이상 기후 문제가 심각해짐에 따라 기상 현상을 미리 예측하고 대비하는 것의 중요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문은 4차원 변분 자료 동화를 대기 모델 중 하나인 로렌츠 63 모델에 적용하여 예측 과정 파악한다. 로렌츠 63 모델은 카오스 시스템이며 결정론적 모델로 대기 모델이 갖는 특성을 모두 갖추고 있고, 또한 다른 모델에 비해 상대적으로 간단하여 적용이 용이하다. 예측을 위한 자료동화 기법 중 본 논문은 변분법을 사용한 4차원 변분 자료 동화를 사용한다. 4차원 변분 자료 동화는 정의된 비용함수를 최소화하여 분석장을 얻는 기법이다. 본 논문의 목표는 4차원 변분 자료 동화의 구조를 파악하여 로렌츠 63 모델에 적용함으로써 기상 예측의 전반적인 과정을 이해하는 것이다.
As abnormal climate problems become more serious, the importance of predicting and preparing for them is emerging. In this paper, we apply four-dimensional variational data assimilation(4D-VAR) to one of the atmospheric models, Lorenz 63 model, to determine the prediction process. Since the Lorenz 63 model is a deterministic model and a chaotic system, it has the characteristics of the atmospheric model, and is relatively simpler than other models, making it easy to apply. Among the data assimilation schemes for prediction, this paper uses a 4D-VAR using a variational method. 4D-VAR is a method that obtains an analysis field by minimizing the defined cost function. The goal of this paper is to understand the overall process of weather prediction by identifying the structure of 4DVAR and applying it to the Lorenz 63 model.