[논문]수도권지역의 지상기반 원격탐사자료를 이용한 지표면 태양에너지 산출

지준범; 민재식; 이한경; 채정훈; 김상일

doi:10.5467/jkess.2018.39.3.228

[국내논문] 수도권지역의 지상기반 원격탐사자료를 이용한 지표면 태양에너지 산출
Estimation of Surface Solar Radiation using Ground-based Remote Sensing Data on the Seoul Metropolitan Area 원문보기

한국지구과학회지 = Journal of the Korean Earth Science Society, v.39 no.3, 2018년, pp.228 - 240

지준범 (강릉원주대학교 복사-위성연구소) , 민재식 (한국외국어대학교 대기환경연구센터) , 이한경 (한국외국어대학교 대기환경연구센터) , 채정훈 (한국외국어대학교 대기환경연구센터) , 김상일 (한국외국어대학교 대기환경연구센터)

초록
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2015년부터 최근까지 차세대도시농림융합기상사업단에서는 수도권에 위치한 도시기상 관측소에서 관측된 기상자료(14소), 운고계(2소) 그리고 마이크로웨이브 라디오미터(MWR, 7소) 자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였다. 수도권지역에 위치한 운고계에서 관측된 후방산란계수와 MWR에서 추정된 액상물량을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다. 각각의 원격탐사장비에서 산출된 운량을 태양복사모델에 입력하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하였다. 추정된 태양에너지를 관측과 비교한 결과, 중랑과 광화문지점에서는 과소추정이 나타났다. 선형회귀분석한 결과 0.8이하의 기울기를 나타냈고 $-20W/m^2$의 음의 편차와 $120W/m^2$의 평방근오차(RMSE)가 나타났다. 그리고 MWR을 이용하여 추정된 태양에너지의 정확도(평균 결정계수$(R^2)=0.8$)와 오차율(평균 $RMSE=110W/m^2$)이 향상되었다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 $50W/m^2$ 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월의 RMSE가 $50W/m^2$ 이상 크게 계산되었다. 결과적으로 일누적 태양에너지는 광화문지점에서 가장 높은 상관성이 나타났고($R^2=0.80$, RMSE=2.87 MJ/Day), 구로지점에서 상관성이 가장 낮았다($R^2=0.63$, RMSE=4.77 MJ/Day).

Abstract ▼ AI-Helper

Solar energy is calculated using meteorological (14 station), ceilometer (2 station) and microwave radiometer (MWR, 7 station)) data observed from the Weather Information Service Engine (WISE) on the Seoul metropolitan area. The cloud optical thickness and the cloud fraction are calculated using the back-scattering coefficient (BSC) of the ceilometer and liquid water path of the MWR. The solar energy on the surface is calculated using solar radiation model with cloud fraction from the ceilometer and the MWR. The estimated solar energy is underestimated compared to observations both at Jungnang and Gwanghwamun stations. In linear regression analysis, the slope is less than 0.8 and the bias is negative which is less than $-20W/m^2$. The estimated solar energy using MWR is more improved (i.e., deterministic coefficient (average $R^2=0.8$) and Root Mean Square Error (average $RMSE=110W/m^2$)) than when using ceilometer. The monthly cloud fraction and solar energy calculated by ceilometer is greater than 0.09 and lower than $50W/m^2$ compared to MWR. While there is a difference depending on the locations, RMSE of estimated solar radiation is large over $50W/m^2$ in July and September compared to other months. As a result, the estimation of a daily accumulated solar radiation shows the highest correlation at Gwanghwamun ($R^2=0.80$, RMSE=2.87 MJ/day) station and the lowest correlation at Gooro ($R^2=0.63$, RMSE=4.77 MJ/day) station.

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AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 WISE 원격관측장비를 이용하여 관측된 구름정보를 활용하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 산출하고자 한다. 먼저, 운고계에서 관측된 후방산란계수(Back Scattering Coefficient (BSC), 이하 BSC) 와 MWR에서 관측된 수농도를 이용하여 운량을 산출하였다.

제안 방법

따라서 본 연구에서는 WISE 원격관측장비를 이용하여 관측된 구름정보를 활용하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 산출하고자 한다. 먼저, 운고계에서 관측된 후방산란계수(Back Scattering Coefficient (BSC), 이하 BSC) 와 MWR에서 관측된 수농도를 이용하여 운량을 산출하였다. 그리고 산출된 운량은 태양복사모델에 적용하여 지표면 태양에너지를 산출하여 관측된 태양에너지와 비교하여 원격관측장비의 활용성을 평가하였다.
먼저, 운고계에서 관측된 후방산란계수(Back Scattering Coefficient (BSC), 이하 BSC) 와 MWR에서 관측된 수농도를 이용하여 운량을 산출하였다. 그리고 산출된 운량은 태양복사모델에 적용하여 지표면 태양에너지를 산출하여 관측된 태양에너지와 비교하여 원격관측장비의 활용성을 평가하였다.
2015년부터 최근까지 관측된 기상자료, 운고계 그리고 MWR자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였고 일사계 관측자료와 비교하였다. 운고계의 BSC는 대기의 구름에 의한 감쇠효과를 관측할 수 있고 간단한 변환식을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다.

대상 데이터

동일한 에너지수지 관측소에서 관측하는 태양에너지는 Kipp&Zonen CNR4 순복사계이며 매분 상하향 태양복사에너지와 적외복사에너지를 관측하며 본 연구에서는 1분 간격의 하향 태양복사에너지 관측자료를 이용하였다. 광화문관측소에서는 태양에너지를 관측하지 않기 때문에 광화문에서 산출된 태양복사에너지는 가장 가까운 기상청의 서울관측소(KMA 108)의 태양복사에너지를 이용하였다. 서울관측소의 태양에너지는 Kipp&Zonen CMP21일사계를 이용하여 관측되며 2014년 1월부터 2017년 1월까지 관측된 자료를 이용하였다.
광화문관측소에서는 태양에너지를 관측하지 않기 때문에 광화문에서 산출된 태양복사에너지는 가장 가까운 기상청의 서울관측소(KMA 108)의 태양복사에너지를 이용하였다. 서울관측소의 태양에너지는 Kipp&Zonen CMP21일사계를 이용하여 관측되며 2014년 1월부터 2017년 1월까지 관측된 자료를 이용하였다.

데이터처리

연구에서는 운고계와 MWR를 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였고 이를 GWNU 태양복사모델에 적용하여 태양에너지를 산출하였다. 산출된 태양에너지는 각각의 에너지수지 관측소에서 관측된 태양에너지와 비교 분석하였다.
광화문관측소의 경우 태양에너지 관측이 없기 때문에 가장 가까운 서울기상대에서 관측된 태양에너지와 비교하였다. 추정된 태양에너지는 관측자료와의 결정계수(R²)와 RMSE(Root Mean Square Error) 등의 통계값을 산출하였고 오차의 원인을 분석하였다.

이론/모형

지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하기 위하여 Gangneung-Wonju National University (GWNU) 단층 태양복사모델을 사용하였다(Jee et al., 2010). 이 태양복사모델은 대기를 단일기층으로 가정하였고 다층 태양복사모델(Chou and Suarez, 1999)을 이용하여 보정하였다(Jee et al.

성능/효과

이는 구름내부와 상부에 대한 액상물량의 정보가 관측되는 장점에 따른 것으로 분석된다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 50 W/m² 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월에 RMSE가 크게 계산되었다.
일누적 태양에너지의 경우 MWR를 이용하여 산출하였을 때 통계값이 높게 나타났다. 광화문지점에서 가장 높은 상관성을 보였고(R²=0.80, RMSE=2.87 MJ/Day) 구로지점의 상관성이 가장 낮았다(R² =0.63, RMSE=4.77 MJ/Day).
이상의 결과를 정리하면, 운고계에서 산출된 운량은 일부 높은 고도까지 BSC가 나타나 대부분 짙은 구름에서 구름 하부의 정보로 운량이 산출되고 있어 운량이 비교적 크게 나타나고 있으며 이에 따라 태양에너지는 낮게 산출된다. MWR를 이용한 태양에너지 산출의 정확도는 운고계를 이용하여 산출하였을 때보다 개선되었으나 일정수준 이상의 편차를 보이고있다.

후속연구

수도권에서는 구름입자 등에 대한 정확한 산출정보가 없어 선행연구의 결과를 이용하였기 때문에 오차의 원인으로 작용한 것으로 사료된다. 따라서 추후 연구에서는 관측자료의 기간을 늘리고 태양에너지 산출의 오차원인이 되는 태양에너지의 유입 제거와 구름입자크기 등의 정보를 추가하는 것이 필요한 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	운고계란 무엇인가?	, 2015). 운고계는 지상에 설치하여 구름의 하부 높이를 측정하기 위하여 개발된 장비이며 고도별 흡수체의 후방산란을 관측하여 에어로졸과 구름의 연직 구조를 감시할 수 있다(Chiu et al., 2007; Yang et al.
	본 연구에서 제안된 운고계의 운량산출의 방법은 무엇인가?	운량산출의 방법은 운고계와 MWR에 따라 다르게 수행하였다. 운고계의 경우, 다양한 연구에서 운고계에서 관측된 BSC와 태양복사모델을 이용하여 구름광학두께 또는 에어로졸광학두께를 산출하는 방법을 제안하였다(Chiu et al., 2014; Felding et al.
	본 연구에서 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하기 위해 사용한 모델은?	지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하기 위하여 Gangneung-Wonju National University (GWNU) 단층 태양복사모델을 사용하였다(Jee et al., 2010).

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표제어: PCR

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용어 설명 출처 목록 (6)

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