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본 연구는 폭염영향 예측을 위한 고해상도 기상예보 자료를 산출하는 방법을 제시하였다. 기상청에서 제공하는 5km 공간해상도의 동네예보 자료를 모델 산출물 통계 방법(IDW, Co-Kriging, GPRM)을 적용하여 1km 공간해상도로 상세화 하였다. 2018년 6∼8월 동안 일 최고기온에 대하여 각 방법의 성능을 비교한 결과, GPRM은IDW와 Co-Kriging에 비해 모의효율이 우수하였고, 내삽면도 지형과 토지피복 영향을 잘 재현하였다. 특히, 사람들이 거주하고 있는 시가화⋅건조지역과 농경지에서 동네예보에 비해 향상된 일 최고기온이 산출되었다. GPRM은 폭염 관련 위험기상대응에 더욱 개선된 기온 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to find a method for generating high-resolution weather forecast data for predicting heat waves. Digital forecast data of 5km resolution provided by the KMA was detailed by 1km resolution by applying model output statistical methods. As a result of comparing the performance of each method during June-August 2018, GPRM showed better efficiency than IDW and Co-Kriging, and represented the interpolation surface topography and land cover effect well. In particular, due to the increased daily maximum temperature correction effect in the urbanized and agricultural area where people live, it is possible to provide more improved information on the demand for responding to the risk impact from the highest temperature in summer.
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MOS, Temperature, Statistical interpolation, Downscaling, GPRM
