작물모형의 필수 입력자료인 일간 누적일사량은 다른 기상요소들에 비해 관측밀도가 낮아 대안으로서 일조 시간을 기반으로 한 Angstrom-Prescott 모형 추정값이 널리 사용되고 있다. 추정의 간편성 때문에 월 단위 일사량 및 일조시간 자료가 모형의 계수(Angstrom-Prescott coefficients, 이하 A-P 계수) 도출에 사용되고 있지만 작물생육모형에서 요구하는 일간 일사량을 추정하는 데는 한계가 있다. A-P 계수 도출에 월 단위 자료 대신 일 단위 자료를 사용함으로써 기대되는 개선효과를 판정하기 위해 일사량과 일조시간을 동시에 관측하는 국내 18개 기상대의 25년 간(1983~2007) 일 단위 및 월 단위 자료로부터 A-P 계수를 각각 도출하였다. 이 계수들의 공간분포로부터 일사 미관측 기상대 8곳의 A-P 계수를 추출하고 지점별 일 단위 및 월 단위 계수를 실측 일조시간자료에 적용하여 2008년 9월부터 2009년 8월까지 일사량을 일별로 추정하였다. 같은 기간 중 이들 일사 미관측기상대에 검증용 일사계를 설치하여 얻은 실측 일사량자료와 비교한 결과 일 단위자료 기반의 추정오차가 월 단위자료 기반 오차에 비해 평균 9.3% 적었다.
최근 기후변화로 인한 위기가 인류의 생존을 위협하면서 전 지구적으로 기후변화에 대응하기 위한 탄소 중립 대책을 모색하고 있으며, 지속가능한 신재생에너지에 대해 주목하고 있다. 산업통상자원부는 2034년까지 총 발전량 중 신재생에너지의 비율을 25.8%까지 증가시키는 것을 목표로 신재생에너지의 발전 비율을 증가시키기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 신재생에너지 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 태양광 발전은 비교적 광범위한 부지를 필요로 하고 있으며, 환경 및 지형적 영향이 크게 작용하는 만큼 발전 시설 부지 선정 및 운용 계획을 위한 면밀한 분석이 필수적이다. 그러나, 태양광 발전 활용 계획을 수립하기 위해 고려할 수 있는 지상 관측 일사량 및 일조량 데이터는 상당히 제한적이며 관측 밀도가 조밀하지 않다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 천리안위성의 후속으로 발사된 천리안2위성의 산출물인 일사량 데이터를 활용하여 한반도 영역에서의 일사량에 대한 시·공간적 분석을 수행하였으며, 이를 기반으로 각 지역적 특성을 파악하고, 토지 피복 유형에 따른 태양광 발전의 효율 정도를 분석·평가하였다. 본 연구의 결과는 계측 지역 및 미계측 지역에서의 시공간적인 태양광 에너지의 효율성에 대한 정보를 제공함에 따라 태양광 발전을 위한 관련 시설물들의 최적 설치 위치 및 규모 등에 대한 설계 기준 마련에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
일사량은 지구 내 시스템의 에너지원으로 작용하는 중요한 지표변수로써, 원격탐사를 통해 모니터링 하는 것은 태양 에너지의 잠재량을 평가할 수 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 한반도에서 관측 빈도에 따른 일 평균 일사량 산출의 민감도를 분석하고자 한다. COMS의 채널 자료 및 구름탐지 분석자료, 구름에 의한 일사량의 감쇠 정도를 이용하여 시간 해상도가 1시간과 3시간 간격의 자료를 이용하여 일사량을 산출하였다. 전천을 의미하는 공간적 범위만큼 Hemispherical Integration를 실시하였고, 각 일사량을 일 평균하여 지상 37곳의 일사계 자료와 검증을 실시하였다. 그 결과, 1시간 간격의 자료를 이용하여 일평균한 일사량은 $28.6401W/m^2$의 정확도를, 3시간 간격의 자료를 이용하여 일 평균한 일사량은 $30.4960W/m^2$의 정확도를 보여, 일 평균 일사량은 위성의 관측 빈도에 큰 민감도를 보이지 않았다. 하지만 시간해상도가 다른 두 일사량은 공간적 분포에서 구름의 관측 빈도에 따라 큰 차이를 보였고, 구름의 관측 빈도와 두 일사량의 차이 간 민감도 분석을 실시한 결과 최대 $19.4392W/m^2$의 민감도를 보였다.
일사량은 작물 생산성 평가를 위한 작물 생육 모델의 주요 입력 변수 중 하나로 사용되지만 관측이 어려워 다른 기상 변수들에 비해 관측값의 확보가 어렵다. 천리안 2A호와 히마와리 8호 위성 일사량 자료가 제공되기 시작하면서, 작물 생육과 태양광 발전을 결합한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 평가를 위한 일사량 자료를 확보하기 용이해졌다. 본 연구의 목적은 이들 인공위성 일사량 자료의 신뢰도를 비교하는 것이다. 이를 위해 2020년 5월부터 10월까지 인공위성 일사량 자료를 수집하여 일별 일사량의 평균 제곱근 편차(RMSE)와 정규 평균 제곱근 편차(NRMSE)를 계산하였다. 인공위성 일사량 자료가 작물 생육 모의 결과의 신뢰도에 미치는 영향을 파악하기 위해 연구기간 동안의 일사량 누적값을 비교하였다. 본 연구의 결과 히마와리 8호 일사량 자료가 천리안 2A호 일사량 자료보다 RMSE와 NRMSE가 작은 것으로 나타났다. 누적 일사량을 비교한 결과에서도 히마와리 8호 일사량 자료 누적값이 천리안 2A호 일사량 자료 누적값보다 오차가 작았다. 본 연구의 결과는 작물 생산성 평가에 히마와리 8호 일사량 자료를 사용하는 것이 천리안 2A호 일사량 자료를 사용하는 것보다 불확도를 줄일 수 있다는 것을 시사한다. 후속 연구에서 히마와리 8호 일사량 자료를 사용한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 및 태양광 발전량에 대한 분석이 이루어져야 할 것이다.
일조시간 및 일사량은 작물생육에 중요한 기상요소이지만 기상청 동네예보 항목에 없기 때문에 3시간 간격 '하늘상태'를 활용하여 일조시간 및 수평면 일사량을 추정하는 방법을 고안하였다. 기상청 동네예보의 3시간 간격 '하늘상태' 자료를 수집하고 전국 22개 일사관측 기상대의 동시간대 실측 운량과 비교하여 '하늘상태'의 4단계 격자값 '맑음(1)', '구름조금(2)', '구름많음(3)', '흐림(4)'을 0부터 10까지의 운량으로 변환하였다. 22개 일사관측 기상대의 일 평균운량 0인 날에 대하여 일조율을 비교하여 관측여건이 가장 좋은 3개 지점을 선정하였다. 선정된 지점의 3년치 운량과 일조시간 실측자료로부터 운량-일조시간 추정식을 도출하였으며, 이 식에 의해 추정된 일조시간값으로 Angstrom-Prescott 모형을 구동하여 수평면 일사량을 산출하였다. '하늘상태' 기반으로 추정된 일조시간 및 일사량을 3 지점에서 2년간 실측자료와 비교한 결과 RMSE 기준 일조시간 추정오차는 1.5~1.7 시간, 일사량 추정오차는 $2.5{\sim}3.0MJ\;m^{-2}\;day^{-1}$ 이었다.
근래 들어 위성영상 기반의 한반도 지역 일사량 추정 연구가 활발히 진행되고 있으나 대부분의 연구들은 외국 위성영상을 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 정지궤도 위성영상을 활용하여 한반도 지역의 일사량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 입력데이터로는 국내최초의 정지궤도 위성인 천리안 기상영상기의 레벨1 데이터 및 레벨2 구름 영상, 그리고 미국 NASA의 OMI 영상을 이용하고, 물리모델식은 동아시아지역 일사량 추정에 보다 적합하다고 알려진 Kawamura 모델식을 적용한다. 2011년 5월~2012년 4월에 이르는 기간의 15분 간격 데이터를 이용하여 일일 수평면 전일사량을 추정하였으며, 이를 대한민국의 18개지점의 관측소 실측치와 비교하였다. 일일 일사량 추정값과 관측값 간의 $R^2$값은 0.86로서 높은 상관성을 나타냈으며, 월평균 일사량의 오차는 대부분의 지점에서 ${\pm}15%$ 이내였고 연평균 수평면 전일사량의 오차는 서울을 제외하면 약 -5~+5%의 분포를 보였다. 본 연구결과를 통해 한반도 지역의 일사량을 추정하는데 있어 천리안 기상영상기 영상이 활용 될 수 있음을 확인하였다.
기근과 산림황폐화를 겪고 있는 북한지역에 대해 농업기후 구분을 위해 일사자원의 분포현황을 파악하는 일이 매우 중요하지만 원자료의 획득이 어렵기 때문에 남한에서 사용중인 국지일사추정기술의 적용이 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 남한지역에서 위성영상을 기반으로 한 추정 일사자료와 관측소 실측 일사자료간의 선형 관계식을 작성하였다. 이 관계식을 북한 기상대 위치좌표에 해당하는 위성영상 기반 일사량 값의 보정에 사용함으로써 27개 기상대의 일사자료를 복원하였다. 복원된 27개 지점 일사자료를 기반으로 거리역산가중평균법에 의해 평년(1983-2000)과 10년 단위(1983-1990, 1991-2000, 2001-2010) 월별 수평면일사량 분포도를 제작하였다. 북한 DEM자료를 이용하여 885개 표준유역에 대해 지형인자를 산출한 다음 지형보정계수를 이용한 경사면 일사수광량을 30m 해상도의 격자형 수치자료로 제작하였다. 제작된 일사기후도는 북한의 농업발전계획은 물론 이미 제작완료된 남한일사기후도와 결합하여 한반도의 기후변화 영향 및 생태반응 평가 등에 활용될 수 있을 것이다.
Typical Meteorological Year Dataset is necessary for the renewable energy feasibility study. Since National Renewable Energy Laboratory has been built Typical Meteorological Year Dataset in 1978, gridded datasets taken from numerical weather prediction or satellite imagery are employed to produce Typical Meteorological Year Dataset. In general, Typical Meteorological Year Dataset is generated by using long-term in-situ observations. However, solar insolation is not usually measured at synoptic observing stations and therefore it is limited to build the Typical Meteorological Year Dataset with only in-situ observation. This study attempts to build the Typical Meteorological Year Dataset with satellite derived solar insolation as an alternative and then we evaluate the Typical Meteorological Year Dataset made by using satellite derived solar irradiance at Daejeon ground station. The solar irradiance is underestimated when satellite imagery is employed.
물순환 과정에서의 증발산은 장기적인 관점에서의 수자원 계획 수립 시 중요한 요소이다. 증발산은 기온, 상대습도, 일사량 등 기상학적 인자뿐만 아니라 증발표면, 식생분포 등 다양한 인자의 복합작용에 의해 일어나므로, 유역 단위에서 발생한 실제증발산(Actual evapotranspiration, AET)을 측정하기에는 기술적인 한계가 존재한다. 그러나 증발산 보완관계(Complementary relationship of evapotranspiration, CRE) 가설을 활용하면, 수문요소의 상호작용을 고려한 모델링을 거치지 않고도, 비교적 간단하게 AET를 추정할 수 있다. 본 연구는 증발산 관측자료를 기반으로 유역 단위에서의 CRE를 검증하고자 하며, 플럭스 타워 등 다양한 관측장비가 설치되어 있는 용담댐 시험유역을 대상유역으로 선정하였다. 용담댐 유역 내 산지에 위치한 덕유산 플럭스 타워에서 측정된 증발산을 AET로 보았으며, 유역 인근에 위치한 전주 기상관측소에서 측정되는 팬 증발량(Epan)을 잠재증발산량(Potential evapotranspiration, PET)으로 보았다. Epan 계측시, 증발팬의 가열 등 주변환경 변화로 인해 과다하게 추정되는 값을 보완하기 위해 FAO Penman-Monteith 식을 활용해 팬 증발량 보정계수(Coefficient of pan evaporation, kp)를 산정하여 적용하였다. 습윤증발산량(Wet evapotranspiration, WET)은 대기가 완전히 포화되었을 때 발생하는 증발산량으로, 댐 수표면에서 계측되는 수면증발량을 WET로 보았다. CRE 검증을 위해 AET와 PET를 각각 WET로 나누어 AET+와 PET+로 무차원화하였으며, 습윤지수(Moisture Index, MI)는 AET를 PET로 나누어 산정하였다. CRE 가설은 MI에 따른 AET+와 PET+가 서로 보완관계를 갖는다는 것인데, 용담댐 유역의 관측자료를 활용하여 CRE를 검증한 결과 AET+와 PET+ 간의 비대칭계수(b)가 1.23인 것으로 나타났다. 이 때의 평균제곱오차(MSE)는 0.599, 결정계수(R2)는 0.631로 나타나 CRE의 b가 적합하게 추정된 것으로 판단된다. 본 연구결과와 같이 검증된 CRE를 통해 증발산 관측지점이 없거나, 조밀하지 않은 유역의 AET를 간접추정할 수 있으며, 이를 활용해 보다 정확한 댐의 장기유출 모의와 용수공급계획 수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Day ahead forecast is necessary for the electricity market to stabilize the electricity penetration. Numerical weather prediction is usually employed to produce the solar irradiance as well as electric power forecast for longer than 12 hours forecast horizon. Korea Meteorological Administration operates the UM-LDAPS model to produce the 36 hours forecast of hourly total irradiance 4 times a day. This study interpolates the hourly total irradiance into 15 minute instantaneous irradiance and then compare them with observed solar irradiance at four ground stations at 1 minute resolution. Numerical weather prediction model employed here was produced at 00 UTC or 18 UTC from January to December, 2018. To compare the statistical model for the forecast horizon less than 3 hours, smart persistent model is used as a reference model. Relative root mean square error of 15 minute instantaneous irradiance are averaged over all ground stations as being 18.4% and 19.6% initialized at 18 and 00 UTC, respectively. Numerical weather prediction is better than smart persistent model at 1 hour after simulation began.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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