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가설 설정
- 즉 실제 대기와 같은 계산을 위해서는 고도 및 기압에 따른 흡수 계수 변화를 고려할 수 있는 다층 모델의 사용이 필연이나 이 연구에서는 시·공간 분포에 따른 연직 입력 자료 확보 및 계산 시간 문제를 해결하기 위하여 단일 기층을 가정하였으며 이로 인한 일정 수준의 오차 발생은 필연적이다.
제안 방법
- 연구 기간(2009년 1월부터 2009년 12월) 동안 한반도지역에 대하여 4 km 간격(전체 계산 격자: 85591개 지점)으로 지표면 태양광을 2장에 서술한 GWNU 태양복사 모델과 지형 효과가 포함된 태양복사 모델(GWNU_Topo)을 이용하여 1시간 간격으로 계산하였고 지형이 고려된 월 누적 한반도의 태양광 분포를 Fig. 3에 나타내었다. 한반도의 월 누적 지표면 태양광은 위도별 및 태양 천정각에 크게 의존되기 때문에 여름철의 지표면 태양광이 겨울철에 비해 큰 값을 가지며 입력 변수 중 전운량에 따라서 큰 차이를 보인다.
- 이 연구에서는 태양복사 모델과 위성관측 및 수치 예보 자료 그리고 고해상도 지형 자료(DEM)를 이용하여 한반도의 지표면 태양광 시·공간 분포를 계산하였고 연구기간(2009년) 동안 계산된 월 및 연 누적 지표면 태양광은 모델 입력 자료와 연관하여 분석하였다.
- 각각의 계산 격자점에 대하여 조견표를 이용하여 태양 천정각과 위성의 알베도에 따른 구름효과를 식 (1)의 직달성분과 산란성분에 적용하였다. 이상의 자료들은 이 연구 지역인 한반도 영역에 대하여 해상도(4 km와 1 km)에 따라 공간 내삽하여 사용되었다.
- 지형 효과를 분석하기 위해 월 변화와 해상도에 따른 차이를 분석하였다. 먼저 월 변화에서는 겨울철이 여름철에 비해 큰 차이가 나타났으며 이는 태양의 고도각이 겨울철에 낮아 여름철에 비해 지형 효과가 크게 나타나기 때문으로 분석되었다.
- 태양복사 모델(GWNU)과 지형 효과가 고려된 태양복사 모델(GWNU_Topo) 및 입력 자료들을 이용하여 한반도의 태양광 분포를 1시간 간격으로 계산하였다.
- 이 연구는 한반도의 지표면 태양광 계산에서 지형 효과 분석을 위한 것으로서 지형 효과 유무에 따른 태양복사 모델(GWNU와 GWNU_Topo)과 4 km와 1 km 해상도의 입력 자료들이 이용되었다. 태양복사 모델의 구동은 연구 기간 동안(2009년 1월부터 12월까지) 1시간 간격으로 이루어졌으며 이 값들을 월 및 연 누적하여 분석하였다. 월 및 연 누적 지표면 태양광 분포는 태양 천정각과 전운량 분포에 크게 의존하여 나타나며 특히 최대값은 여름철이 아닌 5월에 나타났으며 이는 여름철에 비해 5월에 전운량이 작았기 때문이다.
대상 데이터
- 그리고 지표면 알베도 자료로서는 MODIS의 고해상도(0.05° 해상도) 자료가 사용되었으며 지형 고도 자료는 NASA(National Aeronautics and Space Administration) SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)의 3초 자료(약 90 m의 해상도)가 사용되었다.
- 이 연구는 한반도의 지표면 태양광 계산에서 지형 효과 분석을 위한 것으로서 지형 효과 유무에 따른 태양복사 모델(GWNU와 GWNU_Topo)과 4 km와 1 km 해상도의 입력 자료들이 이용되었다. 태양복사 모델의 구동은 연구 기간 동안(2009년 1월부터 12월까지) 1시간 간격으로 이루어졌으며 이 값들을 월 및 연 누적하여 분석하였다.
- 이들 자료 중 기압 및 수증기량(또는 가강수량) 자료 등은 10 km 해상도의 기상청 지역예보모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RDAPS) 자료를 이용하였고 오존량은 1° ×1° 해상도의 OMI(Ozone Monitoring Instrument) 센서 자료(일평균 및 월평균 자료)가 사용되었으며 에어로솔은 크기와 모양 및 지역적 특성이 매우 강하게 나타나는 자료로서 이 연구에서는 1° ×1° 해상도의 MODIS 위성자료(일 및 월평균 자료)를 사용하였다.
- 지형을 고려하였을 때 가장 중요한 지형 자료는 SRTM 3초 자료를 사용하였고 2.1절의 계산식들을 이용하여 해상도에 따라 계산하였으며 그 결과는 Fig. 2와 같다. 해상도에 따라 뚜렷한 고도 차이는 해상도 차이에 따라 육안으로 구별하기 힘드나 해상도가 높아짐에 따라 지형에 경사와 경사방향이 뚜렷하게 구별되어 나타난다.
이론/모형
- 지표면에 도달하는 태양복사 에너지 감쇄 요소 중가장 중요한 구름 자료는 MTSAT-1R 위성자료를 Kawamura et al.(1998)와 통신해양기상위성자료 처리 시스템(기상청, 2009)에서 사용된 방법에 의하여 처리하였다. 이 방법에서 구름효과는 태양의 천정각과 위성에서 관측된 알베도에 따른 태양 에너지의 구름에 의한 감쇄효과로서 구름이 없는 상태에서 계산된 복사량과 지상에서 관측된 복사량을 태양 천정각과 위성관측 알베도에 따라 다중 회귀식을 이용하여 조견표로 작성된다.
- 여기에서는 Lai et al.(2010)의 방법을 이용하여 다음과 같이 직달 성분과 산란 성분을 계산 하였다. 먼저 지형 고도(DEM) 자료를 이용한 경사와 방사방향의 계산은 Fig.
- 이 연구에서 가장 중요한 부분은 지표면에 도달하는 태양광 계산으로 태양복사 모델이 사용되었고 계산 시간 및 효율을 고려하여 모형 대기는 단일 기층으로 간주하였으며 이 연구를 위하여 사용된 태양복사 모델은 Iqbal(1983) 및 NREL의 SPECTRAL2(Bird, 1984)을 기본으로 하여 만들어졌다(조일성 외, 2010). 즉 실제 대기와 같은 계산을 위해서는 고도 및 기압에 따른 흡수 계수 변화를 고려할 수 있는 다층 모델의 사용이 필연이나 이 연구에서는 시·공간 분포에 따른 연직 입력 자료 확보 및 계산 시간 문제를 해결하기 위하여 단일 기층을 가정하였으며 이로 인한 일정 수준의 오차 발생은 필연적이다.
성능/효과
- 4 km(Table 1) 해상도와 1 km(Table 2) 해상도의 최대값과 최소값을 비교해보면 1 km에서의 값이 4 km에 비해 2배 정도 큼을 알 수 있다. 이는 지형 효과의 해상도 차이로 4 km와 1 km에 사용된 지형 자료는 동일한 SRTM 3초(90 m 해상도) 자료이며 이 자료를 이용해 각 해상도에 맞추어 면적 평균하였기 때문에 1 km에 비해 4 km 해상도의 자료는 평활화(smothing)되게 된다.
- 월 및 연 누적 지표면 태양광 분포는 태양 천정각과 전운량 분포에 크게 의존하여 나타나며 특히 최대값은 여름철이 아닌 5월에 나타났으며 이는 여름철에 비해 5월에 전운량이 작았기 때문이다. 또한 지역적으로는 안동과 대구 및 진주 등이 저위도 영향뿐만 아니라 소맥산맥 풍하측에 위치하여 다른 지역들에 비해 전운량이 작아 이들의 지표면 태양광이 다른 지역보다 강하게 나타났다.
- 위에서 설명한 바와 같이 지형 효과 포함 유무에 따른 지표면 태양광의 차이가 겨울철일수록 그리고 해상도가 높을수록 크게 나타남을 보여준다. 즉 12월의 경우 4 km와 1 km 해상도일 경우 지형 효과 포함 유무에 따른 지표면 태양광 차는 각각 최대 약 19%와 39%였고 6월에는 이들의 차이가 약 2%와 8%로 가장 작게 나타났다.
- 8은 4 km와 1 km 해상도의 지형 효과가 포함된 연 누적 태양광 분포를 나타낸 것으로 이 그림들의 특징은 위에서 설명된 월 누적 결과와 유사하다. 즉 4 km 해상도의 지표면 태양광보다 1 km 해상도에서 지형 효과 유무에 따른 태양광 차이가 약 2배 정도 크게 나타났고 고해상도 계산일수록 이 효과는 더욱 크게 나타나게 될 것이다.
후속연구
- 또한 해상도의 차이에서는 4 km보다 1 km 해상도에서의 차이가 2배 정도 크게 나타났으며 이는 1 km의 지형 자료에 비해 4 km의 지형 자료가 평활화되기 때문이다. 결과적으로 지표면에 도달하는 태양광을 정확히 모델링하기 위해서는 3차원적인 태양복사 모델이 필요하며 이를 위해서는 정확하고 고해상도의 지형 자료가 필연적이며 이러한 자료의 사용은 실제 지형에 가까운 정확한 태양광 자원지도를 개발할 수 있을 것이다.
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