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.

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.

Land cover around weather station can affect various climatic elements such as temperature, precipitation, wind and moisture. This study tries to reveal patterns and causes in land cover changes around weather stations in South Korea and to classify types of the land cover changes. The agricultural land, forest and used area have occupied most areas around un-relocated 47 weather stations with enough weather observation durations for the past 20-30 years. Area of the agricultural land shows steady decrease with remarkable areal decrease in the wetland, while steady areal increase is found in the used area. Due to urban expansions and new town developments around the weather stations, areas of the urbanization type (used area+barren) and suburbanization type (agricultural land+forest+grass+wetland) show steady increase and decrease, respectively. On the other hand, accurate changes in land cover are not reflected in the water-front type (wetland+water) due to errors and limitations in land cover classification using satellite images. It is expected that the results in this study can contribute to reliability and homogeneity enhancement of weather data.

Relocation of weather station leads to changes in geographical climate factors such as latitude, longitude, elevation, topographical relief and land cover of surrounding area that inf luence on local climate. This study analyzes spatio-temporal characteristics and relationships between geographical factors such as location, topographical relief and land cover, and changes in climate data such as temperature, precipitation and wind due to relocation of 12 weather stations in South Korea. Changes in temperature and moisture are attributed to changes in land cover by the relocation. Wonju and Gumi where the stations were relocated from rural to new built-up area show increases in temperature, while temperature in Sokcho, Changwon, Cheonan, Daejeon, Gunsan and Mokpo decreased with the relocations from urban to rural area. Relative humidity in Mokpo, Gunsan and Daejeon increases due to increase in farming land. Changes in topographical relief influence on precipitation, wind and duration of sunshine. The relocation in Chungju to interior of basin led to decreases in precipitation and duration of sunshine, and Boryeong shows decrease in precipitation by the relocation from windward slope to hilly coastal area. Wind speed in Gunsan with the relocation from coastal to inland area decreased due to influence of neighboring hills. Shadow effect by neighboring building or vegetation can be attributed to changes in duration of sunshine in Gwangju and Wonju.

This study is analysed on corelation between topographical conditions around 36 weather stations and climate data in South Korea. As a result of analysis, the altitude above sea level shows linear negative corelation with temperature. The low relative height sites appear that sunshine duration and temperature are the lowest and precipitation and precipitation duration are bigger than average by influences of surrounding landform. The relief amount shows high positive corelation with precipitation phenomena such as precipitation, precipitation duration and cloud amount. In terms of the aspect, southern slope sites show the highest daily minimum temperature and sunshine duration, and western slope sites show daily mean and maximum temperatures. The eastern close sites appear the lowest temperature and the highest humidity. The distance from coastline shows linear negative corelation with temperature data. The far distance sites from coastline appear that temperature, precipitation and precipitation duration are the lowest. In respect of landform structures, the piedmont areas show the highest moisture related indicators. The hill areas show the lowest humidity and cloud amount and the longest sunshine duration. Temperature and wind speed are low in basin areas.

본 연구에서는 2001년 6월 충주시 용두동에서 안림동으로 충주 기상관측소가 이전함에 따라 발생한 기상요소의 변화를분석하기 위하여 1994년 1월부터 2001년 5월까지를 관측소 이전 전의 기간으로, 2001년 6월부터 2005년 12월까지를 이전 후의 기간으로 정하여 평균기온, 상대습도, 안개일수, 풍향의 변화를 알아보았다. 이전 후의 관측소는 충주시가지와 가까이 위치하고 있기 때문에 도시에서 발생하는 인공열과 피복의 차이로 인해 전 계절에서 기온이 상승하였다. 상대습도는 여름을 제외한 나머지 계절에서 감소하였다. 평균기온의 상승이 상대습도에 영향을 주었을 것으로 생각되며 다른 계절에 비해 수증기압이 많이 증가한 여름은 기온의 상승보다는 수증기압의 증가에 더 많은 영향을 받아 다른 계절과 달리 상대습도가 증가하였다. 안개일수는 관측소 이전 후에 전 계절에 걸쳐 감소하였으며 가을이 17.6일로 가장 많이 감소하였다. 충주의 안개는 방류된 물의 수온과 기온과의 온도 차이에 의해 발생하므로 기온, 상대습도와 같은 요인보다는 달천으로부터의 거리 증가가 안개일수 감소의 가장 큰 원인이다. 풍향은 관측소 이전 전에는 전 계절에 걸쳐 서풍계의 바람이 매우 탁월하였지만 이전 후에는 동풍계 바람의 빈도가 많이 증가하였다. 또한 이전 전에는 서용계의 풍향 중에서도 서북서풍이 서남서풍에 비해 좀 더 우세하였지만 이전 후에는 서남서풍의 바람이 차지하는 비율이 더 많아졌다.