• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.411-423
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• 2020

태양 일사량은 관측 지역의 대기 조성 및 기상에 따른 대기 투과율의 영향을 고려하여 계산된다. 특히, 태안 지역과 같은 복잡한 해안 특성을 가진 지역에서의 일사량 계산의 정확도를 높이기 위해서 국소 지역에 대한 연직 기상 환경 자료를 통해 대기의 지역적 특성을 파악하고 이를 바탕으로 한 대기투과율을 계산할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 한반도 태안반도에 위치한 3개 지상관측소 및 라디오존데의 2018년도 기상 자료를 이용하여 청명일에 대한 대기투과율 및 직달일사량을 MODTRAN (MODerate-resolution atmospheric TRANsmission) 6를 이용하여 수치모사하였다. MODTRAN 6로 계산된 직달일사량 추정 값은 일사계의 실제 관측 값과의 비교 연구를 수행한 결과, 일사량의 규격화 잔차 평균(Normalized Residual Mean)은 기온에 의한 대기표준모델을 적용한 경우 0.28, 기압의 경우 0.32로 나타나서 타 연구의 0.1~0.2에 비해 높게 나왔으며, 이는 지역적 대기 특성의 차이에 기인한 것으로 이해된다. 또한 기온이 높아지는 여름철로 갈수록 일사량 규격화 잔차 평균이 커지는 경향을 확인할 수 있었다. 이를 통해 태안 지역과 같은 복잡한 해안 특성을 지닌 지역에서의 대기 모델 개선 가능성을 제시하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제33권3호
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• pp.219-232
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• 2012

도시화 효과가 여름 강수에 미치는 영향을 분석하기 위해 2010년 8월 13일부터 9월 3일까지 수도권 집중관측(ProbeX-2010)을 수행하였다. 분석 결과, 다음의 두 가지 현상들이 발견되었다. 첫째, 관측 기간 동안 약한 강수(${\leq}1\;mm\;hr^{-1}$)가 다른 지역보다 서울 풍하측 지역에서 더 자주 발생하였으며, 이는 최근 5년(2006-2010) 자료에서도 확인되었다. 약한 강수는 주로 서울 풍하측 산악 지역에서 야간에 더 자주 발생하였기 때문에 이는 도시지형 뿐만 아니라 산악 지형의 복합적인 효과로 여겨진다. 둘째, 간헐적으로 대류 시스템이 서울 풍하측에서 급격하게 발달해 호우를 야기했다. 이는 특히 8월 27일 1300-1500 KST의 일련의 레이더 영상에서 뚜렷하게 확인되었다. 본 연구에서는 이 강수 사례에 대한 종관 국지적 날씨 특성과 고층 대기 특성을 자세히 분석하였다. 그 결과 도시지형과 연관된 지표 현열 증가뿐만 아니라 조건부 불안정 대기 상태(특히 대기 하층)와 대기 하층의 습기 유입이 도시화 효과와 연관된 대류성 호우를 야기하는 중요한 요소로 제시되었다.

• 대기
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• 제21권1호
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• pp.1-16
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• 2011

Numerical prediction capability has been improved over the decades, but progress of prediction for high-impact weather (HIW) was unsatisfactory. One reason of low predictability for HIW is lack of observation data. The National Institute of Meteorological Research (NIMR) has been performed observation program for improvement of predictability, and reduction in social and economical cost for HIW. As part of this observation program, summer intensive observation program (ProbeX-2009) was performed at the observation-gap areas from 25 August to 6 September 2009. Sounding observations using radiosonde were conducted in the Gisang2000 research vessel (R/V) from the Korea Meteorological Administration (KMA) over the West Sea and the Eardo R/V from the Korea Ocean Research and Development Institute (KORDI) over the South Sea. Observation System Experiment (OSE) is carried out to examine the effect of ProbeX-2009 data. OSEs using Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and Weather Research and Forecasting (WRF) Model are conducted to investigate the predictability for a short time forecast. And, OSEs using WRF/3DVAR system and WRF forecast model are conducted to study the predictability for an extended time. Control experiment (K_CTL and CNTL) used only GTS observation and experiment (K_EXP and SWEXP) used ProbeX-2009 data from two system are performed. ETS for 3hr accumulated rainfall simulated by KLAPS-WRF shows that K_EXP is higher than K_CTL. Also, ETS for 12hr accumulated rainfall of SWEXP from 3DVAR-WRF is higher than CNTL. The results indicate that observation over the ocean has positive impact on HIW prediction.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권1호
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• pp.45-59
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• 2009

본 연구에서는 NOAA AVHRR 밝기온도 자료로부터 해수면 온도(SST) 산출에 황사 에어로솔은 미치는 영향을 복사전달 모델을 사용하여 분석하고, SST 복원 알고리즘을 개선하였다. 봄철의 황사에 의한 AVHRR 밝기온도 변화를 모의하기 위한 복사전달 모델의 입력 자료로서 지상 태양광 관측 자료로부터 분석한 황사 에어로솔 광학적 특성 (에어로솔 광학적 두께 및 크기분포)과 라디오 존데 연직분포 자료(기압, 기온, 및 습도)를 이용하였다. 황사 에어로솔은 적외선 복사대에서 흡수에 비해 산란이 매우 큼을 보였으며, 이러한 특징은 지표면에서 방출되는 상향복사량을 산란시켜 대기상부에서 관측되는 밝기 온도를 감소시키는 경향과 관련이 있다. 광학적 두께가 1인 황사의 경우 직하점에서 약 2 K, 위성 천정각이 $50^{\circ}$인 경우에는 약 4 K의 감쇄를 유발하였다. 황사 존재시 AVHRR 적의채널 11, $12{\mu}m$의 밝기온도 차 역시 감소하는 경향을 보이고 있지만 그 값은 미미하였다. 기존 SST 복원 알고리즘은 황사발생시 SST를 실제 값보다도 낮게 산출함을 보였으며, 이를 보정하기 위해 에어로솔 광학적 두께, $11{\mu}m$에서의 밝기온도, 그리고 위성 천정각을 추가하여 알고리즘을 개선하였다. 개선된 SST 복원 알고리즘은 황사의 두께가 1인 경우 2.7 K정도의 오차를 개선하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권5호
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• pp.504-513
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• 2021

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.93-102
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• 2019

본 연구는 GNSS 기반 태풍경로 관측 가능성을 분석하기 위해 2007년 11호 태풍인 NARI의 태풍경로와 시간변화에 따른 지역별 가강수량을 분석하였다. 가강수량은 제주에서 남해안까지 태풍경로상에 위치한 관측소가 태풍의 영향을 직접적으로 받은 기간과 전 후 일주일을 포함하여(2007년 9월 7일(DOY250)부터 9월 24일(DOY267)까지) 총 18일간의 자료를 이용하여 추정 하였다. 그 결과 가강수량의 변화 추세는 태풍의 경로 근처 관측소의 결과와 유사하였으며 태풍의 발달과 지상에 도달하는 시간변화에 따라 달라지는 것을 확인하였다. 처음 태풍이 강타한 JEJU 관측소에서 일일 최대 가강수량이 관측된지 몇 시간 후, 남해안에 다른 관측소에서 가강수량이 최대값으로 나타났으며 각 관측소에서 최대 가강수량을 기록한 시점이 태풍이 해당 관측소에 도달한 시점과 거의 일치 하였다. GNSS기반 가강수량 측정의 정확도를 분석하기 위해, 데이터는 라디오존데 기반 가강수량 데이터와 비교하였다. 그 결과, 평균 오차 0.0cm, RMSE 0.3cm로 GNSS 기반 가강수량 데이터가 정확하고 정밀하다는 것을 보여주었다. 따라서, 본 연구 결과는 GNSS를 기반으로한 가강수량 데이터를 시간변화에 따른 태풍경로 분석에 사용할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 대기
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• 제34권2호
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• pp.139-151
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• 2024

The Yeongdong region has suffered from severe snowstorms and the relevant damage such as traffic accidents on slippery roads, and the collapse of greenhouses and temporary buildings. While a lot of research on snowfall has been conducted, the detailed study of snow crystals' phase and habit through intensive observations and the relevant microphysical analysis is still lacking. Therefore, a snowflake camera, PARSIVEL, and intensive radiosonde soundings were utilized to investigate phase and habit changes in solid precipitation. Two remarkable episodes of phase and habit changes were selected such as 19 March 2022 and 15 February 2023. Both events occurred in the synoptic condition of the High in the north and the Low passing by the south, which was accompanied by rapid temperature cooling below 2.5 km. During the events of a short period between 3 to 6 hours, the temperature at 850 hPa decreased by about 4 to 6℃. This cooling led to a change in the main habit of snow particles from riming to aggregate, identified with both MASC and PARSIVEL. Meanwhile, the LDAPS model analyses do not successively represent the rapid cooling and short-term variations of solid precipitation, probably by virtue of overestimating low-level equivalent potential temperature during these periods. The underlying causes of these the low-level temperature variations within 6 hours, still remain unclear. It might be associated with mesoscale orographic phenomenon due to the mountains and East Sea effects, which certainly needs an intensive and comprehensive observation campaign.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.65-73
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• 2010

구름과 강수특성을 분석하기 위해 대관령에 구름물리관측시스템(Cloud physics Observation System, 이하 CPOS)을 2003년부터 운영해 오고 있다. 주요 관측 기기는 다음과 같다: FSSP (Forward Scattering Spectrometer Probe), OPC (Optical Particle Counter), VS (Visibility Sensor), PARSIVEL disdrometer, MWR (Microwave Radiometer), MRR (Micro Rain Radar). 앞의 4개 장비는 지상구름 (안개)과 강수 특성을, 뒤의 2개 장비는 연직구름의 특성을 실시간으로 관측하고 있다. CPOS 산출물을 검증하기 위해 FSSP는 흡습성 물질 시딩 실험 중 OPC와, MWR의 가강수량은 라디오존데와, PARSIVEL과 MRR은 우량계와 비교 연구가 수행되었다. 그 결과를 보면 대부분이 0.7이상의 좋은 상관도를 보인다. 이와 같이 신뢰도를 확보한 CPOS 관측 자료는 구름과 에어로솔의 간접효과나 기상조절 실험에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다. FSSP의 입자 크기 분포를 시정값으로 환산해 보았으며 FSSP 환산 시정값은 visibility sensors (SVS)와 PWD22 (Present Weather Detect 22)의 시정계 값에 비해 1.7~1.9배 과도한 경향을 보였다. 이는 FSSP에 의해 관측되는 입자 크기($2{\sim}47\;{\mu}m$)의 한계 때문으로 사료된다. 향후 다른 입자크기분포를 측정할 수 있는 장비를 도입하여 추가 분석을 추진할 계획이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1591-1604
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• 2023

해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, R_rs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 R_rs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 R_rs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 R_rs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 R_rs 정확도 확보를 기대할 수 있다.