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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10007118&local_id=10018357
인천국제공항 안개발생의 메커니즘과 항공기상학적 예측기법 개발
Reports NRF is supported by Research Projects( 인천국제공항 안개발생의 메커니즘과 항공기상학적 예측기법 개발 | 2004 Year | 임헌호(부산대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
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  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number C00037
Year(selected) 2004 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2007년 08월 28일
Year type 결과보고
Year(final report) 2007년
Research Summary
  • Korean
  • 본 연구에서는 우리나라의 대표 공항임과 동시에 동북아 허브공항으로 자리매김하고 있는 인천국제공항을 대상으로 안개발생의 메커니즘을 분석하여 그 유형을 이류무와 증기무로 구분하였다. 이를 위해 인천국제공항 항공기상대에서의 정시기상관측자료 뿐만 아니라 인천기상대 정시기상관측자료, 백령도 상층기상관측자료, 그리고 덕적도 부이관측자료를 바탕으로 인천국제공항에서 발생한 안개의 기후학적 특성과 안개발생시 기타 기상요소들의 특성을 살펴보았고 이를 기초로 인천국제공항 안개발생의 메커니즘을 분석, 이류무와 증기무로 그 유형을 구분하였다.
    그리고 대표적인 중규모 기상장 모델인 MM5를 토대로 인천국제공항 주변지역의 기상장을 세밀하고 정확하게 수치모의 하였고 특히, 우시정 수치모의를 통한 인천국제공항에서의 항공기상학적 안개발생 예측을 살펴보았다. 동시에 본 연구의 궁극적 목적인 인천국제공항 안개발생의 항공기상학적 예측기법을 통계적 방법에 기반을 두어 개발하였다. 이를 위해 위의 시간별, 일별 관측자료를 이용하였으며 동시에 안개발생과 관련한 응용변수들을 여러 관측요소들로부터 구하여 안개발생 예측기법을 분석하고 개발하는데 이용하였고 아울러 그 기법을 안개발생 메커니즘에 따라 세분화, 정밀화하여 항공기상학적으로 활용 가능하도록 개발하였다.
    이를 위해 먼저, 최근 4년 동안 인천국제공항에서의 항공운항통계자료를 토대로 운항실적과 지연 및 결항현황을 살펴보았고 이를 통해 인천국제공항에서의 안개현상에 대한 항공기상학적 연구의 필요성과 중요성을 인식할 수 있었다. 다음으로 인천국제공항 항공기상대 정시기상관측자료를 바탕으로 인천국제공항에서 발생한 안개의 기후학적 특성을 발생일수, 안개 발생시각 및 소멸시각, 그리고 지속시간으로 구분하여 각각 계절별 월별로 세밀히 분석하였다. 이로써 인천국제공항에서 동절기에 발생한 안개는 주로 수증기 공급에 의한, 그리고 하절기에 발생한 안개는 주로 기온 냉각에 의한 것으로 그 발생 메커니즘 차이를 대별할 수 있었고 따라서 해기차I(인천국제공항에서의 기온-덕적도 해수면 온도) 및 해기차 II(인천국제공항에서의 노점온도-덕적도 해수면 온도)와 인천국제공항에서의 기온 하강률 및 노점온도 하강률, 그리고 안개발생 기여비를 이용하여 인천국제공항에서의 안개발생 메커니즘을 분석하였다. 나아가 분석된 결과를 기준으로 인천국제공항에서 발생한 안개를 이류무와 증기무로 그 유형을 각각 구분하였다.
    그리고 인천국제공항에서 항공기상학적 안개발생 예측 및 지원을 위하여 먼저, 인천국제공항 주변지역의 기상장을 수치모의 하였다. 그러나 우시정 수치모의의 결과는 그 정확성이 다소 낮은 것으로 나타나 항공기상학적으로 활용할 수 없음을 알 수 있었다.
    따라서 통계적 방법을 기반으로하는 인천국제공항에서의 항공기상학적 안개발생 예측기법을 개발하였다. 즉, 통계모형 가운데 그 해석상 유의성이 가장 뛰어난 결정나무모형을 토대로 앞서 언급한 여러 관측자료를 이용하여 연속형 목표변수인 우시정을 직접 예측하였으나 우시정 수치모의 결과와 마찬가지로 그 정확성이 매우 떨어지는 결과와 함께 이진형 목표변수인 안개발생일 여부를 예측하는 모형(DT_F)을 분석, 구축하였다. 그리고 안개발생일로 예측된 날에 대해서는 앞선 인천국제공항에서의 안개발생 메커니즘에 의거해 분류한 안개 유형에 따라 이류무 발생일과 증기무 발생일고 각각 구분하여 시간별 안개발생 여부를 예측하는 모형을 개발하였다. 즉, 이류무 발생일에 대한 시간별 안개발생 여부를 예측하는 모형(DT_advF)과 증기무 발생일에 대한 시간별 안개발생 여부를 예측하는 모형(DT_stmF)으로 세밀화하여 예측기법을 개발함으로 그 예측의 정확성을 더욱 높였다. 각각의 예측모형들에 대해서는 Heidke Skill Score와 True Skill Score로 그 효용성 및 정확성을 검증하였고 이 결과 본 연구에서 개발한 안개발생일 예측모형(DT_F)과 이류무 및 증기무 발생일에 대한 시간별 예측모형(DT_advF, DT_stmF)은 인천국제공항 항공기상 담당자들이 활용 가능한 수준으로 사료된다. 마지막으로 수치모의 사례일 12일에 대한 수치모의 결과를 예측인자로 하여 본 연구에서 개발한 인천국제공항 안개발생의 항공기상학적 예측기법을 점수화하여 평가한 결과, 우시정 수치모의를 통한 예측에 비해 훨씬 높은 예측 정확성과 함께 인천국제공항에서 활용 가능한 정확성을 나타내었다.
  • English
  • This study is to develope the real-time supportable meteorological predicting method to find out about the fog which obstruct the visibility less than 1000m at the Incheon International Airport. For this purpose, it has been analyzed in details that the fog mechanism generated at the Incheon International Airport and distinguished them in types. This study has used mesoscale modeling system called MM5 to simulate the meteorological field at the Incheon International Airport. At the same time, we assumed whether we could predict the occurrence of the fog by using this simulation. it also has been developed the method how to predict the meteorological fog by using Decision Tree Model which is prominent in understanding each kind of fog.
    According to recent 4 years' of flight records including delays and cancellation of flight at the Incheon International Airport, we have analyzed them in reasons. From this, we verified how the fog influenced in flight operation and concluded the importance and necessity of this study.
    To investigate the mechanism of the fog generated at the Incheon International Airport, this study have analyzed the climatological characteristic and the meterological conditions of the fog. Also, by performing the cluster analysis using K-average method, we came out with the results about the fog mechanism. From this result, we came out with two different types of fog; steam fog and advection fog. Therefore from the results of cluster analysis which is performed by using the above 5 different elements as a input variable we cloud examined the fog mechanism generated at the Incheon International Airport and classified its' type, 36 case are steam fog and 46 case are advection fog.
    To develope fog occurrence prediction system, this study have simulated the Incheon International Airport neighboring area's meteorological field and prevailing visibility by using mesoscale meteorological modeling system(MM5). For this we have selected 12 case days and used detailed geographical data and 4-dimension data assimilation to optimize simulation. In addition we have considered surface condition change due to construction of the Incheon International Airport by changing the Incheon International Airport area to real surface condition while simulating. Through RMSE and IOA, we have verified simulation resluts of temperature, dew-point, temperature, dew-point deficit, wind direction, and wind speed with time and space.
    Finally, this study builded up the aviation meteorological forecast method for the fog generated at the Incheon International Airport based statistical model. That is the fog forecasting method with using decision tree model which is most distinguished in interpretation of analysis among many statistics model were developed.
    According to this study showed that numerical simulation for prevailing visibility is very unreliable therefore developed real-time supportable aviation meteorological predicting method which is based on the most excellent analytical meaningful decision tree model for the fog generated at the Incheon International Airport. In other word, this study examined that the method which predicts only yes or not for fog occurrence defined below 1000m prevailing visibility is appropriate other than method which predicts directly prevailing visibility. To do that, at first, decision tree model for predicting foggy day(DT_F) was analyzed and set up to expect fog occurrence day and then distinguished advection and steam fog by fog mechanism on the expected day. So decision tree model for timely predicting fog occurrence(DT_advF, DT_stmF) were analyzed and set up to predict more precise fog occurrence hourly at the Incheon International Airport.

Research result report
  • Abstract
  • 본 연구는 인천국제공항에서의 안개로 인한 1000m 미만의 시정장애현상에 대해 실시간 항공기상 예측 및 지원 가능한 예측기법을 개발하여 실제 인천국제공항에서 활용하는데 궁극적 목적을 두고 있다.
    이를 위해 먼저, 동북아 허브 공항을 목표로 하는 인천국제공항에서의 항공운항 통계자료를 토대로 최근 4년 동안 운항실적과 지연 및 결항현황을 통해 인천국제공항에서의 항공기 운항에 안개가 미친 영향을 정량적으로 분석하여 본 연구의 중요성 및 필요성을 제고하였다.
    그리고 많은 선행연구들에서처럼 인천국제공항에서 발생한 안개에 대해 기후학적 특성을 분석하였다. 인천국제공항 항공기상대에서 2000년 9월 1일부터 2004년 8월 31일까지의 최근 4년에 걸쳐 관측한 정시기상관측자료를 토대로 강수가 없는 가운데 1000m 미만의 시정장애가 발생한 경우를 안개발생으로 정의하여 인천국제공항에서의 안개발생일수와 안개 발생 및 소멸시간, 그리고 안개 지속시간에 대해 계절별, 월별로 상세한 분석을 수행하였다. 다음으로 인천국제공항에서 안개가 발생하였을 때 다른 기상요소들의 특성을 분석하였다. 아울러 이러한 기후분석 및 기상요소 분석을 토대로 인천국제공항에서의 안개발생 메커니즘을 기온 하강률, 노점온도 하강률, 최고기온과 해수면 온도와의 차, 최고기온시 노점온도와 해수면 온도와의 차, 그리고 안개발생 기여비의 5가지 변수를 입력변수로 한 K-평균 군집방법을 이용하여 분석하였고 이를 통해 인천국제공항에서 발생한 안개를 지표면 근처의 기온하강이 주원인이 되어 발생한 이류무, 그리고 수증기 증발로 인한 대기 중 수증기 공급이 주원인이 되어 발생한 증기무로 그 유형을 구분하였다. 나아가 인천국제공항에서의 안개발생 메커니즘에 따른 안개 유형 구분은 본 연구의 궁극적 목적인 인천국제공항에서의 항공기상학적 안개발생 예측기법에 활용하였다.
    그리고 인천국제공항에서 항공기상학적 안개발생 예측 및 지원을 위하여 먼저, 인천국제공항 주변지역의 기상장 및 우시정을 수치모의 하였다. 그리고 본 연구의 궁극적 목적에 맞추어 인천국제공항을 중심으로 그 주변지역에 대한 우시정을 수치모의하였고 그 결과를 토대로 수치모의를 통한 항공기상학적 안개발생 예측이 가능한지를 고찰하였다.
    그리고 안개에 관한 항공기상학 측면에서의 많은 연구들과 같이 실시간 안개 예측 및 지원을 위하여, 또한 안개 예측의 정확성과 객관성을 위해서 앞서 구분한 안개 유형에 따른 인천국제공항에서의 안개발생 예측기법을 개발하였다.
    먼저, 인천국제공항 항공기상대에서 관측한 정시기상관측자료와 덕적도 부이자료, 그리고 백령도 고층기상관측자료 가운데 일별, 시간별 자료를 토대로 통계모형 가운데 그 해석상 가장 뛰어난 유의성을 가지는 결정나무모형(Decision Tree)을 이용하여 안개발생일에 대한 예측모형(DT_F)을 분석하였다. 그리고 예측된 안개발생일에 대하여 위와 동일한 방법으로 시간별 안개발생 여부를 결정하는 결정나무모형을 분석하였다. 특히, 안개발생일을 앞서 구분한 안개 유형별로 나누어 각각의 안개 유형별 발생일에 따른 시간별 안개발생 유무를 예측하는 모형(DT_advF, DT_stmF)을 분석함으로 인천국제공항에서의 안개예측 기법을 세분화, 정교화 하였다. 또한 위와 같이 분석된 각각의 결정나무모형들에 대해 Heidke Skill Score와 True Skill Score로 그 정확성을 검증하였다.
    마지막으로 분석된 결정나무모형들의 입력변수들(predictors)을 수치모델 예측결과에서 산출함으로 인천국제공항에서의 안개발생 예측을 더욱 객관화, 정밀화시켰다. 이를 위해 본 연구에서 수행한 인천국제공항에 대한 여러 기상요소의 수치모의 결과를 각각의 결정나무모형의 입력변수들(predictors)로 적용하여 본 연구에서 개발한 항공기상학적 안개발생 예측기법을 점수화하여 검증하였고 동시에 우시정 수치모의를 통한 안개발생 예측결과와 함께 비교하여 나타내었다.
    결론적으로 본 연구는 인천국제공항에서 발생한 안개의 기후학적 특성과 안개발생시 기상요소들의 특성을 분석, 이를 토대로 인천국제공항에서의 안개발생 메커니즘을 분석하고 이에 따라 안개 유형을 구분하였다. 그리고 각각의 안개 유형별 의사결정나무 모형과 수치모델의 결과를 이용한 안개예측 기법을 개발하여 실제 인천국제공항에서 항공기 운항과 관련한 활용 가능한 실시간 안개 예측 및 지원을 그 목적으로 하였다.
  • Research result and Utilization method
  • 본 연구의 주요 결론을 다음과 같이 정리하였다.
    먼저, 최근 4년 동안 인천국제공항에서의 항공운항통계자료를 토대로 운항실적과 지연 및 결항현황을 살펴보았고 이를 통해 인천국제공항에서의 안개현상에 대한 항공기상학적 연구의 필요성과 중요성을 인식할 수 있었다.

    다음으로 인천국제공항 항공기상대 정시기상관측자료를 바탕으로 인천국제공항에서 발생한 안개의 기후학적 특성을 발생일수, 안개 발생시각 및 소멸시각, 그리고 지속시간으로 구분하여 각각 계절별 월별로 세밀히 분석하였다.
    이를 통해 인천국제공항에서 발생한 안개의 계절별, 월별 특성 등을 살펴보았고 동시에 주변 기상 및 해양관측자료들을 이용하여 인천국제공항에서 안개가 발생한 날의 다른 환경 요소들의 특성을 안개가 발생하지 않은 날의 경우와 비교하여 분석하였다. 즉, 풍향·풍속, 기온, 노점온도, 노점편차, 운량, 해기차, 하층대기의 연직 기온차 등에 대하여 안개발생일과 비발생일의 특성을 계절별, 월별로 비교·분석하였다.
    이로써 인천국제공항에서 동절기에 발생한 안개는 주로 수증기 공급에 의한, 그리고 하절기에 발생한 안개는 주로 기온 냉각에 의한 것으로 그 발생 메커니즘 차이를 대별할 수 있었고 따라서 해기차I(인천국제공항에서의 기온-덕적도 해수면 온도) 및 해기차 II(인천국제공항에서의 노점온도-덕적도 해수면 온도)와 인천국제공항에서의 기온 하강률 및 노점온도 하강률, 그리고 안개발생 기여비를 이용하여 인천국제공항에서의 안개발생 메커니즘을 분석하였다. 나아가 분석된 결과를 기준으로 인천국제공항에서 발생한 안개를 이류무와 증기무로 그 유형을 각각 구분하였다.

    그리고 인천국제공항에서 항공기상학적 안개발생 예측 및 지원을 위하여 먼저, 인천국제공항 주변지역의 기상장을 수치모의 하였다. 총 12일의 수치모의 사례일을 대상으로 상세 지형자료 및 지표면 변조기법과 자료동화 등을 통해 수치모의를 최적화 설계하였고 이를 통해 기온, 노점온도 등의 기상요소에 대해 공간적·시간적 결과를 살펴보았다. 그리고 관측값과의 RMSE 및 IOA를 이용한 검증을 통해 매우 정확한 수치모의 결과를 산출하였다. 그러나 우시정 수치모의의 결과는 그 정확성이 다소 낮은 것으로 나타나 항공기상학적으로 활용할 수 없음을 알 수 있었다.

    따라서 통계적 방법을 기반으로하는 인천국제공항에서의 항공기상학적 안개발생 예측기법을 개발하였다. 즉, 통계모형 가운데 그 해석상 유의성이 가장 뛰어난 결정나무모형을 토대로 앞서 언급한 여러 관측자료를 이용하여 연속형 목표변수인 우시정을 직접 예측하였으나 우시정 수치모의 결과와 마찬가지로 그 정확성이 매우 떨어지는 결과와 함께 이진형 목표변수인 안개발생일 여부를 예측하는 모형(DT_F)을 분석, 구축하였다. 그리고 안개발생일로 예측된 날에 대해서는 앞선 인천국제공항에서의 안개발생 메커니즘에 의거해 분류한 안개 유형에 따라 이류무 발생일과 증기무 발생일고 각각 구분하여 시간별 안개발생 여부를 예측하는 모형을 개발하였다. 즉, 이류무 발생일에 대한 시간별 안개발생 여부를 예측하는 모형(DT_advF)과 증기무 발생일에 대한 시간별 안개발생 여부를 예측하는 모형(DT_stmF)으로 세밀화하여 예측기법을 개발함으로 그 예측의 정확성을 더욱 높였다. 각각의 예측모형들에 대해서는 Heidke Skill Score와 True Skill Score로 그 효용성 및 정확성을 검증하였고 이 결과 본 연구에서 개발한 안개발생일 예측모형(DT_F)과 이류무 및 증기무 발생일에 대한 시간별 예측모형(DT_advF, DT_stmF)은 인천국제공항 항공기상 담당자들이 활용 가능한 수준으로 사료된다. 마지막으로 수치모의 사례일 12일에 대한 수치모의 결과를 예측인자로 하여 본 연구에서 개발한 인천국제공항 안개발생의 항공기상학적 예측기법을 점수화하여 평가한 결과, 우시정 수치모의를 통한 예측에 비해 훨씬 높은 예측 정확성과 함께 인천국제공항에서 활용 가능한 정확성을 나타내었다.
  • Index terms
  • 인천국제공항, 안개, 복사무, 이류무, 증기무, 안개발생 메커니즘, 안개예측, 항공기상, MM5, Bolton, 수증기함량, 우시정, 결정나무모형(Decision Tree), Heidke Skill Score
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