한반도 적설심 재분석자료의 오차 및 불확실성 평가

전현호,이슬찬,이양원,김진수,최민하 한국수자원학회 2023 한국수자원학회논문집 Vol.56 No.9

눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. Snow is an essential climate factor that affects the climate system and surface energy balance, and it also has a crucial role in water balance by providing solid water stored during the winter for spring runoff and groundwater recharge. In this study, statistical analysis of Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), and ERA5-Land snow depth data were used to evaluate the applicability in South Korea. The statistical analysis between the Automated Synoptic Observing System (ASOS) ground observation data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and the reanalysis data showed that LDAPS and ERA5-Land were highly correlated with a correlation coefficient of more than 0.69, but LDAPS showed a large error with an RMSE of 0.79 m. In the case of MERRA-2, the correlation coefficient was lower at 0.17 because the constant value was estimated continuously for some periods, which did not adequately simulate the increase and decrease trend between data. The statistical analysis of LDAPS and ASOS showed high and low performance in the nearby Gangwon Province, where the average snowfall is relatively high, and in the southern region, where the average snowfall is low, respectively. Finally, the error variance between the four independent snow depth data used in this study was calculated through triple collocation (TC), and a merged snow depth data was produced through weighting factors. The reanalyzed data showed the highest error variance in the order of LDAPS, MERRA-2, and ERA5-Land, and LDAPS was given a lower weighting factor due to its higher error variance. In addition, the spatial distribution of ERA5-Land snow depth data showed less variability, so the TC-merged snow depth data showed a similar spatial distribution to MERRA-2, which has a low spatial resolution. Considering the correlation, error, and uncertainty of the data, the ERA5-Land data is suitable for snow-related analysis in South Korea. In addition, it is expected that LDAPS data, which is highly correlated with other data but tends to be overestimated, can be actively utilized for high-resolution representation of regional and climatic diversity if appropriate corrections are performed.

기상청 국지 예보모델과 LUCY (Large scale urban consumption of energy)의 수도권 인공열 자료 비교

위지은 ( Jieun Wie ),문병권 ( Byung-kwon Moon ),변재영 ( Jae-young Byon ) 전북대학교 과학교육연구소 2020 과학과 과학교육 논문지 Vol.45 No.1

인간 활동에 따른 에너지 소비로 발생되는 인공열은 도시 기온을 직접 증가시키는 요인 중 하나다. 따라서 도시 기후의 예측성을 향상시키기 위해서는 모델에 처방되는 인공열의 신뢰도가 중요하다. 이 연구는 기상청국지 예보모델 (Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)에서 사용되는 수도권 인공열을 Large scale urban consumption of energy (LUCY) 자료와 비교하였다. LDAPS의 연평균 인공열은 2.76 W m^-2 으로서 LUCY의 55.85 W m^-2 보다 매우 낮았다. 연주기 비교에서는 LDAPS 인공열은 겨울철에 가장 높고 여름철에 가장 낮았지만, LUCY는 겨울에 가장 높았으며 봄과 가을에는 최소를 보였고 여름철에는 봄과 가을보다 높았다. LDAPS는 주중과 주말의 차이나 일주기 변동을 갖지 않는다. 반면에 LUCY 모델은 인간 활동이 활발한 주중이 주말보다 더 높았고, 하루 중에는 오후 2시부터 6시까지 높고 새벽 4시에서 5시에 가장 낮았다. 이 결과는 LDAPS에서 사용되는 인공열이 실제보다 낮게 처방돼 있으며 변동성이 올바르게 고려되지 않다는 것을 가리킨다. 따라서 LDAPS 인공열 자료를 좀 더 실제에 가깝게 갱신할 필요가 있으며, 이를 통해 수도권 도시 기후 예측성을 높일 것으로 보인다. The anthropogenic heat (AH) released from human activities contributes to urban warming. Therefore, the reliability of urban climate forecasts may depend on the accuracy of prescribed anthropogenic heat in numerical weather prediction models. This study considers the Seoul metropolitan area (SMA), and compares the AH used in the Korea Meteorological Administration (KMA) local data assimilation and prediction system (LDAPS) to that in the large scale urban consumption of energy (LUCY) model. The annual mean AH of LDAPS (2.76 Wm^-2) is much smaller than that of LUCY (55.85 Wm^-2). The annual AH cycle of LDAPS shows a winter maximum and a summer minimum, while LUCY has a bimodal distribution with one peak in winter and a smaller peak in summer. There is a lack of weekly and diurnal variability in LDAPS AH. However, AH in the LUCY model shows a minimum over weekends due to the decline in human activities on these days and variation in the diurnal cycle, with a minimum around 04-05 local standard time and a broad maximum during the afternoon. Our results indicate that the prescribed AH in LDAPS is very small and lacks the sub-monthly variability to properly simulate the influence of AH on urban climate. Further improvements in AH might help to increase the reliability of KMA LDAPS for understanding the thermal balance of the SMA.

다중규모 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 초미세먼지(PM_2.5) 분포 특성 연구: Part I - 상세 흐름 분석

박수진 ( Soo-jin Park ),최원식 ( Wonsik Choi ),김재진 ( Jae-jin Kim ) 대한원격탐사학회 2020 大韓遠隔探査學會誌 Vol.36 No.6

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다. To investigate the characteristics of detailed flows in a building-congested district, we coupled a computation fluid dynamics (CFD) model to the local data assimilation and prediction system (LDAPS), a current operational numerical weather prediction model of the Korea Meteorological Administration. For realistic numerical simulations, we used the meteorological variables such as wind speeds and directions and potential temperatures predicted by LDAPS as the initial and boundary conditions of the CFD model. We trilinearly interpolated the horizontal wind components of LDAPS to provide the initial and boudnary wind velocities to the CFD model. The trilinearly interpolated potential temperatures of LDAPS is converted to temperatures at each grid point of the CFD model. We linearly interpolated the horizontal wind components of LDAPS to provide the initial and boundary wind velocities to the CFD model. The linearly interpolated potential temperatures of LDAPS are converted to temperatures at each grid point of the CFD model. We validated the simulated wind speeds and directions against those measured at the PKNU-SONIC station. The LDAPS-CFD model reproduced similar wind directions and wind speeds measured at the PKNU-SONIC station. At 07 LST on 22 June 2020, the inflow was east-north-easterly. Flow distortion by buildings resulted in the east-south-easterly at the PKNU-SONIC station, which was the similar wind direction to the measured one. At 19 LST when the inflow was southeasterly, the LDAPS-CFD model simulated southeasterly (similar to the measured wind direction) at the PKNU-SONIC station.

토지 피복별 차등 가열이 도시 지역의 흐름과 기온에 미치는 영향

박수진 ( Soo-jin Park ),최소희 ( So-hee Choi ),강정은 ( Jung-eun Kang ),김동주 ( Dong-ju Kim ),문다솜 ( Da-som Moon ),최원식 ( Wonsik Choi ),김재진 ( Jae-jin Kim ),이영곤 ( Young-gon Lee ) 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.6

본 연구에서는 기상청 현업 국지기상모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)과 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모델을 접합하여, 서울 종로구 송월동에 위치한 지동기상관측소(서울 ASOS) 주변 지역의 기상 환경을 분석하였다. 토지 피복별 차등 가열이 도시 지역의 대기 흐름과 기온에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 시간 변화에 따른 토지 피복별 지표면 온도와 그림자 영역에 대한 지표면 온도 감소 효과를 고려하였다. LDAPS 모델은 상세한 건물, 지형, 지표면 가열 효과를 고려하지 못하기 때문에, 풍속을 과대모의 하고 기온을 과소 모의하였다. 건물과 지형의 마찰 효과와 태양 복사에 의한 지표면 가열을 고려할 수 있는 LDAPS-CFD 접합 모델은 서울 ASOS 지점의 관측 풍속과 유사한 풍속을 모의하였고, 관측 기온을 잘 재현하였다. 주로 동풍이 부는 오전 시간대에는 LDAPS-CFD 접합 모델 또한 기온을 과소모의 하였는데, 이는 서울 ASOS 지점의 풍상측(동쪽)에 위치한 경희궁 주변 지역에 주로 수목이 분포하고 있고, 표면 온도가 상대적으로 낮기 때문인 것으로 판단된다. 그러나, 주로 남동풍 계열의 바람이 부는 오후 시간대에는 풍상측에 위치한 건물의 표면 가열의 효과로 인해 서울 ASOS 지점의 관측 기온을 상대적으로 잘 모의하였다. In this study, the effects of differential heating by land-use types on flow and air temperature at an Seoul Automated Synoptic Observing Systems (ASOS) located at Songwol-dong, Jongno-gu, Seoul was analyzed. For this, a computation fluid dynamics (CFD) model was coupled to the local data assimilation and prediction system (LDAPS) for reflecting the local meteorological characteristics at the boundaries of the CFD model domain. Time variation of temperatures on solid surfaces was calculated using observation data at El-Oued, Algeria of which latitude is similar to that of the target area. Considering land-use type and shadow, surface temperatures were prescribed in the LDAPS-CFD coupled model. The LDAPS overestimated wind speeds and underestimated air temperature compared to the observations. However, a coupled LDAPS-CFD model relatively well reproduced the observed wind speeds and air temperature, considering complicated flows and surface temperatures in the urban area. In the morning when the easterly was dominant around the target area, both the LDAPS and coupled LDAPS-CFD model underestimated the observed temperatures at the Seoul ASOS. This is because the Kyunghee Palace located at the upwind region was composed of green area and its surface temperature was relatively low. However, in the afternoon when the southeasterly was dominant, the LDAPS still underestimated, on the while, the coupled LDAPS-CFD model well reproduced the observed temperatures at the Seoul ASOS by considering the building-surface heating.

LASSO 기반 최고기온 예측 MOS 모델 개발

윤동혁,김경민,차동현,이명인,민기홍,임정호,조동진 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.4

본 연구에서는 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) 기법을 기반으로 하여 대한민국 여름철 다음날 최고기온을 예측하는 Model Output Statistics (MOS) 모델을 개발하였다. MOS의 입력자료로는 두 가지의 다른 수평 해상도를 갖는 기상청 수치예보모델 (Global Data Assimilation and Prediction System, GDAPS; Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 기상예측장과 225개의 Automated Surface Observing System 및 Automated Weather Station 지점에서 관측된 최고온도가 사용되었으며, 2015년부터 2018년 7, 8월을 회귀 모델 최적화를 위한 훈련 기간, 2019년 7,8월을 검증 기간으로 설정하였다. 검증 기간에 수행된 hind-cast 결과, 예보지점 대부분에서 수치예보모델보다 최고기온 예측 정확도가 크게 향상되었다. 그러나, LDAPS의 최고기온 예측 성능이 GDAPS 보다 더 좋았음에도 불구하고, LDAPS를 입력자료로 사용한 MOS 모델(LDAPS-based MOS, LMOS)의 최고이온 예측 성능이 오히려 GDAPS 기반 MOS 모델 (GDAPS-based MOS, GMOS) 보다 좋지 않았다. 분석 결과, 이러한 경향은 LDAPS의 최고기온 예측 성능이 평소보다 더 좋았을 때 (즉, 양의 무작위 오차가 발생하였을 때) 두드러졌음을 확인하였다. 실제로 훈련 기간 대부분에서 LDAPS의 최고기온 무작위 오차가 GDAPS 보다 더 컸으며, 특히 양의 무작위 오차가 발생한 경우 회귀 결과 오히려 그 오차가 더 커지는 경향이 존재하였다. 추가로 GDAPS와 LDAPS를 모두 입력자료로 사용한 MOS 모델을 개발하여 분석한 결과, LMOS에서 예보인자로 사용되었던 LDAPS의 예측 변수 일부가 GDAPS의 것으로 대체되면서 예측 성능이 다소 향상되었다. 이는 최고온도 외에도 다른 기상변수가 LMOS 예측 성능 저하에 영향을 끼쳤음을 의미한다. 결론적으로 본 연구결과는 수치모델의 모의 결과를 평가하거나 통계적으로 상세화할 때 모델의 오차를 체계오차와 무작위오차로 구분하여 조사할 필요가 있음을 시사한다.

다중규모 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 초미세먼지(PM_2.5) 분포 특성 연구: Part II - 도로 배출 영향

박수진 ( Soo-jin Park ),최원식 ( Wonsik Choi ),김재진 ( Jae-jin Kim ) 대한원격탐사학회 2020 大韓遠隔探査學會誌 Vol.36 No.6

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM_2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM_2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM_2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM_2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM_2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM_2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM_2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM_2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM_2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM_2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM_2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM_2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합 모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM_2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다. In this study, we coupled a computation fluid dynamics (CFD) model to the local data assimilation and prediction system (LDAPS), a current operational numerical weather prediction model of the Korea Meteorological Administration. We investigated the characteristics of fine particulate matter (PM_2.5) distributions in a building-congested district. To analyze the effects of road emission on the PM_2.5 concentrations, we calculated road emissions based on the monthly, daily, and hourly emission factors and the total amount of PM_2.5 emissions established from the Clean Air Policy Support System (CAPSS) of the Ministry of Environment. We validated the simulated PM_2.5 concentrations against those measured at the PKNU-AQ Sensor stations. In the cases of no road emission, the LDAPS-CFD model underestimated the PM_2.5 concentrations measured at the PKNU-AQ Sensor stations. The LDAPSCFD model improved the PM_2.5 concentration predictions by considering road emission. At 07 and 19 LST on 22 June 2020, the southerly wind was dominant at the target area. The PM_2.5 distribution at 07 LST were similar to that at 19 LST. The simulated PM_2.5 concentrations were significantly affected by the road emissions at the roadside but not significantly at the building roof. In the road-emission case, the PM_2.5 concentration was high at the north (wind speeds were weak) and west roads (a long street canyon). The PM_2.5 concentration was low in the east road where the building density was relatively low.

한-일 단기 수치예보자료를 이용한 강우 및 홍수 예측 성능 비교

유완식,윤성심,최미경,정관수 한국수자원학회 2017 한국수자원학회논문집 Vol.50 No.8

본 연구에서는 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하여 태풍 및 정체 전선 등 3개의 강우사상과 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교․ 검토하였다. 강우예측 정확도 평가 결과, LDAPS와 MSM 모두 태풍 사상과 같은 광역적인 예측에 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 국지적으로 발생하는 강우사상의 경우 예측 오차가 많이 발생하는 것으로 나타났다. 홍수예측 정확도 평가 결과, 선행시간이 증가함에 따라 점점 예측 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, LDAPS와 MSM 모두 기상 및 수자원간의 연계를 통하여 강우 및 홍수 예측 분야에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. This study evaluated the accuracy of rainfall and flood forecasts in Sancheong basin with three rainfall events such as typhoon and stationary front by using LDAPS provided by Korea Meteorological Agency and MSM provided by Japan Meteorological Agency. In the rainfall forecast result, both LDAPS and MSM showed high forecast accuracy for wide-area prediction such as typhoon event, but local-area prediction such as stationary front has a limit to quantitative precipitation forecast (QPF). In the flood forecast result, the forecast accuracy was improved with the increase of the lead time, and it showed the possibility of LDAPS and MSM in the field of rainfall and flood forecast by linking meteorology and water resources.

ICE-POP 2018기간 동계집중관측자료를 활용한 국지수치모델(LDAPS)의 행성경계층고도 검증

인소라(So-Ra In),남형구(Hyoung-Gu Nam),이진화(Jin-Hwa Lee),박창근(Chang-Geun Park),심재관(Jae-Kwan Shim),김백조(Baek-Jo Kim) 한국기상학회 2018 대기 Vol.28 No.4

Planetary boundary layer height (PBLH), produced by the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), was verified using RawinSonde (RS) data obtained from observation at Daegwallyeong (DGW) and Sokcho (SCW) during the International Collaborative Experiments for Pyeongchang 2018 Olympic and Paralympic winter games (ICE-POP 2018). The PBLH was calculated using RS data by applying the bulk Richardson number and the parcel method. This calculated PBLH was then compared to the values produced by LDAPS. The PBLH simulations for DGW and SCW were generally underestimation. However, the PBLH was an overestimation from surface to 200 m and 450 m at DGW and SCW, respectively; this result of model’s failure to correctly simulate the Surface Boundary Layer (SBL) and the Mixing Layer (ML) as the PBLH. When the accuracy of the PBLH simulation is low, large errors are seen in the mid- and low-level humidity. The highest frequencies of Planetary boundary layer (PBL) types, calculated by the LDAPS at DGW and SCW, were presented as types Ι and II, respectively. Analysis of meteorological factors according to the PBL types indicate that the PBLH of the existing stratocumulus were overestimated when the mid- and low-level humidity errors were large. If the instabilities of the surface and vertical mixing into clouds are considered important factors affecting the estimation of PBLH into model, then mid- and low-level humidity should also be considered important factors influencing PBLH simulation performance.

LDAPS-MORUSES 모델의 수도권 도시 파라미터 민감도 실험

위지은,홍선옥,변재영,문병권 한국기상학회 2019 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2019 No.10

LDAPS-CFD 모델을 이용한 서울시 구단위 지역 상세 열환경 분포 특성 분석

문다솜,김재진,박수진 한국기상학회 2020 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2020 No.10