The purpose of this study is to build and evaluate a high-resolution (50 m) KMAPP (Korea Meteorological Administration Post Processing) reflecting building data. KMAPP uses LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) data to detail ground wind speed through surface roughness and elevation corrections. During the detailing process, we improved the vegetation roughness data to reflect the impact of city buildings. AWS (Automatic Weather Station) data from a total of 48 locations in the metropolitan area including Seoul in 2019 were used as the observation data used for verification. Sensitivity analysis was conducted by dividing the experiment according to the method of improving the vegetation roughness length. KMAPP has been shown to improve the tendency of LDAPS to over simulate surface wind speeds. Compared to LDAPS, Root Mean Square Error (RMSE) is improved by approximately 23% and Mean Bias Error (MBE) by about 47%. However, there is an error in the roughness length around the Han River or the coastline. Accordingly, the surface roughness length was improved in KMAPP and the building information was reflected. In the sensitivity experiment of improved KMAPP, RMSE was further improved to 6% and MBE to 3%. This study shows that high-resolution KMAPP reflecting building information can improve wind speed accuracy in urban areas.
본 연구에서는 부산지방기상청 장기 강수량 자료(1973-2007)를 이용하여 부산지역 확률강수량 및 이에 따른 재현 기간을 산정하였다. 확률강수량 산정에 있어서 확률가중모멘트법을 이용하여 매개변수를 추정하였고, $x^2$ 및 PPCC 검정을 통해 적합성분석을 실시하였다. 분석결과 최적의 확률분포형으로 GLO 모형을 채택하였다. 또한 AWS 자료를 이용하여 부산지역 확률강수량 분포도를 작성하였다. 6시간 지속강수량에 있어서 245.2 mm의 강수량이 100년 마다 발생할 수 있으며, 280.6 mm가 200년에 한번 정도 나타날 수 있다. 확률강수량 분포도 결과 1시간 지속강수일 경우 동래구에서 높은 값을 가지며, 3시간 지속강수는 부산연안 전반에 걸쳐 높게 나타나고 있다. 6시간 지속강수량일 경우는 부산진과 양산일대에서 높은 값을 나타내며 12시간 지속강수의 경우 남동연안지역과 웅상 일대에서 높은 값을 보이는 특징이 나타났다.
본 연구에서는 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성을 평가하였다. 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내 AWS (Automatic Weather System) 123개 관측소를 대상으로 레이더 추정강우의 오차를 레이더 반경 및 강우강도의 증가에 따라 평가하였다. 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 오차가 작은 것으로 확인되었다. 또한, 이중편파 레이더 추정강우의 홍수예보 활용성 평가 및 적용을 위해 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 평가 결과, 이중편파 레이더 추정강우가 단일편파 레이더 추정강우에 비해 관측치에 유사하게 나타났으며, 강우형태에 관계없이 강우 강도가 강한 부분에서 이중편파 레이더의 정확도가 향상됨을 보였다. 그러나 차등반사도를 통해 산정된 강우는 과대추정되는 경향이 나타났다. 연속형 저류함수모형인 SURR 모형에 적용하여 남강댐 유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 이중편파 레이더 추정강우를 통한 유출량이 단일편파 레이더 추정강우에 비해 유출용적오차는 약 12~63%, 첨두유량오차는 약 30~42% 감소하였으며, 평균제곱근오차 또한 감소하는 것으로 나타났다. 또한 이중편파 레이더에 의해 산정된 유역평균강우량을 유출모형에 적용할 경우 AWS 강우로부터 추정된 유출결과보다 더 우수한 경우가 있어 향후 홍수예보 활용 시 예보의 정확도 향상에 기여하리라 판단된다.
This study investigates the temporal and spatial variations of marine meterological elements (air temperature (Temp), Sea Surface Temperature (SST), and Significant Wave Height (SWH)) in seven coastal waters of South Korea, using hourly data observed at marine meteorological buoys (10 sites), Automatic Weather System on lighthouse (lighthouse AWS) (9 sites), and AWS (20 sites) during 2013-2017. We also compared the characteristics of Temp, SST, and air-sea temperature difference (Temp-SST) between sea fog and non-sea-fog events. In general, annual mean values of Temp and SST in most of the coastal waters were highest (especially in the southern part of Jeju Island) in 2016, due to heat waves, and lowest (especially in the middle of the West Sea) in 2013 or 2014. The SWH did not vary significantly by year. Wind patterns varied according to coastal waters, but their yearly variations for each coastal water were similar. The maximum monthly/seasonal mean values of Temp and SST occurred in summer (especially in August), and the minimum values in winter (January for Temp and February for SST). Monthly/seasonal mean SWH was highest in winter (especially in December) and lowest in summer (June), while the monthly/seasonal variations in wind speed over most of the coastal waters (except for the southern part of Jeju Island) were similar to those of SWH. In addition, sea fog during spring and summer was likely to be in the form of advection fog, possibly because of the high Temp and low SST (especially clear SST cooling in the eastern part of South Sea in summer), while autumn sea fog varied between different coastal waters (either advection fog or steam fog). The SST (and Temp-SST) during sea fog events in all coastal waters was lower (and more variable) than during non-sea-fog events, and was up to -5.7℃ for SST (up to 5.8℃ for Temp-SST).
풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.
본 연구의 목적은 온열질환자를 설명, 예측하기 위한 최적의 폭염 관련 지표를 선정하고 예측하여 실효성을 확인하는 것이다. 2021년부터 2023년까지의 온열질환 응급실감시체계 데이터와 기상청 AWS 데이터를 기반으로 일 평균 기온, 일 최고 기온, 일 평균 WBGT, 일 최고 WBGT 값을 계산하여 회귀분석을 진행하였다. 분석 결과 네 가지 지표 중 일 최고 WBGT가 R2 값 0.81, RMSE 0.98로 가장 적합한 지표로 나타났으며 그 임계값은 29.94도로 나타났다. 전체 분석 기간 중 해당 임계값을 초과하는 날은 총 91일이었으며 이 때 발생한 환자수는 339명으로 나타났다. 일 최고 WBGT의 회귀식을 통해 2021년부터 2023년까지의 온열질환자 수를 예측한 결과 매년 10명 미만의 오차를 보여 정확성이 상당히 높은 것을 확인할 수 있었다. 지속적인 연구를 통해 데이터 및 분석 방법을 고도화한다면, 폭염 피해를 예측 및 저감하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
동아시아 지역 봄철에 주로 발생하는 황사의 물리적 특성을 알아보기 위하여 부산지역에서 발생한 2009년 황사 기간의 종관 일기도와 자동기상관측장비(AWS)를 이용한 기상해석, $PM_{10}$ 샘플러와 레이저입자계수기(LPC)를 이용한 대기입자상 물질농도 분석, 위성영상과 역궤적분석 모델을 이용한 발생원을 조사하였다. 2009년 2월 20일의 경우 (사례 1), $PM_{10}$ 농도가 급격히 증가할 때 $0.3-1.0{\mu}m$의 작은 입자의 에어로솔 체적 농도 분포가 감소한 반면 $1.0-10.0{\mu}m$의 큰 입자의 농도는 증가하였다. 그 후 $PM_{10}$ 농도가 감소할 때 지상의 풍향은 북풍에서 남서풍으로 변하였으며, 전체 에어로솔 농도는 감소하였다. $PM_{10}$과 $1.0-10.0{\mu}m$의 큰 입자 농도의 상관계수는 0.9 이상으로 높은 양의 상관관계를 나타내었다. 이는 내몽골 지역에서 발달된 황사가 중국 고비 사막을 통과하여 한반도로 유입된 것으로 추측할 수 있었다. 2009년 4월 25일의 경우 (사례 2), $PM_{10}$ 농도가 급격히 증가할 때 $0.3-0.5{\mu}m$의 작은 입자의 에어로솔 체적 농도 분포가 감소한 반면 $0.5-10.0{\mu}m$의 큰 입자의 농도는 증가하였다. 그 후 $PM_{10}$ 농도가 감소할 때 $0.3-0.5{\mu}m$의 작은 입자의 농도는 증가한 반면 $0.5-10.0{\mu}m$의 큰 입자의 농도는 감소하였다. 이 때 지상의 풍향은 북동풍에서 남서풍으로 변한 후 다시 북동풍으로 변하였다. $PM_{10}$과 $1.0-10.0{\mu}m$의 큰 입자의 농도의 상관계수는 약 0.9에 가까운 높은 양의 상관관계를 나타내었다. 입자의 역궤적 수송 모델 분석 결과, 만주지역과 중국 동쪽 해안으로부터 한반도로 유입된 것으로 추측할 수 있었다.
This study aims to produce fundamental database for Environment Impact Assessment by monitoring vertical structure of the atmosphere due to the mountain valley wind in spring season. For this, we observed surface and upper meteorological elements in Sangin-dong, Daegu using the rawinsonde and automatic weather system(AWS). In Sangin-dong, the weather condition was largely affected by mountains when compared to city center. The air temperature was low during the night time and day break, and similar to that of city center during the day time. Relative humidity also showed similar trend; high during the night time and day break and similar to that of city center during the day time. Solar radiation was higher than the city, and the daily maximum temperature was observed later than the city. The synoptic wind during the measurement period was west wind. But during the day time, the west wind was joined by the prevailing wind to become stronger than the night time. During the night time and daybreak, the impact of mountain wind lowered the overall temperature, showing strong geographical influence. The vertical structure of the atmosphere in Dalbi valley, Sangin-dong had a sharp change in air temperature, relative humidity, potential temperature and equivalent potential temperature when measured at the upper part of the mixing layer height. The mixing depth was formed at maximum 1896m above the ground, and in the night time, the inversion layer was formed by radiational cooling and cold mountain wind.
기온, 강수와 같은 기후관측 자료들은 공간과 더불어 시간적인 변이를 동시에 나타낸다. 따라서 신뢰성 높은 시계열 분포도 작성을 위해 공간적 자기상관성만을 고려하는 기존 공간 내삽 기법에 시공간적 자기상관성 정보를 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 시계열 기온 분포도 제작을 위해 1개월 동안 1시간 간격으로 획득된 기온 관측소 자료를 대상으로 시공간 크리깅을 적용하였다. 우선 기온자료를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해한 후에, 경향 성분 모델링 과정에 기온과 연관성이 높은 고도 자료를 부가 자료로 통합하여 지형 효과를 반영하는 경향 성분을 모델링하였다. 잔차 성분에 대한 시공간 베리오그램 모델링에는 곱-합 모델을 적용하여 시간과 공간 베리오그램의 상호 연관성을 반영하도록 하였다. 이러한 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 시공간 정규 크리깅을 적용한 결과, 기존 공간적 자기상관성만을 고려하는 정규 크리깅과 고도 자료를 부가 자료로 이용하는 회귀분석 크리깅에 비해 상대적으로 높은 예측 능력을 보였다. 이러한 결과는 고도 자료와 더불어 시공간 자기상관성 정보의 이용이 중요함을 지시한다. 따라서 공간적으로 가용할 수 있는 자료의 수가 한계가 있지만 시계열적으로 자료 획득이 가능한 변수를 분석할 때, 시공간 크리깅이 유용한 내삽 방법론으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 강한 한파가 발생했던 2018년과 온난 한파가 발생했던 2019년의 기온에 따른 수온의 반응 및 지연시간과 북풍계열 바람 빈도와의 상관관계를 분석하였다. 사용된 시간 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 7개 지점 해역별 수온자료와 수온관측소 인근 7개 지점 AWS 기온자료를 이용하였다. 관측되지 못한 자료는 내삽법으로 근사값을 계산하였고, FIR Filter를 이용하여 자료의 주기성을 파악하였다. 그 결과, 강한 한파가 발생했던 2018년은 북풍계열 바람을 통해 차가운 공기가 남하하면서 기온을 하강시켜 전 해역에 저수온을 유발한 반면 온난 한파가 발생했던 2019년은 평년 수준의 기온으로 하강하였지만 수온은 크게 변화하지 않았다. 강한 한파가 발생했던 2018년 기온 하강에 따른 수온의 지연시간은 평균 14시간으로 0.7 이상의 높은 상관성을 나타냈고 온난 한파가 발생했던 2019년은 평균 지연시간이 20시간으로 0.44-0.67 사이의 상관성을 보였다. 본 연구를 통해 해역별로 기온 하강에 따른 표층수온의 반응을 해석하였고 지연시간을 파악함으로써 양식생물의 피해를 최소화하고 한파 피해의 신속한 대응에 기여할 수 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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