관측연산자

바람, 기온, 습도

Adjoint (3/4dVar)(모델, 관측연산자)

14제10회 기상레이더 워크숍

레이더자료 동화 대상 모델

v UKV 모델 구성Ø 가변격자 체계

• 고해상도 간격(영역 내부): 1.5km/L70/dt=50s• 격자수: 744(622) x 928(810)• 목적: 계산 시간은 단축하면서 충분한 경계 확보

Ø 경계조건• NAE(12km)에서 직접 내삽

Ø 자료동화 및 초기화• 3dVar(3hour-cycling), IAU, LHN (2009.11.10)

– 수행시간: IBM6 24nodes(768 procs) <1 시간

• 레이더 자료 직접 동화 제외

v UKV 목적Ø 요구(on-demand)에 의해 운영되던 9개의 1.5km 모델 대체

Ø UK4모델 대체 (NAE에 비해 강수성능 향상이 미비)

Courtesy of Andy malcolm

15제10회 기상레이더 워크숍

기상청의 고해상도 모델 운영 계획

v 목적

Ø 통합모델 기반의 재해기상 예측모델 현업 운영 (2011. 하반기)

v 모델 구성

Ø 영역: 인근해역과 한반도 영역

Ø 격자: 가변격자 (inner domain 1.5km)

Ø 자료동화 체계: 3dVar (3hr-cycle), 시선속도 동화부터 시작

16제10회 기상레이더 워크숍

단기 및 재해기상 예측모델 결과 응용-UKPPv UK Post Processing

Ø 목적: seamless forecasting by UM

지역 12kmUKV 1.5km 전지구 40kmNowcasting

6h 36h 72h

- 548*704- 15분 간격(6시간까지강수)- 1시간 간격(그 밖)

2km 간격

집수역에서 최대강수/누적강수

세부 집수역에서 강수가 임계값을초과할 확률

17제10회 기상레이더 워크숍

강수강도의 모델 적용 과정

(PRfg)

LH profile, Rain rate

fgqD

Nudging (AC)

PRanal

(모델격자점)

UM

Rain rate(PRobs)

s=40km

mm/hr (관측지점)

Recursive Filter

analfg PRPR e<analfganal PRPRPR ae 1<<

fganal PRPR <a1

assmqD

Search

( ) fgassm qeq D-=D 11

no

fgfg

analassm

PRPR qq D÷÷

ø

öççè

æ-=D 1

fgfgnearfg

near

analassm

PRPR qqq D-D=D ( ) fgassm qaq D-=D 1

Relaxation Coeff.

Recursive Filters=21km

모델 강수가 기준보다 적음 모델 강수가 기준보다 많음