[논문]마을 단위 AWS 구축의 필요성 및 적용사례 소개

조원기; 강동환; 김문수; 신인규; 김현구

doi:10.5322/jesi.2020.29.10.1003

[국내논문] 마을 단위 AWS 구축의 필요성 및 적용사례 소개
Introduction for the Necessity and Application Example of the Village-based AWS 원문보기

Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.29 no.10, 2020년, pp.1003 - 1010

조원기 (부경대학교 지질환경연구소) , 강동환 (부경대학교 지질환경연구소) , 김문수 (국립환경과학원) , 신인규 (국립환경과학원) , 김현구 (국립환경과학원)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the necessity for a village unit Automatic Weather System (AWS) was suggested to obtain correct agricultural weather information by comparing the data of AWS of the weather station with the data of AWS installed in agricultural villages 7 km away. The comparison sites are Hyogyo-ri and Hongseong weather station. The seasonal and monthly averaged and cumulative values of data were calculated and compared. The annual time series and correlation was analyzed to determine the tendency of variation in AWS data. The average values of temperature, relative humidity and wind speed were not much different in comparison with each season. The difference in precipitation was ranged from 13.2 to 91.1 mm. The difference in monthly precipitation ranged from 1.2 to 75.4 mm. The correlation coefficient between temperature, humidity and wind speed was ranged from 0.81 to 0.99 and it of temperature was the highest. The correlation coefficient of precipitation was 0.63 and the lowest among the observed elements. Through this study, precipitation at the weather station and village unit area showed the low correlation and the difference for a quantitative comparison, while the elements excluding precipitation showed the high correlation and the similar annual variation pattern.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 충남 예산시 덕산면 효교리에 AWS를 설치하고 홍성기상대의 AWS와 비교함으로써, 정밀한 농업기상 정보를 얻기 위한 마을 단위 AWS 관측시스템의 필요성을 제시하고자 한다.

제안 방법

본 연구에서는 2019년 6월 21일부터 2020년 6월 20일까지 1년 동안 충청남도 예산시 덕산면 효교리에 AWS를 설치하고, 홍성기상대의 AWS와 비교하였다.
효교리는 농작물이 심어진 밭에 농업관측환경을 조성하고 지표면으로부터 3 m 높이에서 관측을 수행하였고, 홍성기상대는 종관기상관측에 대한 표준관측환경에서 관측을 수행하였다(Table 1).
AWS를 통해 기온, 습도, 풍속, 강수량 등을 1분 간격으로 관측하였고 강수량은 1시간 누적값으로, 나머지 성분들은 1시간 평균값으로 산출하였다.
효교리와 홍성기상대의 장기간 관측값을 분석하기 위하여 연간 계절별 평균을 산출하고 월 강수일수와 월강수량을 비교하였다.
효교와 홍성에서 관측된 네 개 요소 값의 차(효교-홍성)를 선정하여 시계열 그래프를 작성하였다(Fig. 4). 기온 차를 보면, 효교가 홍성보다 기온이 더 높은 경우가 많았다.
AWS에서 관측된 기온, 습도, 풍속, 강수량에 대한 효교와 홍성의 산포도를 작성하였다(Fig. 5).
2019년 6월 21일부터 2020년 6월 20일까지 효교와 홍성기상대에서 관측된 기온, 습도, 풍속을 1시간 간격으로 평균 산출하였고 강수량 자료를 1시간 누적 산출하였다.
본 연구에서는 관측소의 위치와 관측 환경에 따른 AWS 관측값을 비교하기 위하여 2019년 6월 21일부터 2020년 6월 20일까지 1년 동안 충남 예산 효교리에 AWS를 설치하였다.
비교관측 요소는 기온, 습도, 풍속 그리고 누적강수량이고 계절별 평균값과 월강수량의 정량적인 분석과 관측값의 연간 시계열과 산포도를 통한 정성적인 분석을 수행하였다.

대상 데이터

2019년 6월 21일부터 2020년 6월 20일까지 관측된 네 개 요소(기온, 습도, 풍속, 강수량) 자료의 시계열 그래프를 작성하였다(Fig. 3).

데이터처리

그리고 단기간 관측값의 경향과 차이를 비교하기 위하여 산출된 1시간 자료의 시계열 분석과 상관 분석을 수행하고, 관측값의 차를 비교하였다.

성능/효과

계절별 누적강수량은 효교와 홍성 둘 다 여름, 가을, 봄, 겨울 순으로 높게나타났고 여름과 가을이 봄과 겨울보다 2배 많았다.
본 연구 결과 효교와 홍성의 AWS 관측값은 유사한 패턴 경향과 수치를 보였고 기상청이 제공하는 고해상도의 자료는 거리가 떨어져 있는 환경에서도 높은 신뢰성과 활용성을 보여주었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	AWS에서 관측된 기온, 습도, 풍속, 강수량에 대한 효교와 홍성의 산포도를 작성한 결과는?	상관성 분석에는 총 8,760개의 관측값이 사용되었고, 관측값의 산포도와 F분포를 기반으로 한 선형회귀선을 나타내었다. 기온과 습도의 상관계수는 각각 0.99, 0.95이고, 풍속의 상관계수는 0.81이다. 누적강수량의 상관계수는 0.63으로 관측값 중 가장 낮았다.
	자동기상관측장비란?	자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)는 기온, 습도, 풍향, 풍속, 기압, 강수량 등 기상요소를 실시간으로 관측하는 장비이다. 현재 기상청은 종관기상관측, 방재기상관측 그리고 농업기상관측과 같은 지상기상관측을 목적으로 다수의 AWS를 운용하고 있다.
	기상청에서 AWS를 운용하는 목적은?	자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)는 기온, 습도, 풍향, 풍속, 기압, 강수량 등 기상요소를 실시간으로 관측하는 장비이다. 현재 기상청은 종관기상관측, 방재기상관측 그리고 농업기상관측과 같은 지상기상관측을 목적으로 다수의 AWS를 운용하고 있다.

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