국립기상과학원은 국가 물관리를 효율적으로 지원하기 위하여 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 지면모델 기반을 활용한 전국 수문기상 분석 및 예측정보 생산체계를 구축하였다. TOPLATS 지면모델에서는 토양, 식생 등을 표현하기 위한 다양한 매개변수들이 사용되고 있으며, 그 중에서도 토양 속성과 관련 매개변수들은 토양수분, 증발산 등의 수문기상요소 생산에 큰 영향을 미치고 있어 현실적인 토양 특성에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 국립농업과학원의 토양도 정보를 이용하여 TOPLATS 지면모델에서 요구되는 토양 속성 및 관련 매개변수를 산정하고 이를 모델에 적용하고자 하였다. TOPLATS 모델에 사용되는 토양 매개변수는 총 22개 이며, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 제공한 총 405개의 토양통에 대한 매개변수를 각각 산정하였다. TOPLATS 모델을 강제하기 위한 기상자료는 동네예보 분석자료, KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 분석자료, 입사 단 장파 복사량은 ASOS 관측자료를 기반으로 한 5km 해상도의 남한 격자자료이며, 2010~2013년 기간의 토양수분, 증발산량에 대한 검증 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 기존의 11개 토양속성정보로 산출된 결과와 비교 분석하여 추후 제시할 예정이며, 본 연구에서 산출된 국내 토양 특성을 반영한 고해상도 수문기상정보는 향후 홍수 예측 및 가뭄 평가에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
가뭄은 홍수와 더불어 매우 심각한 자연재해이며, 그 특성상 광역적이고 장기간 발생함에 따라 구체적인 발생시점, 규모, 범위 등을 규명하기가 어렵다. 다만, 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중 일지라도 초기에 감지한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료를 활용한 가뭄전망정보 생산 및 제공하고 있으며, 활용성을 검증한바 있다. 국내의 경우 기상청에서는 대기-해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5) 모델을 도입하였으며, 가뭄예보를 목적으로 장기예보자료 기반의 가뭄전망정보 생산체계를 구축한 바 있다(기상청, 2012; 손경환 등, 2015). 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 수문기상 전망정보를 이용하여 2014-15년 가뭄사례에 대한 가뭄감시 및 전망정보를 생산 및 평가하였다. 수문기상전망 정보는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5와 지면모델을 이용하여 생산하였으며, 관측자료와 수문전망정보 기반의 가뭄지수를 산정하였다. 매스컴 및 언론 보도 자료부터 2014-15년 가뭄에 대한 행정구역별 피해사례를 수집하였으며, 이를 기반으로 시계열, 지역별 및 통계적(CC, RMSE) 분석을 이용하여 선행시간별 정확도를 평가하였다. 1개월 및 2개월 전망정보의 정확도가 높음을 확인하였으며, 가뭄심도가 심각한 시기의 가뭄상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다.
토양수분, 증발산량, 유출량 등의 고해상도 수문기상요소 산출을 위한 지면모델 활용 기술은 기상 및 수문분야에서 널리 활용 중에 있다. 본 연구에서는 미국 국립대기과학연구소(NCAR)에서 개발된 기상-수문 결합모델 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological modeling extension package)을 활용하여 낙동강 유역에서 발생한 돌발홍수 사례 실험에 적용하여 강우량 및 수문기상요소 전체를 모의함으로써 기상-수문-지면 결합모델을 활용한 수문기상요소 산출하고자 하였다. 이를 기존의 기상모델로부터 입력강제자료를 제공받아 Off-line 형태로 결합된 지면모델(TOPLATS, TOPmodel-based Land Atmosphere Transfer Scheme) 결과와 비교하였고 기상-수문 결합모델의 국내 적용성을 검토하였다. 기상-수문-지면 결합모델(WRF-Hydro)의 초기장 및 경계장은 기상청 현업 모델에서 생성된 국지예보모델자료 1.5km 자료(LDAPS, Local Data Assimilation and Prediction System)를 사용하였으며, 모델의 적분기간은 돌발홍수 사례에 따라 24~36시간을 수행하였다. WRF-Hydro 모델의 물리모수화 방안은 작년까지 기상청에서 현업운영되는 KWRF의 방안들을 준용하였으며, WRF-Hydro 수행을 위해 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER)에서 제공되는 30 m 해상도의 수치표고자료를 GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지표유출방향을 설정하였다.
기상 레이다에서의 반사 신호는 비, 구름 및 먼지 입자 등에 의하여 산란되는 전자파신호로서 이러한 도플러 신호를 분석함으로서 여러 가지 특징적인 기상정보를 추출하지 된다. 그런데 이러한 기상정보를 정확히 추출하기 위해서는 지표면 클러터 및 레이다에서의 도플러 기상정보들이 어떻게 나타나는지 그 특징을 잘 파악하여야 할 것이다. 그러나 기존의 대칭형 도플러 스펙트럼 모델은 다양한 기상환경을 나타내기에는 다소 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 도플러 스펙트럼 모델에서의 비대칭성을 나타낼 수 있는 개선된 모델을 제안하였다. 제안된 기상 도플러 모델을 이용하면 기상조건, 운영환경 및 시스템 특성에 따라 다양한 클러터 및 기강신호들을 시간 및 스펙트럼 영역에서 효율적으로 모의할 수 있다. 이러한 모의 방법은 기상레이다 정보추출 알고리즘의 정확도 검증 및 추가적인 성능 향상을 위한 새로운 시스템 개발에 많은 도움이 될 수 있을 것이다.
2009년에 발사 예정인 통신해양기상위성은 우리나라 최초의 정지궤도 위성이며 해양기상관측위성이다. 해색관측에 있어서 정지제도 상에서 한반도와 주변해역을 관측하는 것은 시-공간해상력에서 향상된 해색위성자료를 제공해 줄 것이다. 이러한 정지궤도 해색위성 자료의 해양지리정보 활용은 적용의 범위와 GOCI 자료가 제공하는 정보의 해석적 내용에 있어서 기존의 극궤도 위성자료를 활용하는 것과는 다른 차원의 자료 구축 능력을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 정지궤도 해색위성에 탑재된 GOCI로부터 획득되는 영상정보를 통해 해양지리정보에 적용 가능한 분야를 해석하고 이를 적용하는 방안에 대해 제시하였다. 해양지리정보의 다양한 구축 자료와 개발된 해양공간정보시스템은 향후 해양위성자료의 실시간 분석결과를 반영하여 자료의 갱신과 추출 정보의 신속한 서비스를 구현할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 정보서비스의 효과는 지구온난화에 따른 기후변화와 기상이변 등의 해양기상재해에 보다 신속하게 대처하는 재해정보시스템의 구현에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 화학사고와 관련하여 위험확산 예측기술개발을 위해 필요한 기상관측장비의 설치위치를 공간분석기법을 활용하여 우선순위로 설치되어야 하는 지역 20개소를 선정하였다. 울산전지역을 1km, 5km, 10km 격자망을 생성하여 기존 기상청에서 제공하고 있는 기상정보를 제외하고 울산전역의 상세한 기상관측정보 제공을 위해 필요한 관측개소 개수를 1차적으로 파악하였다. 위험확산 모니터링에 필요한 기상관측장비 설치간격을 결정하고 경제성을 고려하여 통신사 기지국 활용가능성을 검토하였다. 20개의 최종 설치위치를 결정하기 위해 울산지역에서 발생한 화학사고정보를 기반으로 밀도분석을 수행하여 위험지역을 분석하고, 유해화학물질을 취급하는 업소 정보를 수집하여 군집분포를 수행하였으며, 누출사고 발생 시 가장 중요하게 고려되어야 하는 주거지역 분포를 파악하기 위해 밀도분석을 수행하였다.
기상청의 위성기상업무는 위성자료를 취득하여 위성영상 및 기상분석정보를 생산하고, 예보관을 비롯한 자료 사용자들에게 자료를 신속하게 제공함으로써 체계적인 위성자료 활용서비스를 수행하는 것이다. 최근 외국의 우주개발 동향과 관련하여 활용 가능한 위성자료가 증가함에 따라 위성자료 활용시스템 개선을 추진해 왔으며, 2002년 현재 종래의 GMS, NOAA 이외에 Meteosat-5, FY-2B, FY-1C, Terra, QuickScat, DMSP, TRMM, SeaWiFS 등의 다양한 위성자료를 활용하고 있다. 예보현업에 대한 원격탐사자료 지원업무는 24시간 근무체계로 위성수신분석장비를 안정적으로 운영하면서 각종 위성정보를 종합적으로 활용하여 기상실황의 변화를 감시하고, 특히 전선, 저기압, 태풍에 동반된 구름의 변화상황, 황사의 발생 및 이동 등에 대한 상황을 파악하고 있다. 또한 위성자료의 보존관리 및 외부기관으로부터의 위성자료 요청에 대한 지원업무도 중요한 업무의 하나로 수행하고 있다. 위성정보 활용체계를 강화하기 위해, GMS-5호 위성의 관측임무를 대체하게 될 GOES-9, MTSAT-1R 위성의 자료수신 및 활용체계 구축을 준비하고 있으며, Terra, Aqua와 같은 첨단 지구관측위성자료를 이용한 기상정보 산출기술의 개발을 단계적으로 추진할 것이다.
열대성 저기압으로 인한 높은 파도와 폭풍해일은 해안지역에 큰 피해를 준다. 따라서 태풍이 내습하기 전에 정확하게 예측해야 하는데, 기상 강제력은 예측에 중요한 요소이다. 본 연구는 정확한 폭풍해일 및 파랑예측에 요구되는 기상 강제력을 위한 개선방안을 제시한다. 2016년 남해안을 강타한 태풍 차바를 사례연구로 하여, 기상예측모델(MPAS)로 태풍 트랙 및 기상 강제력, 즉, 기상장을 예측했다. 예측된 MPAS 태풍 트랙 정보를 기반으로 한 태풍의 대칭형 및 비대칭형 파라미터 와류 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하는 한편, 베스트 트랙 기반 동일 한 파라미터 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하여, 둘을 비교했다. 또한, MPAS 예측 태풍 트랙 정보 기반 대칭형/비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장은 MPAS에서 예측한 기상장과 블렌딩하여 예측기상장을 만들었다. 이렇게 제작된 MPAS 기반 forecast 기상장 4종 및 베스트 트랙 기반 hindcast 기상장 2종을 ADCIRC+SWAN ADCIRC+SWAN에 입력하여 남해안의 파랑 및 폭풍해일을 예측/재현하고 관측치와 비교·검증했다. MPAS 기반 forecast 기상장을 이용하여 예측된 폭풍해일과 파랑은 관측치와 거의 일치했으며, 베스트 트랙을 사용하여 재현한 결과와도 견줄 만했다. 유의파고는, 6종의 기상장을 이용한 실험에서 MPAS 예측 태풍 트랙 기반 대칭형 와류 파라미터 모델로 생성된 기상장과 MPAS 예측 기상장을 블렌딩한 실험이 예측 정확도가 높았으나, 비대칭형 와류 파라미터 모델과 블렌딩을 사용한 경우보다 약간 높은 정도였다. 폭풍해일은, MPAS 예측 태풍 트랙을 이용한 비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장을 이용한 실험이 예측 정확도가 높았다. 폭풍해일과 파랑을 정확하게 예측하기 위해서는, 정확한 태풍 트랙 정보와 이 정보가 반영된 비대칭형 와류가 고려된 기상장, 이 태풍 트랙을 생산한 기상장이 필요한 것을 볼 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.617-624
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2017
주로 노지에서 재배되는 배추는 기상 여건에 따라 생산량의 변화가 크고, 대체 작물의 존대로 인해 가격 변동이 크게 나타난다. 기존의 연구에서는 실제 기상정보를 활용해 배추의 생산량을 예측하였으나, 본 연구에서는 실제 기상정보가 아닌 웹상의 비정형 농업기상 정보를 활용하여 도매가격을 예측하였다. 2009년 1월부터 2016년 10월까지 포털사이트에서 배추를 포함한 문서를 수집하여, 수집된 문서 내에 나타난 기상 관련 키워드를 추출하였다. 도매가격만을 이용해 자기회귀 (autoregressive; AR)모형으로 작형별 출하시기인 1, 5, 8, 11월을 예측한 단순모형과 비정형 농업기상 정보를 추가적으로 활용해 AR모형으로 예측한 농업기상모형을 비교하였다. 그 결과 비정형 농업기상 정보를 활용한 농업기상모형의 성능이 더 우수하고 예측력에 도움이 되는 것으로 나타났다.
90년대 이후 다양한 첨단전산기술들이 작물모형분야에도 이용되기 시작하였는데 농업생태계 평가를 위한 국지단위 모의모형의 활용, 인공위성 등을 이용한 원격계측정보의 활용, GIS기술 등은 농업분야에서 널리 활용되고 있는 첨단 신기술의 대표적인 사례가 되고 있다. 이러한 신기술들은 농업기상정보를 생산하는 데에 이용될 뿐만 아니라 가장 중요한 환경요소로서 농업기상정보를 필요로 한다(Munakata, 1976).(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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