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KLAPS 분석장과 집중호우 시의 지상강수량 자료를 구축하는 단계; 상기 KLAPS 분석장으로부터 집중호우 발생지점의 연직 기상자료를 추출하는 단계; 상기 연직 기상자료에서 추출된 복수의 기상변수의 값과 상기 집중호우 시의 지상 강수량의 변화를 비교하여 집중호우와 연관된 기상변수를 집중호우 예측을 위한 예측변수로 결정하는 단계; 상기 예측변수의 변동 특성 및 정량적인 값들을 산출하는 단계; 및 산출된 상기 변동 특성 및 정량적인 값들에 기초하여 상기 예측변수에 대한 경계조건을 설정하는 단계;를 포함하는 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 경계조건을 설정하는 단계는, 상기 정량적인 값들에 대한 분포 및 발생 확률에 관한 통계 기법을 적용하여 예측변수들에 대한 경계조건을 각각 설정하는 단계;를 포함하는, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 KLAPS 분석장은, 초단기 기상분석 및 예측시스템(Korea Local Analysis and Prediction System, KLAPS) 기반으로 한반도 중심의 공간영역에 대해 기상자료를 재생산한 것으로, 한반도를 중심으로 사각형의 공간 영역에 하나의 층이 235 × 283의 수평 격자로 구성되어 있으며, 기상변수에 따라 1 ~ 23개의 연직 층으로 구성된 3차원 자료이고, 상기 KLAPS 분석장에서 산출되는 상기 기상변수는 기온, 습도, 바람, 기압, 강수량, 비습, 구름에 관한 정보를 포함하는 총 46 종류의 자료를 생산하는, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 지상강수량 자료는 집중호우 사례에 대한 지상강수량 자료를 얻기 위하여 기상청에서 운영중인 AWS(Automatic Weather Station) 자료로부터 추출되는, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 기상수치모델에서 기상 예측 결과물을 수집하는 단계; 수집된 상기 예측 결과물에서 격자별로 상기 예측변수를 추출하는 단계; 각각의 격자에 대한 상기 예측변수에 대해 상기 경계조건을 설정하는 단계; 및 상기 기상수치모델의 예측변수를 격자별로 모니터링하여 상기 예측변수의 값 및 상기 경계조건에 기초하여 집중호우 발생 예상지역을 판별하는 단계;를 더 포함하는, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 기상수치모델은, KLAPS, ASAPS(Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System) 또는 UM(Unified Model)인, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 방법
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하드웨어와 결합되어 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 기재된 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 방법의 각 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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KLAPS 분석장과 집중호우 시의 지상강수량 자료를 구축하는 모듈; 상기 KLAPS 분석장으로부터 집중호우 발생지점의 연직 기상자료를 추출하는 모듈; 상기 연직 기상자료에서 추출된 복수의 기상변수의 값과 상기 집중호우 시의 지상 강수량의 변화를 비교하여 집중호우와 연관된 기상변수를 집중호우 예측을 위한 예측변수로 결정하는 모듈; 상기 예측변수의 변동 특성 및 정량적인 값들을 산출하는 모듈; 및 산출된 상기 변동 특성 및 정량적인 값들에 기초하여 상기 예측변수에 대한 경계조건을 설정하는 모듈;을 포함하는 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 시스템
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제 8 항에 있어서, 상기 경계조건을 설정하는 모듈는, 상기 정량적인 값들에 대한 분포 및 발생 확률에 관한 통계 기법을 적용하여 예측변수들에 대한 경계조건을 각각 설정하는 모듈;을 포함하는, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 시스템
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제 8 항에 있어서, 상기 KLAPS 분석장은, 초단기 기상분석 및 예측시스템(Korea Local Analysis and Prediction System, KLAPS) 기반으로 한반도 중심의 공간영역에 대해 기상자료를 재생산한 것으로, 한반도를 중심으로 사각형의 공간 영역에 하나의 층이 235 × 283의 수평 격자로 구성되어 있으며, 기상변수에 따라 1 ~ 23개의 연직 층으로 구성된 3차원 자료이고, 상기 KLAPS 분석장에서 산출되는 상기 기상변수는 기온, 습도, 바람, 기압, 강수량, 비습, 구름에 관한 정보를 포함하는 총 46 종류의 자료를 생산하는, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 시스템
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제 8 항에 있어서, 지상강수량 자료는 집중호우 사례에 대한 지상강수량 자료를 얻기 위하여 기상청에서 운영중인 AWS(Automatic Weather Station) 자료로부터 추출되는, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 시스템
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제 8 항에 있어서, 기상수치모델에서 기상 예측 결과물을 수집하는 모듈; 수집된 상기 예측 결과물에서 격자별로 상기 예측변수를 추출하는 모듈; 각각의 격자에 대한 상기 예측변수에 대해 상기 경계조건을 설정하는 모듈; 및 상기 기상수치모델의 예측변수를 격자별로 모니터링하여 상기 예측변수의 값 및 상기 경계조건에 기초하여 집중호우 발생 예상지역을 판별하는 모듈;을 더 포함하는, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 시스템
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제 8 항에 있어서, 상기 기상수치모델은, KLAPS, ASAPS(Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System) 또는 UM(Unified Model)인, 예측변수를 이용한 집중호우 사전 예측 시스템
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