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일사 수광량 보정에 의한 산악지대 매시기온의 공간내삽
Spatial Interpolation of Hourly Air Temperature over Sloping Surfaces Based on a Solar Irradiance Correction 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.4 no.2, 2002년, pp.95 - 102  

정유란 (경희대학교 생명자원과학연구원) ,  윤진일 (경희대학교 생명자원과학연구원)

초록
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관측밀도가 낮고 지형이 복잡한 산악지역을 대상으로 낮 시간대 기온의 경시변화를 기존의 방법으로 내삽할 경우 일사수광량의 불균일한 분포 때문에 심각한 추정오차가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 기온감율을 고려한 거리역산가중 내삽모형에 일사수광량 보정항을 추가하고 오차경감 정도를 평가하였다. 강원도 평창군 일대 14km$\times$22km 지역을 10m 해상도수치고도모형으로 표현하고, 각 격자점에 대해 태양과 지표면 사이의 기하학적 관계를 바탕으로 시간대별 실제 일사 수광량을 직달, 산란, 반사 등 성분별로 계산하였다. 수평면 일사량과의 편차를 산출한 다음 이 지역에서 경험적으로 얻은 일사-기온 변환당량을 적용하여 보정값을 얻었다. 기존의 방법에 의해 내삽된 기온값에 이 보정값을 적용하여 대상지역 전역의 기온분포도를 작성하였다. 대상 지역 내 경사향이 서로 다른 8개 지점에서 기온을 측정하여 기온분포도와 비교한 결과 추정오차가 크게 줄어들었음을 확인할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Spatial interpolation has become a common procedure in converting temperature forecasts and observations at irregular points for use in regional scale ecosystem modeling and the model based decision support systems for resource management. Neglection of terrain effects in most spatial interpolations...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 첫째, 산악지대의 맑은 날 낮 시간대 기온내삽 과정에서 경사면의 일사 수광량 차이에 의해 발생하는 추정오차를 정량화 하고, 둘째, 이 추정오차를 줄이기 위한 구체적인 방법을 제시하며, 셋째, 이 방법을 현실에 적용하여 그 실용성을 확인하기 위해 수행하였다.
  • 대상지역에서 이 값부터 얻어야 한다. 연구에서는 강원도 평창 지역의 농촌진홍청 고령지농업시험장(NAAES) 관할 6개 농업기상관측소에서 2000년 12 월부터 2001년 9월까지 관측한 매시 기온과 일사량 자료를 수집하여 이 값을 도출하고자 하였다. 주어진 시각에 관측된 임의의 두 지점간 기온편차를 직전 한 시간 동안의 적산일사량 편차에 대응시켜 직선 회귀 식을 얻으면 그 기울기가 일사기온당량 A에 해당한다.

가설 설정

  • 4 정도이다(Gates, 1980). 본 연구에서는 대기권 밖에 도달한 복사에너지 가운데 약 80% 까지 산란되지 않고 직접 지구 표면에 도달한다고 가정하여 0.8로 두었다. 이 식은 대기 투과율이 태양고도가 낮아짐에 따라 함께 낮아져 직 달 일사 성분을 감소시킴을 나타낸다.
  • 기온 검증관측지점의 지표 피복상태, 개방도 등 관측여건이 표준화되어 있지않은 점을 감안하여 실측값과 계산값간 직접 비교 대신 8개 지점 가운데 임의의 두 지점간 기온편차를 비교하는 상대적인 방법을 선택하였다. 간이장치에의한 실측 기온값들은 국지성이 강하여 다른 지점들과시공간적으로 함께 비교할 수 있는 “종관” (synoptic) 자료는 아니지만, 지점들 상호간의 기온편차는 항상보존될 것으로 가정하는 것이다. 시간대별로 추정기온값의 28개 편차쌍을 계산한 다음, 실측값의 편차쌍 28개와 비교하였다.
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참고문헌 (17)

  1. Bolstad, P.V., L. Swift, F. Collins, and J. Regniere, 1998: Measured andpredicted air temperatures at basin to regional scales in the southern Appalachian mountains. Agricultural and Forest Meteorology, 91, 161-176. 

  2. Dodson, R. and D. Marks, 1997: Daily temperature interpolated at high spatial resolution over a large mountainous region. Climate Research, 8(1), 1-20. 

  3. Gates, D.M., 1980: Biophysical Ecology. Springer-Verlag, New York. 

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  10. Oke, T.R. 1987: Boundary Layer Climate (2nd edition). Methuen and Company, New York. 

  11. Shin, M.Y. and J.I. Yun, 1992: Estimation of monthly temperature distribution in Cheju Island by topoclimatological relationships. Journal of Korean Forestry Society, 81, 40-52. (In Korean with English abstract) 

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