박선기 교수

<장기 기후변화로 야기되는 지역 환경/기상이변의 예측 및 기후변화 대응에 따른 미래 정보 확산>

연구분야

<수치모델링, 머신러닝, 자료동화, 중규모기상예측>

세부연구주제

Figure 1. Moisture experiment results considering terrain change.

  1. 동해풍에 의한 지형효과 (영동 지방의 해륙풍 및 산곡풍 ideal 실험)

  • 동해안의 복잡한 산악 지형을 반영한 ideal 실험을 통해 해륙풍과 산곡풍의 지형 및 수분 민감도를 확인하고, 바람장 변화와 지형성 강수의 특성 파악

  • 지형 높이 변화에 따라 해풍의 내륙 침투 정도가 달라지며, 이로 인해 곡풍의 강도가 달라지는 등 지형이 바람에 미치는 영향을 확인

  • 이러한 풍향 풍속의 변화는 지형성 강수의 형성에도 영향을 미쳐 지형 높이 변화에 따라 강수가 발생하는 지역이 달라짐을 확인

2. 대기질 예측 향상을 위한 위성 자료 동화 연구

Figure 2. The AOD innovations in the OMI (a and b) and GOCI (c) observation space valid at 0600 UTC on 13 May 2011 (from Lee et al., 2017).

  • 자료 동화는 수치 모델에 관측 자료를 이용하여 최적의 초기 조건을 생성하는 과정

  • 앙상블 방법과 변분법을 동시에 사용하는 하이브리드 자료 동화 방법을 사용하여 대기질 예측을 개선하는 연구

  • 위성에서 관측한 AOD를 사용하여 대기질 모델의 초기 조건을 개선한 결과 예측 오차가 최대 21.6% 감소

Figure 3. Schematic diagram of ensemble spread. (a) underestimation of model uncertainty. (b) optimal ensemble spread.

3. 확률적 섭동 모수화 연구

  • 확률적 섭동 모수화 방안(Stochastic perturbation scheme)은 통계적 기법에 기반한 섭동을 모델 적분 과정에 추가, 앙상블끼리의 차이를 유지하여 앙상블 예측 모델의 불확실성을 개선하는 방법이다.

  • 예. WRF 모델 해수면 온도에 확률적 섭동 모수화 적용을 통해 해수면의 현열과 잠열의 변화를 유도하여 대류권 하층의 모델 오차 정보를 개선할 수 있음

4. 자료 동화와 유전 알고리즘 접목 연구

Figure 4. Schematic diagram for coupled system of stochastic perturbation scheme and genetic algorithm.

  • 유전 알고리즘은 적자 생존에 의한 진화에 기반하여 만들어진 탐색 알고리즘이다.

  • 변분 자료동화 방법의 비용 함수 최소화 과정 및 앙상블 자료 동화 방법의 앙상블 오차 조정에 유전 알고리즘을 이용할 수 있음

  • 확률적 섭동 모수화의 적절한 난수 생성 모수 조합 선정 단계에 마이크로 유전 알고리즘 적용 예정

5. PCA를 이용한 동해 기류 사례 분석 및 종관기상패턴 분류

Figure 5. Diagram of PCA and K-mean clustering process.

  • 동해 기류를 유발하는 종관기상패턴을 시간의 흐름에 따라 분석하기 위해 시간 변수를 사용하는 T-mode PCA를 사용하여 동해 기류로 인한 일반 강설 사례의 80%를 설명할 수 있는 5개의 PC축을 선정

  • K-mean clustering을 사용하여 동해 기류로 인해 눈이 내리는 6개의 종관기상패턴 분류

  • 패턴 분류를 통해 대설을 유발하는 종관기상패턴을 확인

6. 산사태 발생 예측 연구

  • 강우, 토양, 토양수분 등의 조건 기반 산사태 조기경보시스템 및 산사태 유발 특성 연구

  • 춘천 지역을 대상으로 Frequency ratio 방법과 Evidential belief function(EBF) 방법으로 민감성 모델 구축

Figure 6. Decision tree diagram of rainfall criteria for landslides.

  • 의사결정나무(Decision tree)와 랜덤 포레스트(Random forest) 방법을 활용한 파일럿 테스트에서 각각 0.996, 0.998의 정확도를 보임

7. 기상용어 제안: 동해기류 (동해풍)

  • 우리나라 동해안(영동 지방)에 호우나 폭설 등의 특이 기상을 유발하는 "동풍"을 고유명사인 "동해기류" 또는 "동해풍"으로 표기하는 새로운 기상용어를 제안함(박선기, 2018).

  • 동해안의 지형과 동해로부터 유입되는 습윤한 동풍계열의 바람이 복합적으로 작용하여 국지적으로 발생하는 특이기상임에도 불구하고 일반명사인 "동풍(Easterly)"으로 표현하여 우리나라 영동 지방에서만 일어나는 특이기상의 중요성을 희석시키고 있음

  • 따라서 일반명사인 "동풍"보다는 "동해로부터 한국으로 유입하는 바람"이란 의미의 "동해기류"/"동해풍"이라는 고유명사로 정확한 의미를 부여할 것을 제안함.

  • 영문으로는 "Korea easterlies"와 그의 준말인 "Kor'easterlies"로 표기할 것을 제안하고, 유수한 국제학술지에 "Donghae-poong"과 "Kor'easterlies" 용어를 소개함(Park and Park, 2020).

박선기, 2018: 영동지방 동풍과 동해선풍에 대한 용어적 고찰 및 제언. 2018년 한국기상학회 가을학술대회 초록집

Park, S. K. and S. Park, 2020: On a flood-producing coastal mesoscale convective storm associated with the Kor'easterlies: Multi-data analyses using remotely-sensed and in-situ observations and storm-scale model simulations. Remote Sensing, 12, 1532, doi:10.3390/rs12091532.