[논문]다중규모 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 초미세먼지(PM2.5) 분포 특성 연구: Part I - 상세 흐름 분석

박수진; 최원식; 김재진

doi:10.7780/kjrs.2020.36.6.3.2

다중규모 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 초미세먼지(PM2.5) 분포 특성 연구: Part I - 상세 흐름 분석
A Numerical Study on the Characteristics of Flows and Fine Particulate Matter (PM2.5) Distributions in an Urban Area Using a Multi-scale Model: Part I - Analysis of Detailed Flows 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.36 no.6 pt.3, 2020년, pp.1643 - 1652

박수진 (부경대학교 해양기상정보센터) , 최원식 (부경대학교 환경대기과학과) , 김재진 (부경대학교 환경대기과학과)

초록
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본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

To investigate the characteristics of detailed flows in a building-congested district, we coupled a computation fluid dynamics (CFD) model to the local data assimilation and prediction system (LDAPS), a current operational numerical weather prediction model of the Korea Meteorological Administration. For realistic numerical simulations, we used the meteorological variables such as wind speeds and directions and potential temperatures predicted by LDAPS as the initial and boundary conditions of the CFD model. We trilinearly interpolated the horizontal wind components of LDAPS to provide the initial and boudnary wind velocities to the CFD model. The trilinearly interpolated potential temperatures of LDAPS is converted to temperatures at each grid point of the CFD model. We linearly interpolated the horizontal wind components of LDAPS to provide the initial and boundary wind velocities to the CFD model. The linearly interpolated potential temperatures of LDAPS are converted to temperatures at each grid point of the CFD model. We validated the simulated wind speeds and directions against those measured at the PKNU-SONIC station. The LDAPS-CFD model reproduced similar wind directions and wind speeds measured at the PKNU-SONIC station. At 07 LST on 22 June 2020, the inflow was east-north-easterly. Flow distortion by buildings resulted in the east-south-easterly at the PKNU-SONIC station, which was the similar wind direction to the measured one. At 19 LST when the inflow was southeasterly, the LDAPS-CFD model simulated southeasterly (similar to the measured wind direction) at the PKNU-SONIC station.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. (a) Aerial photography for the target area, and (b) three-dimensional building configuration in the CFD model domain. In (a) and (b), yellow and red circles represent the Toseong elementary school.
표 Table 1. The aim values and recommended criteria for the statistical validation (Table 1 in Kwon et al., 2020)
그림 Fig. 2. The measurement position of the PKNU-SONIC station.
그림 Fig. 3. Time series of the measured and simulated (a) wind directions and (b) wind speeds at the PKNU-SONIC station (S1).
표 Table 2. The statistical values for the simulated wind directions and speeds at the PKNU-SONIC station (S1)
그림 Fig. 4. Wind vectors and contours of vertical wind velocity components at (a) the PKNU-SONIC measurement height (z = 37.5 m above the mean sea level) and (b) the surface (z = 2.5 m above the ground) at 07 LST 22 June 2020. Red circles represent the PKNU-SONIC stations.
그림 Fig. 5. Wind vectors and contours of U components along the red dashed line in Figure 5b at 07 LST 22 Jun. 2020.
그림 Fig. 6. The same as in Figure 4 except for 19 LST 22 June 2020.
그림 Fig. 7. The same as in Figure 5 except for 19 LST 22 Jun. 2020.

AI 본문요약
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제안 방법

CFD 모델은 2020년 6월 22일 00시부터 23시까지 LDAPS가 매시간 예측한 기상자료를 초기·경계자료로 사용하여 바람장을 0.5초 간격으로 1시간 동안 수치 적분하였다.
기상요소에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청에서 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 매시간의 기상요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여CFD모델의 초기·경 계장으로 사용하였다.
도시 지역 흐름이 도로 배출 대기오염물질 확산에 영향을 크게 미칠 것으로 예상되는 출·퇴근 시간대인 2020년 6월 22일 07시와 19시에 대해 상세 흐름 특성을 분석하였다.
본 연구에서는 국지기상예측시스템(LDAPS)과 건물과 지형효과를 고려할 수 있는 상세규모 모델(CFD model)을 접합하여, 부산 건물 밀집 지역 지역에 대한 상세 흐름 특성을 분석하였다. 기상요소에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청에서 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 매시간의 기상요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여CFD모델의 초기·경 계장으로 사용하였다.
본 연구에서는 기상청에서 현업으로 운용하는 국지 예보모델(LDAPS)과 CFD모델을 결합하고, 도로교통량이 많으며 건물이 밀집된 부산 중구 광복동 지역에서 2020년 6월 22일에 수행된 특별 측정(풍향과 풍속) 결과와 수치 모의 결과를 비교·검증하였다
본 연구에서는 도로 배출 대기 오염물질의 확산에 대한 흐름의 영향이 클 것으로 예상되는 출·퇴근 시간대인 2020년 6월 22일 07시와 19시에 대해 상세 흐름 특성을 분석하였다

대상 데이터

대상 기간은 대상 지역에서 특별 측정이 수행된 2020년 6월 22일 00시부터 23시까지로 선정하였다. CFD 모델은 2020년 6월 22일 00시부터 23시까지 LDAPS가 매시간 예측한 기상자료를 초기·경계자료로 사용하여 바람장을 0.
대상 지역은 부산 토성 초등학교를 중심으로 동서·남북방향으로 3 km×3 km 영역이다
본 연구에서는 부산시에서 건물이 밀집되고 교통량이 많으며 특별 측정이 수행된 중구 광복동의 토성 초등학교 주변 지역을 대상 지역으로 선정하였다. 대상 지역은 부산 토성 초등학교를 중심으로 동서·남북방향으로 3 km×3 km 영역이다.

성능/효과

동쪽 도로와 학교 운동장 사이에 장애물이 없기 때문에, 동쪽 도로의 흐름은 학교 운동장에서의 흐름과 유사하다. 결론적으로 건물 밀집 지역의 상세 흐름은 지형과 건물에 따라 매우 복잡하게 나타나고, 건물 구조와 배치에 따라 도로별 흐름이 다양하게 나타났다. 본 연구에서 사용한 수치 모의 기법은 도시 지역의 지형과 건물을 효과를 반영한 현실적인 기상장을 모의하고, 건물 밀집지역에 대한 3차원적인 기상정보를 제공하는데 유용한 수단이 될 것으로 기대한다.
PKNU-SONIC 지점(S1)에서는 건물에 의한 상승류가 나타났다. 지표 고도에서는 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어 두 시각 모두 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 지표 고도에서는 주로 도로의 방향을 따라 흐름이 나타나는데, 동서 방향의 북쪽 도로에서는 서풍이 약하게 나타나고, 남북 방향의 서쪽과 동쪽 도로에서는 남풍 계열의 흐름이 나타났다.

후속연구

결론적으로 건물 밀집 지역의 상세 흐름은 지형과 건물에 따라 매우 복잡하게 나타나고, 건물 구조와 배치에 따라 도로별 흐름이 다양하게 나타났다. 본 연구에서 사용한 수치 모의 기법은 도시 지역의 지형과 건물을 효과를 반영한 현실적인 기상장을 모의하고, 건물 밀집지역에 대한 3차원적인 기상정보를 제공하는데 유용한 수단이 될 것으로 기대한다. 향후, LDAPS-CFD 접합 모델의 성능을 더욱 향상시키기 위해서는 상세한 건물과 지형 특성 반영뿐만 아니라 수목이나 차량 효과를 고려한 고해상도 수치모의가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서 사용한 수치 모의 기법은 도시 지역의 지형과 건물을 효과를 반영한 현실적인 기상장을 모의하고, 건물 밀집지역에 대한 3차원적인 기상정보를 제공하는데 유용한 수단이 될 것으로 기대한다. 향후, LDAPS-CFD 접합 모델의 성능을 더욱 향상시키기 위해서는 상세한 건물과 지형 특성 반영뿐만 아니라 수목이나 차량 효과를 고려한 고해상도 수치모의가 필요할 것으로 판단된다.

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저자의 다른 논문 :

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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