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dc.contributor.author김민지-
dc.creator김민지-
dc.date.accessioned2016-08-26T10:08:39Z-
dc.date.available2016-08-26T10:08:39Z-
dc.date.issued2007-
dc.identifier.otherOAK-000000020457-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/198087-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000020457-
dc.description.abstract열대저기압의 수치예보에 있어서 가장 큰 문제점은 해양에서의 관측자료가 충분하지 못하다는 것이다. 최근에는 드롭존데를 이용하여 이러한 문제점을 극복하고 태풍 예보의 정확성을 높이기 위한 시도를 하고 있다. 드롭존데를 이용하면 열대저기압의 역학적 ∙ 열역학적 특징들의 수직구조를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 이러한 드롭존데 자료가 열대저기압의 중규모 수치예보에 미치는 효용성에 관해서 알아보았다. 이 연구에서는 한반도에 접근하는 태풍 Megi (2004)와 Matsa (2005)에 대해 WRF 및 MM5 모형을 이용하여 드롭존데 자료를 포함하는 배경자료 (WD 실험)와 포함하지 않는 배경자료 (ND 실험)를 이용한 실험을 수행하였다. 또한 MM5 모형만을 이용하여 DOTSTAR 프로그램에서 수집된 실제 드롭존데 자료를 근거로 한 관측시스템 실험 (OSEs)과 모형에서 생산된 모사 드롭존데 자료를 이용한 관측시스템 모사실험 (OSSEs)을 수행하였다. 배경자료 실험에서, 드롭존데 자료를 포함했을 경우 (WD 실험)는 포함하지 않았을 경우 (ND 실험)에 비해 태풍의 진로 예보를 개선시켰고, 더 강한 강도와 많은 강수량을 보였다. 드롭존데 자료가 포함됨으로써 태풍의 진로 예보는 Matsa에서 42.05 %, Megi에서 15.3 %의 향상을 보였는데, 이는 드롭존데를 포함했을 때 예보 초기 시간의 태풍 내부 및 주변의 바람이 Matsa에서 더 강하게 나타난 것과 밀접한 관계가 있다. OSEs 와 OSSEs 두 실험 모두에서 태풍 진로 예보가 개선되었다 (Megi 에서는 49.75 %, Matsa 에서는 22.6 %). 그러나 WD 실험과 비교했을 때 강도와 강수량 예보에 있어서 현저한 개선이 보이지는 않았다. 일반적으로 드롭존데 자료가 태풍의 수치 예보에 있어서 긍정적인 영향을 미치긴 하지만, 본 연구의 결과들은 OSEs에 사용된 드롭존데 투하 전략은 태풍 예보 향상에 최대의 효과를 가져오기에는 최적의 설계가 아닐 수도 있다는 것을 시사하고 있다. 그러므로 드롭존데 자료의 효용성을 극대화하기 위해선 향후 투하를 위한 적절한 개수 및 공간 분포의 특성을 찾기 위한 연구가 필수적이다.;Problems in the numerical prediction of tropical cyclones are associated with main deficiencies - insufficient observations over the oceans. In these days, the improvement in observing systems has been achieved through dropwindsondes in efforts to overcome the problem for accuracy typhoon forecast of TCs. The vertical structure of dynamical and thermodynamical features in tropical cyclones can be obtained by the dropwindsonde. In this study, the impact of the dropwindsonde data on numerical forecast of tropical cyclones has been evaluated. Experiments were performed using the background data including the dropwindsonde data (Exp. WD) and those without the dropwindsonde data (Exp. ND) using WRF and MM5. In addition, the observing-systems experiments (OSEs) and observing-systems simulation experiments (OSSEs) are performed using MM5 based on the DOTSTAR data and the simulated dropwindsonde observations, respectively. Simulated dropwindsonde soundings were deployed into two typhoon cases approaching the Korean Peninsula ? Typhoon Megi (2004) and Typhoon Matsa (2005). In the background data experiments, inclusion of the dropwindsonde data (i.e., Exp. WD) made improvement in track forecast and also produced stronger intensity and larger rainfall amount than Exp. ND. Since the wind speed taken dropwindsonde surrounding the storm for Matsa showed stronger than Megi at the initial forecast time, the improvement in track forecast for Matsa (42.05 %) was larger than Megi (15.3 %). The OSEs and OSSEs also showed improvement in track forecasts (49.75 % for Megi and 22.6 % for Matsa). however, they depicted less significant impact on forecasts of intensity and rainfall compare to Exp. WD. Although the dropwindsonde data generally exerted positive impact on numerical forecasts of typhoons, our results indicate that current strategy of dropwindsonde deployment might not be optimally designed for getting the best input on typhoon forecasts. Thus, further study on finding appropriate number and distribution of dropwindsonde data is essential to maximize their usefulness.-
dc.description.tableofcontentsAbstract ⅹ Ⅰ. Introduction 1 A. Motivation 1 B. Problems 1 C. Solutions 2 D. Objectives 4 Ⅱ. Cases 5 A. Typhoon Megi (2004; No.15) 5 B. Typhoon Matsa (2005; No.9) 5 Ⅲ. Model description 10 A. MM5 10 B. WRF 11 Ⅳ. Data and experimental design 13 A. Data 13 1. Background data 13 2. Dropwindsonde data 13 a. DOTSTAR 13 b. Simulated data 14 B. Experimental design 16 1. Background data experiment 16 2. Observing System Experiments (OSEs) 22 3. Observing System Simulation Experiments (OSSEs) 22 Ⅴ. Results 26 A. Typhoon Megi (2004) 26 1. Background data experiment 26 a. Track forecast 26 b. Intensity 31 c. Rainfall 41 2.OSEs and OSSEs 46 a. Track forecast 46 b. Intensity 52 c. Rainfall 60 B. Typhoon Matsa (2005) 63 1. Background data experiment 63 a. Track forecast 63 b. Intensity 67 c. Rainfall 77 2. OSEs and OSSEs 80 a. Track forecast 80 b. Intensity 86 c. Rainfall 91 Ⅵ. Summary and conclusion 96 References 99 국문요약 103-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent7282441 bytes-
dc.languageeng-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.titleData Impact Study on Forecasting Typhoons Using Dropwindsonde Data and Mesoscale Numerical Models-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translated중규모 수치 모형을 이용한 태풍 예보 향상을 위한 드롭존데 자료의 효용성에 관한 연구-
dc.creator.othernameKim, Min Ji-
dc.format.pagexi, 104 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 환경학과-
dc.date.awarded2007. 2-
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일반대학원 > 환경공학과 > Theses_Master
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