[논문]고해상도 재분석자료와 관측소 1시간 평균 지상 온도 비교

송형규; 윤대옥

doi:10.5467/jkess.2020.41.2.95

고해상도 재분석자료와 관측소 1시간 평균 지상 온도 비교
Comparisons of 1-Hour-Averaged Surface Temperatures from High-Resolution Reanalysis Data and Surface Observations 원문보기

한국지구과학회지 = Journal of the Korean Earth Science Society, v.41 no.2, 2020년, pp.95 - 110

송형규 (충북대학교 지구과학교육과) , 윤대옥 (충북대학교 지구과학교육과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Comparisons between two different surface temperatures from high-resolution ECMWF ReAnalysis 5 (ERA5) and Automated Synoptic Observing System (ASOS) observations were performed to investigate the reliability of the new reanalysis data over South Korea. As ERA5 has been recently produced and provided to the public, it will be highly used in various research fields. The analysis period in this study is limited to 1999-2018 because regularly recorded hourly data have been provided for 61 ASOS stations since 1999. Topographic characteristics of the 61 ASOS locations are classified as inland, coastal, and mountain based on Digital Elevation Model (DEM) data. The spatial distributions of whole period time-averaged temperatures for ASOS and ERA5 were similar without significant differences in their values. Scatter plots between ASOS and ERA5 for three different periods of yearlong, summer, and winter confirmed the characteristics of seasonal variability, also shown in the time-series of monthly error probability density functions (PDFs). Statistical indices NMB, RMSE, R, and IOA were adopted to quantify the temperature differences, which showed no significant differences in all indices, as R and IOA were all close to 0.99. In particular, the daily mean temperature differences based on 1-hour-averaged temperature had a smaller error than the classical daily mean temperature differences, showing a higher correlation between the two data. To check if the complex topography inside one ERA5 grid cell is related to the temperature differences, the kurtosis and skewness values of 90-m DEM PDFs in a ERA5 grid cell were compared to the one-year period amplitude among those of the power spectrum in the time-series of monthly temperature error PDFs at each station, showing positive correlations. The results account for the topographic effect as one of the largest possible drivers of the difference between ASOS and ERA5.

주제어

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 연구에서 ASOS 관측지점 자료와 ERA5 격자자료와 비교했을 때 평균적인 차이에 비해 큰 값을 보이는 지역은 어디였나요?	하지만 전기간 평균 온도 자료를 각 ASOS 관측지점 자료와 ERA5 격자자료 1 대 1로 자세히 비교하면, 전체 관측지점에 대한 평균적인 차이에 비해 큰 값을 보이는 지역이 존재한다. 지역별로는 산악 지역에 해당하는 태백산맥에 위치한 지점 100번(대관령)은 약 –2.8oC로 ERA5가 ASOS보다 높은 값을 보이고, 211번(인제)은 약 +1.5oC로 ASOS가 높은 값을 보이고 있다. 해안 지역인 제주도에 위치한 지점 184번(제주)은 약 +1.0oC, 188번(성산)은 약 –1.0oC, 189번(서귀포)는 +1.8oC이며, 같은 해안 지역인 울릉도에 위치한 지점 115번(울릉도)은 –1.7oC로 차이가 나타 났으며, 내륙 지역에 위치한 지점 143번(대구)와 156번(광주)도 ERA5 격자자료와 온도 차이가 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 차이는 [T]와[T]24에 대해서도 유사하게 나타났다. 이를 보다 더 자세히 확인하기 위해 각 평균 온도 별로 ASOS에서ERA5를 뺀 ΔT, Δ[T], Δ[T]24의 공간 분포를 Figs.
	ECMWF ReAnalysis 5(ERA5)가 무엇인가요?	2017년 ECMWF는 ERA-Interim을 대체하기 위해 역학 과정을 개선하는 동시에 시·공간 해상도를 대폭 늘린 5세대 재분석자료인 ECMWF ReAnalysis 5(ERA5)를 공식적으로 배포하기 시작했다. ERA5는 기존 ERA-Interim의 시간 해상도인 분석 자료 6시간 해상도(예보 자료의 경우 3시간)보다 매우 높아진 1시간 간격의 해상도를 가지며, 공간해상도도 공간격자간격(위도×경도) 0.
	재분석 격자 자료와 관측소 지점 관측자료 사이의 차이가 발생하는 원인이 무엇인가요?	하지만 재분석자 료는 격자 평균값만을 제공하므로, 지형적으로 특이 한 특정 지점의 기상요소를 대표하는 값으로 재분석 자료를 믿고 사용하기가 어렵다는 한계가 존재한다. 재분석 격자 자료와 관측소 지점 관측자료 사이의 차이는 격자와 지점 간의 고도 차, 해양과 육지의 비열 차이, 바람이 산을 넘는 지형 효과 등에 의해 발생할 수 있다(Kim et al., 2012).

참고문헌 (19)

Choi, K.C., Lim, Y.J., Lee, J.B. et al., 2018, Evaluation of the Simulated PM2.5 Concentrations using Air Quality Forecasting System according to Emission Inventories-Focused on China and South Korea. Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 34(2), 306-320.

원문보기 상세보기
Ciccarelli, N., von Hardenberg, J., Provenzale, A. et al., 2008, Climate variability in north-western Italy during the second half of the 20th century. Global and Planetary Change, 63(2-3), 185-195.

상세보기
Dee, D.P., Uppala, S.M., Simmons, A.J. et al., 2011, The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 137(656), 553-597.

상세보기
ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts), IFS documentation. ECMWF, Reading, United Kingdom. https://www.ecmwf.int/en/forecasts/documentation-and-support/changes-ecmwf-model/ifsdocumentation (last access: 9 March 2020).
Fealy, R. and Sweeney, J., 2007, Statistical downscaling of precipitation for a selection of sites in Ireland employing a generalised linear modelling approach. International Journal of Climatology, 27(15), 2083-2094.

상세보기
Hans, H., Bill, B., Paul, B., et al., 2019, Global reanalysis:goodbye ERA-Interim, hello ERA5. ECMWF Newsletter No. 159, 17-24. ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts), Reading, United Kingdom, available at: https://www.ecmwf.int/en/newsletter/159/meteorology/global-reanalysis-goodbyeera-interim-hello-era5 (last access: 9 March 2019).
Hennermann, K. and Berrisford, P., 2020, What are the changes from ERA-Interim to ERA5?. https://confluence.ecmwf.int/pages/viewpage.action?pageId74764925 (last access: 14 March 2020).
Kim, M.K., Lee, D.H., and Kim, J.U., 2012, Production and Validation of Daily Grid Data with 1km Resolution in South Korea. Journal of climate research, 8(1), 13-25.
KMA (Korea Meteorological Administration): Automated Synoptic Observing System (ASOS) data. KMA, Seoul, South Korea, available at: https://data.kma.go.kr/data/grnd/selectAsosRltmList.do?pgmNo36 (last access: 13 December 2019).
KMA (Korea Meteorological Administration), 1996, ANNUAL CLIMATOLOGICAL REPORT. KMA, Seoul, South Korea, available at: https://www.weather.go.kr/repositary/sfc/pdf/sfc_ann_1996.pdf (last access: 10 April 2020), 242 p.
KMA (Korea Meteorological Administration), 1997, ANNUAL CLIMATOLOGICAL REPORT. KMA, Seoul, South Korea, available at: https://www.weather.go.kr/repositary/sfc/pdf/sfc_ann_1997.pdf (last access: 11 April 2020), 245 p.
KMA (Korea Meteorological Administration), 2019, Climatological statistics guide. KMA, Seoul, South Korea, available at: http://book.kma.go.kr/viewer/MediaViewer.ax?cid33349&rid5&moi5240 (last access: 10 April 2020), 83 p.
Lee, K.W. and Hwang, C.S., 2006, A Consideration on the Spatial Distribution of Checkpoints for the Accuracy Assessment of Digital Elevation Model. The Geographical Journal of Korea, 40(4), 563-572.
Mooney, P.A., Mulligan, F.J., and Fealy, R., 2011, Comparison of ERA-40, ERA-Interim and NCEP/NCAR reanalysis data with observed surface air temperatures over Ireland. International Journal of Climatology, 31(4), 545-557.

상세보기
Poveda, G., Waylen, P.R., and Pulwarty, R.S., 2006, Annual and inter-annual variability of the present climate in northern South America and southern Mesoamerica. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, 234(1), 3-27.

상세보기
Stammerjohn, S.E., Martinson, D.G., Smith, R.C. et al., 2008, Sea ice in the western Antarctic Peninsula region: Spatio-temporal variability from ecological and climate change perspectives. Deep Sea Research II, 55(18, 19), 2041-2058.

상세보기
Tak, H.M., Kim, S.H., and Son, I., 2013, A study of Distributions and Spatial Properties of Geomorphological Mountain Area. Journal of the Korean Geographical Society, 48(1), 1-18.
Wang, S., McGrath, R., Semmlar, T. et al., 2006, Validation of simulated precipitation patterns over Ireland for the period 1961-2000. International Journal of Climatology, 26(2), 261-266.
WMO (World Meteorological Organization), 1983, Guide to climatological practice. WMO No. 100, WMO, Geneva, Switzerland, 153 p.

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].

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