• 한국지구과학회지
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• 제31권7호
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• pp.720-737
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• 2010

이 연구는 남한지역의 시 공간 태양복사 분포를 분석하는 것이다. 2000년 1월부터 2007년 8월 까지 1분 간격으로 저장된 기상청 관할 22개 관측소의 전천일사 관측자료를 이용하였다. 수집한 일사량 관측자료는 시간에 대하여 변화하는 일사계 감도정수에 대한 불확실성을 제거하기 위하여 비교관측 결과와 태양복사 모델을 이용하여 보정을 하였다. 보정을 수행하기 위하여 강릉대학교 전천일사계를 22개 관측소의 일사계와 2007년 8월 동안 비교 관측을 하였다. 과거자료는 맑은 날에 대하여 태양복사 모형을 이용하여 시간에 대해 감소하는 일사계의 감도정수를 토대로 보정하였다. 모든 지점 및 모든 기간에 대한 평균은 13.31 MJ/day이며 보정을 통하여 13.75 MJ/day가 되어 0.44 MJ/day의 차이가 나타났다. 보정된 자료로 계절평균 및 연평균 태양복사 분포를 계산하였으며 전운량, 오존전량, 에어로솔 광학 두께, 지표면 알베도, 가강수량과 관계성을 분석하였다. 가장 큰 영향을 미치는 전운량 자료를 보정된 자료와 비교한 결과 과거(원시)자료보다 일관성이 더 높게 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권1호
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• pp.13-18
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• 2009

기상대에서 측정한 '일적산수평면일사량'을 토대로 임의 경사면 상의 '일적산경사면일사량'을 비교적 정확하고 간편하게 알아낼 수 있는 지형보정계수를 고안하였다. 주어진 시간대의 수평면 청천일사량에 대한 경사면 청천일사량의 비율을 '매시일사보정계수'라 정의하고, 청천일사량을 기준으로 수평면의 시간대별 상대 일사강도와 수평면에 대한 경사면의 일사수광비율의 곱으로 표현하였다. 매시일사보정계수를 하루 단위로 적산한 것이 해당 날짜의 지형보정계수이다. 제주도 내 기생화산 '높은오름'의 등고도면 8 방위에서 사면일사수광량을 1년간 관측하는 한편, 이들 지점의 일사량을 지형보정계수에 의해 추정하여 서로 비교하였다. 지형보정계수에 의한 일사추정값의 편차평방근오차는 연평균 $1.61MJ\;m^{-2}$ 이었으나, 4월부터 10월 사이 영농기간에는 절반 이하로 줄어들었다. 경사향에 무관하게 10월에 가장 오차가 작은 반면, 11월에는 경사향에 따른 오차의 변동폭이 가장 컸다. RMSE 값의 연중변동폭은 남향과 북향사면에서 가장 컸고, 남서-남동-북서사면 순으로 줄어들었다. 어떤 경사면이든 365일 동안의 지형보정계수를 한번만 계산해 두면 인근 기상대에서 관측한 임의 날짜의 전천일사량에 이 계수를 적용함으로써 그 날의 적산일사량을 실용적인 오차범위 내에서 추정할 수 있어 복잡지형의 일사수광량 분포를 용이하게 파악할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권1호
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• pp.53-68
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• 1998

대기중에 존재하는 수증기의 관측은 일기와 기후의 이해에 있어서 매우 중요한데, 기존의 관측체계로는 지구상의 극히 제한된 지역의 수증기 분포만을 관측할 수 있다. 이 연구에서는 일본 정지기상위성인 GMS-5의 적외 split window 채널 관측자료로부터 대기중에 함유되어 있는 수증기 총량 즉 가강수량(precipitable water)을 산출하였다. 가강수량 산출에는 라디오존데 관측 가강수량과 split window 관측자료 사이의 회귀분석에 기초한 Chesters et al.(1983)의 알고리즘을 사용하였 다. 가강수량 산출을 위하여 센서의 필터 함수와 관련된 수증기 흡수 파라미터는 우리 나라 고층 관측소인 오산, 광주,포항,제주에서 관측한 '76년 8월부터 11월가지의 4개월간 관측한 라디오존데 자료와 위성 관측자료의 회귀분석을 통하여 산출하였다. 한편 기상청 전구 스펙트랄 모델의 700 hPa온도를 1층 복사 모델의 대기 평균 온도로 사용하였다. 1996년 7월부터 12월까지의 기간에 대하여 산출한 GMS-5 가강수량 자료를 같은 기간 관측된 라디오존데 관측자료와 비교한 결과 0.46의 상관계수와 0.65 g/$cm^2$~1.09 g/$cm^2$의 RMS 오차를 나타내었다. GMS-5로부터 산출된 월평균 가강수량 분포는 계절에 따른 전지구 규모의 수증기 분포변화를 잘 나타내었다. 이번 연구에서 산출된 위성 가강수량은 0.5$^{\circ}$격자 간격으로 6시간마다 기상청에서 정규적으로 산출된다. 이 자료는 수치예보의 객관분석 초기 자료로 이용되어, 특히 청천 조건하에서의 습도 분석의 정확도 향상에 기여하며 기후 연구에 있어서도 현존하는 자료 세트에 대한 유용한 보완 자료가 될 것이다. 그러나 연구 결과의 실용화를 위하여는 좀더 높은 상관계수와 산출절차 등의 개선이 필요하다.용성을 고찰하였다.산마와 재배와 점질다당류가 각각 219~332$^{\circ}C$, 229~341$^{\circ}C$ 범위였다.TEX> 범위였다. 사면의 풍화와 침식에 대한 대책연구도 수행되어야 한다. 15ng/$\textrm{cm}^2$로서 90분간 조사로 27ng/$\textrm{cm}^2$량이 생성되었다. 7-DHC은 당초의 123ng/$\textrm{cm}^2$으로부터 계속 감소되어 150분간 조사시 53ng/$\textrm{cm}^2$량까지 내려갔다.하였으며, 그 외의 항목간에는 대동소이하였다.ckarti 와 E. serrulatus가 스파르가눔의 중간숙주가 될 수 있음을 확인하였다. 충란의 배양에서부터 종숙주의 충란 배출까지 약 2개월 정도의 기간이 소요되었고, 우리 나라 자연환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보이고 있다.X> , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은 이온과 MgCl$^{+}$, MgCl$_{2}$같은 이온종을 형성하기 때문인것 같다. 한편 어떠한 용리액에서던지 NH$_{4}$$^{+}$의 경우 Dv값이 제일 작았다. 바. 본 연구의 목적중의 하나인 인체유해 중금속이온인 Hg(II), Cd(II)등이 NaCl같은 염화물이 함유된 시료용액에

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권3호
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• pp.135-142
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• 2016

운량 기반 기온감률 추정모형을 이용하여 0600과 1500의 기온감률을 모의하고, 최저 및 최고기온 추정과정에 활용되었던 기존의 단일 기온감률($-6.5^{\circ}C/km$, $-9^{\circ}C/km$)에 비해 추정 기온감률이 0600, 1500 기온의 추정오차를 개선할 수 있는지 확인하였다. 경남 하동과 전남 구례, 광양 지역의 '하동 2 수위표' 집수역을 기온감률 추정기법의 실용성 평가 지역으로 선정하고, 이 집수역 내 기상관측지점 12곳의 0600, 1500 기온자료를 2015년 한 해에 대해 수집하였다. 또한 2015년의 기상청 하늘상태 초단기예보 5km 격자자료를 이용, 대상 집수역의 0600, 1500 운량(0~10) 공간평균값을 계산하여 기온감률을 추정하였다. 검증지점의 0600 기온 추정오차는 기존 기온감률을 적용한 경우 평균 ME $-0.39^{\circ}C$, RMSE $1.45^{\circ}C$ 였으나, 새로운 기온감률로 변경한 결과 ME $-0.19^{\circ}C$, RMSE $1.32^{\circ}C$로 개선되었으며, 맑은 날은 ME $-0.8^{\circ}C$에서 $-0.57^{\circ}C$로, RMSE는 $1.72^{\circ}C$에서 $1.42^{\circ}C$로 감소되었고 흐린 날은 ME $-0.17^{\circ}C$에서 $-0.06^{\circ}C$, RMSE $1.16^{\circ}C$에서 $1.01^{\circ}C$로 줄어들었다. 또한 1500 기온에서 기존의 단일 기온감률과 추정 기온감률의 적용결과를 비교하면 맑은 날은 기온 추정오차에 거의 차이가 없었지만, 흐린 날은 기존 ME $-0.69^{\circ}C$, RMSE $1.54^{\circ}C$에서 ME $-0.51^{\circ}C$, RMSE $1.19^{\circ}C$로 개선되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제25권6호
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• pp.418-427
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• 2004

최근 도시기후를 고려한 도시계획이 많은 나라에서 실용화되고 있다. 도시기후의 고려는 주로 도시의 바람 길 조성이라는 개념으로 구체화되고 있다. 도시의 바람 길 조성은 주로 하계에 도시지역의 열적 쾌적성을 개선하는 것을 목표로 한다. 아울러, 과학적 조사에 근거하여 도시의 단지계획을 합리적으로 함으로써 청정한 냉기류의 도심유입을 원활히 하여 도심의 대기오염을 저감하고자 하는 것도 목적으로 한다. 이 연구에서는, 수치실험을 통하여 전형적인 난후기일을 대상으로 대구지역의 국지순환풍이 지나는 바람의 길을 조사하였다. 그리고 이 바람에 의한 대기오염의 수송도 조사하였다. 수치실험에 사용한 모형은 RAMS(지역규모 대기모델)이다. 수치실험의 관심지역은 대구광역시 일대(약900$km^2$)이다. 수평규모는 약 30km이다. 수치실험은 일반풍이 약하고 쾌청한 일기조건을 갖는 늦봄의 기상조건 하에서 수행되었다. 수치실험의 결과 다음과 같은 3가지 결과를 얻었다: (1) 대구의 대표적 산지인 팔공산과 앞산에서 야간에 산정에서 복사냉각으로 생성된 국지풍이 지나는 길을 발견할 수 있었다. 그 바람은 대구의 동쪽 지역에서 중력류의 형태로 계곡을 따라서 흘러내렸다. (2) 평지에서는, 그 바람이 대구의 중심지를 지나 서쪽으로 흘러갔다. (3) 그 결과로, 대기오염물질은 야간에 국지풍에 의해 서쪽지역으로 수송되어졌다.

• 한국환경과학회지
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• 제25권8호
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• pp.1115-1129
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• 2016

To analyze human thermal environments in protected horticultural houses (plastic houses), human thermal sensations estimated using measured microclimatic data (air temperature, humidity, wind speed, and solar and terrestrial radiation) were compared between an outdoor area and two indoor plastic houses, a polyethylene (PE) house and a polycarbonate (PC) house. Measurements were carried out during the daytime in autumn, a transient season that exhibits human thermal environments ranging from neutral to very hot. The mean air temperature and absolute humidity of the houses were $14.6-16.8^{\circ}C$ (max. 22. $3^{\circ}C$) and $7.0-12.0g{\cdot}m^{-3}$ higher than those of the outdoor area, respectively. Solar (K) and terrestrial (L) radiation were compared directionally from the sky hemisphere (${\downarrow}$) and the ground hemisphere (${\uparrow}$). The mean $K{\downarrow}$ and $K{\uparrow}$ values for the houses were respectively $232.5-367.8W{\cdot}m^{-2}$ and $44.9-55.7W;{\cdot}m^{-2}$ lower than those in the outdoor area; the mean $L{\downarrow}$ and $L{\uparrow}$ values were respectively $150.4-182.3W{\cdot}m^{-2}$ and $30.5-33.9W{\cdot}m^{-2}$ higher than those in the outdoor area. Thus, L was revealed to be more influential on the greenhouse effect in the houses than K. Consequently, mean radiant temperature in the houses was higher than the outdoor area during the daytime from 10:45 to 14:15. As a result, mean human thermal sensation values in the PMV, PET, and UTCI of the houses were respectively $3.2-3.4^{\circ}C$ (max. $4.7^{\circ}C$), $15.2-16.4^{\circ}C$ (max. $23.7^{\circ}C$) and $13.6-15.4^{\circ}C$ (max. $22.3^{\circ}C$) higher than those in the outdoor area. The heat stress levels that were influenced by human thermal sensation were much higher in the houses (between hot and very hot) than in the outdoor (between neutral and warm). Further, the microclimatic component that most affected the human thermal sensation in the houses was air temperature that was primarily influenced by $L{\downarrow}$. Therefore, workers in the plastic houses could experience strong heat stresses, equal to hot or higher, when air temperature rose over $22^{\circ}C$ on clear autumn days.

• 대기
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• 제27권3호
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• pp.359-370
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• 2017

In this study, the oceanic Total Precipitable Water (TPW) retrieval algorithm at 16 km altitude of High Altitude Long Endurance Unmanned Aerial Vehicle (HALE UAV) is described. Empirical equation based on Wentz method (1995) that uses the 18.7 and 22.235 GHz channels is developed using the simulated brightness temperature and SeeBor training dataset. To do radiative simulation, Satellite Data Simulator Unit (SDSU) Radiative Transfer Model (RTM) is used. The data of 60% (523) and 40% (349) in the SeeBor training dataset are used to develop and validate the TPW retrieval algorithm, respectively. The range of coefficients for the TPW retrieval at the altitude of 3~18 km with 3 km interval were 153.69~199.87 (${\alpha}$), 54.330~58.468 (${\beta}$), and 84.519~93.484 (${\gamma}$). The bias and RMSE at each altitude were found to be about $-0.81kg\;m^{-2}$ and $2.17kg\;m^{-2}$, respectively. Correlation coefficients were more than 0.9. Radiosonde observation has been generally operated over land. To validate the accuracy of the oceanic TPW retrieval algorithm, observation data from the Korea Meteorological Administration (KMA) Gisang 1 research vessel about six clear sky cases representing spring, autumn, and summer season is used. Difference between retrieved and observed TPW at 16 km altitude were in the range of $0.53{\sim}1.87kg\;m^{-2}$, which is reasonable for most applications. Difference in TPW between retrieval and observation at each altitude (3~15 km) is also presented. Differences of TPW at altitudes more than 6 km were $0.3{\sim}1.9kg\;m^{-2}$. Retrieved TPW at 3 km altitude was smaller than upper level with a difference of $-0.25{\sim}0.75kg\;m^{-2}$ compared to the observed TPW.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.171-183
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• 2016

2013년부터 2014년까지 관측된 Landsat 8 위성자료로부터 지표면 온도를 산출하였고 산출된 지표면 온도는 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 보정하였다. 지표면 온도지도는 Landsat 8로부터 산출된 지표면 온도를 지상에서 관측된 지표면 온도와의 선형 회귀식을 이용하여 계산되었다. 계절과 년에 대한 지표면 온도는 각각 계절과 년에 대하여 사례들을 평균하여 계산되었다. 지표면 온도는 도시의 공업 또는 상업지역에서 높은 온도가 나타나는 반면, 서울주변의 높은 고도의 산악과 해양, 강 등에서 낮은 지표면 온도가 나타났다. 위성에서 산출된 지표면 온도를 보정하기 위하여 서울을 포함한 수도권지역에서 관측되는 기상청 종관측소 3개 지점 (서울(지점번호: 108), 인천(지점번호: 119), 수원(지점번호: 112))의 지표면 관측 자료를 이용하여 선형회귀방법을 적용하였다. Landsat 8의 지표면 온도는 모든 자료에서 기울기가 0.78이었고 5개의 흐린날을 제외한 맑은 상태의 자료에서 0.88이었다. 그리고 초기 지표면온도에서 상관계수는 0.88이었고 평방근 오차 (Root Mean Sqare Error (RMSE))는 $5.33^{\circ}C$이었다. 지표면 온도 보정이후에는 상관계수는 0.98 그리고 RMSE는 $2.34^{\circ}C$이었으며 회귀식의 기울기는 0.95로 개선되었다. 계절 및 년 지표면 온도는 상업지역과 공업지역 그리고 도시와 주변지역을 잘 표현하였다. 결과적으로 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 위성에서 산출된 지표면온도를 보정하였을 때 실제 상태와 유사한 분포를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.235-241
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• 2013

본 연구에서는 2007년과 2008년 봄 기간 중 동북아 지역의 주요 메가시티 중 하나인 서울에서 Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy(MAX-DOAS) 관측을 처음으로 수행하고, 측정된 스펙트럼의 차등흡수분광 분석을 통하여 이산화질소의 수직층적분농도를 산출 하였다. MAX-DOAS로부터 산출된 값들과 Ozone Monitoring Instrument(OMI) 위성센서로부터 산출된 서울지역의 대류권 이산화질소 산출물과의 비교를 통하여 OMI로부터 산출된 이산화질소 수직층적분농도의 상대적 정확성 규명을 수행하였다. MAX-DOAS로부터 산출된 이산화질소는 $1.0{\times}10^{15}molec{\cdot}cm^{-2}$에서 $6.0{\times}10^{16}molec{\cdot}cm^{-2}$ 정도 분포로 보였으며, OMI의 대류권 수직층적분농도는 $1.0{\times}10^{15}molec{\cdot}cm^{-2}$에서 $7.0{\times}10^{16}molec{\cdot}cm^{-2}$ 정도 분포로 보였다. 관측전체기간인 6개월 동안 두 관측결과의 상관관계를 보여주는 상관계수(R)는 0.73으로 비교적 양호한 상관 관계를 보였다. 구름이 없는 기간 동안에는 상관계수가 0.85로 두 관측결과의 높은 상관관계는 확인 할 수 있었다. 두 센서의 산출알고리즘 모두 구름이 있을 경우 대기질량인자의 계산에 있어서 높은 불확실성으로 인해 이산화질소농도의 산출오차가 높은 것으로 판단된다.