본 연구에서는 서울지역에서 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm)의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망의 기온 및 강수자료를 이용하였으며, 미 관측지점의 값을 추정하기 위하여 거리자승역산가중 (IDSW: Inverse Distance Squared Weighing)을 적용하여 보간 하였다. 기온과 강수량의 변이성을 평가하기 위하여 연평균 및 더운 날과 추운 날의 빈도를 알아보았다. 그 결과 최고 기온 값은 1999년의 $32.80^{\circ}C$, 최저기온은 2001년의 $-19.94^{\circ}C$로 나타났다. 더운 날의 빈도가 가장 많았던 해는 79일을 기록한 2006년이며, 2004년과 2005년에도 비슷한 기록을 보였다. 추운날의 빈도가 가장 많았던 해는 105일을 기록한 2001년이다. 또한 기온과 강수량 모두 지난 10년 동안 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483.09mm 증가한 것으로 나타났다. 과거 10년 동안 기온변이의 경우 고도가 높은 산림지역과 고도가 낮은 주거지역에서 차이가 크게 나타난 반면, 강수량의 경우 지형 및 토지이용에 따른 변이성의 차이가 미미한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 최근 40년 동안(1973~2012) 우리나라 기상청 61개 기상관측소에서 관측한 일최고기온 및 일최저기온 자료를 분석하여 계절별 극한기온현상 변화의 시 공간적 특징을 밝히고자 하였다. 우리나라 평균적으로 봄철에는 온난일의 증가, 여름철에는 한랭야의 감소와 온난야의 증가 현상이 가장 뚜렷하게 나타난다. 가을철에는 여름철과 유사하게 한랭야의 감소와 온난야의 증가, 겨울철에는 한랭야의 감소와 한랭일의 감소 경향이 가장 뚜렷하게 나타난다. 도시화 정도에 상관없이 온난야와 같은 야간 극한기온 현상의 변화는 대부분의 계절 전이 기간에 뚜렷하게 나타나지만, 주간 극한기온현상의 변화는 특정 월에만 나타난다. 대조적으로, 한랭일은 봄철과 여름철에, 온난일은 여름철에, 온난야는 겨울철에 대부분의 관측지점에서 통계적 유의성을 지닌 변화를 살펴볼 수 없다. 온난화에 대한 극한기온현상 변화 민감도는 봄철에 온난일(+6.3일/$^{\circ}C$)과 한랭야(-6.2일/$^{\circ}C$), 여름철에 온난야(+10.4일/$^{\circ}C$)와 온난일(+9.5일/$^{\circ}C$), 가을철에 온난일(+7.7일/$^{\circ}C$), 겨울철에 한랭야(-4.7일/$^{\circ}C$)가 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과들은 온난화 과정에서 복잡한 기후변화 피드백에 의해 우리나라의 극한기온현상들이 계절마다 주 야간별로 비대칭적인 변화 추세와 민감도를 보이면서 변화하고 있음을 가리킨다.
초지피복 조건에서 사면의 일사수광량 차이가 일 최고기온에 미치는 영향을 파악하기 위해 2007년 하지부터 동지까지 밑면지름 570m, 높이 90m인 원추형 기생화산 "높은오름"의 측면 경사 8 지점에서 일 최고기온을 측정하였다. 8개 지점 평균값을 기준온도로하여 각 지점의 기온편차를 구해 비교한 결과 기온편차는 하지로부터 동지로 갈수록 커지는 경향이었고, 관측기간 평균은 남향사면에서 $1.0^{\circ}C$, 북향사면에서 $-0.8^{\circ}C$로서 그 차이가 평균 $1.8^{\circ}C$에 달했다. 기온편차의 월별 평균은 11월에 가장 크며 남향사면에서 $2.1^{\circ}C$, 북향사면에서 $-1.3^{\circ}C$였다. 일별 기온편차의 최대값은 남향사면에서 $3.8^{\circ}C$, 북향사면에서 $-2.7^{\circ}C$에 달했는데, 이러한 기온편차 변이는 일사수광량 편차에 근거한 지형특성지수와 높은 상관을 보여 복잡지형의 일 최고기온 추정모형 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 1971년부터 2000년까지의 국립수산과학원(NFRDI) 정선관측자료와 1924년부터 2004년까지의 제주지방기상청(JRMO) 기온자료를 이용하여 제주도 주변해역의 해수면 온도 변동성과 제주도 기온변동성의 상관관계를 살펴보았다. 그 결과, 기온은 80년 동안 $0.020^{circ}C/year$ 정도의 상승률을 보이고 있었으며 최근 30년 동안 $0.035^{circ}C/year$의 상승률을 보여 비교적 높은 상승추세를 보이고 있었다. 해수면 온도는 $0.024^{circ}C/year$의 상승률을 보이고 있고 특히 겨울철인 12월에 $0.047^{circ}C/year$로 가장 높은 상승률을 보이고 있었다. 해수면 온도와 기온 사이에는 양의 상관 관계를 가지며 시계열자료를 분석한 결과 두 변수의 위상이 일치하고 있음을 알 수 있었으며 해수면 온도 아노말리와 기온 아노말리에서도 유사하게 나타나고 있다. 즉, 제주도 주변해역의 해면 온도 변동은 제주도 기온변화와 큰 연관이 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 위성 자료를 기반으로 생성된 토지피복 정보를 시계열적인 분석을 통해 지난 30년간 부산 경남 지역의 경관 구조 변화를 추적하고 해당 지역 기온 변화와의 상관성을 파악하였다. 토지 피복 자료의 기하학적 구조를 정량화하기 위해 경관구조 분석 프로그램인 FRAGSTATS를 사용하여 토지피복별 경관지수를 산출하였다. 이를 통해 주요 토지이용의 변화상과 개발에 따른 경관의 분절화 과정을 확인하였다. 부산과 경남 지역의 10개 측후소 자료에 따르면, 부산의 평균 기온은 1980년대 $14.1^{\circ}C$에서 2000년대 $14.8^{\circ}C$로 증가하였고, 경남 지역의 평균 기온은 1980년대 $13.2^{\circ}C$에서 2000년대 $13.9^{\circ}C$로 증가하였다. 이러한 장기 기온 변화패턴은 도시화와 같은 우리나라 동남부의 전형적인 경관구조 변화와 상관성을 갖는 것으로 판단된다. 부산시 분석 자료에 의하면, 지난 30년간 도시역은 전체 면적의 9.7%에서 26.8%로 증가하였고, 산림과 농경지는 각각 58%에서 48.4%로, 28.3%에서 13.4%로 감소하였다. 해당 기간별 기온자료와 비교해보면, 도시역이 증가하고 산림과 농경지 면적이 꾸준히 감소함에 따라 부산의 평균기온이 1990년대 이후 큰 폭으로 증가하였다. 경남지역의 도시역 면적은 12배 이상 증가해 매우 빠른 도시화를 겪었다. 도시화에 따른 기온 변화는 지역적으로 구분되었는데, 경남 해안지역은 기온상승의 폭이 가장 낮았고 중부경남에 이어 내륙 산악지역에서 가장 높은 기온증가율이 나타났다.
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)로부터 산출된 기온과 이슬점 온도프로파일 자료는 5 km의 공간해상도로 연속적으로 지상을 감시하고 있으며, 2012년부터 기존의 산출 알고리즘(Collection 5, C005)을 개선한 Collection 6(C006) MODIS07_L2 대기프로파일 자료를 생산하고 있다. 이 연구에서는 두 가지 버전의 알고리즘으로 산출된 Aqua MODIS07_L2(MYD07_L2) 대기 프로파일 자료로부터 획득한 기온과 이슬점 온도에 대한 신뢰도를 평가하는 것으로, 전국 77 개소 정규기상관측지점을 대상으로 하였다. 또한 기온과 이슬점 온도를 이용하여 대기수증기압을 추정하여 미기상인자 산출에 대한 MYD07_L2의 적용 가능성을 살펴보았다. C006 기온은 지상 관측 자료와 비교에서 C005 기온의 오차(ME = -1.89 K, RMSE = 4.06 K)보다 개선된 결과를 보였다(ME = -0.76 K, RMSE = 3.34 K). 한편, 이슬점 온도의 경우에는 C006이 C005의 오차(ME = -0.39 K, RMSE = 5.65 K)보다 크게 나타났다. MYD07_L2 산출 고도와 지상 관측지점 간에 발생할 수 있는 고도 차이를 보정하기 위해 대기기온감률 방법을 적용한 결과, 기온의 경우 C005와 C006에서 모두 개선 효과를 확인할 수 있었지만, 이슬점 온도의 경우에는 C006에서 오차가 소폭 증가하였다(1.4%). 두 가지 버전의 MYD07_L2 자료를 이용하여 대기수증기압을 추정한 결과, C006 자료를 이용하였을 때 다소 개선된 결과를 보였다. 이 연구를 통해 한국에 대한 C006 MYD07_L2 산출물 중 기온의 신뢰도가 전반적으로 개선되었음을 확인할 수 있었다.
농업을 비롯한 산업활동을 효율적으로 수행하기 위해서는 전문 기상정보의 활용이 필수적이다. 영농활동에 있어서 의사지원시스템의 핵심으로 떠오르고 있는 작물 생장모형은 부단히 변화하는 대기환경에 대한 공간정보를 요구하기 때문에, 모형의 실용화를 위해서는 기상 관측밀도가 낮은 광범위한 작물 생육지역을 대상으로 일별 기상요소에 대한 공간분포를 추정해야 한다. 이러한 취지에서 본 연구는 미관측 지점을 포함하는 우리 나라 전국을 대상으로 작물모형의 구동에 필요한 최소 기상요소들 중에서 일 최고 및 일 최저기온의 공간적인 분포를 추정하고 그 추정 정도를 검증하고자 하였다. 이를 이해 먼저 58개 지점의 23년간 실측 기온자료로부터 지형기후학적 방법에 의하여 격자단위의 월별 기온평년값을 추정하고, 조화해석법에 의하여 일별값으로 변환하였다. 66개 기상청 관측소에서 수집된 임의 날짜의 최고/최저기온값과 관측소 해당 격자점의 평년값간 편차를 구한 다음, 미관측 격자점을 포함하는 한반도 전역의 기온편차를 거리역산가중법에 의하여 내삽.추정하였다. 각 격자점의 최종적인 기온 추정값은 기온 평년값에 이 편차를 더함으로써 얻었다. 얻어진 온도 분포는 위성자료로부터 추정한 지표온도분포 양상과 크게 다르지 않았다. 300여개의 자동기상관측 장비들로부터 수집된 자료와 비교한 결과, 추정오차는 $1.5^{\circ}C$~2.5$^{\circ}C$였다.
본 연구는 전산유체역학 모델을 이용하여 기상청에서 운용하는 종관기상관측소(automated synoptic observing system, ASOS) 10개 지점을 대상으로 ASOS 주변 지형과 건물이 기온과 바람(풍속, 풍향) 관측 환경에 미치는 영향을 분석하였다. ASOS에서 최근 10년간 8월의 관측 자료를 기반으로 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델의 초기·경계 자료를 구축하였다. 실제 토지 피복을 고려한 경우와 모든 피복을 초지로 가정한 경우에 대해, 관측 고도에서 초기 기온 대비 기온 변화율을 비교함으로써 기온 관측 환경을 분석하였다. 기온 관측 환경은 관측 지점 주위의 토지 피복에 의한 영향을 많이 받았다. ASOS 주변에 지표면 온도가 높은 건물과 도로가 밀집한 경우에 기온 변화율이 크게 나타났다. 반면, 모든 토지 피복을 초지로 가정한 경우에는 초기 기온 대비 기온 변화율이 작았다. 실제 토지 피복을 고려하여 관측 고도의 유입류 대비 풍속 변화율과 풍향 변화를 비교함으로써 풍속과 풍향 관측 환경을 분석하였다. 풍속과 풍향은 ASOS 주변에 관측 고도보다 높거나 비슷한 높이의 지형과 건물 영향을 크게 받았으며, 원거리에 위치한 장애물에 의한 영향도 나타났다. 본 연구 결과는 종관기상관측소의 이전과 신설 단계에서 관측 환경 평가에 활용될 것이다.
본 연구는 상대적 날씨 스트레스 지수로 NET의 적용 가능성을 파악하고자 하였다. 기상청에서 예보하고 있는 기온, 습도, 바람 자료를 이용하여 NET 값의 시공간적 분포 특성을 분석하였다. 여름철 스트레스 지수인 일 최고 NET의 지역별 스트레스 기준값은 바람과 습도보다는 기온의 영향을 받으므로 일 최고 기온의 분포와 유사하다. 겨울철 스트레스 지수인 일 최저 NET의 스트레스 기준값은 산지 지역과 서울 이북 지역에서는 낮은 기온의 영향을. 해안 지역에서는 강한 바람의 영향으로 기준값이 여름철에 비하여 다양하게 나타난다. 스트레스가 강한 날의 발생 빈도는 여름철은 뚜렷한 연변화가 나타나지 않지만, 겨울철에는 1990년대 중반 이후 뚜렷한 증가 경향을 보인다.
본 연구는 주거지역으로 둘러싸여진 4ha 규모의 녹지를 대상으로 토지피복현황 및 수고의 차이가 기상완화효과에 미치는 영향을 파악하기 위해 녹지 내의 기온 및 상대습도분포를 관측하였다. 그 데이터를 바탕으로 녹지의 토지피복현황과 기온 및 상대습도분포, 토지피복비율 및 수목그루와 기상완화효과와의 관련성을 회귀분석 등에 의해 해석하였다. 그 결과, 고온역은 인공구조물과 나지 주변에 저온역은 수림지와 초지 주변에서 형성되었다. 상대습도는 기온분포에 거의 대응하는 형태로 고온역은 저습역이구 저온역은 고습역으로 나타났다. 토지피복비율별 기상완화효과를 보면, 수림지와 초지율이 증가하면 기온은 떨어지고 상대습도는 상승시키는 효과를 보였다. 또, 수목그루의 증가는 수고에 관계없이 모두 기상완화에 효과적이고 그 효과의 효율은 교목, 소교목의 순이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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