고해상도 기상수치모델 예측정보를 활용한 남한의 일사 편차보정 모형 개발

정형세; 이상삼; 이용희; 서윤암

doi:10.5391/JKIIS.2023.33.2.162

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정형세 (국립기상과학원) 이상삼 (국립기상과학원) 이용희 (국립기상과학원) 서윤암 (제주대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제33권 제2호

발행연도: 2023.4

수록면: 162 - 172 (11page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2023.33.2.162

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본 논문은 한반도의 고해상도 태양광 자원 예측의 실시간 편차 보정에 대한 연구를 수행하였다. 공간해상도 100m의 예측은 국지예보시스템(LDAPS) 기반 기상청 규모상세화 체계(KMAP)를 이용하였다. KMAP의 예측 정보의 정확도를 높이기 위해 2차 후처리는 슬라이딩 윈도우 기법을 이용한 머신러닝(랜덤 포레스트) 기반 실시간 편차 보정 모델을 사용하였다. 2차 후처리 모델은 KMAP의 T+00부터 T+36시간까지의 예측자료를 보정하고, 특히 초단기(T+00 ∼ T+06) 보정에서는 COMS 위성을 사용하였다. 2차 후처리 모델의 성능 평가결과 편차 보정 전 예측 대비 예측 오차가 20% 감소하였으며, COMS를 이용한 단기 시간보정은 COMS를 사용하지 않은 경우보다 우수한 것으로 나타났다. 그러나 편차보정은 700 W m⁻² 이하인 구간에서만 효과를 보였으며, 이는 2차 후처리 모델이 KMAP의 큰 양의 편향을 과도하게 보정하는 경향과 관련이 있는 것으로 분석되었다.

#편차보정 #규모상세화 #고해상도 #기계학습 #랜덤포레스트 #Bias correction #Downscaling #High-resolution #Machine learning #Random forest

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