증발산량 관측은 오랜 기간 연구되어 왔으며, 미기상 관측 시스템의 최적화와 상호 공동비교 실험 및 자료 처리의 일관성을 유지를 위해 한국에는 KoFlux라고 하는 플럭스 네트워크가 2002년 1월에 구축되었다. 이를 시작으로 미기상 관측에 대한 관심이 많은 연구자들이 관측망 구축에 힘쓰고 있으며, 에디공분산 방법을 이용해 증발산량을 산정하고 있다. 에디 공분산 방법은 다른 방법에 비해 연직농도 차이가 적은 산림 위에서의 플럭스 값을 측정 할 수 있으며, 측정 시 식물 환경에 방해를 주지 않는 등의 장점이 있다. 하지만 자료 처리와 품질관리에 있어 연구자의 주관성에 의해 상당 부분 불확실성을 초래한다. 또한 다른 관측지점과의 일관적인 비교를 위해 좌표보정을 수행하며, 일반적으로 바람이 평평한 지역 위로 분다는 가정 하에 이루어진다. 좌표보정은 일반적으로 Planar Fit Rotation방법을 사용하며, 평판 분할은 지형에 따라 12개까지 분할하여 분석한다. 하지만 덕유산 플럭스관측 타워지점처럼 산지 특성이 뚜렷하고 1 m/s이하의 풍속 데이터의 빈도가 큰 경우 평판 분할 수의 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표보정계수산정 방법에 따라 등간격의 평판분할 방법(Scenario A), 주풍향을 고려한 평판분할 방법(Scenario B)과 빈도에 의한 평판분할방법(Scenario C)으로 수행하였다. 또한 각 Scenario는 풍속의 제한 조건에 따라 CASE A(0.5 m/s 이상), CASE B(1.0 m/s이상)로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 제안 한 자료처리 절차는 첫째, 바람자료의 빈도 분석을 통한 지역특성 파악 둘째, 풍속제한 조건 설정 셋째, 바람과 수증기의 공분산 계산으로 요약된다. 덕유산 플럭스관측 타워지점의 경우 풍속 제한을 1.0 m/s이상에서 0.5 m/s이상으로 하향 조정하였으며, 평판 분할 방법은 Scenario C의 평판 수 12개를 채택하였다.
1997~1998년에 무인기상관측장비(AWS)로부터 얻어진 기상자료와 고추 역병 발병과의 상관관계를 기초로 하여 고추역병 발병모형들을 작성하였다. 그 중에서 $R^2$값이 가장 높은 모형을 이용하여 AWS 시스템기상 파일을 입력받아서 발병률을 추정해주는 컴퓨터 시스템(PEPBLIGHT)을 구축하였다. 이 컴퓨터 시스템은 쉽게 무인기상관측장치로부터 기상 자료를 입력받을 수 있으며, 다른 기종의 무인기상관측장치와 다른 발병예측모형으로 이용할 경우에도 호환성이 있도록 하였다. 또한 AWS 미기상 자료를 SAS 입력자료로 사용하기에 적합한 형태로 변환해 파일로 저장해 주는 기능도 가지고 있다. 국내에서 처음으로 개발된 고추 역병 예찰 프로그램인 PEPBLIGHT는 MS사의 윈도운영체제로 운영되는 PC에서 사용할 수 있기 때문에 농가 수준에서도 이용할 수 있을 것이다.
지구 온난화와 연관된 기후 변화는 악기상 현상의 발생 빈도 및 강도를 증가시킨다. 따라서 산불, 산사태 등 산림 재해의 예방 및 대응을 위한 정밀한 산림 미기상 예측 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 2013년 3월 봉화와 강릉에서 발생한 산불을 WRF와, 3D-var로 모의 하였다. WRF에서 나온 Output 자료를 이용하여 MUKLIMO 모형을 기반으로 산림 미기상 해석 및 모의를 위한 예측 시스템의 구축과 최적화를 이루었다. 이를 위해 3차원 변분 자료 동화 방법을 사용하여 기상청 AWS 관측 자료를 동화하였고, WRF의 예보에 MUKLIMO 모형을 결합하여 100m의 고해상도 바람장을 산출하였다. 자료동화를 수행하지 않은 CNTL 실험에 비해 자료 동화를 수행한 KMA 혹은 KMA_KFRI실험의 모의 결과가 관측과 가까워짐을 확인하였다. MUKLIMO에서 산출된 바람장 자료를 이용하여 보다 정확한 산림 미기상 예측 시스템을 구축할 수 있었다.
전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.
작물을 재배하는 동시에 전력 생산도 가능한 영농형 태양광 발전은 농업·농촌 분야와 재생에너지 산업 모두로부터 주목 받고 있다. 하지만, 그 역사가 짧은 만큼 영농형 태양광 하부에서의 미기상 환경 변화에 대한 이해와 관측 방법론이 정립되지 않은 실정이다. 따라서 본고에서는 보성군에 설치된 영농형 태양광에서 2019년 11월 부터 2020년 5월까지의 보리 생육기간 동안 일사광, 광합성유효복사광, 기온, 습도, 토양습도·온도, 풍향·풍속을 5분 간격으로 측정하여 공개했다. 또한, 노지의 일사량 및 광합성유효복사량에 대한 약 13일 간의 자료 결손에 대해서는 가까운 기상청 관측 자료를 활용하거나 영농형 태양광 하부의 자료를 이용한 두 가지 경험적 메우기 방법을 제안하였다. 본고 자료가 영농형 태양광에 대한 농업적 평가에 다양하게 활용되기를 기대한다.
최근 기후변화 및 토지 이용변화 때문에 홍수가 빈번하고 이로 인한 피해가 급증하고 있으며 4대강 사업이 이슈가 되면서 강우예측과 홍수량 산정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 여전히 홍수량 과다 과소 산정으로 인하여 지역적으로 문제점이 야기되고 피해가 발생하고 있다. 특히 Thiessen방법은 유역의 면적 강우량을 산정하기 위해 광범위하게 사용되고 있는데 중 소유역 또는 미계측 유역에 적절한 고려없이 무분별하게 사용하고 있어 문제가 발생되고 있는 실정이다. 또한 현재까지 큰 문제는 발생하지 않았지만 여전히 안전이나 위험에 노출된 상태이다. 따라서 Thiessen망 사용의 정밀한 분석이 무엇보다 필요한 실정이다. 따라서 본 연구를 통하여 소유역 및 미계측 유역을 대상으로 Thiessen망 이용시 관측소 선정에 따른 홍수량의 차이를 분석하고, 이에 따라 어떠한 문제가 발생할 수 있는지 분석하였다. 기존 소유역 및 미계측 유역 중 Thiessen방법을 적용하여 홍수량을 산정한 사례를 전반적으로 조사하였다. 이중에서 여러 지점중 Thiessen망 사용으로 유역이 분할되어 홍수량산정에 문제가 될 수 있는 관하천, 수외천, 주교천, 풍천을 연구 대상지점으로 선정하였다. 부적절한 Thiessen망 산정이 홍수량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 신뢰성있고 가장 실설계에 많이 사용되고 있는 다음의 방법으로 홍수량을 산정하였다. 먼저, 관측소 선정에 있어서 관측년도가 비교적 길고 유역과 가장 가까운 기상청 관할의 관측소를 선정하고 홍수량 산정요령에 따라 홍수량을 재 산정 하였다. 본 연구로부터 나온 결과에서, 산정된 홍수량은 기존의 Thiessen망을 통하여 산정된 홍수량과 차이를 보였고, 이는 Thiessen다각형 이론에 위배되는 관측소 선정이 원인으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 관측년도가 길고 강우자료의 신뢰도가 높은 기상청 관할 관측소의 강우자료를 우선적으로 사용할 것을 제시하였다. 또한, 여러 관측소의 강우자료를 Thiessen망을 통하여 산정하는 부적절한 산정법을 신뢰성있는 단일지점의 강우량 산정법으로 적절한 홍수량이 산정할 것을 제시하였다.
본 연구는 여름철 도시 공원의 열환경 개선효과를 측정하고 지점별 기상 측정 결과의 차이를 살펴보기 위하여 서울숲 공원 내외부에 측정 장비를 설치하고 측정값을 분석하였다. 특히 공원의 지점별 기상 측정값의 차이를 정밀하게 살펴보기 위하여 서울숲 광장부와 수변부, 공원 주변 도로부 3곳에 기상 측정 장비를 설치하고, 7월 9일에서 7월 30일 까지의 미기상 관측 자료를 측정하였으며 열 쾌적성 지표를 살펴보는 UTCI 분석을 통해서 공원의 지점별 열환경 개선 효과를 살펴보았다. 분석의 결과는 다음과 같다. 전체 측정 기간을 기준으로 서울숲의 온도는 광장부와 수변부가 주변의 도로부와 각각 2.7℃ 및 2.9℃ 낮은 것으로 나타났으며, 온도가 높은 10시에서 16시 사이 시간대를 기준으로 비교하였을 때에는 각각 5.5℃ 및 7.4℃로 매우 큰 차이가 나타났다. 또한 UTCI 분석을 통한 열 쾌적성 비교에서는 도로부와 공원부, 녹지부 사이의 유의미한 차이가 발견되었으며 또한 강한 햇볕으로 기온이 높은 10시에서 16시 시간대에 더욱 큰 차이가 나타났다. 이 외에 함께 측정된 미기상 자료들 중 미세먼지의 경우 측정 기간인 22년 7월 전체적으로 높은 날이 없었기 때문에 큰 차이가 나타나지는 않았으나 수변부, 광장부, 도로부 순으로 낮게 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 이산화탄소 농도의 경우 광장부, 도로부, 수변부 순으로 높게 나타났다. 종합적으로 공원 내 두 지점에서는 시간대에 날씨에 따라 미기상 측정 결과와 열 환경 개선효과의 차이가 다르게 나타났으나, 공통적으로 공원 내 녹지부, 수변부는 모두 공원 도로부 지점과 비교하여 온도와 열 쾌적성 측면에서 유의미한 개선 효과가 나타났다.
우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.
본 연구는 복잡한 산악지형에서 바람장 변화를 해석하고, 산불발생시 확산방향을 예측하여 산불방지 전략에 활용하기 위해서 수행되었다. 연구 대상지는 2000년 4월 7일 산불이 발생하여 10일간 진행되었던 삼척지역을 대상으로 하였다. 삼척 산불피해지는 복잡한 산악구조를 가지고 있는데 먼저 중규모 기상 모델인 WRF를 사용하여 대상지에 설치한 AWS(4 지점)의 관측결과와 비교하였다. WRF 모의 결과, 4개 지점의 풍속은 AWS 관측지점의 풍속에 비해 5~8m/s(200% 과대평가) 강하였으며, 관측된 풍향은 지점마다 다양하게 나타난 것에 비해 모의된 풍향은 모든 지점에서 서풍계열로 나타났다. 결과적으로 WRF와 같은 중규모 기상모델은 복잡한 산악지형에서의 바람장 변화를 잘 모의하지 못하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 미기상 대기유동장 수치모형인 ENVI-met 프로그램을 이용하여 지표면 높이에서 삼척 LTER 지역의 국지규모 바람장을 모의하였다. 지형효과에 의한 모델의 민감도를 위해 다양한 초기 조건(기류, 온 습도, 대기난류, 토양 및 식생 모형)들을 고려하여 분석하였다. ENVI-met 모의결과, 풍속은 실측과 비교할 때 약 70%의 정확도를 보였으며, 풍향은 계곡부와 능선부에서 지형효과로 인한 변화를 잘 반영하였다. 향후 ENVI-met은 산불확산예측 및 산불방지전략 수립을 위해 미기상 대기유동장 수치모형을 이용하여 산악지역의 미기상 해석에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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