고해상도 기상자료 제공과 농림 분야에서의 요구를 충족시키기 위하여 LAPS를 이용하여 경기도 지역을 100m 해상도로 분석하였다. 구축된 시스템은 수치예보과에서 생산되는 6시간 간격 예측자료를 초기추정치로 사용하고, 각 관측자료를 동화하여 지표 온도와 습도 바람을 분석한다. 기존 분석시스템의 기상관측자료의 수집 방식을 개선하여 자료 수집에 소요되는 시간을 성공적으로 단축시킴으로써 약 20분 내에 기온, 상대습도, 풍향, 풍속에 대한 고해상도 분석결과 제공이 가능하게 되었다. 그러나 앞으로 LAPS 분석결과를 이용하여 관측이 가능한 지역 이외에 어느 지역에서든 정확한 농업기상정보를 산출할 수 있게 하려면 다양한 기상자료의 활용과 지표이용도의 개선, 관측지점의 영향반경을 최적화 시키는 과정들이 추가로 연구되어야 할 것이다. 현재 구축된 시스템의 분석결과 정확도는 떨어지지만 LAPS의 내부 알고리즘에 대한 미세한 조정으로 향상이 가능하므로 농업기상요소 생성을 위한 최적화 작업들을 수행한다면 정확도 향상을 꾀할 수 있을 것이다. 또한 다양한 기상요소에 대한 분석이 가능하기 때문에 특별한 기상요소들을 필요로 하는 농림 분야의 요구를 충족 시킬 수 있도록 분석요소의 확장이 가능 할 것이다.
본 연구에서는 우리나라 여름철 극한강수현상 발생의 시 공간적 특성을 밝히고자 하였다. 분석에 사용된 자료는 최근 10년간(2002~2011년) 기상청 산하 전국 약 360여개 방재기상관측장비 및 종관기상관측장비의 일강수량 자료이다. 일강수량 80mm 이상의 극한강수현상과 일강수량 극값은 여름장마기(6월 하순~7월 중순)에 전국적으로 높게 나타났지만, 장마전선이 북상하는 장마휴지기(7월 하순~8월 초순)에는 경기북부~강원 영서 북부 지역에, 장마전선이 남하하는 늦장마기(8월 중순~9월 초순)에는 경기도~강원 영서 남부 지역 및 지리산, 한라산 주변지역에서 높게 나타났다. 세부 지역별로 극한강수현상의 발생빈도와 극값 분포를 살펴보면, 종관규모인 장마전선의 위치뿐만 아니라 해발고도와 사면의 방향성과 같은 지형요소와 기류의 유입 등이 극한기후현상의 시 공간성에 영향을 미치는 기후인자임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 우리나라 각 지역과 여름철 시기별로 상이하게 나타나는 극한강수현상의 발생빈도와 강도를 고려하여 지역별로 차별화된 호우 피해 저감 대책이 필요함을 시사한다.
1997~1998년에 무인기상관측장비(AWS)로부터 얻어진 기상자료와 고추 역병 발병과의 상관관계를 기초로 하여 고추역병 발병모형들을 작성하였다. 그 중에서 $R^2$값이 가장 높은 모형을 이용하여 AWS 시스템기상 파일을 입력받아서 발병률을 추정해주는 컴퓨터 시스템(PEPBLIGHT)을 구축하였다. 이 컴퓨터 시스템은 쉽게 무인기상관측장치로부터 기상 자료를 입력받을 수 있으며, 다른 기종의 무인기상관측장치와 다른 발병예측모형으로 이용할 경우에도 호환성이 있도록 하였다. 또한 AWS 미기상 자료를 SAS 입력자료로 사용하기에 적합한 형태로 변환해 파일로 저장해 주는 기능도 가지고 있다. 국내에서 처음으로 개발된 고추 역병 예찰 프로그램인 PEPBLIGHT는 MS사의 윈도운영체제로 운영되는 PC에서 사용할 수 있기 때문에 농가 수준에서도 이용할 수 있을 것이다.
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.
Planting pine trees on the coastal dunes has been carried out along the East coast as well as West coast of South Korea. Although the artificial forestation has been regarded as a good policy that help to protect the coastal area from natural disasters, but its real effect to the landscapes is still unknown. In this study, we have installed a monitoring site with an automated weather station to study requirements for dune formation and its environmental changes in Osan beach, Yangyang-Gun, Gangwon Province. We analyzed the meteorological data collected from 2010 to 2019 and vegetational changes in the study area. As a result, the wind speed is decreased by around 30% and the pine-covered area is increased by around 300m2 after planting Japanese Black Pine in 2015. At present, it seems that the eolian transport of sand particle is minimal, because the dominant winds are the westerly winds which is not landward but seaward, and because the surface roughness length is about 0.5m which is similar to that in the deciduous forest.
GNSS 기상학은 1980년 중반 기상 분야에 활용 가능성이 제기된 후, 전 세계적으로 실용화 가능성이 입증되고 있으며, 현재 기상현업에 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. GNSS 신호의 대류권 지연오차에 기반하여 산출한 가강수량은 대기 중 수증기량을 나타낸 것으로, 기후 모니터링, 기후의 변화 탐지 등 다양한 기상현상 분석에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 2014년 2월 울산에 내린 폭설현상 분석을 위해 GNSS 상시관측소와 자동기상관측장치에서 제공하는 기상관측 정보를 이용하여 가강수량을 산출하였다. 산출 과정 중 중요한 파라미터인 가중 평균 기온식은 송동섭의 모델을 적용하였다(Song, 2009a). 연구기간은 폭설이 발생한 2014년 2월과 폭설이 발생하지 않은 2013년 2월의 총 56일이다. 2014년 2월 가강수량의 평균은 11.29mm로 산출 되었으며, 폭설이 발생한 2월 9일부터 12일까지 평균 가강수량은 10.14mm로 전체 평균값보다 11.34% 낮은 값을 보였다. 폭설이 내리지 않은 2013년 2월 가강수량의 평균은 10.34mm로 2014년 평균보다 8.41% 낮은 값을 보였다. 또한 가강수량 외 AWS에서 제공하는 다른 기상인자들과 비교하여 폭설 현상에 대한 분석을 수행하였다. 그 결과 Magnus 경험식을 통해 산출한 포화수증기압 경우 GNSS 가강수량과 0.29의 낮은 상관성을 나타내었다. 또한 기상인자의 종류(강설, 강우)에 따라 가강수량의 증감패턴이 다르게 나타났으며, 강수량이 발생하기 평균 6.5시간 전에 가강수량 값이 급격히 증가한 후 감소하는 경향을 확인할 수 있었다. 이를 통해 GNSS 가강수량 패턴분석이 강수량 전조현상 분석에 유효할 것으로 판단된다.
In this study, we analyzed the extreme rainfall distribution scenarios based on probable rainfall calculation and applying various time distribution models over the landslide high risk zones in urban areas. We used observed rainfall data form total 71 ASOS (Automated Synoptic Observing System) station and AWS (Automatic Weather Station) in KMA (Korea Meteorological Administration), and we analyzed the linear trends for 1-hr and 24-hr annual maximum rainfall series using simple linear regression method, which are identified their increasing trends with slopes of 0.035 and 0.660 during 1961-2014, respectively. The Gumbel distribution was applied to obtain the return period and probability precipitation for each duration. The IDF (Intensity-Duration-Frequency) curves for landslide high risk zones were derived by applying integrated probability precipitation intensity equation. Results from IDF analysis indicate that the probability precipitation varies from 31.4~38.3 % for 1 hr duration, and 33.0~47.9 % for 24 hr duration. It also showed different results for each area. The $Huff-4^{th}$ Quartile method as well as Mononobe distribution were selected as the rainfall distribution scenarios of landslide high risk zones. The results of this study can be used to provide boundary conditions for slope collapse analysis, to analyze sediment disaster risk, and to use as input data for risk prediction of debris flow.
To identify the characteristics of extreme heat events and tropical nights in major cities, the correlations between automated synoptic observing station (ASOS), automatic weather station (AWS), and temperature in seven metropolitan areas were analyzed. Temperatures at ASOS were found to be useful sources of the reference temperature of each area. To set the standard for identifying dates of extreme heat events in relation to regional topography and the natural environment, the monthly and yearly frequency of extreme heat in each region was examined, based on the standards for extreme heat day (EHD), tropical night day (TND), and extreme heat and tropical night day (ETD). All three cases identified 1994 as the year with the most frequent heat waves. The frequency was low according to all three cases in 1993, 2003 and 2009. Meanwhile, the yearly rate of increase was the highest in 1994, followed by 2010 and 2004, indicating that the frequency of extreme heat changed significantly between 1993 and 1994, 2003 and 2004, and 2009 and 2010. Therefore all three indexes can be used as a standard for high temperature events. According to monthly frequency data for EHD, TND, and ETD, July and August accounted for 80% or more of the extreme heat of the entire year.
GPS 위성으로부터의 신호는 위성과 지상의 수신기 사이의 경로에 걸쳐서 누적된 양의 수증기나 가강수량으로 복원하기 위해 이용되고 있다. GPS 위성 신호의 대류권 지연으로부터 가강수량으로 복원하기 위해서는 대류권의 총 지연량으로부터 실제 습윤 지연량을 계산하기 위하여 표면 기압 관측을 통해 결정된 실제 건조 지연량의 계산이 필요하다. 그러나 기압 정보를 얻기 위한 기압계가 모든 GPS 상시관측소와 동일한 지점에 위치하고 있지 않기 때문에 지상 기상 관측소로부터 획득한 해면 경정된 기압 정보를 이용하곤 한다. 이러한 기압의 직접 이용은 GPS를 이용한 수증기 복원 능력을 저하시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 우리나라에 적합한 기압의 역해면 경정 보정 방안을 제시하고 이를 이용한 GPS 수증기의 정확도를 레디오존데 PWV와 평가하고 GPS로 추정한 수증기의 복원 능력의 개선 방안을 제시하였다.
우리나라의 오지 또는 섬 등지에 태양에너지 이용기기의 설치는 대체에너지 이용차원에서도 실현되어야 할 분야이다. 이러한 태양에너지 이용기기의 설계를 위한 필수자료는 신뢰성있는 일사량의 측정 및 그의 분석이다. 그러나 국내에는 15개 지역에 일사량을 측정할 수 있는 시스템이 설치되어 있지만 전력수급이 쉽지 않은 오지에서의 정확한 일사자원의 평가는 불가능하다. 따라서 본 연구를 통하여 무인자동일사량 측정시스템(KIER 시스템)을 개발하여 기존의 HWS 시스템과 같이 우리나라의 독도에 설치하여 그 성능을 비교하였다. 그 결과 절대오차가 3% 내외로 신뢰도가 높았으며, 1989년 10월부터 8개월 동안의 전 일사량의 평균치는 약 $2,330W/m^2$ day로 독도에서 태양에너지 이용시스템의 설치 및 활용가능성이 높은 것을 알 수 있었다. 본 KIER 시스템은 앞으로 독도 이외의 오지지역에도 설치를 추진할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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