본 데이터 논문에서는 관측기반 농경지 토양수분 추정 기술 개발을 위해 서산과 태안에 2019년 5월에 구축한 테스트 베드에서 2019년 한해동안 얻어진 자료들을 공유하고자 한다. 본 데이터는 기상청에서 운영 중인 자동농업기상관측망 중에 하나인 서산 관측소 주변 밭과 인근 태안의 밭에 구축한 테스트 베드에서 얻어진 다양한 생태수문기상학적인 변수들(토양수분, 증발산, 강수, 복사, 기온, 습도, 식생지수 등)을 포함한다. 해당 데이터의 주목할 만한 사항은 (1) 토양수분관측을 Frequency Domain Reflectometry 및 Time Domain Reflectometry 센서를 이용한 지점관측 뿐만 아니라 COSMIC-ray 중성자 센서로 넓은 공간대표성을 지닌 면적관측을 동시에 수행하여 토양수분의 공간 스케일링 기술 개발 및 평가에 활용될 수 있다는 점, (2) Smart Surface Sensing System을 이용해 작물생육을 함께 감시함으로써 어떻게 토양수분과 작물생육이 상호작용하는지에 대한 이해를 증진시키는데 활용될 수 있다는 점, (3) 에디 공분산 시스템을 이용해 증발산을 함께 실측함으로써 지면 물수지 전반에 대한 평가가 가능하다는 점이다.
작물모형 등 생태계 관리용 의사지원수단의 적용공간이 점 단위에서 지역규모로 확대되는 추세에 따라 이들 모형의 구동변수로 가장 널리 이용되는 일 최고 및 최저기온 공간변이의 정확한 추정이 요구된다. 특히 고도변이가 심하고 지형이 복잡한 우리나라의 경우 국지기온의 결정인자가 다양하여 단순한 기존의 공간내삽기법을 개선할 필요성이 더욱 절실하다. 본 연구에서는 해발고도에 따른 일별 기온 변화양상을 분석하여 계절별 기온감율을 결정하고 이를 이용한 기온 공간내삽방법에 의해 일 최고 및 최저기온을 추정하여 그 추정오차를 기존 방법과 비교하였다. 먼저 기상청 63개 표준관측소에서 수집된 1999년 한 해 동안의 일 최고, 최저기온 값을 이들 관측지점의 위도, 경도, 해안 거리 및 표고에 회귀시켜 최적모형을 작성하고, 이 모형의 표고 편회귀계수를 기온감율로 간주하였다. 이 기온감율의 계절변동을 주기함수화 하여 거리가중에 의한 내삽과정에 표고편차의 영향을 추가하였다. 기상청 자동기상관측소 267개 지점에 이 방법을 적용하여 2000년 1월, 5월, 8월의 임의 날짜 최고 및 최저기온을 추정하고 이를 기존의 방법에 의해 추정된 결과와 비교한 결과, 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근 오차평균 측면에서 연중 지속적인 개선효과를 보였다. 이 방법은 적용이 간편하고 추정간의 신뢰도가 높아 기존의 거리가중법이나 연평균 기온감율 적용법을 대신하여 하루 단위의 시간규모와 1km 이상 수 km 단위의 공간규모에서 실용적인 기온변이 추정법으로 사용할 수 있다.
한국천문연구원 지구접근천체 연구실과 연세대학교 천문대 YSTAR 팀은 해외에 설치될 전천탐 사용 광시야 망원경을 위한 돔 엔클로져(dome enclosure)를 순수한 우리 기술로 제작하였다. 이 돔 엔클로져는 망원경의 빠른 구동특성을 최대한 활용하기 위해 완전 개방형의 구조를 지님과 동시에 다양한 기상 조건에 대응하도록 견고한 구조를 가지도록 설계되었다. 또한, 자동 관측 프로그램과 연동되어 무인 관측 시스템의 한 부분으로도 그 역할을 다하도록 전자 제어부도 함께 설계되었다. 개발된 돔 엔클로져는 현재 남아프리카공화국 천문대 써덜랜드 관측소에 설치되어 성공적으로 가동되고 있다.
본 논문에서는 기후 변화와 지속 가능한 수자원 관리의 중요성이 증가하는 가운데, 다양한 강우 측정 방법이 저수지 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 연구를 제시한다. 이를 위해 우리는 기상정보개방포털에서 제공하는 종관기상관측장비인 ASOS의 관측 강우, 자동기상관측장비인 AWS의 관측 강우, 그리고 면적강우비에 따라 재산정된 티센망 기반의 강우 데이터를 활용하여 신경망 기반 저수율 예측 모델에 대한 학습을 각각 수행하고, 학습된 모델의 예측 성능을 비교 및 분석하였다. 전라북도 소재 34개의 저수지에 대한 실험을 통해 각 강우량 측정방식이 저수율 예측 정확도 향상에 얼마나 기여하는지 조사하였다. 연구 결과, 티센망 기반의 강우 면적비를 활용한 저수지 강우 데이터가 가장 높은 예측 정확도를 제공한다는 것을 밝혀냈다. 이는 티센망이 주변 관측소들 사이의 정확한 거리를 고려함으로써 각 관측소가 대표하는 지역의 경계를 정의함으로써 각 지역의 실제 강우 상황을 더 정확하게 반영하기 때문이다. 이러한 발견은 정확한 지역 강우 데이터 학습이 저수율 예측에 있어 결정적인 요인 중 하나임을 시사한다. 더불어, 이 연구는 정밀한 강우 측정 및 데이터 분석의 중요성을 강조하며, 농업, 도시 계획, 홍수 관리와 같은 다양한 분야에서 예측 모델의 잠재적 응용 가능성을 제시한다.
X밴드 선박용 레이더를 이용하여 개발한 강우 추정 기술로 강우 사례를 검증하였다. 디지털 신호 변환기를 사용하여 선박용 레이더로부터 수신된 신호를 디지털 반사 정보로 변환하였다. 반사도 정보에서 지형클러터 신호를 제거하고, 빔 감쇠와 빔 부피의 변화에 의해 발생하는 오류를 보정 처리하였다. 처리된 반사 정보는 우량계 강우량과 선형적인 관계를 보였다. 레이더 신호를 직교좌표계로 변환하여 정량적 강우를 추정하였다. 자동기상관측소 세 지점에서 $5mm\;hr^{-1}$ 이상의 강우가 기록된 사례에서 선박용 레이더의 강우 분포는 기상청 운용 기상 레이더의 결과와 일치하였다.
대설로 인한 시설 농가의 피해를 예방하고 경감시키기 위해서는 기존의 적설 깊이와 더불어 적설하중에 대한 예보가 추가로 제공되어야 한다. 본 연구에서는 눈의 밀도 및 적설하중과 관련하여 해외 연구에서 사용하고 있는 이론과 공식들을 검토하고, 이를 국내에서 장기간의 농업기상관측 이력을 가지고 있는 수원에 적용하여 얻는 적설하중 결과를 소개하였다. 지난 30년(1988~2017) 간 국내 94개 기상대와 무인자동기상 관측소에서 측정된 적설(3시간 신적설, 최심신적설, 최심적설) 깊이 자료를 이용하여 우리나라 대설주의보와 대설경보에 해당하는 적설 깊이의 빈도를 살펴보았다. 우리나라 권역별 적설빈도 공간분포를 보면 대설주의보에 해당하는 신적설은 전북지역에서 많이 발생했고, 대설경보에 해당하는 신적설은 경북과 강원지역에서 많이 나타났다. 기록적인 대설은 경북과 강원지역에서 나타났으나, 최근의 겨울철 대설 피해는 경기, 경북, 전남에서 나타났다. 즉 적설 깊이가 깊더라도 적설하중이 무겁지 않다면 큰 피해가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다. 수원지역의 적설하중을 추정한 결과를 보면 공식들에 따라 다양한 값들과 특징을 보였다. 대부분 적설 깊이가 깊을 때 적설하중이 무겁게 나타났지만 최대적설하중과 최심적설이 반드시 같은 날에 발생하지는 않았다. 이러한 수원지역의 결과는 다른 지역에서의 적설하중을 추정하는데 도움을 줄 수 있고, 온실구조 설계 기준의 표준 확립과 적설하중 예보를 통해 농가의 경제적 손실을 줄이는데 기여할 것이다.
Ventilation equipment performs a cental role to maintain comfort subway environment. So ventilation equipment of Busan subway first line is needed to improvement thermal environment. In this study, condition of thermal environment is presented to improve ventilation equipment at existing subway station platforms by measuring thermal environment of platforms operated ventilation equipment at 14 stations of Busan subway first line. AWS of data in comparison with the neighbouring platforms and thermal environment analysis.
The wind data obtained from an AWS(Automated Weather Station) was used to predict the AEP(annual energy production) of Gangwon wind farm having a total capacity of 98 MWin Korea. A wind energy prediction program based on the Reynolds averaged Navier-Stokes equation was used. Predictions were made for three consecutive years starting from 2007 and the results were compared with the actual AEPs presented in the CDM (Clean Development Mechanism) monitoring report of the wind farm. The results from the prediction program were close to the actual AEPs and the errors were within 7.8%.
이 연구에서는 지표 관측 자료와 위성 자료 그리고 GWNU 단층 복사 모델을 이용하여 맑은 상태의 전천 일사량을 계산하였으며, 전운량에 따라 관측 및 모델의 일사량 값을 비교 분석하였다. 연구 자료는 2012년 강릉원주대학교 복사 관측소의 전천 일사량, 기온, 기압, 습도, 에어로졸 등의 관측 자료와 OMI 센서의 오존전량 자료 그리고 구름의 유무 및 전운량을 판단하기 위하여 자동 전운량 장비인 Skyview 자료를 이용하였다. 전운량이 0 할인 맑은 날의 경우 관측 값과 모델 값이 0.98로 높은 상관계수를 나타내었으나 RMSE가 $36.62Wm^{-2}$로 비교적 높게 나타났다. 이는 Skyview 장비가 얇은 구름이나 박무 및 연무 등의 기상상태를 판단하지 못하였기 때문이다. 흐린 날의 경우 구름의 영향을 보정하기 위해 전운량과 두 값의 차에 대한 비율을 이용한 회귀식을 복사 모델에 적용하였으며, 장비의 오탐지를 제외한 경우 상관계수가 0.92로 높은 상관성을 보였으나 RMSE가 $99.50Wm^{-2}$으로 높은 값을 보였다. 더 정확한 분석을 위해서는 직달 성분의 차폐 유무 및 구름 광학 두께를 포함한 다양한 구름 요소의 추가적인 분석이 요구된다. 이 연구결과는 분 또는 시간에 따른 일사량을 산출하여 일사량이 관측되지 않는 지역에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS) 자료와 전산유체역학(CFD) 모델을 이용하여, 해상교량 건설에 따른 하의도 남쪽 지역의 인공적 지형변화가 국지풍에 미치는 영향을 조사하였다. 수치모델의 지표 경계 입력 자료로써 대상영역의 3차원 수치지형은 GIS 자료를 기반으로 구축하였으며, 유입류는 하의도 자동기상관측소(AWS)에서 관측된 바람자료로부터 설정하였다. 수치모의는 인공적 지형변화 전과 후에 대하여 계절별로 수행하였으며, 인근 염전지역의 바람 차단 효과를 중점적으로 분석하였다. 지표풍속은 접속도로 건설 구간에 인접한 남서쪽 지역에서 최대 유입류 대비 약 5~20% 정도 감소하는 것으로 나타났으며, 염전지역 전체에 대한 지표풍속은 평균 유입류 대비 약 2% 미만 감소하는 것으로 평가되었다. 또한, 서풍계열의 바람은 상대적으로 인공적 지형변화의 영향이 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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