3시간 기상예보를 위한 수치모델 예측치의 통계적 수정

Statistical correction of Numerical model forecasts for 3-hour-forecast system

본 논문은 기상청 수치모델(RDAPS) 예측치의 체계적 오차에 대한 통계적 수정을 통하여 예측의 정확성이 향상된 3시간 기상예보모형을 개발한 결과이다. 기온(T), 노점온도(Td), 바람장(U,V)을 대상으로 하였으며, 3시간 예보제에 맞추어 RDAPS 작업시간 기준으로 3시간부터 48시간까지 3시간 간격인 예측치를 생산하는 예보모형을 개발하였다. 기상자료와 최근 관측치를 입력자료로 하는 동적선형모형을 적용하였으며, 모형훈련과 모형검증 결과 모든 대상지점과 기상요소에 대하여 개발된 예보모형이 예측의 정확도를 향상시키고 있음을 알 수 있었다.

This paper concentrates on the statistical correction of systematic errors of numerical model forecasts for the 3-hour-forecast system using the dynamic linear model(DLM). The predictands are four climate elements (surface T, Td, U and V). The estimated DLM s generate 3-hour-interval forecasts from 3h to 48h for every RDAPS run. The parameters of the DLM are estimated dynamically and the optimal components of inputs are determined using the training data. According to the model validation, the reduction rates of forecast errors are 8.8% for T, 9.8% for Td, 39.0% for U and 43.7% for V. The forecast models using the DLM improve the accuracy of the prediction.