최근에 중국의 북서쪽 지방이 급격하게 사막화가 진행되면서 동아시아 지역에서 황사현상의 강도와 발생빈도가 증가하고 있다. 한반도에서도 2002년 봄철에는 예년에 비하여 황사현상이 자주 발생하였는데 특히 3월 21-22일 과 4월 7-8일 에는 예전에 찾아 볼 수 없을 정도의 강한 황사가 한반도에서 관측되었다 이 연구에서는 WMO 종관관측소의 먼지발생 보고 자료 (Chun, 1996; In and Park, 2002)를 분석하여 2002년 봄철에 관측된 황사의 발원지를 확인하고 먼지발생과 관련한 기상조건을 살펴보고자 한다. (중략)
방재성능목표란 홍수, 호우 등으로부터 재해를 예방하기 위한 방재정책 등에 적용하기 위하여 처리 가능한 시간당 강우량 및 연속강우량의 목표로, 각 지자체별로 지역특성 및 경제여건 등을 고려하여 지역별 방재성능목표를 설정한다. 지역별 방재성능목표 기준을 설정하기 위해 전국을 168개 티센망으로 분류하고 69개 지점 확률강우량을 활용하여 지방자치단체별 확률강우량을 산정하고, 지방자치단체별 티센면적 비율을 감안하여 각 지자체별 방재성능목표 설정 기준을 마련한다. 이때 확률강우량 산정에 기상청에서 제공하는 종관기상관측(ASOS) 자료를 이용하는데, 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System)이란 종관규모의 날씨를 파악하기 위하여 정해진 시각에 모든 관측소에서 같은 시각에 실시하는 지상관측으로, 종관규모는 일기도에 표현되어 있는 고기압이나 저기압의 공간적 크기 및 수명을 말하며, 해당 지역의 현재 기상 실시간 제공 및 기상예보에 활용한다. 그러나 ASOS 자료로 산정한 확률강우량을 토대로 설정한 지역별 방재성능목표는 지배관측소개소 및 면적 비율에 따라 강우량이 실제 해당 지역에 내린 강우량에 비해 작거나 크게 산정되어 실제 강우량을 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 이에 지진·태풍·홍수·가뭄 등 기상현상에 따른 자연재해를 막기 위해 실시하는 지상관측인 방재성능관측(AWS, Automatic Weather System)을 1997년부터 약 510여개 지점에 설치하여 기상관측자료를 구축하고 있으나, 관측자료가 30년 미만이므로 자료의 일관성 및 신뢰도 확보 등의 문제로 이용하고 있지 않다. 실제로 ASOS 관측소와 AWS 관측소의 시간 강우량 최댓값 차이가 큼에도 불구하고 행안부는 지역별 방재성능목표 수립을 위한 강우량 산정에서 AWS 관측소의 기록은 반영하지 않고 ASOS 관측소 기록만 적용하여 실제 해당 지역의 강우량을 반영하는 방재 대책을 수립하지 못하는 실정이다. 따라서 소규모 유역 및 재해영향평가 등의 경우 인근 지역에 AWS 관측소가 있을 경우, 해당지역의 기상 특성을 대변하는 자료로 보유관측년수가 30년 이상인 AWS 자료의 적극적인 활용이 필요할 것으로 판단된다.
K. S. Kim;S. E. Taylor;M. L. Gleason;K. J. Koehler
한국농림기상학회지
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제4권1호
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pp.23-28
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2002
CART(Classification and Regression Tree) 모형을 이용해서 결로시간 예측에 필요한 기상변수들을 평가하였다. 입력 기상 변수들은 0.3m와 1.5m에서 측정된 기온, 상대습도, 풍속의 시간별 측정값으로서 이 관측 값들은 1997년부터 1999년 5월에서 9월 사이에 미국의 Iowa, Illinois 및 Nebraska주에 위치한 15개 자동 기상 관측소에서 관측된 것이다. 0.3 m에서 측정된 기온, 상대습도, 그리고 풍속을 이용해서 얻어진 모형이 가장 높은 결로시간의 예측 적중율(85.5%)을 보였으며, 이 모형은 Gleason 등(1994)의 CART/SLD 모형의 적중률(84.7%) 보다 다소 높았다. 그러나 새로운 변수를 추가한 경우에 정확도의 향상이 다소 있었으나 CART/SLD 모형을 대체할 정도는 아니었다. 따라서, 기온, 상대습도, 풍속들의 종관 기상관측값들을 입력변수로 사용하는 CART/SLD 모형이 종관 기상관측 자료 이외의 추가적인 자료를 필요로 하는 모형으로 결로시간을 예측하는 것보다 합리적일 것으로 보인다.
국지 혹은 지역적인 기후의 특성은 지구규모 또는 종관규모에서의 온실가스 증가로 인한 온난화와 동시에 도시화 (urbanization)에 따른 열섬 현상 (heat island effect)을 포함한 인위적인 요소들이 복합적으로 작용하여 나타날 수 있다. 도시화에 따른 지면피복의 변화는 관측된 온난화 신호에 일정부분 기여하며, 도시 지역은 농촌 및 산림 지역과 비교하여 수문 및 기후학적 측면에서 지역 내 에너지수지 및 물수지의 특성이 상이하기 때문에, 지구온난화에 의한 전 지구적 현상과 도시화에 의한 국소적 현상을 구분하여 파악하는 것은 중요하다. 또한 향후 도시/비도시에 따른 도시화 편향 영향으로 인한 기후변화 예측의 편이를 분석하는데 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 급격한 도시화로 인한 인위적인 기후변화 (anthropogenic climate change)와 종관규모에서의 자연적 기후변화 (natural climate change or climate change)에 기인한 부분을 정량적으로 구분하고자 한다. 이를 위해 도시화의 정도가 서로 다른 도시 지역 및 농촌, 산림 지역을 선정하여 최근 50년간 (1966~2015년) 기상청 관측소의 기상자료와 각 관측지점별 인구수 및 인구증가/감소 추세를 비교함으로써 도시화율의 변화가 기상요소에 미치는 영향의 지역별 차이를 정량적으로 분석하였다.
작물 모형의 품종모수를 추정하기 위한 기상자료는 일반적으로 생육 관측 자료가 수집된 시험지의 인근에 위치한 종관기상 관측자료가 사용되어왔으나, 지형적인 원인이나 시험지와 기상관측소 사이의 거리로 인해 실제 시험지의 기상과 차이가 발생할 수 있다. 반면, 비교적 높은 밀도로 분포하는 방재기상 관측자료를 활용할 경우 이러한 문제점을 보완할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종관기상 관측자료와 방재기상 관측자료를 각각 사용하여 출수기에 영향을 미치는 DSSAT 모형의 모수들을 추정하고, 추정된 모수들의 신뢰도를 비교하고자 하였다. 모수 추정을 위해 사용한 재배관리 및 생육 관측값은 지역장려품종 선발시험과 작황시험으로부터 수집하였다. 모수 추정은 Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) 방법을 사용하였으며, 불확실성을 고려하여 100번의 반복 추정을 통해 100개의 모수 집합을 생성하였다. 모수 추정에 소요되는 시간을 단축하기 위해 도커 컨테이너를 기반으로 병렬적으로 GLUE를 구동하였다. 추정된 모수들을 사용하여 모의된 출수기의 평균은, 방재기상자료를 사용하였을 때 최대 4일로, 종관기상자료를 사용하였을 때 최대 오차가 7일이었던 것에 비하여 크게 개선되었다. 그러나, 방재기상자료의 원활한 활용을 위해서는 해당 자료에 대한 접근성이 향상되어야 할 것으로 예상되었다.
북한 지역은 남한에 비해 기상관측 지점이 매우 적기 때문에 남한에서 강수 추정에 주로 이용되는 PRISM 모형을 그대로 적용하여 강수분포를 추정하기는 어렵다. 이처럼 자료가 불충분한 지역의 강수분포를 추정하기 위하여, 저해상도 PRISM 모형 구동 결과에 강수-지형 관계에 근거한 보정 값을 적용해 강수 분포를 추정할 수 있는 하이브리드 방식이 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 기존 북한지역의 고해상도 강수 분포도 추정 방식을 개선된 방법에 따라 1981-2010년 평년 기간의 적산 강수량 분포도를 제작하고자 하였다. 우선, 남한지역의 270m 해상도 DEM과 종관관측지점의 고도값으로부터 IDW한 가상지형간의 편차(고도편차)를 계산하였다. PRISM 모형을 이용하여 종관관측지점의 강수량을 기반으로 2,430m의 저해상도 가상강수 분포도를 제작한 후, 종관 및 방재 기상 관측지점의 강수자료를 이용해 270m의 고해상도 강수분포도를 제작하여 둘 간의 편차(강수편차)를 계산하였다. 남한지역의 고도편차와 강수편차를 이용하여 4방위 경사향에 따른 월별 강수-지형 관계 회귀식을 도출하였고, 최종적으로 북한지역의 27개 기상 관측지점으로부터 PRISM 모형을 구동하여 만든 2,430m의 저해상도 강수분포도에 강수-지형간 회귀식을 반영하여 해상도가 향상된 강수분포도를 산출하였다. 새롭게 제작된 북한지역의 강수분포는 기존 강수분포도와 비교했을 때 지형의 영향이 더욱 잘 반영된 효과를 확인할 수 있었다. 강수분포도에 따르면, 연평균 적산강수량은 1,159mm이며, 표준편차는 253mm로 추정되었다.
기상조건은 농업에 영향을 미치는 주요 환경요인이며, 특히 이상기상의 발생은 작물의 성장 및 작황에 큰 영향을 미친다. 그러므로 이상기상으로 인한 농업적 피해를 줄이기 위해 관측을 바탕으로 한 이상기상의 발생 빈도 분석 및 통계자료가 필요하다. 본 연구에서는 30m 및 270m 해상도의 고해상도 소기후 모형을 통해 상세화된 3종의 주요 기상변수(기온, 강수, 일사량)를 이용해, 남한의 167개 시·군의 1981년부터 2019년 동안 발생한 이상기상 발생에 대한 통계자료를 소개하였다. 소기후 모형을 통해 추정된 167개 시·군 이상기상 현상 발생 특징은 기상청의 종관 기상 관측자료와 비교해 보았을 때 전국적인 분포 및 변화 경향을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기상청 종관 기상 관측 시스템에서 관측하지 못하는 지역의 기상까지 반영한 고해상도의 자료를 활용하였으므로 해당 시·군의 이상기상을 더욱 현실적으로 나타내었다. 본 연구에서 소개하는 시·군별 이상기상 통계자료는 농업 부문의 기상재해 취약성 평가 및 피해 저감을 위한 정책 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
The International TOVS(TIROS Oprational Vertical Sounders) Process Package(ITPP-VI)is for a global usage, which needs a surface data to generate atmospheric soundings. If the initial input process in the ITPP-VI is not modified, it takes climatic surface data for producing sounding data in general. Korea Meteorological Administration(KMA) is trying to improve the quality of TOVS sounding data using real-time synoptic observations and make a use weather prediction and analysis in various ways. Serval cases in this study show that TOVS retrieved meteolorogical parameters such as atmopheric temperature, dew point depression and geopotential heights used by synoptic surface observations can delineate more detailed atmospheric feature rather than those used by climate surface data. In addition, the collocated comparisons of TOVS synoptic retrieved parameters with radiosonde observations are performed statistically. TOVS retrieved fields with the synoptic surface analyzed data show smaller bias reatively than those with the climatic data and also reduced root mean square differences below 700 hPa as expected.
강우 자료는 수문 모델링에서 중요한 입력 요소 중 하나이다. 강우의 공간적 가변성은 모델링 불확실성의 중요한 원인으로 알려져 있다. 강우 관측자료는 많은 경우 유역을 대표하는 평균 면적강수량 (Mean Areal Precipitation, MAP)을 계산하여 수문모형에 입력된다. 선행 연구에서는MAP 예측 결과의 신뢰도를 개선하기 위하여 다양한 보간 방법이 개발되었다. 하지만, 강우특성의 동질성를 고려한 대표 기상 관측소 선정이 MAP 예측과 유출량 모의 결과에 미치는 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유역의 MAP 예측에 있어 강우특성의 동실성을 고려한 강우 관측소 선정이 수문 모델링 성능 개선에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 종관 기상관측(ASOS) 74개 지점과 방재기상관측(AWS) 400여개 지점에서 2003~2022년 기간에 대한 일강수량 자료를 수집하였고 강우특성이 동질한 지역을 구분하였다. 또한, 강우특성 동질성의 고려 유무에 따른 MAP를 계산하였다. 이후, 5개의 매개변수로 이루어진 개념적 강우-유출 모형FPHM을 사용하여 우리나라 전역 41개 유역을 대상으로 MAP 계산 결과가 모형 성능에 미치는 민감도를 조사하였다. 분석 결과, 강우특성의 동질성을 고려한 강우 관측소의 선택은 MAP 보간 방법 이상으로 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 2021년 3월 1일부터 2일까지 영동지역에 강설이 발생했던 사례의 종관적, 열역학적, 역학적 특성을 분석한 것이다. 분석에 사용한 자료는 AWS 관측자료, 지상일기도, ERA5 재분석 자료, 레윈존데, 천리안 2A 위성 자료, WISSDOM 자료 등이다. 사례 기간 영동지역 4개소에서 관측된 적설은 10 cm 이상으로 나타났으며, 북강릉(37.4 cm)에서는 가장 많은 적설을 보였다. 종관 분석결과, 동해상 및 영동지역 주변으로 중·상층 대기의 매우 차고 건조한 대기와 상대적으로 따뜻한 하층 대기의 온도 차이로 대류 불안정이 형성되어 북강릉 지역으로 대류운의 발달과 함께 강설이 나타났다. 특히 열역학적 및 운동학적 연직 분석에서, 하층에서 온위의 연직 경도에 의한 강한 바람과 한랭이류에 의한 대류 불안정이 영동지역의 강설 발생에 큰 역할을 한 것으로 판단된다. 이러한 결과는 레윈존데의 연직 분석에서도 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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