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--- 수치모델:단중기모델:통합모델_um [2024/05/22 02:31] – kaishoo
+++ 수치모델:단중기모델:통합모델_um [2026/04/17 05:37] (현재) – admin
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 ======  통합모델(UM)  ======
-===== 1.1. 개요 =====
+[[수치모델:단중기모델:통합모델_um#4. 활용방안|{{:wiki:활용방안클릭.png?linkonly250|}}]]
+===== 1. 개요 =====
 영국 통합모델 기반으로 되어 있는 UM 전지구 예보모델은 수평으로 2560 × 1920개 격자(N1280)로 구성되어 약 10㎞의 해상도를 가지며, 연직으로 약 80㎞ 고도까지 70층으로 구성되어있습니다. 수평으로 Arakawa-C 격자를, 연직으로 Charney-Phillips 방식을 채택하고 있습니다.
 UM 전지구 예보모델의 경우, 00UTC, 12UTC에는 288시간 예측을 수행하고, 06UTC, 18UTC에는 87시간 예측을 수행합니다.
-===== 1.2. 모델 해상도 =====
+== 현업 수치예보 시스템 운영현황(2022년 12월 기준) ==
-==== 1.2.1. 공간 해상도 ====
+{{현업수치예보시스템운영현황.png?nolink700}}
-수치모델은 한정된 컴퓨터 자원을 이용하여야 하고 현재 관측시스템의 관측 한계 때문에 무제한으로 작게 분해하여 모의할 수 없습니다.
-여기서 공간해상도란 대기를 컴퓨터 계산에 적합하게 나타내는 격자점과 격자점 사이의 거리 즉, 격자점이 대표하는 공간규모(수백m~수백㎞)로 이해할 수 있으며 이를 수평해상도라 합니다. 격자점 사이의 거리가 짧을수록 수치모델이 모의할 수 있는 기상현상의 규모도 작아집니다.
+위 그림은 기상청이 운영하고 있는 주요 수치예보시스템 구성을 요약 한 것으로 2020년 4월부터 현업 운영 중인 한국형수치예보모델(KIM)의 안정적 성능 확보까지 기존 통합모델
+기반의 수치예보시스템과 병행 운영 중입니다. 또한, 전지구예보모델인 한국형수치예보모델의
+현업 운영에 따른 연계모델(앙상블, 국지, 응용모델 등)들의 순차 개발이 진행 중에 있습니다.
-일반적으로 모델의 해상도는 사용가능한 컴퓨터의 성능, 모델이 모의할 영역의 크기, 모델이 모의하고자 하는 가장 작은 기상현상의 규모 등에 의해 결정됩니다. 즉, 컴퓨터의 성능이 우수할수록, 모의영역이 작을수록 그리고 모의하고자 하는 현상의 크기가 작을수록 고해상도로 구성하게 됩니다.
+== [표] 기상청 수치예보 시스템 운영 현황(2022년 12월 31일 기준) ==
+^시스템(모델)^^수평분해능(연직총수)^운영횟수/일^예측기간^목적^
+|전지구(GDAPS)|전지구예보시스템(KIM NE360 NP3)|12km(91층)|4회|12일(00,12UTC)\\ /87시간(06,18UTC)|대상:전지구 날씨 예측\\ 용도: 동네예보, 중기예보|
+|:::|전지구예보시스템(UM N1280 L70)|10km(70층)|:::|:::|:::|
+|지역(RDAPS)|지역예보시스템(KIM 3kmL40)|3km(40층)|4회|72시간|대상: 동아시아 날씨 예측\\ 용도:동네예보|
+|국지(LDAPS)|국지예보시스템(UM 1.5km L70)|1.5km(70층)|4회|48시간|대상:한반도 날씨 예측\\ 용도:동네예보|
+|초단기(KLAPS)|초단기 배경예측(UM-KLBG)|5km(40층)|4회|36시간|대상: 한반도 영역\\ 용도: 초단기예보모델의 배경장 생성|
+|:::|초단기 분석(UM-KL05)|5km(22층)|144회| - | 대상: 한반도 영역\\ 용도: 3차원 분석/예측 생산|
+|:::|초단기 예측(UM-KLFS)|5km(40층)|144회|12시간|:::|
-모델대기는 역직방향 수십 개 층으로 나누어지는데 각 층은 지구표면에 대해 고정된 개수의 격자점을 포함합니다. 모델대기의 최상단 고도와 함께 연직 층수는 모델 대기의 연직 해상도를 결정합니다. 각 격자점에는 각 격자점이 포함하는 대기요소들의 평균 상태를 나타내는 일련의 값들을 갖습니다(아래 그림 1).
+===== 2. 현업 수치예보모델 =====
-{{격자점들과_격자상자.png?nolink}}
+==== 2.1. UM-전구(UM-Global) ====
+^영역^격자간격^격자수(X*Y)^예측시간^생산주기^
+|UM 전구모델(0E~359.648438E, 90S~90N)|동서방향 0.3515625,\\ 남북방향 0.234375 | 1024(동서)\\ *769(남북) | 0~84h(3시간 간격), \\ 90~288h(6시간 간격)|일4회(00,06,12,18UTC)|
+* 저장순서: 남->북, 서-> 동 으로 저장
+=== 2.1.2 파일명명 ===
+g128_v070_ergl_{pres|unis|isen|etas}_h{000~288}.yyyymmddhh.gb2
+=== 2.1.3. 저장변수 ===
+  *  UM 변수목록: {{um_var_inf.pdf|UM 변수 목록}}
-==== 1.2.2. 시간 분해능 ====
+==== 2.2. UM-국지(UM-Local) ====
-수치모델에서의 적분은 일정한 시간간격으로 연속적으로 진행되어야 하며 이 시간간격은 다시 컴퓨터의 성능에 의해 좌우됩니다. 시간간격(적분시간)이 짧을수록 보다 많은 수의 계산이 수행됩니다. 미래의 새로운 대기상태를 결정하기 위해서 각 공기덩이와 관계된 전체 방정식 계들이 이 적분시간 간격으로 동시에 계산되어야 합니다. 이로부터 새로운 힘의 장이 계산되고 다음 적분에서 공기덩이들이 어떻게 이동할지를 계산합니다.
+=== 2.2.1. 기본정보 ===
+^영역^격자간격^격자수(X*Y)^예측시간^생산주기^
+|UM 국지모델|동서방향 121.834429E부터 1.5km간격\\ 남북방향 32.256875N부터 1.5km간격 | 602(동서)\\ *781(남북) | 0~48h(1시간 간격)|일4회(00,06,12,18UTC)|
+* 저장순서: 남->북, 서-> 동 으로 저장
-시간분해능은 주어진 적분시간내에 공기덩이가 모델 격자 거리보다 먼 거리를 이동하지 않도록 공간분해능과 조화를 이루어야 합니다. 만약 v가 가장 빠른 속도이고 d(㎞)가 격자거리라 하면 적분시간은 d/v보다 길어서는 안됩니다. 적분이 진행되는 과정에서 각 공기덩이의 이동을 따라 대기상태를 예측하는 것이 아니라 매 적분시간마다 각 격자내 공기의 새로운 상태(기압, 온도, 습도, 바람 등)들이 계산됩니다.
+=== 2.2.2 파일명명 ===
+l015_v070_erlo_{pres|unis|isen|etas}_h{000~48}.yyyymmddhh.gb2
+=== 2.2.3. 저장변수 ===
+  *  UM 변수목록: {{um_var_inf.pdf|UM 변수 목록}}
-===== 1.3. 전구모델 =====
+==== 2.3 통합모델(UM) grib파일별 격자 및 변수 참고 정보 ====
-==== 1.3.1. 기본정보 ====
-^영역^격자간격^격자수(X*Y)^예측시간^생산주기^
-|UM 전구모델(0E~359.648438E, 90S~90N)|동서방향 0.3515625,\\ 남북방향 0.234375 | 1024(동서)\\ *769(남북) | 0~84h(3시간 간격), \\ 90~288h(6시간 간격)|일4회(00,06,12,18UTC)|
-* 저장순서: 남->북, 서-> 동 으로 저장
-* 기준점 위치(x, y) : UM지역(2953.737876km, 2522.911728km), UM국지(389.478893km, 618.363966km)
+^ 구분 ^ 종류 ^ 파일명 ^ 격자 및 변수 정보 ^
+|UM 전구 | 등압면 | g128_v070_ergl_pres_h???.년월일시.gb2 |[[nwp_header_um_g128_pres|UM 전구 등압면]] |
+|UM 전구 | 단일면 | g128_v070_ergl_unis_h???.년월일시.gb2 |[[nwp_header_um_g128_unis|UM 전구 단일면]] |
+|UM 지역 | 등압면 | g120_v070_erea_pres_h???.년월일시.gb2 | [[nwp_header_um_g120_pres|UM 지역 등압면]]|
+|UM 지역 | 단일면 | g120_v070_erea_unis_h???.년월일시.gb2 |[[nwp_header_um_g120_unis|UM 지역 단일면]] |
+|UM 국지 | 등압면 | l015_v070_erlo_pres_h???.년월일시.gb2 |[[nwp_header_um_l015_pres|UM 국지 등압면]] |
+|UM 국지 | 단일면 | l015_v070_erlo_unis_h???.년월일시.gb2 | [[nwp_header_um_l015_unis|UM 국지 단일면]]|
-==== 1.3.2. 파일명명 ====
+===== 3. 검색 및 획득 =====
-g512_v070_ergl_{pres|unis|isen}_h{000~288}.yyyymmddhh.gb2
-==== 1.3.3. 저장변수 ====
+==== 3.1. 검색·획득 – 기상자료개방포털 ====
-=== 1.3.1.1. UM 전구모델(등압면) ===
-g512_v070_pres
-===== 1.4. 지역모델 =====
+=== 3.1.1. 자료 접근 ===
-==== 1.4.1. 기본정보 ====
-^영역^격자간격^격자수(X*Y)^예측시간^생산주기^
-|UM 지역모델|동서방향 101.577323E부터 12km간격\\ 남북방향 12.217029S부터 12km간격 | 491(동서)\\ *419(남북) | 0~87h(3시간 간격)|일4회(00,06,12,18UTC)|
-* 저장순서: 남->북, 서-> 동 으로 저장
-* 기준점 위치(x, y) : UM지역(2953.737876km, 2522.911728km), UM국지(389.478893km, 618.363966km)
+  *  사이트 : 기상자료개방포털 (data.kma.go.kr)
+  *  메뉴 : 데이터 -> 수치모델 -> 단중기예측 -> 지역예보모델, 국지예보모델
+=== 3.1.2. 자료 검색 ===
+   * 조건 : 기간, 자료구분, 분석시간, 예측시간
-===== 1.5. 국지모델 =====
+==== 3.2. 검색·획득 - 기상청 API허브 ====
-==== 1.5.1. 기본정보 ====
-^영역^격자간격^격자수(X*Y)^예측시간^생산주기^
-|UM 국지모델|동서방향 121.834429E부터 1.5km간격\\ 남북방향 32.256875N부터 1.5km간격 | 602(동서)\\ *781(남북) | 0~36h(1시간 간격)|일4회(00,06,12,18UTC)|
-* 저장순서: 남->북, 서-> 동 으로 저장
-* 기준점 위치(x, y) : UM지역(2953.737876km, 2522.911728km), UM국지(389.478893km, 618.363966km)
+=== 3.2.1. 자료 접근 ===
+  * 사이트 : 기상청 API허브 (apihub.kma.go.kr)
+  * 메뉴 : 수치모델 -> 수치예보모델 -> 수치모델 경량화 다운로드(예측시간+변수+고도별), 통합모델(UM) 자료 조회
+=== 3.2.2. 자료 획득 ===
+  *  절차: 회원가입 및 로그인 -> API 메뉴 이동 -> API 활용신청 -> API호출
+  *  호출 방법: {{기상관측:지상:기상청_API허브_사용_안내서.pdf|기상청 API허브 사용자 안내서}}
-===== 1.6. 활용방안 =====
+===== 4. 활용방안 =====
-==== 1.6.1. 라이브러리 설치 ====
+소스코드: {{ skew_t_log_p.ipynb }}
+==== 4.1. 라이브러리 설치 ====
 <code py>
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 </code>
-==== 1.6.2. 수치모델 경량화 자료 다운로드 ====
+==== 4.2. 수치모델 경량화 자료 다운로드 ====
 기상청 API허브에 회원가입 후 자신의 인증키를 사용하여 API 요청을 할 수 있습니다.
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 </code>
-==== 1.6.3. 단열선도 표출 ====
+==== 4.3. 단열선도 표출 ====
 단열선도는 고층의 기상 자료를 분석하는데 사용되는 그래프입니다. 대기의 건조상태, 구름의 분포, 대기의 불안정 여부 등을 분석할 수 있습니다.