해상풍은 대기-해양의 상호작용을 이해하는데 중요한 요소일 뿐만 아니라, 해양에서 기인하는 위험기상을 예측하는데 중요한 입력자료이다. 정확한 예측을 위해서는 정확한 해상풍 자료가 요구되지만, 육상과 달리 해상은 관측이 제한적이기 때문에 관측 자료가 많지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 장기간의 고해상도 해상풍 자료 구축을 목표로 하였다. 먼저 장기간에 대해 활용 가능한 ERA5 재분석 바람장을 고해상도로 재격자화 하였고, 재격자화 한 ERA5 바람장을 수치모형 ADCIRC (ADvanced CIRCulation model)의 GAHM(Generalized Asymmetric Holland Model)을 이용하여 산출한 비대칭형 태풍 바람장과 합성하였다. 산출된 비대칭형 태풍 합성 바람장은 기상청 (Korea Meteorological Administration, KMA) 및 일본 기상청 (Japan Meteorological Administration, JMA) 관측자료를 이용하여 정확도를 평가하였다. 평가결과, ERA5 바람장 및 Holland 식을 이용하여 산출한 대칭형 태풍 합성 바람장보다 비대칭형 태풍 합성 바람장이 관측값을 매우 유사하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 생산한 해상풍 자료는 향후 폭풍해일 후측 자료 구축, 폭풍해일고 빈도 분석, 해상풍 빈도 분석 등 다양한 연구의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 동해안의 너울성 고파랑 예측하기 위해 기상청 현업 예보 바람자료를 입력장으로 하여 파랑수치모델(SWAN)을 수립 및 최적화하고 동해안 동계 파랑의 예측 재현도를 평가하였다. 파랑 모델은 연안역에서의 파랑 변형을 모의하기 위해 네스팅 기법을 적용하였으며, 백파 에너지 소산항을 개선하여 너울성 파랑을 모의하였다. 수치실험을 위한 입력 바람장으로는 기상청 현업 기상예보모델인 RDAPS 및 LDAPS 자료를 사용하였다. 모의된 파랑에 대한 정확도 비교 평가를 위해 ECMWF 재분석 바람자료와 KIOST 운용해양시스템의 WRF 예측 바람자료를 이용한 파랑모델링 및 기상청 현업 파랑예보모델 결과와 연안 및 외해 4개 관측정점의 파랑 관측자료를 이용하였다. 기상청 현업 기상예보모델을 입력바람장으로 이용한 경우 연안에서는 유의파고, 첨두주기 및 평균 파향이 모두 가장 낮은 RMSE와 가장 높은 상관계수를 가졌으며, 외해에서는 모든 수치실험 결과가 관측자료와 전반적으로 잘 일치하였다. 백파항을 수정한 SWAN 모델과 기상청 현업 기상예보모델을 사용할 경우 급격하게 발생하는 고파랑 재현은 개선이 필요하지만 비교적 겨울철 폭풍파를 잘 재현하고 있다.
2011년 4월 29일부터 30일까지 몽골에서 발원한 황사의 영향으로 우리나라는 4일간 전국적으로 고농도의 황사가 관측되었다. 본 연구는 몽골의 황사발원지에서 황사 발생 시 기상 조건과 고농도 황사 사례의 원인 및 특성을 알아보기 위한 것으로, 황사 일기도 자료, 황사감시기상탑 자료, 위성 자료, 후방공기궤적 자료, 관측자료(PM10 및 광학입자 계수기 자료), ECMWF 재분석 자료를 이용하였다. 분석 결과, 종관 분석에서는 몽골 중부지역에 등압선의 간격이 조밀하게 분포하고 기압경도력이 강해지면서 강풍에 의해 황사가 발원하였다. 황사 발원과 기상 조건의 관계에서 황사 발원 직전에는 10℃ 이상으로 비교적 높은 기온을 나타내다 황사 발원과 동시에 급감하였으며, 상대습도는 약 40% 이하의 낮은 값을 지속적으로 나타내다 황사 발원 후에는 50% 이상으로 급격히 높아지며 황사의 발생이 줄어드는 경향을 보였다. COMS에서 관측된 황사지수는 황사발원지에서는 25 이상을 나타내면서 고농도의 황사가 탐지되었고, 실황에서 목측으로 관측된 지점과 일치하였다. 72시간 후방공기궤적에서는 모두 북서 기류가 한반도로 유입되었고, 5월 2일 흑산도에서는 PM10의 시간평균농도가 1,025 ㎍ m-3으로 최고 농도를 보였다. 특히 운동학적 연직 분석에서, 상층에서 발달한 기압골과 저기압성 소용돌이도에 의해 지상 저기압이 강화되고 동시에 상승 기류의 발달이 고농도의 황사 발생에 큰 역할을 한 것으로 판단된다.
Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)은 2002년에 (사)볼런티어 21에서 조사한 설문자료에 기초하여 우리나라 개인의 기부횟수에 영향을 주는 유의적 설명변수를 보고한 바 있다. 본고에서는 Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)의 계산오류를 발견하여 이를 수정하고, 아울러 Kim 등 (2009)이 적용한 0이 팽창된 포아송 모형에 로지스틱 회귀모형을 추가하였다. 동 로지스틱 모형으로 기부행위(0, 1)에 영향을 주는 설명변수를 식별하고, 아울러 기부횟수가 작은 군(群)과 큰 군(群)을 판별하여 주는 설명변수를 식별하고자 한다.
우리나라 조사업계에서는 전화조사의 방법론으로 성과 나이, 지역에 표본 수를 사전 지정하는 방식의 할당표집 (quota sampling)을 주로 쓰고 있다. 이러한 할당표집은 조사비용과 기간의 단축이라는 이점을 갖지만 이론적 타당성이 결여되어 있어 학문적으로는 받아들이기 어렵다. 때문에, 학계에서는 그 동안 수차례 임의표집(random sampling)에 근거한 전화조사를 조사업계에 요구해 왔다. 이에 응하여, (주)리서치 앤 리서치가 2002년 울산시장 선거예측 조사에 임의표집에 의한 전화조사를 실시하였다 본 사례연구는 이 자료를 심층적으로 재분석하여 임의표집에서의 재통화 및 응답자 임의선정 절차가 자료 질 및 최종 예측치에 주는 영향에 대하여 살펴볼 것이다.
To discuss whether we have credible estimations about historical surface temperature evolution since industrial revolution or not, present study investigates consistencies and differences of averaged surface air temperature since 1900 between the multiple data sources: Hadley Center Climate Research Unit (HadCRU4) surface air temperature data, ECMWF 20 Century Reanalysis data (ERA20CR), and NCEP 20 Century Reanalysis data (NCEP20CR). Averaged surface temperatures are obtained for the global, polar (90S~60S, 60N~0N), midlatitude (60S~30S, 30N~60N), tropical (30S~30N) region, separately. From the analysis, we show that: 1) spatio-temporal inhomogenity and scarcity of HadCRU4 data are not major obstacles in the reliable estimation of global surface air temperature. 2) Globally averaged temperature variability is largely contributed by those of tropical and midlatitude, which occupy more than 70% of earth surface in area. 3) Both data show consistent temperature variability in tropical region. 4) ERA20CR does not capture warm period over Arctic region in early 1900s, which is obvious feature in HadCRU4 data. Discrepancies among datasets suggest that high-level caution is needed especially in the interpretation of large Arctic warming in the early 1900s, which is often regarded as a natural variability in the Arctic region.
본 연구에서는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 생산하기 위해 과거 30년(1981-2010)에 대한 한반도 농업용 전자기후도를 생산하고 평가하였다. ERA5 재분석 자료와 기상청 ASOS 자료에 지형인자를 고려하는 IGISRM 통계 모형을 이용하여 기후요소 6종(강수량, 평균기온, 최고기온, 최저기온 풍속, 상대습도, 일사량)에 대한 1km 해상도의 격자형 상세자료를 생산하였다. 연 평균(누적) 분포도를 살펴본 결과, 모든 변수는 기상청 ASOS 관측에서 나타난 일반적인 특성을 잘 모의하면서 지형적 효과가 적절하게 반영되었다. 농진청 농업기상 AWS와 기상청 방재기상 AWS를 이용하여 상관계수, Slope, NRMSE를 계산한 결과, 기온관련 변수에서는 재현성이 우수하게 나타났으며, 그 외 변수에서는 재현성이 다소 낮고 지역적 편차가 큰 것으로 나타났다. 관측정보 기반의 농업용 전자기후도는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 상세화하는데 기본 자료로 활용될 것이다.
하부 대류권의 대기물현상과 마이크로파 표면 방출율를 전구적으로 조사하기 위하여 1981-93년 기간의 MSU 채널1 밝기온도와 대기대순환 모델(GCM) 재분석 월평균 자료를 사용하였다. 모델재분석 채널1 자료의 평균값이 MSU 채널1 가중함수를 기초로 하여 세 종류의 모델(NCEP ECMWF, GEOS) 재분석에서 온도장을 이용하여 재구성되었다. 모델재분석 채널1 온도는 하부 대류권의 열적 상태를 주로 반영하기 때문에, 해양과 육지에서 계절에 관계없이 각 반구 여름철에 최대값을 나타내었다. MSU 채널1 밝기온도는 해양에서 대기물현상으로 인해 열대 및 남태평양 수렴대들 에서 극대값을 보였다. 또한 이 밝기온도는 빙하/눈 방출율 효과로 인하여 고위도 해양에서 증가하는 반면에, 고위도육지에서는 감소하였다. 열대 및 남태평양 수렴대들의 계절적 이동은 GCM과 MSU 사이의 채널1 온도 차의 분포에서 체계적으로 나타났다. 이러한 온도차의 극소값 위치에서 추정할 때, 열대 수렴대는 가을에 9N까지 북상하였고, 남태평양 수렴대는 북반구 가을과 겨울에 12S까지 남하하였다. 고위도 경우에는 해빙이 각 반구의 겨울에 북반구에서 53N까지 남하하고, 남반구에서는 58S까지 북상하였다 복사전달 결과를 이용하여 MSU 채널1 밝기온도에 대한 대기물현상과 표면 방출율의 부분적인 기여도를 분리하여 조사하였다. ITCZ지역에서 4-6K의 밝기온도 상승은 1-1.5mm/day의 대기물현상 증가에, 그리고 고위도 해양에서의 10-30K의 상승은 0.6-0.9값의 해빙 방출율의 기여에 해당하였다.
측과 모델에서 각각 유도된 하부 성층권의 온도를 비교 ${\cdot}$ 분석하기 위하여 전구에 대한 1980-98년 기간의 위성관측 MSU 채널4 (하부 성층권) 밝기온도와 두 개의 대기대순환 모델(NCEP, 1980-97년; GEOS, 1981-94년) 재분석 자료를 상관 및 경험직교함수 분석을 통하여 조사하였다. 월평균 기후값의 아노말리에서 MSU 온도는 남반구 겨울에 고위도 지역에서 현저하게 감소하였으나 (20-22K), 남반구 봄인 10월에는 오스트레일리아의 이남 지역에서 하부 성층권 온도 및 오존 전량이 주목 할만하게 동시에 상승하였다. 열대지방에서는 온도 연주기가 중 ${\cdot}$ 고위도에 비하여 뚜렷하지 않았다. 전구 대부분의 지역에서관측과 모델 사이에 상관은 높았으나 (r${\ge}$0.95), 아열대 제트기류가 통과하는 20N-3ON 지역, 북미 대륙 그리고 안데스산맥 남단지역에서 낮았다(r${\sim}$O.75). MSU 및 모델 재분석들의 월평균값에 대한 모드 1은 연주기와 함께 화산 폭발시에 하부 성층권의 온도 상승을 나타냈다. 한반도 지역에 대한 분석은 하부 성층권 온도가 대류권과 대조적으로 여름에 하강하고 겨울에 상승하는 형태를 보였다. 열대 태평양에 대한 MSY 및 재분석들의 아노말리 모드 1은 화산폭발에 의한 하부 성층권 온도 상승을 나타냈다. 모드 2는 MSH와 GEOS에서 준2년 주기진동 (QBO), 그러나 NCEP에서 엘니뇨 특징을 보였다. 엘니뇨 특징은 MSU와 GEOS의 경우에 모드 3에서 나타났다. 관측과 모델 모두에서 하부 성층권 온도에 대한 기여율이 대체로 화산폭발, QBO, 엘니뇨 순으로 높았다. 열대 대서양의 결과도 무시할 만한 엘니뇨 기여를 제외하고 열대 태평양과 비슷하였다 본 연구는 하부 성층권 온도에 대한 위성관측과 모델 재분석 자료와의 비교를 통하여 상호 정확성을 진단할 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 한국 남동해역에 발생하는 냉수대의 공간적인 분포를 구분하기 위해 2016 ~ 2018년의 고리, 양포의 해양 관측 부이 수온자료와 GHTSST Level 4 재분석 해수면 온도자료를 K-means clustering 기법을 활용하여 분석하였다. 부이자료는 남동해역에서 고리와 양포 지점의 수온변화 및 냉수대 발생을 파악하기 위해 활용하였다. 그 결과 냉수대 발생 시점에 고리와 양포의 수온이 동일하게 감소하였다. 이에 냉수대 발생시 SST의 변화를 보기 위해 수온의 역수와 SST의 분산을 비교하였다. 수온이 변화하는 시점에 SST의 분산도 증가하는 것을 나타내었는데 이를 통해 냉수대 발생시 해역의 SST의 수온분포에 변화가 있다는 것을 알 수 있었다. 냉수대 발생해역을 분류하기 위해 K-means clustering을 활용하였다. Elbow 기법을 활용하여 분류를 위한 최적의 K값을 찾아낸 후 분류를 진행한 결과 연안의 차가운 해수가 존재하는 지역을 찾아낼 수 있었다. 이를 통해 냉수대 발생해역의 공간적인 분포 및 확산범위를 추정하여 향후 냉수대로 인한 피해 파악 및 공간적인 확산 예측연구에 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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