본 연구는 악천후가 교통 흐름에 영향을 미칠 것이라는 전제하에 악천후 상황 중 강설에 따른 고속도로 교통류 특성 변화 중에서도 용량 및 속도 변화에 초점을 맞춰 분석하기 위한 것으로, 자료수집과 통계분석을 통해 연구를 진행하였다. 교통류 특성 변화를 설명하는 요소로 교통량, 속도, 밀도를 선정하여 분석하였으며, 자료수집 대상은 경기도권내 3개 기상관측소 인근 4개 고속도로 7개 기본구간을 조사지점으로 선정하였다. 강설수준별 용량 변화를 분석하기 위해 강설수준을 3단계(Light, Medium, Heavy Snow)로 분류하였다. 분석결과 강설수준에 따른 용량 변화를 살펴보면, 기후 양호시 대비 Light Snow(약한 눈)인 경우 13.2% 감소하였으며, Medium Snow(보통 눈)은 18.6%, Heavy Snow(강한 눈)은 32.0% 감소하는 것으로 나타나 강설수준이 높아질수록 용량 감소율은 증가하는 것으로 분석되었다. 기상악화는 도로의 운영 효율을 저하시키는 요인으로 작용할 가능성이 매우 큰 것으로 나타났으며, 이에 따라 향후 이를 고려한 도로 설계 및 운영 방법이 제시되어야 한다.
한반도에서 측정되고 있는 시계열 지자기 자료에 대해 결측 자료에 대한 복원과 측정 자료에 기반한 예측, 그리고 기관별 관측 자료에 대한 잡음도를 분석하였다. 결측 자료의 복원을 위해 주성분 분석을 통한 최적화 기법과 지구 통계학적 접근에 의한 방법을 적용하고 그 효과를 비교하였다. 주성분 기법은 자료의 주기성을 효율적으로 반영하는 특성을 보였으며, 지구통계학적 방법은 안정적인 복원 능력을 보였다. 관측소 별 잡음도를 파악하기 위해 이천 및 청양에서 동일 기간에 관측한 지자기 자료에 대해 공간적 분산성을 스캐터그램을 이용해 파악하였다. 그 결과 청양 관측소의 자료가 이천 관측소의 자료보다 연속적이며 안정적인 측정이 이루어진 것을 알 수 있었으며, 복원을 위한 크리깅 추정에서도 실제 자료의 추정이 매우 정확하게 이루어졌다. 결측자료의 복원의 경우 20분 이내의 결측 자료에 대해서는 크리깅 기법과 주성분 기법 모두 유사한 결과를 보였으나, 그 이상의 결측에 대한 복원과 지자기 자료의 예측이 필요한 경우에는 주성분 기법을 적용해야 주파수 영역에서의 특성이 실제와 더욱 유사하게 나타났다. 또한 지자기 자료의 예측을 위해서는 주성분 분석이 효율적으로 이용될 수 있음을 파악하였으며, 하루 정도의 지자기장을 예측할 수 있는 것으로 보인다.
자외선, 가시광, 적외선 파장대역의 채널을 갖는 위성 관측에 기반한 다양한 에어로졸 정보산출 알고리즘에 대해 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 최근 발사된 일본 기상위성 히마와리 8의 가시광-적외선 채널정보를 이용하여, 어두운 지표 위에서 에어로졸 광학정보를 산출하였다. 가시영역을 이용한 에어로졸 광학정보 산출은 지표신호의 정확한 제거가 매우 중요한데, 이는 최소반사도법을 사용하여 산출하였다. 본 알고리즘은 어두운 지표에서 에어로졸 광학정보를 산출을 하기에 구름, 사막 등과 같은 밝은 지표 위에서는 산출하지 않는다. AHI는 가시광채널 외에도, 다양한 적외 채널을 갖고 있어 공간 비균질성, 밝기온도차이(Brightness Temperature Difference, BTD) 등을 이용하여 구름제거가 가능하다. 밝기온도(Brightness Temperature, BT)를 이용해 하층운, 상층운 제거에 유리한 채널을 사용하여 구름을 제거하게 된다. Aerosol Optical Depth (AOD) 산출 결과로는 상관계수가 0.7, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율이 49%를 나타내고 있으며, 낮은 AOD에서도 정확한 산출이 이뤄지고 있음을 보이고 있다. 다만 베이징 허베이 지역에서는 에어로졸 광학두께를 과소모의하는 경향이 있는데, 이는 최소반사도법을 이용한 지표정보 산출이 실제 지표반사도보다 높게 지표면 정보를 추정하게 되기 때문으로 추정된다.
산림 화재는 여러 가지 변수를 포함하고 있지만 바람장에 의한 영향이 다른 어떠한 변수보다 상대적으로 크므로 봄철 산림지형에서의 풍향풍속을 알고 있다는 것은 산불진화기술 및 산불확산예측을 결정하는데 핵심 요소이다. 현재는 산림 지역의 풍향풍속 산정을 위하여 기상관측소의 데이터를 의존하게 된다. 기상청의 automatic weather station (AWS)는 넓은 지역에 골고루 분포하고 있어 비교적 간편하게 데이터를 취득할 수 있으나 실제 산림지역의 기상인자와는 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 AWS가 설치되어 있지 않은 산악지형의 바람장을 실측하고 이를 통하여 바람장 예측의 가능성을 타진하였다. 실측 지형으로 단순 구릉 지형을 선택하여 주변의 지형지물에 의한 바람장의 왜곡을 최소화 하였으며, 이들 지형에서 바람장의 실측 및 전산유체해석을 통하여 얻어진 결과를 비교 분석하였다. 단순 구릉 지형으로는 제주도 오름과 안면도 마검포 지형을 선택하여 바람장 데이터를 취득 하였으며, 이를 분석한 결과 바람장의 패턴추출이 가능하다는 사실을 알 수 있었다.
한반도 동해에서 Topex/Poseidon위성 고도레이더로부터 관측된 해수면과 울릉도, 포항, 속초의 조위계에서 관측된 해수면을 비교하여 두 자료의 연계성을 분석하고 위성에서 관측된 해수면자료의 객관성을 검증하였다. 1992년부터 1997년 사이에 관측된 T/P MGDR 관측자료로부터 해수면을 추출하기 위하여 대기보정 및 지구물리학적인 보정을 실시하였다. 조위계로부터 관측된 해수면과의 비교를 위해 조위관측소로부터 반경 약 55km내에 위치하는 관측값들을 평균하였다. 위성 해수면과 조위계 해수면을 비교한 결과 내해역에 위치한 포항 및 속초가 외해역에 위치한 울릉도에비해서 낮은 연관성을 보였다. 200일을 기준으로 저역통과필터를 처리했을 때 외해역에 위치한 울릉도는 상관값이 0.91로 매우 높은 유의성을 보였고, 내해역에 위치한 포항 및 속초는 각각 0.58 및 0.65로서 울릉도에 비해서 상대적으로 낮은 유의성을 보였다. 이러한 큰 차이는 M2, S2, K1 분조 등에 의한 조석변형 때문에 발생하는 현상으로 볼 수 있고, 이는 주로 T/P 자료처리에 사용된 조석모델의 오차로 볼 수 있고, 이를 저역통과필터를 적용하여 효과적으로 제거하였다. 대체로 외해역의 경우는 60, 120, 180, 200일의 필터를 순차적으로 처리함에 따라 상호 두 자료간의 유의성이 점차적으로 개선되는 것을 확인할 수 있었으나 내해역의 경우에는 거의 유의성이 개선되지 않는 것으로 확인되었다.
기후변화에 따른 양서류 번식계절학 및 양서류 군집다양성 변동에 대한 연구는 다수 수행되었지만, 개별 종의 번식개체군 크기의 변동에 대한 연구결과는 여전히 부족하다. 본 연구에서는 기후변화가 국내 산간계곡에서 번식하는 무미류인 계곡산개구리(Rana huanrenensis)와 유미류인 도롱뇽(Hynobius leechii) 번식개체군 크기에 영향을 미치는지를 평가하기 위하여 2005년부터 2012년 사이 8년간의 야외개체군 변동과 주변 기후변화 요인들과의 관련성을 분석하였다. 야외에서 두 종은 각각 약 3.5년을 주기로 번식개체군의 크기가 증감하고 있었다. 특별히, 도롱뇽 번식개체군의 크기는 8년에 걸쳐 유의하게 감소하였다. 기후요인들 중, 기온은 계곡산개구리, 강수량은 도롱뇽 번식개체군의 크기와 더 밀접한 관련성을 가지고 있었다. 특별히, 해당지역에서는 8년에 걸쳐 년간평균최고기온 및 봄철평균일교차가 일관되게 감소하였으며, 후자는 도롱뇽 번식개체군 크기의 의미 있는 감소와 관련되었다. 이러한 결과는 최근의 기후변화가 산간계곡에서 번식하는 국내 양서류, 특별히 도롱뇽, 번식개체군 크기의 감소로 직접적으로 이어질 수 있음을 보여준다.
2020년 6월부터 8월까지 일본 도쿄 남쪽 940 km 해상에 위치한 니시노시마 화산이 분화하였다. 2020년 7월 말 발생한 분화로 인한 화산재와 화산가스 일부가 우리나라에 영향을 주었을 가능성이 있는 것으로 보도되었다. 본 연구에서는 화산재 확산 수치모의 프로그램인 Ash3D를 이용하여 현지시각 2020년 7월 28일 0시에 화산폭발지수 3의 분화가 발생한 것으로 설정하고 수치모의를 실시하였다. 수치모의 결과, 화산재가 니시노시마 인근에서 동풍을 타고 7월 30일 새벽 오키나와에 도달한 이후 남풍을 타고 북상하여 8월 1일 제주도에 상륙하고 시계방향으로 회전하듯이 이동하면서 8월 2일에는 남부지방에 영향을 주는 것으로 나타났다. 실제 측정된 PM10 미세먼지농도는 제주도 고산기상관측소에서 8월 1일부터, 부산 구덕산기상관측소에서는 8월 2일부터 상승한 것으로 나타나 니시노시마 화산 분화가 제주도 및 남부지방의 미세먼지 수치에 영향을 준 것으로 보인다.
본 연구에서는 전남 무안지역을 중심으로 1995년 8월부터 1997년 12월의 총 884일 기간 동안 관측된 CO$_2$ 농도자료와 국외 주요 배경대기관측지점에서 관측된 농도자료를 토대로, CO$_2$의 단주기적 변화경향성에 대한 지역적 차이를 비교 해석하였다. 동기간 동안 무안지역에서 관측된 이산화탄소의 전체적인 일평균 농도는 374.5${\pm}$6.6ppm으로, 그리고 계절별로는 378${\pm}$5.2 (봄: N= 181), 372${\pm}$10.2 (여름: N=210), 372${\pm}$7.2 (가을: N=243), 376${\pm}$5.4ppm (겨울: N=206)의 평균치로 나타났다. 무안지역을 중심으로 관측된 일주기 경향성을 포인트 배로우(Point Barrow)를 위시한 주요 외국 관측점들과의 결과와 비교하였을 때, 단순히 일주기 중심의 경향성 (주야간대의 농도차이)에 덧붙여, 계절적 요인의 작용으로 인한 일주기의 계절별 변화요인 (진동폭 변화, 최고농도의 형성 시점 등)이 지역별로 다양하게 나타난다는 점을 확인하였다. 특히 무안지역은 주야간대의 주기를 중심으로 볼 때, 여타 지역과는 정반대로 주저야고의 경향이 뚜렷하였다. 그리고 일주기를 다시 계절적으로 비교하였을 때, 일일 내내 비교적 고농도가 지속되거나 (봄, 겨울철), 상대적으로 낮은 농도가 24시간동안 지속되는 경향 (여름, 가을철)으로 뚜렷하게 구분되었다. 이는 겨울철 연료의 과배출, 중국대륙으로부터 오염물질의 유입여부 등 연구지역 주변환경의 계절별 오염양상, 공기순환, 기상변화, 식생의 변화 등이 복합적으로 작용하여 나타나는 결과로 보인다. 이러한 결과들을 토대로 볼 때, 여타 요인들에 비해 무안지역은 인위적 오염원의 영향이 강하게 작용하는 것으로 사료된다. 따라서 무안지역을 중심으로 한 농도변화의 경향성에 대한 해석은 여타 외국의 주요 관측점에 대한 결과와 달리, 한반도를 포괄하는 광역적인 차원의 배경농도를 대표하는 것이 아니라, 무안지역을 중심으로 보다 국부적인 차원에서 진행되는 농도변화를 반영하는 경향이 큰 것으로 추정된다. 그렇지만 이러한 경향이 한반도에 광역적으로 나타나는 현상일 가능성도 배제할 수 없다. 이에 대한 판단은 안면도를 중심으로 후속적으로 진행된 연구결과들에 대한 면밀한 검토가 수반되어야 할 것으로 보인다.
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.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제10권E호
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pp.332-342
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1994
40가지 이상의 대기중 화학성분과 기상조건이 1988년 5월과 6월 사이의 MLOPEX기간 동안 동시 측정되었다. MLOPEX의 기본 목표는 인간의 직접적 오염을 받지 않는 청정 대류권(free tropo-sphere)에 위치한 Mauna Loa(Hawaii) 관측소에서 대기중 여러 화학 물질들의 배경 농도들을 파악하고 그들의 상관관계를 규명하며, 그 결과를 광화학적 모델에 적응하여 모델의 적합성과 보완점을 이해하는 것이었다. 예상과는 달리 청정 대류권내에서도 상당히 복잡하고 다양한 농도의 변화를 보여 모델에 적용시킬 배경농도를 단순히 평균값으로 결정 하기에는 어려움이 있었다. 이 연구에서는 cluster와 factor 분석의 통계적 방법을 이용하여 MLOPEX 기간동안 관측소에 나타난 기단(airmass)의 특성을 분류하고, 그 중 청정대기를 대표할 수 있는 농도를 결정하는 것이다. cluster 분석방법은 13가지 분석변수(variable)들을 크게 3가지의 그룹; (1)상대적으로 깨끗하고 오래된 공기를 대표하는 변수들 (2)인위적인 오염을 지시하는 변수들 (3)주위 해양과 화산의 영향을 나타내는 변수들로 분리하였다. 또 factor분석에 의해서는 (1)화산 영향 대기 (2)성층권 대기 (3)오염된 대기경계층 공기(boundary-lay-er air) (4)광화학적 연무(haze) (5)해양성 대기경계층 공기 (6)해양성 청정공기들로 분류되었다. 이 결과를 가지고 계산한 Mauna Loa 관측소의 청정공기 배경농도와 조건값들은 다음과 같다. : $O_3$(41$\pm$10ppbv), HN $O_3$(94 $\pm$ 45pptv), N $O_3$$^{-}$(16 $\pm$ 10pptv), S $O_4$= (60 $\pm$ 0pptv), N $H_4$$^{+}$ (71 $\pm$ 6pptv), $Na^{+}$(5 $\pm$ 1pptv), PAN(13 $\pm$9pptv), MeN $O_3$(methyl nitrate, 3.5 $\pm$ 1.5pptv), 2- butyl N $O_3$(0.6$\pm$0.1pptv), $H_2O$$_2$(1015$\pm$44pptv), $C_2$C $l_4$(3.3$\pm$0.1pptv), 응결핵(249$\pm$13$cm^{-3}$), 이슬점온도(-8.5 $\pm$ 5.3$^{\circ}C$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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