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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이지원 (경북대학교) 민기홍 (경북대학교)
저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.33 No.5
발행연도
2023.11
수록면
457 - 475 (19page)

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Accurately predicting localized heavy rainfall is challenging without high-resolution mesoscale cloud information in the numerical model"s initial field, as precipitation intensity and amount vary significantly across regions. In the Korean Peninsula, the radar observation network covers the entire country, providing high-resolution data on hydrometeors which is suitable for data assimilation (DA). During the pre-processing stage, radar reflectivity is classified into hydrometeors (e.g., rain, snow, graupel) using the background temperature field. The mixing ratio of each hydrometeor is converted and inputted into a numerical model. Moreover, assimilating saturated water vapor mixing ratio and decomposing radar radial velocity into a three-dimensional wind vector improves the atmospheric dynamic field. This study presents radar DA experiments using a numerical prediction model to enhance the wind, water vapor, and hydrometeor mixing ratio information. The impact of radar DA on precipitation prediction is analyzed separately for each radar component. Assimilating radial velocity improves the dynamic field, while assimilating hydrometeor mixing ratio reduces the spin-up period in cloud microphysical processes, simulating initial precipitation growth. Assimilating water vapor mixing ratio further captures a moist atmospheric environment, maintaining continuous growth of hydrometeors, resulting in concentrated heavy rainfall. Overall, the radar DA experiment showed a 32.78% improvement in precipitation forecast accuracy compared to experiments without DA across four cases. Further research in related fields is necessary to improve predictions of mesoscale heavy rainfall in South Korea, mitigating its impact on human life and property.
#Radar data assimilation #Mesoscale rainfall #Forecast #Numerical weather prediction #High-Resolution observations

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방안 및 사례
3. 자료동화 실험 결과
4. 요약 및 결론
REFERENCES

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