• 대한지리학회지
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• 제41권4호
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• pp.457-469
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• 2006

본 연구에서는 호남 지방의 15개 기상 관측소의 일강설량을 분석하여 강설의 분포 특성과 지역별 강설 분포 차이의 원인을 파악하고자 하였다. 호남 지방의 강설 분포와 강설 발생 패턴은 지역별로 다양하다. 강설의 발생 패턴에 따라 호남 지방의 강설 지역을 내륙 북부 다설 지역(전주, 임실, 남원), 내륙 남부 다설 지역(광주. 순천), 산간 다설 지역(장수), 남해안 과설 지역(고흥, 여수), 서해안 다설 지역(군산, 부안, 정읍), 남서해안 다설 지역(목포, 해남), 남서해안 소설 지역(장흥, 완도)으로 구분할 수 있다. 서해안 다설 지역과 남서해안 다설 지역은 시베리아 고기압 확장 시 해양의 영향으로 강설이 발생한다. 반면 내륙 북부 다설 지역과 내륙 남부다설 지역은 시베리아 고기압의 세력이 강하여 그 영향력이 내륙까지 미쳤을 때 강설이 발생한다. 이때 내륙 북부 다설 지역의 남원, 임실 등은 노령산맥 줄기의 북사면에 위치하여 지형에 의한 공기의 강제 상승으로 인하여 강설이 많다. 산간 다설 지역은 해발 고도가 가장 높은 산지 지역으로 지형성 강설이 발생하며, 남해안 과설 지역은 주로 남해안에 저기압이 통과할 경우 강설이 발생하나 그 빈도가 매우 낮다. 남서해안 소설 지역은 남서해안 다설 지역에 비해 서해로부터 떨어져 있어 시베리아 고기압에 의한 강설이 상대적으로 적다.

• 대한지리학회지
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• 제38권2호
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• pp.173-183
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• 2003

본 연구에서는 시베리아 고기압의 확장시 호남 지방의 강설 분포와 강설 패턴의 지역성을 파악하기 위해 호남 지방의 15개 기상관측지점의 일강설량 및 구름 자료를 분석하였다. 호남 지방의 강설은 시베리아 고기압에 의한 것이 대부분으로 북서 계절풍에 직접적으로 노출된 서해안과 노령 산맥의 서사면은 강설이 많고, 노령 산맥의 풍하측인 남해안으로 갈수록 적어진다. 특히, 노령 산맥의 서사면 지역에서는 지형적 특색에 따라 강설 분포의 패턴이 다양하여. 해안에 위치한 군산은 강설이 많고 내륙 평야에서 강설이 감소하는 경향을 보인다 한편 내륙으로 기류가 이동하여 산지를 만나면 강제 상승하게 되어 다시 강설이 증가한다. 일반적으로 적운형 구름의 출현 빈도가 높은 지역에서 강설이 많은데, 적운형 구름은 내륙 산지, 해안, 그리고 내륙 평야 순이며, 강설 강도 또한 내륙 산지, 해안, 내륙 평야 순으로 강하다. 특히, 정읍의 경우 배후에 노령 산맥이 가까이 있고 북서 계절풍에 대해 정면으로 노출되어 강설 강도가 가장 강하게 나타난다. 따라서, 호남 지방의 강설은 해안 지역에서의 바다효과에 의한 강설과 내륙 산간 지역에서의 지형 효과에 의한 강설로 구분할 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제23권8호
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• pp.1481-1493
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• 2014

In order to understand the relation between the distribution of sea surface temperature and heavy snowfall over western coast of the Korean peninsula, several numerical assessments were carried out. Numerical model used in this study is WRF, and sea surface temperature data were FNL(National Center for Environment Prediction-Final operational global analysis), RTG(Real Time Global analysis), and OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis). There were produced on the basis of remote sensing data, such as a variety of satellite and in situ observation. The analysis focused on the heavy snowfall over Honam districts for 2 days from 29 December 2010. In comparison with RTG and OSTIA SST data, sensible and latent heat fluexes estimated by numerical simulation with FNL data were higher than those with RTG and OSTIA SST data, due to higher sea surface temperature of FNL. General distribution of RTG and OSTIA SST showed similar, however, fine spatial differences appear in near western coast of the peninsula. Estimated snow fall amount with OSTIA SST was occurred far from the western coast because of higher SST over sea far from coast than that near coast. On the other hand, snowfall amount near coast is larger than that over distance sea in simulation with RTG SST. The difference of snowfall amount between numerical assessment with RTG and OSTIA is induced from the fine difference of SST spatial distributions over the Yellow sea. So, the prediction accuracy of snowfall amount is strongly associated with the SST distribution not only over near coast but also over far from the western coast of the Korean peninsula.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.543-551
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• 2023

눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.