Improving Cloud-scale Prediction of Sea Breeze Circulation and Its Associated Coastal Precipitation and Atmospheric Pollutants through Intelligent Combinational Optimization

Abstract

The sea breeze is a mesoscale meteorological phenomenon in the atmospheric boundary layer caused by the difference in energy balance and roughness length due to the physical difference between land and sea. It changes the meteorological conditions and boundary layer structure of coastal areas through inland transport of moist and cool air from the sea. Therefore, the sea breeze has a significant effect on meteorological phenomena in coastal areas, causing severe weather such as coastal thunderstorms, and plays an important role in the dispersion of air pollutants in the lower layers. The sea breeze has different characteristics depending on various factors such as topography, coastlines, land use, and latitude of the coastal areas. Since South Korea is surrounded by the sea on three sides, it is continuously affected by the sea breeze. In particular, the northeastern coastal region of South Korea, called Yeongdong, consists of complex mountains and narrow and long coastlines, including the Taebaek mountains. Therefore, various complex meteorological phenomena appear due to the combined effects of topography, coastline, sea breeze, and synoptic system. Through idealized sensitivity experiments for orographic precipitation caused by the pure sea breeze was performed, excluding the synoptic conditions, demonstrated the characteristics of orographic precipitation due to the diverse and complex topography of Yeongdong. In order to improve the prediction performance of the numerical model, it is necessary to reduce the uncertainty and error due to the parameterization of the physical process in the numerical model. Therefore, it is essential to optimize the model based on observations. In this study, a micro genetic algorithm (μGA), coupled to Weather Research and Forecasting (WRF) model which is applied to optimization of the physical parameterization schemes and parameter values related to sea breeze circulations is developed (WRF-μGA system). In addition, to make the WRF-μGA system efficiently and quickly converge to an optimal solution. Using the WRF-μGA system with the reinitialization method, an optimized set of the physical parameterization schemes and parameter values in the WRF model were obtained sequentially. Since the development of the sea breeze is highly related to sub-grid scale physical processes such as PBL, land surface, and radiation, the optimization of the physical parameterization schemes was performed for the PBL, the land surface, and the shortwave and longwave radiation schemes. The optimized set was selected as MYNN2 for PBL, Noah-MP for land surface, and RRTMG for both shortwave and longwave radiation schemes. The optimized set showed up to about 29 % of error improvement rates considering all meteorological variables, and depicted the simulated PBL heights that were similar to the observations. Then, in order to select parameter values most sensitive to the sea breeze, the conditional nonlinear optimal perturbation related to parameters (CNOP-P) is applied, which is the method for investigating the range of uncertainty due to the parameterization of the physical process in the model under specific constraints. The selected parameter values were optimized using the WRF-μGA system, resulting in improved performance in prediction of the surface meteorological variables, the winds at the vertical levels, and the PBL heights. To investigate the behavior of atmospheric pollutants with expected to different sea breeze circulations, generated by WRF, a pollution dispersion model — the FLEXible PARTicle (FLEXPART) — was employed. It turns out that the pollutants show clearly different dispersion patterns by different sea breeze circulations. Based on the finding is this study, by applying the optimized combination of the physical parameterization schemes and parameter values for numerical sea breeze prediction in Yeongdong, one can significantly improve the forecasting skills of various weather phenomena and the air pollutant dispersion, both affected by the sea breeze circulations, in the coastal areas. In addition, since each coastal region has different characteristics of land surface, such as topography, coastlines, and land use, the previous studies on numerical simulations in coastal regions suggested different physical parameterization schemes depending on the study areas. Therefore, this study can be expanded to other coastal regions in South Korea to find the optimal combination of the physical parameterization schemes and parameter values suitable for each coastal region in South Korea based on the WRF-μGA system developed in this study.;해풍은 육지와 해양의 물리적 차이로 인한 에너지 수지와 거칠기 차이로 발생하는 대기 경계층 내의 중규모 기상현상으로 해양의 습하고, 차가운 공기의 내륙 수송을 통해 해안 지역의 기상 조건과 경계층 구조를 변화시킨다. 이는 해안 지역의 기상 현상에 상당한 영향을 미쳐 해안 뇌우와 같은 악기상을 유발하기도 하고, 하층의 대기오염 물질 확산에도 중요한 역할을 한다. 이러한 해풍은 해안 지역의 지형, 해안선 구조, 토지 이용도, 위도 등의 요인에 따라 해풍의 특성이 다르게 나타난다. 우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있어 해풍의 영향을 지속적으로 받고 있으며, 특히 우리나라 북동 해안 지역인 영동 지역은 지형이 복잡한 태백 산맥과 좁고 긴 해안선으로 이루어져 있어 지형, 해안선 구조, 해풍과 종관 시스템의 결합된 효과로 인하여 다양하고 복잡한 기상현상이 나타나고 있다. 따라서 이 지역의 해풍 순환에 대한 정확한 예측이 필요하다. 종관장을 완전히 배제시킨 순수한 해풍에 의해 발생하는 지형성 강수의 이상화된 민감도 실험을 통해 영동 지역의 다양하고 복잡한 지형으로 인한 지형성 강수의 특징을 입증하였다. 그리고 수치모델의 예측 성능을 향상시키기 위해서는 수치모델에서 물리과정의 모수화로 인한 불확실성과 오차를 줄이는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 Weather Research and Forecasting (WRF) 모델과 마이크로 유전 알고리즘 (micro genetic algorithm)을 결합하여 WRF-μGA 시스템을 개발하고, 마이크로 유전 알고리즘의 재초기화 기법을 개선하여 해풍 순환과 관련된 물리과정 모수화 방안 및 모수 값들의 최적 조합을 순차적으로 구하였다. 해풍 예측에 최적화된 물리과정 모수화 방안 조합은 MYNN2 PBL 방안, Noah-MP 지표면 방안, RRTMG 단파복사 방안과 장파복사 방안이다. 이러한 최적화된 조합은 지상 및 연직 기상 변수를 고려하여 최대 29 %의 오차 개선율을 나타냈다. 그리고 물리과정의 모수화로 인한 불확실성의 범위를 조사하는 기법인 conditional nonlinear optimal perturbation related to parameters (CNOP-P)를 사용하여 해풍에 가장 민감한 모수 값 6개를 선정하였다. 선정된 모수 값에 대해 WRF-μGA system를 기반으로 최적화 결과, 지상 및 연직 기상 변수에 대한 예측 성능이 향상되었다. 라그랑지안 입자확산 모델인 FLEXible PARTicle (FLEXPART) 모델을 사용하여, WRF에 의해 모의된 다양한 해풍 순환에 의한 대기오염물질의 확산 양상을 조사한 결과 해풍 순환에 따른 확산 양상은 매우 다르게 나타났으며, 이를 통해 대기오염확산 모델의 초기장으로 인한 불확실성은 중규모 기상모델의 예측 성능 개선을 통해서 줄일 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 영동 지역의 해풍 수치 예측에 물리과정 모수화 방안 및 모수 값의 최적화된 조합을 적용함으로서 해안 지역의 해풍 순환에 영향을 받는 다양한 기상현상과 대기오염물질 확산에 대한 예측 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 해안 지역의 해풍 순환은 해안지역마다 지형, 해안선, 토지 이용도 등의 특성에 따라 다르기 때문에 해안지역의 수치모의에 대한 선행 연구들에서는 물리과정 모수화 방안들이 연구 대상 지역에 따라 다르게 제시되었다. 따라서 본 연구에서 개발한 WRF-μGA 시스템을 기반으로 우리 나라의 각 해안 지역의 해풍 예측에 적합한 물리과정 모수화 방안 및 모수 값들의 조합 최적화 연구로 확장될 수 있다.