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문제 정의
- 이들 중 에너지수지 관측은 2012년 관측소 구축을 시작으로 2016년 수도권 지역에 총 14개의 에너지수지 관측망을 구축하였고 지속적인 관측을 수행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 관측 자료를 수집할 수 있는 2016년 7월 이후의 자료들을 이용하여 관측 자료에 나타난 수도권 지역의 복사에너지를 분석하고 지표면 알베도와 방출률을 산출하여 분석하였다. 관측자료 분석을 위하여 일, 월 그리고 시간 변화에 따른 특성을 시계열 분석을 수행하였고 전체 지점의 자료들을 이용하여 공간분석을 시도하였다.
- 본 연구에서는 WISE 에너지수지 관측 자료를 이용하여 수도권 지역의 복사 특성에 대하여 분석하였다. 수도권에 위치한 총 13개 에너지수지 관측자료 중 2016년 7월부터 2017년 9월까지 15개월 동안의 강수량, 복사에너지(상하향 단파, 상하향 장파, 순단파, 순장파, 순복사)와 복사에너지로부터 산출된 알베도와 방출률을 분석하였고 결론은 다음과 같다.
제안 방법
- 2016년 7월부터 2017년 6월까지 복사에너지, 알베도 그리고 방출률의 연평균을 분석하였다(Fig. 5 참조). 관측 지점에 따라 복사에너지의 차이는 있었으나 관측소 사이의 거리가 짧아 차이는 크지 않았다.
- WISE 에너지수지 관측 자료를 이용하여 복사에너지의 시간, 월, 연 그리고 공간적인 분포 특성을 분석하였다. 도시와 교외지역을 대표하는 중랑지점(201)과 부천지점(202)의 시계열분석을 수행하였고 2016년 7월부터 2017년 6월까지 1년간의 자료를 이용하여 공간분석을 수행하였다.
- 관측 지점의 주변 환경과 노면 상태가 복사에너지 변화에 미치는 영향을 살펴보기 위해 중랑과 부천지점의 월평균 복사에너지를 분석하였다(Fig. 4 참조). 분석 기간 동안의 월 누적 강수량은 중랑 지점에서 다소 크게 나타나고 있으나 월평균 복사에너지의 차이는 두 지점에서 뚜렷이 나타나지 않았다.
- 관측자료 분석을 위하여 일, 월 그리고 시간 변화에 따른 특성을 시계열 분석을 수행하였고 전체 지점의 자료들을 이용하여 공간분석을 시도하였다. 그리고 관측 지점의 관측환경에 따른 복사에너지의 공간분포를 분석하여 수도권 지역의 복사에너지와 복사수지의 특징을 논하였다.
- 국내에서는 강릉지역과 기상청 복사 관측 자료를 이용하여 지역적인 복사특성을 분석하였고 구름과 관련된 관측 자료를 이용하여 복사에너지 특성을 규명하였다9,10,11,12,13,14). 그리고 대구지역을 대상으로 장파, 단파복사 및 기온, 상대습도 등의 관측 자료를 이용하여 도시와 교외지역의 복사에너지 특성과 열 환경에 대하여 분석하였고 관측된 장파 및 단파복사에너지를 이용하여 도시의 열 특성을 분석하였다15,16,17,18).
- 그리고 지표면 방출률(ε)은 지표면온도(Ts)를 기반으로 계산된 지표면 장파복사에너지 (Lup(Ts))와 관측된 상향 장파복사에너지(Lup)의 비율로 계산하였다.
- 복사에너지수지 분석에 추가하여 상향과 하향의 태양에너지를 이용하여 지표면 알베도를 산출하였고 지표면온도와 상향 장파복사에너지를 이용하여 방출률을 산출하여 지표면 복사수지와 비교 분석하였다. 지표면 알베도(α)는 복사계의 특성을 고려하여 태양의 고도가 10°이상의 복사에너지를 고려하여20) 하향 단파복사에너지가 60 W/m2 이상일 때 상향 단파복사에너지와의 비율로 계산하였다.
- 하향단파복사에너지는 지역별로 큰 차이를 보이지는 않았으나 서울을 중심으로 서쪽에서 높게 나타났고 동쪽에서 낮게 나타났다. 상향 장파복사에너지는 지표면 방출률에 따라 나타나는 값으로 대체로 서울 중심부에서 높은 장파복사에너지를 방출하였다. 순복사에너지는 부천에서 가장 큰 값이 나타났고(91.
- 본 연구에서는 WISE 에너지수지 관측 자료를 이용하여 수도권 지역의 복사 특성에 대하여 분석하였다. 수도권에 위치한 총 13개 에너지수지 관측자료 중 2016년 7월부터 2017년 9월까지 15개월 동안의 강수량, 복사에너지(상하향 단파, 상하향 장파, 순단파, 순장파, 순복사)와 복사에너지로부터 산출된 알베도와 방출률을 분석하였고 결론은 다음과 같다.
대상 데이터
- WISE 관측자료 중 2016년 7월부터 2017년 9월까지 15개월의 관측 자료를 분석하였다. 관측된 복사에너지 자료의 일변화 경향을 파악하기 위하여 맑은 날(2017년 6월 18일)과 강수가 있었던 날(2017년 6월 25일)의 중랑 지점(201)의 시계열을 나타내었다(Fig.
- WISE 관측자료 중 2016년 7월부터 2017년 9월까지 15개월의 관측 자료를 분석하였다. 관측된 복사에너지 자료의 일변화 경향을 파악하기 위하여 맑은 날(2017년 6월 18일)과 강수가 있었던 날(2017년 6월 25일)의 중랑 지점(201)의 시계열을 나타내었다(Fig. 2 참조). 맑은 날( 2017년 6월 18일)의 경우 8시경 중상 층운의 영향으로 하향과 상향 태양에너지의 급격한 감소가 나타났다.
- 대부분의 관측소는 상업, 공업, 주거지 등의 도심에 위치하고 있으며 부천(209), 일산(211), 용인(212)은 교외 지역에 위치하였고 여의도(208), 뚝섬(216)은 한강 가까이에 위치하여 주변 환경에 영향을 받을 것으로 사료된다. 그리고 복사 관측 자료가 없는 광화문지점(202)의 관측 자료는 분석에서 제외하였으며 13소의 자료를 전체적으로 분석할 수 있는 기간은 2016년 7월부터 2017년 9월까지 15개월이다. 각 관측소의 지리적 위치 그리고 관측소 주변의 지표이용도와 복사에너지 관측에 영향을 미치는 요소들을 Table 1에 정리하였다.
- WISE 에너지수지 관측 자료를 이용하여 복사에너지의 시간, 월, 연 그리고 공간적인 분포 특성을 분석하였다. 도시와 교외지역을 대표하는 중랑지점(201)과 부천지점(202)의 시계열분석을 수행하였고 2016년 7월부터 2017년 6월까지 1년간의 자료를 이용하여 공간분석을 수행하였다. 지표면 근처의 에너지수지(순복사에너지(N))는 상 하향 단파복사에너지(Sdn, Sup)와 상하향 장파복사에너지(Ldn, Lup)를 이용하여 계산할 수 있다.
데이터처리
- 따라서 본 연구에서는 관측 자료를 수집할 수 있는 2016년 7월 이후의 자료들을 이용하여 관측 자료에 나타난 수도권 지역의 복사에너지를 분석하고 지표면 알베도와 방출률을 산출하여 분석하였다. 관측자료 분석을 위하여 일, 월 그리고 시간 변화에 따른 특성을 시계열 분석을 수행하였고 전체 지점의 자료들을 이용하여 공간분석을 시도하였다. 그리고 관측 지점의 관측환경에 따른 복사에너지의 공간분포를 분석하여 수도권 지역의 복사에너지와 복사수지의 특징을 논하였다.
- 지점별 연평균 값들을 지도위에 표출하여 공간분석을 수행하였다(Fig. 6 참조). 하향단파복사에너지는 지역별로 큰 차이를 보이지는 않았으나 서울을 중심으로 서쪽에서 높게 나타났고 동쪽에서 낮게 나타났다.
성능/효과
- (1) 맑은 날 태양복사에너지는 기온과 지표면온도를 상승시켰고 야간에는 지표면에서 방출된 장파복사가 대기온도의 하강을 완화하였다. 지표면온도는 기온과 유사한 경향을 보였으나 주간 동안 태양에너지에 의한 상승이 크게 나타났다.
- (2) 중랑지점(201)의 알베도는 월별 차이가 크지 않았고 방출률은 여름에 감소하고 겨울에 증가하는 경향을 나타냈다. 부천지점(209)은 관측 지점 주변이 논과 밭으로 상향 장파 에너지가 중랑 지점보다 작게 관측되었고 특히 겨울철 적설의 영향으로 2017년 1월의 알베도가 크게 증가되었다.
- (3) 2017년 여름철 강수는 2016년과 비교하여 2배 이상 증가되었고 흐린 날이 많아 단파복사에너지가 50W/m2 이상 감소가 발생되었으며 이에 따라 순복사에너지가 감소되었다. 그러나 장파복사에너지의 변화는 크지 않았다.
- (4) 공간분포를 분석하였을 때 도심에 위치하고 있는 지점(201, 205, 206, 207, 208, 213, 214, 215, 216)에서 알베도가 대체적으로 낮게 분포되었다. 가좌지점과 뚝섬지점은 기온이 높았지만 관측소 주변 유리벽 건물 및 한강으로 둘러싸인 환경으로 알베도가 비교적 높게 나타났다.
- (5) 관측소 주변 환경과 단파복사에너지와 관련성이 높은 알베도는 일산지점(211)에서 최댓값(0.22)이 계산되었고 여의도지점(208)에서 최솟값(0.10)이 나타났다. 관측환경과 지표면 특성과 관련성이 높은 방출률은 여의도지점(208)에서 최댓값(0.
- (6) WISE 에너지수지 관측 자료를 분석 한 결과, 관측소 주변 환경과 지표면의 특성은 상향단파복사에너지와 상향장파복사에너지에 민감하게 영향을 주는 것으로 분석된다. 요소별로 분리하여 관측된 복사에너지는 지표면 복사에너지수지 분석에 중요한 자료로 활용될 수 있으며 알베도와 방출률 등 세부적인 지표면 특성을 산출할 수 있다.
- 대체로 도심지에서 인공피복으로 높은 방출률을 나타났으며 주변 농경지가 포함된 지역에서 식생의 영향으로 방출률이 낮게 나타났다22,23). 그리고 유리벽 건물 등이많이 분포한 번화한 도심지역에서 높은 알베도가 나타났다
- 22 W/m2). 대체로 서울을 중심으로 순복사에너지가 낮았고 서울의 주변지역에서 높은 순복사에너지가 나타났다. 전 지구 지표면 복사수지의 특성에 따라 우리나라는 북반구 중위도에 위치하여 복사에너지가 평형에 가까울 것으로 생각되나 서울 지역의 순복사에너지 분포를 보면 전체적으로 100 W/m2 이하로 복사에너지가 대기 중에 흡수되는 것으로 분석된다.
- 여름철에는 하향 단파복사에너지가 증가하고 지표면온도가 상승하여 방출률이 감소하는 반면 겨울철에는 하향 단파복사에너지가 줄어들고 지표면온도가 낮아지면서 방출률이 증가하였다. 따라서 교외 지역의 식생과 같은 자연적인 표면 상태는 태양복사에너지를 반사하여 도심지역보다 알베도가 높고 식생 등에 의하여 방출되는 상향장파복사에너지를 증가시켜 방출률이 낮았다.
- 따라서 수도권 지역에서는 지표면 근처의 순복사에너지는 연평균80~90 W/m2로 지표면이 에너지를 받아 지표근처의 복사에너지는 과잉 상태가 되어 기온이 상승되는 것으로 분석된다. 산출된 알베도와 방출률의 지점별 차이는 비교적 뚜렷이 나타났다. 대체로 알베도가 높은 지점에서 방출률이 낮게 나타났다.
- 3 참조). 이로 인하여 순태양복사, 순복사에너지도 유사한 감소 경향을 보였으며 강수가 있을 때 알베도의 감소와 방출률의 증가가 나타났다. 이러한 이유는 도시지역의 특성으로 인한 것으로 도시지역에서는 구름 또는 강수에의한 지표면온도 변화가 있어도 지표면온도가 대기온도보다 높고 지표면에서 방출되는 장파복사에너지(Lup(Ts))가 관측소 주변의 매질의 영향과 대기를 통과하여 관측되는 상향복사에너지(Lup)보다 크기 때문이다
- 부천지점(209)은 관측 지점 주변이 논과 밭으로 상향 장파 에너지가 중랑 지점보다 작게 관측되었고 특히 겨울철 적설의 영향으로 2017년 1월의 알베도가 크게 증가되었다. 자연적인 지표 상태는 태양복사에너지를 반사하여 대부분 중랑 지점보다 부천지점이 알베도는 높았고 방출률은 낮았다.
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