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.

본 연구에서는 2016-2017년 봄철(3-5월) 동안 보성 지역에서의 해풍 발생 시 연직 기상 특성을 분석하기 위해, 해풍 발생에 대한 선정 기준을 마련하였다. 이를 위해 지상에서 측정된 강수량, 운량, 풍향과 지상과 해상 기온의 차이, 1km 고도에서의 윈드프로파일러 및 수치모델 자료를 이용한 풍속 값이 사용되었다. 선정 기준에 따라 보성지역에서의 해풍일을 분류하였고, 해풍 발생 시간 및 고도와 풍속의 크기 분석을 통해 해풍의 시공간적 특성을 파악하였다. 해풍의 발생일은 총 183일 중 23일(12%)로서, 보성지역의 경우 봄철 10일 중 최소 1.2일은 해풍이 나타났다. 해풍은 1200 LST부터 1800 LST로 낮 시간에 지상에서부터 700 m 고도까지 주로 발생하였다. 또한, 최대 풍속은 평균 4.9 m s−1로 1600 LST에 40 m 고도에서 나타나, 선행연구보다 비교적 낮은 값을 보였다. 이는 해안지형이 복잡하여 지형 효과에 따른 풍속 감소로 인한 것으로 보인다.

작물 생육에 영향 요소인 기상 변수들을 이용하여 우리나라 쌀 생산량(kg 10a−1 )을 추정하였다. 이 연구는 기상 변수의 연 변동성을 기반으로 간단하지만 효과적인 통계 방법인 다중회귀모형을 이용하여 쌀 생산량에 대한 예측 가능성을 살펴보았다. 비균질적인 환경 조건의 특성을 고려하여, 연 쌀 생산량을 우리나라 도별로 추정하고 검증하였다. 기상청에서 제공하는 1986년부터 2018년까지 33년간 관측된 61개지점의 월 평균 기상 자료를 설명자료로 사용하였다. 11겹 교차검증(11-fold cross-validation)을 이용하여 추정된 쌀 생산량의 정확도를 추정하였다. 분석한 결과, 상관계수 (0.7) 측면에서 간단한 과정으로도 도별 쌀 생산량의 시간적 변화를 잘 모의하였다. 또한 추정된 쌀 생산량은 0.7 kg 10a−1 (0.15%)의 평균 오차를 가지며, 관측의 공간적 특성을 잘 모의하였다. 이 방법은 적시에 농업기상 예측 정보를 얻는다면 쌀 생산량에 대한 유용한 정보를 사전에 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.

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.

중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자 료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에 서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크 게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 0.3 o C, 0.2ms−1 , 2.2% 수준으로 개선되었다.

구조물의 풍하중을 산정할 때의 설계풍속은 10분 평균풍속 또는 가스트풍속(3초평균풍속)을 적용한다. 건축물의 경우 10분 평균풍속 사용하고 있으나, 외장재 등과 같이 고진동수를 가지는 구조물의 경우에는 가스트풍속을 사용한다. 가스트풍속은 기상대 주변의 영향을 크게 받기 때문에, 일반적으로 10분 평균풍속에 돌풍율을 곱하여 산정하는 것이 편리하다. 본 연구는 최근 우리나라의 기상변화와 경제 발전에 따른 기상대 주변의 지표면상태의 변화를 반영하여 지표면조도에 알맞은 돌풍률을 평가한 것이다. 해석자료는 최근 40년간(1973년~2012년)의 전국 68개 기상관측소의 기상자료와 선행연구에서 제시한 지표면조도구분을 활용하였다. 돌풍률을 추 정할 때 평균풍속의 월최대값 범위는 16m/s~36m/s로 하였고, 16m/s 이하와 36m/s 이상에서는 돌풍률을 일정하게 하였다. 연구결과 지표면조도구분 B지역과 C지역의 돌풍률은 거의 유사하게 나타났고, 지표면조도구분 D지역은 다른 지역의 돌풍률과 차이를 보였다. 따라서 지표면조도구분 B, C지역의 돌풍률은 통합하여 평가하였고, 지표면조도구분 D지역만 따로 분류하여 돌풍률을 평가하여 제시하였다.

기상청에서 제공하는 전체 기상자료와 평년값 자료 및 태양에너지학회에서 제공하는 표준기상데이터를 이용하여 위험률별 난방설계용 외기온과 상대습도, 냉방설계용 건구온도, 습구온도 및 일사량 자료를 분석하였다. 표준 기상데이터는 평균에 가장 가까운 대표성을 갖는 1개년의 데이터로 가공 처리한 매시간별 기상자료이고, 평년 값 자료는 30년(1981~2010년) 평균 일별 기상자료이며, 전체 기상자료는 평년값과 동일기간의 매시간별 기상자료이다. 일부 분석방법은 평년값 자료를 이용하는 경우도 있지만 대부분 매시간별 기상자료가 필요하고 대표성을 갖기 위해서는 표준기상데이터를 이용하는 것이 가장 적합하다. 그러나 현재 표준기상데이터는 서울과 6대 광역시 등 7개 지역만 제공되고 있기 때문에 전국을 커버 할 수 있는 지역별 온실 환경설계용 기상자료의 구축에는 전체 기상자료를 이용할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 표준기상데이터가 제공되고 있는 7개 지역을 대상으로 전체 기상자료 및 평년값 자료를 이용한 방법으로 분석하여 표준기상데이터로 구한 값과 비교 검토하였다. 위험률별 설계 기상자료는 전체 기상자료를 이용하여 구한 평균값이 표준기상데이터로 구한 결과와 잘 일치하였다. 따라서 표준기상데이터가 없는 지역의 위험률별 설계용 기상자료는 전체 기상자료를 이용하여 구하고, 전체자료 기간의 평균값을 온실의 환경설계 기준으로 사용하며, 최대값과 최소값을 제공함으로써 참고자료로 활용할 수 있도록 하는 것이 합리적인 방법으로 판단된다. 최근의 기후변화 문제로 냉난방 설계기온의 지 속적인 변화가 예상되므로 이에 대응하기 위해서는 전문 가들로 구성된 온실설계위원회와 같은 기구의 설치가 절실히 요청된다. 위원회에서는 자료기간 및 분석방법에 대한 기준을 설정하고, 최소한 10년 간격의 정기적인 검토를 통하여 기상자료를 분석하고 온실설계기준 및 가이드라인을 제공할 필요가 있다.

기존의 온실설계와 관련된 기준들은 1990년대 까지의 기상자료를 이용하여 산정된 설계풍속 및 적설심으로 최근 급변하는 우리나라 기상특성을 반영하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 온실 설계에 있어서 기존의 기준들에 대한 문제점을 개선하고 활용도가 높은 설계풍속 및 적설심 자료를 제공하기 위해 1961년부터 최근 2011년까지 각 지역별 총 72개 지점의 기상관측소에서 측정한 기상자료를 이용하여 우리나라 전국 170개의 시·군별 설계풍속 및 적설심을 산정하였다. 그 결과, 재현기간 100년을 기준으로 풍속의 경우, 22.5~65.0 m․s-1 범위로 홍천이 22.5 m․s-1 로 가장 낮았고, 흑산도가 65.0 m․ s-1 으로 가장 높게 나타났다. 이때 기상자료의 수가 20년 미만인 흑산도를 제외하면 고산이 63.0 m․s-1 으로 가장 높은 것으로 나타났다. 적설심의 경우, 5.4~259.7 cm 범위로 고산이 5.4 cm로 가장 낮았고, 울릉도가 259.7 cm 로 가장 높게 나타났다. 전형적으로 다설지역인 울릉도(259.7 cm)와 대관령 (225.4 cm)을 제외하면 동해가 123.3 cm 으로 가장 높았다. 그리고 각 지역별 설계풍속 및 적설심에 대하여 본 연구와 기존의 기준을 비교해 보면, 설계풍속 및 적설심의 차이가 크게 발생한 지역들은 기존의 기준이 본 연구보다 비교적 높게 산정된 경향을 보였다. 따라서 최신 기상자료를 이용한 본 연구의 결과를 이용한다면 원예시설의 설계 및 시공 시 온실의 안전성뿐만 아니라 경제성에도 상당히 유리 할 것으로 판단되었다.

PURPOSES : This study analyzed the regional dew possibility in road sign using meteorological data. METHODS : Four years of meteorological data such as temperature, humidity, dew point, wind velocity were collected and analyzed. As a result of literature review, dew was frequent in large diurnal range, high humidity and weak wind. So, dew possibility was analyzed by (temperature-dew point ≤1℃ and wind velocity ≤ 1.5m/s). RESULTS : The possibility was analyzed for each meteorological observation point and the point of Suncheon and Bonghwa were selected as the most likely points of dew in road sign. The area of East Coast, Kyungbuk and Kyungnam were relatively low potential. CONCLUSIONS : Alternative with high effect of preventing dew should be selected in high possibility dew area despite of low economics.

본 연구에서는 간척지 내 온실의 설계에 합리적으로 적용할 수 있는 설계 풍속 및 적설심을 제공하기 위해, 최근 2011년 까지 각 지역별 총 72개 지점의 기상관측소에서 측정한 기상자료를 이용하여 우리나라 간척지 대부분이 분포하고 있는 안산시, 화성시, 당진시, 태안군, 보령시, 군산시, 해남군, 진도군, 장흥군 및 고흥군 등에 대하여 재현기간별 설계 풍속 및 적설심을 산정하였다. 그 결과, 본 연구와 기존의 관련기준과 비교해 보면 설계 풍속 및 적설심의 차이가 크게 발생한 지역 대부분은 기존의 관련 기준이 과도하게 높게 산정된 경우가 많은 것으로 나타났다. 간척지의 경우는 재현기간 30년을 기준으로 대부분 설계풍속이 30 m․s-1 이상을 초과하는 것으로 나타났으며, 그 이하의 지역들도 거의 30 m․ s-1와 유사한 값을 보였다. 그리고 간척지역들 중 군산시는 설계적설심 또한 33.7 cm로 72개 지역들 중에서 비교적 높은 순위(11위)의 값을 나타내었다. 따라서 간척지 내 온실은 바람에 강한 구조로 설계하는 것이 적절할 것으로 판단되었으며, 군산지역은 적설의 영향도 함께 고려해야하기 때문에 다른 간척지에 비해 시설원예 대상지역으로는 다소 불리할 것으로 판단되었다.

There are many pollutants emitted into the air. Some of these pollutants have a malodor. Unlike other pollutants, people are able to detect and feel discomfort when this type of pollutant becomes high peak concentration instantaneously. In this sense, the peak concentration has an important meaning in the odor management and modeling. In previous odor modeling, the peak concentration was calculated by correcting the one-hour average concentration using the correlation equation. This study was carried out to find appropriate method to predict the peak concentration using meteorological input data of high time resolution in the odor modeling. It show that the peak concentration could be directly calculated from the dispersion modeling without using the correction equation when fine time scales such as 1 min or less time intervals are used as the meteorological input.

본 연구에서는 2005년부터 2009년까지 전라남도 지역의 기상변화와 산불특성과의 관련성을 파악하기 위해 기상요소와 산불 발생자료 (시간, 원인)를 분석한 결과, 최고온도 상승과 상대습도 감소로 인해 산 불발생의 위험성이 높은 기후조건이 형성되었으며, 산불은 최고기온 10∼20℃에서, 상대습도 40∼60% 에서, 평균풍속 2 m/s이하에서 주로 발생하였다. 이러한 기상조건은 강우 후에 2∼3일이면 산불발생 위 험이 높은 기상조건이 형성되었다.

In order to improve an accuracy of the real-time odor dispersion modeling system, a sensitivity of CALMET model with different input meteorological data was studied. The performance of CALMET model was tested by comparing the model predictions with the observations at the Daedeok Industrial Complex in Daejeon Metropolitan City. It is shown that the CALMET model with WRF (Weather Research and Forecasting) input data of GFS (Global Forecast System) depicts the measurements better than that of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System). The CALMET model could be further improved by selecting options of Divergence minimization, Froude number adjustment and Slope flows without choosing Kinematic Effects in the modeling procedure.

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.