• 제목/요약/키워드: 포화수증기압

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GNSS 가강수량과 기상인자의 상호 연관성 분석 (Comparative Analysis of GNSS Precipitable Water Vapor and Meteorological Factors)

  • 김재섭;배태석
    • 한국측량학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.317-324
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    • 2015
  • GNSS 기상학은 1980년 중반 기상 분야에 활용 가능성이 제기된 후, 전 세계적으로 실용화 가능성이 입증되고 있으며, 현재 기상현업에 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. GNSS 신호의 대류권 지연오차에 기반하여 산출한 가강수량은 대기 중 수증기량을 나타낸 것으로, 기후 모니터링, 기후의 변화 탐지 등 다양한 기상현상 분석에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 2014년 2월 울산에 내린 폭설현상 분석을 위해 GNSS 상시관측소와 자동기상관측장치에서 제공하는 기상관측 정보를 이용하여 가강수량을 산출하였다. 산출 과정 중 중요한 파라미터인 가중 평균 기온식은 송동섭의 모델을 적용하였다(Song, 2009a). 연구기간은 폭설이 발생한 2014년 2월과 폭설이 발생하지 않은 2013년 2월의 총 56일이다. 2014년 2월 가강수량의 평균은 11.29mm로 산출 되었으며, 폭설이 발생한 2월 9일부터 12일까지 평균 가강수량은 10.14mm로 전체 평균값보다 11.34% 낮은 값을 보였다. 폭설이 내리지 않은 2013년 2월 가강수량의 평균은 10.34mm로 2014년 평균보다 8.41% 낮은 값을 보였다. 또한 가강수량 외 AWS에서 제공하는 다른 기상인자들과 비교하여 폭설 현상에 대한 분석을 수행하였다. 그 결과 Magnus 경험식을 통해 산출한 포화수증기압 경우 GNSS 가강수량과 0.29의 낮은 상관성을 나타내었다. 또한 기상인자의 종류(강설, 강우)에 따라 가강수량의 증감패턴이 다르게 나타났으며, 강수량이 발생하기 평균 6.5시간 전에 가강수량 값이 급격히 증가한 후 감소하는 경향을 확인할 수 있었다. 이를 통해 GNSS 가강수량 패턴분석이 강수량 전조현상 분석에 유효할 것으로 판단된다.

철원 자동농업기상관측자료의 품질보증 및 대표성 향상을 위한 제언 (Suggestions for improving data quality assurance and spatial representativeness of Cheorwon AAOS data)

  • 박주한;이승재;강민석;김준;양일규;김병국;유근기
    • 한국농림기상학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.47-56
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    • 2018
  • 농업은 인간의 활동 중 기상 활동에 가장 종속적이며, 기후 변화 및 기상 재해와 같은 대기 변동성의 증가 속에서 농업기상서비스의 중요성은 점점 증가하고 있다. 유용한 농업기상서비스를 제공하기 위해서는 관측 자료의 품질 관리와 더불어 실제 농경 활동 현장을 대표할 수 있는 곳에서의 기상 관측이 필수적이다. 이를 위해 기상청에서는 자동농업기상관측망(AAOS)을 실제 농경지 근처로 재배치하는 등 관측망 환경을 개선하고 있지만, 아직까지 모든 농업기상관측이 실제영농 환경이 아닌 잔디밭에서 이루어지고 있는 문제가 남아 있다. 기온, 상대 습도, 토양 온도, 토양 수분 관측요소는 지표면의 식생 형태와 관개 등의 영농 활동에 큰 영향을 받는데, 현재의 농업기상관측은 이러한 요소들의 영향을 관측하는데 근본적인 한계가 있다. 본 연구에서는 AAOS 관측 자료의 시간적, 연직적 변이를 분석하고, 실제 농경지 위에 설치된 국가농림기상센터(NCAM) 타워에서 관측하고 있는 공통 기상 및 토양 관측 요소를 비교하여, AAOS 관측 자료의 특성 및 문제점을 분석하였다. 분석 시기는 결측이 가장 적고 추수 이전인 8월과 추수 이후인 10월로 선정하였다. 각 관측 요소별로 관측 높이 및 깊이에 차이가 있었으므로, 차이가 가장 적은 높이 또는 깊이 값을 비교대상으로 선정하였다. 기온의 경우 AAOS 4 m 관측 값이 NCAM타워 관측 값이 비해 낮과 밤 또는 추수이전과 이후 모두 낮았으며, 큰 일중 변화 없이 일정한 차이를 유지하였다. 수증기압 역시 NCAM 관측 값이 AAOS 관측 값에 비해 항상 높았으며, 8월이 10월에 비해 더 큰 차이를 보였다. AAOS 순단파복사의 경우 AAOS 관측 반사복사량이 NCAM 관측 값에 비해 높은 경향을 보였다. 한편, 토양 관측 요소는 대기 관측요소에 비해 더 큰 차이를 보였다. 추수 이전인 8월에는 대부분 논에 물이 차 있었으며, 그로 인해 NCAM 관측 토양 온도가 AAOS 관측 토양 온도에 비해 낮았으며, 일 변화 폭 역시 작았다. NCAM 관측 토양 수분은 강수 여부와 관계 없이 지속적으로 포화상태를 유지하는 반면, AAOS 관측 토양 수분은 강수에 의해 증가한 뒤 감소하는 경향을 보였다. 추수 이후인 10월에는 8월과 다른 경향을 보였다. 토양 온도의 경우, NCAM 관측 값과 AAOS 관측 값의 일 평균값은 비슷하였으나 일 변화 폭은 NCAM 관측 값이 더 컸다. 토양 수분은 NCAM 관측 값이 지속적으로 높았으나, 두 관측 값 모두 강수에 의해 상승하고 증발 또는 배수에 의해 감소하는 경향을 보였다. 이상의 결과는 AAOS 관측 자료의 품질 관리 문제와 함께 논과 잔디밭이라는 지표면 피복 및 영농 활동의 영향을 반영하지 못하는 대표성 문제를 보여주는 것으로서, 본 연구는 2011년 이후 이루어지고 있는 기상청 농업기상관측장비의 농지 부근 이동 작업에 이은 후속 조치로, 농업기상 관측을 대표할 수 있도록 잔디밭이 아닌 논, 밭, 과수원 등 실제 지역 대표 농업 현장에 설치되어야 함을 제언한다.