http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Development of Updateable Model Output Statistics (UMOS) System for Air Temperature over South Korea
강전호,서명석,홍기옥,김찬수 한국기상학회 2011 Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences Vol.47 No.2
In this study, a Updateable Model Output Statistics (UMOS)system has been developed for the forecast of 3-h temperature over South Korea using two significantly different models’ (Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) and Korea Meteorological Administration (KMA) Weather Research and Forecasting (WRF) model (KWRF)) outputs based on the Canadian UMOS system (Wilson and Vallee, 2002; 2003). The UMOS system is designed to consider the local climatology and the model's forecasting skills. The 20most frequently selected potential predictors for each season, station,and forecast projection time from the 67 potential predictors of the Model Output Statistics (MOS) system, were used as potential predictors of the UMOS system. The UMOS equations are developed by a weighted blending of the new and old model data, with weights chosen to emphasize the new model data while including enough old model data in the development to ensure stable equations and a smooth transition to dependency on the new model. The UMOS equations were updated regularly at a predefined time interval to consider the changes of covariance structure between the new model output and observations as the new model data increase. The validation results showed that seasonal mean bias, Root Mean Square Error (RMSE),and correlation coefficients for the total forecast projection times are −0.379~0.055oC, 1.951~2.078oC, and 0.741~0.965, respectively. Although,the forecasting skills of UMOS system are very consistent without regard to the season and geographic location, the performance is slightly better in autumn and winter than in spring and summer, and better in coastal regions than in inland region. When we take into account the significant differences of the RDAPS and KWRF, the UMOS system can be used as a supplementary forecasting tool of the MOS system for 3-h temperature over South Korea. However, the UMOS system is very sensitive to the selected number and/or types of predictors. Therefore, more work is needed to enable the use of the UMOS system in operation, including tuning of the number and types of potential predictors and automation of the updating processes of the UMOS equations.
UMOS (Updateable Model Output Statistics) 시스템 개발
강전호,홍기옥,서명석,김찬수,서영경,최준태,이미선 한국기상학회 2008 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.-
본 연구에서는 기상청 수치예보 자료를 이용하여 통계예측모델(MOS)을 개발하고, 이를 기반으로 모델의 변화 및 교체시 연속적으로 통계예측이 가능한 UMOS를 설계/개발하였다. Fig. 2는 2007년 가을(8월~12월) 150일 동안 남한 76개 관측 지점에 대해 새로운 모델의 샘플링 수에 따른 UMOS의 예측 수준을 나타낸 것이다. 기존의 모델과 새로운 모델의 차이로 인해 UMOS 초반에는 상관계수가 매우 낮고 편의도 크게 나타나지만, 새로운 모델의 샘플링 수가 100일이 넘어가면서 상관계수는 085~0.9 이상, 편의는 0에 가깝게 산출되는 것을 알 수 있다. Fig. 3은 RDAPS, KWRF, RDAPS 자료를 기반으로 개발한 MOS에 RDAPS (MOS_R)와 KWRF (MOS_K)를 각각 적용한 결과, 그리고 UMOS의 편의를 나타낸 것이다. RDAPS의 모의수준은 평균적으로 상관계수, 편의, RMSE가 각각 0.89, 0.33, 3.74, KWRF는 0.89, -0.061, 3.36으로 나타났다. MOS_R과 MOS_K의 모의수준은 상관계수, 편의, RMSE가 각각 0.96, 0.39, 2.14 및 0.92, -0.19, 2.91로 나타났다. UMOS의 검증수준은 Fig. 2보면 알 수 있듯이, 초반에는 검증수준이 좋지 않지만, 약 100일 이후에는 상관계수, 편의, RMSE가 각각 0.88, -0.23, 3.35 정도로 안정되게 산출하고 있다. 그리고 UMOS의 편의 분포는 통계모델을 거치지 않은 RDAPS나 KWRF의 모의수준에 비해 비교적 안정적으로 산출하고 있음을 알 수 있다. 〈이미지 참조〉 예보 모델 개발 및 시스템 구축-MOS 시스템의 기능 확대: UMOS 시스템 개발-"의 일환으로 수행된 것입니다.