• Journal of Astronomy and Space Sciences
• /
• 제24권1호
• /
• pp.55-68
• /
• 2007

STP78-1 위성이 관측한 낮대기광 중에서 $OII\;834{\AA},\;OI\;989{\AA},\;OI\;1027{\AA},\;NII\;1085{\AA},\;NI\;1134{\AA},\;NI\;1200{\AA},\;OI\;1304{\AA},\;OI\;1356{\AA}$ 대기광을 사용하여 AURIC 모델의 EUV/FUV 대기광 계산을 검증하였다. 관측값과 모델 계산값을 비교한 결과, $OII\;834{\AA},\;OI\;1027{\AA},\;NI\;1200{\AA},\;OI\;1304{\AA}$ 대기광은 약 20% 이내로 일치하였다. 그러나 $OI\;989{\AA},\;NII\;1085{\AA},\;NI\;1134{\AA}$ 대기광은 각각 관측치의 42%, 74%,45%에 그쳐, 심각한 차이를 보였다. 그 원인으로 AURIC 모델이 $OI\;989{\AA}$ 대기광의 경우 복사 전달 효과를 제대로 계산하지 못한 것으로, $NI\;1134{\AA}$ 대기광은 원천 과정이 실제 대기의 상태를 반영하지 못한 것으로 판단되었다. $NII\;1085{\AA}$ 대기광에 대해서는 AURIC 모델 자체의 결함보다는 입력된 태양 극자외선 플럭스의 변화에 기인하는 것으로 추정된다. 또한 STP78-1 위성의 위방향 대기광 관측값과 비교했을 때 AURIC 모델값이 전반적으로 작게 계산되는데, 이는 위성 고도 아래에서 입사하는 대기광의 기여를 .AURIC 모델이 포함시키지 않았기 때문으로 판단된다. 이런 효과는 특히 $OI\;989{\AA},\;NI\;1134{\AA},\;NI\;1200{\AA}$ 대기광에 크게 나타났다. 한편 STP78-1 위성이 관측한 위도별 $OII\;834{\AA}$ 대기광과 비교했을 때 , AURIC 모델의 계산 값은 관측된 위도별 변화와 특히 중위도 지역에서 상당한 차이를 보였다. 이는 AURIC 모델 계산 시 사용되는 중성대기 모델 MSISE-90이 관측 당시에 진행된 오로라 폭풍에 의해 변화된 산소원자 밀도를 제대로 반영하지 못한 것으로 추정된다. 이 논문에서 밝혀진 AURIC 모델의 EUV/FUV 대기광 계산의 문제점들은 향후 AURIC 모델의 개선에 반영되어야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.25-34
• /
• 2015

농업기상 관측자료의 QC는 원자료의 튀는 값을 의심자료로 분류하거나 제거하는 사후 성격의 작업이다. 본 연구에서는 수원기상대의 2012, 2013년 농업기상 관측요소에 대하여 처음으로 QC를 시행하고, 관련 절차를 문서화하였다. QC 방법은 기상청의 실시간 품질관리 시스템을 참고하였고, 토양수분은 국제 토양수분관측망 QC 모듈을 참고하였으며, 그 외의 경우는 경험에 근거하여 자체적으로 고안한 기준을 적용하였다. 농업기상 관측자료에 이상의 품질검사 알고리즘들을 적용한 결과, 튀는 값과 비정상적인 값들이 사라지고, 보다 신뢰할 수 있는 시계열 자료가 확보되었으며, 보다 정확한 통계값이 산출되었다. 연직 기온, 토양온도 등의 온도 요소는 품질관리가 상대적으로 용이하게 이루어졌다. 그러나 토양온도의 튀는 값이 여름철에 집중된 것으로 볼 때, 강우에 따른 대비와 관측 장비의 철저한 관리가 필요하다고 사료된다. 한편, 온도 요소를 제외한 나머지 요소에는 각각의 자료 특성에 맞는 품질관리 방법의 개발이 시급하다. 특히 토양수분은 연직으로 깊이 들어가더라도 그 정도에 차이가 있을 뿐 강수량의 영향을 받음에도 불구하고, 앞에 제시한 일부 QC 방법은 0.10m 토양수분에 한정되어 있는 점이 한계로 작용하였다. 수원기상대에서 나타나는 토양수분의 겨울철 이상 변동은 ISMN 방식의 QC 모듈로도 걸러지지 않았으므로, 이에 대한 원인 분석이 이루어져야 할 것이다. 또한, 토양수분 QC에서 플래그가 부여된 의심자료들을 오류값으로 분류하기 위해서는 더욱 확실한 근거가 필요하다. 예를 들어 수원기상대의 경우, 여러 해 동안 측정된 토양수분 관측자료를 종합적으로 분석하여 수원기상대에서의 토양수분의 변화 양상이 매년 어떻게 반복되고 있는지 파악하는 것이 중요하다. 향후 단기적으로는 이번 QC 연구에서 자료의 신뢰도가 낮아 제외되었던 복사 변수와 지면온도 변수에 대한 QC가 이루어져야 하며, 수원 이외의 다른 농관 지점의 관측자료에 대해서도 QC가 속히 실시되어야 할 것이다. 중기적으로는 QC된 자료를 바탕으로 농업기상 정기보고서 작성 및 배포가 가능하다. 장기적으로는 기상청 및 KoFlux의 자동화 QC 프로그램, 수치모형을 이용한 비선형 변분 QC(예로, Lee et al., 2011) 등을 기반으로 농업기상 관측요소별 QC 수행의 고도화 및 자동화가 필요하다. 이러한 체계적인 개선을 통해 농업기상 관측자료의 품질경영이 한층 더 성취되면, 지상기상 관측자료에 버금가는 고품질의 농업기상 관측자료가 생산되어, 국내 유관기관, 학술 연구자, 농림업 현장 종사자 등 많은 이용자들에게 제공 및 활용될 것으로 기대된다. 이 연구에서 사용된 원자료 및 품질관리 결과 자료는 국가농림기상센터의 웹사이트(http://ncam.kr/page/req/agri_weather.php)에서 소정의 절차를 거쳐 이용할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.107-121
• /
• 2010

본 연구에서는 한반도의 주요 생태계인 활엽수림과 농경지에서 지면 모형 JULES(Joint UK Land Environment Simulator)으로 모의한 총일차생산량 (Gross Primary Productivity: GPP)과 생태계 호흡량 (ecosystem respiration: RE)의 수치 모사 결과에 영향을 미치는 주요 모수를 파악하였으며, 민감한 모수에 대해 실측자료를 사용함에 따른 모형 예측력의 개선 정도를 평가하였다. 민감도 실험의 결과, 활엽수림과 농경지에서 모두 JULES로 모의한 GPP는 잎 내부의 질소농도와 리불로오스이인산(RuBP) 카르복실화의 최대 속도에 가장 민감하였다. RE는 활엽수림에서는 목질부 탄소량과 엽면적지수를 연결시켜주는 상수에 가장 민감하였다. 반면에 농경지에서 수치모사된 RE는 GPP와 같이 각각 잎 내부의 질소 농도와 RuBP 카르복실화의 최대 속도에 가장 민감하였다. JULES로부터 제공된 모수의 값으로 모의된 두 지역의 GPP와 RE는 모두 관측값에 비해 과대평가되었다. 특히 활엽수림에서 GPP가 가장 민감하게 반응했던 잎 질소 농도의 실제 관측값이 모형에서 사용하는 기존 설정값의 50% 이하임을 고려할 때 모형에서 설정된 모수의 값으로 탄소 순환을 수치 모사할 경우에 모수의 기존 설정값과 실제값의 차이가 모형의 과다모의에 상당한 영향을 미침을 확인할 수 있었다. 따라서 한반도 탄소순환의 현실적인 모의를 위해서는 모형에서 요구되는 생물리학적 정보가 한반도 다양한 식생 기능 형태를 현실적으로 잘 반영하는지를 확인해야 할 뿐 아니라 지속적인 현장 관측을 통해서 생물리학적 정보와 관련된 자료기반을 마련하는 것이 중요하다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권10호
• /
• pp.835-848
• /
• 2021

제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer(ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제42권5호
• /
• pp.536-555
• /
• 2021

해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s^-1와 1.28 m s^-1, 편차는 0.44 m s^-1와 0.65 m s^-1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 -8.03°와 -6.97°의 음의 편차와 32.46°와 36.06°의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제55권3호
• /
• pp.120-129
• /
• 2022

본 연구는 조선시대 대형 불화 10점에 사용된 회청 안료에 대하여 에너지분산형X-선분광기를 이용하여 화학 조성 분석을 시행하고, 편광현미경과 주사전자현미경을 이용하여 형태적 특성을 관찰하여 재질 및 특성을 밝히고자 한다. 화학 조성 분석에 의하면, 10개의 대형 불화의 회청은 모두 주제로 SiO₂, 융제로 K₂O를 사용한 포타쉬 유리로 판단된다. 착색제로 사용한 코발트 광석과 관련된 성분 외에도 As₂O₃, BaO, PbO가 높게 검출되는 대형 불화가 확인된다. 회청 입자들은 일정한 형태가 없고, 다양한 색도의 청색을 띤다. 일부 입자에서는 패각상의 깨짐, 구 모양의 기포, 불순물이 관찰된다. 반사전자상을 통해 AD 18세기 초반의 대형 불화에서 나온 회청은 As가 높은 회청만 검출되었으나 AD 18세기 중반 이후의 대형 불화에서 나온 회청에서는 입자마다 다양한 명암 차이가 확인되었으며 As, Ba, Pb 등이 높은 회청이 검출된다. 이상의 결과를 통해 조선시대 대형 불화의 회청 유형은 3가지로 구분된다. A형은 As₂O₃가 높은 유형, B형은 BaO가 높은 유형, C형은 PbO가 높은 유형이다. 회청 안료의 3가지 유형을 대형 불화의 제작 시기별로 살펴보면, A형은 중간에 검출되지 않은 시기도 있지만 1705년부터 1808년까지 사용이 확인되며, B형과 C형은 1750년부터 출현하여 1808년까지 사용된 것을 알 수 있다. 이는 AD 18세기 초반까지는 한 가지 유형의 회청만 사용되었고, AD 18세기 중반부터는 하나의 대형 불화 안에서도 여러 유형의 회청이 혼합되어 사용된 것을 알 수 있다. 이와 같은 연구는 당시 대형 불화를 제작할 때 사용한 회청 안료의 특성을 이해할 수 있는 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
• /
• 제55권4호
• /
• pp.407-419
• /
• 2022

메탄(CH₄)이 유출되는 관정 주변에서 토양(비포화대) 가스 모니터링과 자료 해석 방법을 제시하고자 토양 가스의 성분변화를 약 3일간 측정하였다. 이를 위해서 포항 지역의 시험 관정 2개(TB2, TB3)의 주변 1 m 이내에서 방사상으로 토양 가스를 채취하고 현장에서 CO₂, CH₄, N₂, O₂의 농도를 분석하였다. TB2의 관정 정두(wellhead)에서 30 cm 떨어진 지점에서 CO₂ 플럭스도 측정하였다. 아울러 TB2 관정 정두의 가스 시료와 대기 시료도 채취하여 분석하였다. 모니터링 마지막 날 채취한 시료는 실험실에서 CO₂의 탄소동위원소(δ¹³C_CO2)를 분석하였다. 서로 12.7 m 떨어져 있는 두 시험 관정 중 TB3는 시멘팅이 되어 있고, TB2는 시멘팅이 되어 있지 않았다. 생지구화학 반응 기반(process-based) 해석을 적용한 결과, 비포화대 가스의 CO₂, O₂, N₂ 농도와 N₂/O₂ 의 변화는 모두 CH₄의 산화를 지시하는 선과 가스의 용해에 의한 농도의 변화를 지시하는 선 사이에 위치하고 있었다. 또한 TB2 정두에서 측정된 CH₄은 대기의 CH₄에 비해서 5.2배 높은 값을 나타나고 있었다. 시멘팅이 되어 있지 않은 관정(TB2) 주변 비포화대에서 나타난 높은 CO₂ 농도(평균 1.148%)는 CH₄의 산화에 의해 증가한 것으로 판단된다. 반면, 시멘팅이 된 관정(TB3) 주변의 비포화대 CO₂는 상대적으로 낮은 농도(0.136%)를 나타내고 있었다. 따라서 CH₄가 산출되는 관정의 주변 토양가스(CO₂ 포함)는 관정의 완결 상태(시멘팅)에 크게 영향을 받는 것으로 판단된다. 본 연구는 천연가스 개발 관정 주변 토양의 환경 모니터링을 위한 전략 수립에 활용될 수 있으며, CO₂ 지중저장을 위한 주입정 및 관측정 주변 누출 감시에 활용될 수 있다. 또한 본 연구의 방법은 천연가스 저장소, 유류 오염 토양의 모니터링에 활용 가치가 있다.