KR101257038B1 - Index obtain method for temperature prediction of winter season using information of autumn season - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 가을철 날씨 정보를 이용하여 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스를 산출하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for calculating an index for winter weather forecast, and more particularly, to a method for calculating an index for winter weather forecast using autumn weather information.
날씨의 예측은 일상생활에서 필요한 정도를 넘어서 사회, 경제적으로도 중요한 문제가 되고 있다. 특히, 날씨의 계절적 예측은 날씨와 관련된 각종 보험이나 계절상품 등 경제적으로 큰 관련이 있으며, 냉방이나 난방과 관련된 에너지 수급과도 큰 관련이 되어 있다. 특히, 최근에는 냉방뿐 아니라 난방도 전기로 하는 경우가 많고, 날씨의 양극화 현상이 일어나 혹한이 오는 경우가 있어, 날씨의 예측은 매우 중요하다. 그러나 최근에는 날씨의 양극화 현상이 일어나고, 혹한, 혹서, 폭우 등의 기상 이변이 자주 일어나고 있어, 날씨의 예측은 점점 더 어려워지고 있다.
Weather forecasting is becoming an important social and economic problem beyond what is needed in everyday life. In particular, the seasonal forecast of the weather is economically related to various insurance and seasonal products related to the weather, and also to the energy supply and demand associated with cooling or heating. In particular, in recent years, not only cooling but also heating is often performed by electricity, weather polarization may occur, and cold weather may occur, and the prediction of the weather is very important. However, in recent years, weather polarization has occurred, and extreme weather events such as cold weather, heavy heat, and heavy rain are frequently occurring, making weather prediction increasingly difficult.
일반적으로, 계절 예측에는 기후 모델링 결과뿐 아니라, 엘니뇨, 라니냐, 북극진동(Arctic Oscillation, AO) 등 장주기 변동을 이용할 수 있다. 그러나 최근의 기후 연구는 장기간의 햇볕과 강우 등 날씨가 점차 난폭해지고 있으며, 이상 기후도 심해지고 있다. 이와 같이, 겨울철 날씨 예측과 같은 계절 예측의 중요성은 날로 높아지는데 반하여, 더욱 어려워지고 있다. 아직까지 겨울철 날씨 예측은, 기후 모델링 등에 의존하고 있는 실정으로 보다 정확한 예측이 필요하며, 겨울철 날씨 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법에 대한 요구가 높아지고 있는 실정이다.In general, seasonal forecasts can use long-term variations, such as El Niño, La Niña, Arctic Oscillation (AO), as well as climate modeling results. However, recent climate studies show that the weather, such as long-term sunlight and rainfall, is becoming more violent, and the abnormal climate is getting worse. As such, the importance of seasonal forecasts, such as winter weather forecasts, is increasing day by day, and is becoming more difficult. The weather forecast in winter still depends on climate modeling, which requires more accurate forecasts, and the demand for a method for improving the accuracy of winter weather forecasts is increasing.
본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 가을철의 지오포텐셜 고도(geopotential height)를 이용하여 간섭 지수를 산출함으로써, 가을철 날씨로부터 곧바로 다가오는 겨울철 날씨의 예측에 간섭 지수를 활용할 수 있어 그 활용도가 매우 높으며, 겨울철 날씨 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는, 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
The present invention has been proposed to solve the above problems of the conventionally proposed methods, by calculating the interference index by using the geopotential height of autumn, thereby interfering with the prediction of the winter weather coming directly from the autumn weather. The purpose of the present invention is to provide an index calculation method for winter weather prediction using autumn weather information, which can utilize an index, and its utilization is very high, and the accuracy of winter weather prediction can be improved.
또한, 본 발명은, 가을철과 겨울철 날씨 상관관계의 메커니즘을 규명하는 데에 활용할 수 있는 간섭 지수를 산출하고, 날씨 변화의 물리적인 원인 분석에 사용할 수 있는, 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention is to calculate the interference index that can be used to determine the mechanism of weather correlation between autumn and winter, and to predict the winter weather using autumn weather information, which can be used to analyze the physical cause of the weather change. Another object is to provide an index calculation method.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른, 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법으로서,According to an aspect of the present invention for achieving the above object, as an index calculation method for winter weather prediction,
미리 정해진 지역에서, 특정 파수(wavenumber)의 500-hPa 지오포텐셜 고도(geopotential height)의 기후 값, 상기 기후 값으로부터 벗어난 편차, 및 위도에 코사인을 취한 값을 곱한 다음, 상기 미리 정해진 지역에 대하여 합산하여 간섭 지수(interference index)를 산출하되,In a predetermined region, multiply the climate value of the 500-hPa geopotential height of a particular wavenumber, the deviation from the climate value, and the latitude by taking the cosine, and then add up for the predetermined region. Calculate the interference index (interference index),
상기 간섭 지수는, 가을철 지오포텐셜 고도로부터 산출하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
The interference index is characterized by its configuration of calculating from the autumn geopotential altitude.
바람직하게는, 상기 미리 정해진 지역은,Preferably, the predetermined area,
위도 40도 이상 60도 이하의 밴드 형태의 지역일 수 있다.
It may be a band-shaped area of 40 degrees to 60 degrees latitude.
바람직하게는, 상기 간섭 지수는, 다음 수학식에 의해 산출할 수 있다.Preferably, the interference index can be calculated by the following equation.
여기에서, 
From here,
바람직하게는, 상기 간섭 지수는, 표준편차로 정규화할 수 있다.
Preferably, the interference index can be normalized to a standard deviation.
바람직하게는, 상기 간섭 지수를 이용하여 겨울철 날씨를 예측할 수 있다.
Preferably, the winter weather may be predicted using the interference index.
바람직하게는, 상기 특정 파수는,Preferably, the specific frequency is,
파수 1(wavenumber 1) 및 파수 2(wavenumber 2)일 수 있다.
It may be
더욱 바람직하게는,More preferably,
상기 파수 1에 대한 간섭 지수와 상기 파수 2에 대한 간섭 지수를 합산할 수 있다.
The interference index for the
더더욱 바람직하게는,Even more preferably,
상기 합산한 간섭 지수를 이용하여 겨울철 날씨를 예측할 수 있다.The winter weather may be predicted using the summed interference index.
본 발명에서 제안하고 있는 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에 따르면, 가을철의 지오포텐셜 고도(geopotential height)를 이용하여 간섭 지수를 산출함으로써, 가을철 날씨로부터 곧바로 다가오는 겨울철 날씨의 예측에 간섭 지수를 활용할 수 있어 그 활용도가 매우 높으며, 겨울철 날씨 예측의 정확도를 향상시킬 수 있다.
According to the index calculation method for winter weather prediction using the autumn weather information proposed by the present invention, by calculating the interference index by using the geopotential height of the autumn, to predict the winter weather coming directly from the autumn weather Interference indices are available, making them very useful and improving the accuracy of winter weather forecasts.
또한, 본 발명에 따르면, 가을철과 겨울철 날씨 상관관계의 메커니즘을 규명하는 데에 활용할 수 있는 간섭 지수를 산출하고, 날씨 변화의 물리적인 원인 분석에 사용할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to calculate the interference index that can be used to determine the mechanism of weather correlation in autumn and winter, and to use in analyzing the physical cause of the weather change.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에서, 파수 1에 대하여 산출한 간섭 지수 및 열속(heat flux)의 시간 변화를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에서, 파수 1 및 파수 2에 대하여 산출한 간섭 지수의 합 및 열속의 시간 변화를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에서, 파수 1에 대하여 산출한 간섭 지수 및 겨울철 온도의 시간 변화를 도시한 도면.
도 4는 하층 성층권 온도 및 극진동 인덱스(AO index)의 시간 변화를 도시한 도면.
도 5는 극진동 인덱스 및 지표면 온도의 시간 변화를 도시한 도면.1 is a view illustrating a time variation of an interference index and a heat flux calculated for
FIG. 2 is a diagram illustrating a time change of a sum and a heat flux of an interference index calculated for
3 is a diagram illustrating a time variation of an interference index and a winter temperature calculated for the
FIG. 4 is a plot of time variation of lower stratospheric temperature and AO index. FIG.
5 shows the time-varying extreme vibration index and surface temperature.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, in order that those skilled in the art can easily carry out the present invention. In the following detailed description of the preferred embodiments of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. In the drawings, like reference numerals are used throughout the drawings.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’ 되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’ 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’ 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’ 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
In addition, in the entire specification, when a part is referred to as being 'connected' to another part, it may be referred to as 'indirectly connected' not only with 'directly connected' . In addition, the term 'comprising' of an element means that the element may further include other elements, not to exclude other elements unless specifically stated otherwise.
본 발명에서는, 가을철의 기상장의 지오포텐셜 고도(geopotential height)를 이용하여 겨울철 날씨 예측 시 활용이 가능한 인덱스인, 간섭 지수를 산출할 수 있다. 간섭 지수를 이용함으로써, 가을철 날씨로부터 곧바로 다가오는 겨울철 날씨를 예측할 수 있기 때문에 그 활용도가 매우 높으며, 겨울철 날씨 예측의 정확도를 향상시킬 수 있다. 뿐만 아니라, 간섭 지수를 가을철과 겨울철 날씨 상관관계의 메커니즘을 규명하는 데에 활용할 수도 있어, 날씨 변화의 물리적인 원인 분석에도 사용할 수 있는 효과가 있다.
In the present invention, the interference index, which is an index that can be utilized when predicting winter weather, can be calculated using the geopotential height of the autumn weather field. By using the interference index, it is possible to predict the coming winter weather directly from the autumn weather, so its utilization is very high and the accuracy of the winter weather prediction can be improved. In addition, the interference index can also be used to identify the mechanisms of weather correlations in autumn and winter, which can be used to analyze the physical causes of weather changes.
본 발명은, 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법으로서, 미리 정해진 지역에서, 특정 파수(wavenumber)의 500-hPa 지오포텐셜 고도(geopotential height)의 기후 값, 기후 값으로부터 벗어난 편차, 및 위도에 코사인을 취한 값을 곱한 다음, 미리 정해진 지역에 대하여 합산하여 간섭 지수(interference index)를 산출하되, 간섭 지수는, 가을철 지오포텐셜 고도로부터 산출할 수 있다.
The present invention provides an index calculation method for predicting winter weather, in which a cosine is applied to a climate value of 500-hPa geopotential height of a specific wavenumber, a deviation from the climate value, and a latitude in a predetermined region in a predetermined region. After multiplying the values, the sum is calculated for a predetermined area, and the interference index is calculated, but the interference index can be calculated from the autumn geopotential altitude.
즉, 간섭 지수는 다음 수학식 1로 정의할 수 있다.That is, the interference index may be defined by
수학식 1에서, 
In
상기 수학식 1에 따라, 그리드 포인트에서의 500-hPa 지오포텐셜 고도의 기후 값, 아노말리 및 코사인 위도 값을 곱하고, 미리 정해진 지역의 모든 그리드 포인트에서 구한 값을 합산함으로써, 간섭 지수를 구할 수 있다. 이때, 간섭 지수를 표준편차로 정규화(normalization)하여 사용함으로써, 온도, 바람 등 다른 값과 비교가 쉽도록 할 수 있다.
According to
또한, 미리 정해진 지역은 위도 40도 이상 60도 이하의 밴드 형태의 지역일 수 있다. 북위 40도 이상 60도 이하의 밴드 지역에서 간섭 지수를 산출하여 사용함으로써, 북극 진동(AO)과 관련된 영향 등이 반영된 간섭 지수를 산출할 수 있다. 이와 같은 방법으로 산출한 간섭 지수를 가을철 날씨 정보로부터 산출함으로써, 다음 계절인 겨울철의 날씨를 예측할 수 있다.
In addition, the predetermined area may be an area in the form of a band of 40 degrees or more and 60 degrees or less. By calculating and using the interference index in the band region of 40 degrees north to 60 degrees north, it is possible to calculate the interference index reflecting the influence related to the arctic vibration (AO). By calculating the interference index calculated in this way from the autumn weather information, it is possible to predict the winter weather in the next season.
한편, 간섭 지수를 산출하는 특정 파수는, 파수 1(wavenumber 1) 및 파수 2(wavenumber 2)일 수 있다. 즉, 파수 1과 파수 2에 대하여 각각 간섭 지수를 산출할 수 있으며, 파수 1에 대한 간섭 지수와 파수 2에 대한 간섭 지수를 합산하여, 합산한 간섭 지수를 이용하여 겨울철 날씨를 예측할 수도 있다.
Meanwhile, the specific wave numbers for calculating the interference index may be
이하에서는, 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에 따라 간섭 지수를 산출하고, 그 효과를 상세히 설명하도록 한다.
Hereinafter, an interference index is calculated according to an index calculation method for winter weather prediction using autumn weather information according to an embodiment of the present invention, and the effect thereof will be described in detail.
본 발명에서는, 1989년부터 2009년까지 20년간의 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)에서 생산한 자료인 ERA-Interim 재분석 자료를 사용하여, 파수 1과 파수 2에 대한 간섭 지수를 산출하여 분석을 수행하였다.
In the present invention, using the ERA-Interim reanalysis data produced by the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) for 20 years from 1989 to 2009, the interference index for the
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에서, 파수 1에 대하여 산출한 간섭 지수(‘Ⅱ-1’) 및 열속(heat flux, ‘hflx’)의 시간 변화를 도시한 도면이다. 도 1에서, 실선은 간섭 지수, 파선은 열속을 도시한 것이다. 간섭 지수와 열속은 가을철(10월~12월, ‘OND’)에 대하여 산출 및 도시되었다. 열속은 100-hPa에서, 위도 45도 내지 75도에서 평균된 값이다. 비교를 용이하게 하기 위하여 간섭 지수와 열속은 표준편차를 이용하여 정규화하였다.
1 is a method for calculating an index for winter weather using autumn weather information according to an embodiment of the present invention, the interference index ('II-1') and heat flux calculated for wavenumber 1 (heat flux, 'hflx') Is a diagram showing a time variation of. In FIG. 1, the solid line shows the interference index and the broken line shows the heat flux. Interference indices and heat fluxes were calculated and plotted for autumn (October to December, 'OND'). The heat flux is the value averaged at latitude 45 degrees to 75 degrees at 100-hPa. To facilitate the comparison, the interference index and heat flux were normalized using the standard deviation.
도 1에 도시된 바와 같이, 가을철의 간섭 지수와 극방향 에디(eddy) 열속은 뚜렷한 양의 상관관계를 가짐을 확인할 수 있다. 즉, 극방향 에디 열속은 전형적으로 행성파(planetary wave)의 수직 군속도(vertical group velocity)와 비례한다. 따라서 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에 의해 산출되는 간섭 지수를 이용하여, 행성파의 전파 경향을 분석할 수 있다.
As shown in FIG. 1, it can be seen that the fall index and the eddy heat flux in the fall have a positive positive correlation. That is, the polar eddy heat flux is typically proportional to the vertical group velocity of the planetary wave. Therefore, the propagation tendency of planetary waves can be analyzed using the interference index calculated by the index calculation method for winter weather prediction using autumn weather information according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에서, 파수 1 및 파수 2에 대하여 산출한 간섭 지수의 합 및 열속의 시간 변화를 도시한 도면이다. 도 2에서, 실선은 파수 1 및 파수 2에 대한 간섭 지수의 합(‘Ⅱ-1 + Ⅱ-2’), 파선은 열속(‘flux’)을 도시한 것이다. 간섭 지수와 열속은 가을철(‘OND’)에 대하여 산출 및 도시되었다. 도 1에서와 같이, 열속은 100-hPa에서 위도 45도부터 75도에서 평균된 값이며, 비교를 용이하게 하기 위하여 간섭 지수와 열속은 정규화하였다.
FIG. 2 is a diagram illustrating a time change of a sum and a heat flux of an interference index calculated for
도 2에 도시된 바와 같이, 가을철의 극방향 에디 열속의 변화는 파수 1과 파수 2에 대한 간섭지수의 변화와 매우 유사한 경향을 나타냄을 확인할 수 있다. 이를 통해, 가을철 극방향 열속의 변화는 파수 1과 파수 2 요소의 선형 간섭으로 설명될 수 있다.
As shown in FIG. 2, it can be seen that the change of the eddy heat flux in the fall direction shows a tendency very similar to the change of the interference index for the
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에서, 파수 1에 대하여 산출한 간섭 지수 및 겨울철 온도의 시간 변화를 도시한 도면이다. 도 1에서, 실선은 파수 1에 대한 간섭 지수(‘Ⅱ-1’), 파선은 온도(‘T’)를 도시한 것이다. 간섭 지수는 가을철(‘OND’)에 대하여 산출 및 도시되었으며, 온도는 겨울철(1월~3월, ‘JFM’)에 대하여 산출 및 도시되었다. 온도는 700-hPa에서 극관(polar cap)에 대하여 평균된 값이다. 비교를 용이하게 하기 위하여 간섭 지수와 온도는 정규화하였으며, 평균 온도는 간섭 지수를 산출한 가을철의 다음 해의 온도이다.
3 is a diagram illustrating a time change of an interference index and a winter temperature calculated for the
도 3에 도시된 바와 같이, 간섭 지수는 겨울철의 하층 성층권 온도와 밀접한 연관이 있음을 확인할 수 있다. 일반적으로 극와(polar vortex)의 약화는 하층 성층권 온도와 연관되어 있다는 것이 알려져 있다.
As shown in FIG. 3, it can be seen that the interference index is closely related to the lower stratospheric temperature in winter. It is generally known that the weakening of the polar vortex is associated with the lower stratospheric temperature.
도 4는 하층 성층권 온도 및 극진동 인덱스(AO index)의 시간 변화를 도시한 도면이다. 도 4에서, 붉은색 파선은 도 3에 도시된 70-hPa의 겨울철(‘JFM’) 온도(‘T’), 실선은 겨울철(JFM’)의 -1을 곱한 AO 인덱스(‘AOI’)를 도시한 것이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 하층 성층권 온도와 AO 인덱스가 긴밀히 결합되어 변화되고 있음을 확인할 수 있다.
FIG. 4 is a diagram showing the change in time of the lower stratospheric temperature and the AO index. In FIG. 4, the red dashed line is the winter ('JFM') temperature ('T') of 70-hPa shown in FIG. 3, and the solid line is the AO index ('AOI') multiplied by -1 of the winter (JFM '). It is shown. As shown in FIG. 4, it can be seen that the lower stratospheric temperature and the AO index are closely coupled and changed.
도 5는 극진동 인덱스 및 지표면 온도의 시간 변화를 도시한 도면이다. 도 5에서, 실선은 도 4에 도시된 바와 같은, -1을 곱한 AO 인덱스(AOI), 파란색 파선은 유럽 지표 온도(surface temperature, ‘Tsfc’), 보라색 파선은 아시아 지표 온도를 도시한 것이다. 유럽 지표 온도는 0-60°E, 45-80°N 영역의 겨울철 평균 지표 온도이고, 아시아 지표 온도는 90-180°E, 45-80°N 영역의 겨울철 평균 지표 온도이며, 각각 상관 계수(correlation coefficient)가 괄호 안에 표시되었다. 도 5에 도시된 바와 같이, AO의 음의 아노말리(anomaly)는 지면에 추운 겨울을 가져온다는 것을 확인할 수 있다.
FIG. 5 is a diagram illustrating the time variation of the extreme vibration index and the surface temperature. In FIG. 5, the solid line shows the AO index (AOI) multiplied by -1 as shown in FIG. 4, the blue dashed line shows the European surface temperature ('T sfc '), and the purple dashed line shows the Asian surface temperature. . The European surface temperature is the winter average surface temperature in the 0-60 ° E, 45-80 ° N region, and the Asian surface temperature is the winter average surface temperature in the 90-180 ° E, 45-80 ° N region, and the correlation coefficient ( correlation coefficient) is shown in parentheses. As shown in FIG. 5, it can be seen that negative anomaly of AO brings cold winter to the ground.
도 3 내지 도 5로부터, 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에 의해 산출된 가을철의 간섭 지수는, 겨울철의 지표 온도와 음의 상관관계가 있음을 확인할 수 있다. 따라서 본 발명의 일실시예에 따른 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법에 따라, 가을철 날씨 정보로부터 간섭 지수를 산출하고, 이를 통하여 겨울철 날씨를 예측할 수 있다. 또한, 도 1 내지 도 5에 도시된 바와 같이, 간섭 지수는 기후 연구에 사용되는 각종 요소들과 뚜렷한 연관 관계가 있어, 날씨 변화의 물리적인 원인을 규명하는 데에도 유용하게 사용할 수 있다.
3 to 5, the fall interference index calculated by the index calculation method for the winter weather forecast using the autumn weather information according to an embodiment of the present invention has a negative correlation with the winter surface temperature You can check it. Accordingly, according to the index calculation method for winter weather prediction using autumn weather information according to an embodiment of the present invention, the interference index may be calculated from autumn weather information, and thus winter weather may be predicted. In addition, as shown in Figures 1 to 5, the interference index is clearly associated with various factors used in climate studies, it can be useful for identifying the physical causes of weather changes.
이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.The present invention may be embodied in many other specific forms without departing from the spirit or essential characteristics of the invention.
Claims (8)
미리 정해진 지역에서, 특정 파수(wavenumber)의 500-hPa 지오포텐셜 고도(geopotential height)의 기후 값, 상기 기후 값으로부터 벗어난 편차, 및 위도에 코사인을 취한 값을 곱한 다음, 상기 미리 정해진 지역에 대하여 합산하여 간섭 지수(interference index)를 산출하되,
상기 간섭 지수는, 가을철 지오포텐셜 고도로부터 다음 수학식에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는, 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법.
여기에서,
As an index calculation method for forecasting winter weather,
In a predetermined region, multiply the climate value of the 500-hPa geopotential height of a particular wavenumber, the deviation from the climate value, and the latitude by taking the cosine, and then add up for the predetermined region. Calculate the interference index (interference index),
The interference index is calculated by the following equation from the autumn geopotential altitude, index calculation method for winter weather prediction using autumn weather information.
From here,
위도 40도 이상 60도 이하의 밴드 형태의 지역인 것을 특징으로 하는, 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법.
The method of claim 1, wherein the predetermined area,
An index calculation method for winter weather prediction using autumn weather information, characterized in that the region of the band form less than 40 degrees to 60 degrees latitude.
표준편차로 정규화하는 것을 특징으로 하는, 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법.
The method of claim 1, wherein the interference index is,
An index calculation method for winter weather prediction using autumn weather information, characterized in that normalized to a standard deviation.
상기 간섭 지수를 이용하여 겨울철 날씨를 예측하는 것을 특징으로 하는, 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법.
The method of claim 1,
The method of calculating the index for winter weather prediction using autumn weather information, characterized in that to predict the winter weather using the interference index.
파수 1(wavenumber 1) 및 파수 2(wavenumber 2)인 것을 특징으로 하는, 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법.
The method of claim 1, wherein the specific frequency is,
An index calculation method for winter weather prediction using autumn weather information, characterized in that the wavenumber 1 (wavenumber 1) and wavenumber 2 (wavenumber 2).
상기 파수 1에 대한 간섭 지수와 상기 파수 2에 대한 간섭 지수를 합산하는 것을 특징으로 하는, 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법.
The method according to claim 6,
And an interference index for the wave number 1 and an interference index for the wave number 2. The index calculation method for winter weather prediction using autumn weather information.
상기 합산한 간섭 지수를 이용하여 겨울철 날씨를 예측하는 것을 특징으로 하는, 가을철 날씨 정보를 이용하는 겨울철 날씨 예측을 위한 인덱스 산출 방법.The method of claim 7, wherein
The method of calculating the index for winter weather prediction using autumn weather information, characterized in that to predict the winter weather using the sum of the interference index.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220032324A (en) * | 2020-09-07 | 2022-03-15 | 대한민국(기상청 국립기상과학원장) | Method for classification of weather patterns, and system thereof |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060106559A1 (en) | 2003-02-06 | 2006-05-18 | Erich Lerch | Altimeter having temperature correction |
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2011
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Patent Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| US20060106559A1 (en) | 2003-02-06 | 2006-05-18 | Erich Lerch | Altimeter having temperature correction |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR20220032324A (en) * | 2020-09-07 | 2022-03-15 | 대한민국(기상청 국립기상과학원장) | Method for classification of weather patterns, and system thereof |
| KR102448232B1 (en) | 2020-09-07 | 2022-09-28 | 대한민국 | Method for classification of weather patterns, and system thereof |
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