• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.139-153
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• 2020

본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에 위치한 도시 대기측정소의 대기질 대표성을 평가하고, 측정 목적에 따른 측정소 위치 선정에 대한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 대상 지역을 은평구 도시대기측정소(air quality monitoring system, AQMS)로 선정하였고 두 가지배출 시나리오(대기오염물질이 배경에서 수송되는 경우, 도로에서 배출되는 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 대기 흐름은 대상 지역의 북동쪽과 남동쪽에 위치한 산악 지형의 영향을 크게 받고, 건물이 밀집한 지역에서는 2차 순환에 의한 복잡한 흐름이 나타났다. 대기오염물질이 배경에서 수송되는 경우에, 대기오염물질 분포는 지형(산)의 영향을 크게 받았다. 선오염(도로)에서 배출되는 경우에는 도로 위치와 건물 분포/높이 영향을 크게 받았다. 은평구 AQMS 위치에서 수치 모의된 농도는 지형보다 건물의 영향이 크게 나타났다. 배출 시나리오 결과를 이용하여 은평구 AQMS가 대상 지역의 대기질을 대표할 수 있는지에 대하여 평가하였다. 은평구 AQMS 위치에서 모의되는 농도는 두 시나리오의 층 평균 농도와 유사한 크기를 가지고 있어 측정 높이에서의 대기질을 대표할 수 있다고 판단된다. 대기오염물질은 시·공간적으로 비균질적이기 때문에 측정 목적에 따른 고도 별 측정망 위치 선정에 대한 가이드라인을 제시하였다. 측정망을 고농도가 나타나는 지역(hot spot)과 청정 지역(clean zone), 각 층의 평균 농도가 나타나는 지역(average zone), 건물/지형에 가로막혀 흐름의 유입과 유출이 활발하지 않는 안락처 지역(shelter zone), 외부에서 수송되는 배경 농도를 대표할 수 있는 지역(equi-background zone) 등 총 5가지로 분류하여 조사하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.85-92
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• 2008

본 연구는 KLAM_21을 활용한 바람형성기능 평가분석에 관한 연구로서 대구시를 사례대상지로 실제 도시공간상에서 지형조건과 토지이용에 따라 어떻게 바람이 유동하고 있는지를 살펴보았다. 먼저, 신천상류 가창골 일대의 계곡과 주변산지 경사면에서 형성된 찬공기는 신천상류를 따라 북쪽으로 유동되어 확장되고 있었으며, 시간이 경과함에 따라 찬공기의 양과 높이 그리고 유속 및 방향 등에 있어서도 점점 증가하는 추세를 보이고 있었다. 이는 이 지역의 공간적 특성이 찬공기가 생성되고 유동하는데 있어서 매우 양호한 조건을 가지고 있음을 알 수 있다. 한편, 앞산공원지역에서는 앞산공원일대를 가로지르는 고가도로와 바람의 유동을 방해하는 대규모의 아파트단지 밀집, 그리고 공원내의 건축물 등의 도시개발의 행위로 인하여 찬공기의 생성 및 유동이 크게 방해를 받고 있는 것으로 나타났으며, 찬공기의 양과 높이에 있어서도 미약하게 나타나고 있다. 결국, 바람길의 공간적 효과를 극대화시키기 위해서는 바람길생성의 기본 형태인 찬공기 형성 및 유동, 그리고 찬공기 축적 및 유지지역이 공간적으로 연계되어야 하며, 이러한 공간적 연계는 지역의 공간적 특성과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1643-1652
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• 2020

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1653-1667
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• 2020

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.679-692
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• 2020

본 연구에서는 CFD 모델을 WRF-Chem 모델과 결합(WRF-CFD 모델)하였고, 서울 영등포구에 소재한 건물 밀집 지역에서 흐름과 일산화탄소(carbon monoxide, CO) 분포 특성을 조사하였다. 이를 위하여, 자동기상관측소에서 측정한 풍속, 풍향과 도시대기측정소에서 측정한 CO 농도를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. AWS 510 지점에서는 남풍과 남서풍 계열 바람이 측정되었고, 야간 시간 보다는 주간 시간에 높은 풍속이 측정되었다. WRF-Chem 모델은 주로 동남동풍에서 서남서풍 계열의 바람을 수치 모의하였고, 측정 풍속을 과대 모의하였다. WRF-CFD 모델이 수치 모의한 풍향은 WRF-Chem 모델 풍향에 대한 의존도가 높았고, 측정 풍속을 상대적으로 잘 수치 모의하였다. 통계적 검증 지수에 대한 목표 값과 추천 범위를 고려하였을 때, WRF-CFD 모델이 WRF-Chem 모델에 비해 측정 풍속을 통계적으로 더 현실적으로 수치 모의하였다. WRF-Chem 모델은 측정 CO 농도를 크게 과소 모의하였고, WRF-CFD 모델은 CO 농도 예측을 개선하였다. 통계적 검증 결과를 종합한 결과, WRF-CFD 모델은 도시 지역에 복잡하게 분포한 건물과 이동 오염원을 고려함으로써 CO 농도 예측 성능을 개선하였다. 5월 22일 04시에는 AQMS가 위치한 지역에는 하강류가 존재하고, 상층으로부터 비교적 낮은 농도의 CO가 유입되면서 주변 지역에 비해 낮은 농도가 수치 모의되었다. 5월 22일 15시에는 AQMS 측정 지점에 약한 상승류가 형성되었고, 이에 따라 주변보다 다소 높은 CO 농도가 나타났다. WRF-CFD 모델은 상승류에 의해 도로의 이동 오염원으로부터 배출된 CO를 AQMS 측정 고도까지 수송하여, 결과적으로, 측정 CO 농도를 잘 재현한 것으로 판단된다. 5월 22일 18시 사례는 CO 배출량 증가, 상승류 발생 지역 증가, 풍속 증가로 인한 지면 근처의 난류운동에너지 생성 증가에 따른 난류 확산 증가 등으로 인해 전체적으로 높은 CO 농도가 수치 모의되었다. AQMS 지점에서는 하강류가 수치 모의되었지만, 풍상측에 형성된 고농도의 CO 밴드로 인해 WRF-CFD 모델은 측정 CO 농도를 과대 모의하였다.