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대기질 예측모델의 기상모의패턴이 자료동화효과에 미치는 영향 분석 -
분야 자연과학 > 천문학
저자 김태희 명지수 이용희 서인석 장임석
발행기관 한국대기환경학회
간행물정보 한국대기환경학회지 2019년, 한국대기환경학회지 제35권 제1호, 49page~59page(총11page)
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목차
부제 : A Study on Influence of Meteorological Patterns on Data Assimilation Effect using the Air Quality Prediction Model
Abstract
1. 서론
2. 대기질 예측모델 구성
3. 자료동화
4. 연구방법
5. 자료동화효과 분석결과
6. 요약 및 결론
References
 
 
영문초록
In this study, the surface measurements of PM2.5 are assimilated into the Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) model using the successive correction method, the cressman weighting method. The surface measurements are assimilated at model staring time (03 UTC) and the model result predicted 72 hours every day from September 2016 to August 2017. The prediction performances are measured by the daily averaged, next day after 12 hours “free” run period. And the effect of the assimilation according to weather patterns are analyzed using the empirical orthogonal function. As a result, the case that assimilates with the observations has the best performance (IOA: 0.9, R: 0.8, NMB: within ±10%). The most important meteorological factors affecting data assimilation effect are planetary boundary layer height, temperature and relative humidity in spring and summer, and the location of the pressure trough and the development of strong low pressure in autumn and winter. It was also found that compared to the model result that don’t assimilate with the observations, the data assimilation indicate the positive effects in a stable atmosphere but negative effects in the unstable atmosphere.
 
 
Empirical orthogonal function, Data assimilation, Cressman, Meteorological pattern, Air Quality prediction model
 
 
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