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국지앙상블시스템을 활용한 농경지 바람 및 강풍 예측
Prediction of Agricultural Wind and Gust Using Local Ensemble Prediction System
강정혁 ( Jung Hyuk Kang ) , 김건후 ( Geon-hu Kim ) , 김규랑 ( Kyu Rang Kim )

바람은 농업환경에 주요한 영향을 주는 기상요소이며, 강풍은 낙과, 시설물 파괴 등의 피해를 일으킨다. 본 연구는 LENS에 물리모델을 적용해서 농경지에 활용될 수 있는 저고도 풍속예측을 진행하였다. 물리모델은 LOG, POW가 사용되었고 지표 변수에 대해서는 환경부지표와 MODIS 지표를 따로 적용하였다. 농촌진흥청에서 운영하는 2022년도 3 m 고도의 바람 및 강풍 자료를 수집하고 검증을 진행하였고 결과를 산점도, 상관계수, RMSE, NRMSE, TS로 나타내었다. 풍속비교 4가지 방법의 결과에서 모델이 관측보다 더 크게 예측하고 있음을 확인할 수 있었다. 강풍 기준 값이 3 m s-1 일 때, TS 가 약 0.65 정도로 나타났다. 결과는 RMSE와 NRMSE에서는 LOG_L, LOG_M, POW_L, POW_M 순으로 좋게 나타났고 상관계수와 TS에서는 역순으로 좋게 나타났다. 이러한 결과는 정해진 강풍 기준을 추가하여, 농경지 바람 및 강풍확률 예측 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

Wind is a meteorological factor that has a significant impact on agriculture. Gust cause damage such as fruit drop and damage to facilities. In this study, low-altitude wind speed prediction was performed by applying physical models to Local Ensemble Prediction System (LENS). Logarithmic Law (LOG) and Power Law (POW) were used as the physical models, and Korea Ministry of Environment indicators and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data were applied as indicator variables. We collected and verified wind and gust data at 3m altitude in 2022 operated by the Rural Development Administration, and presented the results in scatter plot, correlation coefficient, Root Mean Square Error (RMSE), Normalized Root Mean Square Error (NRMSE), and Threat Score (TS). The LOG-applied model showed better results in wind speed, and the POW-applied model showed better results in gust.

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 결과 및 토의
적 요
감사의 글
REFERENCES
[자료제공 : 네이버학술정보]
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