• 한국수자원학회논문집
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• 제30권1호
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• pp.3-13
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• 1997

멱 유속 분포를 구하기 위해 개정 Prandtl 혼합 거리 이론이 이용되었으며, 여기에서 사용된 지수값의 범위는 1/4~1/7이었다. 이 개정된 유속분포를 이용하여 간단한 부유사 농도 분포식을 개발하였다. 미국 지질조사국이 리오그란데강에서 실측한 자료와 명목값인 $\beta$=1.0, $textsc{k}$=0.4, 그리고 가시관에 의해 얻어진 침강속도를 이용한 개정 농도식 계산결과와 실측지와의 비교는 양호한 편이었으며, 지수에 임의로 두배를 해주었을 경우에는 좋은 결과를 보였다. 적당한 $\beta$, $textsc{k}$, 그리고 침강속도를 선택하기 위해 더 많은 연구가 필요하지만 이러한 연구가 대규모 난류와 이차류 영향에 대한 설명을 할 수는 없을 것이다. 하지만 실용적인 측면에서 보면 어느 관측지점에 대한 매우 자세하고 특별하게 측정된 자료는 그 지점에 맞는 지수나 계수를 찾아낼 수도 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권4호
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• pp.283-292
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• 2017

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.