본 연구에서는 하계 일 최고기온과 운량간의 관련성을 알아보기 위해 주요 도시 5곳(서울, 대전, 부산, 광주, 대구)을 월 평균값으로 분석하였다. 분석 결과 하계 일 최고기온과 운량간에는 상호관련성이 존재한다고 볼 수 있으며, 하계 일 최고기온과 운량은 역상관관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 그리고 대구지역이 다른 4곳의 도시 지역보다 하계 일 최고기온과 운량간의 관계가 높게 나타났으며, 특히 그 분포가 다른 지역보다 넓게 퍼져 있는 것으로 보아 운량과 같은 기상요소의 자연적인 현상에 의하여 일 최고기온이 결정된다고 보여진다. 그러나 한 지역의 최고기온의 결정에는 지표면의 상태, 대기질의 상태, 관측 장소의 주변 환경 등에 의해서도 영향을 받으므로, 이러한 요소들의 효과를 정확하게 산출할 수 있는 장기간 동안의 정량적인 연구가 필요하다.
General Ciculation Model (GCM) 모형에 대한 평가를 본 연구에서 수행한다. 모형의 적용을 위해서는 국지적 일 강우량 및 기온자료를 이용한다. 31개의 GCM 모의를 통해 도출되는 결과가 성능 평가에서 활용되었다. 일 최대, 최소 기온와 강우량이 파키스탄 지역을 대상으로 모의되었다. 모의를 위해서는 Gridded 데이터가 적용되었으며 각각 Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Toward Evaluation, Berkeley Earth Surface Temperature, Princeton Global Meteorological Forcing, Climate Prediction Centre에 해당된다. GCM의 순위를 결정하기 위해서는 Symmetrical Uncertainty 방법이 이용된다. 결과를 통해서 Gridded 데이터의 종류에 따라 가장 높은 효율을 나타내는 GCM의 공간 분포가 달라진다는 점을 확인하였다. 이러한 특성은 기온과 강우량 자료 모두에서 확인된다. 기온의 경우에는 Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Australia-MK3-6-0과 Max Planck Institute-ESM-LR이 우수한 결과를 모의하는 것으로 나타났다. 반면 강우량의 경우에는 EC-Earth와 MIROC가 우수한 것으로 나타났다. 파키스탄 지역에서의 기온 및 강우량 자료의 합리적 반영을 위해서는 ACCESS1-3, CESM1-BGC, CMCC-CM, HadGEM2-CC, HadGEM2-ES, MIRCO5와 같은 6개 GCM을 이용하였을 때 다양한 기상 인자를 고려한 모의가 가능한 것으로 평가된다.
한 지점의 매시 기온 관측값에는 이 지점의 수평 및 수직 위치, 주변 식생, 하천이나 바다 등, 모든 기온결정인자의 영향이 녹아있다고 볼 수 있다. 만약 지표 특성이 이들 관측지점과 동질적이며, 관측점들의 표고에 의해 그 지형이 정확히 표현될 수 있는 넓은 지역이 있다면, 기존의 거리 역산가중법(Inverse Distance Weighting: IDW)에 의해 내삽되는 기온의 공간변이는 실제 기온의 공간변이와 일치할 것이다.(중략)
본(本) 논문(論文)은 유효온도차(有效溫度差)에 의(依)한 하기랭방부하계산법(夏期冷房負荷計算法)의 기초가 되는 서울에서의 상당외기온도(相當外氣溫度)를 구(求)한 것이다. 상당외기온도(相當外氣溫度)는 유효온도차(有效溫度差)를 구(求)하기 위한 것으로 이것의 산출(算出)은 서울의 외기온(外氣溫)을 T.A.C.(Technical Advisory Committee) 2.5% 위험율을 기준치(基準値)로 한 하기(夏期)의 설계용(設計用) 외기온도(外氣溫度)와 이론식(理論式)에 의한 전일사량(全日射量)에서 7월(月) 22일(日) 서울의 상당외기온도표(相當外氣溫度表)를 작성(作成)하였다.
청명미풍 조건에서 기온역전층 높이와 기온역전강도의 매시 변화를 정량적인 경험식으로 나타내어 야간의 매시 기온을 추정하는 방법을 고안하였다. 2007년 5월부터 2008년 3월까지 강원도 평창군 대관령면 고령지농업연구소에서 초단파 온도 프로파일러 (Model MTP5H)로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직 분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 연직기온에서 가장 기온이 높은 고도를 기온역전층 높이로, 역전층의 기온과 지면 위 100m의 기온 편차를 역전강도로 간주하고 야간 동안 시간에 따라 기온 역전층이 발달되는 정도를 모의하는 추정식을 작성하였다. 산사면에서 작물이 실제 경험하는 기온을 추정하기 위해 2014년 10월부터 2015년 11월 23일까지 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에서 사면의 고도별 기온을 수집하여 연직기온의 역전층 높이 및 역전강도 추정모수를 보정하였다. 지리산 남쪽의 집수역 3개 내에 구축된 검증관측망으로부터 2015년 한 해 동안의 기상자료를 수집하였고, 기상청 방재 및 종관기상관측망으로부터 배경기온을 제작, 기온감률과 함께 기온역전 조건하의 매시 기온을 추정한 다음 검증을 실시하였다. 그 결과, 청명미풍 조건에 대해 19지점 평균 ME $-0.69^{\circ}C$, 평균 RMSE $1.61^{\circ}C$이었고 2000-0100 시간대에서 과소추정오차가 증가되었다. 기존에 사용되어 왔던 최저기온 모형으로 0600 기온을 추정하고 새로운 모의 방법으로 산출된 결과와 추정 오차를 비교한 결과, 평균 ME는 기존 $-0.86^{\circ}C$에서 $-0.12^{\circ}C$로, 평균 RMSE는 $1.72^{\circ}C$에서 $1.34^{\circ}C$로 개선되었다. 청명미풍 조건에서 도출된 기온 추정식의 활용도를 높이기 위해서는 추정 오차를 개선하고 다양한 기상조건에 대한 영향을 반영하는 후속 연구가 필요하다.
본 연구는 잣나무 성숙임분을 대상으로 임령별 국지기후 조건을 지형기후학적 방법과 공간통계 기법에 의하여 추정하여 잣나무 임분의 영양생장에 미치는 국지기후의 영향을 구명하고자 하였다. 이를 위해 지형-기후 관계식을 이용하여 연구 대상지의 평균기온, 최고기온, 최저기온, 상대습도, 강수량, 일조시수, 맑은 날수, 흐린 날수에 대하여 월별ㆍ기후치별 평년값을 도출하고, 공간통계기법에 의하여 연도별ㆍ월별 기후치를 산출하였다. 또한 연구 대상지의 잣나무 임분에 대한 임령별 직경, 수고, 단면적, 그리고 재적생장의 특성을 파악하였다. 이상의 자료에 근거하여 잣나무 성숙임분의 연년생장량에 미치는 국지기후의 영향을 상관분석 및 회귀분석을 통하여 구명한 결과는 다음과 같다. 직경생장은 6개의 기온관련 지수와 정의 상관관계가 인정되었다. 특히 생육기간 동안의 평균기온, 최고기온, 최저기온이 모두 정의 상관을 보여 기온이 높을수록 직경생장이 증가하는 것으로 파악되었다. 수고생장은 3개의 기후지수와 정의 상관관계가 인정되었다. 수고생장에 가장 영향을 미치는 지수는 해당 연도의 1월부터 10월까지의 월별 최고기온의 평균치로, 최고기온이 높을수록 수고생장에 긍정적으로 작용하고 있음을 알 수 있다. 수고생장에 대한 회귀분석 결과 1월부터 10월까지 월 최고기온의 평균치가 높고 생육기간 초반 3개월의 상대습도가 높을 경우에 잣나무의 수고생장이 좋은 것으로 파악되었다. 단면적 생장은 6개의 기온과 관련된 지수가 단면적 생장에 영향을 미치고 있는데, 온도와 관련된 지수 중에서 월별 최고기온과 최저기온은 생육기간 이외에도 1월에서 3월까지의 기온이 단면적 생장에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 단면적 생장은 비생장기간 5개월 간의 평균기온과 1월부터 10월까지 월별 최고기온의 평균값이 관여하고 있는 것으로 분석되었다. 재적생장의 경우에는 평균기온, 최고기온, 최저기온에 관계없이 모두 생육기간 동안의 온도가 높으면 재적생장이 양호한 것으로 나타났다. 재적생장의 추정식에는 1월부터 10월까지 월 최고기온의 평균치와 생육기간 동안의 평균 상대습도가 재적생장 추정에 관여하고 있다.
평년의 기온분포도의 제작방법에 따라 이를 활용하여 산출되는 농업기후정보에 어느 정도의 오차를 유발하는지 평가하고자 하였다. 1983-2012 기간에 발생한 기온을 일별로 평균하여 배경기온(365일 ${\times}$ 1세트)을 준비하고, 여기에 소기후모형을 적용하여 평균된 일별 기온분포도('EST 평년' 기온)를 제작하였다. 또한 30년동안 발생한 매년, 매일의 배경기온(365일 ${\times}$ 30세트)으로부터 실황 추정용 소기후모형에 적용하여 30세트의 기온분포도를 제작한 후 일 단위로 다시 평균한 기온분포도('OBS 평년' 기온)를 참값으로 간주하여 비교하였다. 평년 기온분포도에 따라 '후지' 사과의 개화일과 종상일을 예측하고, 늦서리의 위험정도를 비교한 결과, 휴면에 진입하는 늦가을 이후부터 봄철까지의 기온을 온도시간단위로 환산하여 사용하는 개화일의 경우, 평균 2.9일의 오차를 보인 반면, 4월의 최저기온 분포를 2차방정식에 대입하여 산출한 종상일의 경우 평균 11.4일의 비교적 큰 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 늦서리의 위험을 판정하는 방법은 개화일과 종상일의 편차를 이용하는데 EST 평년 기온을 근거로 판정할 경우, 하동군 악양면의 12.5% 면적에 해당하는 농가는 종상일이 개화일과 같거나 늦게 출현하여 위험지역으로 분류되었지만, OBS 평년 기온에 따르면 악양면의 모든 지역에서 종상일이 개화일보다 늦게 나타나는 곳은 없었다. 차후 컴퓨터 자원과 구동시간에 큰 제약이 없다면 실황 추정기술에 따라 평년기간 30세트의 일별자료를 복원하여 기존 EST 평년 자료를 대체하는 것이 필요하다고 판단된다.
서울시 종로구에 위치한 창경궁, 창덕궁, 종묘와 그 주변 지역을 사례로 소규모의 도시 녹지(녹지율 100%)가 주변 시가지의 기온에 미치는 영향을 분석하였다. 연구에 이용된 자료는 2000년 9월부터 11월까지 실측한 최고.최저 기온값 및 차량이동관측에 의한 실시간 기온값, 서울시 자동기상관측소의 시간별 기온값, 서울시 토지 이용현황도 서울시 현존식 생도, 09시 지상일기도이다. 맑고 바람이 약한 날의 주간에는 토지이용상태가 기온의 공간적 분포에 영향을 미친다. 최고기온의 경우, 녹지로 구성된 고궁에서 기온이 가장 낮고 녹지에서 멀어져 시가지 쪽으로 갈수록 높아져 녹지와 시가지간의 기온차이는 최대 7.3$^{\circ}C$에 달한다. 또한 시가지 내에서도 토지이용상태가 주거지나 공급용지(병원이나 학교)인 곳보다 고밀도의 상업지역에서 기온이 더 높다 야간에는 냉기류의 흐름으로 토지이용상태뿐만 아니라 지형도 기온분포에 중요한 역할을 한다. 차량이동관측에 의한 녹지 주변 기온의 수평 단면도는 토지이용상태와 밀접한 관련성을 갖는데 녹지에서 멀어질수록 기온이 높아져 고궁 가장장리로부터 200m 떨어진 곳에서는 1$^{\circ}C$정도, 400m에서는 3~4$^{\circ}C$차이가 난다.
도시의 지표면 기온 변화는 도시민의 열 쾌적성, 에너지 소비, 나아가 건강에 영향을 미치는 주요한 환경요인이다. 많은 연구가 도시 지표면 기온과 도시 건조환경(built-environment) 형태 간의 관계를 탐색해 왔으나 대부분 극궤도위성 자료를 사용해 정오 시간대 기온만을 분석하였다. 본 연구는 다양한 시간대 지표면 기온을 관측하는 ECOSTRESS 위성 자료를 활용하여 서울시 여름철 지표면 기온의 주간 변동을 탐색하였으며 기온 변동이 건조환경 유형별로 차별적으로 나타나는지 분석하였다. ECOSTRESS는 2018년 발사된 NASA 위성으로 점진 변화 궤도를 운항하며 다양한 시간대 지표면 온도를 70m 고해상도로 관찰한다. 본 연구는 2019~2022년 이른 오전(6:25AM)과 늦은 오후(5:26PM)에 걸친 자료를 수집하여 서울시 지표면 온도의 시계열 자료를 구축하였다. 환경 특성을 반영하는 녹지, 수면, 건축 형태(건폐율, 용적률, 높이) 데이터를 기반으로 계층적 군집분석을 실시해 8가지 건조환경 유형을 도출하였으며, 유형별 온도변동 특성을 비교하였다. 각 유형은 저층고밀거주지(low-rise compact), 저밀아파트단지(low-BCR Apt.), 강변 중고층 주거단지(Riverside Mid-rise Apt.), 중고층 용도혼합지역(mid-to-high-rise mixed use), 고층고밀지역(high-rise compact), 초고층빌딩(skyscrapers), 산림, 수면(하천)을 나타내었다. 분석 결과, 지표 기온의 공간적 격차는 새벽 이후 증가하여 정오(12:04)에 극대화된 뒤 다시 감소하였으며, 기온 변화가 급격한 지역과 안정적인 지역이 구분되었다. 저층 고밀 거주지와 고층 고밀지역의 경우 기온이 빠르고 높게 증가하여 기온변동성이 높았고, 저밀 아파트단지는 기온이 온화하고 완만하게 증가하며 기온 변동성이 낮았다. 건조환경 유형 간 평균기온의 서열은 시간별로 변화하지 않고 유지되었다. 이러한 결과는 폭염과 일교차 증가에 적응할 수 있는 도시형태에 시사점을 제공한다.
본 논문에서는 1976년부터 2015년까지 40년 간, 59개 지역 기온 시계열을 대상으로 degrended cross-correlation analysis(DCCA) 방법을 이용한 상관 계수를 도출하였다. 4년 단위의 평균기온, 최고기온, 최저기온 시계열을 분석하여 상관계수 값이 0.9 이상이면 단위 기간 동안 두 지역의 온도 상관성이 존재하는 것으로 판단하고, 두 지역 간의 연결선을 만드는 방식으로 네트워크를 구축하였다. 이후 네트워크 이론을 바탕으로 평균 경로 길이, 결집 계수, 유사성, 모듈성 등의 값들을 도출하였다. 그 결과, 기온 네트워크는 좁은 세상 성질을 만족하고, 유사성과 모듈성이 높은 네트워크임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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