기상청에서는 영국 전지구기후모델인 HadGEM2-AO 기반의 영국 지역기후모델 HadGEM3-RA로부터 생산된 기후변화 시나리오를 기후변화예측을 위한 국가표준시나리오 자료로 제공하고 있다. 하지만, 기후모델의 특성상, 관측자료와 모의자료 간에는 통계적인 차이가 존재하며, 이러한 차이를 무시하고 원자료를 그대로 분석에 사용하는 것은 무의미 하다. 따라서 이러한 보정하기 위해서 주로 Quantile Mapping, Quantile Delta Mapping, Detrended Quantile Mapping 방법이 주로 사용된다. 하지만 어떠한 편의보정 방법이든 극값이 다수 존재하는 미래기간 모의자료를 보정할 때에는 외삽법(extrapolation)의 적용이 필요하다. 외삽법의 경우 constant correction 방법이 주로 적용된다. 본 연구에서는 기상청의 국가표준시나리오를 대상으로 이러한 편의보정 방법의 적용에 따른 미래 극한강우량의 차이를 분석하고자 하였다. 우선, 모의자료에서 우리나라 주요 기상관측지점에 해당하는 격자로부터 강우량자료를 추출하고 연최대강우시계열을 산정하였다. 그 후, 위의 세 가지 편의보정 방법을 이용하여 강우자료의 편의보정을 수행하였으며, constant correction 방법을 적용하여 이상치를 보정하였다. 그 후, 보정된 미래기간 모의자료의 추세를 분석하고, 이를 미래 확률강우량 산정방법인 scale-invariance 기법에 적용하여 미래 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 외삽법의 적용에 따라 편의보정 방법에 따라 미래 자료의 추세 또는 확률강우량의 변화패턴은 큰 차이를 나타내지 않았지만, 그 값 자체는 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 사용된 GCM과 RCM 조합으로 인한 오차와 더해져, 미래 예측결과의 불확실성으로 나타나기에 미래 극한강우량 예측을 위해서는 다수의 GCM, RCM 조합뿐만 아니라 다수의 편의보정 방법에 따른 결과도 함께 고려(ensemble)하여 결과를 나타내는 것이 필요할 것으로 판단된다.
최근 통신장비가 발달함에 따라 통신장비의 수요가 점차 늘어나고 있는 추세이다. 이에 따라 다양한 신호 처리가 연구되어져 왔다. 그 중 영상은 전처리 과정에서 잡음을 제거하지 않으면 오류의 전파라는 문제를 야기할 수 있기 때문에 잡음 제거가 필수불가결한 단계이다. Salt and Pepper 잡음의 경우 두 개의 극값을 가지는 대표적인 임펄스 잡음이다. 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔으며 CWMF, MF, MMF 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 모습을 보인다. 따라서 본 연구에서는 7×7 마스크 내부의 잡음개수에 따라 마스크의 크기를 다르게 하고, 영상의 히스토그램 분포를 이용하여 변형된 스위칭 필터로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 경우 고밀도 잡음 영역에서 효과적으로 잡음을 제거할 수 있으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석하였다.
General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.
본 연구에서는 겨울철 영동지역에서 2001 ~ 2012(12년) 동안 일신적설 50 cm 이상의 3개 극한 대설사례를 선정하여 위성에서 관측된 구름을 추적하여 공간적 특성을 분석하였다. 그리고 그 특성을 레이더 강수와 비교하였다. 이 연구에서 선정된 영동지역 극한 대설사례는 영동지역(영동 앞바다)에서 발생하여 발달하거나 동한만 부근에서 발생하여 영동지역으로 이동해 들어오는 독립되고 잘 발달된 그리고 크기가 작은 대류형 구름과 관련이 있다. 주강수 시기의 이 구름덩어리의 최저휘도온도는 -$-40{\sim}-50^{\circ}C$로 낮고, 휘도온도 $-35^{\circ}C$ 혹은 $-40^{\circ}C$ 이하의 구름 크기는 약 17,000 ~ 40,000 $km^2$로 중규모 대류복합체($-52^{\circ}C$ 이하 구름크기 50,000 $km^2$)보다 작은 크기이다. 이 때 레이더의 강수면적(0.5 mm/hr 이상)도 약 4,000 ~ 8,000 $km^2$로 작고 독립된 강수 형태를 보인다. 위성의 구름영역과 레이더 강수영역은 영동 앞바다에 비슷하게 위치하였으나 레이더 강수의 중심이 상대적으로 영동 해안에 인접해 위치하였다. 또한 구름이 발달하는 과정에서 구름의 극값과 강수의 극값이 일치하지 않는 경우도 나타났다. 그러나 모든 사례에서 주강수 시기에 구름은 영동 앞바다에 위치하였다. 따라서 구름덩어리의 위치가 극한 대설에 있어 무엇보다 중요한 요소인 것으로 판단된다. 수증기 영상은 건조구역(암역)의 가장자리 북쪽에서 구름덩어리가 발달함을 보여주었다. 따라서 위성관측의 구름영상과 지상 레이더에 의한 강수관측 값과 비교하여 보았을 때, 위에 선정된 극한 대설 사례는 부저기압 혹은 소용돌이의 발달과 관련되어 있는 것으로 생각된다. 영동지역 극한 대설에 대한 초단기 예보에 있어 초기에 동한만 혹은 영동지역에서 작고 발달된 대류형 구름을 탐지하고 추적하는 것이 중요하다.
동계 무가온 다중피복 plastic house내 고추육묘의 생장에 영향을 미치는 온도, 광도 및 지온의 변화를 노지와 시설내 피복별로 조사 분석하여 고추의 적정 육묘생장 환경과 실제 무가온 다중피복 plastic house내의 환경요인과의 관련성을 파악코자 수행한 결과는 다음과 같다. 1. 12월 20일부터 2월 25일 까지 P. E.필름으로 4중피복된 턴널내에서도 최저온도는 대부분 5$^{\circ}C$를 보여 고추의 냉해온도에 대한 노출을 피할 수 없었고 이 기간에 최고온도는 대부분 33$^{\circ}C$를 보였으며 극값은 42$^{\circ}C$를 보여 다소간 환기의 필요도 인정되었다. 2. 피복이 증가할수록 온도 일교차가 크게 나타나 노지는 5-1$0^{\circ}C$를 보인 반면 피복내에는 16-38$^{\circ}C$의 일교차를 보였다. 3. 저온기에 다중피복에 의한 보온효과는 뚜렷하였으나 4중피복하에서도 12$^{\circ}C$이하의 온도출현이 많아서 고추 시설내 육묘시 냉해피해 가능성이 상존하며, 3$0^{\circ}C$이상의 고온출현회수도 200회 이상이었다. 4. 광도에 있어서도 피복이 증가할수록 광도는 감소하였고 온도증가는 크게 광의존성이었으며, 최저광도는 피복에 관계없이 고추의 광보상점 이하를 보여주었다. 5. 12월 20일부터 2월 중순까지 기온은 오전 10시 이후에야 고추의 생육한계온도인 10-12$^{\circ}C$이상이 되었고, 오후 4시 이후에는 기온은 12$^{\circ}C$이상이 되어도 광도가 급격히 낮아 고추유묘의 광합성 및 생장에 제한적일 것으로 사료되었다. 6. 시설내 최저지온은 동계 4중피복내에서도 1$0^{\circ}C$내외로서 고추생장에는 생리적 피해온도 범위에 속하였다. 7. 광주지방에 45년간 온도자료를 보면 노지 최저온도의 극값은 1월 5일에 -19.4$^{\circ}C$를 기록하였으며 대부분 장기자료로부터 얻은 평균에서 $\pm$5$^{\circ}C$의 편차를 보였다.
효율적인 무기체계 연구개발을 위한 체계공학 과정에서는 개발단계 진행을 위한 의사결정 판단 자료로서 시험평가결과를 활용하고 있다. 무기체계는 운용 상 자연환경에 노출되는 빈도가 높기 때문에 개발 및 운용시험 평가 시 환경시험이 필수적으로 요구되어진다. 현재 우리 군에서는 MIL-STD-810과 MIL-HDBK-310 그리고 AECTP 200의 기후환경 기준을 기반으로 한국적 무기체계 운용온도를 도출하여 개발 및 운용시험 평가 시 활용하고 있다. 본 연구에서는 2014년 도출된 한국적 무기체계 운용온도 기준을 기반으로 하여 최근 대두되고 있는 지구온난화에 대한 영향성 등을 반영하여 저장물자 환경시험을 위한 한국적 온도기준 적합성 연구를 수행하였다. 분석대상은 1960년에서부터 2020년 3월까지 국내 101개 관측소에서 60년 간 매 정시마다 측정된 온도정보를 이용하였으며, 혹서기 8월과 혹한기 1월에 대한 백분율 발생빈도(0.5%, 1%, 5%, 10%)와 표준편차 발생빈도(3𝜎, 2𝜎, 1𝜎)를 도식화 및 수치화 하였다. 분석결과, 대한민국의 혹서기의 최대 극값은 41℃였으며, 0.5%의 발생빈도는 37.0℃로 식별되었다. 혹한기의 경우에는 최대 극값 -32.6℃, 0.5% 발생빈도 -21.1℃로 식별되었다. 기존의 육상 일반 무기체계 추천 온도 범위(-30 ~ 40℃)를 고려하였을 때, 대한민국 지역의 운용확률은 99.999%로 확인되었으며, 이는 최근의 이상이변에 따른 이상 기후 현상에도 불구하고 한국적 무기체계 운용온도 기준은 저장물자 환경시험에 적합함을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 경험적 직교함수 방법을 적용하여 동해 중서부 해역에서 수직적인 수온 분포의 공간적 특성을 해역별로 구분한 후 특징적인 수온의 수직구조 함수를 제시하였다. 수산진흥원 관측범위 중에서 102-107 정선을 포함하는 동해 중서부 해역은 연안을 따라 남북방향으로 발달하는 북한한류수역, 외해쪽의 동한난류수역과 104정선을 축으로 동서방향으로 발달하는 난수괴역으로 구분되며 동한난류수역은 난수괴역에 의해 남북으로 양분된다. 제2모드함수까지 이용하여 설명되는 수온의 변동성은 북한한류수역에서는 총 분산의$85.20-98.20\%$. 동한난류수역에서는 $85.20-92.90\%$, 난수괴역에서는 $83.50-91.70\%$이다. 가장 많은 분산을 설명하는 수직구조함수의 제1모드는 약 1년의 변동주기를 가지며 해표면에서 극값을 가지는 함수이다 동한난류수역에서는 수온의 변동이 전층에서 동시에 일어나며 북한한류수역과 난수괴역에서는 약 100m 수심과 200m 수심을 경계로 하여 수온의 변동이 반대로 일어난다. 제2모드는 북한한류수역에서는 100m 층에서 극값을 가지며 전 층에서 수온의 변동이 동시에 일어난다. 난수괴역과 동한난류수역에서는 수온의 변화가 반대로 전개되는 교차점을 가진다. 확장된 경험적 직교함수를 적용하여 수직구조함수의 시간에 따른 변화를 고찰한 결과 동해에서 제1모드의 지속성은 4개월 미만이며 북한한류 수역에서의 수직구조함수의 연변화 과정은 동한난류수역과 난수괴역과는 다르게 나타났다.
한반도 남서해안에서 연안지대의 기후학적 특성을 조사하기 위해 AWS(automatic weather system)와 4개 지점의 부이자료를 사용하였다. 연안지대를 기후학적으로 정의하였는데 해안선을 가로지르는 풍속과 온도의 기울기에 있어서 뚜렷이 대비가 나타나는 지대로 정의하였고, 연안지대가 고정적인 것이 아니라 종관풍에 따라 변동될 수 있다는 것을 보였다. 한반도의 남해와 서해에서 부이와 나란한 AWS지점으로 구성된 4개의 단면도선을 거제도부이라인, 거문도부이라인, 칠발도부이라인, 덕적도부이라인으로 선택하였다. 일주기와 월변동의 분석에서 월별평균과 극값, 부이와 각 지점간의 온도경도와 풍속의 누적빈도수가 연안의 범위와 특징을 조사하는데 응용되었다. 그 결과 연안지대의 최대범위는 거제도부이라인은 offshore에서 생림(해안선에서 약 34 km), 거문도부이라인은 순천(약 52 km), 칠발도부이라인은 자은도(약 27 km), 덕적도부이라인은 용인(약 65 km)으로 분석되었다. 종관풍에 따른 연안지대의 변동을 onshore, offshore, calm에 대해 조사하였다. 그 결과 onshore 일 때 연안지대의 범위는 65∼90 km로 변화한다. 더욱 우리는 태풍(MAEMI)에 의해 영향을 받은 2003년 9월 12일∼13일 동안에 거제도부이라인에 대한 풍속과 온도의 변화와 해상과 육상의 풍속비를 알기 위해 조사하였다.
분해기법은 일 단위 강수시계열 자료를 시간단위로 분해하는 데 주로 사용되고 있으며, 시단위 자료는 홍수예측을 위하여 주요하게 사용될 수 있다. 그러나 현재까지 제시된 대부분의 분해기술은 강우데이터가 추계학적 특성을 가지고 있다는 기본 가정을 전제로 하고 있기 때문에 모형을 구성하는데 있어서 강우자료의 물리적 특성을 반영하는 데는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 각기 다른 해상도로 변환하는데 따른 가중치의 동역학적 거동이 카오스 특성을 보이는지와 카오스적 분해가 가능한지를 비선형의 확정론적 방법(카오스이론)을 이용하여 규명하는 방안을 소개하였다. 우선, 기상청 산하 서울지점을 대상으로 24h-12h, 12h-6h, 6h-3h으로 해상도를 변환하는데 따른 가중치를 계산하여 사용하였다. 가중치 시계열자료의 카오스 특성을 규명하는 데는 상관차원방법을 이용하였으며, 부분근사화 기법을 이용하여 강우를 분해하였다. 서울 지점의 모든 해상도 변환에 따른 가중치는 저차원의 상관 차수를 가지는 카오스 특성을 보임을 확인하였으며, 분해결과 실제 관측치와 유사한 값을 보임을 확인하였다(높은 상관계수와 작은 평균제곱근오차를 보임). 또한 강우의 일반적인 경향성(총량, 강우의 발생 시점)은 보존되나 극값의 경우 대부분 과소 추정됨을 알 수 있었다.
우리나라의 과거 기상자료 분석결과를 보면 최근 10년(1999~2008년)과 과거 30년(1971~2000년)의 자료를 비교하였을 때 연 평균 강수량과 기온이 각각 9.1%, 0.6$^{\circ}C$ 상승하였고 2010년 전 지구 기온은 $14.52^{\circ}C$로 20세기 평균인 $13.90^{\circ}C$보다 $0.62^{\circ}C$ 높아 기온 관측이 시작된 1880년 이래 최고를 기록하였으며(2005년과 공동 1위), 2010년 북반구 기온편차는 $0.73^{\circ}C$로 역대 기온 관측 사상 가장 높았고 남반구 또한 $0.61^{\circ}C$로 상위 6위에 위치되었다. 또한 우리나라에서는 겨울철 이상 저온 현상을 경험하기도 하였다. 이에 본 연구에서는 우리나라 전역 기상청 60개 지점 1980년 1월 1일부터 2009년 12월 31 일까지의 자료를 바탕으로 기록 일 최저 기온 및 기록 일 최고 기온의 발생빈도를 분석하고자 하였다. 확률이론에 따르면 동일한 분포를 갖는 확률변수의 독립적인 시계열의 경우 최대값 또는 최소값의 발생빈도는 ��/n의 비율로 감소하게 된다. 여기서 /n은 관측이 시작된 시점부터 해당 시점까지 자료의 수이다. 본 연구의 경우에는 특정 지점의 특정 시점에 관측된 일 최대 기온이 동일한 분포를 갖는 독립적인 시계열을 이룬다고 한다면(즉, 증가 또는 감소 추세가 있지 않다면), 어떤 해에 관측된 일 최고 기온이 그 동안에 특정 시점에 관측된 일 최고 기온들보다 높을 확률은 1/n이 될 것이다. 그러나 만약 일 최대(또는 최저) 기온의 기록경신 발생빈도가 감소 비율로부터 유의하게 이탈하게 된다면, 이는 일 최고(또는 최저) 기온의 분산이 커지거나 작아지는 현상이 벌어진 경우이거나 일 최고(또는 최저) 기온의 평균이 어떤 추세를 갖게 되는 경우가 될 것이다. 그 결과 기록 일 최저 기온 발생빈도에 대한 기록 일 최고 기온 발생빈도의 비는 현재 약 2.5정도의 값이 나오는 것으로 분석되었으며 이러한 결과는 1980년 이후로 기록 일 최고 기온의 발생빈도는 /n의 비율로 감소하지만 기록 일 최저 기온의 발생빈도는 /n의 비율보다 낮게 발생하기 때문인 것으로 파악되었다. 이러한 과거 자료의 분석을 통하여 지금까지 진행되어 오고 있는 기후변화의 패턴을 보다 명확하게 인식하고자 하였으며, 추후 다양한 기후수치실험으로부터 도출된 결과들의 신뢰성을 평가할 때 기초적인 비교 자료를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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