마이크로 유전알고리즘을 이용한 초단기예측시스템과 강수 실황모델의 결합을 통한 초단기 강수예측성능 개선 (The improvement of predictability for very short range precipitation by blending of VDAPS and MAPLE using Micro-Genetic Algorithm)

서지정보

· 발행기관 : 한국지능시스템학회
· 수록지 정보 : 한국지능시스템학회 논문지 / 29권 / 4호 / 258 ~ 267페이지
· 저자명 : 장지연, 이용희, 이근희, 김민유, 오수빈, 박소라

초록

기상청에서는 초단기 강수예보를 위해 초단기예측시스템(VDAPS)과 강수실황모델(MAPLE)을 현업 운영하고 있다. 두 모델의강수예측성능은 실황으로부터 3시간 예측까지는 MAPLE이 VDAPS보다 높지만 그 이후 예측시간에는 VDAPS가 MAPLE보다높다. 이 연구에서는 초단기 강수예측성능을 개선하고자 마이크로 유전알고리즘을 이용하여 두 모델의 장점을 결합하여실황과 초단기 예측의 이음새 없는 강수예측을 도출하였다. 마이크로 유전알고리즘은 두 모델의 결합을 위한 반영 가중치추정을 위해 사용되었으며, 1시간부터 6시간 예측까지의 예측시간에 따른 가중치를 추정하는 실험과 강수의 공간적인분포를 고려한 예측시간별, 공간별 가중치를 추정하는 실험을 수행하였다. 두 실험에서 추정한 가중치는 1, 2시간 예측에서MAPLE이 컸고 그 이후의 예측에서는 VDAPS가 컸다. 또한 초단기 강수예측성능 개선 여부 확인을 위해 훈련기간과예측기간에 대해 강수임계값별 예측성능을 검증하였다. VDAPS와 MAPLE을 결합한 실험의 결과에서 두 모델의 예측특성중 장점만이 결합되어 1, 2 시간의 강수예측성능은 높고 그 이후의 시간에서 VDAPS의 예측성능보다 높게 유지하여 실황과초단기 예측의 이음새 없는 강수예측이 도출됨을 확인하였다.

영어초록

Korea Meteorological Administration has been operating Very short-range Data Assimilation and Prediction System(VDAPS) and the Mcgill Algorithm for Prediction nowcasting by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) for very short range forecast. By comparing their predictability of precipitation, MAPLE shows more higher skill scores than VDAPS within 3 hours forecast time, while VDAPS indicates better skill scores after that. In this study, the seamless precipitation prediction is derived by blending the strengths of VDAPS and MAPLE using micro-genetic algorithm (μ-GA) to improve the precipitation forecast skills. Two experiments are performed to estimate an optimal weights of blending based on the lead times only and the lead times and spatial distribution both. The estimated weights of two experiments for MAPLE are higher than VDAPS within 2 hours. And these of VDAPS are higher than MAPLE’s after 3 hours. Also, the predictability of precipitation during training and forecasting periods is evaluated and it is shown that the results of blended experiments have more higher skill scores of precipitation than VDAPS and such a seamless prediction by blending VDAPS and MAPLE using μ-GA is possible to produce more reliable predictability of precipitation forecast

참고자료

· 없음