농업 기상 자료의 수집 및 식물병 예찰 절차를 통합한 시스템을 -32비트 개인용 컴퓨터 운영 체계인 OS/2에서 개발하였다. 통합 시스템은 무인기상관측기(AWS)로부터 자료 수집을 하는 절차, 준실시간 기상자료로부터 병예찰을 하는 절차, 기상 정보와 병예찰 정보를 글과 그림으로 출력하는 절차의 세 부분으로 나뉘어 있다. 통합 시스템은 여러 지역의 실시간 기상 자료를 수집하며 기상 자료를 이용하여 각 지역의 병예찰 정보를 즉시 생성한다. 본 연구에서는 기상 자료를 이용한 병예찰 모형의 예로서 도열병 예찰 시뮬레이션 모형을 사용하였다. 또한 식물병 예찰을 위하여 무인기상관측기가 갖추어져야 하는 최소한의 요구 사항을 검토하였다. 본 시스템은 각종 식물병 예찰 모형의 개발과 관련하여 각 모형의 구동을 위하여 쓰여질 수 있을 것이다. 현재 각 농촌진흥원과 지도소에는 많은 수의 무인기상관측기가 설치되어 있으므로 이를 이용하여 본 시스템을 실용화 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 강원 영동 및 경북 동부지역의 산악기상관측시스템 구축을 위한 AWS 위치선정, 네트워크 구성(관측시스템, 통신시스템, 자료처리시스템)과 특히, 산불방지를 위해 산림청과 지방자치단체가 기 설치한 산불무인감시카메라, 무선중계탑의 산악기상관측망과의 연계 구축방안과 산악기상관측망의 관리방안을 제시하였으며, 본 연구를 통해 얻어진 사항은 다음과 같다. 산지가 많은 강원도에서는 산악지형에 따른 악기상이 자주 발생하여 강원지방기상청에서는 관측망을 유지관리 하는데 고초를 겪고 있으며 강풍, 뇌전현상 등으로 장비피해를 많이 입어, 보다 피해를 최소화할 수 있는 여러 가지 방안들을 강구하여 왔다 따라서 산악지형에 관측망을 구성하기 위해서는 장비의 견고성을 최우선적으로 반영해야 한다. 전원시설은 가능한 태양전원을 권장하지만 일조량이 적은 깊은 계곡과 같은 지역에 설치가 이루어질 경우 상용전원을 사용할 수밖에 없으며 대부분 산악에서의 전원시설은 열악하여 전원 백업시설 설치를 강구해야 한다. 전원 백업시설의 효율성을 유지하기 위해서는 소비전력이 적은 시스템을 선택하여 관측자료의 손실을 최대한 방지해야만 한다. 또한 태양전원을 이용할 경우 충전과 소모량을 사전에 면밀히 검토해야 한다. 산악은 뇌전현상이 근접하고 잦기 때문에 뇌전으로부터 장비 보호시설 설치를 강구하기 위해 피뢰접지 및 장비접지 시설에 투자를 아껴서도 안 될 것이다. 뇌전으로부터의 장비 보호시설을 강구하는 것도 중요 하지만 써지에 강한 제품을 채택하는 것이 보다 중요하다고 하겠다. 자료수집에 있어서는 전원 및 통신환경을 감안하여야 하며 전체 통신망을 단일화하는 것도 간결하지만 단일 통신망만을 채택할 경우에는 한계성이 있으므로, 다양한 통신망을 이용하는 것이 자료수집의 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 따라서 수집 통신망을 통한 기상 관측 자료를 인근 1차 수집기관을 거쳐 최종 메인 수집장치로 내부망을 따라 수집하는 것이 최선의 망 운영방법이다. 자동관측시스템(AWS) 설치 시 기존의 무인감시카메라와 무선중계탑을 최대한 활용하되 무인감시카메라 설치위치$(70\siml,245m)$와 무선중계탑의 설치위치 $(299\sim1,573m)$가 산불위험지역에 포함되어 있는지의 면밀한 검토가 요구된다. 산불 등 각종 산림재난 방지와 관련한 정보를 얻을 수 있는 자동기상관측시스템(AWS)의 설치 위치는 산불발생확률모형에서 산정된 위험지역 내에 설치하는 것이 산불발생 위험지역을 판정하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다. 기상청과 지자체가 보유하고 있는 기상관측 장비들은 대부분 도시를 중심으로 설치 운영되고 있어 산림 또는 산악에 설치된 기상관측 장비의 수는 적은 편이다. 따라서 산림과 산악에 기상관측 장비의 보강은 필수적이다. 관측망 구성은 기상청의 관측 표준(안)을 준수하며, 설치 지점의 특성에 따라 가장 경제적인 방법을 선택하는 것이 바람직하며, 특히 장비구매 설치 시 다양한 종류의 제품을 선택하는 것은 차후 장비 관리에 어려움을 겪을 소지가 있어 가능한 우수한 제품을 선택하되 동일 제품 사용을 권장한다. 따라서 위의 망구축이 이루어져 현재 기상청이 설치 운영하고 있는 측정 장비에 의해 취득한 기상자료를 공동 활용하여 표출하면 더욱 상세한 자료의 획득과 활용이 기대되어 진다. 또한, 금번 논문에서는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할 것으로 판단된다.
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.
국내의 미세먼지 문제가 심각해짐에 따라 대기 오염에 관한 분야의 관심이 높아지고 있다. 현재 정부는 최근 IT 융합 기술의 발전에 따라 빅데이터, 클라우드, 등 사물인터넷 기반 장치의 확산 및 고도화를 위한 기술 접목에 많은 지원과 관심을 보이며 기상청을 통해서는 국내 대기 오염으로 인한 사회적 비용을 낮추기 위해 공공 데이터(Application Program Interface, API)를 활용 다양한 정보 서비스를 지원하고 있다. 하지만 기상청에서 제공하는 정보 서비스에는 한계가 있다. 특히 기상청에서 운영되고 있는 장비들은 고가의 장비로써 비용 및 공간적 설치 제약이 따르며, 약 15km 범위를 한 개소로 담당하여 기상 데이터에 대한 신뢰도에 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 오픈 하드웨어 기반 소형 기상관측 장비를 활용한 기상지수 및 미세먼지 측정 데이터 제공 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 기상 계측이 필요한 지역의 작은 공간을 활용, 기상관측 장비를 통해 관측된 데이터와 기상청에서 제공하는 생활 기상지수 알고리즘을 토대로 해당 지역에 맞는 맞춤형 정보를 제공하여 사회적 비용을 낮출 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 개발내용에 대한 설명과 이를 검증하기 위해 2006년 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 강우량 추정값과 지상 AWS 강우량관측값을 비교 하였다. 2006년 전체를 보았을 때 RAD-RAR의 일 누적관측값은 지상강우량과 비교하여 약 0.84로 높은 상관계수를 보였다. 또한 본 연구에서 북한 지역 등의 지상 관측 공백지역에 대한 강수량 모니터링의 필요성의 증가 때문에, 2009년 황강댐 부근에서 발생한 강수사례를 분석하여보았다. 북한 지역에 대해서는 GTS 지점에서 황강댐 방류 기간에 대해서 비교 및 검증을 수행하였다. 북한 지역에 대한 사례분석 결과는 상관도가 0.75로 남한 지역(상관도: 0.85)에 비해서 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 북한 지역에 대한 검증시 사용된 샘플링의 수가 적었기 때문에 일반화하기 어렵고 또한 북한 지역의 GTS 지점에서 관측된 강수량 자료의 높은 신뢰도를 얻기 어려우므로 더 추가적인 분석이 필요하다.
2022년 중부권 폭우로 인하여 서울 강남구에서 도시홍수가 발생하였고, 많은 인명 및 경제적 지해를 유발하였다. 기후변화로 야기되는 극한 강우의 발생 패턴 및 강우 패턴의 변화가 많은 연구에서 확인되어 오고 있다. 한국의 경우 극한 강우가 국지적이고 단기간에 많은 강우량을 발생시키는 패턴으로 변화하고 있는 것으로 연구되고 있다. 특히, 도시홍수의 경우 도달시간이 매주 짧기 때문에, 초단기간에 대한 강우분석이 필요하나, 강우관측시스템의 한계로 인하여 현재까지는 초단기간에 대한 극한 강우분석이 미비한 실정이다. 1997년 이후로 기상청에서는 지속적으로 방재기상관측망(Automatic Weather System, AWS)를 설치를 하였고, 최근에 설치된 AWS의 경우 초단기간 강우량 자료를 관측할 수 있는 장비 및 시스템을 구축하고 있으나, 운영된 기간이 짧아 빈도해석에 적용하기에 한계점이 많다. 본 연구에서는 서울 지역에서 영향을 주는 40여개의 AWS의 초단기간 강우량 자료를 이용하여 서울 지역을 확률강우량을 산정하고자 한다. 짧은 관측기간으로부터 발생하는 확률강우량 추정불확실성의 저감을 위해서 지역빈도해석을 적용하였다. 지역빈도해석으로는 지수홍수법을 적용하였다. 추가적으로 서울안에서 공간적으로 확률강우량의 편차에 대하여 조사 분석하였다. 본 연구의 결과를 통하여 서울지역의 초단기간에 대한 안정적인 확률강우량의 추정이 가능할 것으로 예상되며, 추가적으로 지역별 확률강우량의 차이를 비교분석 할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.
가뭄 및 홍수 등 재해를 방지하고 효율적인 물 관리를 위해서는 지표와 대기 사이에 이루어지는 수문기상 요소의 정량화가 필요하다. 수문기상요소는 관측을 통해 파악하는 것이 가장 정확하지만 광범위한 지역에 대한 관측은 한계가 있으므로 일반적으로 지면모델(Land Surface Model)을 많이 이용한다. 본 연구에서 Noah LSM(Noah Land Surface Model)과 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 및 DHSVM(Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)의 세 모델을 활용하여 안동댐 유역의 수문기상정보를 산출하고 관측자료와 검증함으로 각 모델의 특성을 분석하자 한다. 본 연구에서 사용된 관측자료는 국립기상과학원에서 운영중인 안동댐 유역 플럭스타워의(A6, A7) 지표근처 기상장과 에너지 요소이다. '13년 10월부터 '14년 11월까지 기간에 대해 각 지점에서 관측된 현열 및 잠열 플럭스의 품질관리를 수행하였으며, 이 자료를 본 연구의 검증자료로 활용하였다. 각 모델을 강제하기 위한 지표근처 기상자료는 두 지점에서 관측된 기온, 풍향 풍속, 상대습도, 강수, 지중온도 및 장 단파 복사량이며, 각 모델에서 산출된 잠열 및 현열 플럭스, 토양수분과 증발산량을 관측값과 비교 검증하였다. 본 연구결과는 한국수자원학회 학술발표회를 통하여 소개될 예정이며, 향후 멀티모델 앙상블 시스템 구축에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
국지 혹은 지역적인 기후의 특성은 지구규모 또는 종관규모에서의 온실가스 증가로 인한 온난화와 동시에 도시화 (urbanization)에 따른 열섬 현상 (heat island effect)을 포함한 인위적인 요소들이 복합적으로 작용하여 나타날 수 있다. 도시화에 따른 지면피복의 변화는 관측된 온난화 신호에 일정부분 기여하며, 도시 지역은 농촌 및 산림 지역과 비교하여 수문 및 기후학적 측면에서 지역 내 에너지수지 및 물수지의 특성이 상이하기 때문에, 지구온난화에 의한 전 지구적 현상과 도시화에 의한 국소적 현상을 구분하여 파악하는 것은 중요하다. 또한 향후 도시/비도시에 따른 도시화 편향 영향으로 인한 기후변화 예측의 편이를 분석하는데 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 급격한 도시화로 인한 인위적인 기후변화 (anthropogenic climate change)와 종관규모에서의 자연적 기후변화 (natural climate change or climate change)에 기인한 부분을 정량적으로 구분하고자 한다. 이를 위해 도시화의 정도가 서로 다른 도시 지역 및 농촌, 산림 지역을 선정하여 최근 50년간 (1966~2015년) 기상청 관측소의 기상자료와 각 관측지점별 인구수 및 인구증가/감소 추세를 비교함으로써 도시화율의 변화가 기상요소에 미치는 영향의 지역별 차이를 정량적으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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