Abstract
Spatial interpolation has become a common procedure in converting temperature forecasts and observations at irregular points for use in regional scale ecosystem modeling and the model based decision support systems for resource management. Neglection of terrain effects in most spatial interpolations for short term temperatures may cause erroneous results in mountainous regions, where the observation network hardly covers full features of the complicated terrain. A spatial interpolation model for daytime hourly temperature was formulated based on error analysis of unsampled site with respect to the site topography. The model has a solar irradiance correction scheme in addition to the common backbone of the lapse rate - corrected inverse distance weighting. The solar irradiance scheme calculates the direct, diffuse and reflected components of shortwave radiation over any surfaces based on the sun-slope geometry and compares the sum with that over a reference surface. The deviation from the reference radiation is used to calculate the temperature correction term by an empirical conversion formula between the solar energy and the air temperature on any sloped surfaces at an hourly time scale, which can be prepared seasonally for each land cover type. When this model was applied to a 14 km by 22 km mountainous region at a 10 m horizontal resolution, the estimated hourly temperature surfaces showed a better agreement with the observed distribution than those by a conventional method.
관측밀도가 낮고 지형이 복잡한 산악지역을 대상으로 낮 시간대 기온의 경시변화를 기존의 방법으로 내삽할 경우 일사수광량의 불균일한 분포 때문에 심각한 추정오차가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 기온감율을 고려한 거리역산가중 내삽모형에 일사수광량 보정항을 추가하고 오차경감 정도를 평가하였다. 강원도 평창군 일대 14km$\times$22km 지역을 10m 해상도의 수치고도모형으로 표현하고, 각 격자점에 대해 태양과 지표면 사이의 기하학적 관계를 바탕으로 시간대별 실제 일사 수광량을 직달, 산란, 반사 등 성분별로 계산하였다. 수평면 일사량과의 편차를 산출한 다음 이 지역에서 경험적으로 얻은 일사-기온 변환당량을 적용하여 보정값을 얻었다. 기존의 방법에 의해 내삽된 기온값에 이 보정값을 적용하여 대상지역 전역의 기온분포도를 작성하였다. 대상 지역 내 경사향이 서로 다른 8개 지점에서 기온을 측정하여 기온분포도와 비교한 결과 추정오차가 크게 줄어들었음을 확인할 수 있었다.
