수증기는 지구 기후 변화를 관측하는데 있어서 가장 중요한 요소이며, 기상 예보 능력 향상을 위해 이용되고 있다. 그러나, 수증기 관측시 고가의 비용문제와 구조적인 이유로 정확하게 관측이 이루어지지 않고 있는 실정이다. PWV측정을 위한 GPS 기상학 기술은 현재 선진국을 중심으로 활발히 연구되고 있다. GPS 기상학의 주요 핵심은 가중 평균 온도식과 기상 데이터와 연관된 PWV 정확도에 있다. 본 연구에서는 2003년 1년 동안 국내에서 운용중인 라디오존데 관측소 6개소의 기상관측 데이터를 이용하여 선형 회귀 방법에 의한 우리나라에 적합한 가중 평균 온도식을 결정하였다. 새로운 한국형 가중 평균 온도식과 기존의 연구에 의한 가중 평균 온도식에 의하여 GPS 관측치와 라디오존데 관측치에 의한 PWV 정확도를 실험하였다.
수증기의 혼합비를 측정하기 위하여 라만 라이다 시스템을 설계 제작하였다. 시스템을 검증하기 위하여 가강수량과 분포에 대하여 상용 마이크로파 라이오메터(MWR)와 GPS 신호를 이용하는 방법과 비교 연구를 수행하였다. GNSS 방법으로 측정한 총가강수량과 본 라이다 방법에서는 작은 차이를 보였는데, 이는 라이다 방법으로 얻을 수 있는 수증기의 측정고도가 제한적이기 때문이다. 반면에 MWR 방법과 라이다 방법으로 얻은 고도에 따른 수증기량은 수증기량이 급격하게 변하는 구름 경계나 경계고도 근처에서 심한 차이를 보이고 있었다. MWR은 그 밀도가 급격하게 변하는 곳에서 취약한 점을 보였으나 개발된 라만 라이다의 경우는 그 밀도가 급격히 변하는 곳에서도 측정이 원활하게 이루어지고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 수분최대화방법(Moisture-maximizing method)를 기반으로 PMP(Probable Maximum Precipitation)을 산정하는 방법론을 평가하는 것을 목적으로 수행되었다. 수분최대화 방법은 특정 호우사상의 대기 수분 조건을 극대화하여 PMP 를 산정한다. 여기서, 대기 수분 조건은 대기 표면부터 상층부의 총 수분량으로부터 얻어지는 가강수량(Precipitable water, PW)으로 표현된다. PW 는 라디오존데로부터 직접 관측 및 수집되지만, 장기간 수집이 어렵고, 수집된 자료는 다수의 이상치 및 결측치를 포함한다. 이에 따라, WMO(World Meteorological Organization)에서는 표면 이슬점을 이용하여 위단열 가정(Pseudo-adiabatic assumption)하에PW 를 간접적으로 산정하는 방법론을 기반한 PMP 산정을 권고한다. 본 연구는 일본의 다수의 지역을 대상으로 실제 PW 를 이용하는 방법과 표면 이슬점을 이용하는 방법을 기반으로 산정된 수분최대화방법의 변수들의 편차를 분석하였다. 그 결과, 따듯한 기후 특성을 나타내는 일본의 남부지역은 두 방법의 편차가 매우 작았지만, 추운 기후 특성을 나타내는 일본의 북부지역은 표면 이슬점으로 산정된 PW 가 실제 PW 에 비해 과소 산정되어 PMP 를 과대 산정시켰다. 특히, 이불확실성은 호우 발생 시 표면 이슬점이 18℃ 이하일 때, 두드러지게 나타났다. 본 연구는 이불확실성을 밝히기 위해 실제 라디오존데로부터 관측된 대기 상층부의 대기 프로파일 검토하였다. 그 결과, 표면에서 가까운 대기 상층부의 위치에서 불규칙적으로 이슬점이 증가하는 패턴을 나타냈지만, 위단열 가정은 이를 묘사하기 어려웠다. 이는 결국 실제 PW 에 비해 이슬점을 이용하여 산정된 PW 가 과소 산정되는 결과로 이어졌다. 결과적으로, 호우 발생 시 표면 이슬점이 18℃ 이하로 낮은 지역에서 산정된 PW 를 적용하는 수분최대화방법으로 산정된 PMP 는 낮은 신뢰도를 나타낸다.
연안 및 대양의 효과적인 모니터링을 위해 여러 연구 분야에서 고품질의 위성 기반 해색 산출물들이 요구 있으며 이를 위해서는 정확한 대기 효과의 보정이 필수적이다. 현재 Geostationary Ocean ColorImage (GOCI)-II 지상시스템에서는 수증기 및 오존 등에 의한 가스 흡광 보정을 수행하기 위해 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) 또는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 기상장 자료를 사용하고 있다. 이 과정에서 기상장 자료의 낮은 시공간해상도로 인해 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복사 전달 모델 모의를 통해 개발된 GOCI-II의 수증기 흡광 보정 모델 및 GeoKompsat (GK)-2A/Advanced Meteorological Imager (AMI)의 가강수량 자료를 이용하여 수증기 흡광 효과를 보정하고 이에 따른 영향력을 분석하였다. 개발된 수증기 흡광 보정 모델 적용 유무에 따른 오차는 수증기의 영향이 적은 620 nm와 680 nm의 대기 상한 반사도에서 최대 1.3%와 0.27%로 적은 오차를 보였다. 그러나 수증기 흡광의 경향이 큰 709 nm 채널의 경우 태양 천정각 및 가강수량에 따라 6~15%의 큰 오차를 나타냈다. 레일리 보정 반사도에서는 대기 상한 반사도에서 발생한 오차가 크게 증폭되어 태양 천정각에 따라 GOCI-II의 각 밴드(620~865 nm) 별로 1.46~4.98, 7.53~19.53, 0.25~0.64, 14.74~40.5, 8.2~18.56, 5.7~11.9%의 큰 오차를 보이고 있다. 이는 수증기 흡광 보정이 해색 산출물의 정확도와 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미하며, 향후 시공간 해상도가 높은 GK-2A/AMI와의 융합을 통해 GOCI-II 해색 산출물의 정확도 향상이 가능함을 시사한다.
수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
겨울철 동해안 강수 현상에 대한 규명을 위하여 라디오존데를 활용한 특별관측을 2012년 1월 5일부터 2월 29일까지 실시하였고, 이 연구는 대기의 불안정을 나타내는 다양한 변수를 활용하여 강수 사례의 분석을 수행하였다. 그 결과, 강수가 발생할 때 지표면(1000 hPa)에서 중층(약 750 hPa)까지의 상당온위가 증가하는 것을 볼 수 있었고, 이러한 대기층(1000~750 hPa)은 불안정을 일으키기에 충분한 수준의 수증기를 함유하고 있었다. 대류가용잠재에너지의 시간적인 변화를 살펴본 결과 강수가 발생하였을 때 증가하는 것을 볼 수 있었고, 연직바람쉬어의 경우에서도 대류가용잠재에너지와 마찬가지로 강수 기간 동안 상승하여 일정수준 이상의 값을 유지하는 것을 확인할 수 있었다. 강수에 따른 대기 구조의 상세한 분석을 위하여 지상 원격 탐사 자료와 지상 관측 자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 또한 가강수량과 바람벡터를 이용하여 가강수량플럭스를 계산하였다. 가강수량플럭스와 강수량은 북동풍 계열의 바람이 발생하였을 때 높은 관계성을 보였다. 그 결과 동해안영역에서 발생하는 강수 현상에서는 풍계와 같은 역학적인 작용의 이해가 중요한 것으로 판단되었다.
이 연구는 남한지역의 시 공간 태양복사 분포를 분석하는 것이다. 2000년 1월부터 2007년 8월 까지 1분 간격으로 저장된 기상청 관할 22개 관측소의 전천일사 관측자료를 이용하였다. 수집한 일사량 관측자료는 시간에 대하여 변화하는 일사계 감도정수에 대한 불확실성을 제거하기 위하여 비교관측 결과와 태양복사 모델을 이용하여 보정을 하였다. 보정을 수행하기 위하여 강릉대학교 전천일사계를 22개 관측소의 일사계와 2007년 8월 동안 비교 관측을 하였다. 과거자료는 맑은 날에 대하여 태양복사 모형을 이용하여 시간에 대해 감소하는 일사계의 감도정수를 토대로 보정하였다. 모든 지점 및 모든 기간에 대한 평균은 13.31 MJ/day이며 보정을 통하여 13.75 MJ/day가 되어 0.44 MJ/day의 차이가 나타났다. 보정된 자료로 계절평균 및 연평균 태양복사 분포를 계산하였으며 전운량, 오존전량, 에어로솔 광학 두께, 지표면 알베도, 가강수량과 관계성을 분석하였다. 가장 큰 영향을 미치는 전운량 자료를 보정된 자료와 비교한 결과 과거(원시)자료보다 일관성이 더 높게 나타났다.
This study investigated the performances of precipitable water vapor (PWV) retrieval from the sets of ground global positioning system (GPS) signals, each of which had different length of observing-session duration, for the purpose of obtaining as short session duration as possible that is required at the least for appropriate retrieval of the PWV for meteorological usage. The shorter duration is highly desirable to make the most use of the GPS instrument on board the mobile observation vehicle making measurements place by place. First, using Bernese 5.0 software the PWV retrieval was conducted with the data sets of GPS signals archived continuously in 30 seconds interval during 2-month period of January and February, 2012 at Bukgangneung site. Each of the PWVs produced independently using different session durations was compared to that of radio-sonde launched at the same GPS location, a Bukgangneung site. Second, the same procedure was done using the data sets obtained from the mobile observation vehicle that was operating at Boseong area in Jeonnam province during Changma observation campaign in 2013, and the results were compared to that at Bukgangneung site. The results showed that as the observing-session duration increased the retrieval errors decreased with the dramatic change happening between 3 and 4 hours of the duration. On average, the root mean square error (RMSE) of the retrieved PWV was around 1 mm for the durations of greater than 4 hours. The results at both the Bukgangneung (fixed site) and Boseong (mobile vehicle) seemed to be fairly comparable with each other. From this study it is believed that at least 4 hours of observing-session duration is needed for the retrieval of PWV from the ground GPS for meteorological usage using Bernese 5.0 software.
최근 성능이 크게 개선된 정지궤도 기상위성 Himawari-8, GK2A등이 운용됨에 따라 시공간적으로 보다 고해상도 AOD(Aerosol Optical Depth) 자료의 사용이 가능해졌다. 본 연구에서는 최근 4년간 한반도내 AERONET(Aerosol Robotic Network) 참여 5개 지점(서울대학교, 연세대학교, 한국외국어대학교, 광주과학기술원(GIST), 안면도 기후변화감시센터)의 에어로졸 관측 자료를 이용하여 Himawari-8/AHI(Advanced Himawari Imager) 에어로졸 산출물의 특징과 두 AOD 자료 간에 차이가 발생하는 원인에 대해 분석하였다. 분석결과 위성과 지상관측 AOD는 하늘이 맑을 경우(운량 < 3)에는 지리적 위치에 관계없이 매우 유사하게 나타났다. 하지만 운량이 증가할 경우 위성 관측과 지상관측 AOD의 차이는 지리적 위치에 관계없이 현저하게 증가하였다(편의: 0.05(맑음) → 0.21(전체), 상관계수: 0.74 → 0.64, RMSE: 0.21 → 0.51). 5개 지점 모두에서 운량이 많거나 상대습도가 높을 때 위성이 지상관측에 비해 AOD를 크게 과대 추정하는 것으로 보아 두 AOD 자료 간의 차이는 주로 운량과 상대습도와 관련이 깊은 것으로 판단된다. 하지만 풍속, 가강수량, 구름 하부 높이, 그리고 옹스트롬 지수(Angstrom Exponent)는 두 AOD 자료 간의 차이에 영향을 미치지 않는 것으로 보인다. 본 연구의 결과는 운량이 많을 경우 위성 관측 AOD 자료 사용시 주의가 필요함을 제시한다.
한반도 지역의 GNSS 관측소의 자료들을 처리하여 가강수량을 추정하였고, 그 결과를 기상 관측 장비인 radiosonde의 추정치와 비교하였다. 실험 조건을 일반화하기 위하여, 데이터는 일반적인 기상 조건과 악화되는 기상 조건을 이용하였다. GNSS의 자료들에서 처리한 결과들은 연구에서 이용한 고 해상도의 기상 관측 장비의 예측 값들과 대부분10 mm내외에서 서로 일치하였다. 따라서GNSS가 고해상도 기상 대체 장비라는 가정하에서, 현재 WAAS 대류층 지연 모델로 쓰이고 있는 UNB3 모델이 한반도 내에서 적절한 모델로 쓰일 수 있는지에 대한 적용 가능성에 대한 실험을 수행하였다. 빠르게 변화하는 총 습윤 지연 값에 대한 결과를 비교한 결과, UNB3의 대류층 지연 모델은 한반도와 같은 습한 지역 내에서는 보정 모델로 부적절하다는 예측 결과를 보였다. 결과적으로, 향후 한국형 SBAS인 WA-DGNSS의 경우, 대류층 지연 영향을 최소화하여 고정밀 vertical 항행 해를 얻기 위해서는 현재 WAAS에서 쓰이는 기존 대류층 모델을 직접 이용하기 보다는 향후 한반도의 기상 상황에 적절히 대처할 수 있는 새로운 대류층 지연 모델이나 GNSS 관측치 또는 기상수치모델을 이용한 준 실시간 모델이 적절할 것으로 조사되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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