본 연구에서는 기후변화에 따른 금강유역의 미래 유출량을 산정해 댐별 용수공급 변화량을 산정하였다. GCM은 최근 국립기상연구소가 도입한 영국기후변화 예측모델인 HadGEM2-AO를 사용하였고 새로운 온실가스 시나리오인 RCP시나리오를 금강유역내 기상관측소로 추출하였다. ArcSWAT모형을 이용해 1988년부터 2011년까지의 과거 유출모의를 수행하였으며 금강권역 내 대표 지점인 용담댐 및 대청댐 지점의 유입량과 최종 방류부의 유출량 분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 각각 92.25%, 95.40%로 일치하는 것으로 나타나 모형의 적용성을 확인하였다. 또한 새로운 온실가스 시나리오하에서의 미래 유출량을 분석한 결과 RCP4.5 시나리오 하에서 평균 47.76%, RCP8.5 시나리오 하에서 평균 36.52%가량 유출증가가 일어날 것으로 예측되었으며 특히 가을철과 겨울철에 증가율이 높았다. 유출변화에 따른 용수공급 변화를 전망하기 위하여 KModSim으로 물수지 모형을 구축하여 추가 취수량 변화를 분석하였다. 이수안전도 95%유지조건 하에서 취수가능량을 분석한 결과, RCP4.5 시나리오 하에서 용담댐과 대청댐 각각 $9.41m^3/s$, $24.82m^3/s$가 더 취수가능하며 RCP8.5 시나리오 하에서는 $6.48m^3/s$, $21.08m^3/s$가 더 취수 가능한 것으로 전망되었다.
본 연구에서는 미계측 유역인 저수지 상류 유역의 유출을 모의하기 위하여 Tank 모형의 구성성분을 개선하고 매개변수를 지역화하였으며, 모형의 적용성을 평가하였다. 저수지 상류 유역의 유출특성을 고려하여 3단 Tank 모형을 선정하였다. 유역 물수지를 고려하여 세 번째 Tank의 지하배수과정을 제외하였으며, 증발산성분은 국내의 기상관측 상황을 반영하여 개선하였다. 모형의 민감도 분석결과는 매개변수${\alpha}$의 변화에 따라 모형이 합리적으로 반응한다는 것을 제시하였다. 유역의 유역특성인자와 토지이용상태를 변수로 사용하여 모형의 매개변수 지역화식을 결정하였다. 3개 유역의 유출 모의와 1개 저수지의 저수위 모의에 대하여 모형 성능을 검증하였으며, 실측치와 모의치가 유사한 경향을 나타냈다. 24개 저수지 유입량 모의에 모형을 적용한 결과, 대상 저수지 상류 유역의 평균 증발산율은 42.8%, 평균 유출률은 56.6%이었다. 결론적으로 매개변수가 지역화된 Tank 모형은 저수지 상류 유역의 유출 모의에 적용이 가능하며, 모의된 유입량 자료는 저수지 계획, 설계, 운영에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
태풍해일의 변동양상과 특성을 파악하기 위하여, 한국 남해안의 7개 검조소의 조석관측자료와 기상자료를 사용하여 태풍 Thelma 통과기간 중 각 항에서의 추산조위와 해일을 추정하여, 시간영역별 기상 및 해면변동에 관한 EOF분석을 하고 태풍해일, 기압, 바람응력의 spectrum분석을 실시하였다. 반폐쇄성 만(여수)인 경우 바람응력이 기압보다 해일발생에 큰 영향을 미치며, 개방된 항만(제주)은 기압이 해일에 큰 역할을 하는 것으로 나타났다. 해일의 값은 13.1~91.7cm 범위로서 여수에서 최고치를 보였다. 태풍 Thelma 통과시 EOF 제 1 모드는 전체 해일변동의 63%를 차지하였고, 제 1 모드에 수반된 해일의 시간변동은 18 시간 동안 쌍봉의 peak를 가진 변동을 보였다. 제 1 모드에 대한 남해안 7개 지점에서의 해일의 공간적 변동은 여수를 중심으로 동시에 해면이 상승하였다. 남해안 4개항(부산, 충무, 여수, 제주)의 해일, 기압 및 바람응력 spectrum의 peak 에너지는 0.008-0.076cph(약 3-10시간)의 저주파수대에 밀집되어 있고, 해일의 경우 여수와 제주에서 에너지 밀도가 크게 나타났다. 기압의 에너지 변동은 탁월하지 않았으며, 바람응력은 부산, 여수, 제주에서 에너지 밀도가 잘 나타났다. 또한, 세 변동성분의 자기상관은 해일의 경우 주기적 변동을 나타내었고, 기압과 바람응력은 모두 불규칙적인 상관을 보였다.
본 연구는 NASA/GSFC에서 제공하는 MODIS 구름 산출물 자료를 활용하여 국지적 현상으로 나타난 영동지역의 14개 대설 사례를 분석하였다. MODIS에 의해 특정시간에 관측된 영동지역의 구름은 운정 온도(CTT), 광학 두께(COT), 유효 입자 반경$(r_e)$, 입자상(CP)과 같이 구름 내 속성의 특징에 따라 A, B, C 형으로 분류하였다. 각각의 구름 형태에 대한 강수량과 구름의 속성 사이의 연관성 분석에서 COT는 A와 B형에서 상당히 높은 통계적으로 유의한 관계성을 보였으며, CTT는 A형에서만 높은 상관성을 보였다. 그렇지만, C형에서는 통계적으로 유의한 관계성이 구름의 특성물에 대해 나타나지 않았다. A형 구름은 작은 크기의 물방울과 함께 주로 낮은 층운형 구름으로 구성되어 있으며, 동해에서 종관적으로 유도된 하층 한기 이류 하에서 발생할 수 있다. B형 구름은 발달하는 적운형 구름과 관련되어 있으며, 이러한 구름은 동해상에서 발달하는 저기압 중심과 밀접하게 관련되어 있다. 그렇지만, C형 구름은 다층 구름들로써 영동대설과 직접적으로 관련된 하층 구름을 상층구름이 덮고 있어 위성 관측이 어렵다. 따라서 MODIS 구름 산출물은 영동대설의 경우에 다층 구름을 제외하고 위성 자료로부터 강수량 추정과 대설 기작을 이해하는데 도움이 될 수 있다고 결론지을 수 있다.
Terra/Aqua MODIS의 적외관측 자료를 이용하여 동아시아 지역에서 물리적 방법과 split-window 방법으로 총가강수량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 물리적 방법에서는 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생산하는 RDAPS 자료를 알고리즘의 초기 추정치로 사용하였다. 이 과정에서 복사전달계산을 위해 빠르고 정확도가 높은 RTTOV-7 모델을 이용하였다. Split-window를 이용한 총가강수량 산출에서는 동아시아 지역의 라디오존데 관측자료를 훈련자료로 사용하여 밝기온도를 계산하였고, 이로부터 관측된 밝기온도로부터 총가강수량을 산출할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 위의 두 알고리즘을 2004년 8월과 12월의 MODIS 적외 자료에 적용하여 산출한 결과를 해양에서는 DMSP SSM/I 결과와 육지에서는 라디오존데 관측 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 총가강수량의 정확성에 영향을 미치는 요인과 산출과정에 중요한 물리과정을 분석하였다. 비교결과 RDAPS, MODIS, split-window 방법에 비해 물리적 방법을 이용한 총가강수량의 산출 정확성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 물리적 방법은 초기 추정치에 따라 산출결과가 상이하게 나타나는 단점을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 따라서 TIGR 자료와 같은 기후 평균값을 초기치로 적용함에 있어 주의가 요구된다. 이러한 원인으로 지표 부근의 수증기에 대한 정보 부족 등을 들 수 있다. 이러한 단점에도 불구하고 지표와 지형의 변화가 큰 한반도를 포함한 동아시아 지역에서는 물리적 방법에 의한 총가강수량 산출의 효율성이 큰 것으로 사료된다.
기상청에서는 1990년부터 Smith등(1984,1986)이 개발한 ITPP-VI(International TOVS Program Package)를 사용하여 직접 물리 해법을 이용한 연직온도분포 및 총오존량을 산출하여 예보현업에 이용하고 있다. 그러나 현재의 초기입력자료로 사용되는 기후값은 너무 오래되었고, 국지효과나 한반도 부근의 특성이 제외되었으므로 도출된 전오존량의 분포를 직접 사용하기에는 그 정확성이나 신빙성이 희박하다. 따라서 ITPP-VI로부터 오존량 산출자료의 질적 개선을 위해 초기 입력자료중 지표값을 기후자료 대신에 GPV(Gridded Point Values) 자료를 입력하여 오존량 도출을 수행하였다. GPV자료의 입력을 통한 TOVS 오존량 자료(TOVS-GPV)가 정량적으로 어느 정도 개선되었는 지 알아보기 위하여 두경우의 총오존분포도를 비교하였다. GPV 지표자료의 입력으로 도출한 총 오존량은 기후값으로 도출한 총오존량(TOVS-CLIMA)에 비해 한반도 부근에서의 오존량 변화를 더 자세하게 표현하였다. 정량적으로 질적 개선을 알아보기 위해 1994년 2월 한달동안 지상 관측 자료로써 연세대학교의 오존분광기(Dobsometer)로 관측한 오존량(Uy), TOVS-GPV(Ug), TOVS- CLIMAT(Uc), 그리고 TOMS(Total Ozone Monitoring System) 관측값(Um)을 이용하여 나타낸 결과, 월변화의 경향은 연세대학교 총오존량값의 변화에 대해 TOVS-GPV(Ug), TOVS-CLIMAT (Uc)와 TOMS(Um) 값들의 변화는 크지만, 새로운 TOVS-GPV 오존량은 TOVS-CLIMAT 오존 량에 비해 TOMS 오존량과 연세대학교 관측치와 유사한 경향을 보였다.
강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.
본 연구에서는 기후변화와 대기환경 사이의 통합적 상호작용 연구를 위하여 전 지구규모 기후모델(CCSM3) 결과를 지역 규모 기후모델(MM5)의 초기 및 경계 조건으로 사용할 수 있도록 역학적 상세화(Downscaling) 기법을 개발하였다. 개발된 상세화 기법에서는 위 경도 좌표계로 이루어진 CCSM3 결과를 Lambert-Conformal Arakawa-B 격자 체계로, CCSM3의 hybrid-vertical coordinate를 MM5의 sigma coordinate로 대체하는 과정과 CCSM3 모델 수행 결과와 모델 수행에 필요한 변수들 간의 일치화 과정이 포함된다. 전 지구 규모 모델 결과들이 지역 규모 모델의 입력값으로 역학적 규모 축소되는 과정을 검증하기 위해 공간 분포 및 통계분석을 수행한 결과, 여름철과 겨울철의 기온 및 강수량 패턴이 동아시아 영역 및 한반도 지역에 대해 기존 관측을 이용한 결과와 매우 유사한 패턴을 보였으며, 통계 분석 결과 모델 예측지수가 기온의 경우 0.9 이상의 좋은 값이 나타났으며, 상관성 역시 0.9 수준의 결과를 보여 인터페이스 구축이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있다.
기상청 소속 60개 지점에서 관측한 1973년부터 2010년까지의 순별 평균기온을 조사기간의 평균값과 비교하는 평균편차법으로 이상고온과 이상저온의 출현횟수를 조사하고, 시 공간별로 분석하였다. 과거 38년간 이상기온의 출현횟수는 연 평균 1.8회(이상고온 0.65회, 이상저온 1.15회)로 조사되었다. 연도별로는 1998년에 이상고온의 출현횟수가 2.47회로 가장 많았고, 이상저온의 출현횟수는 1980년에 5.07회로 가장 많았다. 연대별 이상고온의 연간 출현횟수는 1980년대(1981~1990년)의 0.2회에서 2000년대(2001~2010년)의 1.0회로 5배 이상 크게 증가한 반면에, 이상저온의 연간 출현횟수는 1970년대(1973~1980년)의 2.06회에서 2000년대의 0.63회로 크게 감소하는 경향을 나타내서, 최근 우리나라에서의 온난화 현상을 나타내고 있었다. 농업기후지대로 구분하여 분석하면, 과거 38년간 이상고온의 출현횟수가 가장 많았던 농업기후지대는 태백고냉지대(대관령, 평창 등)로서 연평균 0.76회이었고, 동해안 북부지대(강릉, 속초 등)는 0.74회로 다음으로 많았다. 반면에, 이상고온의 출현횟수가 가장 적었던 농업기후지대는 동해안 남부지대(포항, 울산 등)로 0.45회였다. 과거 38년간 이상저온의 출현횟수가 가장 많았던 농업기후지대는 소백서부 내륙지대(청주, 대전 등)로 연평균 1.43회이었고, 이상저온의 출현횟수가 가장 적었던 농업기후지대는 동해안 중부지대(울진, 영덕 등)로 연 평균 0.64회이었다.
최근 지구온난화로 인한 기상이변, 도시화로 인한 도심의 열섬현상 등으로 도시 온도변화 및 지표면 온도 변화에 대한 관심이 증대되고 있다. 우리나라에서는 1904년부터 현재까지 기온, 강수량 등 기상 데이터를 수집하고 있다. 최근에는 종관기상관측장비(ASOS; Automated Surface Observing System) 96개소, 방재기상관측장비(AWS) 494개소의 지상기상관측망을 운영하고 있다. 그러나 지상관측망의 경우 각 설치 지점에 대한 점 데이터를 제공하고 있으므로, 측정 지점을 제외한 곳의 지상기상 데이터는 보간법을 통해 예측하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 지상의 지표면 온도 측정의 해상도를 향상시키기 위해 위성영상을 이용한 지표면 온도를 산출하고, 그 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 서울특별시를 대상으로 Landsat 8 OLI TIRS의 위성영상을 계절별로 획득하고, 열적외 밴드에 NASA식을 적용하여 지표면 온도로 변환하였다. 지상의 측정 자료는 AWS를 통해 측정한 기온 데이터를 활용하였다. AWS 기온 데이터는 관측소 기반의 점 데이터이므로, Landsat 영상과의 비교를 위해 크리깅 보간법으로 보간을 수행하였다. 위성영상기반의 지표면 온도와 AWS 기온 데이터를 비교한 결과 계절에 따른 온도차는 RMSE값을 바탕으로 가을, 겨울, 여름, 봄의 순서로 Landsat 위성영상의 적용 가능성을 판단할 수 있었으며, 위성영상의 시기별 평균온도와 AWS 온도 사이에는 최대 평균 $2.11^{\circ}C$이내, 최대 RMSE ${\pm}3.84^{\circ}C$인 것을 감안하면 정확도 향상을 위해 NASA식에 보정값이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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