본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 여름철(5월~8월) 내 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수(Upwelling age, UA)를 산출하고 수온(Surface sea temperature, SST)과의 상관성을 분석하였다. 동해 연안 근처의 6개 기상청 자동기상관측장비 Automatic weather system, AWS)와 종관기상관측장비(Automated synoptic observing system, ASOS) 지점에서 관측된 바람자료를 이용하여 용승지수를 계산하였으며, 수온은 국립수산과학원에서 제공하는 연안정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템 (Real-time information system for aquaculture environment, RISA) 자료를 이용하였다. 정량적으로 UA의 값은 낮게 산출되었지만 냉수대 발생 시기에 UA가 상승하였으며 실제와 유사하게 모사해 내었다. UA-SST와의 상관분석에서 음(-)의 상관이 우세하게 나타났다. 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 UA-SST 상관 분석 결과, 6개 분석지점에서 -0.65~-0.89의 매우 높은 상관성을 보였으며 이는 UA가 강할수록 SST가 하강하여 강한 냉수대가 출현하였음을 증명하였다. 본 연구를 통해 동해연안역의 냉수대에 따른 용승발생 경향을 장기적으로 평가 할 수 있었으며, 용승의 크기와 강도에 따른 연안 양식어장의 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.

본 연구에서는 자동기상관측시스템(AWS)을 이용하여 기상요소의 관측 자료를 수집하고 실시간으로 그 자료를 제공하는 웹 페이지를 개발하였다. 이 시스템은 실시간으로 자료를 제공하면서 동시에 데이터베이스(DB)로 누적하여, 사용자의 요청에 따라 과거의 기상 자료를 파일로 제공하는 기능도 있다. 완성된 페이지를 이용하여 학교 현장에서 지구과학 교과의 기상분야 탐구학습에 성공적으로 활용하였다. 이 연구 결과, 기상 관측 자료를 실시간으로 제공함으로써 기상 분야 탐구학습의 현장감을 높일 수 있게 되었다. 또 누적된 과거 기상 자료를 이용함으로써 시간규모가 너무 길어서 실질적인 탐구학습이 어렵던 지구과학 교과의 제약을 일부 극복하게 되었다.

자동기상관측장비인 AWS(Automatic Weather System)는 교육기관 뿐만아니라 정부 산하 각 지방 도시에 많이 설치되어있다. 그러나 많은 AWS중 실시간으로 웹을 통해 제공되는 기상 정보는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 AWS에서 전송되어 오는 데이터를 실시간으로 자동 저장할 수 있도록 하여 실시간으로 디스플레이하고 자료 처리를 하여 교육적으로 활용하고자 하였다. 데이터의 실시간 디스플레이 및 자료 처리를 위해 몇 가지 가능성을 검토했으며 그 가능성을 통해 이를 실현하고자 일차적으로 KNU Weather now, V1.0를 개발하였다. 이 작업의 결과로 지금까지 AWS의 자료를 불러와 사용하기 위해 해오던 불편한 작업이 어느 정도 해소되었고 다시 이를 재가공해 외부에 서비스는 물론, 부가적으로 AWS 관측데이터를 필요로 하는 여러 작업에 이용할 수 있고 또한 데이터 처리 부분의 추가로 여러 통계자료를 가공해 낼 수 있게 되었다. 본 연구는 AWS의 교육적 활용에 중점을 두고 이루어졌으며 간편하고 실용적인 면에서 매우 유용하리라 생각된다.

확률강우량은 수공구조물 설계와 도시방재를 위한 기준 등으로 활용되고 있어, 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 특히 소방방재청에서는 확 률강우량으로 우리나라 시·군 단위로 지역방재성능목표를 설정하고 이에 대한 방재성능평가 및 방재성능목표 달성을 위한 개발계획 수립 시 활용 하고 있다. 본 연구에서는 현재 시·군 단위로 설정되어 있는 목표 강우량을 구(區) 단위로 산정하고자 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 강우자료를 활용하여 지점빈도해석 및 지수홍수법을 이용한 지역빈도해석을 통해 지속시간 1시간, 2시간, 3시간 목표강우량을 산정하였다. 이는 서울지역의 지자체별 방재성능 평가 및 방재관련 업무에 참고 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단되며, 향후 방재성능목표 설정에 크게 기여할 것으로 판단된다.

기상청에서 제공하는 강우자료는 현재 ASOS(종관기상관측장비)와 AWS(자동기상관측시스템) 등이 대표적으로 존재하고 다양한 분야에서 이를 활용한 연구·분석이 이루어지고 있다. 특정지점에서의 기상조건을 탐색하기 위한 방법으로는 지역의 기상조건을 대표할 수 있는 관측소의 값을 이용하거나 일련의 내삽(Interpolation)방법을 통해 공간적인 분석이 이루어 질 수 있다. 하지만 이러한 방법으로는 분석을 위해 자료를 개량하고 추측을 통해야 한다는 한계점이 존재한다. 공간에 기반을 둔 분석을 위해 이러한 한계점을 개선하기 위해서는 일정한 규모의 격자자료가 필요할 것이라 판단된다. 기상청에서는 동네예보를 지원하기 위해 RSA(실황분석자료, Real State Analysis)자료를 생산하고 있다. 이는 KLAPS(초단기 기상분석 및 예측시스템) 재분석자료, 합성레이더 강우량, AWS 관측자료를 합성시켜 생산한 자료로써 5km×5km의 공간해상도를 가진 격자자료이다. 본 연구에서는 ASOS와 AWS, RSA 자료에서 제공되는 강우량과 환경부에서 제공되는 대기측정자료를 이용하여 서로 다른 성격의 기상자료에서 제공되는 기상조건의 변화가 대기오염망에는 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석하고자 한다. 이를 통해 지점(Point)자료와 격자(Raster)자료간에 분명한 차이가 존재한다면 산사태 지점, 교통사고 지점 등과 같이 위치 중심의 공간분석에서 비교적 정밀한 결과를 도출하는데 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

최근 강우와 토지이용 특성의 변화로 도시지역의 재해위험은 크게 악화되고 있다. 이에 본 연구에서는 재해예경보 시스템의 정도 향상을 목적으로 서울 지역의 기상관측망을 평가하였다. 이를 위해 서울시 관내의 30개 AWS 관측소를 대상으로 강우자료를 수집한 후, 월별 및 호우발생 특성별로 구분하여 분석에 이용하였다. 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화하였으며, 강우의 공간상관함수를 유도하고, 대상 관측망의 영향범위를 산정하여 강우관측망의 공간적 특성을 평가하였다. 그 결과, 서울 지역 강우관측망의 적정 영향범위는 반경 7 km 정도이며, 최소설치기준은 더욱 엄격한 반경 5 km 정도가 적절함을 알 수 있었다. 아울러 서울 지역의 예경보 시스템 개선을 위해서는 기존 관측망의 자료 품질 확보와 더불어 외곽 산악지역의 부족지역에 관측망 신설방안이 병행되어야 함을 알 수 있었다.

강우자료는 수문분석에 있어 가장 중요한 기초자료로, 다양한 원인으로 인해 측정범위를 넘어서는 오차가 발생하거나 일정기간 데이터를 취득 못하는 결측기간이 발생하게 된다. 강우자료를 제공하는 자동기상관측시스템(AWS)은 관측지점이 계속 확충되고 있으며 비교적 관측소 밀도가 높을 뿐만 아니라, 분 단위로 강우자료가 측정되고 있어 수문분석의 활용도가 높다. 그러나 관측 자료의 품질 등에 대한 문제점이 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 AWS 강우 자료의 품질개선을 위하여 결측치 보완 방법 및 이상치 처리에 대한 적용성을 검토하였다. 결측치의 시공간적 특성을 고려하여 서울지점(108)의 강우자료를 대상으로 지속시간별, 결측률별 통계적 특성을 비교 검토하였다. 또한, ESD 이상치 처리를 실시하여 기존의 강우자료와의 비교분석을 통해 신뢰도를 검증하였다.

AWS 자료는 우리나라 전역의 강수특성을 정량적으로 파악하는데 효과적으로 활용될 수 있는 자료이다. 이러한 장점에도 불구하고 AWS 자료는 치수 분야 분석에 제한적으로 활용되고 있으며, 물수지 분석 등 이수 분야 분석에의 활용사례는 상대적으로 매우 부족하다. 본 연구에서는 공간적인 강수특성을 정량적으로 파악하기 위해 AWS 자료를 이용하였으며, 이를 바탕으로 물수지 분석을 수행하고 우리나라의 공간적 물 공급 안전도에 대한 평가를 수행하였다. 물수지 분석을 수행하는 과정에서 우리나라의 물 공급 네트워크를 고려하였으며, 2002년부터 2010년까지의 기간에 대해 연도별 물수지 분석을 수행하였다. 분석 결과, 분석 대상기간 중 물 공급 안전도가 가장 낮았던 것으로 나타난 연도는 2009년으로 평가되었으며, 전남 서해안과 낙동강 중‧상류에 물 부족 발생지역이 집중되어 있음을 알 수 있었다. 결과적으로 우리나라에서 물 공급 안전도가 상대적으로 취약한 지역은 도서 및 해안지역과 같이 가용 수자원이 근본적으로 부족한 지역에 집중되어 있음을 확인하였으며, 해당 지역에 대한 물 공급 대책 수립이 시급하다는 결론을 얻을 수 있었다. 또한 AWS 자료를 물수지 분석에 활용할 경우 도서 및 해안지역의 강수특성을 효과적으로 반영할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 AWS 관측강우정보를 이용하여 실시간 유량예측을 수행할 경우 적용가능한 예측선행시간 및 정확도를 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 남한강 상류유역을 대상유역으로 선정하였으며 2006∼2009 홍수기간에 대해 SURF 모형을 구축하였다. 관측유량 자료동화 수행 유무에 따른 모의유량은 관측유량을 잘 모의하며 유효성지수를 이용하여 자료동화 효과를 분석한 결과에서 충주댐 32.08%, 달천 51.53%, 횡성 39.70%, 여주 18.23%가 개선된 것으로 나타났다. 첨두유량 발생시간 이전 가상의 현재시점까지의 AWS 관측강우정보를 이용하여 유량예측 적용성을 평가한 결과 허용오차 20% 범위 내에서 첨두유량은 충주 11시간, 달천 2시간, 횡성 3시간, 여주 5시간, 유출용적은 충주 13시간, 달천 2시간, 횡성 4시간, 여주 9시간 이내에서 예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 유역의 지체효과로 인해 관측강우만을 이용하여 적정 예측시간에 대해서 실시간 첨두유량 예측이 가능할 것으로 판단된다.

The present study explores time and spatial thermal environment for Daegu, which is a city built on a basin area, according to varying land cover conditions of the earth's surface by analyzing data derived from meteorological observation and satellite images. The study has classified land use by utilizing MODIS satellite images and analyzed land surface temperature. Also, by using data acquired from automatic weather system, the study has evaluated the effects of atmospheric heating caused by city pavements by analyzing the sensible heat flux between the city's land surface and the atmosphere.The results are as follows. 1) Classification of land use in the Daegu area shows 46.64% of urban and built-up area, 1.39% of watersides, 35.19% of forest, 11.43% of crops, and 5.37% grasslands. 2) During the weekdays throughout the year, the land surface temperature was high for Dalseogu, Bukgu, and Seogu regions where industrial complexes could be found. Comparatively, lower temperature could be observed in the woodlands. 3) While the land surface temperature displayed the effects of pushing air upwards during the weekdays in urban areas, the reverse was true for forest regions. During the night, the temperature did not exert any significant influence on air movement.

이 연구에서는 10년간(1997-2006년)의 기상청 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 선박의 안전과 항만구조물 등의 안정성에 매우 중요한 부산 해안의 바람분포 특성을 분석하였다. 그리고 부산 해안의 바람분포 특성을 명확히 파악하기 위하여 해륙풍의 영향을 받지 않는 밀양의 바람분포 특성도 해석하여 비교하였다. 부산 해안의 평균풍속은 밀양보다 강하고, 부산 해안 중에서도 섬인 영도와 가덕도의 평균풍속은 일광, 해운대 및 대연의 그것보다 약 2.0배 강한 특성을 보인다. 상관분석에 의하여, 부산 해안의 월별 평균풍속은 서로 변화 경향이 매우 유사함을 확인하였다. 부산 해안의 월별 평균풍속의 최대값은 9월에 나타나는데, 이는 태풍의 영향과 밀접히 관련되어 있다. 최대 순간풍속도 섬인 영도와 가덕도에서 특히 강하고, 부산 해안의 최대순간풍속은 주로 8-9월에 그 최대값이 관측된다. 부산 해안의 풍향별 관측 횟수의 백분율을 살펴보면, 겨울은 남서풍-북북동풍이 우세하고 봄은 남서풍과 북동풍이 우세하다. 여름의 풍향 분포는 봄과 비슷하고, 가을의 풍향 분포는 겨울과 유사한 경향을 보인다.