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문제 정의
- 추정결과의 검증을 위해서는 반드시 북한 지방의 여러 지점에서 장기간에 걸쳐 실측자료를 수집해야 하겠지만 현재로서는 불가능하다. 따라서 이번 보고에서는 관측밀도가 조밀한 지역의 지형 기후학적 관계식을 관측밀도가 조방적인 다른 지역에 적용하기 위한 한 가지 방법을 소개하고 그 결과를 참고자료로서 제시한다.
- 본 연구에서는 남한에서 관찰되는 지형 - 계절강수량 간 정량적 관계를 이미 알고 있는 북한지방의 지형 특성에 적용하여 북한전역의 월별 강수량 분포를 추정하고자 하였다. 추정결과의 검증을 위해서는 반드시 북한 지방의 여러 지점에서 장기간에 걸쳐 실측자료를 수집해야 하겠지만 현재로서는 불가능하다.
- 이용한 점이 다르다. 이는 예측목적 통계모형의 일반적인 적용규칙을 벗어난 것으로서, 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 두 가지 방안을 제시하였다. 첫째, 북한지방 표준관측소로부터 얻은 실즉자료를 토대로 ''추세강수량"을 계산하고 이를 모든 회귀모형의 기본변수로 활용함으로써 모형 계산결과를 북한 지방의 실제 강수량 절대값에 접근시켰다.
제안 방법
- 이는 예측목적 통계모형의 일반적인 적용규칙을 벗어난 것으로서, 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 두 가지 방안을 제시하였다. 첫째, 북한지방 표준관측소로부터 얻은 실즉자료를 토대로 ''추세강수량"을 계산하고 이를 모든 회귀모형의 기본변수로 활용함으로써 모형 계산결과를 북한 지방의 실제 강수량 절대값에 접근시켰다. 둘째, 산악지역의 강수분포에 큰 영향을 미치는 토지의 경사방향에 따라 관측소를 분류하고, 관측소 그룹별로 독립적인 회귀모형을 작성하여 범용 모형이 가질 수 있는 오차의 근원을 축소시켰다.
- 이 때 회귀식의 y축 절편값 대신 24개 기상청 표준관측소의 월별 강수량값을 사용하였다. 1 km 해상도의 수치고도모형을 토대로 북한 전역을 역시 경사 방향에 따라 8개지대로 구분하고, 27개 북한 표준관측소 월별 강수량자료로부터 등우량선도를 작성하였다. 이를 근거로 모든 격자점의 기준강수량을 파악하였다.
- 2기개 남한 우량관측소의 10년간 월별 평균강수량 및 연 평균강수량, 그리고 관측소 지형변수들간의 단순 상관을 분석하여 상관계수가 높은 순서로 DEM1, DEM31, DEV7, DEV31, ELEV7, CODI, 방위별 개방도(OPEN7_N 등), SLOPE5 등 15종을 선발하였다.
- 본 연구에서는 277개 강수량 관측소에 해당되는 셀의 값을 그 지점의 국지적인 지형효과가 반영되지 않은 대기후 규모의 강수량으로 간주하고 '추세강수량' (precipitation megatrend)이란 용어로 나타낸다. 각 관측지점의 추세강수량은 277개 point theme을 MEGA GRID 위에 겹친 후 각 point에 해당되는 셀 값을 추출함으로써 얻었다.
- 이를 근거로 모든 격자점의 기준강수량을 파악하였다. 각 지대별로 남한자료로부터 작성된 회귀모형을 적용하여 월별 및 연간 강수량을 계산하고 이들을 통합하여 북한전역의 강수량 분포를 1 kmX 1 km 해상도로 표출하였다. 이 계산에 따르면 북한지방의 연간 총강수량은 지 역평균이 938 mm이며 표준편차는 246 mm 인 것으로 추정된다.
- 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형.강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용하는 방법을 모색하였다. 남한 전역을 대략적인 경사방향에 따라 8개 지대로 구분하고 10년간(1986년-1995년) 강수자료를 수집할 수 있는 277개 관측소를 지대에 따라 8개 그룹으로 나누었다.
- 개방도 : ELEV GRID를 이용하여 태양고도 45도 조건에서 방위각 (azimuth) 45, 90, 135, 180, 225, 270, 315, 360도로 바꿔가며 각 셀의 개방도(0-255 범위의 brightness index)를 계산하였다. 이 값들을 OPEN3_45, OPEN3 90, .
- 경사도 : 기준 DEM GRID를 비롯하여 DEM3, DEM5, DEM7 GRID 상에서 각 셀의 경사도를 계산하여 이를 도(degree) 단위의 셀값으로 부여하고 각각 SLOPE 1, SLOPE3, SLOPE5, SLOPE7 GRID로 저장하였다.
- 경사향별 관측소 분류 : 출력해상도를 lOkmXlO km로 조정하고, ASP31 GRID의 경사향값을 방위에 따라 8개로 재분류한 다음, polygon shape의 벡터 포맷으로 변환하였다. 남한 277개 강수량 관측소 point theme을 이 8방위 polygon theme 에 겹쳐서 방위에 따라 8개 그룹으로 분류하였다 (Fig.
- 남한 전역을 대략적인 경사방향에 따라 8개 지대로 구분하고 10년간(1986년-1995년) 강수자료를 수집할 수 있는 277개 관측소를 지대에 따라 8개 그룹으로 나누었다. 관측소가 위치한 지점의 지형특성을 정량화 하여 월별 강수량의 공간변이를 가장 잘 설명하는 지형변수로 구성된 회귀모형을 각 그룹별로 작성하였다. 이 때 회귀식의 y축 절편값 대신 24개 기상청 표준관측소의 월별 강수량값을 사용하였다.
- 변환하였다. 남한 277개 강수량 관측소 point theme을 이 8방위 polygon theme 에 겹쳐서 방위에 따라 8개 그룹으로 분류하였다 (Fig. 3). 가장 많은 관측소가 분포하는 사면방위는 서향으로 기개였으며 북향사면에는 단 5개만 확인되었다.
- 추출하였다. 덧붙여 각종 DEM GRID 와 관측소의 실제고도간 편차를 구해 새로운 지형변수 (DEV7, DEV31 등)로 삼았다.
- 첫째, 북한지방 표준관측소로부터 얻은 실즉자료를 토대로 ''추세강수량"을 계산하고 이를 모든 회귀모형의 기본변수로 활용함으로써 모형 계산결과를 북한 지방의 실제 강수량 절대값에 접근시켰다. 둘째, 산악지역의 강수분포에 큰 영향을 미치는 토지의 경사방향에 따라 관측소를 분류하고, 관측소 그룹별로 독립적인 회귀모형을 작성하여 범용 모형이 가질 수 있는 오차의 근원을 축소시켰다. 이 방법을 좀더 발전시킨다면 어떤 미지의 땅에 대하여 지형자료만 확보되면 최소한의 기후자료만으로도 손쉽게 정밀한 기후도를 작성할 수 있게 될 것이다.
- 월별로 작성하였다. 앞서 각 지점별, 추세강수량' (1월은 MEGA01, 2월은 MEGA02 등)을 그 지역 의대 기후 규모 기준강수량으로 간주하였으므로 강수량추정모형의 y축 절편값은 0으로 고정하고 대신 MEGA01-MEGA12를 해당 월의 독립변수로 추가하였다.
- 따라 8개 그룹으로 분류해야 한다. 앞서와 마찬가지로 출력해상도를 lOkmXIOkmS 조정하고, ASP 31 GRID의 북한지방 해당 셀의 경사향값을 방위에 따라 8종류로 재분류하였다. 북한전역은 121, 614개의 1 kmX 1 km 셀로 표현할 수 있으며 분류된 결과는 Table 3에 정리되어있다.
- 수집하여 한반도 부분을 발췌하였다. 원래 경위도 좌표계 상태인 이 DEM 파일을 TM 좌표계(원점북위 38도, 동경 127.00289도)로 투영시켜 사방 1 km 해상도의 ARC/INFO(ESRI, USA) GRID로 저장하였다.
- 각각 새로운 GRID 8개로 분산 저장하였다. 월별로 사면방위별 회귀모형을 해당 GRID 대상으로 구동 시켜 8개 출력 GRID를 얻었다. 이들을 모자이크 형태로 결합함으로써 북한영토 전체에 대한 강수량 분포도를 작성하였다.
- 이 과정에서 선발된 독립변수를 토대로 지형 기후학적 강수량 추정을 위한 중회귀모형을 각 경사향 그룹별, 월별로 작성하였다. 앞서 각 지점별, 추세강수량' (1월은 MEGA01, 2월은 MEGA02 등)을 그 지역 의대 기후 규모 기준강수량으로 간주하였으므로 강수량추정모형의 y축 절편값은 0으로 고정하고 대신 MEGA01-MEGA12를 해당 월의 독립변수로 추가하였다.
- 이들 15종의 지형변수를 독립변수로 두고, 월별 10 년 평균강수량을 종속변수로 둔 회귀분석을 각 경사향그룹별로 실시하였다. 이 때 변수 선택은 stay level= 0.
- , 15 kmX 15 km, 31 kmX31 km 등으로 확대하여 고도 평균값을 구한 다음, 방위별로 인접한 셀과의 고도차를 비교하여 가장 큰 방위값을 부여하였다. 이들을 각각 ASP3, ASP5, ASP7 등의 GRID로 저장하였다.
- 5의 가중치를 주어 거리가중 평균표고(이하 지세고도)를 계산하였다. 이들을 각각 ELEV3, ELEV5, ELEV7 GRID 로 저장하였다.
- 월별로 사면방위별 회귀모형을 해당 GRID 대상으로 구동 시켜 8개 출력 GRID를 얻었다. 이들을 모자이크 형태로 결합함으로써 북한영토 전체에 대한 강수량 분포도를 작성하였다. 전술한대로 만약 이 과정에서 통계적으로 유의성 있는 회귀모형이 도출되지 못한 경우에는 해당 월의 추세강수량 GRID로 셀 값을 대체하였다.
- 1 km 해상도의 수치고도모형을 토대로 북한 전역을 역시 경사 방향에 따라 8개지대로 구분하고, 27개 북한 표준관측소 월별 강수량자료로부터 등우량선도를 작성하였다. 이를 근거로 모든 격자점의 기준강수량을 파악하였다. 각 지대별로 남한자료로부터 작성된 회귀모형을 적용하여 월별 및 연간 강수량을 계산하고 이들을 통합하여 북한전역의 강수량 분포를 1 kmX 1 km 해상도로 표출하였다.
- 재분류된 GRID로부터 같은 방위값을 갖는 셀들만 발췌하여 각각 새로운 GRID 8개로 분산 저장하였다. 월별로 사면방위별 회귀모형을 해당 GRID 대상으로 구동 시켜 8개 출력 GRID를 얻었다.
- 지세고도 : 중심 셀의 가장자리로부터 1, 2, 3 km 반경에 포함되는 셀들(중심 셀 제외)의 고도값을 평균하여 이 값에 0.5의 가중치를 준 다음, 중심 셀의 고도값에 역시 0.5의 가중치를 주어 거리가중 평균표고(이하 지세고도)를 계산하였다. 이들을 각각 ELEV3, ELEV5, ELEV7 GRID 로 저장하였다.
- 추세 강수량 : 남북한 51개 정규관측소에서 관측된 10년 평균 월별 강수량을 거리 역산가중(Inverse Di stance Weighting) 내삽에 의해 1 km 해상도의 GRID 셀 값으로 바꾼 다음 각각 MEGA01, MEGA02, . .
- 평균고도 : 중심 셀 (cell)을 기준으로 한 변의 길이가 3, 5, 7, , 31 km 인 정방형 구역에 포함되는 9, 25, 49, , 961개 셀의 평균고도값을 계산하여 중심 셀에 부여하고 이들 셀로 이루어진 GRID를 각각 DEM3, DEM5, DEM7, . .
- 해안거리 : 각 셀로부터 가장 가까운 해안선까지의 직선거리를 구하여 km단위로 변환하여 셀값으로 부여하고 이들을 COD1 GRID로 저장하였다.
대상 데이터
- 관측지점의 지형변수 추출 : 277개 남한 강수량 관측소가 위치한 셀의 지형변수를 앞에서 작성한 각종 GRID로부터 추출하였다. 덧붙여 각종 DEM GRID 와 관측소의 실제고도간 편차를 구해 새로운 지형변수 (DEV7, DEV31 등)로 삼았다.
- 기본자료 : 지형효과 분석을 위해 필요한 해발고도 자료는 미국 지질청(USGS>의 30초 (arc second) 해상도 수치고도모형 GTOPO30 (Digital Elevation Model: DEM)을 수집하여 한반도 부분을 발췌하였다. 원래 경위도 좌표계 상태인 이 DEM 파일을 TM 좌표계(원점북위 38도, 동경 127.
- 강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용하는 방법을 모색하였다. 남한 전역을 대략적인 경사방향에 따라 8개 지대로 구분하고 10년간(1986년-1995년) 강수자료를 수집할 수 있는 277개 관측소를 지대에 따라 8개 그룹으로 나누었다. 관측소가 위치한 지점의 지형특성을 정량화 하여 월별 강수량의 공간변이를 가장 잘 설명하는 지형변수로 구성된 회귀모형을 각 그룹별로 작성하였다.
- 관측소가 위치한 지점의 지형특성을 정량화 하여 월별 강수량의 공간변이를 가장 잘 설명하는 지형변수로 구성된 회귀모형을 각 그룹별로 작성하였다. 이 때 회귀식의 y축 절편값 대신 24개 기상청 표준관측소의 월별 강수량값을 사용하였다. 1 km 해상도의 수치고도모형을 토대로 북한 전역을 역시 경사 방향에 따라 8개지대로 구분하고, 27개 북한 표준관측소 월별 강수량자료로부터 등우량선도를 작성하였다.
- 다음으로는 관측지점의 개방도 (OPEN)가 53회로서 역시 강수시스템의 이동방향과 지형 경사의 방위간 상호작용의 중요성을 보여주었다. 이 밖에도 관측지점의 경사도(SLOPE)와 바다로부터의 거리(CODI)가 각각 16회, 18회 선발되었다.
- 기상요소로는 해면기압, 평균/최고/최저기온, 강수량, 상대습도, 평균풍속, 운량 등이 있다. 이들 가운데 1986년부터 1995년까지 10 년간 강수량자료를 발췌하여 월별 평균을 계산하였다. 이들 북한 27개 표준관측소에 대응하는 남한의 24개 표준관측소에 대해서도 같은 기간중 월별 평균강수량자료를 준비하였다 .
- 이들 가운데 1986년부터 1995년까지 10 년간 강수량자료를 발췌하여 월별 평균을 계산하였다. 이들 북한 27개 표준관측소에 대응하는 남한의 24개 표준관측소에 대해서도 같은 기간중 월별 평균강수량자료를 준비하였다 . 한국건설 기술연구원으로부터 1986 년부터 1995년까지 남한의 277개 지점에서 관측된 강수량자료를 수집하여 역시 월별 평균값을 계산하였다.
데이터처리
- 이들 북한 27개 표준관측소에 대응하는 남한의 24개 표준관측소에 대해서도 같은 기간중 월별 평균강수량자료를 준비하였다 . 한국건설 기술연구원으로부터 1986 년부터 1995년까지 남한의 277개 지점에서 관측된 강수량자료를 수집하여 역시 월별 평균값을 계산하였다. 분석대상 강수량 자료의 관측소 위치를 나타낸 것이 Fig.
이론/모형
- 본 연구에서 수행한 모든 GRID 연산작업은 ARC/ INFO의 Grid Algebra 기능을 통해 이루어졌다.
- 실시하였다. 이 때 변수 선택은 stay level= 0.15의 STEPWISE방법을 적용하였다.
성능/효과
- 3). 가장 많은 관측소가 분포하는 사면방위는 서향으로 기개였으며 북향사면에는 단 5개만 확인되었다. 이 분류결과에 의하면 남한의 강수량관측소는 대체로 남향-서향으로 경사진 지대에 많이 분포한다.
- 계산결과를 토대로 북한전역의 강수량을 월별로 분석해보면 남한과는 달리 8월에 지역평균 강수량이 가장 많은 반면, 표준편차는 적어서 지역적으로 안정된 강수량이 고르게 분포할 것으로 예상된다 (Table 4). 연간 총강수량은 전 지역의 평균이 1, 000 mm에 미치지 못하는데, 표준편차는 평균의 25%에 달해 지역적인 편차가 심할 것임을 알 수 있다.
- 본 연구에서 정랑화한 남한지방의 지형인자 가운데 월별 강수량게 가장 큰 영향을 주는 것으로 확인된 것은 역시 해발고도 관련인자로서 총 96개 회귀모형 (12월X8방위) 선발과정에서 77번 채택되었다. 이들 중 약 반은 주변 지세에 대한 관측지점의 상대적인 고도차(DEV)가 차지했는데 이는 강수분포의 국지성을 반영한 것으로 보인다.
- 최종적으로 선발된 회귀모형들의 결정계수는 월별 강수량의 경우 총 96개 중 46개에서 최소한 5% 수준의 유의성이 인정되었다. 연강수량 추정모형의 경우에는 남쪽(남동, 남서 포함)으로 경사진 지대에서만 통계적인 유의성이 확인된다 (Table 1).
후속연구
- 더욱이 농업적으로 실제 적용할 경우에는 상당한 위험을 내포한다. 앞으로 북한과의 협력관계가 개선되어 무인기상관측망을 공동운영하는 등의 방법으로 충분한 자료가 확보된다면 실용성 있는 결과인지 재평가받을 수도 있을 것이다. 지금 상태로는 불확실한 점이 너무 많은 것이 사실이다.
- 둘째, 산악지역의 강수분포에 큰 영향을 미치는 토지의 경사방향에 따라 관측소를 분류하고, 관측소 그룹별로 독립적인 회귀모형을 작성하여 범용 모형이 가질 수 있는 오차의 근원을 축소시켰다. 이 방법을 좀더 발전시킨다면 어떤 미지의 땅에 대하여 지형자료만 확보되면 최소한의 기후자료만으로도 손쉽게 정밀한 기후도를 작성할 수 있게 될 것이다.
- 이론적으로는 이 모형을 남한내 임의지역에 적용하여 지형인자와 추세강수량만으로 국지적인 강수량을 추정할 경우 전체 변이중 반 정도는 맞출 수 있을 것으로 기대된다. 나아가 북한지방의 지형특성이 남한의 경우와 큰 차이가 없다면, 다시 말해 고도나 경사도, 개방도의 최소-최대값 범위가 유사하다면 이 모형들을 북한 지방에 적용해도 역시 같은 정도의 추정능력을 보일 것으로 기대할 수 있다.
- 하였다. 추정결과의 검증을 위해서는 반드시 북한 지방의 여러 지점에서 장기간에 걸쳐 실측자료를 수집해야 하겠지만 현재로서는 불가능하다. 따라서 이번 보고에서는 관측밀도가 조밀한 지역의 지형 기후학적 관계식을 관측밀도가 조방적인 다른 지역에 적용하기 위한 한 가지 방법을 소개하고 그 결과를 참고자료로서 제시한다.
- 하지만 본 연구의 결과는 독립자료에 의한 검증과정을 거치지 않은 것이므로 작성된 강수기후도는 하나의 사례 내지 참고자료로 취급해야 할 것이다. 더욱이 농업적으로 실제 적용할 경우에는 상당한 위험을 내포한다.
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