수치예보모델을 이용한 예보의 정확도를 높이기 위해 관측 간격이 조밀하고 많은 양의 관측자료를 사용하는 방법이 있다. 현재 기상청에서는 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 설치하여 관측자료를수 집하고 있지만, 고가의 설치 및 유지보수 비용 등의 경제적인 한계가 있다. 소형 자동기상관측장비(Mini-AWS)는 기온, 습도, 기압을 측정하고 기록할 수 있는 초소형 기상관측장비로 설치 및 유지보수 비용이 저렴하고 설치를 위한 장소 선택의 제약이 크지 않아 필요한 지역에 설치하여 관측자료를 수집하기가 용이하다. 그러나 설치 장소에 따라 외부환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 관측자료의 보정이 필요하다. 본 논문에서는 Mini-AWS 기압자료를 기상자료로 활용하기 위한 보정기법을 제안한다. Mini-AWS를 통해 수집된 관측자료는 전처리 과정을 거쳐 주변에서 가장 가까운 AWS 기압 값을 참값으로 기계학습 기법을 이용하여 기압 보정을 수행하였다. 실험결과 기상관측 규정에 따른 허용오차 범위 내에 포함되었으며, 지지벡터 회귀를 적용한 보정기법이 가장 좋은 성능을 보였다.
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.
1997~1998년에 무인기상관측장비(AWS)로부터 얻어진 기상자료와 고추 역병 발병과의 상관관계를 기초로 하여 고추역병 발병모형들을 작성하였다. 그 중에서 $R^2$값이 가장 높은 모형을 이용하여 AWS 시스템기상 파일을 입력받아서 발병률을 추정해주는 컴퓨터 시스템(PEPBLIGHT)을 구축하였다. 이 컴퓨터 시스템은 쉽게 무인기상관측장치로부터 기상 자료를 입력받을 수 있으며, 다른 기종의 무인기상관측장치와 다른 발병예측모형으로 이용할 경우에도 호환성이 있도록 하였다. 또한 AWS 미기상 자료를 SAS 입력자료로 사용하기에 적합한 형태로 변환해 파일로 저장해 주는 기능도 가지고 있다. 국내에서 처음으로 개발된 고추 역병 예찰 프로그램인 PEPBLIGHT는 MS사의 윈도운영체제로 운영되는 PC에서 사용할 수 있기 때문에 농가 수준에서도 이용할 수 있을 것이다.
기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.
물 수요 및 공급 체계를 바탕으로 수급 상황에 대한 판단을 위해 일반적으로 물수지 분석을 이용하고 있다. 물 수급 체계를 기반으로 하는 물수지 분석은 분석 대상유역의 물 수요를 고려하여 공급 가능량을 판단한 후 두 가지 인자 간 상호 비교를 통해 물 부족 여부를 판단하는 과정이라 할 수 있으며, 가장 대표적인 사례는 수자원장기종합계획에서의 물 수급 전망 분석 과정이라 할 수 있다. 수자원장기종합계획의 물 수급 전망에서는 미래 우리나라에서 예상되는 물 수요를 예측하고 수문조건에 따른 공급 상황과의 비교 검토를 통해 시공간적 물 부족 현황을 제시하고 있다. 수자원장기종합계획에서는 공급량 조건을 검토하기 위한 방법으로 기상청, 국토해양부, 한국수자원공사 등 다양한 기관에서 관측된 강우자료를 강우-유출모형에 적용한 후 산정된 자연유출량을 기반으로 물수지 분석을 수행하고 있다. 수자원장기종합계획과 같이 미래 우리나라의 물 수급 상황을 분석하고 이를 바탕으로 제시된 시공간적 물 부족 정보의 신뢰성을 높이기 위해서는 기본적으로 지역 또는 유역별 강우 발생 특성에 대한 정확한 고려가 기반이 되어야 한다. 그러나 현재 수자원장기종합계획 수립 과정에서 이용하고 있는 강우 관측지점의 공간적 분포를 살펴보면, 도서 및 해안지역의 경우 관측소의 밀도가 상대적으로 매우 빈약한 한계를 포함하고 있으며, 대부분 내륙 지역에 관측소가 집중된 현상을 보이고 있다. 이와 같은 상황에서 강우 관측자료를 이용한 분석을 수행할 경우 도서 및 해안지역에 대한 강우 발생 특성의 정확한 반영이 어려울 수 있으며, 이는 물 부족 분석 결과의 정확도 측면에서도 문제점으로 지적될 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 기상청에서 운영 중인 자동기상관측지점(Automated Weather Station, AWS)의 관측자료를 이용하는 방안을 검토해볼 수 있다. AWS 지점은 내륙 및 도서 해안지역에 관계없이 고른 관측소 분포를 보이고 있으므로 이를 고려할 경우 기존 관측지점에서 한계로 지적된 부분을 충분히 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 생산되고 있는 AWS 관측자료를 수집한 후 이를 수자원장기종합계획의 물수지 분석과 동일한 분석 과정에 적용하였으며, 그 결과에 대한 검토를 통해 국가 수자원계획의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.
수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 자동기상관측시스템(AWS)을 이용하여 기상요소의 관측 자료를 수집하고 실시간으로 그 자료를 제공하는 웹 페이지를 개발하였다. 이 시스템은 실시간으로 자료를 제공하면서 동시에 데이터베이스(DB)로 누적하여, 사용자의 요청에 따라 과거의 기상 자료를 파일로 제공하는 기능도 있다. 완성된 페이지를 이용하여 학교 현장에서 지구과학 교과의 기상분야 탐구학습에 성공적으로 활용하였다. 이 연구 결과, 기상 관측 자료를 실시간으로 제공함으로써 기상 분야 탐구학습의 현장감을 높일 수 있게 되었다. 또 누적된 과거 기상 자료를 이용함으로써 시간규모가 너무 길어서 실질적인 탐구학습이 어렵던 지구과학 교과의 제약을 일부 극복하게 되었다.
열대 강우 관측 위성(TRMM: Tropical Rainfall Measuring Mission)에서 관측된 자료가 한반도에서 발생한 호우 특성을 얼마나 잘 나타내 주는지를 알아보기 위하여 1998년과 1999년 여름철 호우 사례에 대해 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 집중 호우를 동반한 비 구름대의 높이, 강수형태, 비 구름의 수직 분포 및 수평 단면도 상의 강우 분포를 조사하였으며, TRMM/PR 관측 강우 강도와 지상에서 관측된 자동기상관측 장비(AWS: Automatic Weather System)에서 관측된 값을 비교하였다. GMS-5 IR1과 AWS 지상관측 자료와 비교해 볼 때, TRMM/PR 관측자료는 기존의 자료로는 알 수 없는 강수 형태, 비 구름대의 높이 등에 대한 정보를 쉽게 제공해 주었으며 특히 비 구름대 내부에서의 강우강도 분포와 연직 발달 정도를 잘 묘사했다. 또한 위도-경도별 강우강도의 단면분포에서는 지형 효과에 의한 강우 특성도 알 수 있었다. TRMM/PR 관측 강우강도 값은 AWS 관측치에 비해 6 mm/hr 이하에서 더 많이 관측되었으며, 전체적으로는 지상 관측에 비해 적게 관측되는 경향을 보였다.
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.
고해상도 기상자료 제공과 농림 분야에서의 요구를 충족시키기 위하여 LAPS를 이용하여 경기도 지역을 100m 해상도로 분석하였다. 구축된 시스템은 수치예보과에서 생산되는 6시간 간격 예측자료를 초기추정치로 사용하고, 각 관측자료를 동화하여 지표 온도와 습도 바람을 분석한다. 기존 분석시스템의 기상관측자료의 수집 방식을 개선하여 자료 수집에 소요되는 시간을 성공적으로 단축시킴으로써 약 20분 내에 기온, 상대습도, 풍향, 풍속에 대한 고해상도 분석결과 제공이 가능하게 되었다. 그러나 앞으로 LAPS 분석결과를 이용하여 관측이 가능한 지역 이외에 어느 지역에서든 정확한 농업기상정보를 산출할 수 있게 하려면 다양한 기상자료의 활용과 지표이용도의 개선, 관측지점의 영향반경을 최적화 시키는 과정들이 추가로 연구되어야 할 것이다. 현재 구축된 시스템의 분석결과 정확도는 떨어지지만 LAPS의 내부 알고리즘에 대한 미세한 조정으로 향상이 가능하므로 농업기상요소 생성을 위한 최적화 작업들을 수행한다면 정확도 향상을 꾀할 수 있을 것이다. 또한 다양한 기상요소에 대한 분석이 가능하기 때문에 특별한 기상요소들을 필요로 하는 농림 분야의 요구를 충족 시킬 수 있도록 분석요소의 확장이 가능 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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