동해 연안지역의 고해상도 파랑예측을 위하여 통계적 규모축소화 방안을 적용하여 고해상도 동해 연안 파랑예측시스템을 구축하였다. 예측시스템을 구축하기 위하여 기상청 현업에서 예측된 동해 및 남해 연안파랑예측모델과 전구 파랑예측모델의 예측결과를 이용하였다. 3일까지는 연안파랑예측모델들의 결과를 그대로 활용하였고 3일 이후 7일까지는 전구파랑예측모델의 예측결과를 통계적 규모축소화 방안(역거리 가중 내삽방법과 조건부합성방법)을 적용하여 예측하였다. 예측된 고해상도 연안예측시스템을 이용하여 예측된 파고의 2차원 공간분포는 연안예측모델의 초기장(분석장)과 자기상관관계를 이용하여 검증하였고 부이 등 해양관측소 자료를 이용하여 파고 및 풍속 예측을 검증되었다. 수치모델의 예측성능과 유사하게 초기시간에는 예측성능이 높게 나타났으나 시간이 지남에 따라 예측성능이 점진적으로 감소되었다. 전체 기간의 파고 예측결과를 파고 관측자료를 이용하여 검증하였을 때 역거리 가중 내삽과 조건부합성방법 적용에 따른 상관계수와 평균 제곱근 오차는 0.46과 0.34 m에서 0.6과 0.28 m로 개선되었다.

전세계적으로 일사계 비교관측 기술은 급격히 발전하고 있지만 국내의 경우 일사 비교관측 표준지침을 준비하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 기상 및 지리적 환경을 고려하여 전천일사계의 비교관측 절차를 정립하였다. 2017년 아시아 지역 복사센터에서는 국가표준 일사계들의 비교관측을 통해 일사계 보정이 이루어졌다. 이때 검교정된 기상청 기준기를 이용하여 기상청의 부기준기들과 강릉원주대의 전천일사계의 비교관측 및 검교정이 수행되었다. 비교 관측 및 검교정은 2018년 10월 24일부터 10월 25일(2일)까지 수행되었으며 비교관측자료를 분석하여 오차분석 및 검교정을 수행하였다. 보정전 비교관측에 따르면, 전천일사계 부기준기들(B-J)은 기상청 전천일사계 기준기(A)를 기준으로 ±12.0Wm−2 이하의 편차가 나타났고 B와 I 전천일사계는 ±4.0Wm−2 미만의 작은 편차를 보였다. 태양 복사량이 450 Wm−2 이상인 자료들을 이용하여 감도정수의 보정값을 계산하였다. B와 I 일사계(오차 ±0.5Wm−2 이하)를 제외한 일사 계들(오차 ±5Wm−2 이상)은 0.08-0.16 μV (Wm−2)−1 감도정수 변경이 적용되었다. C 일사계는 감도정수의 변화가 가장 컸으며 감도정수는 −0.16 μV (Wm−2)−1으로 보정하였다. 비교관측에 참가한 9종의 기준기 및 부기준기들의 최종 관측오차는 0.06Wm−2 (0.08%) 이하였으며 허용범위인 ±1.00% (±4.50Wm−2 )로 검교정되었다.

기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25 km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.

2015년부터 최근까지 차세대도시농림융합기상사업단에서는 수도권에 위치한 도시기상 관측소에서 관측된 기상 자료(14소), 운고계(2소) 그리고 마이크로웨이브 라디오미터(MWR, 7소) 자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였다. 수 도권지역에 위치한 운고계에서 관측된 후방산란계수와 MWR에서 추정된 액상물량을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다. 각각의 원격탐사장비에서 산출된 운량을 태양복사모델에 입력하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하였다. 추정된 태양에너지를 관측과 비교한 결과, 중랑과 광화문지점에서는 과소추정이 나타났다. 선형회귀분석한 결과 0.8이하의 기울기를 나타냈고 −20W/m 2의 음의 편차와 120 W/m 2의 평방근오차(RMSE)가 나타났다. 그리고 MWR을 이용하여 추정된 태양에너지의 정확도(평균 결정계수(R 2 )=0.8)와 오차율(평균 RMSE=110 W/m 2 )이 향상되었다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 50W/m 2 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월의 RMSE가 50W/m 2 이상 크게 계산되었다. 결과적으로 일누적 태양에너지는 광화문지점에서 가장 높은 상관성이 나타났고(R 2 =0.80, RMSE=2.87 MJ/Day), 구로지점에서 상관성이 가장 낮았다(R 2 =0.63, RMSE=4.77 MJ/Day).

차세대도시농림융합기상사업단의 에너지수지타워 관측자료를 이용하여 수도권 기상과 복사특성에 대하여 분석하 였다. 서울 수도권에 위치한 총 14개 에너지수지타워의 기온, 풍속, 상대습도, 지표면 온도, 강수량, 단파 및 장파 복사 량과 복사관측자료를 이용하여 산출한 알베도와 방출률을 분석하였다. 월별 자료에 따르면, 도시에 위치한 중랑지점에 서 알베도는 낮고 방출률은 높은 특성을 나타냈고 교외지역인 부천지점에서는 반대의 특성이 나타났다. 자연적인 지표 상태에서는 태양복사에너지를 효과적으로 반사하여 대부분 중랑지점보다 알베도가 높게 나타났다. 연 평균 기온이 비교 적 높게 나타난 지점들은 서울 도심에 위치하고 있었으며, 알베도가 대체적으로 낮게 분포되었다. 가좌지점과 뚝섬지점은 관측 기온이 높았지만, 관측소 주변 유리벽 건물 및 한강으로 둘러싸인 환경으로 알베도가 비교적 높게 나타났다. 교외지역에 위치하고, 기온이 낮았던 지점들은 대체로 낮은 방출률을 나타냈다. 그 중 부천지점에서는 다소 높은 방출 률이 나타났는데, 이는 관측지점 주변이 논과 밭으로 구성되어 있어 교외지역의 관측지점보다 지표면 온도가 상대적으 로 낮게 관측되었기 때문이다. 결과적으로 도심지일수록 알베도는 감소하고, 방출률은 증가하는 경향을 확인할 수 있다. 또한, 서울 지역의 순 복사량이 100Wm−2 이하로 나타나 에너지가 대기 중에 흡수된 것으로 볼 수 있다.

이 연구에서는 지표 관측 자료와 위성 자료 그리고 GWNU 단층 복사 모델을 이용하여 맑은 상태의 전천 일사 량을 계산하였으며, 전운량에 따라 관측 및 모델의 일사량 값을 비교 분석하였다. 연구 자료는 2012년 강릉원주대학교 복사 관측소의 전천 일사량, 기온, 기압, 습도, 에어로졸 등의 관측 자료와 OMI 센서의 오존전량 자료 그리고 구름의 유무 및 전운량을 판단하기 위하여 자동 전운량 장비인 Skyview 자료를 이용하였다. 전운량이 0 할인 맑은 날의 경우 관측 값과 모델 값이 0.98로 높은 상관계수를 나타내었으나 RMSE가 36.62Wm−2로 비교적 높게 나타났다. 이는 Skyview 장비가 얇은 구름이나 박무 및 연무 등의 기상상태를 판단하지 못하였기 때문이다. 흐린 날의 경우 구름의 영 향을 보정하기 위해 전운량과 두 값의 차에 대한 비율을 이용한 회귀식을 복사 모델에 적용하였으며, 장비의 오탐지를 제외한 경우 상관계수가 0.92로 높은 상관성을 보였으나 RMSE가 99.50 Wm−2으로 높은 값을 보였다. 더 정확한 분석 을 위해서는 직달 성분의 차폐 유무 및 구름 광학 두께를 포함한 다양한 구름 요소의 추가적인 분석이 요구된다. 이 연구결과는 분 또는 시간에 따른 일사량을 산출하여 일사량이 관측되지 않는 지역에서 유용하게 사용될 수 있다.

본 연구는 일조시간과 강수량 자료를 이용하여 다중회귀 방법을 통해 일사량을 추정하였다. 연구에 사용된 자료 들은 강릉지역에 위치한 강원지방기상청(105 관측소, 1980-2007)과 신강원지방기상청(104 관측소, 2009-2014) 그리고 강릉원주대학교(GWNU 관측소, 2013-2014)이며, 105 관측소 자료를 통해 산출된 회귀식을 104 관측소와 GWNU 관측 소에 적용하여 비교분석하였다. 먼저, 일조시간만을 이용하였을 때 104 관측소는 기존 연구들과 유사한 상관계수(0.96) 와 표준오차(1.16 MJ m−2 )가 나타났고, GWNU 관측소에서는 높은 상관계수(0.99)와 낮은 표준오차(0.57 MJ m−2 )로 분석 되었다. 그리고 일조시간과 강수량 자료를 104 관측소에 적용하였을 때 상관계수 0.96과 표준오차 0.99 MJ m−2로 일조 시간만을 적용했을 때보다 표준오차가 감소되었다. 일조시간만을 이용한 방법보다 강수량이 추가된 방법은 관측 일사량 과 편차의 극값이 −26.6%(2010년 3월)에서 −31.0%(2011년 2월)로 증가되었다. 이는 강수량이 5월과 7-9월에 집중되어 나타나 이외의 월에서 추정식의 계수가 음으로 계산되었기 때문으로 분석된다. 따라서 한반도와 같이 강수량이 여름철 에 집중되는 지역에서는 월평균 강수량을 일사량 추정에 이용할 때 주의를 기울여야 할 것이다.

수도권 지역의 고해상도 수치실험에 있어 연직 해상도와 대기경계층 모수화 방안의 효과를 조사하였다. WRF 모델을 이용하여 2013년 10월 25일 0000 UTC 부터 10월 26일 0000 UTC까지 수치 적분을 수행하였다. 수치 결과는 서울 남부에 위치한 선릉지역에서 관측된 6시간 간격의 라디오존데 자료와 서울지역의 43개 자동 기상 관측소 자료를 이용하여 검증하였다. 대기 하층의 연직해상도 비교 실험은 연직 44, 50, 60개의 층으로 구성되었으며, 특히 약 2 km 고도 이하의 층을 세분화하였다. 연직 해상도가 가장 높은 60개층 실험에서 대기경계층 고도의 일 변동이 가장 뚜렷하 게 나타났고, 특히 산악 지형과 같은 고지대에서는 대기경계층 고도와 10 m 바람장에서 연직해상도 실험 별 차이가 크 게 나타났다. WRF 모델 내 ACM2, YSU, MYJ 대기경계층 모수화 방안에 따른 온도의 민감도 실험에서는 모든 실험 수행 시간대에서 수치 모델 결과가 라디오존데 관측에 비교하여 온도를 과소 모의하였다. 지상 온도는 YSU 방안과 ACM2 방안이 MYJ 방안에 비해 상대적으로 편차가 낮게 나타났다.

본 연구에서는 CCD 카메라가 장착된 Skyviewer로부터 촬영된 하늘 영상 자료를 이용하여 전운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 전운량 산출은 RGB 영상 내의 차폐 영역을 제거하고 GBR 빈도분포에 따른 영상을 분류하며, RBR 경계값을 결정하여 구름 화소를 분류한다. 분류된 구름 화소에서 태양광 영역을 제거한 후 유효성 검사를 통해 전운량을 산출하게 된다. 전운량 산출 알고리즘의 정확성을 검증하기 위하여 관측소와 가장 가까운 강원지방기상청의 목측 전운량 자료와 편이(Bias), 평균제곱근오차(RMSE), 상관계수를 분석하였다. 선정된 사례는 계절별 일 사례로 8시부터 17시까지의 정시 자료를 사용하였다. 분석 결과 Skyviewer로부터 산출된 전운량의 편이는 평균적으로 −0.8할의 차이를 보였으며, 평균제곱근오차는 1.6할로 전운량의 차이가 2할 내에서 나타나고 있었다. 또한, 두 관측소는 떨어진 거리의 차이가 있음(약 4 km)에도 불구하고 상관계수가 모든 사례에서 평균 0.91 이상으로 매우 높았다.

서울을 포함한 수도권지역의 지표면 특성분석을 위하여 Landsat 위성자료(Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8)를 이용하여 다양한 지표 특성지수와 지표면 온도를 계산하였다. 연구에 사용된 Landsat 자료는 가을철 자료로써 1985년 10월 21일의 Landsat 5, 2003년 9월 29일의 Landsat 7 그리고 2013년 9월 1일의 Landsat 8 자료를 이용하였다. 그리고 서울과 주변지역에 대하여 토양조절 식생지수, 수정 정규 습윤지수, 정규 습윤지수, 태슬 모자형 밝기, 태슬 모자형 초록, 태슬 모자형 습윤, 정규 식생지수, 정규 건설지수와 같은 지표 특성지수와 지표면 온도를 산출하였다. 대부분의 지표 특성지수들은 도시, 시골, 산, 건물, 강 그리고 도로 등에서 잘 구별되었다. 특히, 도시화의 특징은 서울 주변의 신도시(예, 일산)에서 잘 나타났다. 정규 식생지수와 정규 건물지수 그리고 지표면 온도에 따르면 도시의 확장은 서울의 주변지역에서 뚜렷이 보였다. 지표면 온도와 지표고도는 식생 또는 건설물의 구조와 분포를 나타내는 정규 식생지수 그리고 정규 건물지수와 강한 상관성이 나타났다. 정규 식생지수는 지표면온도와 양의 상관성을 보였고 지표고도와 음의 상관성을 가지는 반면, 정규 식생지수는 지표면온도와 지표고도에 대하여 각각 반대의 특성을 나타내었다. 또한, Landsat의 정규 식생지수와 정규 건물지수는 수도권지역에서 밀접한 관계를 보였다. Landsat 8과 Landsat 5에서는 -0.6 이하의 강한 상관성이 있었으며 Landsat 7에서는 -0.5 이상의 낮은 상관성이 나타났다.

몽골의 태양-기상자원지도는 위성자료 및 재분석 자료를 이용하여 개발되었다. 태양복사량은 단층 태양복사모델을 이용하였으며 입력자료는 SRTM, MODIS, OMI, MTSAT-1R 등의 위성관측자료와 전구모델의 재분석자료를 이용하였다. 계산된 결과는 NCEP/NCAR 재분석 DSWRF 자료를 이용하여 계산된 일사량을 검증하였다. 몽골은 서부의 산악지역과 중남부의 사막 및 반사막지대로 이루어져 있으며 대륙 내부에 위치하여 강수량이 적고 맑은 날이 많아 동일 위도상의 다른 지역과 비교하여 높은 일사량이 나타난다. 서부 산악지역은 고도가 높아 태양에너지가 많이 도달되는 곳임에도 불구하고 일사량이 낮게 나타난다. 그 이유는 산악지역에 존재하는 연중 적설이 위성자료의 구름탐지 알고리즘에서 구름으로 오탐지 되기 때문이다. 따라서 청천지수뿐만 아니라 일사량 또한 낮게 계산된다. 남부지역은 상대적으로 높은 가강수량과 에어로솔 광학두께가 나타났으나 다른 지역에 비해 위도가 낮고 청천지수가 높아 일사량이 높게 나타나는 것으로 분석된다. 계산된 월 누적 일사량은 547.59 MJ로써 전 지점에서 약 2.89 MJ로 높게 계산되었으며 상관성은 0.99였고 평방근오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 6.17 MJ 이었다. 월별 통계 값을 계산하였을 때 상관성이 가장 높은 월은 10월로 0.94였고 3월은 0.62로 가장 낮게 나타났다.

지형 효과가 포함된 태양복사 모델(GWNU)을 이용한 한반도의 태양광 자원지도를 개발하였다. 태양복사 모델의 입력 자료는 위성 관측 자료(MODIS, OMI, MTSAT-1R)와 수치 모델(RDAPS) 자료를 사용하였으며 특히 고해상도 지형 자료를 이용하여 지형 효과에 따른 한반도의 지표면 태양광 변화를 계산하였다. 계산 결과를 월 및 연 누적하여 분석하였을 때 여름철은 태양 고도각이 높아 지형 효과에 영향이 10% 이하로 적은 반면 겨울철은 20% 이상의 큰 차이가 나타났다. 또한 4 km 해상도의 지표면 태양광의 경우보다 1 km 해상도의 경우 지형 효과 포함에 따른 태양광 차이가 약 2배 정도 크게 나타났다. 즉 지표면에 도달하는 태양광을 정확히 모델링하기 위해서는 입력 자료뿐만 아니라 정확하고 고해상도의 지형 자료가 필연적이며 지형효과는 더욱 뚜렷이 나타나 실제와 유사할 것이다.

이 연구는 남한지역의 시 공간 태양복사 분포를 분석하는 것이다. 2000년 1월부터 2007년 8월 까지 1분 간격으로 저장된 기상청 관할 22개 관측소의 전천일사 관측자료를 이용하였다. 수집한 일사량 관측자료는 시간에 대하여 변화하는 일사계 감도정수에 대한 불확실성을 제거하기 위하여 비교관측 결과와 태양복사 모델을 이용하여 보정을 하였다. 보정을 수행하기 위하여 강릉대학교 전천일사계를 22개 관측소의 일사계와 2007년 8월 동안 비교 관측을 하였다. 과거자료는 맑은 날에 대하여 태양복사 모형을 이용하여 시간에 대해 감소하는 일사계의 감도정수를 토대로 보정하였다. 모든 지점 및 모든 기간에 대한 평균은 13.31 MJ/day이며 보정을 통하여 13.75 MJ/day가 되어 0.44 MJ/day의 차이가 나타났다. 보정된 자료로 계절평균 및 연평균 태양복사 분포를 계산하였으며 전운량, 오존전량, 에어로솔 광학 두께, 지표면 알베도, 가강수량과 관계성을 분석하였다. 가장 큰 영향을 미치는 전운량 자료를 보정된 자료와 비교한 결과 과거(원시)자료보다 일관성이 더 높게 나타났다.