• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_2호
• /
• pp.1849-1858
• /
• 2021

본 연구에서는 2011년부터 2020년까지 수원시 내에서 측정한 기상과 미세먼지 농도 자료를 이용하여 월별, 연별 기상과 미세먼지 농도의 변화 경향을 분석하였고, 수원시 미세먼지 농도(PM₁₀, PM_2.5)와 기상 인자(풍속, 기온), 도시공간정보(건물부피비, 도로면적비) 간의 연관성을 조사하였다. 도시대기측정소의 도시공간정보를 산출하기 위해 국토지리정보원과 환경공간정보서비스에서 제공하는 수치지형도의 건물 고도 정보와 세분류 토지피복자료의 도로 정보를 이용하였고, 도시대기측정소를 중심으로 2 km×2 km 영역의 건물 부피와 도로면적을 계산하였다. 기상측정자료를 분석한 결과, 수원시는 주로 서풍과 서북서풍이 우세하게 나타났고, 평균풍속은 봄철에 높았다. 미세먼지 농도는 여름철(7월~9월)에 낮았고 봄철과 겨울철에 비교적 높았다. 연별 추이를 분석한 결과, 대부분의 지점에서 2020년에 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 측정 미세먼지 농도는 풍속과 기온과 약한 음의 상관관계를 보였는데, 기온과 PM_2.5 농도의 상관성이 상대적으로 높았다. 6개 도시대기측정소의 PM₁₀, PM_2.5 평균 농도와 도시매개수의 상관성을 조사한 결과, PM₁₀ 농도는 도로 배출이나 건물에 의한 지상 풍속 감소의 영향보다는 외부로부터의 유입 영향을 더 크게 받았고, PM_2.5 농도는 국지적 배출이나 건물에 의한 풍속 감소 영향을 더 크게 받는 것으로 분석된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.83-100
• /
• 2020

본 연구에서는 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System)를 이용하여 한반도 지역의 수문인자를 산출하여 토양수분 및 증발산량에 대한 정확도를 평가하였다. LIS를 이용한 수문인자 산출을 위해 사용된 지표면 모형은 Noah-MP(Noah-MultiParameterization)이며, 수문기상 자료는 MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2)를 적용하였다. Land Cover 및 국내 기상자료 적용에 따른 정확도를 확인하기 위해 IGBP(International Geosphere-Biosphere Programme), UMD(University of Maryland) Land Cover를 적용하였고, 기상관측자료는 기상청의 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료를 사용하였다. 산출된 자료의 정확도를 평가하기 위해 토양수분 및 증발산량을 대상으로 지상 관측자료와 비교하여 상관계수(CC, Correlation Coefficient), 편의(BIAS), 효율계수(NSE, Nash-Sutcliffe Efficiency)를 분석하였다. 그 결과, IGBP를 적용한 토양수분의 상관계수는 평균 0.56, 증발산량은 평균 0.71로 나타났고, UMD를 적용한 토양수분은 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72이며, UMD를 적용한 결과의 상관계수가 높게 평가되었다. 수문기상 자료로 MERRA2를 사용하였을 경우 토양수분의 상관계수는 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72로 나타났고, ASOS를 적용한 토양수분은 평균 0.66, 증발산량은 평균 0.72이며, ASOS를 적용한 결과 상관계수가 낮아지는 것으로 분석되었다. 국내 기상자료를 적용할 경우 상관계수가 낮아지는 현상이 발생하였는데, 지점 자료의 격자화를 진행할 때 MERRA2와 동일한 공간해상도인 0.65°× 0.5°로 격자화하여 지역에 따라 정확도의 차이가 발생 된 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.5-5
• /
• 2015

현재 우리나라에서 지상관측장비인 AWS(Automatic Weather System)와 ASOS(Automated Synoptic Observing System)기구가 한반도내 668개 지점에서 운영되고 있다. 이러한 장비는 지상관측장비로 하나의 지점에서 측정된 기상변량들이 특정 영역의 대푯값으로 사용되어지고 있다. 기존의 다양한 지점 단위의 수문 모형에서는 지상관측소를 통한 관측값을 적용하기에 어려움 없이 적절한 결과를 도출할 수 있었다. 컴퓨터의 발달로 인하여 복잡한 물리적 현상을 공간적으로 분석할 수 있는 모형의 구동이 가능해짐에 따라서 수문 분야에서도 다양한 분포형 해석 모형이 활발하게 개발 및 적용되고 있다. 지점 관측 자료는 공간적인 연속성을 반영하지 못하는 한계로 인하여 지점 관측자료를 이용한 공간자료의 생성 기법들이 사용되어지고 있지만 자연계에서 나타나는 정확한 공간적 현상을 재현해주지 못하는 문제점이 존재한다. 이러한 지점 관측의 한계를 해결하기 위하여 공간적인 관측이 가능한 레이더와 위성관측과 같은 원격 관측 장비들이 개발되어 공간적으로 연속성을 갖는 기상변량의 취득이 가능하여졌다. TRMM 강우자료는 지구 전체를 0.25도 약 25km 공간해상도를 갖으며 3시간 간격으로 제공되고 있다. 유역단위의 수문모형에 적용하기에 TRMM 강수자료의 공간해상도는 너무 커서 직접적인 적용에 어려움이 있다. 이러한 점에서 TRMM 자료의 상세화 기법을 통하여 수문모형에 적용이 가능한 1km 이하의 고해상도 자료를 생산하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 상세화 방법은 최종적으로 도출하고자 하는 공간해상도를 갖는 대체 변량(지표면 온도, 고도, 식생, 해수면 기압, 상대 습도, 대기온도, 풍향 등)을 이용하여 회귀분석의 형태로 분석이 이루어지고 있다. 그러나 대체 변량을 통해 도출된 상세화된 TRMM 강우는 간접적인 추정으로 인하여 정확한 결과의 도출에는 한계가 있을 것으로 판단된다. 이러한 점에서 본 연구에서는 한반도내 지상 관측값을 공간적 자료로 변환하여 주는데 효과적으로 평가받는 PRISM 모형에 적용하여 기존 SVM 모형을 통한 TRMM 상세화 결과가 갖는 정확성을 평가해 보고 지점 관측자료의 보간 기법의 평가에 TRMM 자료를 활용하는 방안에 대해 평가해 보고자 한다.

• 한국물환경학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.67-76
• /
• 2018

There are 34 mega-cities with a population of more than 10 million in the world. One of the highly populated cities in the world is Seoul in South Korea. Seoul receives $1,140million\;m^3/year$ for domestic water, $2million\;m^3/year$ for agricultural water and $6million\;m^3/year$ for industrial water from multi-purpose dams. The maintenance water used for water conservation, ecosystem protection and landscape preservation is $158million\;m^3/year$, which is supplied from natural precipitation. Recently, the use of the other water for preservation of water quality and ecosystem protection in urban areas is increasing. The objectives of this study is to develop the seasonal forecast method of environmental water in urban areas (Seoul, Daejeon, Gwangju, Busan) and to evaluate its predictability. In order to estimate the seasonal outlook information of environmental water from Land Surface Model (LSM), we used the observation weather data of Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites, forecast and hind cast data of GloSea5. In the past 30 years (1985 ~ 2014), precipitation, natural runoff and Urban Environmental Water Index (UEI) were analyzed in the 4 urban areas. We calculated the seasonal outlook values of the UEI based on GloSea5 for 2015 year and compared it to UEI based on observed data. The seasonal outlook of UEI in urban areas presented high predictability in the spring, autumn and winter. Studies have depicted that the proposed UEI will be useful for evaluating urban environmental water and the predictability of UEI using GloSea5 forecast data is likely to be high in the order of autumn, winter, spring and summer.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권9호
• /
• pp.543-551
• /
• 2023

눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_2호
• /
• pp.1837-1847
• /
• 2021

본 연구는 지리정보시스템과 전산유체역학 모델을 이용하여 수원시 전역을 대상으로 바람길을 조사하였다. 최근 10년간 수원 종관기상관측소(ASOS 119)에서 측정한 평균 풍속을 이용하여 16방위의 유입 풍향에 대한 수치 모의를 수행하였다. 수원시는 산악 지형으로 둘러싸인 분지에 위치하고, 수원시 서부와 남부에는 장애물이 적은 농경지와 호수 평지가 넓게 분포하고 있다. 수원시 중부에는 낮은 산과 언덕이 곳곳에 산재하고 있고, 넓은 도로들과 하천이 길게 형성되어 있다. 서풍(주풍)과 동풍(평균 풍속이 강한 풍향) 경우를 상세하게 분석하고 16방위 풍향 빈도수를 가중치로 사용하여 평균한 풍속 분포 특성을 분석하였다. 수원시의 상세 바람특징을 다음과 같이 요약할 수 있다. (1) 수원 북부 지역은 높은 산악 지형에 의해 복잡한 흐름이 형성되었고, 풍상측(풍하측) 산사면에서 강한(약한) 바람과 상승(하강)기류가 모의되었다. (2) 풍하측 산사면에서는 골짜기를 따라 바람길이 형성되어 주거지역으로 비교적 강한 기류가 유입되었다. (3) 강풍 지역이 수원 서부와 남부의 장애물이 없는 넓은 지역에서 모의되었다. (4) 도심지에서는 건물에 의한 마찰과 흐름 차단으로 인해 풍속이 감소하고 복잡한 흐름장이 형성되었다. 도심지 주거 지역의 바람길은 넓은 도로와 하천, 호수, 저수지 등 장애물이 적은 지역을 따라 형성되었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.603-616
• /
• 2016

본 연구에서는 기상청 현업 국지기상모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)과 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모델을 접합하여, 서울 종로구 송월동에 위치한 지동기상관측소(서울 ASOS) 주변 지역의 기상 환경을 분석하였다. 토지 피복별 차등 가열이 도시 지역의 대기 흐름과 기온에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 시간 변화에 따른 토지 피복별 지표면 온도와 그림자 영역에 대한 지표면 온도 감소 효과를 고려하였다. LDAPS 모델은 상세한 건물, 지형, 지표면 가열 효과를 고려하지 못하기 때문에, 풍속을 과대모의 하고 기온을 과소 모의하였다. 건물과 지형의 마찰 효과와 태양 복사에 의한 지표면 가열을 고려할 수 있는 LDAPS-CFD 접합 모델은 서울 ASOS 지점의 관측 풍속과 유사한 풍속을 모의하였고, 관측 기온을 잘 재현하였다. 주로 동풍이 부는 오전 시간대에는 LDAPS-CFD 접합 모델 또한 기온을 과소모의 하였는데, 이는 서울 ASOS 지점의 풍상측(동쪽)에 위치한 경희궁 주변 지역에 주로 수목이 분포하고 있고, 표면 온도가 상대적으로 낮기 때문인 것으로 판단된다. 그러나, 주로 남동풍 계열의 바람이 부는 오후 시간대에는 풍상측에 위치한 건물의 표면 가열의 효과로 인해 서울 ASOS 지점의 관측 기온을 상대적으로 잘 모의하였다.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.384-400
• /
• 2013

이 연구에서는 기상청 종관기상관측망 및 자동기상관측망의 약 340여개의 일별 강수 관측자료를 바탕으로 최근 10년간(2002~2011년) 평균 우리나라 태풍 내습 시 극한강수현상 발생의 시 공간적 패턴을 분석하였다. 일반적으로 태풍에 의한 일 강수량 80mm 이상 극한강수현상 발생빈도는 태풍의 길목에 해당하는 제주도 이외에도 경상남도 지역과 영동 해안지역에 높게 나타난다. 그러나 수백 km 이상 반경을 지닌 반시계 방향의 수증기 이류가 나타날 때 태풍 내습 경로 및 접근 거리별로 우리나라 주요 산맥에 의해 수증기 이류정도가 변하여 극한강수현상 발생빈도, 강도 및 그 범위가 달라진다. 7월에 발생빈도가 높은 황해 북상형 태풍 내습 시에는 남해안지역과 영동해안지역 이외에도 경기도 북부지역에 극한강수현상의 발생빈도가 높게 나타남을 알 수 있다. 8월~9월 초로 갈수록 발생확률이 높아지는 한반도 남부지역 상륙형 및 동해 북상형 태풍 내습 시에는 남해안 및 영동해안지역뿐만 아니라 경상남도 내륙지역에서도 극한강수현상 발생빈도가 높게 나타난다. 특히, 해발고도가 높은 한라산, 지리산 지역에서는 태풍 내습 시 많은 강수량을 초래하는 극한강수현상이 자주 발생함을 알 수 있다. 이러한 연구 결과들은 태풍 이동경로 및 접근거리에 따라 지역별로 차별화된 태풍 피해 저감대책을 마련할 필요성을 제시하고 있다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.122-133
• /
• 2021

작물 모형의 품종모수를 추정하기 위한 기상자료는 일반적으로 생육 관측 자료가 수집된 시험지의 인근에 위치한 종관기상 관측자료가 사용되어왔으나, 지형적인 원인이나 시험지와 기상관측소 사이의 거리로 인해 실제 시험지의 기상과 차이가 발생할 수 있다. 반면, 비교적 높은 밀도로 분포하는 방재기상 관측자료를 활용할 경우 이러한 문제점을 보완할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종관기상 관측자료와 방재기상 관측자료를 각각 사용하여 출수기에 영향을 미치는 DSSAT 모형의 모수들을 추정하고, 추정된 모수들의 신뢰도를 비교하고자 하였다. 모수 추정을 위해 사용한 재배관리 및 생육 관측값은 지역장려품종 선발시험과 작황시험으로부터 수집하였다. 모수 추정은 Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) 방법을 사용하였으며, 불확실성을 고려하여 100번의 반복 추정을 통해 100개의 모수 집합을 생성하였다. 모수 추정에 소요되는 시간을 단축하기 위해 도커 컨테이너를 기반으로 병렬적으로 GLUE를 구동하였다. 추정된 모수들을 사용하여 모의된 출수기의 평균은, 방재기상자료를 사용하였을 때 최대 4일로, 종관기상자료를 사용하였을 때 최대 오차가 7일이었던 것에 비하여 크게 개선되었다. 그러나, 방재기상자료의 원활한 활용을 위해서는 해당 자료에 대한 접근성이 향상되어야 할 것으로 예상되었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.155-163
• /
• 2022

본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.