Numerical simulation is essential to indicate the flow of the atmosphere in the region with a complicated topography which consists of many mountains in the inland while it is neighboring the seashore. Such complicated topography produces land and sea breeze as the mesoscale phenomenon of meteorology which results from the effect of the sea and inland. In the mesoscale simulation examines, the change of the temperature in relation to the one of the sea surface for the boundary condition and, in the inland, the interaction between the atmosphere and land surface reflecting the characteristic of the land surface. This research developed and simulated PNULSM to reflect both the SST and vegetation effect as a bottom boundary for detailed meteorological numerical simulation in coastal urban area. The result from four experiments performed according to this protocol revealed the change of temperature field and wind field depending on each effect. Therefore, the lower level of establishment of bottom boundary suitable for the characteristic of the region is necessary to figure out the atmospheric flow more precisely, and if the characteristic of the surface is improved to more realistic conditions, it will facilitate the simulation of regional environment.
최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.
본 연구에서는 대구시를 사례로 도시내에서의 공간지형적 특성에 따른 국지적 바람유동성을 분석하였다. 분석은 3단계로 이루어졌는데, 1단계에서는 지역풍향(종관풍)과 국지적 바람유동간의 기상학적 관계를 비교하였다. 2단계에서는 도심지역과 교외지역으로 구분하여 국지적 바람유동의 변화를 비교 분석하였다. 3단계에서는 KLAM_21을 활용하여 국지적 바람유동과 도시공간전체의 바람길 형성 및 유동과의 공간적 관계에 대하여 비교 검증하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지역의 대표풍향(종관풍)과 국지적 바람유동 사이에는 기상학적으로 상관성이 낮았다. 둘째, 도심지역 5개와 교외지역 2개 측정지점에서의 국지적 바람유동에 대한 관측결과에서는 지점별로 다양한 풍향을 나타내었다. 이는 측정지점 인근에서의 공간지형적 특성이 국지적 바람유동에 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 셋째, KLAM_21을 활용하여 분석한 결과를 AWS 측정자료와 비교 검증한 결과 수치모델링분석의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증한 도시의 국지적 바람유동은 도시열섬현상의 개선을 위한 공간적 기능과 역할을 할 수 있는 요소가 될것으로 판단된다. 즉, 도시계획 수립시 공간지형적 특성에 따른 국지적 바람유동을 체계적으로 파악하고 이를 도시열섬발생지역과 공간적으로 연계될 수 있는 계획적 기법을 적용한다면 도시열섬 현상을 효과적이며 지속적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
For receiving water quality protection a control systems of urban drainage for CSOs reduction is needed. Examples in combined sewer systems include downstream storage facilities that detain runoff during periods of high flow and allow the detained water to be conveyed by an interceptor sewer to a centralized treatment plant during periods of low flow. The design of such facilities as storm-water detention storage is highly dependant on the temporal variability of storage capacity available as well as the infiltration capacity of soil and recovery of depression storage. For the continuous long-term analysis of urban drainage system this study used analytical probabilistic model based on derived probability distribution theory. As an alternative to the modeling of urban drainage system for planning or screening level analysis of runoff control alternatives, this model has evolved that offers much ease and flexibility in terms of computation while considering long-term meteorology. This study presented rainfall and runoff characteristics of the subject area using analytical probabilistic model. Runoff characteristics manifested the unique characteristics of the subject area with the infiltration capacity of soil and recovery of depression storage and was examined appropriately by sensitivity analysis. This study presented the average annual CSOs, number of CSOs and event mean CSOs for the decision of storage volume.
본 연구에서는 서울 도심과 전원 지역간 $CO_2$ 농도 차이가 IPCC 중단기 기후변화 시나리오에 상응하는 차이가 있는지를 확인하기 위해 수도권의 도시기후를 IPCC 기후변화 시나리오를 재현한 "천연실험실"로 활용하고자 서울(도심), 수원(부도심), 이천(전원), 3지역에서 2006년 6월 19일부터 2007년 6월 25일(2007년 3월 3일-5월 22일까지 결측)까지 $CO_2$ 농도를 관측하였으며 이 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 3지점의 연 평균 대기 중 $CO_2$ 농도의 구배가 서울(439 ppm)>수원(419 ppm)>이천(416 ppm)으로 나타났다. 2) 계절에 따른 $CO_2$ 농도의 일변화 변동폭은 여름철에 크게 나타난 반면 겨울철에는 그 폭이 완만해졌다. 3) 계절에 따른 시간대별 대기 중 $CO_2$ 농도는 여름철에는 대체로 새벽 5시에, 가을철에는 오전 8시에, 겨울철에는 오전 9시에, 봄철에는 새벽 5시에 고농도가 나타남으로써 고농도가 나타나는 시간대가 가을철부터 지연되었다가 다시 봄철에는 일출 전후로 옮겨갔다. 4) 시간대별 대기 중 $CO_2$ 농도는 일출 직후에 442 ppm(서울: 0700 LST, Local Standard Time)으로 최대 농도를 보였으며, 최소 $CO_2$ 농도는 광합성이 활발한 오후 시간대로 407 ppm(수원: 1500 LST)으로 나타났다. 5) 배경대기관측소 안면도에서 산정한 배경 $CO_2$ 연평균 농도 377 ppm에 대해 서울은 14%, 수원은 10%, 이천은 9% 높았으며, IPCC BAU Scenario의 2030-2040년 대기 중 $CO_2$ 농도인 450 ppm에 대해 서울은 이미 98%에 도달하였고, 2040-2050년의 550 ppm에 대해서는 80%에 도달하여 우리나라의 도시-전원(서울-이천)간 $CO_2$ 농도차이는 IPCC BAU Scenario의 20-30년 후의 기후변화 시나리오에 상응하는 것으로 판단된다.
Long-term variations of $PM_{10}$ and the characteristics of local meteorology related to its concentration changes were analyzed at 4 air quality sites (Ido-dong, Yeon-dong, Donghong-dong, and Gosan) in Jeju during two different periods, such as PI (2001-2006) and PII (2007-2013), over a 13-year period. Overall, the long-term trend of $PM_{10}$ was very slightly downward during the whole study period, while the high $PM_{10}$ concentrations in PII were observed more frequently than those in PI. The concentration variations of $PM_{10}$ during the study period was clarified in correlation between $PM_{10}$ and meteorological variables, e.g. the low (high) $PM_{10}$ concentration with large (small) precipitation or high (low) radiation and in part high $PM_{10}$ concentrations (especially, Donghong-dong and Gosan) with strong wind speed and the westerly/northwesterly winds. This was likely to be caused by the transport effect (from the polluted regions of China) rather than the contribution of local emission sources. The $PM_{10}$ concentrations in "Asian dust" and "Haze" weather types were higher, whereas those in "Precipitation", "Fog", and "Thunder and Lighting" weather types were lower. The contribution of long-range transport to the observed $PM_{10}$ levels in the urban center (Ido-dong, Yeon-dong, and Donghong-dong), if estimated by comparison to the data of the background site (Gosan), was found to explain about 80% (on average) of its input.
1951-1980 평년기온 대비 1971-2000 평년기온 상승을 남한지역 14개 관측소 소재 시군의 1966년 대비 1990년의 인구증가 자연대수값에 회귀시켜 통계적으로 유의한 관계식을 얻었다. 이 관계식을 이용하여 도시화에 따른 승온효과를 제거할 경우, 순수한 지구 온난화 효과는 12월부터 4월 사이의 한후기에만 인정되며, 나머지 계절에는 나타나지 않았다. 남한지역의 한후기 일평균기온은 지구온난화에 의해 최대 0.6$^{\circ}C$까지 상승하였으며 일최저기온보다 일최고기온 상승폭이 컸다. 도시화에 따른 승온효과는 최대 0.3$^{\circ}C$에서 0.5$^{\circ}C$로 연 중(4월 제외) 고르게 나타났지만, 주로 일최저기온의 상승을 주도하였고 일최고기온 상승에는 거의 영향이 없었다.
여름을 제외한 다른 계절의 온난화 혹은 일 최저기온에 대한 온실효과와 도시열섬효과에 관한 연구가 활발히 수행되었던 것에 비하면 여름철의 기온상승, 특히 일 최고기온의 상승에 대한 연구는 미흡하다. 최근 25년간 전국 18개 지점에서 관측된 우리나라의 여름철(6-8월) 일 최고기온 변화를 조사하고 그 변화에 미친 일사량의 영향을 분석한 결과, 평년(1971-2000)에 비해 하루 평균 일사량은 $0.61MJ\;m^{-2}$ 증가하였으며 같은 기간 일 최고기온은 $0.1^{\circ}C$ 상승한 것으로 확인된다. 이 기간 중 일사량의 연차변이는 여름 최고기온 연차변이의 65%를 설명할 수 있었다. 일사량의 증가는 대기투과율의 증가에 기인하며 대기투과율의 증가는 에어로졸 농도 특히 아황산가스 농도 감소 때문인 것으로 판단된다. 1999년부터 2007년까지 여름철 아황산가스 농도가 계속 감소해왔는데 이와 같은 경향이 앞으로도 지속된다면 대기투과율 증가 및 이에 따른 일사량 증가와 증가된 일사량으로 인한 최고기온 상승을 예상할 수 있다.
High-quality and high-resolution meteorological information is essential to reduce damages due to disastrous weather phenomena such as flash flood, strong wind, and heat/cold waves. There are many meteorological observation stations operated by Korea Meteorological Administration (KMA) in Seoul Metropolitan Area (SMA). Nonetheless, they are still not enough to represent small-scale weather phenomena like convective storm cells due to its poor resolution, especially over urban areas with high-rise buildings and complex land use. In this study, feasibilities to use additional pre-existing networks (e.g., operated by local government and private company) are tested by investigating the effects of network density on the gridded horizontal distribution of two meteorological variables (temperature and precipitation). Two heat wave event days and two precipitation events are chosen, respectively. And the automatic weather station (AWS) networks operated by KMA, local-government, and SKTechX in Incheon area are used. It is found that as network density increases, correlation coefficients between the interpolated values with a horizontal resolution of 350 m and observed data also become large. The range of correlation coefficients with respect to the network density shows large in nighttime rather than in daytime for temperature. While, the range does not depend on the time of day, but on the precipitation type and horizontal distribution of convection cells. This study suggests that temperature and precipitation sensors should be added at points with large horizontal inhomogeneity of land use or topography to represent the horizontal features with a resolution higher than 350 m.
본 연구에서는 새롭게 개발된 식생의 BVOCs 배출계수를 기반으로 MEGANv2.1을 구동 후 BVOCs 배출량을 산출하여 질소산화물과의 결합을 통해 대류권 오존농도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 그에 대한 신뢰성을 검토하고자 한다. BVOCs 대상물질은 이소프렌(Isoprene)과 모노테르펜(Monoterpenes)으로 한정하였고, 모델링 도메인의 공간적 범위는 남한지역을 포함하는 한반도의 남부(위도 : 32.8N~39.3N, 경도 : 123.4E~130.9E)와, 시간은 2008년 5월 1일부터 6월 30일까지를 대상으로 하였다. 식생 BVOCs 배출 모델의 입력자료를 생성하기 위해 토지피복 자료는 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer)의 MCD12Q1 (Land Cover type 5, PFT)와 환경부의 중분류 토지피복도를 사용하였고, 엽면적지수 자료는 MODIS의 MCD15A2를 사용하였다. 또한, 인위적 활동에 의한 배출량을 산출하기 위해 사용된 모델은 SMOKE-Asia 1.20 버전(Woo et al., 2009)이며, 오존농도를 모의하기 위해 CAMx v6.0 모델을 사용하였다. 연구의 진행은 1) 기존에 우리나라에서 측정된 식생 배출 값들을 조사하여 새로운 식생 배출계수를 BVOCs 배출모델에 적용하고, 2) GIS S/W을 이용하여 식생 배출모델(MEGAN)에 사용되는 입력자료를 생성하고, 3) MEGANv2.1을 구동하여 식생 배출량을 산출하고, 4) 인위적 배출을 산출하는 모델(SMOKE-Asia)을 구동하여 나온 인위적 배출량과 식생 배출량을 결합하여 대기화학 수송 모델(CAMx)의 입력자료로 사용하고, 5) 대기화학 수송 모델에서 구동된 오존농도의 결과 값을 실제 측정 값과 비교하여 식생 배출량 결과의 적정성에 대해 검토하였다. CAMx 모델을 통해 5개의 시나리오(인위적+식생 VOCs 배출 시나리오 4개 : A, B, C, D / 인위적 VOCs 배출 시나리오 1개 : E)에 대해 오존 생성농도를 비교한 결과, 본 연구에서 새롭게 적용한 식생 배출계수와 MODIS PFT를 사용한 시나리오 C에서 오존농도가 가장 높게 모의되었고, 인위적 VOCs 배출만을 고려한 시나리오 E보다 지역별로는 최대 53ppb, 도메인 평균으로는 2ppb 정도 높게 오존농도를 모의하고 있었다. 배출계수와 토지피복지도의 변화로 인한 오존농도의 차이 중에서는 배출계수의 변화로 인한 오존농도의 변화가 더 큰 것으로 확인되었다. 오존농도에 대해 모델링한 결과를 6개 도시지역의 오존 측정망 값과 비교한 결과, 자연적 VOCs 배출량이 상대적으로 작은 대도시와 주변 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 값의 변화가 작게 나타났고, 자연적 VOCs 배출량이 높은 중소 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 변화가 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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