[논문]야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정

김수옥

doi:10.5532/kjafm.2017.19.3.75

야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정
Estimation of Temporal Surface Air Temperature under Nocturnal Inversion Conditions 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.19 no.3, 2017년, pp.75 - 85

초록
AI-Helper

청명미풍 조건에서 기온역전층 높이와 기온역전강도의 매시 변화를 정량적인 경험식으로 나타내어 야간의 매시 기온을 추정하는 방법을 고안하였다. 2007년 5월부터 2008년 3월까지 강원도 평창군 대관령면 고령지농업연구소에서 초단파 온도 프로파일러 (Model MTP5H)로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직 분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 연직기온에서 가장 기온이 높은 고도를 기온역전층 높이로, 역전층의 기온과 지면 위 100m의 기온 편차를 역전강도로 간주하고 야간 동안 시간에 따라 기온 역전층이 발달되는 정도를 모의하는 추정식을 작성하였다. 산사면에서 작물이 실제 경험하는 기온을 추정하기 위해 2014년 10월부터 2015년 11월 23일까지 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에서 사면의 고도별 기온을 수집하여 연직기온의 역전층 높이 및 역전강도 추정모수를 보정하였다. 지리산 남쪽의 집수역 3개 내에 구축된 검증관측망으로부터 2015년 한 해 동안의 기상자료를 수집하였고, 기상청 방재 및 종관기상관측망으로부터 배경기온을 제작, 기온감률과 함께 기온역전 조건하의 매시 기온을 추정한 다음 검증을 실시하였다. 그 결과, 청명미풍 조건에 대해 19지점 평균 ME $-0.69^{\circ}C$, 평균 RMSE $1.61^{\circ}C$이었고 2000-0100 시간대에서 과소추정오차가 증가되었다. 기존에 사용되어 왔던 최저기온 모형으로 0600 기온을 추정하고 새로운 모의 방법으로 산출된 결과와 추정 오차를 비교한 결과, 평균 ME는 기존 $-0.86^{\circ}C$에서 $-0.12^{\circ}C$로, 평균 RMSE는 $1.72^{\circ}C$에서 $1.34^{\circ}C$로 개선되었다. 청명미풍 조건에서 도출된 기온 추정식의 활용도를 높이기 위해서는 추정 오차를 개선하고 다양한 기상조건에 대한 영향을 반영하는 후속 연구가 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper

A method to estimate hourly temperature profiles on calm and clear nights was developed based on temporal changes of inversion height and strength. A meteorological temperature profiler (Model MTP5H, Kipp and Zonen) was installed on the rooftop of the Highland Agriculture Research Institute, located in Daegwallyeong-myeon, Pyeongchang-gun, Gangwon-do. The hourly vertical distribution of air temperature was measured up to 600 m at intervals of 50 m from May 2007 to March 2008. Temperature and relative humidity data loggers (HOBO U23 Pro v2, Onset Computer Corporation, USA) were installed in the Jungdae-ri Valley, located between Gurye-gun, Jeollanam-do and Gwangyang-si, Jeollanam-do. These loggers were used to archive measurements of weather data 1.5 m above the surface from October 3, 2014, to November 23, 2015. The inversion strength was determined using the difference between the temperature at the inversion height, which is the highest temperature in the profile, and the temperature at 100 m from the surface. Empirical equations for the changes of inversion height and strength were derived to express the development of temperature inversion on calm and clear nights. To estimate air temperature near the ground on a slope exposed to crops, the equation's parameters were modified using temperature distribution of the mountain slope obtained from the data loggers. Estimated hourly temperatures using the method were compared with observed temperatures at 19 weather sites located within three watersheds in the southern Jiri-mountain in 2015. The mean error (ME) and root mean square error (RMSE) of the hourly temperatures were $-0.69^{\circ}C$ and $1.61^{\circ}C$, respectively. Hourly temperatures were often underestimated from 2000 to 0100 LST the next day. When temperatures were estimated at 0600 LST using the existing model, ME and RMSE were $-0.86^{\circ}C$ and $1.72^{\circ}C$, respectively. The method proposed in this study resulted in a smaller error, e.g., ME of $-0.12^{\circ}C$ and RMSE of $1.34^{\circ}C$. The method could be improved further taking into account various weather conditions, which could reduce the estimation error.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이와 같은 다수의 모델과 검증 결과가 제시되었음에도 불구하고, 우리나라 산간 농경지대의 야간 기온 분포를 예측⋅모의하기 위해서는 지금까지 동네예보 기온 상세화 과정에 적용해왔던 추정기법과 결합 가능한 형태의 단순한 모의 방법이 별도로 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 맑은 날 일몰 후부터 일출 직전까지 기온역전이 발달하는 현상을 단순화시켜 매시 정량적으로 표현하는 방법을 고안하여, 냉기류 또는 냉기호가 형성되지 않는 지역도 적용할 수 있도록 현재의 냉기집적효과 모의 기술을 보완하는 것을 목표로 하였다. 또한, 기존의 야간 기온 추정기법이‘최저기온’ 또는 ‘0600 LST’ 시간대로 제한되어 있으므로 Kim and Yun(2016)의 기온감률 추정기법과 연계하여 기온역전이 발생하는 야간 동안 매시간대 연직기온분포를 모의하였고, 최종적으로는 이 방법을 산사면의 고도별 기온 추정에 적용하여 산간지의 농작물이 실제적으로 경험하는 야간 기온을 모의하고자 하였다.

가설 설정

또한 기온 역전층 역시 일몰 후부터 최대 높이 ZIH⋅max에 이르기까지 시간 t에 따라 점차 높아질 것이다.

제안 방법

Chung et al.(20a06)와 Kim and Yun (2011)가 제시한 방법을 통해 검증 지점의 0600 기온을 추정한 뒤, 기온역전 모의 기법으로 산출된 0600 기온과 추정오차를 비교하였다.
배경기온은 대상지역의 기온분포를 추정하기 위한 기본 입력자료로써, 기상청 종관기상관측망과 방재기상관측망의 2015년 매시 관측기온을 이용하여 거리자승역산가중(inverse distance squared weighting, IDSW)기법으로 공간내삽하였다. 같은 방식으로 기상청 기상관측지점의 30m격자 DEM (digital elevation model) 값으로 공간내삽하여 배경기온의 해발고도인 가상지형 분포도를 제작하였다. 이것을 적용지역과 중첩하면 실제 지형과의 고도 차이가 발생하며 대상 집수역의 특정 고도면과 가상지형이 접하게 된다.
기존의 야간 기온 추정모형은 일 최저기온 또는 0600 기온만 모의가 가능하므로, 기온역전 추정식을 통해 산출된 결과 중 0600 기온을 뽑아 기존 모형과 함께 추정오차를 비교하였다(Table 4). 기온역전 모의기법을 적용할 경우, 대부분의 검증 관측지점에서 ME 값이 기존보다 감소되었다.
대관령 기온 프로파일을 통해 도출된 기본 회귀식은 청명미풍 조건의 중대리 계곡 사면의 매시 기온역전층 변화와 비교하여 모수를 조정하였다. 중대리 계곡의 고도별 기온으로 기온역전층 높이와 기온역전강도를 대관령과 같은 방식으로 계산한 후, 대관령의 기온역전 매시 변화 곡선과 대조하였다.
, 2008). 대관령에 비해기온역전강도가 작고 시간에 따른 변화 추이가 다른 현상을 정량적으로 표현하기 위해서는 후속연구가 필요할 것이지만, 본 연구에서는 회귀식의 모수 M과 기울기 k를 낮게 조정하는 방식으로 회귀식과 관측치 간의 오차를 감소시켰다.
대관령에서 도출된 청명무풍 조건의 기온역전강도 추정식에서 최대치 ΔTIS⋅max를 나타내는 계수 M은 중대리 계곡에서 실제 최고값인 3.5℃로 교체하였다.
또한 t 시간대에서 기온역전층의 기온(TIHt)과 높이 100m 기온 간 편차를 기온역전강도(ΔTIS)로 정의하고, 높이 100m에서의 매시 ΔTIS를 계산하였다.
기온역전강도는 고도 100m를 기준으로 해당 기온과 역전층 기온과의 편차로써 도출되었으므로, 식 1∼3의 ZIHt는 (Z_IHt -100)으로 대치되었다. 또한 기온역전층이 고도 100m 이하일 때에는 기온역전강도를 알 수 없었으므로, 역전층이 100m 이하의 높이로 추정되는 시각에는 그 아래쪽 기온은 역전층 기온 TIHt와 동일한, 즉 중립 상태인 것으로 처리하였다. 기온역전층 위쪽의 경우 Kim and Yun(2016) 의 방법으로 매시 기온감률을 추정하여, DEM과 가상지형 간 고도편차만큼 배경기온을 보정하였다.
하늘상태는 맑음(=1), 구름조금(=2), 구름많음(=3), 흐림(=4) 4가지의 값으로 표현되는 가로 세로 5km 격자자료인데, 중대리 계곡이 포함되어 있는 집수역 ‘하동2수위표’ 내에서 하늘상태 공간평균값이 1800-0900 동안 모두 1인 날을 선별하였다. 또한 중대리 계곡 입구로부터 남동쪽으로 1.7km 떨어진 섬진강 변 기상관측지점의 1분 단위 기상자료를 수집하여 매시 직전 한 시간 평균 풍속을 계산하고, 대관령 기상대와 동일한 바람조건으로 청명미풍인 날을 선정하였다.
또한, 기존의 야간 기온 추정기법이‘최저기온’ 또는 ‘0600 LST’ 시간대로 제한되어 있으므로 Kim and Yun(2016)의 기온감률 추정기법과 연계하여 기온역전이 발생하는 야간 동안 매시간대 연직기온분포를 모의하였고, 최종적으로는 이 방법을 산사면의 고도별 기온 추정에 적용하여 산간지의 농작물이 실제적으로 경험하는 야간 기온을 모의하고자 하였다.
이 배경기온의 가상지형을 그대로 식 1∼3에 적용한다면, DEM과 중첩되는 고도면은 배경기온값을 그대로 할당 받게 되는데, 배경기온 입력자료로 쓰인 기온값은 기본적으로 수평면 조건에서 관측된 반면,중첩 고도면은 집수역 경사면인 경우가 많으므로, 가상지형과 실제 지형이 동일한 지역에서 배경기온과 실측 기온이 동일한지 확인할 필요가 있다. 만일 청명미풍 조건에서 야간에 두 기온의 차이가 시간에 따라 변화된다면 찬 공기가 아래쪽으로 빠지는 경사면과 그렇지 않은 수평면 간의 기온차이인 것으로 간주, 매시 변화를 회귀식으로 산출하여 배경기온을 보정하는 값으로 활용하였다. 중대리 계곡의 기온 관측사면 고도와 해당 지점의 가상지형 고도가 가장 유사한 지점을 뽑은 후 해당 지점에서 매시 기온 편차를 계산하였다.
연직기온에서 가장 기온이 높은 고도를 기온역전층 높이로, 역전층의 기온과 지면 위 100m의 기온 편차를 역전강도로 간주하고 야간 동안 시간에 따라 기온 역전층이 발달되는 정도를 모의하는 추정식을 작성하였다. 산사면에서 작물이 실제 경험하는 기온을 추정하기 위해 2014년 10월부터 2015년 11월 23일까지 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에서 사면의 고도별 기온을 수집하여 연직기온의 역전층 높이 및 역전 강도 추정모수를 보정하였다. 지리산 남쪽의 집수역 3개 내에 구축된 검증관측망으로부터 2015년 한 해 동안의 기상자료를 수집하였고, 기상청 방재 및 종관기상관측망으로부터 배경기온을 제작, 기온감률과 함께 기온역전 조건하의 매시 기온을 추정한 다음 검증을 실시하였다.
선별된 대관령 청명무풍 조건일에 대해 1700부터 이튿날 0700까지 매시 기온 프로파일을 작도하고, 지면 위 100m에서 600m까지의 50m 간격 기온으로 기온역전층 높이(ZIH)와 기온역전강도(ΔTIS)의 정량화에 이용하였다.
2007년5월부터 2008년 3월까지 강원도 평창군 대관령면 고령지농업연구소에서 초단파 온도 프로파일러 (ModelMTP5H)로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직 분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 연직기온에서 가장 기온이 높은 고도를 기온역전층 높이로, 역전층의 기온과 지면 위 100m의 기온 편차를 역전강도로 간주하고 야간 동안 시간에 따라 기온 역전층이 발달되는 정도를 모의하는 추정식을 작성하였다. 산사면에서 작물이 실제 경험하는 기온을 추정하기 위해 2014년 10월부터 2015년 11월 23일까지 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에서 사면의 고도별 기온을 수집하여 연직기온의 역전층 높이 및 역전 강도 추정모수를 보정하였다.
이와 같은 방식으로, 청명무풍 조건에서 시간에 따라 나타나 는 고도별 기온을 모의하기 위해서는 시간대 별 ZIHt와 ΔTISt가 필요한데, 과거 매시 기온 프로파일을 관측한 사례가 있으므로(KHU, 2010) 이로부터 경험적인 값을 정량적으로 산출하였다.
대관령 기온 프로파일을 통해 도출된 기본 회귀식은 청명미풍 조건의 중대리 계곡 사면의 매시 기온역전층 변화와 비교하여 모수를 조정하였다. 중대리 계곡의 고도별 기온으로 기온역전층 높이와 기온역전강도를 대관령과 같은 방식으로 계산한 후, 대관령의 기온역전 매시 변화 곡선과 대조하였다. 이때 둘 간의 차이가 클 경우 식 4의 M값을 중대리 계곡에서 산출된 최대값으로 교체하였고 기울기 k를 0.
만일 청명미풍 조건에서 야간에 두 기온의 차이가 시간에 따라 변화된다면 찬 공기가 아래쪽으로 빠지는 경사면과 그렇지 않은 수평면 간의 기온차이인 것으로 간주, 매시 변화를 회귀식으로 산출하여 배경기온을 보정하는 값으로 활용하였다. 중대리 계곡의 기온 관측사면 고도와 해당 지점의 가상지형 고도가 가장 유사한 지점을 뽑은 후 해당 지점에서 매시 기온 편차를 계산하였다. 청명미풍 조건은 2015년 중 1800-0600 동안 집수역‘하동2수위표’ 내에서 하늘상태 공간평균값이 모두 1이면서 동시에 섬진강변 기상관측지점의 1시간 평균풍속이 1m/s 미만인 날로 선별하였다.
중대리 계곡의 총 관측기간 중 2014년 10월 17일과 18일, 2015년 3월 7일과 10월 6일, 18일, 11월 3일의 1700부터 다음날 0700까지 경사면의 기온역전층 변화를 대관령에서 도출된 로지스틱 추정식과 비교하였다(Fig. 4). 굵은 실선은 대관령에서 도출된 기온역전층 변화 곡선이고, 중첩된 반투명의 회색 영역이 6일간의 중대리 사면에서 관측된 기온역전층이다.
산사면에서 작물이 실제 경험하는 기온을 추정하기 위해 2014년 10월부터 2015년 11월 23일까지 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에서 사면의 고도별 기온을 수집하여 연직기온의 역전층 높이 및 역전 강도 추정모수를 보정하였다. 지리산 남쪽의 집수역 3개 내에 구축된 검증관측망으로부터 2015년 한 해 동안의 기상자료를 수집하였고, 기상청 방재 및 종관기상관측망으로부터 배경기온을 제작, 기온감률과 함께 기온역전 조건하의 매시 기온을 추정한 다음 검증을 실시하였다. 그 결과, 청명미풍 조건에 대해 19지점 평균 ME -0.
청명미풍 조건에서 기온역전층 높이와 기온역전강도의 매시 변화를 정량적인 경험식으로 나타내어 야간의 매시 기온을 추정하는 방법을 고안하였다. 2007년5월부터 2008년 3월까지 강원도 평창군 대관령면 고령지농업연구소에서 초단파 온도 프로파일러 (ModelMTP5H)로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직 분포를 한 시간 간격으로 측정하였다.
대관령면 고령지농업연구소 3층 건물 옥상에 초단파온도 프로파일러(Model MTP5H, Kipp and Zonen)를 설치하여 연속 운영하였다. 해당 위치의 해발고도는 약 780m으로 산간 집수역 내에 자리하고 있으나, 지형과 건물의 영향이 없는 남쪽 방향으로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 결측일을 제외하고 1700부터 이튿날 0700까지 매시 연직기온자료가 모두 확보된 총 172일에 대해, 인근 대관령 기상대의 3시간 간격운량과 매시 풍속을 수집하여 청명미풍 조건에 부합되는 날짜를 선별하였다.

대상 데이터

청명미풍 조건에서 기온역전층 높이와 기온역전강도의 매시 변화를 정량적인 경험식으로 나타내어 야간의 매시 기온을 추정하는 방법을 고안하였다. 2007년5월부터 2008년 3월까지 강원도 평창군 대관령면 고령지농업연구소에서 초단파 온도 프로파일러 (ModelMTP5H)로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직 분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 연직기온에서 가장 기온이 높은 고도를 기온역전층 높이로, 역전층의 기온과 지면 위 100m의 기온 편차를 역전강도로 간주하고 야간 동안 시간에 따라 기온 역전층이 발달되는 정도를 모의하는 추정식을 작성하였다.
2). 간이 온습도 수집 장치는 해발고도 401m 지점부터 아래쪽으로 각각 313m, 260m, 159m, 103m인 위치에 계곡 냉기류 집적지대를 피하여 설치되었다. 중대리 계곡 인근에서는 운량을 관측하지 않으므로, 대신 기상청 초단기예보의 매시 ‘하늘상태’ 자료를 이용하여 맑은 날을 선정하였다.
해당 위치의 해발고도는 약 780m으로 산간 집수역 내에 자리하고 있으나, 지형과 건물의 영향이 없는 남쪽 방향으로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 결측일을 제외하고 1700부터 이튿날 0700까지 매시 연직기온자료가 모두 확보된 총 172일에 대해, 인근 대관령 기상대의 3시간 간격운량과 매시 풍속을 수집하여 청명미풍 조건에 부합되는 날짜를 선별하였다. 맑은 날 기준은 운량이 1800부터 다음날 0600까지 연속 1 이하로 유지된 경우로 간주하였고, 바람이 잔잔한 날은 직전 3시간의 풍속 평균값을 기준으로 1900-2100은 3m/s 미만, 2200-0000,0100-0300, 0400-0600은 모두 1m/s 미만이었던 날로 선정하였다.
농작물이 경험하는 기온은 지면 근처의 기온이므로,연직기온분포에서 도출된 기온역전층 높이 및 기온역전 강도를 같은 높이의 산사면 고도별 기온의 경우와 비교하기 위해, 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에 설치된 간이온습도계(HOBO U23 Pro v2,Onset Computer Corporation, USA)로부터 2014년 10월 3일∼2015년 11월 23일간 10분 간격으로 지면 위 1.5m 기온자료를 수집하였다(Fig. 2).
대관령면 고령지농업연구소 3층 건물 옥상에 초단파온도 프로파일러(Model MTP5H, Kipp and Zonen)를 설치하여 연속 운영하였다. 해당 위치의 해발고도는 약 780m으로 산간 집수역 내에 자리하고 있으나, 지형과 건물의 영향이 없는 남쪽 방향으로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직분포를 한 시간 간격으로 측정하였다.
배경기온이 준비된 2015년의 1800부터 다음날 0600까지 청명미풍 조건일에 대해 대상유역의 검증지점 19곳의 매시 기온을 모의하였다. 식 4의 형태로 표현된 대관령의 기온역전층 높이(Z_IH) 및 역전강도(ΔT_IS) 매시 변화를 중대리 계곡 사면기온 관측값으로 보정한 후 식 4의 최종 모수를 도출하고, 이 결과를 식 1∼3에 적용하였다.
모두 해발고도 편차가 큰 산간지형으로서 배, 감, 밤, 차나무 등 과수/특용작물과 저지대 평탄지에는 벼, 보리가 재배되는 농산촌이며, 조밀한 기상관측망이 조성되어 있다. 세 집수역 내에서 19개 지점으로부터 2015년 한 해 동안의 1분단위 기온과 풍속을 수집하였고(Fig. 2), 1800-0600간 매 정시 기온과, 직전 한 시간 동안의 풍속을 산출하였다. 청명 조건은 해당 집수역의 하늘 상태 공간평균값으로 판단하였으나, 미풍 조건은 검증지점에서 관측된 한 시간 평균 풍속이 1m/s인 시간대만 선별하였다.
야간 기온 역전조건의 지표기온 경시변화 추정 기법을 검증하기 위해, 지리산 남쪽자락의 집수역 3곳 지역을 선정하였다(Fig. 2). 집수역 ‘화개천합류점’과‘화개천’은 각각 지리산 남쪽 사면의 서쪽과 동쪽 집수역이며, 그 아래쪽으로 ‘하동2수위표’가 접해있다.
중대리 계곡 인근에서는 운량을 관측하지 않으므로, 대신 기상청 초단기예보의 매시 ‘하늘상태’ 자료를 이용하여 맑은 날을 선정하였다.
청명미풍 조건은 2015년 중 1800-0600 동안 집수역‘하동2수위표’ 내에서 하늘상태 공간평균값이 모두 1이면서 동시에 섬진강변 기상관측지점의 1시간 평균풍속이 1m/s 미만인 날로 선별하였다.
하늘상태는 맑음(=1), 구름조금(=2), 구름많음(=3), 흐림(=4) 4가지의 값으로 표현되는 가로 세로 5km 격자자료인데, 중대리 계곡이 포함되어 있는 집수역 ‘하동2수위표’ 내에서 하늘상태 공간평균값이 1800-0900 동안 모두 1인 날을 선별하였다.

데이터처리

또한 t 시간대에서 기온역전층의 기온(T_IHt)과 높이 100m 기온 간 편차를 기온역전강도(ΔT_^IS)로 정의하고, 높이 100m에서의 매시 ΔT_^IS를 계산하였다. 선별된 맑은 날에 대해 1700부터 다음날 0700까지의 기온역전층과 기온역전 강도 변화를 시간대별로 평균한 후 통계 프로그램(SAS Institute, Raleigh, North Carolina, USA) 비선형 모델을 이용하여 식 4와 같은 형태의 시간에 따른 로지스틱 함수식을 도출하였다. 이 때 시간 1700을 1로 시작, 다음날 0700까지 1∼15의 정수값을 독립변수 t에 부여하였다.
기온역전층 위쪽의 경우 Kim and Yun(2016) 의 방법으로 매시 기온감률을 추정하여, DEM과 가상지형 간 고도편차만큼 배경기온을 보정하였다. 추정된 매시 야간 기온은 실측값과 비교하였고, ME (mean error) 와 RMSE (root mean square error)를 계산, 추정오차를 확인하였다.

이론/모형

또한 기온역전층이 고도 100m 이하일 때에는 기온역전강도를 알 수 없었으므로, 역전층이 100m 이하의 높이로 추정되는 시각에는 그 아래쪽 기온은 역전층 기온 TIHt와 동일한, 즉 중립 상태인 것으로 처리하였다. 기온역전층 위쪽의 경우 Kim and Yun(2016) 의 방법으로 매시 기온감률을 추정하여, DEM과 가상지형 간 고도편차만큼 배경기온을 보정하였다. 추정된 매시 야간 기온은 실측값과 비교하였고, ME (mean error) 와 RMSE (root mean square error)를 계산, 추정오차를 확인하였다.
배경기온은 대상지역의 기온분포를 추정하기 위한 기본 입력자료로써, 기상청 종관기상관측망과 방재기상관측망의 2015년 매시 관측기온을 이용하여 거리자승역산가중(inverse distance squared weighting, IDSW)기법으로 공간내삽하였다. 같은 방식으로 기상청 기상관측지점의 30m격자 DEM (digital elevation model) 값으로 공간내삽하여 배경기온의 해발고도인 가상지형 분포도를 제작하였다.

성능/효과

검증 지점 총 19곳에 대해 기온역전 모의기법으로 매시 야간 기온을 추정한 결과, 평균 ME는 -0.69℃,평균 RMSE는 1.61℃이었다(Table 2). 각 지점마다 ME와 RMSE에 차이가 있었는데, 최소 RMSE는 0.
그 결과, 청명미풍 조건에 대해 19지점 평균 ME -0.69℃, 평균 RMSE 1.61℃이었고 2000-0100 시간대에서 과소추정오차가 증가되었다.
61℃이었고 2000-0100 시간대에서 과소추정오차가 증가되었다. 기존에 사용되어 왔던 최저기온 모형으로 0600 기온을 추정하고 새로운 모의 방법으로 산출된 결과와 추정 오차를 비교한 결과, 평균 ME는 기존 -0.86℃에서 -0.12℃로, 평균 RMSE는 1.72℃에서 1.34℃로 개선되었다. 청명미풍 조건에서 도출된 기온 추정식의 활용도를 높이기 위해서는 추정 오차를 개선하고 다양한 기상조건에 대한 영향을 반영하는 후속 연구가 필요하다.
냉기호 형성 지대라면 기존의 냉기호 모형이 0600 기온을 보다 정확히 모의할 수 있지만, 제방 등 인공구조물로 막히지 않은 지역은 기온역전 모의 방법으로 기존의 추정오차를 감소시키는데 효과가 있었다. 전체적으로 기존 모형에서는 0600 기온 ME가 평균 -0.86℃,RMSE가 1.72℃였으나, 새로운 방법을 이용한 경우에는 평균 ME -0.12℃, RMSE 1.34℃로 개선되었다. 기온역전층의 매시 변화를 기반한 야간 기온 추정 기법에, 기존의 냉기류 및 냉기호 모형을 적절히 결합한다면, 더욱 야간 기온 추정 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
중대리 계곡에서 기온역전 추정식 모수를 보정하는 과정에 활용된 청명미풍 조건일이 2015년 중에서 4일치에 불과하였으므로, 하늘상태 연속 1인 운량조건을 완화(1800∼0900 → 1800∼0600)하여 총 7일을 선별할 수 있었다.
기온역전 모의기법을 적용할 경우, 대부분의 검증 관측지점에서 ME 값이 기존보다 감소되었다. 해발고도가 20m 이하인지점은 결과가 양분되었는데, 6번과 9번은 기존 모형에 비해 과대추정오차가 증가된 반면 13번은 RMSE가 상당히 감소되었다. 기존 모형에서 6, 9번은 소유역 입구에 놓인 제방을 기준으로 냉기호 효과가 적용된 반면, 13번은 냉기호 효과가 없는 지역에 위치한다.

후속연구

기온역전층의 매시 변화를 기반한 야간 기온 추정 기법에, 기존의 냉기류 및 냉기호 모형을 적절히 결합한다면, 더욱 야간 기온 추정 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다. 그러나 본 연구에서는 청명미풍 조건에 한정하여 기온 추정 기법을 제시하였으므로, 기온역전층이 형성되지 않거나 바람에 의해 약화되는 현상 등을 정량적으로 표현하는 추가 연구가 필요하다.
34℃로 개선되었다. 기온역전층의 매시 변화를 기반한 야간 기온 추정 기법에, 기존의 냉기류 및 냉기호 모형을 적절히 결합한다면, 더욱 야간 기온 추정 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다. 그러나 본 연구에서는 청명미풍 조건에 한정하여 기온 추정 기법을 제시하였으므로, 기온역전층이 형성되지 않거나 바람에 의해 약화되는 현상 등을 정량적으로 표현하는 추가 연구가 필요하다.
비교 지점 중, 해발고도가 210∼220m 정도인 11번과 12번에서 특히 과소추정경향이 컸는데, 기온 모의 과정에서 해당 고도에 대한 추정 성능이 떨어뜨리는 요인이 무엇인지 후속연구를 통해 면밀히 검토할 필요가 있다.
34℃로 개선되었다. 청명미풍 조건에서 도출된 기온 추정식의 활용도를 높이기 위해서는 추정 오차를 개선하고 다양한 기상조건에 대한 영향을 반영하는 후속 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기온역전이 발달할 때 지표 부근의 기온이 농작물의 한계 온도 이하로 내려갈 경우에 어떤 문제가 발생하는가?	맑은 날 야간에는 순복사에너지 손실로 인한 지표냉각으로 기온역전이 발달하며, 이때 지표 부근의 기온이 농작물의 한계 온도 이하로 내려갈 경우 해당 작물⋅과수는 피해를 입을 가능성이 높다. 만일 기상청에서 제공하는 동네예보에 기온역전과 찬 공기의 집적으로 인한 저온역이 충분히 반영되지 않는다면, 작물⋅과수의 기상재해 위험을 판단하는데 있어서 오류를 범할 수 있다.
	맑은 날 야간 기온역전이 발달하는 이유는?	맑은 날 야간에는 순복사에너지 손실로 인한 지표냉각으로 기온역전이 발달하며, 이때 지표 부근의 기온이 농작물의 한계 온도 이하로 내려갈 경우 해당 작물⋅과수는 피해를 입을 가능성이 높다. 만일 기상청에서 제공하는 동네예보에 기온역전과 찬 공기의 집적으로 인한 저온역이 충분히 반영되지 않는다면, 작물⋅과수의 기상재해 위험을 판단하는데 있어서 오류를 범할 수 있다.
	기온역전 모의기법으로 매시 야간 기온을 추정한 결과 각 지점에서 발생하는 최소, 최대 RMSE 값은?	61℃이었다(Table 2). 각 지점마다 ME와 RMSE에 차이가 있었는데, 최소 RMSE는 0.97℃,최대 RMSE는 2.32℃ 였다. RMSE가 가장 컸던 7번은 과소추정경향이 크게 나타났는데, 남향사면에 위치한,한옥체험관 옆에 장비가 설치되었던 지점으로써 주변 지형지물의 영향을 받았을 가능성이 크다.

참고문헌 (17)

Chung, U., H. H. Seo, K. H. Hwang, B. S. Hwang, J. Choi, J. T. Lee, and J. I. Yun, 2006: Minimum temperature mapping over complex terrain by estimating cold air accumulation potential. Agricultural and Forest Meteorology 137, 15-24.

상세보기
Devasthale, A., U. Willen, K. G. Karlsson, and C. G. Jones, 2010: Quantifying the clear-sky temperature inversion frequency and strength over the Arctic Ocean during summer and winter seasons from AIRS profiles. Atmospheric Chemistry and Physics 10, 5565-5572. doi:10.5194/acp-10-5565-2010

상세보기
Geiger, R., R. H. Aron, and P. Todhunter, 2008: The climate near the ground (7th ed.). Rowman & Littlefield Publishers, Inc., 623pp.
Hanna, S. R., and R. Yang, 2001: Evaluations of mesoscale model's simulations of near-surface winds, temperature gradients, and mixing depths. Journal of Applied Meteorology 40, 1095-1104.

상세보기
Hauge, G., and L. R. Hole, 2003: Implementation of slope irradiance in mesoscale model version 5 and its effect on temperature and wind fields during the breakup of a temperature inversion. Journal of Geophysical Research 108, AAC 5-1-12. doi:10.1029/2002JD002575

상세보기
Hole, L. R., and G. Hauge, 2003: Simulation of a morning air temperature inversion break-up in complex terrain and the influence on sound propagation on a local scale. Applied Acoustics 64, 401-414.

상세보기
Hudson, S. R., and R. E. Brandt, 2005: A look at the surface-based temperature inversion on the Antarctic plateau. Journal of Climate 18, 1673-1696.

상세보기
Kyung Hee University (KHU), 2010: The final report of digital climate modeling for agrometeorological forecasting at watershed scale. 160pp.
Kim, S. O., and J. I. Yun, 2016: Feasibility of the lapse rate prediction at an hourly time interval. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 18(1), 55-63. (in Korean with English abstract) doi: 10.5532/KJAFM.2016.18.1.55

원문보기 상세보기
Kim, S. O., and J. I. Yun, 2011: A quantification method for the cold pool effect on nocturnal temperature in a closed catchment. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 13(4),176-184. (in Korean with English abstract) doi: 10.5532/KJAFM.2011.13.4.176

원문보기 상세보기
Muller, H., and C. D. Whiteman, 1988: Breakup of a nocturnal temperature inversion in the Dischma Valley during DISKUS. Journal of Applied Meteorology 27, 188-194.

상세보기
Sorbjan, Z., 1996: Effects caused by varying the strength of the capping inversion based on a large eddy simulation model of the shear-free convective boundary layer. Journal of the Atmospheric Sciences 53(14), 2015-2024.

상세보기
Whiteman, C. D., 1982a: Breakup of temperature inversions in deep mountain valleys: Part I. Observations. Journal of Applied Meteorology 21, 270-289.

상세보기
Whiteman, C. D., 1982b: Breakup of temperature inversions in deep mountain valleys: Part II. Thermodynamic Model. Journal of Applied Meteorology 21, 290-302.

상세보기
Whiteman, C. D., 1986: Temperature inversion buildup in Colorado's Eagle Valley. Meteorology and Atmospheric Physics 35, 220-226.

상세보기
Whiteman, C. D., X. Bian, and S. Zhong, 1999: Wintertime evolution of the temperature inversion in the Colorado plateau basin. Journal of Applied Meteorology 38, 1103-1117.

상세보기
Zhang, D. L., and W. Z. Zheng, 2004: Diurnal cycles of surface winds and temperatures as simulated by five boundary layer parameterizations. Journal of Applied Meteorology 43, 157-169.

상세보기

저자의 다른 논문 :

LOADING...

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증