[논문]지역규모 분석 모델을 이용한 서울 도시열섬 특성 연구

천지민; 이선용; 김규랑; 최영진

doi:10.5572/kosae.2014.30.2.119

[국내논문] 지역규모 분석 모델을 이용한 서울 도시열섬 특성 연구
A Study of the Urban Heat Island in Seoul using Local Analysis System 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.30 no.2, 2014년, pp.119 - 127

천지민 ((재)기상기술개발원 차세대 도시농림 융합기상 사업단) , 이선용 (국립기상연구소 응용기상연구과) , 김규랑 (국립기상연구소 응용기상연구과) , 최영진 ((재)기상기술개발원 차세대 도시농림 융합기상 사업단)

Abstract ▼ AI-Helper

A very high resolution weather analysis system (VHRAS) of 50 m horizontal resolution is established based on LAPS. VHRAS utilizes the 3 hourly forecast data of the Unified Model (UM) of the Korea Meteorological Administration (KMA) with the horizontal resolution of 12 km as initial guess fields. The analysis system ingests the automatic weather station (AWS) data as input observations. The analysis system operates every hour for Seoul, Korea region in real time basis. It takes less than 10 minutes for one analysis cycle. The size of grid of the analysis domain is $800{\times}660$, respectively. The analysis results from December 2010 to February 2011 showed that the mean biases of temperature, maximum and minimum temperature were -0.07, 1.6, $0.2^{\circ}C$, respectively. The temperature in the central part of the city revealed relatively higher value than that of the surrounding mountainous areas, which showed a heat island feature. The heat island appears in zonal direction since the central city region is developed along a large river. Along the heat island, the eastern region was warmer than the western region. The warmer temperature in the western part of the heat island was caused by anthropogenic heat change in conjunction with the change of land use. This system will provide more reliable weather data and information in Seoul.

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AI 본문요약
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문제 정의

그러나 대부분 서울의 조밀한 AWS 측 자료를 이용하여 통계적 기법이나 수학적 방법들을 사용하여 연구가 진행되어 모델을 이용한 분석은 적은 수준이다. 본 연구는 기상예측장을 이용한 지역규모분석시스템을 통해 기존의 통계처리 방법과는 다른 기상분석 방법을 제시하고자 한다.
따라서, 서울 열섬현상의 시공간적 구조를 수치분석모델인 LAPS(Local Analysis and Prediction System)를 이용하여 고해상도로 분석하여, 2010년 12월 2011년 1, 2월 나타난 서울의 기온분포에 대해 살펴보고자 한다.
본 연구에서 2010년 11월부터 2011년 2월까지의 자료를 사용하여 LAPS분석 결과와 AWS 관측자료의 연관성 및 관계성을 확인하기 위해서 통계분석을 하였다 (표 1). 정확도 및 오차를 나타내는 방법으로는 관측값과 모델값을 비교하여 오차를 판별하는 Bias (mean error), 모델로부터 산출되는 자료의 정확성을 나타내는 RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error)를 이용하였다.

제안 방법

또한 기존의 LAPS에 이용되는 지형자료는 NOAA/FSL (Forecast Systems Laboratory)에서 제공하는 전구 1 km 해상도 지형자료를 원시 지형자료로 사용하고 있다. 1 km 해상도의 원시지형자료를 사용하여 생성한 LAPS의 지형이 고해상도의 기상분석시스템의 지형을 제대로 반영하지 못하는 문제점이 발생하였기 때문에 이 시스템의 지형자료를 국토지리정보원의 자료로 갱신함으로써 분석 결과를 현실에 보다 가깝게 개선하였다. 국토지리 정보원의 수치표고 자료는 격자해상도가 10 m×10 m 로 수치지도 등고선 및 표고 기준점들을 내삽하거나 불규칙삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN) 모델을 격자화한 지형 래스터자료로 2002년에 구축한 것을 사용하였다.
국토지리 정보원의 수치표고 자료는 격자해상도가 10 m×10 m 로 수치지도 등고선 및 표고 기준점들을 내삽하거나 불규칙삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN) 모델을 격자화한 지형 래스터자료로 2002년에 구축한 것을 사용하였다. 고해상도 입력자료 개선을 위해 자료 서브루틴 작성 및 기존 LAPS 지형자료 처리과정을 수정하여 타 지역의 고해상도 지형자료 생산에 적용 가능하도록 구성하였다.
LAPS의 초기 추정장으로는 기상청 수치예보과의 3시간 간격 12 km 해상도 통합모델 지역예보장이 (Unified Model Regional: UMRG) LAPS 격자점으로 내삽되고, AWS 자료를 자료동화하여 분석하였다. AWS 자료는 기상청 AWS 관측망에서 1분 간격으로 기상청 데이터베이스에 binary 형태로 저장되는 자료를 해독하여 LAPS의 지상자료 입력형식으로 변환하여 사용하였다.
LAPS의 초기 추정장으로는 기상청 수치예보과의 3시간 간격 12 km 해상도 통합모델 지역예보장이 (Unified Model Regional: UMRG) LAPS 격자점으로 내삽되고, AWS 자료를 자료동화하여 분석하였다. AWS 자료는 기상청 AWS 관측망에서 1분 간격으로 기상청 데이터베이스에 binary 형태로 저장되는 자료를 해독하여 LAPS의 지상자료 입력형식으로 변환하여 사용하였다. 분석영역은 서울 주변지역을 포함하여 50 m 격자 간격의 800×660개의 수평 격자수 (40 km×33 km)의 영역으로 설정하였다.
서울의 도시열섬강도의 시간적, 공간적 특성을 알아보기 위해서 도심 지점으로는 서초지역을 도시외곽지점으로는 사능, 능곡, 고양을 선정하여 세 지점의 기온을 평균하여 비교 분석하였다 (Kim and Baik, 2005, 2004). 표 2는 8시, 14시 그리고 23시의 LAPS와 관측값의 열섬강도이다.
관측자료와 LAPS로 분석된 온도자료를 이용하여 서울 도시열섬의 시·공간적 구조를 분석 하고, LAPS의 성능을 평가하였다.
본 연구에서 2010년 12월, 2011년 1, 2월 동안 수집된 AWS관측 데이터와 LAPS를 이용해서 2010년 겨울 서울의 도시 열섬 현상의 효과를 분석하고 구현하였다. 관측자료와 LAPS로 분석된 온도자료를 이용하여 서울 도시열섬의 시·공간적 구조를 분석 하고, LAPS의 성능을 평가하였다.

대상 데이터

본 연구에서 사용한 자료는 서울 지역과 서울 주변에 분포한 33개 지점의 자동 기상관측기(AWS: Automatic Weather Station)의 측정자료를 사용하였다. 자동기상관측요소는 기온이며 기상청의 정시 기온 자료를 사용하였다.
본 연구에서 사용한 자료는 서울 지역과 서울 주변에 분포한 33개 지점의 자동 기상관측기(AWS: Automatic Weather Station)의 측정자료를 사용하였다. 자동기상관측요소는 기온이며 기상청의 정시 기온 자료를 사용하였다. 그리고 서울 도시열섬 분석 시스템인 Local Analysis and Prediction System(LAPS)는 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) 산하 GSD(Global Systems Division)에서 개발한 기상 분석 알고리즘이다.
국토지리 정보원의 수치표고 자료는 격자해상도가 10 m×10 m 로 수치지도 등고선 및 표고 기준점들을 내삽하거나 불규칙삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN) 모델을 격자화한 지형 래스터자료로 2002년에 구축한 것을 사용하였다.
분석영역은 서울 주변지역을 포함하여 50 m 격자 간격의 800×660개의 수평 격자수 (40 km×33 km)의 영역으로 설정하였다.
그림 6은 서울 도시 열섬의 공간적 변화를 분석하기 위해 연구기간 중 맑은 날 야간의 평균기온의 편차의 분포를 비교한 것이다. 기온의 편차는 시공간 평균으로부터의 기온편차를 나타내며, 운량이 3 미만이며 2100~0300 LST 정시자료를 이용하였다. 관측과 LAPS 분석으로 나타난 서울의 편차 분포는 동서로 고온의 영역이 나타나고 있었다.

데이터처리

본 연구에서 2010년 11월부터 2011년 2월까지의 자료를 사용하여 LAPS분석 결과와 AWS 관측자료의 연관성 및 관계성을 확인하기 위해서 통계분석을 하였다 (표 1). 정확도 및 오차를 나타내는 방법으로는 관측값과 모델값을 비교하여 오차를 판별하는 Bias (mean error), 모델로부터 산출되는 자료의 정확성을 나타내는 RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error)를 이용하였다. LAPS의 분석값을 관측값과 비교한 결과, 온도의 분석값은 실험기간 내내 관측값과 거의 일치하였고, 선형회귀법에서 결정계수가 R² =0.

이론/모형

자료 품질 검사 과정에는 기후, 연속성, 표준편차 검증 등의 과정을 거치게 된다. 품질 검사를 거친 자료들은 분석 영역의 격자 점 값으로 객관 분석하기 위하여 분석 영역 안쪽 격자점에서는 cubic spline 법에 의해 객관 분석되고 분석 영역의 가장자리에서는 Barnes 스킴을 이용하여 분석이 수행된다. 객관분석과정에는 변분법과 단변수 최적 내삽법을 이용하여 오차를 최대한 억제한다.

성능/효과

정확도 및 오차를 나타내는 방법으로는 관측값과 모델값을 비교하여 오차를 판별하는 Bias (mean error), 모델로부터 산출되는 자료의 정확성을 나타내는 RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error)를 이용하였다. LAPS의 분석값을 관측값과 비교한 결과, 온도의 분석값은 실험기간 내내 관측값과 거의 일치하였고, 선형회귀법에서 결정계수가 R² =0.9 이상으로 기울기가 거의 1 : 1 관계로 나타났다(그림 2, 3). 기온은 연속적인 변수로 대부분 조건에서 시간, 공간에 따라 유연하게 변하는데 이러한 변화는 대기역학이나 고도(Pielke and Mehring, 1977), 지표 특성 (식물, 토양수분 (Marshall et al.
LAPS는 서울을 50 m 해상도로 분석하여 지형이나 지표이용도에 따른 온도변화를 잘 모사하고 있다. 또한 서울 도심과 서울 외곽을 둘러싼 산지의 온도 대비도 명확하게 분석해 내고 있음을 알 수 있다.
, 2009)와 같이 오전이나 한밤중에 비해 가장 낮은 결과가 나타났지만, LAPS 분석결과는 그 크기를 다소 과대 모의하고 있다. 그리고 야간에는 열섬강도가 2 이상으로 열섬현상이 뚜렷하게 나타나는 것을 알 수 있고, LAPS도 야간 도심의 온도가 높게 유지되는 결과를 분석해 내고 있었다. 이는 다른 지상 관측 및 수치모델 연구에서 나타난 결과들과 일치한다(Gian-naros and Melas, 2012; Papanastasiou and Kittas, 2011; Miao et al.
LAPS와 AWS의 시간별 평균기온을 비교해 본 결과 AWS 관측자료와 LAPS 분석자료가 잘 일치하며 공간적인 분포도 잘 나타내는 것으로 분석되었다. 서울의 도시 열섬은 이른 아침에 도심과 도시 외곽지역의 온도차가 덜 뚜렷한 반면 밤시간에 도심에서 강한 열섬 현상이 나타나는 특성을 가지고 있었다.

후속연구

본 연구의 분석 결과를 바탕으로 AWS와의 상관관계를 나타내었을 때, AWS 자료를 자료동화한 기법의 적용이 효율적인지에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단되며, AWS 자료를 입력하지 않은 지점에서의 LAPS 결과의 공간적 정확성 혹은 영향반경의 효과 또한 고려하여 분석해야 할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	도시 열섬현상이란 무엇인가?	도시 열섬현상 (UHI: Urban heat island)이란 도시 기온이 주변 외곽 또는 시골지역의 기온보다 더 높은 인공 열섬이 되는 현상을 말한다. 이 현상은 도시의 대기질, 에너지 소비량, 열과 관련된 질병 그리고 지역 규모의 대기 순환에 영향을 준다.
	열섬현상은 일차적으로 무엇으로 인해 발생하는가?	도시화는 지표 특성을 상당히 변화시키고 이것은 지표 에너지 수지에도 영향을 미치게 된다. 열섬현상은 일차적으로 도시와 도시주변의 지표 에너지 수지의 차이로 인해 발생하는데 (Oke, 1982), 이로 인하여 도시에서는 도시주변보다 더 많은 열을 저장하고 배출하게 된다. 도시의 환경은 구조물들로 인해 닫힌 공간이 많으며 지표 특성으로 인해 많은 열용량을 가지므로 냉각속도가 느리다(Grimmond and Oke, 1995).
	도시 열섬현상은 어떤 영향을 미치는가?	도시 열섬현상 (UHI: Urban heat island)이란 도시 기온이 주변 외곽 또는 시골지역의 기온보다 더 높은 인공 열섬이 되는 현상을 말한다. 이 현상은 도시의 대기질, 에너지 소비량, 열과 관련된 질병 그리고 지역 규모의 대기 순환에 영향을 준다. 도시화는 지표 특성을 상당히 변화시키고 이것은 지표 에너지 수지에도 영향을 미치게 된다.

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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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