[논문]기상청 동네예보의 영농활용도 증진을 위한 방안: III. 사면 일 최고기온 결정에 미치는 이류효과 보정

김수옥; 윤진일

doi:10.5532/kjafm.2014.16.4.297

기상청 동네예보의 영농활용도 증진을 위한 방안: III. 사면 일 최고기온 결정에 미치는 이류효과 보정
Improving usage of the Korea Meteorological Administration's Digital Forecasts in Agriculture: III. Correction for Advection Effect on Determination of Daily Maximum Temperature Over Sloped Surfaces 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.16 no.4, 2014년, pp.297 - 303

초록
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기온감률에 의한 고도보정만으로 표현되지 않는 산악지대의 한낮 기온 분포를 추정하기 위해 사면 일사효과모형이 사용되어왔으나 많은 경우 과다추정 경향이 나타났다. 그 원인을 찾고 기존 방법을 개선하기 위한 방안을 모색하기 위해 야외실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양집수역의 고밀도 관측망으로부터 2012~2013년의 맑은 날 1500 기온, 1100-1500 적산일사량, 그리고 평균풍속자료를 수집하여 분석한 결과 고도보정 기온추정오차는 풍속과 높은 상관이 확인되었다. 이 결과를 토대로 일사효과모형을 풍속가중치에 의해 보정하는 간단한 방법을 도출하였다. 이 새로운 방법에 의해 2012-2013 기간 중 맑은 날에 대하여 악양집수역 내 10개 검증관측지점의 1500 기온을 추정하여 실측치와 비교하였다. 또한 기존 고도보정 추정치 및 일사효과모형 추정치와도 비교하였다. 그 결과 고도보정에 의한 추정치의 오차특성인 편기성과, 일사효과모형의 과다추정 경향이 새로운 방법에 의해 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The effect of solar irradiance has been used to estimate daily maximum temperature, which make it possible to reduce the error inherent to lapse-rate based elevation difference correction in mountainous terrain. Still, recent observations indicated that the effect of solar radiation would need correction for estimation of daily maximum temperature. It was attempted to examine what would cause the variability of solar irradiance effect in determination of daily maximum temperature under natural field conditions and to suggest improved methods for estimation of the temperature distribution over mountainous regions. Temperature at 1500 and the wind speed for 1100 to 1500 were obtained at 10 validation sites with various topographical features including slope and aspect within a mountainous $50km^2$ catchment for 2012-2013. Lapse-rate corrected temperature estimates on clear days were compared with these observations, which would represent the differential irradiance effect among sloped surfaces. Results indicated a negative correlation between the mean wind speed and the estimation error. A simple scheme was derived from relationship between wind speed and estimation error for daily temperature to correct the effect of solar radiation. This scheme was incorporated into an existing model to estimate daily maximum temperature based on the effect of solar radiation. At 10 validation sites on clear days, estimates of 1500 LST temperature with and without the correction scheme were compared. It was found that a substantial improvement was achieved when the correction scheme was applied in terms of bias correction as well as error size reduction at all sites.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 고밀도 검증관측망에 의해 수집된 복잡지형 집수역(catchment area)의 일 최고기온과 풍속의 분포실황으로부터 이 가설을 검증하고, 선행연구에서 제시한 일사효과 기반 최고기온 추정모형에 바람의 효과를 추가함으로써 일 최고기온 추정방법의 신뢰성을 높이는 것을 목표로 하였다.

가설 설정

본 연구에서는 기생화산 실험에서 관측된 최고기온 편차 최대치인 4℃를 기온 변동의 상한값으로 두고, χ값이 0~0.125일 때 0℃부터 4℃까지 직선적으로 증가한다고 가정하여 Cf=32χ로 대체하였다.
청천일사량 S는 ∆ϕ_max와 달리 하지를 정점으로 계절변동을 보이는데, 동일한 수광량 편차일지라도 여름철보다 겨울철에 낮기온 상승 기여도가 클 것으로 가정한 것이다.
해발고도 보정만을 수행한 일 최고기온 추정값은 실제 관측기온과 차이가 날 것이며 선행연구들에서는 이 오차의 주된 성분이 일사효과라고 결론 내렸다. 하지만 본 연구에서는 일사효과를 이류, 즉 풍속에 의해 보정해야만 현실에 가까운 결과를 얻을 것으로 가정하여 먼저 이 오차와 풍속간의 관계를 살펴보았다. 선별 된 맑은 날(2012년 75일, 2013년 102일)에 대하여 악양집수역 인근 기상청 AWS인 화개와 하동에서 관측된 1500 기온의 평균값을 10개 검증지점의 배경기온으로 두고, AWS지점 평균표고와 30m 격자의 DEM (digital elevation model)으로 표현된 가상지형의 고도 간 편차를 기온감률(-0.

제안 방법

연구대상지역에 가장 가깝고 위도가 유사한 기상관서는 진주기상대로, 이곳의 시간단위 일사량과 운량 자료를 수집하였다. 10개 지점에서 수평면일사량을 관측했지만 측기의 정밀도와 정확도가 기상관서의 표준 측기보다 낮고 지점별로 주변 장애물 유무와 위치 등 관측여건이 다르기 때문에 지점 평균값을 사용하지 않고 진주기상대의 일사량을 연구대상지역의 수평면 일사량으로 간주하였다. 지점별 사면 일사 수광량은 1100부터 1500까지 매시간 적산된 진주 수평면 일사량으로부터 Kondratyev and Federova(1977)의 방법에 의해 계산하였다.
기온감률에 의한 고도보정만으로 표현되지 않는 산악지대의 한낮 기온 분포를 추정하기 위해 사면 일사 효과모형이 사용되어왔으나 많은 경우 과다추정 경향이 나타났다. 그 원인을 찾고 기존 방법을 개선하기 위한 방안을 모색하기 위해 야외실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양집수역의 고밀도 관측망으로부터 2012~2013년의 맑은 날 1500 기온, 1100-1500 적산 일사량, 그리고 평균풍속자료를 수집하여 분석한 결과 고도보정 기온추정오차는 풍속과 높은 상관이 확인되었다.
표준수광지수 기반의 일사효과 모형에 바람효과를 결합하여 악양집수역 10개 검증지점의 2012년 12월부터 2013년 2월까지 운량 1 이하인 맑은 날 1500 기온을 추정하였다. 기상청 AWS 화개와 하동 두 지점에서 관측된 1500 기온의 평균값을 연구지역의 배경기온으로 두고 기상청 AWS 평균표고와 30m 격자의 DEM (digital elevation model)으로 표현된 가상지형의 고도 간 편차를 기온감률(-0.9℃/100m)로 보정하여 대조값으로 삼았다. 또한 비교를 위해 풍속효과를 적용하지 않은 기존 일사효과모형에 의해 1500 기온을 추정하였다.
이 새로운 방법에 의해 2012-2013 기간 중 맑은 날에 대하여 악양집수역 내 10개 검증관측지점의 1500 기온을 추정하여 실측치와 비교하였다. 또한 기존 고도보정 추정치 및 일사효과모형 추정치와도 비교하였다. 그 결과 고도보정에 의한 추정치의 오차특성인 편기성과, 일사효과모형의 과다추정 경향이 새로운 방법에 의해 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
9℃/100m)로 보정하여 대조값으로 삼았다. 또한 비교를 위해 풍속효과를 적용하지 않은 기존 일사효과모형에 의해 1500 기온을 추정하였다. 이들과 검증관측망의 1500 실측기온을 비교하여 각 모형의 ME (mean error)와 RMSE (root mean square error)를 계산하였다.
하지만 본 연구에서는 일사효과를 이류, 즉 풍속에 의해 보정해야만 현실에 가까운 결과를 얻을 것으로 가정하여 먼저 이 오차와 풍속간의 관계를 살펴보았다. 선별 된 맑은 날(2012년 75일, 2013년 102일)에 대하여 악양집수역 인근 기상청 AWS인 화개와 하동에서 관측된 1500 기온의 평균값을 10개 검증지점의 배경기온으로 두고, AWS지점 평균표고와 30m 격자의 DEM (digital elevation model)으로 표현된 가상지형의 고도 간 편차를 기온감률(-0.9℃/100m)에 의해 보정하여 각 지점의 국지기온을 추정하였다. 이들 추정 기온과 실측기온 간 지점 평균 추정오차를 계산한 다음, 동일 기간의 4시간(1100-1500) 평균풍속과 비교하였더니 풍속이 강해질수록 추정오차가 직선적으로 줄어드는 관계가 확인되었다(Fig.
이 과정에서 경사도 및 경사향은 가로×세로 30m 해상도의 DEM 격자로부터 반경 750m의 구역을 평활화 한 것으로 사용하였다(Kim and Yun, 2013). 운량의 경우, 4시간(1200, 1300, 1400, 1500)의 값을 평균하여 평균 운량이 1이하인 날과 9이상인 날을 선별, 각각 맑은 날과 흐린 날 구분에 이용하였다.
경남 하동군 악양집수역의 고밀도 관측망으로부터 2012~2013년의 맑은 날 1500 기온, 1100-1500 적산 일사량, 그리고 평균풍속자료를 수집하여 분석한 결과 고도보정 기온추정오차는 풍속과 높은 상관이 확인되었다. 이 결과를 토대로 일사효과모형을 풍속가중치에 의해 보정하는 간단한 방법을 도출하였다. 이 새로운 방법에 의해 2012-2013 기간 중 맑은 날에 대하여 악양집수역 내 10개 검증관측지점의 1500 기온을 추정하여 실측치와 비교하였다.
이 결과를 토대로 일사효과모형을 풍속가중치에 의해 보정하는 간단한 방법을 도출하였다. 이 새로운 방법에 의해 2012-2013 기간 중 맑은 날에 대하여 악양집수역 내 10개 검증관측지점의 1500 기온을 추정하여 실측치와 비교하였다. 또한 기존 고도보정 추정치 및 일사효과모형 추정치와도 비교하였다.
이들 자료를 이용하여 해발고도나 경사도 조건은 비슷하나 경사향만 다를 경우 두 지점 간에 한낮 4시간 동안 실제로 수광량과 기온에 차이가 나는지 확인하였다(Fig. 3). 2012년 중 전운량 1이하가 기록된 75일에 대하여 검증관측지점 중 고도가 300m정도로 비슷한 5번(서향사면)과 7번(동향사면)의 1500 기온은 5번에서 평균 1.
이를 반영하여 표준수광지수(χ)를 이용한 기온보정계수 C_f를 이류가 전혀 없는 조건에서 기대할 수 있는 일사효과의 최대값으로 간주하였다. 이류가 있는 경우는 수평풍속에 따라 가중치를 적용함으로써 일사효과 보정계수를 조정하는 방안을 도출하였다. 풍속가중치(f)는 해당 경사면의 표준수광지수 계산과 동일한 4시간(1100-1500) 동안 평균풍속(#)을 변수로 둔 다음 식으로 모의하였다.
이를 반영하여 표준수광지수(χ)를 이용한 기온보정계수 Cf를 이류가 전혀 없는 조건에서 기대할 수 있는 일사효과의 최대값으로 간주하였다.

대상 데이터

연구대상지역에 가장 가깝고 위도가 유사한 기상관서는 진주기상대로, 이곳의 시간단위 일사량과 운량 자료를 수집하였다. 10개 지점에서 수평면일사량을 관측했지만 측기의 정밀도와 정확도가 기상관서의 표준 측기보다 낮고 지점별로 주변 장애물 유무와 위치 등 관측여건이 다르기 때문에 지점 평균값을 사용하지 않고 진주기상대의 일사량을 연구대상지역의 수평면 일사량으로 간주하였다.
연구대상지역으로서 지리산 국립공원 남쪽의 악양집수역(경남 하동군 악양면)을 선정하고, 해발 10~325m 고도 범위의 10개 지점에 설치된 무인기상관측기(STA Corporation, Korea)로부터 2012년 1월부터 2013년 12월까지 2년간 1분단위 기온과 풍속 자료를 수집하였다(Fig. 2). 10곳의 기상관측지점은 남북으로 흐르는 하천을 사이에 두고 서향사면과 동향사면에 고루 분포하고 있어 한낮의 일사량과 기온의 차이를 확인하기에 적합하다.
표준수광지수 기반의 일사효과 모형에 바람효과를 결합하여 악양집수역 10개 검증지점의 2012년 12월부터 2013년 2월까지 운량 1 이하인 맑은 날 1500 기온을 추정하였다. 기상청 AWS 화개와 하동 두 지점에서 관측된 1500 기온의 평균값을 연구지역의 배경기온으로 두고 기상청 AWS 평균표고와 30m 격자의 DEM (digital elevation model)으로 표현된 가상지형의 고도 간 편차를 기온감률(-0.

데이터처리

또한 비교를 위해 풍속효과를 적용하지 않은 기존 일사효과모형에 의해 1500 기온을 추정하였다. 이들과 검증관측망의 1500 실측기온을 비교하여 각 모형의 ME (mean error)와 RMSE (root mean square error)를 계산하였다.

이론/모형

10개 지점에서 수평면일사량을 관측했지만 측기의 정밀도와 정확도가 기상관서의 표준 측기보다 낮고 지점별로 주변 장애물 유무와 위치 등 관측여건이 다르기 때문에 지점 평균값을 사용하지 않고 진주기상대의 일사량을 연구대상지역의 수평면 일사량으로 간주하였다. 지점별 사면 일사 수광량은 1100부터 1500까지 매시간 적산된 진주 수평면 일사량으로부터 Kondratyev and Federova(1977)의 방법에 의해 계산하였다. 이 과정에서 경사도 및 경사향은 가로×세로 30m 해상도의 DEM 격자로부터 반경 750m의 구역을 평활화 한 것으로 사용하였다(Kim and Yun, 2013).

성능/효과

그 원인을 찾고 기존 방법을 개선하기 위한 방안을 모색하기 위해 야외실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양집수역의 고밀도 관측망으로부터 2012~2013년의 맑은 날 1500 기온, 1100-1500 적산 일사량, 그리고 평균풍속자료를 수집하여 분석한 결과 고도보정 기온추정오차는 풍속과 높은 상관이 확인되었다. 이 결과를 토대로 일사효과모형을 풍속가중치에 의해 보정하는 간단한 방법을 도출하였다.
또한 기존 고도보정 추정치 및 일사효과모형 추정치와도 비교하였다. 그 결과 고도보정에 의한 추정치의 오차특성인 편기성과, 일사효과모형의 과다추정 경향이 새로운 방법에 의해 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
그 결과 단순 고도보정의 경우 기온추정 오차(ME) 는 평균 -0.87℃로 전반적으로 과소추정이었으며, 특히 서향사면에 위치한 3~5번 지점과 저지대이나 완만한 남사면에 해당하는 6번 지점에서 이런 경향이 심했다(Table 3, Lapse). 기존의 표준수광지수 모형으로 추정된 기온의 ME는 1.
87℃로 전반적으로 과소추정이었으며, 특히 서향사면에 위치한 3~5번 지점과 저지대이나 완만한 남사면에 해당하는 6번 지점에서 이런 경향이 심했다(Table 3, Lapse). 기존의 표준수광지수 모형으로 추정된 기온의 ME는 1.0℃으로서 실측기온에 비해 전반적으로 높았다(Table 3, NDSI). 이에 비해 바람 효과를 결합한 새로운 모형에 의해 추정된 기온은 ME가 -0.
9℃/100m)에 의해 보정하여 각 지점의 국지기온을 추정하였다. 이들 추정 기온과 실측기온 간 지점 평균 추정오차를 계산한 다음, 동일 기간의 4시간(1100-1500) 평균풍속과 비교하였더니 풍속이 강해질수록 추정오차가 직선적으로 줄어드는 관계가 확인되었다(Fig. 4).
이에 비해 바람 효과를 결합한 새로운 모형에 의해 추정된 기온은 ME가 -0.23℃로 편기성이 크게 개선되었으며, 이 같은 효과는 특히 남 · 서향의 사면에서 크게 나타났다 (Table 3, NDSI+U).

후속연구

6). 이 새로운 방법에 의해 복잡지형의 기후자료 뿐 아니라 실황기상 수준에서도 기존 기상정보의 공간규모로는 표현이 어려운 복잡지형 내에서도 신뢰성 있는 최고기온 예측과 농가에 유용한 2, 3차 정보를 생산하는 기반 기술이 될 수 있을 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	BioSIM의 기능과 개발처는 무엇인가?	관측된 일사효과를 정량적으로 추정할 수 있는 모형으로서 캐나다 산림청에서 개발한 BioSIM이 대표적인데, 산악 등 복잡지형에서 가장 널리 사용되어온 모형중 하나이다. 이 모형에서는 임의 사면의 1100부터 1500까지 4시간 동안의 적산 일사수광량과 인근 기상관측소의 수평면일사량 간 편차에 의해 기상관측소의 1500 기온을 보정하여 임의사면의 기온값으로 삼는다.
	일 최고기온 정보의 분해능이 산간지에서는 실제 온도와 큰 차이가 발생할 수 있는 이유는?	기상청 제공 일 최고기온 정보의 분해능은 사방 5km로서 평야지에서는 별 문제가 없지만 산간지에서는 실제 온도와 큰 차이가 발생할 수 있다. 그 근본적인 이유는 복잡지형의 일 최고기온 분포가 표고차에의해서도 달라지지만, 사면과 태양위치 간 기하학적 관계로 인한 수광량(surface irradiance) 차이의 영향을 받기 때문이다(Seo et al., 2008; Chung et al.
	BioSIM 모형은 어디에 주로 사용되는가?	관측된 일사효과를 정량적으로 추정할 수 있는 모형으로서 캐나다 산림청에서 개발한 BioSIM이 대표적인데, 산악 등 복잡지형에서 가장 널리 사용되어온 모형중 하나이다. 이 모형에서는 임의 사면의 1100부터 1500까지 4시간 동안의 적산 일사수광량과 인근 기상관측소의 수평면일사량 간 편차에 의해 기상관측소의 1500 기온을 보정하여 임의사면의 기온값으로 삼는다.

참고문헌 (12)

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Heo, Y., S. H. Kim, E. G. Park, B. G. Son, Y. W., Choi, Y. J. Lee, Y. H. Park, J. M. Suh, J. H. Cho, C. O. Hong, S. G. Lee, and J. S. Kang, 2013: The influence of abnormally high temperature on growth and yield of hot pepper (Capsicum annuum L.). Journal of Agriculture and Life Science 47(2), 9-15. (In Korean with English abstract)
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Sagong, D. H., H. J. Kweon, M. Y. Park, Y. Y. Song, S. H. Ryu, M. J. Kim, K. H. Choi, and T. M. Yoon, 2013: Impacts of urban high temperature events on physiology of apple trees: A case study of 'Fuji'/M.9 apple trees in Daegu, Korea. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 15(3), 130-144. (In Korean with English abstract) doi:10.5532/KJAFM.2013.15.3.130

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Yun, J. I., 2004: Visualization of local climates based on geospatial climatology. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 6(4), 272-289. (In Korean with English abstract)
기상청, 2012: 한반도 기후변화 전망보고서. 기상청, 151pp.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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