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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 이러한 상층풍을 기상 조건의 분류 기준으로 정하고 대기 안정도를 분류할 수 있는 운량(혹은 일사량)을 기준으로 1일 주기의 기상 조건을 통계적으로 분류하여 그 발생 빈도수를 조사하였다. 나아가 조사된 통계 결과를 이용하여 수도권에서의 중장기 대기질 영향 평가를 수행할 수 있는 3 차원 기상장의 통계적 활용방법을 사례 분석을 통해 제시하고자 한다.
- 따라서 본 연구에서는 도시 규모 장기 대기질 영향평가를 효과적으로 수행하기 위해서 동아시아 전체가 아닌 한반도 상공의 종관풍(상층풍) 및 운량을 기준으로 종관기상 조건을 분류하고 그 빈도수를 통계적으로 살펴보고 몇 개의 분류된 결과로부터 중장기 대기 환경영향평가를 위한 도시규모 기상장의 활용 방법을 기술하고자 한다. 이는 만약 장기간의 3차원 대기질 모델링을 수행하기 어려운 경우 가장 대표적인 기상 조건을 선정하는 경우와 해당 기상조건의 발생 빈도수를 살펴 보는 데 도움이 될 것이며 이에 따른 도시규모 대기질 모델링을 이용한다면 행정 복합도시 혹은 신도시 건설과 같은 도시 규모의 3 차원 장기 대기질 영향평가 연구 등에 활용할 수 있는 의미있는 연구 결과가 될것이라 사료된다.
- 결국 하루 평균 종관풍을 분류하면 하루 주기의 국지 순환 분류가 가능해 질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 상층풍을 기상 조건의 분류 기준으로 정하고 대기 안정도를 분류할 수 있는 운량(혹은 일사량)을 기준으로 1일 주기의 기상 조건을 통계적으로 분류하여 그 발생 빈도수를 조사하였다. 나아가 조사된 통계 결과를 이용하여 수도권에서의 중장기 대기질 영향 평가를 수행할 수 있는 3 차원 기상장의 통계적 활용방법을 사례 분석을 통해 제시하고자 한다.
- Table 2에 따르면 본 연구의 조사기간 중 봄철(3월~5월) 맑은날의 빈도수는 총 315일 (N11 + N21 + E11 + E21 + S11 + S21 + W11 + W21 = 315)로 나타났으며 따라서 8개 전형적 사례를 각각 선정하여 사례별 대기질 모델링을 수행하여 이를 가중평균한다면 최종적인 대기질 농도 공간 분포를 산출할 수 있을 것이다. 여기서는 모델의 입력 자료인 수도권 3 차원 기상장의 통계적 활용 방법만을 사례로 들어 설명하고자 한다.
가설 설정
- 여기서 f는 코리올리 매개변수로 37°N에서의 값이고, g는 중력 가속도를, 그리고 Φ는 00UTC 850 hPa 면의 지오퍼텐셜 고도이다. 또 일평균 운량은 수도권을 가정하여 3 개 도시(서울, 인천, 수원)의 일평균 운량을 정규 기상 관측소로부터 평균 하여 사용하였다. 자료는 최근 6년간인 2000년~2005년까지를 사용하였고 분류된 결과는 모두 열거하여 그 발생 빈도와 분포를 파악하였다.
- 수도권에서 봄철 강수가 없는 맑은 날의 3 차원 미세먼지 모델링을 수행하여 수도권 배출량 시나리오에 따른 장기간(10년 이상) 평균 농도 분포를 산출하고자 하는 경우를 사례로 가정하였다. 3 차원 모델링으로 봄철 맑은 날을 매일 매일 수행하여야 하나 본 연구의 Table 1의 결과를 이용하면 통계적 접근이 가능하다.
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