이 연구는 월 기상자료를 이용하여 작물 생육에 중요한 겨울철 저온 발생일수를 효과적으로 추정하기 위해서 수행되었다. 전국 61개 기상관서의 1981~2010년의 30년 간의 일 최저기온자료를 확보하여 $-15^{\circ}C$부터 $5^{\circ}C$까지 각 온도 이하 일수와 월 최저기온의 평균들을 비교한 결과, 1월 최저기온의 평균을 이용하였을 때 저온 발생일수를 가장 적합하게 추정할 수 있었다. 1월 최저기온 평균자료로부터 기준온도 이하가 되는 저온 발생일수를 추정할 수 있는 2차 함수 형태의 간단한 추정식을 제시하였다. 여러 온도 범위에서 추정식을 활용하기 위하여 추정식의 계수를 저온을 평가하는 기준온도로부터 구할 수 있도록 두 개의 2차 함수식을 도출하였고, 이 식들은 결정계수가 0.995 이상이었다. 분석에 이용된 자료와 기간을 달리하여 1971~2000년 30년 일 기상자료를 이용하여 검증해본 결과 기준온도 $-10{\sim}0^{\circ}C$ 범위에서는 저온 발생일수를 비교적 정확하게 예측할 수 있었으나, $-15^{\circ}C$에서는 다소 과소하게 추정되는 결과를 보였다.
배롱나무와 피라칸사의 내한성과 지역별 최저기온을 분석하여 동해에 대한 위험을 검증하고자 하였다. 저온 처리한 시료의 내한성은 전기전도도의 측정과 형성층의 갈변도 관찰로 평가하였다. 배롱나무는 $-17.1^{\circ}C$ 이하에서, 피라칸사는 $-18.9^{\circ}C$ 이하에서 동해 피해가 클 것으로 분석되었다. 지난 45년간 최저기온이 $-17.1^{\circ}C$ 이하로 하강된 횟수는 대전 총 7회 중 1975년도 이후에는 1회, 청주 총 55회, 수원 총 72회로 기록되고 있다. $-18.9^{\circ}C$ 이하로 기온이 하강된 횟수는 청주 45회, 수원 32회로 나타났으나, 1991년 이후에는 하강되지 않았다. 또한 위도가 높아질수록 최저기온 상승계수는 크게 나타났다. 따라서 중부지역에 식재된 배롱나무와 피라칸사는 동절기 간헐적으로 나타날 수 있는 기온 강하에 의한 부분적인 동해 피해가 예상되기 때문에 위험할 수 있으며, 최저기온의 상승 추세에 따라 동해 피해 위험은 점진적으로 감소될 것이다.
강재 거더교의 다이아프램과 상 하부 플랜지에 부착된 온도게이지의 값을 측정하여, 온도 분포와 시간적 변화를 검토하고, 도로교 설계기준과 비교하였다. 또한 측정 자료를 기초로 하여 일일 기온, 일 최고기온, 일 최저기온에 대한 교량 부재온도와의 상관관계를 각각 분석하여 회귀분석식과 신뢰도를 나타내는 상관계수를 산정하였다. 구조해석에서는 대상교량을 3차원 전체모델링을 수행하고, 실제의 온도 측정 자료를 기반으로 한 온도 하중을 부과하여 계산된 온도 응력값과 시방 규정상의 온도하중에 의한 단면력을 서로 비교 분석한다. 본 연구에서 구해진 대기 온도분포와 강교량 부재 온도 상관관계로부터 상하 플랜지의 온도차를 예측할 수 있고 이 결과를 이용하면 설계 시 신뢰성 있는 부재의 온도하중을 산정할 수 있어, 추후 강합성교량의 온도 영향 평가에 있어서 기초적 자료가 될 것이라 기대한다.
주로 도시에 소재하는 표준기상관측소 자료의 공간 내삽에 의해 일 최저기온의 평년값을 추정할 때, 도시 열섬효과의 전이에 의해 전원지역에서 과다추정 되는 오류를 수정하기 위해 본 연구를 수행하였다. 도시열섬효과의 공간적인 확산을 모의하기 위해 먼저 불연속적인 변량인 시군 행정구역단위 인구를 지표피복도 상의 시가지 픽셀에만 할당하여 규칙적인 격자점 단위의 평균인구로 변환함으로써 연속적인 변량인 수치인구모형(DPM)으로 표현하였다. 다섯 가지 평활화 DPM 가운데 최적으로 판명된 사방 2.5 km DPM과 기온추정 오차간 회귀식을 기존의 거리-고도 보정 내삽과정에 결합하였다. 이 방법을 적용하여 추정된 평년(1971-2000) 월별 일 최저기온의 추정오차는 기존방법에 비해 최소 50%가 개선되었다.
이 연구는 월평균 기상자료를 이용하여 일 최고기온, 일 최저기온을 생성하는 방법을 개발하기 위하여 진행되었다. 전국 23개 기상관서의 과거 30년간의 일기상자료를 분석하여 일 최고기온 및 일 최저기온의 연간 변동 경향을 나타내는 모수(중심값($\hat{U}$), 진폭(C), 편이(T))와 일간 변동을 반영하는 모수(A, B)를 탐색하였다. 그 중 중심값은 지점간의 연 평균자료로부터 도출하였고, 중심값을 제외한 모수들은 전국 평균을 기상생성과정에 적용하였다. 먼저 강우발생 유무에 따라 일 기상자료를 생성한 후 월 자료를 이용하여 보정하고 마지막으로 일 최고기온 및 일 최저기온을 생성하였다. 이 방법으로 전체 23개 지역에 대하여 월별로 생성하였을 때 전체 월별 분포의 95% 이상 관측된 분포와 유사한 일 자료를 생성할 수 있었다. 또 이 방법에 의해 과거 자료와 유사한 생장도일(Growing Degree Day)를 생성할 수 있었고, 조사대상이 아닌 지역에도 충분히 적용할 수 있었다. 이 방법은 기후변화시나리오 등 월 자료가 확보되어 있는 경우에 일기상자료를 생성하는데 유용할 것으로 판단되었다.
이 연구에서는 한국의 미래 기온극값의 변화를 전망하고자 하였다. 이를 위해 12.5km 고해상도의 지역기후모델(HadGEM3-RA)에서 생산된 일 최고 및 최저 기온 자료와 관측 자료를 이용하여 RCP4.5/8.5 시나리오에 따른 6개 극한기온 지수를 산출하고, 현재(1971-2000) 대비 21세기 말(2070-2099)의 공간 변화를 분석하였다. 현재 기간에 대해 모델에서 생산된 일 최고 및 최저 기온은 관측 자료의 확률분포 형태와 범위를 비교적 잘 모의한다. 현재 대비 21세기 말에 결빙일(ID)과 서리일(FD)은 전 지역에서 감소하고 여름일(SD)과 열대야(TR)는 증가할 것이며, 95퍼센타일을 초과하는 일 최고기온(TX95)과 5퍼센타일 미만 일 최저기온(TN5)의 평균값은 전 지역에서 상승할 것으로 전망된다. 이는 RCP4.5보다 RCP8.5 시나리오의 경우에 더 강하다. 고도는 ID, SD, TR, TX95, TN5와 위도는 ID, TR, TN5의 변화와 유의한 상관관계를 보인다. 21세기 말에 산지에서는 기온의 하위 극값 상승, 남해안에서는 열대야 증가로 인한 영향이 강하게 나타날 것으로 전망된다.
정확한 자발휴면 타파일 및 개화기간 추정은 사과 화상병의 효과적 방제를 위해 매우 중요하다. 자발휴면 타파일부터 개화 개시일까지 기간은 이 기간 동안의 일 최저기온에 의해 영향을 받았다. 본 연구는 이 기간의 일 최저기온이 사과 생육단계 중 개화기간에 미치는 영향을 조사함으로써 화상병 방제를 위한 병모델 구동이 목적이었다. 원예특작과학원에서 제공하는 우리나라 사과나무 재배지역을 대표하는 8개 과수원에서 2019년부터 2023년까지 웹캠으로 관측한 영상자료로부터 최초 개화 관측일을 얻었다. 또한 같은 과수원에서 자발휴면 타파일은 전년도 10월 1일부터 자동기상 측정 장비로부터 받은 기상자료를 활용하여 자발휴면 타파일은 -100.5 DD에 도달하는 날로 추정하였다. 본 연구에서 실시한 회귀분석은 자발휴면 타파일부터 개화 개시일까지의 기간(Y)을 종속변수로 이 기간 중 일 최저 기온이 0℃ 이하인 날(X1)이 며칠 인지를 독립변수로 하는 회귀식으로서 Y = 0.87 × X1 + 40.76, R2= 0.83의 결과로서 뚜렷한 양의 상관관계를 얻었다. 또한 같은 기간(Y)을 종속변수로 하고 자발휴면 타파일을 줄리안데이(X2)를 독립변수로 하는 회귀분석을 실시하여 Y = -1.07 × X2 + 143.62, R2=0.92의 결과로서 뚜렷한 부의 상관관계를 얻었다. 따라서 자발휴면 타파일부터 개화 개시일까지의 기간은 월동 중 최저기온에 영향을 받으며, 이것이 사과 화상병 감염에 중요한 개화기간 변동에 영향을 준다는 것을 확인하였다.
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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