• 한국지구과학회지
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• 제31권4호
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• pp.354-369
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• 2010

2006년 10월 22일에서 24일에 걸쳐 한반도 강릉지역에서 강한 집중호우가 발생했다. 이 기간에 대해서 집중호우가 발생하기 전과 강우강도가 가장 강했을 때 나타나는 종관적, 운동학적 특성을 조사하기 위하여 본 연구에서는 지상일기도, 상층일기도, 적외위성영상, 자동기상관측장비(AWS) 자료, NCEP(National Centers for Environmental Prediction) 전구분석자료를 이용하였다. 분석 기간 동안 강릉에서 관측된 총 강수량은 316.5 mm이고, 최대 순간풍속은 $63.7m\;s^{-1}$이다. 일기도를 분석해보면 집중호우가 시작하기 전 온대저기압이 한반도 중부에서 발달하였으며 한반도 북부에 역전기압골이 형성되어 있다. 또한 300 hPa 상층일기도에서는 서해와 한반도 남부에 제트기류가 위치하며, 위치 소용돌이도 이상과 관련된 절리 저기압이 한반도 북서부에서 발달하고 있다. 강우강도가 가장 강했을 때의 특성을 좀 더 자세히 알아보기 위하여 강릉지역의 위치 소용돌이도 이상과 바람, 위치 소용돌이도의 시간-연직 단면도, 연직운동, 발산장과 수렴장, 역학적 온위의 연직분포에 대해 조사하였다. 종관적, 운동학적 과정을 분석해 본 결과 대류권계면 접힘이 집중호우 발생에 큰 역할을 한 것으로 사료된다.

• 한국환경과학회지
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• 제29권3호
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• pp.257-272
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• 2020

This study investigates the temporal and spatial variations of marine meterological elements (air temperature (Temp), Sea Surface Temperature (SST), and Significant Wave Height (SWH)) in seven coastal waters of South Korea, using hourly data observed at marine meteorological buoys (10 sites), Automatic Weather System on lighthouse (lighthouse AWS) (9 sites), and AWS (20 sites) during 2013-2017. We also compared the characteristics of Temp, SST, and air-sea temperature difference (Temp-SST) between sea fog and non-sea-fog events. In general, annual mean values of Temp and SST in most of the coastal waters were highest (especially in the southern part of Jeju Island) in 2016, due to heat waves, and lowest (especially in the middle of the West Sea) in 2013 or 2014. The SWH did not vary significantly by year. Wind patterns varied according to coastal waters, but their yearly variations for each coastal water were similar. The maximum monthly/seasonal mean values of Temp and SST occurred in summer (especially in August), and the minimum values in winter (January for Temp and February for SST). Monthly/seasonal mean SWH was highest in winter (especially in December) and lowest in summer (June), while the monthly/seasonal variations in wind speed over most of the coastal waters (except for the southern part of Jeju Island) were similar to those of SWH. In addition, sea fog during spring and summer was likely to be in the form of advection fog, possibly because of the high Temp and low SST (especially clear SST cooling in the eastern part of South Sea in summer), while autumn sea fog varied between different coastal waters (either advection fog or steam fog). The SST (and Temp-SST) during sea fog events in all coastal waters was lower (and more variable) than during non-sea-fog events, and was up to -5.7℃ for SST (up to 5.8℃ for Temp-SST).

• 한국농림기상학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-10
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• 2012

본 연구는 디지털예보(현 동네예보) 자료를 활용하여 우리나라의 산불위험예보의 정확도 향상은 물론 기상에 의한 산불위험지수를 산출하여 한반도의 산불위험예보 체계를 구축하는데 있다. 한반도 지역의 산불발생위험을 나타내는 기상지수(daily weather index, DWI)를 산출하기 위해 기상청의 5km 격자간격의 디지털예보자료를 이용하였다. DWI 분석을 위해 온도, 습도, 풍속 UV, 1시간 강우량, 12시간 강우량을 대상으로 한반도 전역에 대한 기상요소별 기후분포도를 제작하였다. 한반도의 기상에 의한 일일 DWI 산출을 위해 대형산불이 자주 발생하는 강원도 지역의 산불발생확률식 $[1+{\exp}\{-(2.494+(0.004{\times}T_{max})-(0.008{\times}EF))\}]^{-1}$을 적용하였다. 기상예보자료의 예측정확도 검증을 위해 RDAPS, 디지털예보, 실황자료 모두 2005년 12월 12일 15시 자료를 대상으로 비교 분석한 결과 76개 기상관측소에서 관측한 실황자료에 대응하는 기상요소별 디지털예보의 예측값이 RDAPS 추출 자료보다 향상된 예측결과를 보였다. 산불위험예보 정확도 검증을 위해 사용한 실황자료와 디지털예보자료의 평균오차는 평균 기온 $0.2^{\circ}C$, 실효습도 2.4%, 평균풍속 2.2m/s로 나타나 큰 변이는 없었지만, 평균풍속에서 실측값과 예측값간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 디지털예보자료를 활용할 경우 RDAPS 자료보다 산불위험예보의 정확도가 크게 향상되는 결과를 얻을 수 있었으며, 산불위험예보의 정확도 검증을 위해 실황자료와 디지털예보자료를 적용하여 예측된 전국 233개 시 군 구의 평균 산불위험지수를 각각 추출하여 비교한 결과 $R^2$=0.854의 높은 정확도를 보였다. 산불위험도가 가장 높은 15시의 실제 76개소에서 관측한 기상자료를 적용하여 전국의 산불위험지수를 예측한 값은 70.5로 디지털예보자료를 적용하여 예측한 위험지수(70.0)와 0.5의 오차를 보여 예측력이 개선되었음을 확인할 수 있었다. 따라서 디지털예보를 적용할 경우 실황자료와의 예측력이 검증된 만큼 향후 기상에 의한 한반도의 산불발생위험지수를 보다 정확하게 계산하는데 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권6호
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• pp.501-512
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• 2015

남극 장보고 과학기지가 위치한 동남극 테라노바 만의 정착해빙은 해양 생태계 및 쇄빙선의 운항에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 테라노바 만의 정착해빙에 대한 시공간적 변화 연구가 수행될 필요가 있다. 이 연구에서는 2010년 12월부터 2012년 1월까지 테라노바 만이 촬영된 총 62개의 COSMO-SkyMed 영상 레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 영상을 이용하여 1-9일의 시간적 기선거리를 가지는 38개의 간섭쌍을 구축하였고, 각각의 간섭쌍에 대한 긴밀도를 분석하였다. 정착해빙은 해안에 고착되어 시간적 위상오차가 작았으며, 최대 9일의 시간적 기선거리를 가지는 간섭쌍에서도 0.3 이상의 높은 긴밀도를 유지하였다. 이와 같이 정착해빙의 작은 시간적 위상오차에 기초하여, 각각의 긴밀도 영상에서 0.5 이상의 긴밀도가 공간적으로 균질하게 관찰되는 영역을 정착해빙으로 정의하였다. 유빙과 바다는 해류와 바람에 의해 유동하여 시간적 위상오차가 크기 때문에 낮은 긴밀도를 보였다. 긴밀도 영상에서 바다와 구분이 어려운 유빙은 SAR 후방산란강도(amplitude) 영상에서 유빙 표면의 균열(crack)을 관찰함으로써 검출하였다. 긴밀도 및 SAR 영상으로부터 검출된 정착해빙과 유빙의 면적을 산출하였고, 시간에 따른 해빙의 면적변화를 분석하였다. 테라노바 만의 정착해빙 면적은 3월 이후 증가하여 7월에 최대 $170.7km^2$을 나타냈고, 10월부터 감소하는 것으로 나타났다. 유빙의 면적은 2-5월에 증가하고, 정착해빙의 면적이 급격히 증가하는 5-7월에 감소하였다. 긴밀도 영상에서 분석된 테라노바 만의 정착해빙 면적을 장보고 과학기지의 자동기상관측기구로 측정된 기온 및 풍속과 비교하였다. 정착해빙 면적은 기온의 증감과 약 2개월의 시간차를 가지는 역의 상관관계를 나타냈다. 반면 풍속과 정착해빙의 면적은 서로 매우 낮은 상관성을 보였다. 이는 테라노바 만의 정착해빙 면적 변화가 풍속보다는 기온에 더 크게 영향을 받는다는 것을 의미한다.

• 한국조경학회지
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• 제50권1호
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• pp.68-77
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• 2022

서울에 위치한 아파트 단지의 인간 열환경을 정량적으로 분석하여 조경 및 도시 계획에서 인체 열 관련 스트레스를 개선할 수 있는 방법을 알아보고자 하였다. 늦봄과 여름철에 6지점[아파트중심지점, 옥상(시멘트)지점, 옥상(녹화)지점, 운동장지점, 가로수길 지점, 어린이놀이터지점]에서 미기후 자료(기온, 상대습도, 풍속, 태양 및 지구복사에너지)를 측정하여 인간 열환경지수인 PET와 UTCI를 분석하여 보았다. 늦봄과 여름철 모두 어린이놀이터지점에서 가장 높은 열환경을, 옥상(녹화)지점이 가장 낮은 열환경을 보였다. 두 지점 간 평균 차이를 비교해 보면, 기온 0.8~1.1℃, 상대습도 1.8~4.0%, 평균복사온도 7.5~8.0℃의 차이를 보였다. 풍속은 오픈스페이스 지점들에서 0.4~0.5 ms-1 더 빨랐으며, 아파트중심지점에서는 오후에 빌딩풍 현상도 나타났다. 최대 차이를 보인 어린이놀이터지점과 옥상(녹화)지점 간 인간 열환경지수 PET와 UTCI의 차이는 평균적으로 늦봄 5.2℃(최대 11.7℃) 여름철 5.4℃(최대 18.1℃) PET, 늦봄 3.0℃(최대 6.1℃) 여름철 2.6℃(최대 9.8℃) UTCI를 보였다. 이것은 평균적으로 PET에서는 약 1단계, UTCI에서는 1/2단계의 열환경지수 저감 효과를 보였으며, 최대 차이로는 PET에서는 2~3단계, UTCI에서는 1~1.5단계의 매우 큰 차이를 보였다. 또한, 옥상녹화의 효과[옥상(시멘트)지점과 옥상(녹화)지점 간의 차이]는 평균적으로 늦봄 4.6℃ PET와 2.5℃ UTCI, 여름철 4.4℃ PET와 2.0℃ UTCI 저감 효과를 보여, PET에서 2/3단계, UTCI에서 1/3단계의 개선 효과를 보여 주었다. 통계학적으로는 그린 인프라 지점인 옥상(녹화)지점, 운동장지점, 가로수길 지점은 PET와 UTCI에서 유의성이 없는 것으로 나타나, 모두 열환경 개선 효과가 있는 것으로 나타났다. 그러므로, 그린 인프라를 이용한 옥상녹화, 잔디포장, 가로수식재 적용을 통한 인간 열환경 개선 방안을 조경계획 및 설계에 반드시 도입하여야 할 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제29권3호
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• pp.266-280
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• 1994

최근 12년간(1982-1993)의 고도별 상층일기도(850, 700, 500hPa)와 6시간 간격의 지 상일기도 그리고 지상의 기상요소를 분석하여 영서지방에서 높새바람이라고 알려져 있는 푄 현상의 특성을 밝히고자 하였다. 푄현상은 대체로 3월 21일부터 8월 10일까지 기간에 연평 균 28회 출현한다. 반순별로 10회 이상 출현하는 기간은 3월 21-25일, 4월5일-15일, 5월25일 -6월10일, 그리고 6월26-30일이다. 푄현상은 한반도가 오호츠크해기단의 영향하에 있거나, 고기압의 중심이 동해 또는 한반도 북부에 위치하고 있을 때 현저하다. 푄현상의 특성인 이 상고온 및 이상건조현상을 기준으로 푄의 강도를 평가할 때 양사면의 일최고기온의 차가 14.5$^{\circ}C$에 달하기도 하지만 대체로 5.0-7.5$^{\circ}C$(61%)이다. 전날에 비해 일최고기온이 7.6$^{\circ}C$가 높 아진 경우도 있다. 최소상대습도의 강도는 50%를 넘는 경우도 있으나 30% 이하인 사례가 2/3에 달한다. 푄현상의 강도는 6월에 가장 강하나 주민들은 밭작물의 파종과 이앙기인 봄 철에 더욱 심각하게 푄을 인식한다. 푄현상은 9일간 계속되기도 하였으나 55% 이상이 1일 안에 소멸한다. NOAA AVHRR와 GMS의 영상에서 구름의 분포를 참조하여 지상 기상요소 를 분석한 결과 푄현상에서는 풍상강수형, 풍상.정상강수헝, 풍상무강수형 등 3개 유형이 발견된다. 그런데 제 3유형은 열역학적 이론만으로는 설명하기 어려우므로 풍하파와의 관련 여부, 산지지형 또는 기단섭동과의 관련성 등을 밝힐 필요가 있는데, 이를 위하여는 고층기 상자료와 보다 조밀한 기상관측망이 요구된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권1호
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• pp.73-87
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• 2018

여름철 도시의 친환경적 기온 저감 방안으로 고려되는 산림에 의한 기온 저감 효과를 정량화 하기 위해 광릉 침 활엽수림과 인근 포천시의 도시 지역과의 기온차를 기온, 바람, 일사, 잠열 등의 미기상 인자를 이용하여 분석하였다. 2016년과 2017년의 6, 7, 8월 3개월 동안 산림 상 하부와 산림과 도심 지역의 평균 최대 기온차는 각각 $-1.9^{\circ}C$, $-3.4^{\circ}C$로 17시경에 나타났으며, 침 활엽수림 간의 차이는 없었다. 산림에 의한 기온 저감 효과는 14시부터 17시까지 누적된 증발산량, 일사량과 양의 상관관계를 나타냈으며, 풍속과는 음의 상관관계를 나타냈다. 이를 이용해 산림의 기온저감 효과를 정량화하는 모델을 개발하였다. 산림에 의한 야간 기온 저감 효과는 복사냉각으로 인한 찬공기의 생성과 생성된 찬공기가 산지의 하류로 이동하면서 발생하는 기온역전 현상에 의한 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 서울시내 28개 AWS를 이용해 검증해 본 결과, 서울시 각 지역 주간의 기온은 식생의 증발산에 영향을 미치는 AWS 주변 식생 면적 및 규모와의 음의 상관관계를, 그리고 야간의 기온은 주변 식생 규모 및 인근 산림의 높이와 유의한 음의 상관관계를 재확인할 수 있었다. 따라서 도시림의 조성과 관리 및 산으로부터 바람길의 조성이 도시 온도 저감에 중요함을 알 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권4호
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• pp.313-322
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• 2020

국토의 70% 이상이 산지인 우리나라의 경우 산지지역의 돌발호우로 인한 수재해의 위험이 상시 존재한다. 본 연구에서는 환경부 비슬산 강우레이더 관측 영역의 산지지역에 발생한 돌발성 호우 사례를 대상으로 레이더 기반 돌발성 호우 사전 예측 방법을 적용하여, 그 활용성을 살펴보았다. 비슬산 강우레이더의 3차원 레이더 반사도, 강우강도, 도플러 풍속을 이용하여, 산지지역에서 발생한 8개의 국지적 호우 사례를 선정한 후 적란운 대류세포의 조기탐지, 탐지된 대류세포의 자동 추적, 해당 대류세포가 발달하여 돌발성 호우를 유발할 수 있는 가능성을 판단하는 위험도 정보를 산출하였다. 사례적용 결과, 대기 중에 돌발호우로 발달할 수 있는 대류세포의 최초 탐지시점 및 위치, 소용돌이도 발생여부에 따라 판정된 위험도 수준 및 발생시점, 위치를 확인할 수 있었다. 특히, 지상강우관측망으로는 좁은 영역에 국지적으로 발달하는 호우를 탐지하는데 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 위험도 정보를 획득한 시점에서 최대 강우강도가 발생할 때까지 최소 10분에서 최대 65분 정도의 시간을 확보함으로써 레이더 기반의 돌발성 호우 사전 예측기법은 산지지역에서 호우로 인한 산지홍수, 고립사고 방지를 위한 사전정보로 활용성이 있을 것으로 판단되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제18권3호
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• pp.215-224
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• 2009

공기유동 제어기술의 개발을 위한 기초자료를 제공 할 목적으로 토마토 재배 온실의 냉난방과 환기 및 공기유동 관련 실태를 조사하고, 온실유형과 난방방식별 온습도 분포를 실측하여 균일도를 분석하였다. 충남 부여 세도지역의 토마토 재배 온실 136농가를 대상으로 조사한 결과 대부분을 차지하는 단동 플라스틱 온실의 천창 설치 비율이 낮고 환기팬과 유동팬 설치비율도 매우 낮을 뿐만 아니라 설치제원도 편차가 매우 큰 것으로 나타났다. 아치형 단동 플라스틱온실의 천창 환기 구조의 개발보급과 연동곡부의 천창도 지붕상부로 이동시킬 필요가 있으며, 개별 천창구조 및 환기팬과 유동팬에 대한 설치 가이드라인의 제정이 요구된다. 냉방설비를 설치한 농가는 하나도 없었으며 난방방식의 대부분을 차지하는 온풍난방에서 덕트의 설치제원 역시 편차가 큰 것으로 나타났고, 온풍덕트의 배기풍속 및 배기온도 또한 거리에 따른 편차가 매우 큰 것으로 관측되었다. 수출경쟁력 화보를 위한 고품질의 생산물을 연중 안정적으로 생산하기 위해서는 온실냉방기술의 보급이 절실하며 난방방식이나 덕트설치 방식의 개선이 필요한 것으로 판단된다. 온실내 온습도 분포가 균일한지 여부를 판단하는 지표로 사용되고 있는 최대 편차와 실제 균등한 정도를 나타낼 수 있는 균일도와의 관계를 분석해 본 결과 높은 상관관계를 보였으나 주간에는 직선식으로 야간에는 2차 곡선식으로 다르게 표현되었다. 온습도 분포의 균일한 정도를 판정할 수 있는 객관적인 기준이 마련된다면 최대편차 대신 균일도를 지표로 사용하는 것이 더 합리적일 것으로 판단된다. 온실유형과 난방방식에 따라 온 습도분포의 균일도가 상당히 다른 것을 확인할 수 있었으며 야간에는 온수난방의 경우 이랑배관으로, 온풍난방의 경우 온풍덕트의 적절한 배치를 통하여, 주간에는 환기와 공기유동을 통하여 균일도를 개선할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제23권2호
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• pp.87-93
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• 1990

토양(土壤)의 깊이별 지온(地溫)을 예측(豫測)하기 위한 통계모형(統計模型)을 설정(設定)하기 위하여 1979년(年)부더 1988년(年)까지 중앙기상태(中央氣象台) 수원측후소(水原測候所)에서 관측(觀測)된 지온자료(地溫資料)와 평균최고(平均最高), 최저(最低), 기온(氣溫), 강수량(降水量), 풍속(風速) 및 최심적설량등(最深積雪量等) 기상자료(氣象資料)에 대(對)한 통계분석(統計分析)을 하였다. 통계분석(統計分析)은 지온(地溫)을 Fourier 급수(級數)에 의한 년주기함수(年週期函數)와 년주기함수(年週期函數)에서의 잔차(殘差)는 대기(大氣)의 기상조건(氣象條件)의 변화(變化)에서 오는 노이지(nuise)로 보고 이에 대한 상관분석(相關分析)을 stepwise backward elimination법(法)에 의하여 각(各) 계수(係數)를 찾는 방법(方法)으로 하였다. 깊이별(別) 지온(地溫)의 년주기함수(年週期函水)로 Fourier급수(級數)의 8항(項)을 사용(使用)하였을 때 지면온도(地面溫度)의 평균평방오차(平均平方誤差)가 2.30, 토심(土深) 50 cm에서 1.13, 500 cm에서 0.42로 토심(土深)이 깊을수록 작아졌고, $r^2$는 0.913~0.988이었다. 주기함수분석(週期函數分析)에서 잔차(殘差)에 대한 독립변수(獨立變數)로서 평균(平均), 최고(最高), 최저기온(最低氣溫), 강수량(降水量), 최심적설(最深積雪) 및 풍속등(風速等) 기상요소(氣象要素)와의 상관분석(相關分析)을 위한 지연일수검출(遲延日數檢出)에 따르면, 기온(氣溫)은 토탐(土深) 0 cm와 5 cm에 대하여 0일(日), 30 cm까지는 -1일(日), 50 cm에서는 -2일(日)이었다. 강수량(降水量)의 지연일수(遲延日數)는 30 cm까지 -1일(日), 50 cm에서 -2일(日), 최심적설(最深積雪)과 풍속(風速)은 10 cm까지가 -1일(日), 30 cm까지 -2일(日), 50 cm에서는 -3일(日)이었다. 지연일수(遲延日數)를 고려(考慮)한 잔차분석(殘差分析)에 의한 지온예측(地溫豫測) 통계모형(統計模型)의 평균평방오차(平均平方誤差)는 토심(土深) 0 cm에서 1.64, 50 cm에서 0.97로 주기함수(週期函數)의 평균평방오차(平均平方誤差)보다 작아졌으며, $r^2$값은 높아져 통계모형(統計模型)의 정도(精度)가 높아졌다. 계수(係數)의 크기로 보아 년주기함수(年週期函數)에 독립적(獨立的)인 대기(大氣) 기상요소(氣象要素)가 지온(地溫)의 결정(決定)에 크게 영향(影響)을 주는 깊이는 30 cm이며, 기온(氣溫)은 50 cm깊이까지도 영향(影響)을 주는 것으로 나타났다. 이 통계모형(統計模型)의 검정결과(檢定結果) $r^2$값이 0.976~0.996으로 예측치(豫測値)와 실측치간(實測値間)에 고도(高度)의 유의성(有意性)이 있어 실용성(實用性)이 있었다. 한편, 토양표면(土壤表面)의 최고지온(最高地溫)과 최고기온(最高氣溫)의 차(差)(${\Delta}T_{ms}$)를 옥수수포장(圃場)에서 조사(調査)한 결과(結果), ${\Delta}T_{ms}$와 일사량(日射量)($R_s;J_m{^{-2}}$)과 직선적(直線的)인 관계(關係)로 엽면적지수(葉面積指數)가 그 이하(以下) 일 때에는 $${\Delta}T_{ms}=0.902+1.924{\times}10^{-3}R_s $$엽면적지수(葉面積指數)가 그 이상(以上)일 때에는 $${\Delta}T_{ms}=0.274+8.881{\times}10^{-4}R_s$$ 의 관계(關係)가 있었다.