• 한국지구과학회지
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• 제26권5호
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• pp.395-403
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• 2005

본 연구는 1993년부터 2003년 동안 겨울철 제주도 지방에 눈이 내린 경우를 대상으로 대기가 해양으로부터 얻은 열교환량을 계산하여 보웬비(현열속/잠열속)와 강설간의 관계를 분석한 것이다. 대상지역은 제주도 4개 관측지점인 제주, 서귀포, 성산포, 고산이다. 적설 예측의 신뢰도를 높일 수 있는 방법을 찾기 위하여 바람과 같은 기상의 영향이 가미된 보웬비와 적설과의 관계를 해기차와 적설과의 관계와 비교해 보았다. 그 결과 신적설 시, 지역별 최저 해기차는 제주시, 서귀포, 성산포, 고산에서 각각 10.9, 12.3, 11.5, $14.3^{\circ}C$였고, 그 이상의 해기차에서 신적설 확률은 각각 26, 29, 13, $23\%$인데 비해, 신적설시 지역별 최저 보웬비는 각각 0.59, 0.60, 0.65, 0.65였고, 그 이상의 보웬비에서 신적설 확률은 33, 70, 31, $58\%$로 나타나 보웬비가 해기차보다 높은 확률을 보였다. 보웬비에 의한 확률이 해기차에 의한 확률보다 높게 나타나는 이유는 해기차에 의해 형성된 강설의 조건에 바람에 의한 열교환이 강설의 조건을 강화시킨 것이 보웬비에 나타났기 때문으로 생각된다. 10년$(’93\~’02)$간 자료를 분석한 결과 각 지역별 신적설이 $10.0\~0.9cm$ 일 때 평균 보웬비는 $0.63\~0.67$이고 신적설이 $1.0\~4.9cm$ 일때 평균 보웬비는 0.72 이상으로 조사되어 강설시 적설량과 보웬비는 비례관계가 있음을 알 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제28권2호
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• pp.112-122
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• 1993

장마는 일반적으로 6월 21-26일에 시작되는데 1961년부터 1990년까지의 일강수자료와 동부아시아의 일기도를 분석하여 장마와 늦장마 시작일의 분포를 보면 El Ni${\~{n}}$o해에는 늦어지고 La Nina현상이 나타나는 해에는 일찍 시작되는 경향이 있어서, 장마 및 늦장마 시작일과 태평양의 해수면은 도(SST) 및 북반구 500mb 고도값과의 관계를 분석하여 장마와 늦장마의 시작시기를 예측할 수 있는 모델을 구축하고자 하였다. 장마 시작일은 중태평양의 5월 평균 SST, 북부 허스슨만의 3월 평균 500mb 고도값과 유의한 상관관계를 보인다. 8월 18일경에 중서부 지방에서부터 시작되는 늦장마의 시작일은 호주 서안에 면한 인도양의 5월 평균 SST, 그리고 적도 남부 중태평양의 5월 평균 SST, 시베리아 북서부의 7월 평균 500MB 고도값과 유의한 상관관계를 나타내므로 polynomial regression을 사용하여 장마와 늦장마 시작일의 최적 예측모델을 구축하였다. 이 모델은 장마 시작일의 경우 비교적 정확하게 예측 할 수 있으나 (residual=${\pm}$5.0) 늦장마의 경우에는 평균오차가 3.3일이고 최대오차가 10일에 달하므로 보다 정확한 예측모델을 구축하기 위한 지속적인 연구가 필요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.312-326
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• 2020

KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경농학회지
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• 제13권1호
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• pp.39-46
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• 1994

일조시간(日照時間)과 일조률(日照率) 관측(觀測)에 사용(使用)하는 Jordan 일조계(日照計)(기상태용(氣象台用))와 Bimetal 일조계(日照計)(관측소용(觀測所用))의 관측(觀測)값에는 서로 차이(差異)가 있으며, 측정(測定)되는 지점(地點)도 다르다. 그러나 일사자원(日射資源)의 지리적(地理的) 분포(分布) 및 일조시간(日照時間)에 따른 일사양(日射量의 추정(推定)에는 동일(同一한) 지표(指標)를 사용하여 구하여야 할 것이다. 본(本) 연구(硏究)는 Jordan 일조계(日照計)와 Bimetal 일조계(日照計)의 측정(測定)값의 상호관계(相互關係)를 구(求)하고, 이들 계측기(計測機)에 의한 일조시간(日照時間)과 일조률(日照率)의 지리적(地理的) 분포(分布)의 차리(差異)를 분석한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. Jordan 일조계(日照計)로 측정한 일조시간(日照時間)은 Bimetal 일조계(日照計)의 일조시간(日照時間)보다 평균(平均) 한달에 $50{\sim}60$ 시간(時間)이 낮게 나타나는 경향(傾向)이었다. 2. Jordan 일조계(日照計)의 일조율(日照率)은 Bimetal 일조계(日照計)의 일조율(日照率)보다 $5{\sim}10\;%$ 낮게 나타나는 경향(傾向)이었다. 3. 일조시간(日照時間)이 가장 긴 달은 5월(月)이었으며, 일조률(日照率)은 10月이 가장 높고 7월(月)이 낮았다. 4. 두 계측기(計測機) 간(間)에 일조시간(日照時間)의 차이(差異)는 겨울철에는 적었고, 여름철에는 커지는 경향(傾向)이었다. 5. 월별(月別) 일조시간(日照時間)의 표준편차(標準偏差)는 측후소(測候所)가 $11{\sim}32$시간(時間), 관측소(觀測所) $17{\sim}25$ 시간(時間)이었고, 일조율(日照率)은 각각 $3{\sim}11\;%$, $4{\sim}9\;%$로 기상태(氣象台)보다 관측소(觀測所)가 변화(變化)의 폭(幅)이 적었다. 6. 일조시간(日照時間)과 일조률(日照率)의 분포(分布)는 남부해안지방(南部海岸地方)이 가장 높았고, 중북부지방(中北部地方)이 낮았으며, 서(西) 해안(海岸)보다 동해안(東海岸)이 높은 경향(傾向)이었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.63-77
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• 2022

농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.115-124
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• 2023

현재 극한기상의 발생빈도가 많아지면서 극한기상현상이 발생하였을 때 피해규모는 증가하고 있다. 이게 과거부터 강우량의 예측을 위해 많은 시간과 제원을 투자하여 예측정보를 제공하고 있다. 하지만 이러한 정보는 전문가가 아닌 일반인이 이해하기 어려우며 특히 극한기상현상이 발생하였을 때 어느정도의 규모의 피해가 발생하는지에 대한 정보는 포함되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 영국에서 최초로 제시한 Risk Matrix 작성을 통해 영향예보 기준을 활용하여 호우피해 등급기준 Risk Matrix를 제시하였다. 먼저 강우량 자료와 피해자료와의 상관 분석을 통해 Risk Matrix 작성에 필요한 변수를 선정하고 선행연구에서 제시된 PERCENTILE (25%, 75%, 90%, 95%)과 JNBC(Jenks Natural Breaks Classification)기법을 이용하여 강우량과 피해에 따른 등급기준을 산정하여 두 개의 등급기준을 합성하여 하나의 기준을 제시하였다. 분석 결과에 이재민 세대수 결과의 경우 가장 많은 피해가 발생하였던 영산강, 섬진강유역에서 JNBC 보다 PERCENTILE이 가장 많은 분포를 보였으며, 충청도 지역에서는 유사한 결과를 나타내었다. 강우량의 등급화 결과를 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC의 등급이 높게 산정되었으며, 특히 전라도 지역과 충청도 지역에서 가장 큰 등급을 나타내었다. 또한 피해지역 호우특보 현황과 비교해 보면 JNBC가 유사한 것을 확인할 수 있다. Risk Matrix 결과에서 가장 피해가 심했던 세종, 대전, 충남, 충북, 광주, 전남, 전북지역을 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC가 잘 모사한 것을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권4호
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• pp.215-224
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• 2014

2013년 여름철 집중관측기간(장마기간: 2013년 6월 20일-7월 7일, 집중호우기간: 2013년 7월 8일-30일) 동안 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 관측 자료를 전 지구 통합예측시스템 3차원 자료동화에 이용하여 그 효과를 살펴보았다. 효과 분석을 위한 2가지 모의실험 중 규준실험은 기존 기상청 관측 자료만 사용한 것이고 관측시스템실험은 기상청 관측 자료에 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 자료를 추가한 것이다. 장마기간 동안 두 실험의 500 hPa 지위고도, 850 hPa 기온, 300 hPa 풍속의 관측 및 분석검증 비교 결과 큰 차이를 보이지 않았는데, 이는 고정관측소의 레윈존데 자료(0000 UTC 및 1200 UTC)만을 기준으로 검증이 이루어졌기 때문이다. 하지만, 종관기상관측시스템의 시간별 누적 강수량 자료를 이용한 강수검증에 있어서 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 2% 수준으로 개선된 결과를 보였다. 특히 강수검증에서 긍정적인 효과가 나타난 사례만 비교한 경우, 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 41%까지 개선된 결과를 보여 이동식 기상관측시스템 레윈존데 관측 자료가 수치모델의 예측정확도 향상에 유용함을 알 수 있었다.

• 한국환경농학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-6
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• 1995

1989년(年) 수원(水原) 기상대(氣象臺) 포장(圃場)에서 대청벼와 삼강벼를 공시(供試)하여 증발산량(蒸發散量) 및 벼 건물생산량(乾物生産量)을 측정(測定)하고 증발산량(蒸發散量)의 생육시기별(生育時期別) 변화(變化)와 수분리용(水分利用) 효율(效率)과의 관계(關係)를 검토(檢討)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 누적(累積) 증발산량(蒸發散量)과 지상부(地上部) 건물중생산량(乾物重生産量)은 고도(高度)의 상관(相關)이 있었으며 직선회귀식(直線回歸式)의 기울기는 4.13이었다. 2 . 누적(累積) 증발산량(蒸發散量)에 대한 지상부(地上部) 건물중(乾物重) 비율(比率)은 엽면적지수(葉面積指數)가 $5.5{\sim}5.9$에 도달(到達)할 때까지 증가(增加)하였다. 3. De wit의 m값은 출수(出穗) 개화기(開花期)에 최고치(最高値)를 보여 증발효율(蒸發效率)이 가장 높았고 수확기(收穫期)에는 $175.5{\sim}191.7$의 범위(範圍)이었다. 4. 단위(單位) 누적(累積) 일사량(日射量)에 따른 건물(乾物) 생산능력(生産能力)은 $1.011{\sim}1.248g$ $GJ^{-1}$이었다. 5. 단위(單位) 건물중(乾物重) 생산(生産)에 소비(消費)된 증발산량(蒸發散量)은 대청벼 299.9g, 삼강벼 278.0g으로 삼강벼의 수분리용(水分利用) 효율(效率) 이 대청벼보다 높았다. 6. 단위(單位) 증발산량(蒸發散量)의 정조생산능력(正租生産能力)은 대청벼가 1.58g, 삼강벼가 1.98g이었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권6호
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• pp.777-786
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• 2014

일본의 온타케 산은 일본에서 두 번째로 큰 규모의 화산으로, 2014년 9월 27일 02:52 UTC 에 예고 없는 대규모 분화가 발생했다. 이번 분화로 인해 최소 55명이 사망하였고, 70여 명의 부상자가 발생했다. 따라서 본 연구에서는 온타케 화산 분화에 따른 화산재 피해영향을 분석하기 위하여 화산재 확산 수치실험을 수행하였다. HYSLPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하여 화산재 확산 경로를 예측하였고, 화산재 확산 영역에 대한 정량적인 평가를 위해서 천리안 위성영상을 이용하여 화산재 확산 범위를 탐지하였다. 본 연구의 모의실험 결과와 GOCI 탐지 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 기반의 화산재 확산 예측결과와 GOCI 위성영상 간의 유사도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구에서 수행한 화산재 확산 결과와 GOCI 간에는 38.72% 및 13.57%가 일치도가 계산되었고, JMA 결과와 GOCI는 9.05%와 11.81%가 일치하였다. 본 연구에서 수행한 바와 같이 화산재 확산 경로를 예측하는 연구는 그 피해를 감소할 수 있는 중요한 방법의 하나라고 판단할 수 있다. 따라서 화산 분화 시 기상 모델을 이용한 화산재 확산 수치실험은 시간에 따른 화산재 확산 분포를 이해하는데 유용한 기법으로 자리매김 할 것이며, 화산재 확산에 따른 피해 면적을 정량적으로 산출할 수 있는 중요한 기술이 될 것이다.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.261-270
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• 2015

Characteristics of snowfall and snow crystal habits have been investigated in the campaign of Experiment on Snow Storms At Yeongdong (ESSAY) using radiosonde soundings, Global Navigation Satellite System (GNSS), and a digital camera with a magnifier for taking a photograph of snowfall crystals. The analysis period is 6 to 14 February 2014, when the accumulated snowfall amount is 192.8 cm with the longest snowfall duration of 9 days. The synoptic situations are similar to those of the previous studies such as the Low pressure system passing by the far South of the Korean peninsula along with the Siberian High extending to northern Japan, which eventually results in the northeasterly or easterly flows and the long-lasting snowfall episodes in the Yeongdong region. In general, the ice clouds tended to exist below around 2~3 km with the consistent easterly flows, and the winds shifted to northerly~northwesterly above the clouds layer. The snow crystal habits observed in the ESSAY campaign were mainly dendrite, consisting of 70% of the entire habits. The rimed habits were frequently captured when two-layered clouds were observed, probably through the process of freezing of super-cooled droplets on the ice particles. The homogeneous habit such as dendrite was shown in case of shallow clouds with its thickness of below 500 m whereas various habits were captured such as dendrites, rimed dendrites, aggregates of dendrites, plates, rimed plates, etc in the thick cloud with its thickness greater than 1.5 km. The dendrites appeared to be dominant in the condition of cloud top temperature specifically ranging $-12{\sim}-16^{\circ}C$. However, the association of snow crystal habits with temperature and super-saturation in the cloud could not be examined in the current study. Better understandings of characteristics of snow crystal habits would contribute to preventing breakdown accidents such as a greenhouse destruction and collapse of a temporary building due to heavy snowfall, and traffic accidents due to snow-slippery road condition, providing a higher-level weather information of snow quality for skiers participating in the winter sports, and estimating more accurate snowfall amount, location, and duration with the fallspeed of solid precipitation.