토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.
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.
The KIAPS global model and data assimilation system were extended to assimilate brightness temperature from the Sondeur $Atmosph{\acute{e}}rique$ du Profil $d^{\prime}Humidit{\acute{e}}$ Intertropicale par $Radiom{\acute{e}}trie$ (SAPHIR) passive microwave water vapor sounder on board the Megha-Tropiques satellite. Quality control procedures were developed to assess the SAPHIR data quality for assimilating clear-sky observations over the ocean, and to characterize observation biases and errors. In the global cycle, additional assimilation of SAPHIR observation shows globally significant benefits for 1.5% reduction of the humidity root-mean-square difference (RMSD) against European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Integrated Forecast System (IFS) analysis. The positive forecast impacts for the humidity and temperature in the experiment assimilating SAPHIR were predominant at later lead times between 96- and 168-hour. Even though its spatial coverage is confined to lower latitudes of $30^{\circ}S-30^{\circ}N$ and the observable variable is humidity, the assimilation of SAPHIR has a positive impact on the other variables over the mid-latitude domain. Verification showed a 3% reduction of the humidity RMSD with assimilating SAPHIR, and moreover temperature, zonal wind and surface pressure RMSDs were reduced up to 3%, 5% and 7% near the tropical and mid-latitude regions, respectively.
다목적위성 1호(KOMPSAT-1, The first Korea Multi-Purpose Satellite)에 장착된 위성 자세제어용 3축 자력계(TAM, Three-Axis Magnetometer)로부터 2000년 6월 19일에서 21일 사이에 측정된 지구자기장을 분석하였다. TAM Telemetry 값을 지구관성좌표계에서 지구고정좌표계로 우선 변환시킨 후에 다시 구면좌표계로 변환하여 자료를 처리하였다. 지구자기장의 영향 이외의 위성내의 유도 전류나 온도변화로 인한 에러, 태양풍의 영향 등을 제거하였고 태양에 의한 영향을 제거하기 위해 제도를 지방시에 따라 상승 및 하강과 두 그룹으로 나눈 후 파동수대비법을 이용해 두 그룹 사이에 서로 역으로 대비되는 (inversely-correlated) 성분을 제거하였다. 측선 잡음을 제거하기 위하여 파동수 영역에서 Quadrant Swapping법을 도입하였고, 이로부터 연구 기간 중 최종적인 지구자기장을 추출하였다. KOMSAT TAM 으로부터 추출된 자기장의 주성분(corefield)을 동일 기간 중 KOMSAT과 유사한 고도에서 지구자기장 관측을 전문적으로 수행한 Ørsted 위성 관측값과 비교한 결과 이들 사이의 상관계수는 0.97로 매우 높게 나타났다 위성 자세보정용 자력계로 부터 관측된 자기장으로부터 신뢰도 있는 주성분 추출이 가능해짐에 따라 이로부터 전지구 구면조화계수를 유도할 경우 지구자기장 전문 관측위성이 존재하지 않는 기간 및 고도에 대한 자기장 연구가 가능하다.
Generally, the weather forecast system has been run using prescribed ocean condition. As it is widely known that coupling between atmosphere and ocean process produces consistent initial condition at all-time scales to improve forecast skill, there are many trials on the application of data assimilation of coupled model. In this study, we implemented a weakly coupled data assimilation (short for WCDA) system in global NWP model with low horizontal resolution for coupled forecast with uncoupled initialization, following WCDA system at the Met Office. The experiment is carried out for a typhoon evolution forecast in 2017. Air-sea exchange process provides SST cooling and gives a substantial impact on tendency of central pressure changes in the decaying phase of the typhoon, except the underestimated central pressure. Coupled data assimilation is a challenging new area, requiring further work, but it would offer the potential for improving air-sea feedback process on NWP timescales and finally contributing forecast accuracy.
기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 용담댐유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 예측자료(Forecast; 이하 FCST)와 과거재현자료(Hindcast; 이하 HCST)로 제공되며 공간 수평해상도는 N216 ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약 60km이다. 이를 유역단위 물관리에 활용하기 위해서는 시 공간적인 상세화가 필요하므로 통계적 상세화 기법을 수행하여 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. HCST자료는 앙상블 형태로 주어지며 용담댐 유역의 앙상블 평균에 대한 6번 격자의 통계적인 상관성($R^2=0.60$, RMSE=88.92, NSE=0.57)이 가장 높게 나타났다. 또한 계절분석시 여름철의 경우 원시 GloSea5 강우량이 600.1mm로 관측값인 816.1mm 대비 -26.5%로 가장 많은 차이를 보였으며 상세화 후 GloSea5 강우량은 -3.1%의 오차율을 보였다. 대부분의 과소 모의된 결과가 여름철 홍수기에 해당되는 강우로 상세화 이후 강우가 회복되는 매우 중요한 결과를 보였다. 계절별 Moran's I 지수를 이용한 공간적 자기상관분석 결과 역시 통계적으로 유의성 있는 공간적인 분포를 나타냄으로써 자료의 불확실성을 개선하고 시 공간적인 정확도와 타당성을 입증하였다. HCST기간에 대한 GloSea5의 앙상블 강우에 대한 신뢰도를 향상시킴으로써 수문학적인 영향을 평가하기 위한 자료로서의 충분한 가능성을 확보하였으며 이러한 시 공간적인 재현성에 대한 평가결과는 향후 유역단위 물관리를 위한 기초자료로서 매우 중요한 역할을 할 것이다.
250kw급 MFFC용 연료전지 발전시스템에 적용 가능한 BOP 중에서 터보제너레이터 사이클을 구성하는 구심터빈의 공력설계에 관한 연구를 수행하였다. 기본적인 치수는 평균반경에서의 해석 뿐만 아니라 구심터빈에서 반경 반향으로 변화가 크게 발생하므로 출구측에서 반경반향의 변화를 고려하여 결정하였다. 기본공력설계 과정에서 결정된 구심터빈 임펠러의 자오면 기본형상과 입출구 날개각 등의 기본설계 자료를 바탕으로 임펠러의 기하학적 3차원 형상을 결정하였다. 구심터빈 임펠러의 3차원 블레이드 형상이 결정되면 일련의 CFD를 통한 원심펌프 임펠러 내부의 유동현상을 고찰함으로써 기하학적 형상의 타당성을 검토하는 반복 설계 과정을 수행하였다. 또한, 여러 회전수에 대하여 정익에서와 동익에서의 유량이 일치할 수 있도록 동익 출구의 압력을 조절하여 작동유체의 각 위치에서의 값들을 구하고 각각의 위치에 따라 적절한 손실모델을 적용하여 탈설계점에서의 성능곡선을 구하였다. CFD 해석결과, MCFC 발전시스템에 마이크로 터보제너레이터를 적용시킬 경우에 폐열을 이용하여 16kW 정도의 전력을 추가로 생산할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 IPCC A1B 온실가스 배출 시나리오에 따른 전지구 기후모형(global climate model, GCM)을 바탕으로 구축된 KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model)을 GIS를 활용하여 규모 상세화 기법을 개발하고 검증을 통하여 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이는 것이다. 연구지역은 남한 전역이며, 연구 대상 기간은 1971년부터 2100년까지이다. KMA-RCM의 규모 상세화 결과의 최적화를 위해 GIS 공간보간기법 중 기온에는 Co-Kriging, 강우에는 IDW을 활용하여 고도에 따른 기온 감율을 적용하였다. 최종 연구 결과로 총 1971년도부터 2100년의 월별 평균 기온 및 강우량이 도출되었다. 평균기온의 경우 130년 동안 $1.39^{\circ}C$ 상승하고, 강우량의 경우 271.23mm가 증가하는 것으로 파악되었다. 본 연구결과의 검증을 위하여 2001년부터 2010년까지 75개 자동기상관측지점(automated weather station, AWS) 실측자료와 동기간의 미래 기후예측값과의 상관관계를 분석하였다. 평균기온의 경우 상관계수가 0.98로 매우 높게 나타났으며 강우량의 경우 0.56으로 기온에 비해 상관관계가 낮게 분석되었다. 본 연구에서는 기존의 기후변화 시나리오 규모 상세화 연구에서 사용되던 GIS 방법론을 고도에 따른 기온감율을 적용하는 기법을 개발하였다. 이를 통하여 보다 현실성 높은 지역적 규모의 미래 기후변화 시나리오를 구축하고 이의 불확실성을 줄이기 위하여 연구를 진행하였다.
대기 중 이산화탄소 등의 농도가 지속적으로 증가하고 있음에도 최근 10여 년 동안(2002-현재) 전지구 지표 온도는 거의 답보상태에 머물러 있다. 이처럼 온실기체 강제력에도 불구하고, 지구 온난화 경향이 사라진 듯 보이는 현상을 지구 온난화 멈춤(hiatus)이라 한다. 이 연구는 HadGEM2-AO가 모의한 RCP8.5 시나리오 실험(95년간) 자료를 분석하여, 온난화 멈춤 시기의 특징을 분석하였다. 온난화 멈춤 기간을 나타내는 시계열은 동서 평균한 연직 해수 온도 분포를 EOF 분석하여 구한 두 번째 PC (PC2)로 정의하였다. PC2를 이용하여 온난화 멈춤과 엔소와의 관련성, 기후시스템의 변화 등을 분석하였다. 라니냐 지수(NINO3지수에 -1을 곱하여 정의)가 PC2를 약 11개월 앞서는 것으로 보아 라니냐 발생이 온난화 멈춤을 유도할 수 있음을 발견하였다. 또한 기후시스템의 냉각은 해수 표층의 열이 해양 내부로 침강으로 나타남을 보였다. 이는 해양의 열흡수에 의해 전지구 온도 상승률이 약화되었음을 의미한다. 온난화 멈춤 시기에 북태평양과 북반구 극지는 양의 온도 편차가 나타났으며, 열대 해양에서는 무역풍이 강화되었다.
본 연구에서는 대표적인 전지구 온도지표인 LOC/MTG 온도인자를 이용하여 기후변동성(Climate Variability)을 파악하고 관측수문량의 상대적 변화분석을 위한 특성자료로 활용하였다. 여기서, LOC (Land-Ocean Contrast)는 중위도 지역에서 대륙과 해양의 온도의 차이를 나타내는 지수이며, 고위도 및 아열대 지역의 남북간 기온의 차이는 MTG (Meridional Temperature Gradient)로 정의된다. LOC/MTG 두 패턴의 남북 또는 동서 지점의 변화는 동아시아 지역에서의 대기순환패턴의 변화와 그와 관련된 대기수분이송에 직간접적인 영향인자로서 작용될 수 있다. 또한, 여름철 동아시아의 수문기상의 변화는 식수, 관개용수, 수력발전 및 수산산업과 연관성이 매우 크며, 인간과 자연의 상호관계를 유지하기 위한 지속가능한 수자원의 공급에 중요한 결정요소이다. 따라서 본 연구에서는 한강유역을 대상으로 6월에서 9월 사이에 발생한 여름철 강우 중에서 태풍에 의해 유발된 강우를 제외하고 몬순기후에 의한 한반도 유역의 지역적 강우 특성을 분석하였다. 한강 몬순강우와의 통계적 상관성 분석을 실시한 결과, 여름철 몬순강우의 변화에 민감하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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