KR20220040081A - Meteorological prediction apparatus and method capable of adjusting the parameters of cloud microphysics, and recorded media recording program to perform the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 구름 미세물리의 모수를 조정 가능한 기상 예측 장치, 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 구름 미세물리과정을 이용하여 기상을 예측하는 기상 예측 장치, 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to a weather forecasting apparatus and method capable of adjusting parameters of cloud microphysics, and a recording medium recording a program for performing the same, and more particularly, to a weather forecasting apparatus for predicting weather using a cloud microphysical process; It relates to a recording medium recording a method and a program for performing the same.
날씨 및 기후예측을 위한 수치 모델링에 있어 자료의 정확한 정보화 및 예측의 정확도 향상은 중요한 요인이다. 이에 따라, 정확도 향상을 위한 수많은 연구들이 이어져 오고 있으며 한국 또한 예외는 아니다. 특히 한국의 경우, 지형이 복잡하고 3면이 바다로 이루어져 해륙풍에 의해 해안지역에서 다양한 기상변화가 나타나기 때문에 정확한 기상장을 예측하기에 많은 어려움이 있다.Accurate informatization of data and improvement of prediction accuracy are important factors in numerical modeling for weather and climate prediction. Accordingly, numerous studies have been conducted to improve accuracy, and Korea is no exception. In particular, in the case of Korea, it is difficult to accurately predict the meteorological field because of its complex topography and the sea on three sides, which causes various weather changes in coastal areas due to sea winds.
수치모델은 구름 미세물리를 통해 지표에서 예단 되는 대기수상의 합을 강수량의 단위로 환산하여 격자 규모의 강수량을 예측한다. 이때, 대기수상은 구름 방울, 빗방울, 얼음, 눈송이, 싸락눈, 그리고 우박 등을 말한다. 대기수상의 특성은 수상의 밀도, 수상의 크기와 질량 간의 관계, 수상의 크기와 연직 속도 간의 관계, 그리고 수상의 수 농도 크기 분포로 결정되며, 구름 미세물리에서 미리 규정된 대기수상의 특성은 구름 미세물리 내의 세부 강수 물리과정에 영향을 미칠 뿐 아니라 지표 강수에 직접적인 영향을 주므로, 올바른 대기수상의 특성 규정은 지표 강수 예측에 중요하다.The numerical model predicts the grid-scale precipitation by converting the sum of atmospheric water predicted at the surface through cloud microphysics into a unit of precipitation. At this time, atmospheric water refers to cloud drops, raindrops, ice, snowflakes, soft snow, and hail. The properties of the atmospheric water phase are determined by the density of the water phase, the relationship between the size and mass of the water phase, the relationship between the size and the vertical velocity of the water phase, and the number concentration size distribution of the water phase. Precipitation in microphysics not only affects detailed physical processes, but also directly affects surface precipitation, so proper characterization of atmospheric water quality is important for surface precipitation prediction.
이와 관련하여, 구름 응결핵, 구름상, 그리고 비상의 수 농도 예단과 함께, 현실적인 대기수상의 크기분포를 갖는 방안인 이중모멘트 방안을 기반으로 하는 WDM6(Weather Research and Forecasting Double-Moment 6-Class)과 같은, 구름 미세물리는 전 세계적으로 많이 이용되고 있으며, 한반도의 중규모 집중 호우 시스템 모의 및 지역 규모 강수 시스템 모의에 폭넓게 활용되고 있다.In this regard, WDM6 (Weather Research and Forecasting Double-Moment 6-Class) and Likewise, cloud microphysics is widely used worldwide, and it is widely used to simulate medium-scale heavy rainfall systems on the Korean Peninsula and regional-scale precipitation systems.
그러나, 종래의 WDM6 모듈은 대기수상의 특성(대기수상의 크기와 질량 간의 관계, 크기와 연직 속도 간의 관계, 수 농도 크기 분포)을 결정하는 모수나, 충돌/병합 등과 같은 상세 미세물리 과정에서의 효율을 나타내는 모수 등이 생략되거나, 실제 물리 현상을 반영하지 못하는 값으로 설정되어 있어, 각 모수가 지표 강수에 미치는 영향을 분석하기에 최적화되어 있지 않으며, 오차 및 불확실성을 유발하는 등의 문제가 발생하기도 한다.However, the conventional WDM6 module uses parameters that determine the characteristics of atmospheric water phase (the relationship between the size and mass of the atmospheric water phase, the relationship between the size and the vertical velocity, and the number concentration size distribution), or in detailed microphysical processes such as collision/merging, etc. Because parameters indicating efficiency are omitted or set to values that do not reflect actual physical phenomena, they are not optimized to analyze the effect of each parameter on surface precipitation, and problems such as causing errors and uncertainties occur also do
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 구름 미세물리과정의 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 침착, 승화, 증발, 얼음 생성, 활성화 및 침강과 관련되어, 요구되는 다양한 모수들을 조정 가능한 기상 예측 장치, 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 제공하는 것이다.The technical problem to be solved by the present invention is a weather prediction device capable of adjusting various parameters required in relation to the binding, melting, condensation, self-conversion, deposition, sublimation, evaporation, ice formation, activation and sedimentation of cloud microphysical processes, It is to provide a method and a recording medium recording a program for performing the same.
본 발명의 일측면은, 구름 미세물리의 모수화를 수행하는 기상 예측 장치를 이용한 기상 예측 방법에 있어서, 제 1 미세물리과정에 기초하여 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 예단하는 단계; 제 2 미세물리과정에 기초하여 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 예단하는 단계; 및 상기 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비와 상기 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 이용하여 기상 예측을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.One aspect of the present invention provides a weather forecasting method using a weather forecasting device for performing parametrization of cloud microphysics, and based on a first microphysical process, water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, emergency and snow phase predicting a mixing ratio; predicting the number concentrations of cloud phase, flying, and cloud condensation nuclei based on the second microphysical process; and performing weather forecasting using the mixing ratio of the water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, emergency, and snow phase, and the number concentration of the cloud phase, emergency, and cloud condensation nuclei.
또한, 상기 제 1 미세물리과정은, 상기 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 침착, 승화, 증발, 얼음 생성, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 의해 생성되는 혼합비를 예단하도록 마련될 수 있다.In addition, the first microphysical process is, between the water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, flying and snow phase, binding, melting, condensation, self-conversion, deposition, sublimation, evaporation, ice formation, activation and sedimentation. It may be provided to predict the mixing ratio generated by the physical process represented by .
또한, 상기 제 2 미세물리과정은, 상기 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 증발, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 의해 생성되는 수 농도를 예단하도록 마련될 수 있다.In addition, the second microphysical process is generated by physical processes appearing as binding, melting, condensing, self-conversion, evaporation, activation, and sedimentation between the cloud phase, ice phase, rain phase, fly phase, snow phase, and cloud condensation nuclei. It can be provided to predict the number concentration to be.
또한, 상기 기상 예측을 수행하는 단계는, 상기 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 강수의 단위로 변환하여 지표 강수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the performing of the weather forecasting may include calculating the surface precipitation by converting the mixing ratio of the ice phase, the rain phase, the emergency phase, and the snow phase into a unit of precipitation.
또한, 상기 기상 예측을 수행하는 단계는, 상기 제 1 미세물리과정과 상기 제 2 미세물리과정에서 나타나는 대기수상의 상변화에 기초하여 대기의 온도 변화를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the performing of the weather prediction may include calculating a change in the temperature of the atmosphere based on the phase change of atmospheric water appearing in the first microphysical process and the second microphysical process.
본 발명의 다른 일측면은, 제1항 내지 제5항 중 어느 하나의 항에 따른 기상 예측 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.Another aspect of the present invention is a computer-readable recording medium in which a computer program is recorded for performing the weather prediction method according to any one of claims 1 to 5.
본 발명의 또 다른 일측면은, 제 1 미세물리과정에 기초하여 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 예단하는 혼합비 산출부; 제 2 미세물리과정에 기초하여 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 예단하는 수 농도 산출부; 및 상기 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비와 상기 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 이용하여 기상 예측을 수행하는 기상 예측부를 포함할 수 있다.Another aspect of the present invention, based on the first microphysical process, a mixing ratio calculating unit for predicting the mixing ratio of the water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, flying phase and snow phase; a number concentration calculator for predicting the number concentration of cloud phase, flight, and cloud condensation nuclei based on the second microphysical process; and a weather forecasting unit for performing weather prediction using the mixing ratio of the water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, emergency, and snow phase, and the concentration of the number of cloud phase, emergency, and cloud condensation nuclei.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 구름 미세물리의 모수를 조정 가능한 기상 예측 장치, 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 제공함으로써, 구름 미세물리과정의 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 침착, 승화, 증발, 얼음 생성, 활성화 및 침강과 관련되어, 요구되는 다양한 모수들을 조정할 수 있다.According to one aspect of the present invention described above, by providing a weather prediction apparatus and method capable of adjusting parameters of cloud microphysics and a recording medium recording a program for performing the same, binding, recording, condensation, and self-conversion of cloud microphysics processes , with respect to deposition, sublimation, evaporation, ice formation, activation and settling, various required parameters can be adjusted.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 장치의 제어블록도이다.
도2는 도1의 혼합비 산출부에서 이용되는 제 1 미세물리과정을 나타낸 개략도이다.
도3은 도1의 수 농도 산출부에서 이용되는 제 2 미세물리과정을 나타낸 개략도이다.
도4는 도2의 제 1 미세물리과정에서 온도가 영상인 경우에만 활성화되는 과정을 나타낸 개략도이다.
도5는 도2의 제 1 미세물리과정에서 온도가 영하인 경우에만 활성화되는 과정을 나타낸 개략도이다.
도6은 도3의 제 2 미세물리과정에서 온도가 영상인 경우에만 활성화되는 과정을 나타낸 개략도이다.
도7은 도3의 제 2 미세물리과정에서 온도가 영하인 경우에만 활성화되는 과정을 나타낸 개략도이다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 방법의 순서도이다.1 is a control block diagram of a weather prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a first microphysical process used in the mixing ratio calculator of FIG. 1 .
3 is a schematic diagram illustrating a second microphysical process used in the number concentration calculator of FIG. 1 .
4 is a schematic diagram illustrating a process activated only when the temperature is an image in the first microphysical process of FIG. 2 .
FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a process activated only when the temperature is below zero in the first microphysical process of FIG. 2 .
FIG. 6 is a schematic diagram illustrating a process activated only when the temperature is an image in the second microphysical process of FIG. 3 .
7 is a schematic diagram illustrating a process activated only when the temperature is below zero in the second microphysical process of FIG. 3 .
8 is a flowchart of a weather prediction method according to an embodiment of the present invention.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0012] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] Reference is made to the accompanying drawings, which show by way of illustration specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein with respect to one embodiment may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the detailed description set forth below is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all scope equivalents as those claimed. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions throughout the various aspects.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 장치의 제어블록도이다.1 is a control block diagram of a weather prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.
기상 예측 장치(100)는 WDM6(Weather Research and Forecasting model Double Momentum) 등의 기상 예측 모델에 이용되는 구름 미세물리 과정을 수행하도록 마련되는 장치일 수 있다.The
이를 위해, 기상 예측 장치(100)는 구름 미세물리의 모수를 이용하여 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비 또는 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 산출할 수 있다.To this end, the
이때, 구름 미세물리의 모수는 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 등의 속도, 질량 및 크기 간의 관계와 같이, 대기 수상의 특성을 나타내는 모수가 포함될 수 있으며, 또한, 구름 미세물리의 모수는 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 사이의 충동, 결착 등의 효율과 같이, 미세 물리과정의 효율성을 나타내는 모수가 더 포함될 수 있다.At this time, the parameters of cloud microphysics may include parameters representing the characteristics of the atmospheric water phase, such as the relationship between the velocity, mass, and size of the water vapor phase, cloud phase, ice phase, dust phase, flying phase, snow phase, and cloud condensation nuclei, etc. In addition, the parameters of cloud microphysics may further include parameters representing the efficiency of microphysical processes, such as the efficiency of water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, flying, collision, and cohesion between the snow phase and cloud condensation nuclei. .
이에 따라, 기상 예측 장치(100)는 산출된 모수, 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비 또는 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 기상 예측 모델에 입력하여, 기상 예측을 수행하거나, 또는 기상 예측 모델의 모의 실험을 수행할 수 있다.Accordingly, the
이를 위해, 기상 예측 장치(100)는 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Unit), 주 기억 장치(Main Memory Unit), 보조 기억 장치(AM: Auxiliary Memory) 및 입출력 장치(Input/Output Device) 등의 요소들 중 하나 이상의 요소들을 포함하도록 마련되는 컴퓨터, 서버 등을 통해 구현되도록 마련될 수도 있다.To this end, the
한편, 기상 예측 장치(100)에서 기상 예측을 수행하는 것은 지표에 침강하는 대기수상에 대한 지표 강수를 산출하거나, 또는, 대기의 온도 변화를 산출하는 것을 포함할 수 있다.Meanwhile, performing the weather prediction in the
기상 예측 장치(100)는 혼합비 산출부(110), 수 농도 산출부(120) 및 기상 예측부(130)를 포함할 수 있다.The
혼합비 산출부(110)는 제 1 미세물리과정에 기초하여 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 예단할 수 있다.The
여기에서, 제 1 미세물리과정은 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 침착, 승화, 증발, 얼음 생성, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 따른 혼합비를 예단하도록 마련될 수 있다.Here, the first microphysical process is represented by the water vapor phase, cloud phase, ice phase, dust phase, between the flying and snow phases, as binding, melting, condensing, self-conversion, deposition, sublimation, evaporation, ice formation, activation, and sedimentation. It may be provided to predict the mixing ratio according to the physical process.
이를 위해, 혼합비 산출부(110)는 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 예단하는 과정에서 요구되는 복수개의 모수를 입력 받을 수 있으며, 또한, 혼합비 산출부(110)는 복수개의 모수를 포함하도록 사전에 마련되는 데이터베이스로부터 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 예단하는 과정에서 요구되는 모수를 추출할 수도 있다.To this end, the
이에 따라, 혼합비 산출부(110)는 복수개의 모수를 제 1 미세물리과정에 적용할 수 있으며, 혼합비 산출부(110)는 복수개의 모수로부터 제 1 미세물리과정에 따라 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 침착, 승화, 증발, 얼음 생성, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 따른 혼합비를 예단할 수 있다.Accordingly, the mixing
이때, 혼합비 산출부(110)는 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상에 대한 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 침착, 승화, 증발, 얼음 생성, 활성화 및 침강 등의 물리과정을 복수개의 그룹으로 분류할 수 있다.At this time, the mixing
이러한 경우에, 혼합비 산출부(110)는 복수개의 그룹에 대한 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 각각 예단할 수 있다.In this case, the
예를 들어, 혼합비 산출부(110)는 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상에 대한 물리과정을 결착(Accretion)을 나타내는 제 1 그룹, 녹음(Melting)을 나타내는 제 2 그룹, 응결(Freezing)을 나타내는 제 3 그룹, 자가 전환(Autoconversion)을 나타내는 제 4 그룹, 침착, 승화 및 증발(Deposition/Sublimation and Evaporation)을 나타내는 제 5 그룹, 얼음 생성(Ice generation)을 나타내는 제 6 그룹, 응결 및 활성화(Condensation/Activation)를 나타내는 제 7 그룹 및 침강(Sedimentation)을 나타내는 제 8 그룹으로 분류할 수 있다.For example, the mixing
아래의 표1에서, 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비에 대해 8개의 그룹으로 분류된 물리과정을 확인할 수 있다.In Table 1 below, the physical processes classified into 8 groups for the mixing ratio of the water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, emergency phase and snow phase can be confirmed.
이러한 경우에, 혼합비 산출부(110)는 제 1 그룹에 대해, 싸라기상의 아이스상 결착에 의한 혼합비 생성률(Pgaci), 싸라기상의 비상 결착에 의한 혼합비 생성률(Pgacr), 싸라기상의 구름상 결착에 의한 혼합비 생성률(Pgacw), 아이스상의 비상 결착에 의한 혼합비 생성률(Piacr), 비상의 구름상 결착에 의한 혼합비 생성률(Praci), 비상의 눈상 결착에 의한 혼합비 생성률(Pracs), 비상의 구름상 결착에 의한 혼합비 생성률(Pracw), 눈상의 아이스상 결착에 의한 혼합비 생성률(Psaci), 눈상의 비상 결착에 의한 혼합비 생성률(Psacr) 및 눈상의 구름상 결착에 의한 혼합비 생성률(Psacw)을 산출할 수 있다.In this case, the mixing
또한, 혼합비 산출부(110)는 제 2 그룹에 대해, 싸라기상의 강화된 녹음에 의한 혼합비 생성률(Pgeml), 싸라기상의 녹음에 의한 혼합비 생성률(Pgmlt), 아이스상의 녹음에 의한 혼합비 생성률(Pimlt), 눈상의 강화된 녹음에 의한 혼합비 생성률(Pseml) 및 눈상의 녹음에 의한 혼합비 생성률(Psmlt)을 산출할 수 있다.In addition, the mixing
또한, 혼합비 산출부(110)는 제 3 그룹에 대해, 비상으로부터 싸라기상으로 어는 과정에 의한 혼합비 생성률(Pgfrz), 균질하게 어는 과정에 의한 혼합비 생성률(Pihmf) 및 비 균질하게 어는 과정에 의한 혼합비 생성률(Pihtf)을 산출할 수 있다.In addition, the mixing
또한, 혼합비 산출부(110)는 제 4 그룹에 대해, 눈상에서 싸라기상으로의 자가 전환에 의한 혼합비 생성률(Pgaut), 구름상으로부터 비상으로의 자가 전환에 의한 혼합비 생성률(Praut) 및 아이스상으로부터 눈상으로의 자가 전환에 의한 혼합비 생성률(Psaut)을 산출할 수 있다.In addition, the mixing
또한, 혼합비 산출부(110)는 제 5 그룹에 대해, 싸라기상의 침착 및 승화에 의한 혼합비 생성률(Pgdep), 녹는 싸라기상의 증발에 의한 혼합비 생성률(Pgevp), 비상의 증발 및 응결에 의한 혼합비 생성률(Prevp), 증발에 따른 비상에서 구름상으로 변환에 의한 혼합비 생성률(Prevprc), 눈상의 침착 및 승화에 의한 혼합비 생성률(Psdep) 및 녹는 눈상의 증발에 의한 혼합비 생성률(Psevp)을 산출할 수 있다.In addition, the mixing
또한, 혼합비 산출부(110)는 제 6 그룹에 대해, 아이스상의 침착 및 승화에 의한 혼합비 생성률(Pidep) 및 수증기상으로부터 아이스상으로의 핵화과정에 의한 혼합비 생성률(Pigen)을 산출할 수 있다.In addition, for the sixth group, the mixing
또한, 혼합비 산출부(110)는 제 7 그룹에 대해, 구름 응결핵 활성화에 의한 혼합비 생성률(Pcact) 및 구름상의 응결 및 증발에 의한 혼합비 생성률(Pcond)을 산출할 수 있다.Also, for the seventh group, the mixing
또한, 혼합비 산출부(110)는 제 8 그룹에 대해, 비상(Rain), 눈상(Snow) 및 싸라기상(Graupel)의 침강에 의한 혼합비를 산출할 수 있다.Also, the mixing
이와 관련하여, 혼합비 산출부(110)는 아래의 수학식1 내지 수학식8의 수식을 이용하여 각각의 혼합비를 산출할 수 있다.In this regard, the mixing
수학식1 내지 수학식8에서, 는 빗방울 응결 방정식에서의 상수를 의미하고, 는 열역학 항을 의미하고, 는 열역학 항을 의미하고, 는 아이스상으로부터 눈상으로의 전환 효율을 의미하고, 는 눈상으로부터 싸라기상으로의 전환 효율을 의미하고, 는 구름상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 싸라기상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 얼음상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 비상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 눈상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 빗방울 응결 방정식에서의 상수를 의미하고, 는 열역학 항을 의미하고, 는 열역학 항을 의미하고, 는 싸라기상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 얼음상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 비상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 눈상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 습윤 공기의 정압비열을 의미하고, 는 수상의 비열을 의미하고, 는 구름상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 싸라기상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 얼음상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 비상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 눈상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 수증기의 확산계수를 의미하고, 는 구름상의 직경을 의미하고, 는 얼음상의 직경을 의미하고, 는 HDC에서 정의한 얼음상의 직경을 의미하고, 는 비상의 직경을 의미하고, 는 구름상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 싸라기상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 얼음상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 비상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 눈상의 질량과 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 비상 결착 효율을 의미하고, 는 비상의 부서짐 효율을 의미하고, 는 싸라기상과 구름상 사이의 충돌/결착 효율을 의미하고, 는 싸라기상과 아이스상 사이의 충돌/결착 효율을 의미하고, 는 싸라기상과 비상 사이의 충돌/결착 효율을 의미하고, 는 얼음상의 평균속도와 혼합비의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 아이스상과 비상 사이의 충돌/결착 효율을 의미하고, 는 비상과 아이스상 사이의 충돌/결착 효율을 의미하고, 는 비상과 눈상 사이의 충돌/결착 효율을 의미하고, 는 눈상과 구름상 사이의 충돌/결착 효율을 의미하고, 는 눈상과 아이스상 사이의 충돌/결착 효율을 의미하고, 는 눈상과 비상 사이의 충돌/결착 효율을 의미하고, 는 얼음상의 속도와 밀도의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 비상의 속도와 크기의 관계를 나타내는 매개변수를 의미하고, 는 중력 가속도를 의미하고, 는 Long's 결착 커널 계수를 의미하고, 는 Long's 결착 커널 계수를 의미하고, 는 공기의 열전도율을 의미하고, 는 구름응결핵 활성화 매개변수를 의미하고, 는 결합 시 잠열을 의미하고, 는 응결 시 잠열을 의미하고, 는 구름상의 절편을 의미하고, 는 싸라기상의 절편을 의미하고, 는 비상의 절편을 의미하고, 는 눈상의 절편을 의미하고, 는 구름상의 수 농도를 의미하고, 는 구름 응결핵의 수 농도를 의미하고, 는 얼음상의 수 농도를 의미하고, 는 비상의 수 농도를 의미하고, 는 구름 응결핵의 초기 값을 의미하고, 는 혼합비를 의미하고, 는 구름상의 혼합비를 의미하고, 는 구름상의 혼합비의 임계값을 의미하고, 는 싸라기상의 혼합비를 의미하고, 는 얼음상의 혼합비를 의미하고, 는 얼음핵의 혼합비를 의미하고, 는 비상의 혼합비를 의미하고, 는 눈상의 혼합비를 의미하고, 는 얼음상의 포화 값을 의미하고, 는 눈상의 자가 전환 임계값을 의미하고, 는 구름상의 포화 값을 의미하고, 는 수증기 기체상수를 의미하고, 는 활성화된 구름 응결핵 방울의 반경을 의미하고, 는 얼음 대비 포화비를 의미하고, 는 수증기 대비 포화비를 의미하고, 는 구름 응결핵 활성화를 위한 최대 포화 값을 의미하고, 는 온도를 의미하고, 는 기준 온도를 의미하고, 는 싸라기상의 질량 가중된 침강속도를 의미하고, 는 얼음상의 질량 가중된 침강속도를 의미하고, 는 비상의 질량 가중된 침강속도를 의미하고, 는 눈상의 질량 가중된 침강속도를 의미하고, 는 싸라기상의 질량 가중된 연직평균 침강속도를 의미하고, 는 비상의 질량 가중된 연직평균 침강속도를 의미하고, 는 눈상의 질량 가중된 연직평균 침강속도를 의미하고, 는 완전한 감마 함수를 의미하고, 는 미세물리과정 적분 시간을 의미하고, 는 구름상 크기 분포의 기울기를 의미하고, 는 싸라기상 크기 분포의 기울기를 의미하고, 는 비상 크기 분포의 기울기를 의미하고, 는 눈상 크기 분포의 기울기를 의미하고, 는 구름상의 수 농도 분포의 형태를 표현하는 매개변수를 의미하고, 는 싸라기상의 수 농도 분포의 형태를 표현하는 매개변수를 의미하고, 는 비상의 수 농도 분포의 형태를 표현하는 매개변수를 의미하고, 는 눈상의 수 농도 분포의 형태를 표현하는 매개변수를 의미하고, 는 동적 점성을 의미하고, 는 원주율을 의미하고, 는 기준 상태의 공기 밀도를 의미하고, 는 공기의 밀도를 의미하고, 는 싸라기상의 밀도를 의미하고, 는 비상의 밀도를 의미하고, 는 눈상의 밀도를 의미하고, 는 구름상의 밀도를 의미한다.In Equations 1 to 8, is the constant in the raindrop condensation equation, is the thermodynamic term, is the thermodynamic term, is the conversion efficiency from the ice phase to the snow phase, means the conversion efficiency from snow phase to saragi phase, is a parameter representing the relationship between the speed and size of the cloud, is a parameter representing the relationship between the speed and size of the saragi phase, is a parameter representing the relationship between the speed and size of the ice sheet, is a parameter representing the relationship between the speed and the size of the emergency, is a parameter representing the relationship between the speed and size of the eye image, is the constant in the raindrop condensation equation, is the thermodynamic term, is the thermodynamic term, is a parameter representing the relationship between the speed and size of the saragi phase, is a parameter representing the relationship between the speed and size of the ice sheet, is a parameter representing the relationship between the speed and the size of the emergency, is a parameter representing the relationship between the speed and size of the eye image, is the static pressure specific heat of wet air, means the specific heat of the water phase, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the cloud, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the saragi phase, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the ice phase, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the flight, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the eye image, is the diffusion coefficient of water vapor, is the diameter of the cloud phase, is the diameter of the ice phase, is the diameter of the ice phase defined by the HDC, is the diameter of the flight, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the cloud, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the saragi phase, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the ice phase, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the flight, is a parameter representing the relationship between the mass and size of the eye image, means emergency locking efficiency, is the emergency breaking efficiency, is the collision/coalescing efficiency between the saragi phase and the cloud phase, is the collision/coalescing efficiency between the saragi phase and the ice phase, means the collision/coalescing efficiency between saragisang and emergency, is a parameter representing the relationship between the average speed of the ice phase and the mixing ratio, is the collision/coalescing efficiency between the ice phase and the emergency, means the collision/coalescing efficiency between the emergency and the ice phase, means the collision / binding efficiency between the emergency and the snow phase, is the collision/coalescing efficiency between the snow image and the cloud image, is the collision/coalescing efficiency between the snow phase and the ice phase, means the collision / binding efficiency between the snow phase and the emergency, is a parameter representing the relationship between the velocity and density of the ice sheet, is a parameter representing the relationship between the speed and the size of the emergency, is the gravitational acceleration, is Long's binding kernel coefficient, is Long's binding kernel coefficient, is the thermal conductivity of air, is the CCN activation parameter, is the latent heat of bonding, is the latent heat of condensation, means the intercept on the cloud, means the intercept of saragi, means the emergency intercept, means the segment of the eye, is the number concentration in the cloud, is the number concentration of cloud coagulation nuclei, is the number concentration in the ice phase, is the emergency number concentration, is the initial value of cloud condensation nuclei, is the mixing ratio, is the mixing ratio of the cloud phase, is the threshold value of the mixing ratio of the cloud phase, means the mixing ratio of saragi phase, is the mixing ratio of the ice phase, is the mixing ratio of ice cores, is the emergency mixing ratio, means the mixing ratio of the eye phase, is the saturation value of the ice phase, is the self-transition threshold of the eye, is the saturation value on the cloud, is the water vapor gas constant, is the radius of the activated CCN droplet, is the ice-to-saturation ratio, is the saturation ratio to water vapor, is the maximum saturation value for cloud coagulation nuclei activation, is the temperature, is the reference temperature, is the mass-weighted sedimentation rate of the saragi phase, is the mass-weighted sedimentation rate of the ice phase, is the emergency mass-weighted settling velocity, is the mass-weighted sedimentation velocity of the snow phase, is the mass-weighted vertical mean sedimentation velocity of the saragi phase, is the mass-weighted vertical average sedimentation velocity of the flight, is the mass-weighted vertical average sedimentation velocity of the snow phase, means the complete gamma function, is the microphysical process integration time, is the slope of the cloud-like size distribution, denotes the slope of the size distribution of Sasaragi, is the slope of the emergency size distribution, is the slope of the eye image size distribution, is a parameter expressing the shape of the number concentration distribution on the cloud, is a parameter expressing the shape of the number concentration distribution of the saragi phase, is a parameter expressing the shape of the emergency number concentration distribution, is a parameter expressing the shape of the number concentration distribution on the eye, means dynamic viscosity, is the circumference ratio, is the air density in the reference state, is the density of air, means the density of the saragi phase, is the emergency density, is the density of the eye image, is the density of the cloud phase.
이때, 수학식1 내지 수학식8에서 이용되는 변수 또는 값들은 각 수학식에서 이용되는 의미에 따라 임의의 값으로 사전에 설정될 수 있다.In this case, the variables or values used in Equations 1 to 8 may be preset to arbitrary values according to the meaning used in each Equation.
수 농도 산출부(120)는 제 2 미세물리과정에 기초하여 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 예단할 수 있다.The
여기에서, 제 2 미세물리과정은 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 증발, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 따른 수 농도를 예단하도록 마련될 수 있다.Here, the second microphysical process is the number concentration according to the physical process represented by the cloud phase, the ice phase, the rain phase, the fly phase, the snow phase, and the condensation, melting, condensation, self-conversion, evaporation, activation, and sedimentation between the cloud phase and the cloud condensation nuclei. It may be prepared to predict.
이를 위해, 수 농도 산출부(120)는 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 예단하는 과정에서 요구되는 복수개의 모수를 입력 받을 수 있으며, 또한, 수 농도 산출부(120)는 복수개의 모수를 포함하도록 사전에 마련되는 데이터베이스로부터 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 예단하는 과정에서 요구되는 모수를 추출할 수도 있다.To this end, the
이에 따라, 수 농도 산출부(120)는 복수개의 모수를 제 2 미세물리과정에 적용할 수 있으며, 수 농도 산출부(120)는 복수개의 모수로부터 제 2 미세물리과정에 따라 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 증발, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 따른 수 농도를 예단할 수 있다.Accordingly, the
이때, 수 농도 산출부(120)는 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 증발, 활성화 및 침강 등의 물리과정을 복수개의 그룹으로 분류할 수 있다.At this time, the water
이러한 경우에, 수 농도 산출부(120)는 복수개의 그룹에 대한 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 각각 예단할 수 있다.In this case, the
예를 들어, 수 농도 산출부(120)는 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵에 대한 물리과정을 결착(Accretion)을 나타내는 제 1 그룹, 녹음(Melting)을 나타내는 제 2 그룹, 응결(Freezing)을 나타내는 제 3 그룹, 자가 전환(Autoconversion)을 나타내는 제 4 그룹, 증발(Evaporation)을 나타내는 제 5 그룹, 활성화(Activation)를 나타내는 제 6 그룹 및 침강(Sedimentation)을 나타내는 제 7 그룹으로 분류할 수 있다.For example, the number
아래의 표2에서, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵에 대해 7개의 그룹으로 분류된 물리과정을 확인할 수 있다.In Table 2 below, you can check the physical processes classified into 7 groups for cloud phase, ice phase, dust phase, emergency, snow phase, and cloud condensation nuclei.
이러한 경우에, 수 농도 산출부(120)는 제 1 그룹에 대해, 구름상의 자가 포착에 의한 수 농도 생성률(Nccol), 싸라기상의 비상 결착에 의한 수 농도 생성률(Ngacr), 싸라기상의 구름상 결착에 의한 수 농도 생성률(Ngacw), 아이스상의 비상 결착에 의한 수 농도 생성률(Niacr), 비상의 구름상 결착에 의한 수 농도 생성률(Nracw), 비상의 자가 포착에 의한 수 농도 생성률 (Nrcol), 눈상의 비상 결착에 의한 수 농도 생성률(Nsacr) 및 눈상의 구름상 결착에 의한 수 농도 생성률(Nsacw)을 산출할 수 있다.In this case, for the first group, the water
또한, 수 농도 산출부(120)는 제 2 그룹에 대해, 싸라기상의 강화된 녹음에 의한 수 농도 생성률(Ngeml), 싸라기상의 녹음에 의한 수 농도 생성률(Ngmlt), 아이스상의 녹음에 의한 수 농도 생성률(Nimlt), 눈상의 강화된 녹음에 의한 수 농도 생성률(Nseml) 및 눈상의 녹음에 의한 수 농도 생성률(Nsmlt)을 산출할 수 있다.In addition, for the second group, the water
또한, 수 농도 산출부(120)는 제 3 그룹에 대해, 비상에서 싸라기상으로 어는 과정에 의한 수 농도 생성률(Ngfrz), 균질하게 어는 과정에 의한 수 농도 생성률(Nihmf) 및 비 균질하게 어는 과정에 의한 수 농도 생성률(Nihtf)을 산출할 수 있다.In addition, the water
또한, 수 농도 산출부(120)는 제 4 그룹에 대해, 구름상으로부터 비상으로의 자가 전환에 의한 수 농도 생성률(Nraut)을 산출할 수 있다.Also, the water
또한, 수 농도 산출부(120)는 제 5 그룹에 대해, 구름상의 증발에 의한 수 농도 생성률(Ncevp) 및 비상의 증발에 의한 수 농도 생성률(Nrevp)을 산출할 수 있다.Also, the
또한, 수 농도 산출부(120)는 제 6 그룹에 대해, 구름 응결핵 활성화에 의한 수 농도 생성률(Ncact)을 산출할 수 있다.In addition, the
또한, 수 농도 산출부(120)는 제 7 그룹에 대해, 비상의 침강에 의한 수 농도를 산출할 수 있다.Also, the water
이와 관련하여, 수 농도 산출부(120)는 아래의 수학식9 내지 수학식15의 수식을 이용하여 각각의 수 농도를 산출할 수 있다.In this regard, the
수학식9 내지 수학식15에서 이용되는 변수 또는 값들은 수학식1 내지 수학식8에서 이용된 변수 또는 값들과 동일한 의미로 이용될 수 있다. 이에 따라, 수학식9 내지 수학식15에서 이용되는 변수 또는 값들은 각 수학식에서 이용되는 의미에 따라 임의의 값으로 사전에 설정될 수 있다.Variables or values used in Equations 9 to 15 may have the same meaning as variables or values used in Equations 1 to 8. Accordingly, the variables or values used in Equations 9 to 15 may be preset to arbitrary values according to the meaning used in each Equation.
기상 예측부(130)는 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비와 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 이용하여 기상 예측을 수행할 수 있다.The
여기에서, 기상 예측은 지표면에 쌓이는 강수의 양을 나타내는 지표 강수를 예측하는 것일 수 있으며, 또한, 기상 예측은 대기의 온도 변화를 예측하는 것일 수 있다.Here, the weather prediction may be to predict the surface precipitation indicating the amount of precipitation accumulated on the surface of the earth, and the weather prediction may be to predict the temperature change of the atmosphere.
이와 관련하여, 기상 예측부(130)는 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 강수의 단위로 변환하여 지표 강수를 산출할 수 있다.In this regard, the
또한, 기상 예측부(130)는 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상에 대해 각각 예단된 혼합비의 합 연산을 통해 지표 강수를 산출할 수 있으며, 또한, 기상 예측부(130)는 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상에 대해 각각 예단된 혼합비에 따라 지표 강수가 매칭되도록 사전에 마련되는 데이터베이스를 이용하여 지표 강수를 산출할 수도 있다.In addition, the
한편, 기상 예측부(130)는 제 1 미세물리과정과 상기 제 2 미세물리과정에서 나타나는 대기수상의 상변화에 기초하여 대기의 온도 변화를 산출할 수 있다.Meanwhile, the
여기에서, 대기수상은 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 등을 의미할 수 있으며, 이에 따라, 상변화는 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 등의 대기 수상이 주변 대기의 열을 흡수하거나, 또는 방출하여 다른 대기 수상으로 변화하는 현상을 의미할 수 있다.Here, the atmospheric water phase may mean a water vapor phase, a cloud phase, an ice phase, a saragi phase, an emergency, a snow phase, and a cloud condensation nucleus, etc. Accordingly, the phase change is a water vapor phase, a cloud phase, an ice phase, a saragi phase, an emergency , may refer to a phenomenon in which atmospheric water phases such as snow phases and cloud condensation nuclei change into other atmospheric water phases by absorbing or releasing heat from the surrounding atmosphere.
이에 따라, 기상 예측부(130)는 대기수상의 상변화에 따라 대기수상으로부터 방출되거나, 또는, 흡수되는 열의 양을 이용하여 대기의 온도 변화를 산출할 수 있다.Accordingly, the
이때, 기상 예측부(130)는 대기 수상의 상변화에 따라 변화하는 온도가 매칭되도록 사전에 마련되는 데이터베이스를 이용하여 대기의 온도 변화를 산출할 수도 있다.In this case, the
도2는 도1의 혼합비 산출부에서 이용되는 제 1 미세물리과정을 나타낸 개략도이다.FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a first microphysical process used in the mixing ratio calculator of FIG. 1 .
도2를 참조하면, 수증기상(Water vapor), 구름상(Cloud water), 아이스상(Cloud ice), 싸라기상(Graupel), 비상(Rain) 및 눈상(Snow) 사이에서 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 침착, 승화, 증발, 얼음 생성, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정들을 확인할 수 있다.Referring to Figure 2, the water vapor phase (Water vapor), cloud phase (Cloud water), ice phase (Cloud ice), saragi phase (Graupel), rain (Rain) and snow phase (Snow) between the binding, melting, condensation, Physical processes such as self-conversion, deposition, sublimation, evaporation, ice formation, activation, and sedimentation can be identified.
이와 같이, 제 1 미세물리과정은 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 침착, 승화, 증발, 얼음 생성, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 의해 생성되는 혼합비를 예단하도록 마련될 수 있다.As such, the first microphysical process appears as water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, between the flying and snow phases, binding, melting, condensation, self-conversion, deposition, sublimation, evaporation, ice formation, activation, and sedimentation. It may be provided to predict a mixing ratio generated by a physical process.
이때, 제 1 미세물리과정은 대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정, 대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정 및 대기의 온도에 상관없이 활성화되는 과정을 포함할 수 있다.In this case, the first microphysical process may include a process of being activated when the temperature of the atmosphere is zero, a process of being activated when the temperature of the atmosphere is below zero, and a process of being activated regardless of the temperature of the atmosphere.
여기에서, 대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 높은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정은 싸라기상의 강화된 녹음(Pgeml), 녹는 싸라기상의 증발(Pgevp), 싸라기상의 녹음(Pgmlt), 아이스상의 녹음(Pimlt), 눈상의 강화된 녹음(Pseml), 녹는 눈상의 증발(Psevp) 및 눈상의 녹음(Psmlt) 등의 과정을 포함할 수 있다.Here, the process activated when the atmospheric temperature is zero can be understood as a process that is activated at a temperature higher than the freezing point of water. Melting (Pgeml), Evaporation of Melting Snow (Pgevp), Melting Snow (Pgmlt), Melting Ice (Pimlt), Enhanced Melting of Snow (Pseml), Evaporation of Melting Snow (Psevp) and Melting Snow (Psmlt) It may include processes such as
또한, 대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 낮은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정은 싸라기상의 아이스상 결착(Pgaci), 싸라기상의 비상 결착(Pgacr), 싸라기상의 구름상 결착(Pgacw), 눈상에서 싸라기상으로의 자가 전환(Pgaut), 싸라기상의 침착 및 승화(Pgdep), 비상으로부터 싸라기상으로 어는 과정(Pgfrz), 아이스상의 비상 결착(Piacr), 아이스상의 침착 및 승화(Pidep), 수증기상으로부터 아이스상으로의 핵화과정(Pigen), 균질하게 어는 과정(Pihmf), 비 균질하게 어는 과정(Pihtf), 비상의 구름상 결착(Praci), 비상의 눈상 결착(Pracs), 눈상의 아이스상 결착(Psaci), 눈상의 비상 결착(Psacr), 눈상의 구름상 결착(Psacw), 아이스상으로부터 눈상으로의 자가 전환(Psaut) 및 눈상의 침착 및 승화(Psdep) 등의 과정을 포함할 수 있다.In addition, the process activated when the atmospheric temperature is below zero can be understood as a process that is activated at a temperature lower than the freezing point of water. (Pgaci), emergency binding (Pgacr), cloud phase binding (Pgacw), self-conversion from snow to larvae (Pgaut), deposition and sublimation (Pgdep), freezing to larvae phase (Pgacw) Pgfrz), emergency binding of the ice phase (Piacr), deposition and sublimation of the ice phase (Pidep), the nucleation process from the water vapor phase to the ice phase (Pigen), the homogeneous freezing process (Pihmf), the non-homogeneous freezing process (Pihtf), Flying on cloud (Praci), flying on snow (Pracs), on ice (Psaci), on snow (Psacr), on cloud (Psacw), self from ice to snow It may include processes such as conversion (Psaut) and deposition and sublimation (Psdep) on the eye.
또한, 대기의 온도에 상관없이 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 낮은 온도와 물이 어는 점보다 높은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도에 상관없이 활성화되는 과정은 구름 응결핵 활성화(Pcact), 구름상의 응결 및 증발(Pcond), 비상의 구름상 결착(Pracw), 구름상으로부터 비상으로의 자가 전환(Praut), 비상의 증발 및 응결(Prevp) 및 증발에 따른 비상에서 구름상으로 변환(Prevprc) 등의 과정을 포함할 수 있다.In addition, the process that is activated regardless of the temperature of the atmosphere can be understood as a process that is activated at a temperature lower than the freezing point of water and higher than the freezing point of water. Condensation Nucleus Activation (Pcact), Condensation and Evaporation on Clouds (Pcond), Condensation on Clouds (Pracw) of Emergency, Self-transition from Above Clouds (Praut), Evaporation and Condensation (Prevp) of Emergency and Evaporation in Emergency It may include a process such as transformation into a cloud image (Prevprc).
이에 따라, 혼합비 산출부(110)는 제 1 미세물리과정에 기초하여 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 예단할 수 있다.Accordingly, the mixing
도3은 도1의 수 농도 산출부에서 이용되는 제 2 미세물리과정을 나타낸 개략도이다.3 is a schematic diagram illustrating a second microphysical process used in the number concentration calculator of FIG. 1 .
도3을 참조하면, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 사이에서 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 증발, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정들을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 3 , physical processes appearing as binding, melting, condensing, self-conversion, evaporation, activation, and sedimentation between cloud phase, ice phase, dust phase, emergency, snow phase, and cloud condensation nuclei can be confirmed.
이와 같이, 제 2 미세물리과정은 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 증발, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 따른 수 농도를 예단하도록 마련될 수 있다.In this way, the second microphysical process calculates the water concentration according to the physical process represented by the cloud phase, the ice phase, the rain phase, the rain phase, the snow phase, and the condensation, melting, condensation, self-conversion, evaporation, activation, and sedimentation between the snow phase and cloud condensation nuclei. It may be prepared to predict.
이때, 제 2 미세물리과정은 대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정, 대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정 및 대기의 온도에 상관없이 활성화되는 과정을 포함할 수 있다.In this case, the second microphysical process may include a process of being activated when the temperature of the atmosphere is zero, a process of being activated when the temperature of the atmosphere is below zero, and a process of being activated regardless of the temperature of the atmosphere.
여기에서, 대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 높은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정은 싸라기상의 구름상 결착(Ngacw), 싸라기상의 강화된 녹음(Ngeml), 싸라기상의 녹음(Ngmlt), 아이스상의 녹음(Nimlt), 눈상의 강화된 녹음(Nseml) 및 눈상의 녹음(Nsmlt)등의 과정을 포함할 수 있다.Here, the process activated when the atmospheric temperature is zero can be understood as a process that is activated at a temperature higher than the freezing point of water. It can include processes such as binding (Ngacw), enhanced recording of saragi (Ngeml), recording of saragi (Ngmlt), recording of ice (Nimlt), enhanced recording of snow (Nseml), and recording of snow (Nsmlt). there is.
또한, 대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 낮은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정은 싸라기상의 비상 결착(Ngacr), 아이스상의 비상 결착(Niacr), 눈상의 비상 결착(Nsacr), 눈상의 구름상 결착(Nsacw), 비상에서 싸라기상으로 어는 과정(Ngfrz), 균질하게 어는 과정(Nihmf) 및 비 균질하게 어는 과정(Nihtf)등의 과정을 포함할 수 있다.In addition, the process activated when the temperature of the atmosphere is below zero can be understood as a process that is activated at a temperature lower than the freezing point of water. Ngacr), emergency freezing on ice (Niacr), emergency freezing on snow (Nsacr), cloud formation on snow (Nsacw), freezing to glacial freezing (Ngfrz), homogeneous freezing (Nihmf) and non-homogeneous It may include a process such as a freezing process (Nihtf).
또한, 대기의 온도에 상관없이 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 낮은 온도와 물이 어는 점보다 높은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도에 상관없이 활성화되는 과정은 구름상의 자가 포착(Nccol), 비상의 구름상 결착(Nracw), 비상의 자가 포착(Nrcol), 구름상으로부터 비상으로의 자가 전환(Nraut), 구름상의 증발(Ncevp), 비상의 증발(Nrevp) 및 구름 응결핵 활성화(Ncact)등의 과정을 포함할 수 있다.In addition, the process that is activated regardless of the temperature of the atmosphere can be understood as a process that is activated at a temperature lower than the freezing point of water and higher than the freezing point of water. Self-capture of phase (Nccol), engagement on cloud (Nracw), self-capture of flight (Nrcol), self-transfer from on-cloud to emergency (Nraut), evaporation on cloud (Ncevp), evaporation of flight (Nrevp) and It may include processes such as cloud coagulation nucleus activation (Ncact).
이에 따라, 수 농도 산출부(120)는 제 2 미세물리과정에 기초하여 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 예단할 수 있다.Accordingly, the
도4는 도2의 제 1 미세물리과정에서 온도가 영상인 경우에만 활성화되는 과정을 나타낸 개략도이다.4 is a schematic diagram illustrating a process activated only when the temperature is an image in the first microphysical process of FIG. 2 .
대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 높은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정은 싸라기상의 강화된 녹음(Pgeml), 녹는 싸라기상의 증발(Pgevp), 싸라기상의 녹음(Pgmlt), 아이스상의 녹음(Pimlt), 눈상의 강화된 녹음(Pseml), 녹는 눈상의 증발(Psevp) 및 눈상의 녹음(Psmlt) 등의 과정을 포함할 수 있다.The process activated when the atmospheric temperature is zero can be understood as a process that is activated at a temperature higher than the freezing point of water. ), evaporation of melting snow (Pgevp), melting of ice (Pgmlt), melting of ice (Pimlt), enhanced melting of snow (Pseml), evaporation of melting snow (Psevp) and melting of snow (Psmlt), etc. may include
도5는 도2의 제 1 미세물리과정에서 온도가 영하인 경우에만 활성화되는 과정을 나타낸 개략도이다.FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a process activated only when the temperature is below zero in the first microphysical process of FIG. 2 .
대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 낮은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정은 싸라기상의 아이스상 결착(Pgaci), 싸라기상의 비상 결착(Pgacr), 싸라기상의 구름상 결착(Pgacw), 눈상에서 싸라기상으로의 자가 전환(Pgaut), 싸라기상의 침착 및 승화(Pgdep), 비상으로부터 싸라기상으로 어는 과정(Pgfrz), 아이스상의 비상 결착(Piacr), 아이스상의 침착 및 승화(Pidep), 수증기상으로부터 아이스상으로의 핵화과정(Pigen), 균질하게 어는 과정(Pihmf), 비 균질하게 어는 과정(Pihtf), 비상의 구름상 결착(Praci), 비상의 눈상 결착(Pracs), 눈상의 아이스상 결착(Psaci), 눈상의 비상 결착(Psacr), 눈상의 구름상 결착(Psacw), 아이스상으로부터 눈상으로의 자가 전환(Psaut) 및 눈상의 침착 및 승화(Psdep) 등의 과정을 포함할 수 있다.The process activated when the atmospheric temperature is below zero can be understood as a process that is activated at a temperature lower than the freezing point of water. ), emergency binding (Pgacr), cloud phase binding (Pgacw), self-transition from snow to larvae (Pgaut), deposition and sublimation (Pgdep), freezing process from larvae to larvae (Pgfrz) , emergency binding of the ice phase (Piacr), deposition and sublimation of the ice phase (Pidep), the nucleation process from the water vapor phase to the ice phase (Pigen), the homogeneous freezing process (Pihmf), the non-homogeneous freezing process (Pihtf), the emergency Consolidation on clouds (Praci), on snow (Pracs), on ice (Psaci), on snow (Psacr), on clouds on snow (Psacw), self-transition from ice to snow ( Psaut) and deposition and sublimation (Psdep) on the eye.
도6은 도3의 제 2 미세물리과정에서 온도가 영상인 경우에만 활성화되는 과정을 나타낸 개략도이다.FIG. 6 is a schematic diagram illustrating a process activated only when the temperature is an image in the second microphysical process of FIG. 3 .
대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 높은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도가 영상인 경우에 활성화되는 과정은 싸라기상의 구름상 결착(Ngacw), 싸라기상의 강화된 녹음(Ngeml), 싸라기상의 녹음(Ngmlt), 아이스상의 녹음(Nimlt), 눈상의 강화된 녹음(Nseml) 및 눈상의 녹음(Nsmlt)등의 과정을 포함할 수 있다.The process activated when the atmospheric temperature is zero can be understood as a process that is activated at a temperature higher than the freezing point of water. ), enhanced recording of saragi (Ngeml), recording of saragi (Ngmlt), recording of ice (Nimlt), enhanced recording of snow (Nseml), and recording of snow (Nsmlt).
도7은 도3의 제 2 미세물리과정에서 온도가 영하인 경우에만 활성화되는 과정을 나타낸 개략도이다.7 is a schematic diagram illustrating a process activated only when the temperature is below zero in the second microphysical process of FIG. 3 .
대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정은 물이 어는 점보다 낮은 온도에서 활성화되는 과정으로 이해할 수도 있으며, 이와 같은, 대기의 온도가 영하인 경우에 활성화되는 과정은 싸라기상의 비상 결착(Ngacr), 아이스상의 비상 결착(Niacr), 눈상의 비상 결착(Nsacr), 눈상의 구름상 결착(Nsacw), 비상에서 싸라기상으로 어는 과정(Ngfrz), 균질하게 어는 과정(Nihmf) 및 비 균질하게 어는 과정(Nihtf)등의 과정을 포함할 수 있다.The process activated when the atmospheric temperature is below zero can be understood as a process that is activated at a temperature lower than the freezing point of water. , emergency freezing on ice (Niacr), emergency freezing on snow (Nsacr), cloud phase on snow (Nsacw), freezing to glacial freezing (Ngfrz), homogeneous freezing (Nihmf) and non-homogeneous freezing (Nihtf) and the like may be included.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 방법의 순서도이다.8 is a flowchart of a weather prediction method according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 방법은 도 1에 도시된 기상 예측 장치(100)와 실질적으로 동일한 구성 상에서 진행되므로, 도 1의 기상 예측 장치(100)와 동일한 구성요소에 대해 동일한 도면 부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략하기로 한다.Since the weather prediction method according to an embodiment of the present invention proceeds on substantially the same configuration as the
구름 미세물리의 모수화를 수행하는 기상 예측 장치를 이용한 기상 예측 방법은 혼합비 산출부(110)가 제 1 미세물리과정에 기초하여 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 예단하는 단계, 수 농도 산출부(120)가 제 2 미세물리과정에 기초하여 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 예단하는 단계 및 기상 예측부(130)가 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비와 상기 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 이용하여 기상 예측을 수행하는 단계 등을 포함할 수 있다.In the weather prediction method using a weather prediction device that performs parameterization of cloud microphysics, the mixing
이때, 기상 예측 방법은 혼합비를 예단하는 단계와 수 농도를 예단하는 단계에서 계산되는 일부 요소를 이용하여 기상 예측을 수행할 수도 있으며, 또한, 기상 예측 방법은 혼합비를 예단하는 단계 또는 수 농도를 예단하는 단계에서 계산되는 일부 요소를 이용하여 기상 예측을 수행할 수도 있다.At this time, the weather forecasting method may perform weather forecasting using some factors calculated in the step of predicting the mixing ratio and the step of predicting the water concentration, and the weather forecasting method also predicts the mixing ratio or the number concentration. Weather prediction may also be performed using some factors calculated in the step.
이하에서는, 도8을 참조하여, 구름 미세물리의 모수화를 수행하는 기상 예측 장치를 이용한 기상 예측 방법을 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, a weather forecasting method using a weather forecasting apparatus that performs parameterization of cloud microphysics will be described in detail with reference to FIG. 8 .
기상 예측 방법은 혼합비 및 수농도의 침강 과정을 계산하여 기상 예측을 수행하는 단계(621), 온도가 영상일 때의 미세물리 과정을 계산하는 단계(622), 온도가 영하일 때의 미세물리 과정을 계산하는 단계(623), 핵화 및 응결 과정을 계산하여 기상 예측을 수행하는 단계(624) 및 반복 종료 조건을 충족하는지 판단하는 단계(625)를 포함할 수 있다.The weather prediction method includes the steps of performing weather prediction by calculating the sedimentation process of the mixing ratio and water concentration (621), calculating the microphysical process when the temperature is an image (622), the microphysical process when the temperature is below zero It may include calculating ( 623 ), performing weather prediction by calculating nucleation and condensation processes ( 624 ), and determining whether an iteration termination condition is satisfied ( 625 ).
혼합비 및 수농도의 침강 과정을 계산하여 기상 예측을 수행하는 단계(621)는 혼합비 산출부(110)에서 계산되는 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비의 침강 과정과, 수 농도 산출부(120)에서 계산되는 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도의 침강 과정의 결과에 따라, 기상 예측부(130)가 지표 강수를 산출하는 단계일 수 있다.The
온도가 영상일 때의 미세물리 과정을 계산하는 단계(622)는 혼합비 산출부(110)가 온도가 영상일 때의 제 1 미세물리과정을 이용하여 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 계산하고, 수 농도 산출부(120)가 온도가 영상일 때의 제 2 미세물리과정을 이용하여 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 계산하는 단계일 수 있다.In the
온도가 영하일 때의 미세물리 과정을 계산하는 단계(623)는 혼합비 산출부(110)가 온도가 영하일 때의 제 1 미세물리과정을 이용하여 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 계산하고, 수 농도 산출부(120)가 온도가 영하일 때의 제 2 미세물리과정을 이용하여 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 계산하는 단계일 수 있다.In the
핵화 및 응결 과정을 계산하여 기상 예측을 수행하는 단계(624)는 혼합비 산출부(110)에서 계산되는 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비의 핵화 및 응결 과정과, 수 농도 산출부(120)에서 계산되는 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도의 핵화 및 응결 과정의 결과에 따라, 기상 예측부(130)가 대기의 온도 변화를 산출하는 단계일 수 있다.The step of performing weather prediction by calculating the nucleation and condensation process (624) includes the nucleation and condensation process of the mixing ratio of the water vapor phase, cloud phase, ice phase, sand phase, emergency and snow phase calculated by the mixing
반복 종료 조건을 충족하는지 판단하는 단계(625)는 상기 서술한 기상 예측 방법의 각 단계에 대해, 사전에 설정되는 반복 종료 조건이 충족되는 경우에, 기상 예측 방법에 따른 기상 예측을 종료하는 단계일 수 있다.Determining whether the iterative end condition is satisfied ( 625 ) is a step of terminating the weather prediction according to the weather prediction method when a preset iteration end condition is satisfied for each step of the above-described weather prediction method can
여기에서, 반복 종료 조건은 혼합비 산출부(110), 수 농도 산출부(120) 및 기상 예측부(130)에서 계산되는 임의의 값이, 해당 값에 대해 사전에 설정된 임계 값에 도달하는 경우에 기상 예측을 종료하도록 설정될 수도 있다.Here, the iteration termination condition is when an arbitrary value calculated by the mixing
이와 같은, 기상 예측 방법은 어플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.Such a weather prediction method may be implemented as an application or implemented in the form of program instructions that may be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The program instructions recorded on the computer readable recording medium are specially designed and configured for the present invention, and may be known and used by those skilled in the art of computer software.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of the computer-readable recording medium include hard disks, magnetic media such as floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floppy disks. media), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules for carrying out the processing according to the present invention, and vice versa.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to the embodiments, it will be understood by those skilled in the art that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the following claims. will be able
100: 기상 예측 장치
110: 혼합비 산출부
120: 수 농도 산출부
130: 기상 예측부100: weather forecasting device
110: mixing ratio calculator
120: number concentration calculator
130: weather forecasting unit
Claims (7)
제 1 미세물리과정에 기초하여 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 예단하는 단계;
제 2 미세물리과정에 기초하여 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 예단하는 단계; 및
상기 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비와 상기 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 이용하여 기상 예측을 수행하는 단계를 포함하는, 기상 예측 방법.
A weather forecasting method using a weather forecasting device for performing parameterization of cloud microphysics, the method comprising:
Predicting a mixing ratio of a water vapor phase, a cloud phase, an ice phase, a rain phase, a flying phase, and a snow phase based on the first microphysical process;
predicting the number concentrations of cloud phase, flying, and cloud condensation nuclei based on the second microphysical process; and
A weather forecasting method comprising the step of performing weather forecasting using the mixing ratio of the water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, emergency, and snow phase, and the number concentration of the cloud phase, emergency, and cloud condensation nuclei.
상기 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 침착, 승화, 증발, 얼음 생성, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 의해 생성되는 혼합비를 예단하도록 마련되는, 기상 예측 방법.
According to claim 1, wherein the first microphysical process,
Between the water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, fly phase, and snow phase, the mixing ratio generated by physical processes represented by binding, melting, condensation, self-conversion, deposition, sublimation, evaporation, ice formation, activation and sedimentation A weather forecasting method, arranged to predict.
상기 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상, 눈상 및 구름 응결핵 사이에서, 결착, 녹음, 응결, 자가 전환, 증발, 활성화 및 침강으로 나타나는 물리과정에 의해 생성되는 수 농도를 예단하도록 마련되는, 기상 예측 방법.
According to claim 1, wherein the second microphysical process,
between the cloud phase, the ice phase, the rain phase, the fly phase, the snow phase, and the cloud condensation nuclei, provided to predict the concentration of water produced by physical processes represented by coalescence, melting, condensation, self-conversion, evaporation, activation, and sedimentation. Prediction method.
상기 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비를 강수의 단위로 변환하여 지표 강수를 산출하는 단계를 포함하는, 기상 예측 방법.
The method of claim 1, wherein performing the weather prediction comprises:
and calculating the surface precipitation by converting the mixing ratio of the ice phase, the rain phase, the emergency and the snow phase into a unit of precipitation.
상기 제 1 미세물리과정과 상기 제 2 미세물리과정에서 나타나는 대기수상의 상변화에 기초하여 대기의 온도 변화를 산출하는 단계를 포함하는, 기상 예측 방법.
The method of claim 1, wherein performing the weather prediction comprises:
and calculating a change in the temperature of the atmosphere based on the phase change of atmospheric water appearing in the first microphysical process and the second microphysical process.
A computer-readable recording medium on which a computer program is recorded for performing the weather forecasting method according to any one of claims 1 to 5.
제 2 미세물리과정에 기초하여 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 예단하는 수 농도 산출부; 및
상기 수증기상, 구름상, 아이스상, 싸라기상, 비상 및 눈상의 혼합비와 상기 구름상, 비상 및 구름 응결핵의 수 농도를 이용하여 기상 예측을 수행하는 기상 예측부를 포함하는, 기상 예측 장치.
a mixing ratio calculator for predicting a mixing ratio of a water vapor phase, a cloud phase, an ice phase, a rain phase, a flying phase, and a snow phase based on the first microphysical process;
a number concentration calculator for predicting the number concentration of cloud phase, flight, and cloud condensation nuclei based on the second microphysical process; and
and a weather forecasting unit configured to perform weather prediction using the mixing ratio of the water vapor phase, cloud phase, ice phase, rain phase, emergency, and snow phase, and the concentration of the number of cloud phase, emergency, and cloud condensation nuclei.
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117828992A (en) * | 2024-01-04 | 2024-04-05 | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) | Accurate prediction method and system for CCN number concentration with high space-time resolution |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005345212A (en) * | 2004-06-01 | 2005-12-15 | National Institute Of Information & Communication Technology | Simulation device for performing cloud observation by cloud observation radar device and its method, and cloud observation device |
KR20110082946A (en) * | 2010-01-12 | 2011-07-20 | 연세대학교 산학협력단 | Apparatus and method for estimating precipitation with cloud microphysics scheme, apparatus and method for weather forecasting, and recording medium thereof |
US20140324350A1 (en) * | 2013-04-30 | 2014-10-30 | International Business Machines Corporation | Machine Learning Approach for Analysis and Prediction of Cloud Particle Size and Shape Distribution |
US20180292826A1 (en) * | 2017-04-11 | 2018-10-11 | Defelice Thomas Peter | Intelligent systems for weather modification programs |
KR101994387B1 (en) * | 2018-08-21 | 2019-06-28 | 부경대학교 산학협력단 | System and Method for Forecasting Precipitation in Mountainous Areas using Water Vapor Weighting Blending |
-
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005345212A (en) * | 2004-06-01 | 2005-12-15 | National Institute Of Information & Communication Technology | Simulation device for performing cloud observation by cloud observation radar device and its method, and cloud observation device |
KR20110082946A (en) * | 2010-01-12 | 2011-07-20 | 연세대학교 산학협력단 | Apparatus and method for estimating precipitation with cloud microphysics scheme, apparatus and method for weather forecasting, and recording medium thereof |
US20140324350A1 (en) * | 2013-04-30 | 2014-10-30 | International Business Machines Corporation | Machine Learning Approach for Analysis and Prediction of Cloud Particle Size and Shape Distribution |
US20180292826A1 (en) * | 2017-04-11 | 2018-10-11 | Defelice Thomas Peter | Intelligent systems for weather modification programs |
KR101994387B1 (en) * | 2018-08-21 | 2019-06-28 | 부경대학교 산학협력단 | System and Method for Forecasting Precipitation in Mountainous Areas using Water Vapor Weighting Blending |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117828992A (en) * | 2024-01-04 | 2024-04-05 | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) | Accurate prediction method and system for CCN number concentration with high space-time resolution |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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E902 | Notification of reason for refusal | ||
AMND | Amendment | ||
E601 | Decision to refuse application | ||
X091 | Application refused [patent] | ||
AMND | Amendment | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
GRNT | Written decision to grant |