• 한국농림기상학회지
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• 제18권1호
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• pp.55-63
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• 2016

경계층 내에서는 일중 시간대에 따라 기온감률의 변이가 크므로, 복잡지형의 기온분포 추정에 흔히 사용되는 표준기온감률보다 현실성 있는 매시 기온감률 추정 방법을 고안하였다. 이 방법에서는 기온 경시변동의 장기간 평균을 기준으로 하되, 표준등압면 1000-925hPa 층위의 기온감률을 이용하여 기온감률 표준곡선을 작성하고, 여기에 매시 운량에 따라 보정된 기온감률이 모의된다. 신뢰성 검증을 위해 대관령 지역에 적용하여 10개월 간 매시 기온감률을 추정하고 그 결과를 초음파 기온프로파일러로부터 얻은 지상 500-600m 층위 실측 기온감률과 비교한 결과, ME $-0.0001^{\circ}C/m$, RMSE $0.0024^{\circ}C/m$였다. 이 방법을 지상 1.5m에서 측정되는 산사면의 고도별 기온감률 추정에 적용할 수 있는지 확인하기 위해 복잡지형인 '하동2수위표' 표준유역의 313-401m 고도구간 매시 기온감률을 계산하였다. 해당 유역 산사면 여러 지점으로부터 실측기온을 얻어 기온감률을 구한 다음 추정값과 비교한 결과 대관령의 연직 프로파일에 비해 오차가 컸지만 하늘상태에 따른 일중 기온감률의 변동경향은 이 방법에 의해 모의할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권3호
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• pp.135-142
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• 2016

운량 기반 기온감률 추정모형을 이용하여 0600과 1500의 기온감률을 모의하고, 최저 및 최고기온 추정과정에 활용되었던 기존의 단일 기온감률($-6.5^{\circ}C/km$, $-9^{\circ}C/km$)에 비해 추정 기온감률이 0600, 1500 기온의 추정오차를 개선할 수 있는지 확인하였다. 경남 하동과 전남 구례, 광양 지역의 '하동 2 수위표' 집수역을 기온감률 추정기법의 실용성 평가 지역으로 선정하고, 이 집수역 내 기상관측지점 12곳의 0600, 1500 기온자료를 2015년 한 해에 대해 수집하였다. 또한 2015년의 기상청 하늘상태 초단기예보 5km 격자자료를 이용, 대상 집수역의 0600, 1500 운량(0~10) 공간평균값을 계산하여 기온감률을 추정하였다. 검증지점의 0600 기온 추정오차는 기존 기온감률을 적용한 경우 평균 ME $-0.39^{\circ}C$, RMSE $1.45^{\circ}C$ 였으나, 새로운 기온감률로 변경한 결과 ME $-0.19^{\circ}C$, RMSE $1.32^{\circ}C$로 개선되었으며, 맑은 날은 ME $-0.8^{\circ}C$에서 $-0.57^{\circ}C$로, RMSE는 $1.72^{\circ}C$에서 $1.42^{\circ}C$로 감소되었고 흐린 날은 ME $-0.17^{\circ}C$에서 $-0.06^{\circ}C$, RMSE $1.16^{\circ}C$에서 $1.01^{\circ}C$로 줄어들었다. 또한 1500 기온에서 기존의 단일 기온감률과 추정 기온감률의 적용결과를 비교하면 맑은 날은 기온 추정오차에 거의 차이가 없었지만, 흐린 날은 기존 ME $-0.69^{\circ}C$, RMSE $1.54^{\circ}C$에서 ME $-0.51^{\circ}C$, RMSE $1.19^{\circ}C$로 개선되었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.250-252
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• 2006

The land surface temperature (LST) can be defined as a weighted average temperature of components which constitute a pixel. The coefficients of split-window algorithm for MTSAT-1R were obtained by means of a statistical regression analysis from radiative transfer simulations using MODTRAN 4.0 for a wide range of atmospheric, satellite viewing angle (SVA) and lapse rate conditions. 6 types of atmospheric profile data imbedded in the MODTRAN 4 are used for the radiative transfer simulations. The RMSE is clearly larger on warm and humid profiles than cold and dry profiles, especially when the satellite viewing angle and lapse rate are large. The derivation of LST equations according to the atmospheric profiles clearly decreased the RMSE without regard to the SVA and lapse rate. The bias and RMSE are decreased as the more controls factors included. This preliminary result indicates that the characteristics of atmosphere, SVA and lapse rate should be included in the LST equation.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.385-388
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• 2006

The land surface temperature (LST) can be defined as a weighted average temperature of components which constitute a pixel. The coefficients of split-window algorithm for MTSAT-1R were obtained by means of a statistical regression analysis from radiative transfer simulations using MODTRAN 4.0 for a wide range of atmospheric, satellite viewing angle (SVA) and lapse rate conditions. 6 types of atmospheric profile data imbedded in the MODTRAN 4 are used for the radiative transfer simulations. The RMSE is clearly larger on warm and humid profiles than cold and dry profiles, especially when the satellite viewing angle and lapse rate are large. The derivation of LST equations according to the atmospheric profiles clearly decreased the RMSE without regard to the SVA and lapse rate. The bias and RMSE are decreased as the more controls factors included. This preliminary result indicates that the characteristics of atmosphere, SVA and lapse rate should be included in the LST equation.

• 국제초고층학회논문집
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• 제8권2호
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• pp.101-106
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• 2019

Assessing the energy performance of supertall buildings often does not consider variations in energy consumption due to the change of environmental conditions such as temperature, pressure, and wind speed associated with differing elevations. Some modelers account for these changing conditions by using a conventional temperature lapse rate, but not many studies confirm to the appropriateness of applying it to tall buildings. This paper presents and discusses simulated annual energy consumption results from a 600 m tall skyscraper floor plate located in Dubai, UAE, assessed using ground level weather data, a conventional temperature lapse rate of $6.5^{\circ}C/km$, and more accurate simulated 600 m weather data. A typical office floorplate, with ASHRAE 90.1-2010 standards and systems applied, was evaluated using the EnergyPlus engine through the OpenStudio graphical user interface. The results presented in this paper indicate that by using ground level weather data, energy consumption at the top of the building can be overestimated by upwards of 4%. Furthermore, by only using a lapse rate, heating energy is overestimated by up to 96% due to local weather phenomenon such as temperature inversion, which can only be conveyed using simulated weather data. In addition, sizing and energy consumption of fans, which are dependent both on wind and atmospheric pressure, are not accurately captured using a temperature lapse rate. These results show that that it is important, with the ever increasing construction of supertall buildings, to be able to account for variations in climatic conditions along the height of the building. Adequately modeling these conditions using simulated weather data will help designers and engineers correctly size mechanical systems, potentially decreasing overall building energy consumption, and ensuring that these systems are able to provide the necessary indoor conditions to maintain occupant comfort levels.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.507-515
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• 2009

Land surface temperature (LST) is a key environmental variable in a wide range of applications, such as weather, climate, hydrology, and ecology. However, LST is one of the most difficult surface variables to observe regularly due to the strong spatio-temporal variations. So, we have developed the LST retrieval algorithm from COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle (SZA), spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. However, the LST retrieval algorithm has a tendency to overestimate and underestimate the LST for surface inversion and superadiabatic conditions, respectively. To minimize the overestimation and underestimation of LST, we also developed day/night LST algorithms separately based on the surface lapse rate (local time) and recalculated the final LST by using the weighted sum of day/night LST. The analysis results showed that the quality of weighted LST of day/night algorithms is greatly improved compared to that of LST estimated by original algorithm regardless of the surface lapse rate, spectral emissivity difference (${\Delta}{\varepsilon}$) SZA, and atmospheric conditions. In general, the improvements are greatest when the surface lapse rate and ${\Delta}{\varepsilon}$ are negatively large (strong inversion conditions and less vegetated surface).

• 한국기후변화학회지
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• 제5권4호
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• pp.323-329
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• 2014

Since the terrain of Korea is complex, micro- as well as meso-climate variability is extreme by locations in Korea. In particular, air temperature of agricultural fields is influenced by topographic features of the surroundings making accurate interpolation of regional meteorological data from point-measured data. This study was carried out to compare spatial interpolation methods to estimate air temperature in agricultural fields surrounded by rugged terrains in South Korea. Four spatial interpolation methods including Inverse Distance Weighting (IDW), Spline, Ordinary Kriging (with the temperature lapse rate) and Cokriging were tested to estimate monthly air temperature of unobserved stations. Monthly measured data sets (minimum and maximum air temperature) from 588 automatic weather system(AWS) locations in South Korea were used to generate the gridded air temperature surface. As the result, temperature lapse rate improved accuracy of all of interpolation methods, especially, spline showed the lowest RMSE of spatial interpolation methods in both maximum and minimum air temperature estimation.

• 한국농림기상학회지
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• 제5권1호
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• pp.43-47
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• 2003

2001년 9월부터 2002년 6월까지 소규모 집수역 내 고도가 다른 3개 지점(해발 49, 104, 253m)에서 30분 간격으로 기온을 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 평균기온은 100m 당 0.2$^{\circ}C$씩 하강하였으며, 이 감율양상은 낮 시간대 지형에 의한 일사 수광량 변이에 의해 증폭되었다. 그러나 감율양상은 일몰시점부터 고도가 높을수록 기온이 더 높아지는 역전양상으로 전환되어 다음 날 일출시점까지 지속되었다. 이에 따라 계곡기저의 일 최저기온이 253m 지점에 비해 더 낮은 날이 연중 67%를 차지하였고 연평균 기온편차는 1.4$^{\circ}C$ 이었다. 맑은 날의 최저기온 역전강도는 겨울보다 봄가을에 더 커지며 대상지역에서 관측된 최대값은 6$^{\circ}C$ 이었다. 흐리고 비온 날의 최저기온은 감율양상이 지속되었으며 봄가을보다 겨울철의 기온감율이 더 컸다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권2호
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• pp.96-104
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• 2001

작물모형 등 생태계 관리용 의사지원수단의 적용공간이 점 단위에서 지역규모로 확대되는 추세에 따라 이들 모형의 구동변수로 가장 널리 이용되는 일 최고 및 최저기온 공간변이의 정확한 추정이 요구된다. 특히 고도변이가 심하고 지형이 복잡한 우리나라의 경우 국지기온의 결정인자가 다양하여 단순한 기존의 공간내삽기법을 개선할 필요성이 더욱 절실하다. 본 연구에서는 해발고도에 따른 일별 기온 변화양상을 분석하여 계절별 기온감율을 결정하고 이를 이용한 기온 공간내삽방법에 의해 일 최고 및 최저기온을 추정하여 그 추정오차를 기존 방법과 비교하였다. 먼저 기상청 63개 표준관측소에서 수집된 1999년 한 해 동안의 일 최고, 최저기온 값을 이들 관측지점의 위도, 경도, 해안 거리 및 표고에 회귀시켜 최적모형을 작성하고, 이 모형의 표고 편회귀계수를 기온감율로 간주하였다. 이 기온감율의 계절변동을 주기함수화 하여 거리가중에 의한 내삽과정에 표고편차의 영향을 추가하였다. 기상청 자동기상관측소 267개 지점에 이 방법을 적용하여 2000년 1월, 5월, 8월의 임의 날짜 최고 및 최저기온을 추정하고 이를 기존의 방법에 의해 추정된 결과와 비교한 결과, 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근 오차평균 측면에서 연중 지속적인 개선효과를 보였다. 이 방법은 적용이 간편하고 추정간의 신뢰도가 높아 기존의 거리가중법이나 연평균 기온감율 적용법을 대신하여 하루 단위의 시간규모와 1km 이상 수 km 단위의 공간규모에서 실용적인 기온변이 추정법으로 사용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.653-662
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• 2011

Land surface temperature (LST) is a one of the key variables of land surface which can be estimated from geostationary meteorological satellite. In this study, we have developed the three sets of LST retrieval algorithm from MTSAT-2 data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle, spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. The three LST algorithms are daytime, nighttime and total LST algorithms. The weighting method based on the solar zenith angle is developed for the consistent retrieval of LST at the early morning and evening time. The spectral emissivity of two thermal infrared channels is estimated by using vegetation coverage method with land cover map and 15-day normalized vegetation index data. In general, the three LST algorithms well estimated the LST without regard to the satellite zenith angle, water vapour amount, and surface lapse rate. However, the daytime LST algorithm shows a large bias especially for the warm LST (> 300 K) at day time conditions. The night LST algorithm shows a relatively large error for the LST (260 ~ 280K) at the night time conditions. The sensitivity analysis showed that the performance of weighting method is clearly improved regardless of the impacting conditions although the improvements of the weighted LST compared to the total LST are quite different according to the atmospheric and surface lapse rate conditions. The validation results of daytime (nighttime) LST with MODIS LST showed that the correlation coefficients, bias and RMSE are about 0.62~0.93 (0.44~0.83), -1.47~1.53 (-1.80~0.17), and 2.25~4.77 (2.15~4.27), respectively. However, the performance of daytime/nighttime LST algorithms is slightly degraded compared to that of the total LST algorithm.