In this study, the annual power production of a wind farm according to obstacles and wind data was predicted for the Garyeok-do wind farm in the Saemangeum area. The Saemangeum Garyeok-do wind farm was built in December 2014 by the Korea Rural Community Corporation. Currently, two 1.5 MW wind turbines manufactured by Hyundai Heavy Industries are installed and operated. Automatic weather station data from 2015 to 2017 was used as wind data to predict the annual power production of the wind farm for three consecutive years. For prediction, a commercial computational fluid dynamics tool known to be suitable for wind energy prediction in complex terrain was used. Predictions were made for three cases with or without considering obstacles and wind direction errors. The study found that by considering both obstacles and wind direction errors, prediction errors could be substantially reduced. The prediction errors were within 2.5 % or less for all three years.
본 논문은 수치기상모형에 의해 계산된 수치기상모의풍속($1km{\times}1km$ 해상도)의 정확도를 향상시키기 위한 통계적 보정법을 제안하였다. 이를 위해 남한전역을 $1km{\times}1km$ 격자로 나눈 지점(345,682지점)에 적합한 통계적 바람장 모형으로 부터 남한지역의 바람장을 추정하는 절차와 격자지점별/월별 보정인자를 계산하여 추정된 바람장과 수치 기상모의풍속간의 간극을 보정하는 절차로 이루어진 보정인자법을 개발하였다. 또한 75개 기상관측소지점에서 계산된 수치기상모의풍속자료에 보정인자법을 적용시켜 본 논문에서 제안된 보정법의 유용성을 보였다.
Clear sky indices were estimated by various ways based on in-situ observation and satellite-derived solar irradiance. In principle, clear sky index defined by clear sky solar irradiance indicates the impacts of cloud on the incoming solar irradiance. However, clear sky index widely used in energy sciences is formulated by extraterrestrial irradiance, which implies the extinction of solar irradiance due to mainly aerosol, water vapor and clouds drops. This study examined the relative difference of clear sky indices and then major characteristics of clear sky irradiance when sky is clear are investigated. Clear sky is defined when clear sky index based on clear sky irradiance is higher than 0.9. In contrast, clear sky index defined by extraterrestrial irradiance is distributed between 0.4 and 0.8. When aerosol optical depth and air mass coefficient are relative larger, solar irradiance is lower due to enhanced extinction, which leads to the lower value of clear sky index defined by extraterrestrial irradiance.
본 연구는 안동댐 유역의 주요 수종인 소나무와 신갈나무를 대상으로 임분평균흉고직경과 기상인자의 관계를 규명하고자 수행되었다. 본 연구는 제5차 국가산림자원조사(NFI5)자료 중 임령, 임분평균흉고직경, ha당 본수자료를 사용해 임분단위의 평균흉고직경을 추정하는 모형을 개발하고, NFI6 자료로 검증을 실시하였다. 또한 안동댐 유역 수문기상관측소 6개소와 주변지역의 Automatic Weather System (AWS)의 관측자료에서 취득한 기온 자료를 사용하여 100m 공간해상도를 갖는 상세한 기상자료를 구축하였다. 연구대상지가 복잡한 산악 지형임을 고려하여 기온감률을 적용 후 Inverse Distance Weighted (IDW) 보간법을 적용하여 점 형태의 기상자료를 면 형태로 재구축하였다. 이와 같이 구축된 정밀기상인자와 직경생장간의 관계를 분석하였다. 분석결과 기온 상승은 소나무에 부(-)의 영향을 주며, 참나무류인 신갈나무에는 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타나 기존 연구들과 일치하는 결과를 보였다. 본 연구는 수문기상관측소와 AWS 자료를 연계하여 세밀한 기후지도를 구축하고, 이를 통해 유역규모의 임목생장과 기후인자와의 관계를 파악했다는 것에 의미가 있으며 지역규모의 산림변화 예측 및 관리 계획 수립을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.
소나무는 우리나라에서 생태적, 사회 문화적으로 가장 중요한 수종으로 보호 이용되어 온 수종이다. 그러나 산림유전자원보호구역 내 금강소나무 고사가 발생하고 있어 명확한 원인 구명 및 대책 마련이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강소나무의 고사 원인 구명을 위해 시계열 항공영상을 이용하여 금강소나무 고사 발생 전수 조사를 실시하고 고사발생 지역에 대한 지형환경특성을 분석하여, 소나무 고사의 위치적 특성 및 이에 따른 기상 요인과의 연관성을 파악하였다. 그 결과, 2,600ha 연구 대상지 내에서 약 1,956본의 금강소나무 고사목이 추출되었다. 소나무의 고사는 소나무 생육지역에 비해 고도가 높고, 일사량이 많고, 지형습윤지수가 낮은 지역, 남 남서사면, 능선 부위, 풍노출도가 높은 지역에 집중되어 발생한 것으로 나타났다. 이러한 지역은 지형조건에 따라 영향을 받는 미기상 특성에 따라 고온과 건조 스트레스가 상대적으로 높은 지역으로 분류되는 지역이다. 기후변화에 따라 고온 건조 스트레스가 전반적으로 높아지고 있으며 취약지역을 중심으로 스트레스의 임계치를 넘으면서 고사현상이 발생하는 것으로 추정되었다. 이러한 지형환경 특성을 바탕으로 MaxEnt 모형을 이용하여 소나무 고사 발생 위험 지도를 제작하였으며, 이는 향후 소나무 보호 관리 대책 수립에 활용될 수 있다.
지표 일사량 데이터는 신재생 에너지 자원지도 제작, 태양 에너지 관련 시설의 입지 선정 및 관련 정책의 기초 자료 및 농작물 생산량 예측 등의 매우 다양한 분야에 사용될 수 있는 중요한 데이터이며, 이에 최근 한국에서도 일사량 데이터 구축에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 COMS-MI(천리안 기상위성) 영상과 Heliosat-II 방법을 이용하여 국내 일사량을 추정하고자, Heliosat-II 방법을 국내 데이터에 적합하도록 수정하고, 이를 통하여 일사량을 추정하는 것을 목표로 하였다. 이를 위하여 먼저 COMS-MI 위성 영상 및 국내 기상 데이터 등을 확보하고 전처리를 수행하였다. 또한 Heliosat-II 방법의 입력 데이터이자 중간 결과물인 지표 반사도(ground albedo) 보정을 수행하고, 반사도 참조 지도(background albedo map)의 정확도를 높이고자 기존의 방법을 수정하였다. 그리고 이와 같이 수정된 Heliosat-II 방법을 통하여 추정 일사량을 도출하고, 이를 지상에서 관측된 일사량 실측치와의 비교를 통하여 정확도를 검증하였다. 실험 결과, 수정된 Heliosat-II 방법을 사용할 경우, 약 30.8%의 RMSE(%) 정확도를 나타내었으며, 기존 Heliosat-II 방법을 그대로 이용하였을 경우에 비하여 약 10% 수준의 향상된 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 기계학습을 기반으로 제작한 수량예측모델을 통해 이상기상에 따른 사일리지용 옥수수(WCM)의 피해량 산정 및 전자지도를 작성할 목적으로 수행하였다. WCM 데이터는 수입적응성 시험보고서(n = 1,219), 국립축산과학원 시험연구보고서(n = 1,294), 한국축산학회지(n = 8), 한국초지조사료학회지(n = 707) 및 학위논문(n = 4)에서 총 3,232점을 수집하였으며 기상 데이터는 기상청의 기상자료개방포털에서 수집하였다. 본 연구에서 이상기상에 따른 WCM의 피해량은 WMO 방식을 준용하여 산정하였다. 정상기상에서 DMY 예측값은 13,845~19,347 kg/ha 범위로 나타났으며 피해량은 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 각각 -305~310, -54~89 및 -610~813 kg/ha 범위로 나타났다. 최대 피해량은 이상풍속에서 813 kg/ha로 나타났다. WMO 방식을 통해 산정한 WCM의 피해량은 QGIS를 이용하여 전자지도로 제시하였다. 이상기상에 따른 WCM의 피해량 산정시 데이터가 없어 공백인 지역이 존재하여 이를 보완하기 위해 종관기상대보다 많은 지점의 데이터를 제공하고 있는 방재기상대를 이용하면 보다 세밀한 피해량을 산정할 수 있을 것이다.
In this study, we derived the wind speed at 50 m and 80 m above sea level from 567 stations over a period of 1 year and correlated to measured wind speed at 5 radiosonde sites. From these correlations, we derived and analyzed the spatial distribution of wind map over Korea based on hourly observational data recorded over a period of 5 years from 2004 to 2008. As a results, wind speed is generally high over seashores, mountains, and islands. Mean wind speed over Korea at 50 and 80 m above sea level for 5 years during 2004 to 2008 seasonally are highest at Spring, and then followed by Winter, Fall, and Summer. In 76 (14%) stations, mean wind speed at 80 m above sea level for 5 years during 2004 to 2008 are greater than $5ms^{-1}$. The prevailing winds over Korea at 80 m above sea level for 5 years during 2004 to 2008 are North (44%), Northwest (16%), and West (15%). In 99 stations, the % of wind faster than $5ms^{-1}$ was higher than 40%, and in 62 stations, the % of wind faster than $5ms^{-1}$ was higher than 50%. In 178 station, the % of prevailing winds was higher than 30%, and there are 7 stations which also have wind speeds over $5ms^{-1}$, ranking from highest to lowest, Dongsong, Daegwallyeong, Baekun Mt., Hyangrobong Mt., Sorak Mt., Gosan, and Misiryeong Mt..
몽골의 태양-기상자원지도는 위성자료 및 재분석 자료를 이용하여 개발되었다. 태양복사량은 단층 태양복사모델을 이용하였으며 입력자료는 SRTM, MODIS, OMI, MTSAT-1R 등의 위성관측자료와 전구모델의 재분석자료를 이용하였다. 계산된 결과는 NCEP/NCAR 재분석 DSWRF 자료를 이용하여 계산된 일사량을 검증하였다. 몽골은 서부의 산악지역과 중남부의 사막 및 반사막지대로 이루어져 있으며 대륙 내부에 위치하여 강수량이 적고 맑은 날이 많아 동일 위도상의 다른 지역과 비교하여 높은 일사량이 나타난다. 서부 산악지역은 고도가 높아 태양에너지가 많이 도달되는 곳임에도 불구하고 일사량이 낮게 나타난다. 그 이유는 산악지역에 존재하는 연중 적설이 위성자료의 구름탐지 알고리즘에서 구름으로 오탐지 되기 때문이다. 따라서 청천지수뿐만 아니라 일사량 또한 낮게 계산된다. 남부지역은 상대적으로 높은 가강수량과 에어로솔 광학두께가 나타났으나 다른 지역에 비해 위도가 낮고 청천지수가 높아 일사량이 높게 나타나는 것으로 분석된다. 계산된 월 누적 일사량은 547.59 MJ로써 전 지점에서 약 2.89 MJ로 높게 계산되었으며 상관성은 0.99였고 평방근오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 6.17 MJ 이었다. 월별 통계 값을 계산하였을 때 상관성이 가장 높은 월은 10월로 0.94였고 3월은 0.62로 가장 낮게 나타났다.
구름의 영향 없이 지표면에 도달하는 일사량을 추정하는 것은 일사량 자원지도의 궁극적인 목표이며, 이는 청천일 모델(clear sky model)을 사용하여 이론적으로 추정할 수 있다. 일사량 지도의 정확도는 청천일 모델의 정확도와 연결되기 때문에 연구목적과 연구지역에 적합한 청천일 모델을 선정하고 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 대기혼탁 인자를 사용하여 일사량을 추정하는 고차원 모델(ESRA, Dumortier, MODTRAN)과 태양고도를 변수를 하는 일차원 모델(Bourges, PdBV)을 사용하여 한반도의 청천일 일사량을 추정하였으며, 실제 측정 자료와 비교하여 한반도에 적합한 청천일 모델을 분석하고자 하였다. 천리안 기상위성의 가시영상을 사용하여 구름이 없는 청명일을 참조자료로 추출하였으며, RMSE와 MBE를 계산하여 모델별 오차를 분석하였다. 연구결과, Bourges와 PdBV 모델이 실측치와 가장 낮은 RMSE를 가졌으며, PdBV는 계절에 상관없이 비교적 일정한 MBE값을 가졌다. 또한 봄-초여름 기간에 일차원모델은 일사량을 과소 추정하는 경향을 보였으며, 고차원모델은 겨울에 일사량을 과대 추정하는 것으로 나타났다. 추후 모델별로 나타난 오차의 경향 및 계절에 따른 오차를 보정하는 추가 연구를 통하여, 한반도에 최적화된 청천일 일사량 모델을 수정 및 개발할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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