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문제 정의
- PBL 고도를 통해 각 시간에 따른 대기 상태를 분석하고 연직해상도에 따라 PBL 이하 하층 변수들의 수평 분포 차이를 살펴보고자 하였다. 1800 UTC와 0000 UTC에서 연직해상도에 따른 PBL 고도와 L44를 기준으로 L44와 각 실험간의 지상 10 m 바람장 차이를 비교하였다(Figs.
- 그러나 현실적인 계산 자원 측면에서, 일반적으로 시/공간적 한계를 고려하여 대기 하층의 대기 현상과 바람장을 적절히 재현할 수 있도록 일부 층을 선택하여 수치 적분을 수행한다. 따라서 본 연구에서는 대기 최하층 고도와 PBL 이하의 연직층 수 설정에 따라 각 실험에 대한 대기 하층 기상변수들의 모의 수준을 비교 제시하였다.
- 게다가 이전의 국외 연구 결과는 우리나라 수도권과 같이 복잡한 도심지역에 적용하기에는 한계가 존재하고 국내 연구 결과 또한 연직 기상관측자료의 부족으로 수치모델 결과 검증에 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 수도권 지역을 대상으로 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 고해상도 바람, 기온장을 산출하고 연직층수와 PBL 모수화 방안에 따른 비교 분석을 실시하였다. 2장에서는 수치모델 및 사례와 실험 구성을 설명하고, 3장에서는 수도권 지역에 대한 연직해상도에 따라 수치모델의 바람, 기온장을 비교 분석하였고, 4장에서 대기경계층 모수화 방안 민감도 실험 결과를 분석하였다.
- 서울 대도심 지역 내 복잡한 대기하층의 이해를 위해 고해상도 기상 수치모의 결과의 검증과 고해상도 수치모델의 향후 개선에 있어, 지표 수평 기상 관측자료뿐만 아니라 연직 기상관측자료 또한 중요하다. 본 연구에서는 서울 도심 선릉지역의 라디오존데에서 일 4회 6시간 간격으로 관측된 연직 기상자료를 통해 모델에서 산출된 대기경계층을 포함한 하층대기의 기온 및 바람장에 대해 연직 프로파일을 비교하고자 하였다.
제안 방법
- PBL 고도를 통해 각 시간에 따른 대기 상태를 분석하고 연직해상도에 따라 PBL 이하 하층 변수들의 수평 분포 차이를 살펴보고자 하였다. 1800 UTC와 0000 UTC에서 연직해상도에 따른 PBL 고도와 L44를 기준으로 L44와 각 실험간의 지상 10 m 바람장 차이를 비교하였다(Figs. 7, 8). 0600 UTC, 1200UTC 시간에서는 상대적으로 실험간 차이가 적었으며, 바람의 경우 북서풍이 주로 형성되었다.
- 더불어 PBL이하의 지표 바람장에 대한 대기경계층 모수화의 영향을 살펴보기 위해 규준 실험(L44)을 적용해 PBL 모수화 방안에 따른 민감도 실험을 추가 수행하였다. PBL 모수화 민감도 실험은 Yonsei University (YSU; Hong et al., 2006) 방안, Mellow-Yamada-Janjic (MYJ; Janjic, 1994) 방안, ACM2 방안의 3가지 조합으로 실시하였으며, 그 외 다른 물리 모수화 방안은 동일하게 설정하였다.
- 각 영역의 수평격자는 151(동서)×121(남북), 88(동서)×76(남북), 121(동서)×109(남북)으로 구성하였고, 격자 간격은 각각 3 km, 1 km, 333 m의 양방향 둥지 격자로 구성하였다(Fig. 1).
- 2). 규준실험인 L44의 연직 층수를 토대로 L50과 L60은 등 eta-level로 구분하였으며, 고도 약 2,000 m 이하의 대기 하층에 가중치를 두어 실험 L50, L60으로 갈수록 하층이 조밀하게 설계하였다. Fig.
- , 1997), 단파복사는 Dudhia (Dudhia, 1989), 지면모델은 Pleim (Pleim and Xiu, 2003)을 이용하였다(Table 1). 더불어 PBL이하의 지표 바람장에 대한 대기경계층 모수화의 영향을 살펴보기 위해 규준 실험(L44)을 적용해 PBL 모수화 방안에 따른 민감도 실험을 추가 수행하였다. PBL 모수화 민감도 실험은 Yonsei University (YSU; Hong et al.
- 이에 따라 야간에는 육지면과 강 사이의 지상 기온과 PBL 고도 차이가 크게 나타났다. 도심 내 연직 및 수평 관측자료의 부족으로 고해상도 수치 모델 결과를 검증하는 데 있어 한계가 있는데 본 연구에서는 선릉 라디오존데 자료를 이용하여 연직 해상도에 따른 PBL 고도 이하의 기온 및 바람의 일 변동 특성을 조사하였고, AWS를 이용하여 지표 온도를 수평 검증하였다. 그 결과, 예측 시간에 따라 차이가 있지만 실험 중 연직 해상도가 가장 높은 L60의 편차가 가장 작은 것으로 확인하였다.
- 결과적으로, PBL 모수화 방안에 대한 연직 기상변수의 변동을 살펴봤을 때 기온보다는 풍속 모의에 미치는 영향이 더 뚜렷하였다. 라디오존데 관측자료를 이용하여 특정 한 지점에 대한 대기하층 연직분포 검증을 실시하였다면, 비록 지상에 국한되지만 연구 영역 내 서울 지역에 위치한 AWS 43개 관측 지점에서 관측된 지상 온도를 이용하여 각 PBL 모수화 실험 별 수평 분포의 검증을 통한 비교 분석을 실시하였다. 각 모의 시간대별 43개 지점 평균 편차 값을 PBL 모수화 별로 산출하였다(Table 3).
- 본 절에서는 2013년 10월 25일 0000 UTC부터 26일 0000 UTC까지 6시간별 수치모형의 연직 해상도에 따른 기온과 풍속의 연직구조를 살펴보고 그 결과를 라디오존데 관측 자료와 비교 분석하였다. Fig.
- 본 절에서는 PBL 모수화 방안 3가지의 구성 및 PBL 모수화 방안을 적용하지 않은 각 실험 결과를 선릉지역에 대한 연직 기온과 풍속 값을 관측값에 대해 비교하였다. Fig.
- 연구 영역 내에 포함되는 AWS 자료를 이용하여 온도의 수평 공간 검증을 수행하였다(Fig. 11). 검증에 사용된 AWS 지점 정보는 Table 2에 제시하였다.
- 특히 대기 하층 PBL내의 기상조건이 현실적으로 반영될 수 있도록 제안된 PBL 물리 모수화 방안은 대기 중 열, 운동량, 수분의 연직 플럭스를 모수화하여 오염물질의 수송과 확산 등을 포함한 대기 중 오염물질 농도나 대기 안정도에 중요한 역할을 한다. 이에 본 연구에서는 PBL 모수화 방안에 따라 예측된 바람에 대한 비교 분석을 추가로 실시하였다.
대상 데이터
- 모델의 초기 입력 자료와 경계 자료는 통합모델(The Unified Model; UM) 기반의 기상청 지역 예보시스템(Regional Data Assimilation and Prediction System; RDAPS)에서 생산된 자료를 사용하였다. RDAPS 자료는 12 km의 수평 해상도를 가지며 3시간 간격으로 총 72시간의 예측자료를 제공하는데 이 중 2013년 10월 25일 0000 UTC를 기준으로 24시간 예측자료를 민감도 실험의 초기 및 경계 자료로 사용하였다. 실험에 사용한 지표 입력자료는 연구 영역 해상도에 따라 최상위 영역에서는 900 m 해상도로 미국 지질조사원(United States Geological Survey; USGS)에서 제작된 수치고도모형자료(Digital Elevation Model; DEM)와 33개로 분류된 지면피복자료를 사용하였고, 최하위 고해상도 영역에서는 90 m 해상도로 항공우주국(National Aeronautics and Space Administration; NASA)의 Shuttle Radar Topography Mission 자료와 국립지리원에서 제공되는 대분류 토지이용자료를 토대로 33개 카테고리로 재분배한 것을 사용하였다(Park et al.
- 050°E)에서 2013년 10월 25일~11월 1일 동안 6시간 간격으로 0000, 0600, 1200, 1800 UTC에 일 4회 관측한 라디오존데 자료 중 오측률을 고려하여 비교적 강풍이나 저기압의 요동이 적은 맑은 날로 2013년 10월 25일 0000 UTC에서 10월 26일 0000 UTC까지로 선정하였다. 또한 수평 공간 검증을 위해 기상청에서 제공하는 자동 기상 관측소 (Auto weather system; AWS) 자료를 이용하였다.
- 1이다. 모델의 영역에서 최하위 고해상도 영역은 수도권을 중심으로 3개로 설정하였다. 각 영역의 수평격자는 151(동서)×121(남북), 88(동서)×76(남북), 121(동서)×109(남북)으로 구성하였고, 격자 간격은 각각 3 km, 1 km, 333 m의 양방향 둥지 격자로 구성하였다(Fig.
- 모든 실험의 모델 최고 상한 연직층은 50 hPa로 구성하였다. 모델의 초기 입력 자료와 경계 자료는 통합모델(The Unified Model; UM) 기반의 기상청 지역 예보시스템(Regional Data Assimilation and Prediction System; RDAPS)에서 생산된 자료를 사용하였다. RDAPS 자료는 12 km의 수평 해상도를 가지며 3시간 간격으로 총 72시간의 예측자료를 제공하는데 이 중 2013년 10월 25일 0000 UTC를 기준으로 24시간 예측자료를 민감도 실험의 초기 및 경계 자료로 사용하였다.
- RDAPS 자료는 12 km의 수평 해상도를 가지며 3시간 간격으로 총 72시간의 예측자료를 제공하는데 이 중 2013년 10월 25일 0000 UTC를 기준으로 24시간 예측자료를 민감도 실험의 초기 및 경계 자료로 사용하였다. 실험에 사용한 지표 입력자료는 연구 영역 해상도에 따라 최상위 영역에서는 900 m 해상도로 미국 지질조사원(United States Geological Survey; USGS)에서 제작된 수치고도모형자료(Digital Elevation Model; DEM)와 33개로 분류된 지면피복자료를 사용하였고, 최하위 고해상도 영역에서는 90 m 해상도로 항공우주국(National Aeronautics and Space Administration; NASA)의 Shuttle Radar Topography Mission 자료와 국립지리원에서 제공되는 대분류 토지이용자료를 토대로 33개 카테고리로 재분배한 것을 사용하였다(Park et al., 2015). 33개 카테고리의 지면 피복 분류에서 30 이하로 분류된 곳은 살림, 나대지, 하천 등의 도시화가 이루어 지지 않은 지역이고, 31~32는 도시의 건물의 밀도에 따라 분류된 도시지역이다.
- 1). 연구 대상 영역은 수도권 영역을 포함하는 최하위 고해상도 영역을 선택하였다. 모든 실험의 모델 최고 상한 연직층은 50 hPa로 구성하였다.
- 연구 사례일은 서울 선릉에 위치한 공원(37.507°N, 127.050°E)에서 2013년 10월 25일~11월 1일 동안 6시간 간격으로 0000, 0600, 1200, 1800 UTC에 일 4회 관측한 라디오존데 자료 중 오측률을 고려하여 비교적 강풍이나 저기압의 요동이 적은 맑은 날로 2013년 10월 25일 0000 UTC에서 10월 26일 0000 UTC까지로 선정하였다.
- 연직 해상도 민감도 실험은 약 700 hPa (σ =0.68) 이하의 고도에 대해서 연직층의 개수를 조정하고 각 실험은 60층(L60), 50층(L50), 44층(L44)으로 구성하였다(Fig. 2).
데이터처리
- 라디오존데 관측자료를 이용하여 특정 한 지점에 대한 대기하층 연직분포 검증을 실시하였다면, 비록 지상에 국한되지만 연구 영역 내 서울 지역에 위치한 AWS 43개 관측 지점에서 관측된 지상 온도를 이용하여 각 PBL 모수화 실험 별 수평 분포의 검증을 통한 비교 분석을 실시하였다. 각 모의 시간대별 43개 지점 평균 편차 값을 PBL 모수화 별로 산출하였다(Table 3). 전체 실험은 관측에 비해 음의 편차를 가지고 있고 이는 모델이 계통적 오차를 포함하고 있기 때문으로 추정된다.
이론/모형
- 본 연구에서 사용된 수치모형은 미국국립대기연구센터(National Center for Atmospheric Research; NCAR)에서 개발된 중규모 모델인 WRF이며 버전은 3.6.1이다. 모델의 영역에서 최하위 고해상도 영역은 수도권을 중심으로 3개로 설정하였다.
- 2에 연직 해상도 비교를 위해 초기자료로 사용된 UM 예측장(UM12)도 함께 나타내었다. 연직 해상도 민감도 실험에 공통적으로 적용한 물리방안으로 대기경계층 모수화는 Asymmetric convective model, version 2 (ACM2) (Pleim, 2007a, 2007b), 미세물리 방안은 Lin (Lin et al., 1983), 적운 모수화 방안은 Kain-Fritsch (Kain, 2004), 장파복사는 Rapid radiative transfer model (RRTM) (Mlawer et al., 1997), 단파복사는 Dudhia (Dudhia, 1989), 지면모델은 Pleim (Pleim and Xiu, 2003)을 이용하였다(Table 1). 더불어 PBL이하의 지표 바람장에 대한 대기경계층 모수화의 영향을 살펴보기 위해 규준 실험(L44)을 적용해 PBL 모수화 방안에 따른 민감도 실험을 추가 수행하였다.
성능/효과
- (2010)은 수치모델을 이용하여 지표층 바람을 모사하는 실험에서 YSU 방안이 MYJ 방안보다 오차가 더 감소하는 것을 확인하였다. 10 m와 80 m 고도의 풍속을 각각 지면 모델과 대기경계층 모수화 방안에 대한 민감도를 살펴봄으로써 고도가 높아질수록 경계층 모수화 방안간의 차이가 지면모델간의 차이보다 크게 나타나는 것을 확인하고 풍속은 대기경계층 모수화 방안에 의해 영향을 더 많이 받을 것으로 제언하였다. 특히 대기 하층 PBL내의 기상조건이 현실적으로 반영될 수 있도록 제안된 PBL 물리 모수화 방안은 대기 중 열, 운동량, 수분의 연직 플럭스를 모수화하여 오염물질의 수송과 확산 등을 포함한 대기 중 오염물질 농도나 대기 안정도에 중요한 역할을 한다.
- 12b)에는 지상 부근에서 1,000 m 사이, 고도에 따라 1~3 ℃ 정도의 오차가 나타나는 구간이 있으나 물리 모수화 방안 별 기온의 차이는 작고 고도에 따라 기온의 감소 추세도 유사했다. 25일 1800 (Fig. 12c), 26일 0000 UTC (Fig. 12d)에는 ACM2, MYJ의 경우 PBL 이하의 고도에서 YSU 방안 보다 기온을 과소 모의하다가 PBL 이상의 고도에서는 차이가 점점 줄어드는 경향이 나타났다. 연직 고도에 대한 온도의 경우 0600 UTC, 1200 UTC에는 모수화 실험별 차이가 적었던 반면, 풍속은 1200 UTC (Fig.
- 9c는 L44실험에 대한 L50, L60 실험의 기온 및 바람 차이를 나타내며, 연직해상도에 따라 노원구, 중랑구 등 지역과 강남구, 강동구, 송파구의 한강변을 잇는 지역 등에서 기온 차이 등 다양한 차이를 나타냈다. L50, L60 실험의 변수값 차이가 컸으며, 우면산 부근에서 용산구를 지나 노원구와 도봉구에 이르는 남풍 차이가 뚜렷하게 나타났고 서대문구 지역에는 저기압성 차이가 모의되었다. L60 실험 결과는 L44에 비해 관악산, 우면산, 아차산 부근 등 일부 지역을 제외한 서울 대부분의 지역이 크게는 0.
- PBL 이하의 대기 하층 고도의 연직 해상도에 따른 기온 및 바람의 일변화의 비교 분석을 위해 고도 약 2 km 이하의 연직 해상도를 변경하여 실험을 수행한 결과, 실험 별로 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 연직을 60층으로 설정한 L60 실험의 PBL 고도는 연직 44층과 55층 실험에 비해, 높은 산악 등 지형에 의한 효과가 뚜렷하게 반영되어 PBL 고도의 변화를 크게 나타내었고, 그 주변의 풍속 또한 다른 실험들에 비해 약 2~3 m/s 정도로 높게 산출되었다.
- 검증에 사용된 AWS 지점 정보는 Table 2에 제시하였다.각 실험 별 관측과의 편차를 구한 결과, 실험 중 연직해상도가 가장 높은 L60은 평균적으로 편차가 가장 작게 나타났다. 반면, L50은 3가지 실험 중 편차가 가장 높게 나타났다.
- 13d)는 0600 UTC와 마찬가지로 모델 입력자료(RDAPS)에서는 연직에 따른 풍속변화가 거의 나타나지 않았음에도 불구하고 실험에서 산출된 풍속모의 결과는 관측값과 유사하게 고도에 따라 풍속 증감을 모사하고 있다. 결과적으로, PBL 모수화 방안에 대한 연직 기상변수의 변동을 살펴봤을 때 기온보다는 풍속 모의에 미치는 영향이 더 뚜렷하였다. 라디오존데 관측자료를 이용하여 특정 한 지점에 대한 대기하층 연직분포 검증을 실시하였다면, 비록 지상에 국한되지만 연구 영역 내 서울 지역에 위치한 AWS 43개 관측 지점에서 관측된 지상 온도를 이용하여 각 PBL 모수화 실험 별 수평 분포의 검증을 통한 비교 분석을 실시하였다.
- 도심 내 연직 및 수평 관측자료의 부족으로 고해상도 수치 모델 결과를 검증하는 데 있어 한계가 있는데 본 연구에서는 선릉 라디오존데 자료를 이용하여 연직 해상도에 따른 PBL 고도 이하의 기온 및 바람의 일 변동 특성을 조사하였고, AWS를 이용하여 지표 온도를 수평 검증하였다. 그 결과, 예측 시간에 따라 차이가 있지만 실험 중 연직 해상도가 가장 높은 L60의 편차가 가장 작은 것으로 확인하였다.
- 또한 도심지역 고해상도 수치 모의의 PBL 모수화 방안 민감도 실험에서, 비록 수치 모델에서 모의된 하층 대기의 온도가 전반적으로 관측보다 낮게 모의하긴 하지만 비국지 난류 모수화 방안인 YSU, ACM2에서 국지 난류 모수화 방안인 MYJ 순으로 관측과의 편차가 높게 나타났다. YSU, ACM2 방안은 상대적으로 대기를 따뜻하고 덜 습하게 모의하기 때문에 주간 대기하층에 강한 연직 혼합으로 인해 MYJ 보다는 편차가 낮게 나타난다는 선행연구(Hu et al.
- 3은 각 실험 별 선릉지역의 PBL 고도를 비교한 것이다. 복사 전도율이 높은 시간대인 0600 UTC (1500KST)에, 모든 실험에서 PBL 고도가 약 1,200 m로 가장 높게 나타났고 이후 복사냉각으로 인해 PBL 고도가 점차 감소하다가 L60은 1800 UTC (0300 KST), 나머지 실험은 2100 UTC (0600 KST) 이후로 PBL 고도가 다시 증가하였다. 약 2,000 m 고도 이하의 연직층을 조밀하게 설정한 L60은 0300 UTC를 제외한 시간대에서 상대적으로 PBL 고도를 가장 높게 모사하였다.
- 4b)의 경우 L60은 고도 700 m까지 연직 변동성은 관측값과 가장 유사하게 나타나지만, 선릉지점에서의 연직 기온은 실험 중 가장 과소모의 하였다. 약 700~900 m 부근까지 관측과 RDAPS와 같이 각 실험들이 중립층을 모의하다가 900 m 이상의 고도에서 경계층이 나타나는데(Fig. 5b) 관측에서는 그림에서 제시한 고도 이상 약 1,200 m 고도에서 온위가 강하게 증가하면서 경계층이 나타나는 것을 확인하였다. 1800 UTC에는 초기장과 관측의 연직 기온이 다르게 나타나면서 각 실험들이 역전층의 고도를 다르게 모의하거나 중립상태를 안정층으로 나타내기도 한다(Fig.
- 12d)에는 ACM2, MYJ의 경우 PBL 이하의 고도에서 YSU 방안 보다 기온을 과소 모의하다가 PBL 이상의 고도에서는 차이가 점점 줄어드는 경향이 나타났다. 연직 고도에 대한 온도의 경우 0600 UTC, 1200 UTC에는 모수화 실험별 차이가 적었던 반면, 풍속은 1200 UTC (Fig. 13b)에 라디오존데 관측값에 비해 최대 5 m/s까지 풍속차이가 나는 등 모수화 실험 별로 가장 뚜렷한 차이를 보였다. 모든 실험이 연직 풍속 변화를 적절히 모의하지 못했다.
- PBL 이하의 대기 하층 고도의 연직 해상도에 따른 기온 및 바람의 일변화의 비교 분석을 위해 고도 약 2 km 이하의 연직 해상도를 변경하여 실험을 수행한 결과, 실험 별로 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 연직을 60층으로 설정한 L60 실험의 PBL 고도는 연직 44층과 55층 실험에 비해, 높은 산악 등 지형에 의한 효과가 뚜렷하게 반영되어 PBL 고도의 변화를 크게 나타내었고, 그 주변의 풍속 또한 다른 실험들에 비해 약 2~3 m/s 정도로 높게 산출되었다.이외에도 복잡한 도시지역 내 기상현상 모의를 위해 1 km 이하(~333 m)의 수평해상도 수치모의 실험에서는 폭이 약 1km인 한강의 지표 성질이 잘 반영되는 것을 확인할 수 있었다.
- 6d)의 경우 복사냉각으로 인해 지표 기온이 감소하여 RDAPS와 관측장에서 PBL 이내 고도의 연직 기온 차가 적게 나타났으며, 이는 이 시간에 대기가 비교적 안정하거나 중립상태였음을 나타낸다. 이 시간대의 연직 고도에 대한 수평 풍속 변화를 살펴보면, 모든 실험에서 약 200, 500, 700 m 고도에서 풍속의 증감이 순차적으로 나타난다. 이는 고도가 정확하게 일치하지 않지만 풍속의 증감이 뚜렷하게 나타나는 관측의 변동과 매우 유사한 형태이다.
- 연직을 60층으로 설정한 L60 실험의 PBL 고도는 연직 44층과 55층 실험에 비해, 높은 산악 등 지형에 의한 효과가 뚜렷하게 반영되어 PBL 고도의 변화를 크게 나타내었고, 그 주변의 풍속 또한 다른 실험들에 비해 약 2~3 m/s 정도로 높게 산출되었다.이외에도 복잡한 도시지역 내 기상현상 모의를 위해 1 km 이하(~333 m)의 수평해상도 수치모의 실험에서는 폭이 약 1km인 한강의 지표 성질이 잘 반영되는 것을 확인할 수 있었다. 이에 따라 야간에는 육지면과 강 사이의 지상 기온과 PBL 고도 차이가 크게 나타났다.
- 10c)에서는 우면산 부근에서 용산구를 지나 노원구와 도봉구에 이르는 남풍차이가 뚜렷하게 나타났다. 이처럼 2 km 고도 이하 대기 하층의 연직해상도에 따른 PBL 고도, 기온, 바람의 수평 분포는 낮과 밤의 일변화와 도심지 내 지형에 따라 뚜렷한 차이를 나타내었다.
- 8c). 이처럼 본 실험에서는 PBL 고도 아래 연직 층 해상도에 따라 PBL 고도와 10 m 바람장 차이가 두드러지게 나타났다.
- (2012)은 YSU가 MYJ보다 기온의 모의 정확도가 높음을 제시한 바 있다. 이처럼 본 실험에서의 PBL 모수화 조건에 따른 고해상도 수치모의 결과들을 선릉지역에서의 라디오존데 관측값과 수도권 AWS 자료를 이용하여 대기하층 연직 고도 및 수도권 영역 대기변수값과 비교 분석을 실시한 결과 기존 선행 연구들과 유사한 경향을 확인 할 수 있었다.
후속연구
- 도심 지점별 연직 관측자료의 한계로 인해 라디오존데 관측을 수행한 사례일에 국한되어 연구가 진행되었지만 대도심 지역 내 연직 관측한 결과를 토대로 모델 결과와의 검증을 시도함에 있어 의미가 있고, 대도시의 복잡한 지형을 고려한 고해상도 수치 실험에 있어, 연직 층수와 경계층 모수화 방안의 고려가 중요하다는 것을 제시한다. 향후 연구에서는 보다 체계적인 연직 층수 설정을 적용한 수도권 지역의 수치 민감도 연구와 PBL 모수화 방안 별 역할분석에 대한 연구가 진행될 계획에 있다.
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