최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.
본 연구는 우리나라 주변 해역에서 Advanced Scatterometer(ASCAT) 해상풍 격자 자료(Daily Advanced Scatterometer, DASCAT)의 정확성을 평가하고자 우리나라 주변 해양관측부이 자료와 비교 분석을 수행하였다. 뿐만 아니라 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF, 이하 ECMWF), National Centers for Environmental Prediction and National Center for Atmospheric Research(NCEP/NCAR, 이하 NCEP), Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications-2(MERRA-2, 이하 MERRA)에서 제공하는 10-m 해상풍 재분석자료에 대한 비교 및 분석이 추가적으로 수행되었다. 그 결과, DASCAT은 전반적으로 실제 풍속(해양관측부이)에 비하여 약 3 m/s의 RMSE를 나타내며 상관 관계는 동서 바람 성분의 경우 전 지역 0.8 이상의 높은 상관성을 보이지만 남북 바람 성분에 대한 상관성은 서해에서 0.7이하로 낮게 나타난다. 실제 풍속이 10 m/s 이하로 불 때 풍속에 대한 가장 높은 정확성을 나타내는 것은 ECMWF이며 DASCAT, MERRA, NCEP 순이다. 하지만 10 m/s 이상의 실제 풍속에서는 DASCAT이 가장 높은 정확성을 나타낸다. 풍향에 따른 오차 특성은 실제 바람이 동서방향으로 불 때 $70^{\circ}$ 이상의 풍향에 대한 오차가 모든 자료에서 발생하며 남북 성분의 바람이 강화될 때 약 $50^{\circ}$ 수준의 오차가 발생한다. 이러한 결과에서 ECMWF가 가장 높은 정확성을 보인다. 풍향에 따른 풍속의 오차 수준은 실제 바람이 부는 방향에 따라 풍속에 대한 정확성 수준이 변화한다. 특히, 서풍 및 남풍 계열의 바람이 불 때 풍속에 대한 RMSE가 큰 자료는 MERRA이지만 동풍 및 북풍 계열의 바람이 불 때는 NCEP이 가장 큰 RMSE를 나타낸다.
지구의 기후 변화를 유도하고 제어하는 가장 중요한 역할을 하는 것은 해양의 해류이다. 황해는 수심이 동해에 비해 매우 얕고, 다양한 바람과 조류, 강물의 유입, 동중국해에서의 해수 유입 등 외력의 영향으로 해수의 순환과 해류가 상당히 복잡하다. 황해난류는 겨울철 황해의 대표적인 해류로서 겨울철 황해와 동중국해 바람 변동성과 밀접한 관련이 있으며, 황해의 수온과 염분 분포에 큰 영향을 주어서 중등학교 교과서에서 중요하게 다루어질 필요성이 있다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 과학 및 지구과학 교과서의 황해난류와 관련된 내용을 분석하였다. 또한 해류의 시간 변동성에 대한 교사들의 인식을 조사하기 위해 중등학교 과학 교사들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 대부분의 교사들은 황해난류가 우리나라 서해안으로 연중 북상하고 있으며 일반적인 난류와 같이 여름철에 강하다는 잘못된 지식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 황해난류는 해류의 세기가 강한 계절변동성을 가지는 북한한류와 달리 해류 자체가 연중 항시 존재하지 않으며 겨울철에만 발생하는 해류이다. 이러한 교사들의 교과내용 지식에 대한 오류는 북한한류가 겨울철에 강하다는 오개념을 가지게 된 연유와 유사한 배경을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 황해난류에 대한 교과서 내용의 오류를 분석하여 제시하였다. 또한 학생들과 교사들의 데이터 리터러시 함양을 위하여 탐구활동에서 활용할 수 있는 황해난류에 대한 수업 자료를 개발하였다. 황해 해수면 온도를 가시화할 수 있는 GUI 프로그램을 소개하였고, WOA (World Ocean Atlas) 2018 해양 실측 수온 및 염분자료와 국립해양조사원에서 생성한 해양 수치모델 재분석자료를 활용하여 수온과 염분의 공간 분포를 도시하는 자료를 개발하여 제시하였다. 이러한 해양 자료를 활용한 데이터 시각화과정은 교사들의 오개념을 개선하고, 나아가 학생들과 교사들의 해양 리터러시뿐만 아니라 데이터 리터러시도 제고하는 계기가 될 것으로 기대된다.
NCEP reanalysis data were analyzed in order to provide distribution of global wind resource and wind speed in the surface layer for the years 2000-2009. Wind speed at 10 m above ground level (AGL) was converted to wind speed at 80 m above the ground level using the power law. The global average 80 m wind speed shows a maximum value of $13ms^{-1}$ at the storm track region. High wind speed over the land exists in Tibet, Mongolia, Central North America, South Africa, Australia, and Argentina. Wind speed over the ocean increased with a large value in the South China Sea, Southeast Asia, East Sea of the Korea. Sea surface wind in Western Europe and Scandinavia are suitable for wind farm with a value of $7-8ms^{-1}$. Areas with great potential for wind farm are also found in Eastern and Western coastal region of North America. Sea surface wind in Southern Hemisphere shows larger values in the high latitude of South America, South Africa and Australia. The distribution of low-resolution reanalysis data represents general potential areas for wind power and can be used to provide information for high-resolution wind resource mapping.
We evaluate the temperature and salinity fields in the East Sea reproduced by the global ocean reanalysis data using HYbrid Coordinate Ocean Model (HYCOM for short). Temporal correlation of Sea Surface Temperature (SST) change between HYCOM and the Group for High Resolution Sea Surface Temperature (GHRSST) are higher in summer than winter. Though distributions of temperature and salinity in the HYCOM are similar to those from historical data (World Ocean Atlas 2013 V2), salinity in the HYCOM is lower (highter) in the region where the salinity is high (low). Temperature fields in the Ulleung basin of HYCOM are quite similar to those derived from Pressure-recording Inverted Echo Sounder (PIES), such as the correlation coefficient is higher than 0.7. This indicates that the HYCOM represents well the circulation and meso-scale phenomena in the Ulleung basin.
This study assesses the quality of the total column ozone (TCO) data from five reanalysis datasets against nine independent observation in East Asia. The assessed datasets are the ECMWF Interim reanalysis (ERAI), Monitoring Atmosphere Composition and Climate reanalysis (MACC), Copernicus Atmosphere Monitoring Service reanalysis (CAMS), the NASA Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version2 (MERRA2), and NCEP Climate Forecast System Reanalysis (CFSR). All datasets reasonably well capture the spatial distribution, annual cycle and interannual variability of TCO in East Asia. In particular, characteristics of TCO according to the latitude difference were similar at all points with a maximum bias of less than about 4%. Among them, CAMS and CFSR show the smallest mean bias and root-mean square error across all nine ground-based observations. This result indicates that while TCO data in modern reanalyses are reasonably good, CAMS and CFSR TCO data are the best for analysing the spatio-temporal variability and change of TCO in East Asia.
The quality of troposphere ozone in three reanalysis datasets is evaluated with longterm ozonesonde measurement at Pohang, South Korea. The Monitoring Atmospheric Composition and Climate (MACC), European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Interim Reanalysis (ERAI) and Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications version 2 (MERRA2) are particularly examined in terms of the vertical ozone structure, seasonality and long-term trend in the lower troposphere. It turns out that MACC shows the smallest biases in the ozone profile, and has realistic seasonality of lower-tropospheric ozone concentration with a maximum ozone mixing ratio in spring and early summer and minimum in winter. MERRA2 also shows reasonably small biases. However, ERAI exhibits significant biases with substantially lower ozone mixing ratio in most seasons, except in mid summer, than the observation. It even fails to reproduce the seasonal cycle of lower-tropospheric ozone concentration. This result suggests that great caution is needed when analyzing tropospheric ozone using ERAI data. It is further found that, although not statistically significant, all datasets consistently show a decreasing trend of 850-hPa ozone concentration since 2003 as in the observation.
중간 및 상부 대류권의 전구 온도 경향을 1980-97년 기간의 위성관측 MSU 직하점 채널2-3의 밝기온도와 1981-93년 기간의 세 종류의 대순환모델(NCEP, ECMWT, GEOS) 재분석 자료를 통하여 조사하였다. 전구, 북반구, 남반구, 열대 지역에 대한 이들 자료의 아노말리가 공통 기간에 대하여 다음 지역에서 세부적으로 계산된 후 비교되었다; 해양, 육지, 해양 및 육지, 중간 대류권의 경우에 MSU에 대한 모델들의 상관은 ECMWF에서 가장 높았으며(r=0.81${\sim}$0.95), 이러한 경향은 열대에서 현저하였다. 상부 대류권에서의 상관은 MSU 채널3 자료의 부정확성으로 인하여 낮았으며(r=0.06${\sim}$0.34), 이는 기존 연구와 일치하였다. 중간 대류권에서의 전구 온도 경향은 위성관측과 모델들에서 0.01${\sim}$0.18K decade$^{-1}$의 온난화를 보였다. 여기서 엘니뇨 기간인 1987, 1991년에 양의 아노말리, 그리고 라니냐 기간인 1993, 1994년에는 음의 아노말리를 보였다. MSU에서 온난화 경향의 세기는 해양과 육지에서 비슷하였다(0.12${\sim}$0.13K decade$^{-1}$). 상부 대류권에서 MSU와 모델들 사이의 가장 큰 불일치는 MSU 채널3 자료의 오차로 인하여 NOAA 9와 10의 교체 기간(1984. 12-1985. 1)에 나타났다. 한반도 부근의 중간 대류권에서 온도 경향은 1981-93년 기간에 위성관측에서 거의 무시할 만하였으나(-0.02K decade$^{-1}$), 모델들에서 상당한 온난화(0.25${\sim}$0.43K decade$^{-1}$)를 보였다. 이러한 경향들을 Spencer and Christy(1992a, 1992b)의 독립적인 MSU 결과들과 비교 ${\cdot}$ 토의하였다.
동해 남서부 해역의 해양생태계에 큰 영향을 미치는 연안용승의 변화를 파악하기 위해 1948년 1월부터 2018년 9월까지의 NCEP/NCAR 재분석자료를 이용하여 용승지수를 계산하였다. 평균 용승지수는 4월부터 8월까지 용승이 발생하는 양의 값이 보이며 7월에 최대 값이 나타났다. 용승지수의 장기 변화는 6월과 7월에 통계적으로 유의미한 감소추세가 나타났으며, 5, 6, 7월 용승지수의 합도 통계적으로 유의미한 감소 경향을 보였다. 한반도 주변의 대기압 분석을 통하여 용승지수의 변화 추세는 동해남부해역을 기준으로 북서쪽 영역($35-50^{\circ}N$, $114-129^{\circ}E$)의 기압 변화 추세의 영향이라는 것을 밝혔다. 최근 7년간(2012년-2018년)의 용승지수 분석결과 2017년 7월에 용승지수가 표준편차의 3배 이상 높은 것을 발견하였다. 이것은 중국 북동쪽 지방에 평년과 다르게 저기압이 발달하였고 북태평양고기압이 일본과 대만 사이까지 영향을 주어 동해 남부에 큰 기압 차이가 발생했기 때문이었다. 반면에 평년에 비하여 북쪽의 저기압과 남쪽의 고기압의 영향이 적었던 2018년 7월은 용승지수가 음의 값이었다. 동해남부 연안용승지수는 기후변화에 따라 감소하는 경향을 보이고 경년변동이 커서 생태환경에 대한 영향을 파악하기 위해서는 지속적인 모니터링이 필요하다.
최근 정부의 신북방정책 추진에 따라 수자원분야에서는 동북아지역 국제 공유하천을 중심의 물 정보 및 연구협력 기회 확보와 지정학적 특성을 고려한 지역 현안해결 중심의 연구가 재조명 되고 있다. 두만강은 이러한 동북아의 중심에 위치하고 있으며, 중국, 북한, 러이사의 국경을 따라 흐르며 지역 수자원의 대부분을 공급하는 국제하천이다. 또한, 지난 2018년 5월에는 하구유역이 람사르(Ramsar) 습지로 승인됨에 따라 철새 등을 포함한 생태가치의 중요성도 크게 증가하였다. 하지만 이 지역은 유역의 지정학적 민감성과 접근이 제한된 관측 정보들로 인해 그 수자원·환경 효용성을 정확하게 파악할 수 없을 뿐만 아니라, 최근 기후변화에 따른 영향으로 홍수, 가뭄 등의 수재해와 수질오염 등의 문제가 발생하고 있어 가용한 기술기반의 직·간접적 접근을 통한 장기수문 및 환경변화 등에 대한 분석과 관리방안 수립 등의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 미계측 두만강 유역을 대상으로 우선, 가용한 위성자료 및 광역지표모형(MERRA-2) 기반 NASA POWER(Prediction of Worldwide Energy Resource) 수문기상 자료와 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 활용하여 장기 수문영향을 평가하고자 한다. SWAT 모형은 전 지구적으로 활용 가능한 격자 해상도 약 30m의 위성기반 수치표고모형(DEM), 광역 토양도, 지역 토지이용도 자료를 활용하여 두만강 유역을 전체 19개 소유역 및 18개 하도, 138개 HRUs의 수문분석 단위로 구축하였으며, 모의는 미국 NOAA NCDC(National Climate Data Center) 및 중국 CMDC(China Meteorological Data Service Center)의 주요 관측지점에서 선별한 총 13개소의 위치에 대해 재분석된 기후/기상자료들(NASA POWER 강수, 기온, 풍속, 상대습도 및 일사량)을 적용, 1990년에서 2019년까지의 30개년도 연속자료를 구축활용 하였다. 한편, 모형의 검·보정은 앞서 언급한 관측 자료의 부재로 과거 문헌 등을 통해 파악할 수 있는 연 단위 수자원 총량 등을 활용해 진행코자한다. 아울러, 향후는 최근 활용 가능한 장기 위성관측 강수량을 적용, 재분석 자료 결과와의 비교를 통해 상호 분석 오류를 줄여나갈 수 있을 것으로도 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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