Daily Long Range Prediction of Precipitation and Temperature for 30 days using Quantitative Precipitation-Temperature Forecasting System

Abstract

최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화와 이상기후로 인해 호우와 태풍 등 악기상의 발생빈도 증가와 그에 따른 홍수피해도 뚜렷하다. 특히 지형이 복잡한 우리나라는 여름철의 국지성 강수특성 변화로 인해 효율적인 물관리가 어려운 실정이다. 현재 우리나라의 수자원확보 및 활용을 위해 이용되는 가능한 기상정보는 순별, 월별 예보, 12시간 마다 생성되는 6시간 간격의 30 km 간격의 단기수치예보의 정량적 강수자료이다. 하지만 월별 유역별 수자원 관리를 위해서는 최소 일강수와 온도의 월단위 시계열이 필요하다. 따라서 이러한 악기상의 피해를 최소화하고 효율적인 물관리를 위해 통계적 그리고 수치적 방법을 이용한 월단위 정량적 일강수-온도 예측 시스템을 구축하였다. 1개월 강수량 시계열 예측에 대한 신뢰도를 평가하기 위해서 2009년 6월부터 8월까지 3개월간 예측된 강수와 온도를 검증하였다. 관측강수와 온도와 비교 한 것은 기상청의 1개월 예보 전망을 따라 일강수량 예보가 변경된 통계적 기법의 일강수 (SM), 통계적 기법의 순수의사 결정에 따른 일강수 (SM2), 정량적 강수 진단 기법을 이용한 일강수 (QPTM)이다. 총 58개 지점 중에서 67 %의 지점에서 SM2가 SM 보다 관측값에 가까웠다. 특히 거제, 고흥, 장흥의 3개 지점에서 비교한 결과 SM2가 SM과 같거나 SM보다 강수량 예측이 향상되었다. 30일 예보 중에서 처음 10일 동안의 대기현상을 수치적으로 진단한 후 지형성 강수를 QPTM으로 보정했을 때, QPTM 역시 SM보다 정확도가 향상되었다. 특히 거제, 고흥, 장흥의 3개 지점에서 비교한 결과 모든 경우에서 QPTM이 SM보다 정확도가 향상된 강수량을 예측했다. 또한 QPTM을 SM2와 비교한 결과에서도 거제 지점의 7월 상순을 제외하고는 QPTM이 SM2보다 관측값에 매우 가까웠다. QPTM으로 예측한 온도는 AWS에 대하여 GME와 비교하였으며, 그 결과 10일에 대하여 약 84 % 정도가 QPTM이 GME보다 관측값에 가까움을 보였다.