The performances of the Seoul National University Urban Canopy Model (SNUUCM) under different meteorological conditions (clear, cloudy, and rainy conditions) in summertime are compared using observation dataset obtained at an urban site. The daily-averaged net radiation, sensible heat flux, and stor...
The performances of the Seoul National University Urban Canopy Model (SNUUCM) under different meteorological conditions (clear, cloudy, and rainy conditions) in summertime are compared using observation dataset obtained at an urban site. The daily-averaged net radiation, sensible heat flux, and storage heat flux are largest in clear days and smallest in rainy days, but the daily-averaged latent heat flux is similar among clear, cloudy, and rainy days. That is, the ratio of latent heat flux to net radiation increases in order of clear, cloudy, and rainy conditions. In general, the performance of the SNUUCM is better in clear days than in cloudy or rainy days. However, the performance in simulating sensible heat flux in clear days is as poor as that in rainy days. For all the meteorological conditions, the performance in simulating latent heat flux is worst among the performances in simulating net radiation, sensible heat flux, and latent heat flux. The normalized mean error for latent heat flux is largest in rainy days in which the relative importance of latent heat flux in the surface energy balance becomes greatest among the three conditions. This study suggests that improvements to the parameterization of processes that are related to latent heat flux are particularly needed.
The performances of the Seoul National University Urban Canopy Model (SNUUCM) under different meteorological conditions (clear, cloudy, and rainy conditions) in summertime are compared using observation dataset obtained at an urban site. The daily-averaged net radiation, sensible heat flux, and storage heat flux are largest in clear days and smallest in rainy days, but the daily-averaged latent heat flux is similar among clear, cloudy, and rainy days. That is, the ratio of latent heat flux to net radiation increases in order of clear, cloudy, and rainy conditions. In general, the performance of the SNUUCM is better in clear days than in cloudy or rainy days. However, the performance in simulating sensible heat flux in clear days is as poor as that in rainy days. For all the meteorological conditions, the performance in simulating latent heat flux is worst among the performances in simulating net radiation, sensible heat flux, and latent heat flux. The normalized mean error for latent heat flux is largest in rainy days in which the relative importance of latent heat flux in the surface energy balance becomes greatest among the three conditions. This study suggests that improvements to the parameterization of processes that are related to latent heat flux are particularly needed.
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문제 정의
본 연구에서는 스위스 바젤 (Basel)의 도심 지역에 대한 관측 자료를 이용하여 날씨가 맑을 때, 흐릴 때, 비가 올 때에 대해 도시 캐노피 모형의 성능을 검증·비교하고, 이 결과를 바탕으로 향후 도시 캐노피 모형의 개선 방향을 제안하고자 한다.
본 절에서는 관측된 에너지속을 이용하여 기상 조건에 따라 도시 지역의 지표 에너지 균형이 어떻게 다르게 나타나는지 살펴본다. Fig.
가설 설정
기준 고도에서의 직달 단파복사에너지는 도로에 드리워지는 그림자를 고려하여 도로와 햇빛을 직접 받는 벽에 분배되며, 그늘지는 도로 및 그늘지는 벽에 도달하는 직달 단파복사에너지는 0이다. 각 표면에 도달하는 전천 단파복사에너지는 직달 단파복사에너지와 산란 단파복사에너지의 합으로 구해지며, 본 모형에서 산란 단파복사에너지는 등방성을 지닌다고 가정하였다. 각 면에 도달하는 산란 단파복사에너지는 각 면에 대한 view factor를 이용하여 계산된다.
협곡 내에서 일어나는 단파복사에너지의 다중 반사는 Lee and Park (2008)을 따라 3회까지 고려하였다. 각 표면에서 반사된 단파복사에너지는 등방성을 지닌다고 가정하였다. 특정 면에서 반사된 단파복사에너지가 다른 면에 도달하는 비율은 view factor에 의해 결정된다.
건물 옥상 및 도로에 최대 1 kg m−2의 물이 존재할 수 있다고 가정하였고, 이 값을 초과하는 나머지 물은 배수되는 것으로 가정하였다.
일반적으로 흡수율 또는 방출률이 큰 도시 표면 물질의 성질을 고려하여 장파복사에너지는 협곡 내에서 1회 반사되는 것으로 모수화하였다. 모든 장파복사에너지는 등방성을 지닌다고 가정하였다. 복사에너지 전달 과정에서 마지막으로 반사되는 단·장파복사에너지는 표면에 모두 흡수된다고 가정하여 복사에너지 보존을 만족시켰다.
복사에너지 전달 과정에서 마지막으로 반사되는 단·장파복사에너지는 표면에 모두 흡수된다고 가정하여 복사에너지 보존을 만족시켰다.
1). 표면 온도는 표층의 중심점 온도와 같다고 가정하였다.
제안 방법
MATLAB® 내 Curve Fitting ToolboxTM (MathWorks, 2012)를 이용하여 관측된 하향 단파복사에너지를 Fourier series로 정합 (fitting)하였다.
난류에너지속은 표면과 주변 공기 간의 온도 차 (또는 비습 차), 풍속, 안정도, 거칠기 길이 등을 이용하여 계산된다. 건물 옥상 및 도로의 물수지에 강수 영향도 고려하였다. 건물 옥상 및 도로에 최대 1 kg m−2의 물이 존재할 수 있다고 가정하였고, 이 값을 초과하는 나머지 물은 배수되는 것으로 가정하였다.
건물 옥상, 건물 벽, 도로의 표층 및 기층 온도는 1차원 열전도 방정식을 수치적으로 풀어 구한다. 전도 열속 (conductive heat flux)은 표면에서 순복사에너지, 현열속, 잠열속의 합을 경계 조건으로 두어 계산되며, 가장 안쪽 기층에 대한 전도열속의 경계 조건은 0으로 (zero-flux condition) 설정하였다.
, 2003)을 이용하여 구하였다. 두 모형으로부터 얻은 에너지속에 도시 지역에 대한 시가지와 자연 식생 지역의 면적비를 곱하여 도시 지역에 대한 평균 에너지속을 구하였다.
앞서 살펴본 각 에너지속에 대한 평균제곱근오차는 각 에너지속의 절댓값이 크면 클 수 있다. 따라서 본 연구에서는 각 에너지속에 대한 평균절대오차를 각 에너지속의 평균값으로 나눈 NME (Normalized Mean Error)를 이용하여 기상 조건에 따른 모형의 성능을 비교하였다. NME는 다음과 같이 계산된다.
본 연구에서 기상 조건은 하향 단파복사에너지를 이용하여 분류하였다. MATLAB® 내 Curve Fitting ToolboxTM (MathWorks, 2012)를 이용하여 관측된 하향 단파복사에너지를 Fourier series로 정합 (fitting)하였다.
본 연구에서는 세 기상 조건 (맑을 때, 흐릴 때, 비가 올 때)에 따른 도시 지역의 지표 에너지 균형과 도시 캐노피 모형의 성능을 비교하였다. 대상 도시 지역에서 일평균 순복사에너지, 현열속, 저장열속은 맑은 날에 가장 크고 비가 온 날에 가장 작았지만, 일평균 잠열속은 세 기상 조건 별로 크게 다르지 않았다.
건물 옥상, 건물 벽, 도로의 표층 및 기층 온도는 1차원 열전도 방정식을 수치적으로 풀어 구한다. 전도 열속 (conductive heat flux)은 표면에서 순복사에너지, 현열속, 잠열속의 합을 경계 조건으로 두어 계산되며, 가장 안쪽 기층에 대한 전도열속의 경계 조건은 0으로 (zero-flux condition) 설정하였다. 기층 온도의 시간 변화는 표면에 수직인 방향으로 전도열속의 변화로 결정된다.
본 도시 캐노피 모형에는 협곡 내의 그림자 효과와 단파복사에너지의 다중 반사 등 중요한 단파복사에너지 물리 과정이 고려되었다. 태양의 방위각과 협곡 방향에 따라 햇빛을 직접 받는 벽과 그늘지는 벽을 결정한 후, 도로 및 벽에 도달하는 직달 단파복사에너지를 계산한다. 기준 고도에서의 직달 단파복사에너지는 도로에 드리워지는 그림자를 고려하여 도로와 햇빛을 직접 받는 벽에 분배되며, 그늘지는 도로 및 그늘지는 벽에 도달하는 직달 단파복사에너지는 0이다.
기준값은 하향 단파복사에너지의 일변화가 정현 (sine) 함수의 형태에서 크게 벗어나지 않는 경우를 기준으로 하여 정하였다. 하향 단파복사에너지에 대한 표준편차의 일평균이 기준값 이상이고 강수가 기록되지 않은 날은 흐린 날로 분류하였으며, 강수가 기록된 날은 비가 온 날로 분류하였다. 총 30일 중 맑은 날, 흐린 날, 비가 온 날로 분류된 일수는 각각 10일, 11일, 9일이다.
모형 내에서 열에너지속의 부호는 각 표면 (협곡 공기)에서 협곡 공기 (외부 공기)로 열에너지가 전달될 때 양 (+) 이다. 협곡 내 각 표면으로부터 방출되는 열에너지속에 각 표면에 대한 면적비를 곱하여 더하고, 이 값에 협곡 공기와 외부 공기 간에 교환되는 열에너지속을 빼서 협곡 공기 온도과 비습을 구한다.
대상 데이터
, 2005)의 자료이다. 가장 번화한 도심 지역에 위치한 지점 (Sperrstrasse)에서 2002년 6월 10일부터 2002년 7월 9일까지 한 달 동안 시행된 집중 관측 캠페인의 자료를 이용하였다. 검증에 사용한 도시 캐노피 모형의 지표 파라미터는 Ryu et al.
이용한 자료는 스위스 바젤에서 시행된 BUBBLE (Basel UrBan Boundary Layer Experiment) 캠페인 (Rotach et al., 2005)의 자료이다. 가장 번화한 도심 지역에 위치한 지점 (Sperrstrasse)에서 2002년 6월 10일부터 2002년 7월 9일까지 한 달 동안 시행된 집중 관측 캠페인의 자료를 이용하였다.
데이터처리
관측된 값과 정합된 값의 차를 이용하여 표준편차를 구하고, 이 표준편차의 일평균이 기준값 (62 W m−2) 이하이면 맑은 날로 분류하였다.
이론/모형
, 1930)을 이용하여 계산된다. 건물 옥상과 외부 공기 간의 난류에너지 교환, 협곡 공기와 외부 공기 간의 난류에너지 교환, 협곡 공기와 도로 간의 난류에너지 교환은 Monin-Obukhov 상사 이론에 따라 계산되며, 협곡 공기와 건물 벽 간의 난류에너지 교환은 경험식을 이용하여 계산된다. 난류에너지속은 표면과 주변 공기 간의 온도 차 (또는 비습 차), 풍속, 안정도, 거칠기 길이 등을 이용하여 계산된다.
가장 번화한 도심 지역에 위치한 지점 (Sperrstrasse)에서 2002년 6월 10일부터 2002년 7월 9일까지 한 달 동안 시행된 집중 관측 캠페인의 자료를 이용하였다. 검증에 사용한 도시 캐노피 모형의 지표 파라미터는 Ryu et al. (2011)에서 사용한 것과 같으며, 인공열의 영향은 고려하지 않았다. 도시 지역 내 시가지에 대한 에너지속은 도시 캐노피 모형을 이용하여 구하였으며, 도시 지역 내 자연 식생 지역에 대한 에너지속은 Noah 지표면 모형 (Ek et al.
난류에너지속 (현열속, 잠열속, 운동량속)은 Monin-Obukhov 상사 이론 (Kot and Song, 1998; Lee and Park, 2008) 또는 경험식 (Rowley et al., 1930)을 이용하여 계산된다. 건물 옥상과 외부 공기 간의 난류에너지 교환, 협곡 공기와 외부 공기 간의 난류에너지 교환, 협곡 공기와 도로 간의 난류에너지 교환은 Monin-Obukhov 상사 이론에 따라 계산되며, 협곡 공기와 건물 벽 간의 난류에너지 교환은 경험식을 이용하여 계산된다.
(2011)에서 사용한 것과 같으며, 인공열의 영향은 고려하지 않았다. 도시 지역 내 시가지에 대한 에너지속은 도시 캐노피 모형을 이용하여 구하였으며, 도시 지역 내 자연 식생 지역에 대한 에너지속은 Noah 지표면 모형 (Ek et al., 2003)을 이용하여 구하였다. 두 모형으로부터 얻은 에너지속에 도시 지역에 대한 시가지와 자연 식생 지역의 면적비를 곱하여 도시 지역에 대한 평균 에너지속을 구하였다.
각 면에 도달하는 산란 단파복사에너지는 각 면에 대한 view factor를 이용하여 계산된다. 협곡 내에서 일어나는 단파복사에너지의 다중 반사는 Lee and Park (2008)을 따라 3회까지 고려하였다. 각 표면에서 반사된 단파복사에너지는 등방성을 지닌다고 가정하였다.
성능/효과
(a)), 주·야간 시간대에 평균한 순복사에너지의 절댓값은 하향 단파복사에너지의 경우와 마찬가지로 맑은 날에 가장 크며 비가 온 날에 가장 작다 (Fig.
5)는 세 기상 조건 별로 크게 다르지 않았다. 날씨가 맑은 경우 주간에 흡수된 복사에너지의 상당량이 현열과 저장열로 전환되나, 날씨가 흐리거나 비가 오는 경우 주간에 흡수된 복사에너지가 저장열로 전환되기보다 잠열로 전환되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 세 기상 조건 (맑을 때, 흐릴 때, 비가 올 때)에 따른 도시 지역의 지표 에너지 균형과 도시 캐노피 모형의 성능을 비교하였다. 대상 도시 지역에서 일평균 순복사에너지, 현열속, 저장열속은 맑은 날에 가장 크고 비가 온 날에 가장 작았지만, 일평균 잠열속은 세 기상 조건 별로 크게 다르지 않았다. 즉 순복사에너지가 잠열속으로 전환되는 비는 맑은 날에 가장 작고 비가 온 날에 가장 컸다.
그러나 날씨가 맑을 때도 모형이 현열을 모의하는 성능은 낮았다. 모형이 순복사에너지, 현열속, 잠열속을 모의하는 성능을 비교해 볼 때 기상 조건에 관계 없이 잠열속을 모의하는 성능이 가장 낮았다. 그 중에서도 비가 올 때 잠열속에 대한 오차가 가장 컸으며, 이는 지표 에너지 균형에서 잠열속이 큰 비중을 차지할 때 도시 캐노피 모형이 잠열속을 모의하는 성능이 떨어지는 것을 뜻한다.
5에 제시하였다. 일평균 및 주간 평균 순복사에너지와 현열속은 모두 날씨가 맑은 때 가장 크지만, 순복사에너지에 대한 현열속의 비는 날씨가 맑은 때 가장 작다 (Fig. 5(a), (b)).
저장열속의 일변화 및 평균 강도는 모든 기상 조건에 대해 전반적으로 잘 모의되었다 (Fig. 3와 Fig. 4). 모든 시간대에 대해 저장열속에 대한 평균제곱근오차는 다른 에너지속에 대한 평균제곱근오차보다 크다 (Fig.
전반적으로 날씨가 맑을 때보다 흐리거나 비가 올 때 도시 캐노피 모형의 성능이 낮은 것으로 나타났다. 그러나 날씨가 맑을 때도 모형이 현열을 모의하는 성능은 낮았다.
날씨가 맑을 때 현열에 대한 NME가 큰 것은 앞서 언급한 대로 대기가 불안정한 조건에서 열에너지를 모의하는 데 상대적으로 큰 오차가 발생할 수 있기 때문이다. 전체 시간대에 대해 평균한 NME를 보면 기상 조건에 관계 없이 모형이 저장열속을 제외한 에너지속 중에서 잠열속을 모의하는 성능이 가장 낮은 것을 알 수 있다. 도시 캐노피 모형에 대한 국제 비교 연구 프로젝트 (International Urban Energy Balance Models Comparison Project, Grimmond et al.
전체, 주간, 야간 시간대에 평균된 순복사에너지에 대한 NME의 절댓값은 모두 맑은 날에 가장 작고 비가 온 날에 가장 크다. 즉 날씨가 흐리거나 비가 올 모형이 순복사에너지를 모의하는 성능이 상대적으로 떨어진다.
후속연구
현재 도시 캐노피 모형 내에서 잠열속을 모의하는 과정이 단순화되어 있다. 도시 캐노피 모형이 여러 기상 조건에 대해 에너지속을 잘 모의하기 위해서는 향후 이 부분의 개선이 필요할 것으로 사료된다.
그 중에서도 비가 올 때 잠열속에 대한 오차가 가장 컸으며, 이는 지표 에너지 균형에서 잠열속이 큰 비중을 차지할 때 도시 캐노피 모형이 잠열속을 모의하는 성능이 떨어지는 것을 뜻한다. 본 연구의 결과는 도시 캐노피 모형 내에 잠열속을 모의하는 과정이 개선되어야 함을 시사한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시 캐노피 모형의 모수화는 어떤 특징이 있는가?
, 2002; Lee and Park, 2008). 도시 캐노피 모형은 도시 캐노피를 건물과 도로 그리고 건물과 도로로 둘러싸인 협곡으로 단순화하여 도시 캐노피 층에서 일어나는 여러 물리 과정을 모수화한다.
SNUUCM은 어떤 과정을 모수화하는가?
, 2011). SNUUCM은 복사에너지 전달 과정, 난류에너지 교환 과정, 표층과 기층 (substrate) 간의 열 전달 과정 등 도시 캐노피 층에서 일어나는 여러 중요한 물리 과정을 모수화한다. 기존 도시 캐노피 모형과 달리 SNUUCM에서 마주보고 있는 건물 벽은 태양의 방위각과 협곡 방향에 따라 햇빛을 직접받는 벽과 그늘지는 벽으로 나뉜다.
야간 평균 현열속은 기상 조건에 따라 크게 달라지지 않으며 항상 양의 값을 갖는데, 이는 무엇을 뜻하는가?
야간 평균 현열속은 기상 조건에 따라 크게 달라지지 않으며 항상 양의 값을 갖는다. 즉 이는 도시 지역에서는 날씨가 흐리거나 비가 오는 경우에도 야간에 열이 지표면으로부터 대기로 방출되는 것을 뜻한다. 주간 평균 현열속이 기상 조건에 따라 달라지는 것에 반해, 주간 평균 잠열속은 기상 조건에 따라 크게 달라지지 않는다.
참고문헌 (17)
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