KR20070038058A - Weather forecasting method and system with atypical grid - Google Patents
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Abstract
본 발명은 행정동 단위의 비정형 격자를 이용한 기상 예보 시스템 및 그 방법, 그리고 그 방법을 수행하는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a weather forecasting system using a non-linear grid of administrative units, a method thereof, and a system for performing the method.
본 발명에 따른 비정형 격자를 이용한 기상 예보 시스템 및 그 방법은 수치예보 모델로 공간 해상도 30km×30km 로 시뮬레이션된 예측자료를 물리 및 통계 모델로 분석 한 후 예보관이 미세 조정하여 공간해상도를 5km×5km 단위로 만든 3시간간격 48시간까지의 기온, 강수확률 등 12개 예보요소를 수집하는 단계, 비정형 지리 격자를 생성하기 위한 개별 측정 장비 및 예보소를 색인화 하는 단계, 색인화 된 측정 장치 중에서 인구밀집이 높은 행정동을 위주로 한 기상 예보를 위하여 행정동 기상 측정 장치에 가중 요소(Weighting Value)를 더하는 단계, 중첩되는 지역을 보정 하는 단계, 생성된 비정형 지리적 데이터를 확장하여 부분 합 및 전체지역의 기상 정보를 산출하는 단계를 포함하는 기상 예보를 특징으로 한다.The weather forecast system and method using the atypical grid according to the present invention are numerical prediction models, and after analyzing the predicted data with the spatial resolution of 30km × 30km with physical and statistical models, the forecaster finely adjusts the spatial resolution by 5km × 5km. Collecting 12 forecast elements, including temperature up to 48 hours, 3 hours intervals, rainfall probability, indexing individual measurement equipment and forecasting stations to generate atypical geographic grids, and high population density among indexed measuring devices. Adding weighting value to the administrative building weather measurement device for administrative weather-oriented weather forecasting, correcting overlapping areas, and expanding the generated atypical geographic data to calculate partial sum and weather information of the whole area. Characterized in a weather forecast comprising the step.
비정형 격자 모델, 국지 예보장 Atypical grid model, local forecast site
Description
도 1은 본 발명에 의한 비정형 격자를 통한 기상 예보 방법 및 시스템에 의해 기상정보가 처리,제공되는 시스템의 전체적인 구성을 나타내는 도면,1 is a view showing the overall configuration of a system in which weather information is processed and provided by a weather forecast method and system through an atypical grid according to the present invention;
도 2는 본 발명에 의한 비정형 격자를 통한 기상 예보 방법 및 시스템의 데이터 처리과정에 따른 기능 블록도,2 is a functional block diagram of a data processing process of a weather forecast method and system through an atypical grid according to the present invention;
도 3은 본 발명에 의한 비정형 격자를 통한 기상 예보 방법 및 시스템의 상세 구성을 나타내는 도면,3 is a view showing a detailed configuration of a weather forecast method and system through an amorphous grid according to the present invention,
도 4는 본 발명에 의한 비정형 격자를 통한 기상 예보 처리 방법의 구성을 나타내는 흐름도,4 is a flowchart illustrating a configuration of a weather forecast processing method through an atypical grid according to the present invention;
도 5a 내지 도 5c는 웹상에서 본 발명의 비정형 격자를 통한 기상 예보 방법 및 시스템의 구동과 관련된 도면이다.5A-5C are diagrams relating to the operation of a weather forecast method and system through an amorphous grid of the present invention on a web.
본 발명은 행정동 단위의 비정형 격자를 이용한 기상 예보 시스템 및 그 방법, 그리고 그 방법을 수행하는 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전국에 산 재한 수천여 개의 기상 예보 장비를 통해 측정되는 기상 데이터를 수집하여, 지역별 기상 예보 데이터를 산출하고, 산출된 데이터를 지리적 격자(5km×5km)단위로 전국을 세분화하여 기상 예보 서비스를 준비중에 있다.The present invention relates to a meteorological forecasting system using a non-grid grid of administrative units and a method thereof, and a system for performing the method. More specifically, the present invention collects meteorological data measured by thousands of weather forecasting equipment scattered throughout the country. Then, the weather forecast data for each region is calculated, and the calculated data are subdivided into the nation by geographic grid (5km × 5km) to prepare a weather forecast service.
그러나, 현재 가공되고 있는 지리적 격자와 결부된 기상 예보데이터는 정형화된 격자로 인하여, 그 오차가 발생할 확률이 높다. 즉, 기상예보 데이터를 지리정보시스템(GIS)의 정형화된 지리적 격자(5km×5km)와 연결하고, 근접한 위/경도를 갖는 격자에 기상예보 데이터를 지리정보시스템을 통해 표출함으로써 기상 예보 데이터 표출 상의 오차를 발생시키는 한계를 지니고 있다. However, the weather forecast data associated with the geographical grid currently being processed has a high probability of error due to the standardized grid. In other words, the weather forecast data is connected to the geographic grid (5km × 5km) of the Geographic Information System (GIS), and the weather forecast data is displayed on the grid with close latitude / longitude through the geographic information system. There is a limit to generate an error.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로, 주거의 중심인 행정동 단위의 비정형 격자와 산출되는 기상 예보데이터와 결합을 위해 기존의 정형화된 지리 격자(5km×5km)로 지리정보 시스템과 결합하는 것이 아닌, 기상 예보데이터를 비정형 격자에 맞는 형태로 수집하는 모델을 통하여, 기상 데이터와 지리정보시스템과의 연결 오차를 줄이고, 지역적 특성을 살린 기상 예보데이터를 산출할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention has been made to solve the problems described above, the geographic information system as a conventional geographic grid (5km × 5km) for combining with the atypical grid of the unit of the administrative building, which is the center of the housing and the calculated weather forecast data System and method for reducing weather error and linkage between geographic information system and calculating weather forecast data utilizing local characteristics through a model that collects weather forecast data in a form suitable for atypical grid, not combined with The purpose is to provide.
또한, 산출되는 데이터의 통계를 통하여 지역적 기상예보의 가중치(Weighting Value)를 모델링 하고, 이를 통하여 보다 정확한 국지적인 기상예보를 산출하는 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, another object of the present invention is to provide a method for calculating a more accurate local weather forecast by modeling weighting values of regional weather forecasts through statistics of calculated data.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 비정형 격자를 통한 기상 예보 방법 및 시 스템은 메인 컴퓨터에서 지리정보를 기반으로 하여 행정동 단위로 재구성된 기상 예보 시스템으로부터 원시 기상예보 정보를 획득하고, 획득한 원시 기상 정보를 바탕으로 기상 정보를 분석하고 방사 벡터(Radius Vector)의 가중치를 적용한 기온, 하늘 상태, 상대습도, 풍향, 풍속, 강수형태, 강수확률, 하늘 상태, 파고, 12시간 단위 강수량, 12시간 단위 적설, 최저기온, 최고기온 등의 12개 예보 데이터를 획득하는 제 1단계; 메인 컴퓨터에서 상기 기상 데이터를 바탕으로 행정동을 기준으로 한 방사형 가중치를 적용하여 국지 기상장 데이터를 생성하는 제 2단계; 메인 컴퓨터가 생성한 상기 5km×5km 단위의 국지 기상장 데이터를 그래픽 편집 모듈 컴퓨터(GEM: Graphic Edit Module)으로 분배하고, 방사형 데이터를 바탕으로 비정형 격자를 시뮬레이션 하는 제 3단계; 방사형 가중치와 행정동 단위의 비정형 격자 모델의 중첩 지역을 보정하는 제 4단계; 및 상기 시뮬레이션된 기상예보 정보를 메인 컴퓨터로 전송하여 기상 지리정보 시스템(GIS)으로 디스플레이시키는 제 5단계;를 갖는다.The weather forecast method and system through the atypical grid of the present invention for achieving the above object is obtained from the weather forecast system reconstructed by the unit of administrative unit based on the geographic information in the main computer, and obtained the raw weather forecast information Analyzing weather information based on weather information and applying weight of Radius Vector, temperature, sky condition, relative humidity, wind direction, wind speed, precipitation type, precipitation probability, sky condition, digging, 12-hour precipitation, 12 hours A first step of obtaining twelve forecast data such as unit snow cover, minimum temperature, and maximum temperature; A second step of generating local meteorological field data by applying radial weights based on administrative buildings based on the meteorological data in a main computer; A third step of distributing the local meteorological field data generated by a main computer in units of 5 km × 5 km to a graphic editing module computer (GEM) and simulating an irregular grid based on radial data; A fourth step of correcting the overlapping area of the atypical grid model in radial weights and stroke units; And a fifth step of transmitting the simulated weather forecast information to a main computer and displaying the simulated weather forecast information on a GIS.
상기 행정동 단위의 방사형 가중치를 적용한 예보 데이터를 생성하는 제2단계와 제4단계는 행정동 단위를 기준으로 하여, 원시 기상예보 데이터 측정을 통해 원시 데이터를 산출하는 단계와 인구 밀집도가 높은 행정동 기관을 중심으로 방사(Radius vector) 가중치를 적용하며, 기상장을 확장해 나아가는 단계로 행정동 단위의 국지 예보장을 산출하는 다중 스핀(Multi Spin)기법을 이용하는 것을 특징으로 한다. The second and fourth steps of generating forecast data to which the radial weight of the administrative unit is applied are based on the administrative unit of the unit, and calculating the raw data through measurement of the raw weather forecast data and centering on the administrative group with high population density. Radius vector weights are applied, and a multi-spin technique is used to calculate a local forecast field in units of administrative units as a step of expanding the meteorological field.
또한, 본 발명의 비정형 격자를 통한 기상 예보 시스템은 기상 관측 시스템으로부 터 원시기상정보를 수신하는 메인컴퓨터와 상기 메인 컴퓨터에 각각 접속되어 비정형 방사형 기상장 모델의 생성에 필요한 계산을 수행하도록 제어되는 복수 개의 컴퓨터 단말로 이루어지는 클러스터링 컴퓨팅 시스템으로서, 상기 원시 기상 정보로부터 기온, 바람, 기압, 반사도, 알베도, 노점, 습도, 구름, 온도 및 해상풍 등의 기상 데이터를 획득하고, 이를 바탕으로 방사형 가중치를 적용하여 비정형 격자를 생성하는 시스템(AGEM: Atypical grid GEM) 모듈; 메인 컴퓨터에서 복수 개의 서브컴퓨터 단말로 필요한 정보 및 수행임무를 분산 병렬 처리를 제어하는 병렬 기상 모델 구현 모듈; 상기 비정형 격자 간의 중첩 지역에 대한 기상장을 다중 스핀(Multi Spin) 기법을 통해 보정 하는 모듈; 상기 생성된 행정동 단위의 비정형 격자 모델을 지리정보(GIS) 시스템과 접목하여 표출하는 모듈(AWEM:Atypical grid Web Edit Module); 을 포함하는 클러스터링 컴퓨팅 시스템으로 구성된다.In addition, the weather forecast system through the atypical grid of the present invention is connected to the main computer and the main computer for receiving the raw weather information from the weather observation system, respectively, and controlled to perform the calculation required to generate the atypical radial weather field model A clustering computing system composed of a plurality of computer terminals, wherein weather data such as temperature, wind, barometric pressure, reflectivity, albedo, dew point, humidity, cloud, temperature, and sea wind is obtained from the raw weather information, and radial weights are derived based on the raw weather information. Atypical grid GEM (AGEM) module for applying to generate an atypical grid; A parallel weather model implementation module for controlling distributed parallel processing of necessary information and performance tasks from a main computer to a plurality of subcomputer terminals; A module for correcting a meteorological field for an overlapping area between the atypical grids through a multi-spin technique; A module (AWEM: Atypical grid Web Edit Module) for integrating the generated irregular grid model of the administrative unit with a GIS system; It consists of a clustering computing system comprising a.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예의 구성과 그 작용을 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the configuration and operation of the embodiment of the present invention.
도 1은 실시간 기상 데이터 처리 시스템에 의해 기상정보가 처리, 제공되는 시스템의 전체적인 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing the overall configuration of a system in which weather information is processed and provided by a real-time weather data processing system.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 의한 기상 데이터 처리 시스템(100)은 메인 컴퓨터(M)와 비정형 격자 기반의 기상 예보 데이터 산출을 위하여, 개별 행정동 별 기상 예보 지점을 색인화(Index) 하여, 지역별 인식이 가능한 복수 개의 기상예보그래픽 편집 장비(A#1, A#2,…,A#n )가 기상 예보 관공서에 의해 연결되어 다양한 종류의 원시 기상 정보를 획득한다.As shown in FIG. 1, the weather
또한, 상기 기상데이터 처리 시스템(100)의 메인 컴퓨터(M)에는 인터넷 등을 통해 접속한 사용자에게 기상정보를 제공하기 위한 웹페이지가 구비되거나, 필요에 따라서 클러스터링 컴퓨팅 시스템에서 비정형 방사형 기상장 모델을 계산하기 위한 서브 컴퓨터(300)가 네트워크로 연결되도록 구성하는 것도 가능하다.In addition, the main computer (M) of the meteorological
도 2는 기상 데이터 처리시스템의 데이터 처리과정에 따른 기능 블록도를 나타내고 있다.2 is a functional block diagram of a data processing process of a meteorological data processing system.
도 2에 도시한 바와 같이, 기상예보 장비(200)을 통해 획득된 원시 기상 정보들은 전용선을 통하여 기상청 슈퍼컴퓨터에서 해상도 50km×50km의 전지구 모델을 수행하고 난 후 30km×30km 해상도의 수치예보시스템(RDAPS)으로 한반도를 중심으로 관측 자료와 동화시켜 시뮬레이션한다. 동화된 자료는 컴퓨팅 시스템의 각 서브 컴퓨터로 분배되어 웹상에서 사용자가 모델의 옵션으로 선택한 방사형 벡터 가중치와 지역에 따른 보정 값을 계산한 후, 산출 자료로 저장되어 서버(300)나 메인컴퓨터(M)를 통해 제공된다. 여기서, 상기 기상 예보 장비(200)는 세계 기상 통신망(GTS), 무인 자동 기상 관측 시스템(AWS), 민간 항공기 관측 시스템(ACARS), 해양에 설치되는 부표(Buoy) 등을 포함하고, 상기 기상 데이터 처리 시스템(100)은 상기 기상 예보 장비(200)와 인터넷 등으로 연결되어 필요한 데이터를 전송받는다.As shown in FIG. 2, the raw weather information acquired through the
상기 기상 데이터 처리 시스템(100)으로 전송된 데이터는 시스템 내부에서의 방사형 벡터 및 다중 스핀 기법에 의해 비정형 격자에 알맞은 정보로 산출,저장되는 과 정 등을 거치게 된다.The data transmitted to the meteorological
도 3은 본 발명에 의한 비정형 격자를 형상하는 시스템(300)의 구성을 나타내는 도면이다. 3 is a diagram illustrating a configuration of a
도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명에 의한 비정형 격자 형성 시스템(100)은 도 1과 도 2에서 취득하는 원시 기상정보를 인구 밀집도가 높은 행정동 단위로 지리 정보시스템(GIS)에 의해 기상 예보 장비(200)을 재구성하는 시스템이다.As shown in FIG. 3, the atypical
전국에 산재한 개별 행정동들을 기준으로 하여, 행정동을 구심점으로 하여 개별 기상 관측 시스템을 방사 반경의 거리를 산출하고, 이에 따른 가중치를 산출한다. 상기 가중치는 반경, 지형상의 특징 및 과거 기상예보 자료의 평균치 등을 고려한 가중치이다. 이 가중치를 적용하여, 개별 예보 장비로부터 산출되는 원시 기상정보를 재가공 및 분석하여 가공된 윈시 기상 데이터를 산출하고(310), 산출한 기상데이터를 비정형 국지 규모 기상자료 분석 및 산출시스템 모듈(AGEM)(320); 상기 비정형 국지 기상장 산출 모델에 중첩지역 부분에 관한 데이터를 보정을 위한 다중 스핀(Multi Spin) 기법 구현 모듈(330);상기 비정형 격자 기반에 의해 산출되는 데이터를 상기 생성된 행정동 단위의 비정형 격자 모델을 지리정보(GIS)시스템과 접목하여 표현하는 디스플레이 모듈(AWEM)(340);을 구비하는 클러스터링 컴퓨팅 시스템으로 구성된다.Based on the individual administrative ridges scattered throughout the country, the distance from the radial radius of the individual weather observation system is calculated using the administrative centricity as the center point, and the weight is calculated accordingly. The weight is a weight in consideration of a radius, a feature of the terrain, and an average value of past weather forecast data. Applying the weights, the raw weather information calculated from the individual forecasting equipment is reprocessed and analyzed to produce processed windy weather data (310), and the calculated weather data is atypical local scale meteorological data analysis and calculation system module (AGEM). 320; A multi-spin
상기 비정형 국지 규모 기상자료 분석 및 산출 시스템 모듈(AGEM)(310)는 기상 예보 장비(200)에서 획득되는 원시 데이터를 방사 벡터(Radius Vector)를 통해 재분 석하여 행정동 단위의 비정형 격자를 기상 데이터를 산출하는 기능을 제공하고, 기상 예보 장비(200)을 방사 벡터에 의해 지리 정보 시스템상에 재배치하는 기능을 제공한다. 상기 다중 스핀(Multi Spin) 기법 구현 모듈(320)은 예보 범위의 중첩에 관련된 것으로, 방사 벡터(Radius Vector)에 의해 중첩되는 기상 예보 값을 국지 기상적인 기상특징을 고려하여 산출 평균을 산출한다. 즉, 개별 행정동들을 구심점으로한 광역의 방사형 격자와 행정동 단위 안에 포함되는 개별 기상 예보관서(기상대이상)를 기준으로 하는 작은 방사형 격자의 상호 역학적인 작용을 통하여, 광역의 중첩지역과 협의의 중첩지역간의 편차를 좁혀가면서 계산의 효율성과 중첩 지역에 대한 보정 값을 산출하여, 보다 정확한 국지 기상장 기상 데이터를 산출하는 수단이다.The atypical local scale meteorological data analysis and calculation system module (AGEM) 310 re-analyzes raw data obtained from the
상기 비정형 격자 디스플레이 모듈(AWEM)(330)는 산출되는 비정형 격자 기반의 국지 기상장 데이터를 지리 정보 시스템(GIS)와 위도 및 경도를 이용하여, 연결시켜 사용자가 보다 쉽게 기상 정보를 인식할 수 있도록 표출하는 모듈이다.The atypical grid display module (AWEM) 330 connects the calculated atypical grid-based local weather field data using a geographic information system (GIS) and latitude and longitude so that the user can easily recognize the weather information. The module to display.
도 4는 본 발명에 의한 비정형 격자를 통한 기상 예보 방법 처리 방법의 구성을 나타내는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a configuration of a method of processing a weather forecast method through an atypical grid according to the present invention.
우선 메인 컴퓨터에서는 해상도 5km×5km 인 수치예보모델의 자료를 지리 정보 시스템과 연계하여, 행정동 단위의 비정형 격자를 형성한다.(F301) 상기 기상 예보 시스템으로부터 원시 기상예보 정보를 획득하고, 획득한 원시 기상 정보를 바탕으로 기상 정보를 분석하고 방사 벡터(Radius Vector)의 가중치를 적용한 기온, 하늘 상태, 상대습도, 풍향, 풍속, 강수형태, 강수확률, 하늘 상태, 파고, 12시간 단위 강수량, 12시간 단위 적설, 최저기온, 최고기온 등의 12개 예보 데이터를 얻는다.(F302)First, in the main computer, data of a numerical forecast model having a resolution of 5 km x 5 km is linked with a geographic information system to form an atypical grid in units of administrative buildings. (F301) The raw weather forecast information is obtained from the weather forecast system, and the obtained raw text is obtained. Analyzing weather information based on weather information and applying weight of Radius Vector, temperature, sky condition, relative humidity, wind direction, wind speed, precipitation type, precipitation probability, sky condition, digging, 12-hour precipitation, 12 hours Get 12 forecast data including unit snow cover, minimum temperature and maximum temperature (F302)
메인 컴퓨터에서는 산출된 비정형 격자 기반의 기상 데이터를 각 서브 컴퓨터에 계산 처리 임무를 할당하여, 각 지역별 특성에 따른 구체적인 비정형 기상정보가 여러 컴퓨터에서 분산 병렬 처리되도록 한다.(F303) 상기 산출된 기상 데이터를 바탕으로 다중 스핀(Multi Spin) 기법을 통해 중첩 지역과 산출 값의 오차 범위를 보정한다.(F304)The main computer assigns the calculation processing task to each subcomputer by calculating the atypical grid-based weather data calculated so that specific atypical weather information according to the characteristics of each region is distributed and processed in parallel in multiple computers (F303). Based on the multi-spin technique, the error range of the overlap region and the calculated value is corrected (F304).
최종적으로 산출된 데이터를 사용자가 보다 쉽게 이해할 수 있도록 지리정보 시스템과 연계할 수 있도록 위도, 경도 값을 적용한 기상 데이터를 산출하고(F305), 이를 웹 또는 응용 프로그램으로 디스플레이한다.(F306)Finally, the data obtained by applying latitude and longitude values are calculated (F305) and displayed on a web or an application program so that the calculated data can be easily linked to a geographic information system so that the user can easily understand the data.
도 5a ~ 도 5c에는 본 발명의 실시 예에 의한 비정형 격자 기반의 기상 데이터 처리 시스템의 구동화면을 나타내었다.5A to 5C show driving screens of the atypical grid-based meteorological data processing system according to an embodiment of the present invention.
즉, 상기 도면은 본 발명에 의한 비정형 격자 기반의 기상 데이터 처리 시스템의 메인 컴퓨터 또는 전용서버에 구비되는 웹페이지를 나타내며, 이를 통하여 인터넷 등을 이용하여 접속한 사용자에게 지리 정보 시스템 기반의 기상 정보를 제공할 수 있게 된다.That is, the figure shows a web page provided in the main computer or a dedicated server of the atypical grid-based meteorological data processing system according to the present invention, through which the user can access the geographic information system based meteorological information to the user connected using the Internet. It can be provided.
본 발명의 비정형 격자를 통한 기상 예보 방법에 의하면, 산출된 기상데이터 와 사용자의 편의를 위해 적용한 지리정보 시스템과의 연계에 있어서, 정형화된 격자(5km×5km)의 통해 발생되었던 국지 기상 정보의 오차 범위를 줄이고, 보다 정확한 기상 정보를 사용자에게 전달할 수 있다.According to the weather forecast method through the atypical grid of the present invention, in the linkage between the calculated weather data and the geographic information system applied for the convenience of the user, the error of the local weather information generated through the standard grid (5km × 5km) It can reduce the range and deliver more accurate weather information to the user.
또한, 기상 예보 시스템(RDAPS)을 지리정보 시스템과 연계하여 관리함으로써, 원시 기상예보 정보 획득에 있어서 보다 효율적으로 관리할 수 있는 환경을 제공한다.In addition, by managing the weather forecast system (RDAPS) in conjunction with the geographic information system, it provides an environment that can be managed more efficiently in obtaining the raw weather forecast information.
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100756265B1 (en) * | 2007-05-16 | 2007-09-06 | (주)지오시스템리서치 | System and method for predicting a coastal inundation using a scenario of a storm surge |
KR100951610B1 (en) * | 2009-09-10 | 2010-04-07 | 대한민국 | A system and method for climate change impact assessment using gis |
WO2013058434A1 (en) * | 2011-10-19 | 2013-04-25 | (주)에스이랩 | Method and system for predicting heavy rain |
KR101488069B1 (en) * | 2012-11-28 | 2015-01-29 | 한국수력원자력 주식회사 | System and method for analyzing population data in order to for off-site consequence analysis |
KR101504100B1 (en) * | 2013-11-26 | 2015-03-19 | 재단법인 한국형수치예보모델개발사업단 | Physics parameterization package construction method of numerical weather prediction model using cubed-sphere horizontal grid system based on lorenz vertical discretization method and hardware device implementing the same |
KR101531364B1 (en) * | 2013-12-06 | 2015-06-24 | 대한민국 | Method for forecasting big forest fire danger and the system |
KR20160144814A (en) | 2015-06-09 | 2016-12-19 | 대한민국(기상청장) | System and method for providing a weather information based on grid |
CN106818418A (en) * | 2017-01-14 | 2017-06-13 | 厦门精图信息技术有限公司 | Urban vegetation cover wisdom managing and control system based on GIS |
CN111831635A (en) * | 2020-07-27 | 2020-10-27 | 广西科技师范学院 | Method and device for accurately extracting meteorological data |
CN114493171A (en) * | 2021-12-31 | 2022-05-13 | 国网山东省电力公司临沂供电公司 | Method and system for generating dynamic capacity increasing equipment installation site selection scheme |
KR20220077468A (en) * | 2020-12-02 | 2022-06-09 | 주식회사 케이티 | Method, server and computer program for predicting solar radiation |
-
2007
- 2007-03-05 KR KR1020070021324A patent/KR20070038058A/en not_active Application Discontinuation
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100756265B1 (en) * | 2007-05-16 | 2007-09-06 | (주)지오시스템리서치 | System and method for predicting a coastal inundation using a scenario of a storm surge |
KR100951610B1 (en) * | 2009-09-10 | 2010-04-07 | 대한민국 | A system and method for climate change impact assessment using gis |
WO2013058434A1 (en) * | 2011-10-19 | 2013-04-25 | (주)에스이랩 | Method and system for predicting heavy rain |
KR101488069B1 (en) * | 2012-11-28 | 2015-01-29 | 한국수력원자력 주식회사 | System and method for analyzing population data in order to for off-site consequence analysis |
KR101504100B1 (en) * | 2013-11-26 | 2015-03-19 | 재단법인 한국형수치예보모델개발사업단 | Physics parameterization package construction method of numerical weather prediction model using cubed-sphere horizontal grid system based on lorenz vertical discretization method and hardware device implementing the same |
KR101531364B1 (en) * | 2013-12-06 | 2015-06-24 | 대한민국 | Method for forecasting big forest fire danger and the system |
KR20160144814A (en) | 2015-06-09 | 2016-12-19 | 대한민국(기상청장) | System and method for providing a weather information based on grid |
CN106818418A (en) * | 2017-01-14 | 2017-06-13 | 厦门精图信息技术有限公司 | Urban vegetation cover wisdom managing and control system based on GIS |
CN111831635A (en) * | 2020-07-27 | 2020-10-27 | 广西科技师范学院 | Method and device for accurately extracting meteorological data |
CN111831635B (en) * | 2020-07-27 | 2023-12-22 | 广西科技师范学院 | Method and device for accurately extracting meteorological data |
KR20220077468A (en) * | 2020-12-02 | 2022-06-09 | 주식회사 케이티 | Method, server and computer program for predicting solar radiation |
CN114493171A (en) * | 2021-12-31 | 2022-05-13 | 国网山东省电力公司临沂供电公司 | Method and system for generating dynamic capacity increasing equipment installation site selection scheme |
CN114493171B (en) * | 2021-12-31 | 2023-11-28 | 国网山东省电力公司临沂供电公司 | Method and system for generating installation site selection scheme of dynamic capacity-increasing equipment |
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