기상자료 종합분석 시스템 개발 . 제3차년도 = (The)development of the system for integrated analysis of meteorological data

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 요약문(SUMMARY in Korean) = 1
• 영문 요약문(SUMMARY in English) = 6
• 영문 목차(CONTENTS in English) = 12
• 목차(CONTENTS in Korean) = 18
• 그림 차례(List of Figures) = 23
• 표 차례(List of Tables) = 31
• 제1장 서론(Introduction) = 34
• 제2장 기상자료 종합분석 시스템(Integrate analysis of meteorological data)(LAPS : Local Analysis and Prediction System) = 37
• 제1절 개요(Overview) = 37
• 1. 연구 개발의 배경(Background of study) = 37
• 2. 기상자료의 혁신(Renovation of Meteorological data) = 39
• 3. LAPS 소프트웨어의 개발(Development of LAPS software) = 40
• 4. 컴퓨터의 혁신(Renovation of computer) = 41
• 제2절 LAPS의 구조(Structure of LAPS) = 44
• 1. 자료 입력(Data ingest) = 44
• 2. 자료 분석(Data analysis) = 46
• 3. 예보 모델(Forecasting model) = 50
• 4. 자료의 분배(Dissemination) = 51
• 제3절 LAPS의 설치 및 활용 현황(Install and application of LAPS) = 53
• 1. 개요(Overview) = 53
• 2. NetCDF library = 57
• 3. NCAR Graphic library = 57
• 4. 원시 자료의 입력(Input of raw data) = 58
• 5. 실시간 LAPS의 운영(Performance of LAPS as real time) = 58
• 6. LAPS의 설치 과정(Setup process of LAPS) = 59
• 제4절 LAPS의 자료 분석 과정(Data analytic process of LAPS) = 60
• 1. 지상 분석과정(Surface Analysis) = 60
• 2. 3차원 바람 분석과정(3-Dimension Wind analysis) = 62
• 3. 3차원 온도 분석과정(3-Dimension Temperature analysis) = 65
• 4. 3차원 구름 분석과정(3-Dimension Cloud analysis) = 66
• 5. 3차원 습도 분석과정(3-Dimension Moisture analysis) = 68
• 제5절 우리나라 자료를 이용한 LAPS의 시험운영(Test performance of LAPS using Korean Meteorological data) = 70
• 1. 개요(Overview) = 70
• 2. 영역변경(Change of Domain) = 70
• 3. 우리나라의 기상관측 자료(Meteorological Data of Korea) = 71
• 4. 수치예보 자료(Numerical forecast data) = 79
• 제6절 분석 과정 결과(Result of data analysis) = 81
• 1. 지상 분석 과정 결과(Process and result of surface) = 81
• 2. 3차원 바람 및 온도 분석 과정(3-Dimension wind and temperature) = 88
• 3. 3차원 구름 분석 과정(3-Dimension cloud) = 90
• 4. 3차원 습도 분석 과정(3-Dimension Moisture) = 92
• 제7절 소결론(Conclusion) = 93
• 참고문헌(Reference) = 94
• 제3장 위성자료를 이용한 자료동화 연구(Study of data assimilation using satellite data) = 97
• 제1절 개요(Overview) = 97
• 제2절 adjoint 방법을 이용한 변분 자료(Variational data using adjoint method) = 99
• 1. 기상관측자료를 모델 해에 적응시키기 위한 비용함수(Application meteorological data to Model solution for cost function) = 99
• 2. 최소화 알고리즘(Minimization algorithm) = 99
• 3. 비용함수의 기울기(∇xoJ)를 계산하기 위한 adjoint 방법(Calculation of cost function gradient(∇xoJ) for adjoint methods) = 101
• 4. 가중함수와 조절 요소(Weighting function and control factor) = 102
• 제3절 4차원 자료동화의 구체적 요소들(Concrete factors of 4-Dimension Data assimilation) = 103
• 1. 예보모델(Forecast model) = 103
• 2. 접선 선형 모델과 adjoint 모델(Tangent liner model and adjoint model) = 105
• 3. adjoint 모델의 증명(Proof of adjoint model) = 109
• 제4절 모의 실험(Trial test) = 111
• 1. 실험 설계(Test design) = 111
• 2. 관측 변수와 삽입횟수에 따른 4DVAR 민감도(4DVAR sensitivity according to observation variable and insert number) = 117
• 3. 4DVAR 해의 다중성(Multiplicity of 4DVAR solution) = 124
• 제5절 실제 기상자료를 이용한 실험(Test using real meteorological data) = 129
• 1. 항공기(ACARS) 관측자료를 이용한 고도 적응 실험(Height adaptable test using ACARS(Aircraft Communication, Addressing and Reporting System)) = 129
• 2. 산재된 시공간 바람 관측자료에 대한 4DVAR의 물리적 제한(Physical limitation of 4DVAR about scattered time-space wind observational data) = 132
• 제6절 소결론(Conclusion) = 147
• 참고문헌(Reference) = 149
• 제4장 기상모형의 지표 과정 모수화에 위성자료의 응용(On application of satellite data to the parameterization of land surface process in meteorological models) = 150
• 제1절 개요(Overview) = 150
• 제2절 중규모 기상 모형의 지표 과정에 위성자료의 응용(Application of satellite data to the land surface process in mesoscale meteorological model) = 153
• 1. 모형 개요(Overview of model) = 153
• 2. 위성 자료의 사용(The use of satellite data) = 156
• 제3절 지표／생권／대기 모수화 모형에 위성자료의 응용(Application satellite data to the land／biosphere／atmosphere parameterization model) = 168
• 1. 모형 개요(Overview of model) = 168
• 2. 지표 과정 모수화 실험(The parameterized experiment of land surface processes) = 169
• 제4절 소결론(Conclusion) = 187
• 참고문헌(References) = 189
• 제5장 기상자료 종합분석 시스템의 분석결과 표출(Analysis result display for Integrated analysis system of meteorological data) = 192
• 제1절 개요(Overview) = 192
• 제2절 기상자료 종합분석 워크스테이션의 설계(Design for Integrated analysis system of meteorological data) = 193
• 1. 개요(Overview) = 193
• 2. 하드웨어 요구 분석(Analysis about request of hardware) = 195
• 3. 사용자 인터페이스(User interface) = 196
• 4. 기상 자료 관리 분야(Controlment of meteorological data) = 199
• 5. 통신(Communication) = 200
• 6. 기상자료 그래픽 처리 분야(Graphic treatment for meteorological data) = 200
• 7. 기상자료 종합분석 분야(Integrated analysis for meteorological data) = 201
• 8. 기상자료 2차원 표출 분야(2-Dimension display for meteorological data) = 202
• 9. 기상자료 3차원 표출 분야(3-Dimension display for meteorological data) = 203
• 제3절 기상 자료 표준화 기법(Standardization for meteorological data) = 204
• 1. 기상 자료 표준화 기법(Standardization for meteorological data) = 204
• 2. 기상자료 표준화 기법의 활용 방안(Application of Standardization for meteorological data) = 215
• 제3절 기상 자료 종합 표출 SW 조사(Survey of display software for meterological data) = 219
• 1. AVS = 219
• 2. Vis5D = 222
• 제4절 기상 자료 표출 기법(Display method of meteorological data) = 223
• 1. AVS를 이용한 기상 자료의 3차원 표출(3-Dimension display of meteorological data using AVS) = 224
• 2. Vis5D를 이용한 기상 자료의 3차원 표출(3-Dimension display of meteorological data using Vis5D) = 226
• 제5절 기상 위성 영상처리 소프트웨어 개발(Development of software for meteorological satellite image treatment) = 240
• 1. 주 메뉴(Main menu) = 240
• 2. Enhance 윈도우(Enhance window) = 243
• 3. Export 윈도우(Export window) = 244
• 4. Filter 윈도우(Filter window) = 245
• 5. Animation 윈도우(Animation window) = 245
• 6. Exit 버튼(Exit button) = 245
• 제6절 소결론(Conclusion) = 247
• 참고문헌(References) = 249
• 제6장 GrADS를 이용한 기상자료 표출 및 방법(Display and method using GrADS) = 251
• 제1절 개요(Overview) = 251
• 제2절 GrADS의 특징(Character of GrADS) = 252
• 1. 특징(Character) = 253
• 2. 참여(Attendance) = 253
• 제3절 기상자료 분석 및 표출을 위한 GrADS 적용(Application of GrADS for display and analysis of meteorological data) = 254
• 1. GPCP 강수량(GPCP precipitation) = 255
• 2. NCEP 재분석 자료의 강수량(Precipitation of NCEP re-analysis data) = 273
• 제4절 소결론(Conclusion) = 286
• 참고서적(References) = 288
• 제7장 요약 및 결론(Summary and conclusion) = 289