UMOS (Updateable Model Output Statistics) 시스템 개발

국문 초록 (Abstract)

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.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론
• 2. 자료 및 연구 방법
• 3. 요약
• 참고문헌