중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 $0.3^{\circ}C$, $0.2ms^{-1}$, 2.2% 수준으로 개선되었다.
토양 중 유해원소 분석용 인증표준물질 KRISS CRM 109-03-SSD를 개발하였다. 인증 대상 원소는 현행 토양환경보전법에서 규제하고 있는 비소, 카드뮴, 크로뮴, 구리, 수은, 니켈, 납, 아연이다. 인증표준물질 제조를 위한 출발물질은 강원도 상동의 텅그스텐 폐광 광미 더미에서 채취하였다. 출발물질은 선별, 건조, 분쇄, 체거름, 혼합, 병입, 살균의 일련의 과정을 거쳐 제조한 다음 ISO Guide 35의 절차를 준용하여 인증하였다. 측정에는 동위원소희석 질량분석법(ID-ICP/MS) 및 기기중성자방사화분석법(INAA)을 이용하였다. 균질도 평가는 ISO 13528의 부속서 B를 준용하여 실시하였다. 인증값은 서로 다른 두 가지 측정방법에 의한 분석 결과 또는 동일한 방법이지만 독립적으로 2회 반복 시행된 분석의 결과로부터 결정하였다. 최종으로 비소, 카드뮴, 크로뮴, 구리, 납, 니켈, 아연 7개 원소에 대한 인증값을 결정하였다. 수은은 낮은 농도로 인해 균질도 요건을 만족시키지 못해 철, 텅그스텐과 함께 참고값으로 제공된다. 환경감시목적으로 많이 이용되는 ISO 11466에 따른 왕수에 의한 용출시험 또한 실시하였다. 용출시험은 공립시험소 및 대학 시험소 등 6개 기관의 공동분석으로 수행되었다. 용출시험의 실험실간 편차는 인증값의 불확도에 비해 크게 나타났다. 용출시험에 대한 공동분석 결과는 참고값으로 제공된다.
주요 곡물 생산 지역에 대한 작황 계절 예측을 위해 작물모형과 기상 예보자료들이 활용되고 있다. 이 때, 작물모형의 입력자료로 활용되는 기상자료의 불확실성이 작황 예측 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 기상 예보자료에 따른 작물모형 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주요 곡물 생산 지역인 미국의 콘벨트 지역을 대상으로 중규모 수치예보 모형인 Weather Research and Forecasting (WRF)로 10km 해상도의 계절 예측 자료를 생산하였다. 보다 상세한 기상 예보자료 생산을 가정하기 위해 통계적 기법인 Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) 기법을 활용하여 WRF 자료를 기반으로 5km 해상도로 예측 자료를 생산하였다. WRF와 PRISM 계절 예측 자료로 CROPGRO-SOYBEAN 모형을 구동하여 두 기상 예보자료에 따른 작물 생육 모의 결과를 얻었다. 2011~2018 기간에 대하여 4월 10일부터 8일 간격으로 11개의 파종일을 설정하였으며, 3개의 콩 성숙군에 대한 품종 모수가 사용되었다. 기상 자료의 불확실성을 파악하기 위해 작물 재배기간 동안의 누적 생육도일과 누적 일사량을 비교하였다. 예측된 수량 및 성숙일 등의 주요 변수들을 비교하였다. 두 기상 자료로부터 얻어진 변수들 사이의 일치도 통계량 계산을 위해 root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (NRMSE) 및 structural similarity(SSIM) index가 사용되었다. WRF와 PRISM에서 계산된 누적 생육도일 사이의 일치도가 낮았던 연도에 콩 성숙일 모의 값에 대한 오차가 크게 나타났다. 콩 모의 수량 또한 성숙일 및 온도의 오차가 크게 나타났던 연도에 상대적으로 낮은 일치도를 가졌다. 또한 파종일이 수량 및 성숙일 예측의 일치도에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 WRF와 PRISM 자료 사이에 온도 자료의 불확실성이 작황 예측의 불확실성에 영향을 주었으며, 재배 시기에 따라 그 불확도의 크기가 상이할 수 있음을 암시하였다. 따라서 신뢰도 높은 작황 예측 자료 생산을 위해 작물별 재배기간을 고려한 불확실성 평가 등의 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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