대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료 를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형 으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

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.

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.

본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우 (MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.

도로기상정보시스템(RWIS; Road Weather Information System)은 날씨에 따라 수시로 변하는 도로 의 기상상태를 실시간으로 운전자에게 예보하는 첨단 교통기상 정보 시스템이다. RWIS는 도로변에 설치 된 기상관측장비와 도로 표면에 설치된 노면센서로 구성된 도로기상관측시스템(RWOS; Road Weather Observation System)으로부터 차량 운전에 위험이 되는 기상 상황을 사전에 운전자에게 알려준다. 도로 의 기상상황 및 노면상태를 관측하는 RWOS는 고가의 장비로 도로의 전 구간에 설치하여 고해상도의 도 로기상 정보를 제공하기 힘든 실정이다. 그리고 도로기상 정보 중에서 안전사고와 가장 밀접한 노면상태 (ice, snow, wet)는 도로의 특정 구간에서 노면센서나 영상을 통한 노면상태 판별에 대한 연구만 수행되 어 왔다. 특히 노면상태는 기상조건과 밀접한 관계를 갖고 있기 때문에 고해상도로 설치된 자동기상관측 장비(AWS; Automatic Weather System)를 활용한 노면상태 판별 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서 는 기계학습 도구로 유명한 weka의 AdaBoostM1 분류기를 활용하여 실시간으로 노면상태를 판별하는 알 고리즘을 제안한다. 이를 위해 RWOS와 AWS의 관측자료를 시계열로 매핑하여 학습데이터를 구성하고, 기계학습을 통해 노면상태 판별 모델을 구축하였다. 이를 통해 서울시 주요도로의 노드링크에 대해 기상 정보 추출하여 제공하고 기상정보를 기반으로 노면상태를 판별하여 실시간으로 제공할 수 있도록 하였다. 도로기상 관측 데이터는 그림 1과 같이 정릉터널 입출구에 설치되어 있는 RWOS의 노면상태 관측자료 와 정릉터널 입출구 인근 AWS 6개소의 기상관측자료를 시계열로 매핑하고 노면상태와 기상조건에 대한 상관성 분석을 수행하였다. 학습 모델은 수집된 관측자료(2015/1/23–2015/10/19) 387,187건으로 학습 데 이터를 구성하였다. 서울시 주요도로의 노드링크는 22,184개이며, 개별 노드링크의 위경도 좌표에 따라 SK Planet에서 구축한 AWS(255개소) 관측자료를 실시간으로 IDW(Inverse Distance Weight)로 산출하 여 학습 모델의 입력자료로 활용하였다. 학습 데이터를 기반으로 Decision Tree, SVM(Support Vector Machine), MLP(Multi-Layer Perceptron), Ensemble Learning 기법을 활용하여 실험을 수행하였고, 그 중에서 가장 좋은 분류 성능을 보여준 AdaBoostM1을 활용하여 노면상태 판별 학습 모델을 구축하였 다. 그림 2와 같이 학습 모델의 판별 성능은 10-fold cross validation으로 검증하였으며, 정확율 (precision rate)이 평균 90%, 재현율(recall rate)이 평균 89%의 성능을 보였다.

곤충의 초발생일, 최대발생시기, 발육 단계 등을 예측하는데 기상자료는 필수적으로 사용하고 있다. 기상자료의 수집방법으 로는 조사지점에 기상관측센서를 설치하거나, 인근 기상관측지점의 자료를 활용하는 방법이 있다. 현재 국내에는 기상청, 농촌진흥청, 산림청 등에서 약 3700여개의 기상관측장비를 운영하고 있으며, 공간분해능은 약 5km정도이다. 하지만 일반 사용자의 기상관측자료의 접근성, 기상관측센서 및 기상관측값의 품질 등의 이유로 국내 기상관측자료의 활용사례는 제한이다. 따라서 본 자료에서는 국내외 기상관측자료의 수집 방법에 대해서 기술하였다. 기상청에서는 600여개의 자동기상관측장비를 운영하고 있으며, 국가기후데이터센터(sts.kma.go.kr), 방재기상정보시스템(afso.kma.go.kr)을 통해서 기상관측자료를 제공하고 있다. 국가기후데이터센터에서는 국내 기상관측자료 뿐만 아니라 전세계 149지점의 기상관측자 료 또한 수집이 가능하다. 그리고 세계기상정보시스템(WIS)과 연계한 농업기상정보 자료센터(dcpc.wamis.kma.go.kr)에서는 50개 국가의 농업기상자료를 제공하고 있다. 농촌진흥청 국립농업과학원은 농업기상을 관측하기 위해 현재 180지점에서 기상관측장비를 운영하고 있으며, 2017까지 200지점으로 확대할 예정이다. 농업기상관측자료는 농업기상정보서비스 (weather.rda.go.kr)를 통해 제공하고 있다. 산림청 국립산림과학원 역시 2017년까지 산악기상관측지점을 200지점으로 확대할 예정이며, 산악기상관측자료는 산악기상정보시스템(mtweather.nifos.go.kr), 산악기상관측시스템(mw.nifos.go.kr)을 통해 제공 하고 있다. 각 기관에서 제공하고 있는 기상관측자료는 기상관측센서와 관련된 관측상의 문제점을 보완할 수 있는 방법이며, 기상관측센서를 정기적으로 유지․점검하고 있기 때문에 고품질의 기상자료를 생산한다는 측면에서 곤충 생태 연구에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

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.

한반도 남서해안에 위치한 흑산도 고층관측이 2003년 6월 1일부터 실시되고 있다. 이러한 흑산도 관측자료에 의한 수치예보개선효과를 보기 위하여 광주의 관측자료와 비교 분석하였다. 분석에는 MM5를 기본으로 제작한 호남지방 고밀도 예측시스템을 이용하였다. 먼저 지표면 마찰과 현열플러스의 차이에 의하여 광주와 흑산도의 바람장과 온도장은 다르게 나타났으며, 광주와 흑산도의 자료를 모두 동화시킨 수치예측 바람장과 기상장이 관측과 제일 잘 일치하였다. 강수면에서 비록 강수량은 과소평가를 하고 있으나, 강수시간과 강수구역은 흑산도자료를 포함하여 자료동화를 시킨 경우 관측과 유사하게 나타났다.

2002년 7월 8일에서 10일까지 AWS와 CTD를 이용하여 서해 중부 연안역에서 해양기상관측을 실시하였다. 수심이 낮은 태안반도 연안역에서 17˚C 이하의 냉수가 출현하였고, 36˚20'N와 36˚30'N 사이에 정선을 따라 조석전선이 형성되었다. 기온의 분포는 수온의 분포양상과 유사하게 나타났다. 덕적도 주변(Al)에서 24시간 연속관측결과, 조류와 같은 주기로 북동부로부터 고온저염수와 남서부로부터 저온고염수의 이동이 관측되었다. 관측기간 중에 7월 8일 23시에서 9일 1시 30분까지, 9일 3시에서 5시까지 해무가 발생하였다. 해무발생 시 북태평양 고기압이 약해지면서 기온은 18˚C까지 하강하였고, 바람은 2-4m/s의 북동풍이 불었다. 위성사진을 분석하였을 때, 이 안개는 표층수온이 높은 황해서부를 중심으로 발생하여 시간이 지나면서 관측해역으로 확장된 증기안개이다. 이 해무는 기온과 풍속이 상승하면서 소멸되었다.

선관측에 기초한 DOAS와 같은 광투과 분석방식의 계측능과 기상인자와의 관계를 평가하기 위해, 서울시의 반포지역을 중심으로 약 14개월(1999. 6∼2000. 8) 동안 확보된 3대 기준성 오염물질(SO2, NO2, O3)과 주변 환경변수와의 관계를 여러 가지 통계적 방식으로 분석하였다. 본 연구 결과에 의하면, DOAS의 계측능은 오염물질간 또는 기상인자간에서도 비교적 뚜렷한 경향성을 갖는 것이 확인되었다. 그리고 이러한 경향성은 계절과 같은 시간적 요인에 따라복잡하게 변화할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 SO2나 NO2,와 같은 항목의 경우, 여러 가지 요인의 차이에도 불구하고 계측능이 일정한 수준을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 반면 O3의 경우, 기상조건의 변화에 상대적으로 민감한 변화를 보였다. 기상인자들간의 관계를 비교한 결과, 풍향, 풍속, 일사량과 같은 요인들이 성능에 민감한 영향력을 행사할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 마지막으로 두 기기간의 농도차이를 조절하는 요인들을 상관분석을 통해 비교한 결과, 풍속, 일사량, 기온 등의 요인이 증가할수록 계측기간의 농도차가 줄어들었다. 반대로 오염물질의 농도가 증가하는 방향으로 흐를 경우, 계측기간의 오차는 상대적으로 증폭되는 방향으로 변화하였다. 따라서 DOAS로부터 계측된 자료를 해석하기 위해서는 기상인자를 포함하는 주변 환경인자의 변화에 대한 해석을 동시에 수행하는 것이 중요할 것으로 사료된다.

The climatological characteristics at the Choejung-san site were statistically analyzed using monthly normals for the various meteorological elements at Taegu meteorological station for 30 years from January 1960 to December 1990. Various synoptic weather conditions were classified by the estimated geostrophic wind speeds and direction determined using the 850 hPa geopotential height field for 10 years from December 1980 to November 1989. Also the analysis of number of clear days were monthly and seasonally performed using the satellite infrared image data which were obtained from GMS 5 for 5 years from December 1990 to November 1995. The results reveal that the meteorological environments of astronomical observation at Choejung-san site were very good conditions during three hours after midnight except for summer season.

In this study, we improved the water-based condensation particle counter in Atmospheric Research Aircraft NARA and investigated the condensation particle number concentration over the Korean peninsula. Pump and set point information were changed to improve the instrument used by aircraft for observation. Ground-based observational result showed that the error between two instruments, which are water-based condensation particle counter and butanol-based condensation particle counter, was 4.7%. Aerial observational result revealed that the number concentration before improvement indicate large variation with unstable condition, whereas the number concentration after improvement indicate a reasonable variation. After improvement, the number concentration was 706±499 particle/㎤ in the West Sea and 257±80 particle/㎤ in Gangwon-do, and these are similar to the concentration range reported in previous studies. Notably, this is the first attempt to use aerial observation with water-based condensation particle counter to investigate condensation particle number concentration.

In this study, we installed a weather observation tower tailored to the intertidal zone and established an intertidal weather observation system capable of real-time monitoring through a wireless network. This provided weather observation data representing the meteorological characteristics of the intertidal zone. To optimize this system in the future, we present practical directions for the development of observation equipment and for the data management and sharing, and we contribute to establishing the infrastructure.

This study analyzed the characteristics of strong winds accompanying typhoons for a period of 116 years, from 1904 to 2019, when modern weather observations began in Korea. Analysis shows that the average wind speed and high wind rate caused by typhoons were higher over the sea and in the coastal areas than in the inland areas. The average wind speed was higher over the West Sea than over the South Sea, but the rate of strong wind was greater over the South Sea than over the West Sea. The average wind speed decreased by 1980 and recently increased, while the rate of strong winds decreased by 1985 and has subsequently increased. By season, the strong winds in autumn (september and october) were stronger than those in summer (june, july, and august). Strong winds were also more frequent in autumn than in summer. The analysis of the changes in strong winds caused by typhoons since the 1960s shows that the speed of strong winds in august, september, and october has increased more recently than in the past four cycles. In particular, the increase in wind speed was evident in fall (september and october). Analysis of the results suggests that the stronger wind is due to the effects of autumn typhoons, and the increased possibility of strong winds.

Numerical experiments were carried out to investigate the effect of data assimilation of observational data on weather and PM (particulate matter) prediction. Observational data applied to numerical experiment are aircraft observation, satellite observation, upper level observation, and AWS (automatic weather system) data. In the case of grid nudging, the prediction performance of the meteorological field is largely improved compared with the case without data assimilations because the overall pressure distribution can be changed. So grid nudging effect can be significant when synoptic weather pattern strongly affects Korean Peninsula. Predictability of meteorological factors can be expected to improve through a number of observational data assimilation, but data assimilation by single data often occurred to be less predictive than without data assimilation. Variation of air pressure due to observation nudging with high prediction efficiency can improve prediction accuracy of whole model domain. However, in areas with complex terrain such as the eastern part of the Korean peninsula, the improvement due to grid nudging were only limited. In such cases, it would be more effective to aggregate assimilated data.

This study tries to reveal abnormal trends in climate change from 60 stations in Korea during 1981-2010 by comparisons to the standard station, Chupungnyeong station. Trends in climate change from station with the abnormalities, and their implication and causes are also discussed. Although Wando, Wonju, Mungyeong and Mokpo stations show the most abnormalities, normal trends in climate change from some climate data are also found from Mokpo station. On the other hand, some climate data from Suwon, Jeonju, Jinju, Icheon and Geumsan stations indicate the most normalities. It should be noted that variabilities of climate data are largely different, indicating that clear trends in climate change may not be extracted. The fact that some stations with the abnormalities from some climate data also show the normalities should be also noted. This study suggests that most stations with the most abnormalities may be relevant to relocation of station.

This study analyzes relationship between land cover change and local climate data of 46 weather stations in South Korea from the 1980s to 2000s. The used area shows proportional relationships to mean daily min. temperature and mean temperature, and a reverse relationship is found between the used area and relative humidity. However, the forest indicates reverse relationships to mean daily min. temperature and mean temperature. The agricultural land causes to increase in relative humidity and decrease in mean wind speed, while the water increases mean daily min. temperature, daily min. temperature and mean temperature as well as mean wind speed. The urbanization type (used area + barren) shows high correlations with temperature and humidity. The suburbanization type (agricultural land + forest + grass + wetland) has high correlations with temperature and wind speed. High correlations are also found between the waterfront type (wetland + water), and temperature and wind speed. It can be concluded that change in land cover around weather station obviously influences on climate data of the weather station and it is also expected that reliability and homogeneity of climate data from a weather station can be enhanced by this study.