초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
풍력-기상자원지도의 개선과 실용적 기상정보 지원을 위해 풍력발전 가능지역에서의 상세한 기상자원 정보 제공을 목적으로 강원도의 대관령 지역을 시범지역으로 선정하여 333m 해상도의 풍력-기상자원지도를 개발하였다. 시범지역에 위치한 정규관측소의 관측 자료와 비교하였을 때 333m 해상도의 풍력-기상자원지도를 토대로 산출된 기상자원정보는 1km 해상도의 풍력-기상자원지도의 자료보다 더욱 관측 값과 유사해짐으로써 기상자원지도 정보의 정확도를 향상시킬 수 있었다. 또한 연직 분포에 있어서도 333m 해상도으 기

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
풍력-기상자원지도의 개선과 실용적 기상정보 지원을 위해 풍력발전 가능지역에서의 상세한 기상자원 정보 제공을 목적으로 강원도의 대관령 지역을 시범지역으로 선정하여 333m 해상도의 풍력-기상자원지도를 개발하였다. 시범지역에 위치한 정규관측소의 관측 자료와 비교하였을 때 333m 해상도의 풍력-기상자원지도를 토대로 산출된 기상자원정보는 1km 해상도의 풍력-기상자원지도의 자료보다 더욱 관측 값과 유사해짐으로써 기상자원지도 정보의 정확도를 향상시킬 수 있었다. 또한 연직 분포에 있어서도 333m 해상도으 기상자원지도가 지형효과에 의해서 나타나는 바람의 흐름 및 순환을 세밀하게 반영하였다(그림 1.).
333m의 풍력-기상자원지도의 검증으로 평균제곱근오차(RMSE)는 약 1.6～2.0 ms^-1의 분포로 나타났다. 2～4월에 풍속의 오차가 증가하고 여름, 가을철에는 그 오차가 줄어드는 것으로 나타났다. 풍향에 대한 평균절대오차(MAE)를 살펴보면 약 72.9～83.5o의 오차가 나타났다. 그 경향성이 풍속의 오차와 반대의 경향성을 보였다. 각 달마다의 풍속분포가 여름에는 약하고 겨울에는 강해지는 경향성이 나타났다. 또한 이들 풍력발전단지 지역에서의 풍력에너지의 생산의 효율성을 높이기 위해서 풍력예측시스템을 개발하여 적용하였다. 본 풍력예측시스템의 시험 운영 결과로 후처리 과정과 실시간 운영이 적절하게 수행되었음을 확인하였으며 추후 발전단지 내에서의 상시 풍황관측자료와 집중관측 자료를 이용한 예측시스템의 검증과 개선이 필요하다(그림 2).
한반도 1km 해상도 풍력-기상자원지도 개발 기술을 바탕으로 국외 시범지역으로 서 2006～2010년의 5년간의 자료를 바탕으로 몽골에 대한 풍력-기상자원지도를 산출하였다. 그 결과 몽골의 남부지역은 연중 내내 4ms^-1이상의 풍속이 나타나는것을 확인 할 수 있었다. 또한 몽골의 지형에 의해서 바람의 흐름에 영향을 주어 몽골의 풍력자원이 지역마다 다르게 분포하는 것을 알 수 있었다.
국립기상연구소에는 풍력-기상자원지도뿐만 아니라 고해상도 태양-기상자원지도 산출을 위한 연구도 수행하였다. 고해상도(1km×1km) 한반도 태양-기상자원지도는 2010년 자료들(위성 및 수치 재분석자료)을 추가하여 완성하였으며 지형효과를 고려하여 개선하였다. 저해상도(4km×4km) 한반도 태양-기상자원지도는 2000년부터 2010년까지의 자료를 이용하여 연 변화를 분석하였다. 각각의 한반도-기상자원지도는 22개소의 한반도 태양기상관측소의 관측 자료를 이용하여 검증 및 보정하였다.
전구 태양-기상자원지도는 2000년부터 2010년까지(11년간) 100km×100km 해상도 NCEP/NCAR 재분석자료를 이용하여 작성하였으며 구름효과를 보정하기 위하여 GAW 사이트에서 관측된 일사량 관측 자료를 이용하여 보정하였다. 국외 시범지역으로 몽골 지역을 선정하여 2009년과 2010년의 상세 태양-기상자원지도(4km×4km 해상도)를 계산하였으며 NCEP/NCAR 재분석 일사량 자료를 이용하여 검증하였다.
22개 일사 관측소의 기온, 일사량, 일조량 및 전운량 자료를 이용하여 일사량관련 통계 분석을 수행하였고 태양-기상 자원량의 예측 방법에 대한 사전조사 및 방법을 제시하였다. 또한 태양-기상자원지도의 개발을 위한 모델결과 검증을 위하여 일사 관측 슈퍼사이트(강릉원주대학교)를 운영하여 태양복사모델의 가장 중요한 변수인 구름양의 산출에 대한 방법을 전천구름영상기를 이용하여 제시하였다. 그리고 모델계산 결과들의 검증 및 정확한 관측 자료의 확보를 위하여 기상청 22개 일사관측소의 전천일사계 장비들을 비교 관측하여 자료 정확성을 검토 분석하였다(그림 3.).
위와 같은 과정을 통해 만들어진 고해상도 풍력-기상자원지도와 태양-기상자원지도는 지리정보시스템(Geographical Information System; GIS)을 이용하여 우리나라 행정경계와 함께 하나의 지도로 만들어지게 된다. 이렇게 만들어진 각각의 지도를 가지고 기상자원지도 데이터베이스를 업데이트 하였으며, 동시에 기상자원지도 홈페이지(www.greenmap.go.kr)에도 지도를 업데이트하여 일반사람들도 쉽게 접할 수 있도록 하였다. 사람들이 자원지도의 의미와 목적을 이해하고 쉽게 이용할 수 있도록 홈페이지를 개선하였다. 기상자원의 개요, 개발목적 및 배경과 같은 다양한 정보들이 새로 담겼으며 공공 I-PIN을 도입하여 개인정보 보호에도 노력하였다. 국립기상연구소에서는 시범지역으로 몽골을 지정하여 풍력-기상자원지도와 태양-기상자원 지도를 제작하였는데 이중에서 태양-기상자원지도에 대하여 GIS를 이용하여 다양한 지도를 표출하고 분석하였다.
또한 만들어진 기상자원지도의 활용을 위한 연구로써 한반도 지역별 태양광 자원 분포 지도를 작성하였다. 11년(2000년∼2010년)간의 위성자료와 단층복사 모델을 기반으로 생성된 4km×4km 해상도의 태양-기상자원 데이터를 이용하였으며, 분석결과 한반도에서는 경상도가 가장 풍부한 태양광 에너지를 받고 있는 것으로 나타났다. 특히 대구광역시, 경상남도, 부산광역시가 높게 나타났다. 풍력-기상자원지도 활용을 위한 연구로써 풍력발전단지 입지선정기준안 작성을 위한 연구를 진행하였다.
국내․외 풍력발전단지 입지선정 관련 문헌과 전문가 인터뷰를 통하여 총 11가지의 고려요인을 도출하였으며, 계층분석법(Analytic Hierarchy Process; AHP)을 이용하여 이들 요인에 대한 가중치를 산출하였다. 그리고 풍력발전단지 입지 적절성 정도에 따라 3등급(매우적합, 보통, 미흡)으로 구분하고 각 요인들에 대하여 분류기준을 마련하였다. 이렇게 만들어진 입지선정기준을 전라도 지역에 적용하여 수행하였으며 전라도 서부, 남부지역에서 좋은 점수가 나타났다. 그러나 전라도의 연평균 풍속이 낮아 전체적으로 점수가 낮아지는 현상을 볼 수 있었다(그림 4.).
도심 지역의 산림에서 냉기의 흐름을 알아보기 위해 은평뉴타운 이말산 지역에 관측시스템을 구축했다. S1, S2, S3, S4 등 4개 지점을 고도별로 정하고 각 지점에 온습도 센서를 설치하고 S4 지점에는 풍향․풍속 측정이 가능한 멀티센서를 추가 설치하였다. 맑고 운량이 2할 이하인 날을 택하여 계절별로 분석하였다(그림 5.). 사면의 위치에 따른 야간의 온도는 S1지점이 가장 높게 나타났고 S2와 S3는 비슷하거나 S2가 높게 나타났다. 지점별 온도차는 여름과 가을보다 봄과 겨울에 크게 나타났다. S3지점에서 두 높이의 온도차는 봄과 겨울의 경우 야간에 최고 0.7°C 높게 나타났고, 가을과 겨울에는 큰 차이를 보이지 않았다. S4 지점의 풍향은 주간에는 남풍, 야간에는 북서풍이 부는 전형적인 산곡풍을 보였으며 야간에 냉기가 내려옴을 알 수 있었다. 풍속은 산림의 영향으로 1 ms-1 이하로 낮게 나타났다. 전체적으로 작은 규모의 골짜기에 관측시스템을 구축하여서 각 지점별 온도차나 강한 풍속의 사례를 잡을 수 없었다. 하지만 야간에 산곡풍의 영향으로 냉기가 산에서 아래도심지역으로 이동하는 걸 알 수 있었다. 향후 더 큰 규모에서 관측시스템을 구축하여 정량적으로 냉기의 효과를 분석할 계획이다.
영동지방에서 해륙풍의 특징을 살펴보기 위해 두 지점에서의 고도별 풍향 풍속을 관측하였다. 동해안의 해륙풍의 수평적 특징은 단조로운 해안선에도 불구하고 복잡한 지형효과로 각 지역별로 해풍의 방향이 다르게 나타났다. 해륙풍의 일변화 특성을 보기 위해 맑고 풍속이 약한 사례일을 선정하여 분석해보았다. 해안선 근처 A지점과 해안에서 내륙으로 약 7 km 떨어진 B지점은 해풍의 시작과 발달 그리고 육풍으로의 전환 시점이 차이가 났다. 해풍이 발달로 A 지점은 6∼12 ms-1의 세기를 보였으며 B지점은 3∼4 ms-1의 세기였다. 해풍의 발달시간은 B 지점이 A 지점보다 1시간 가량 늦게 나타났다. 향후 윈드큐브 라이다의 연직성분과 온도분포에 따른 영향을 추가적으로 연구할 계획이다(그림 6.).
해남 무인 기상대의 에디 공분산 관측 시스템의 2011년 자료를 분석하였다. 에디공분산 플럭스 자료와 미기상 자료는 QC 전 전반적으로 97 % 이상의 자료 수거율을 보였다. 관측된 자료 중에서 30분 평균 자료가 80 % 이상인 자료만을 사용하여 에너지 플럭스 일적산 값을 계산하였다. 연중 일적산 순복사는 증가하다 7월 초에 최대값(20 MJm-2)을 보였다. 일적산 잠열은 증가하다가 3월말부터 5월 초에 감소하였다. 이후 꾸준히 증가하여 7월 중순에 일적산 최대 잠열(14MJm^-2)을 보였다. 일적산 현열은 1월에서 5월까지 일적산 잠열과 비슷한 패턴을 보였다. 6월부터 꾸준한 증가를 보이는 일적산 잠열과 달리 일적산 현열은 꾸준히 감소하였으며 8월 중순에 1 MJm^-2 이하의 값을 보였다. 일적산 지중열은 -1∼1 MJm^-2의 변동을 보였으며, 1월 ~ 3월, 10월 ~ 12월은 음의 값을, 4월 ~ 9월은 양의 값을 보였다. 일적산된 이산화탄소 플럭스의 계절별 일변동은 벼 심기전인 4월의 이산화탄소 플럭스는 밤에 이산화탄소 발원, 낮에 이산화타소 흡원의 일변동을 보이며 벼 성장기인 8월의 이산화탄소 플럭스의 일변동은 -1.5∼0.8 mgm^-3의 큰 변동폭을 보였다(그림 7.).
국립기상연구소는 2008년 국내에서 처음으로 인공증설 항공실험 검증에 성공한 이래로 2009년까지 총 6차례 항공실험을 실시하였으며 총 7회 시딩실험중 3차례에 걸쳐 인공증설 효과를 확인하였다. 2010년에도 2월부터 4월까지 총 6차례에 걸쳐 9회 시딩실험을 수행하여 평균 0.93cm의 증설효과를 확인하는 등 4회의 항공실험에서 인공증설 효과를 확인·검증하였다. 2011년에도 계속된 실험에서는 1월부터 4월까지 강원도 대관령 일대와 수도권 일대에서 총 3회 항공실험과 16회의 지상실험을 실시하여 총 32%의 실험 성공률과 항공실험 1회 0.5cm, 지상실험 평균 1.28cm(5회 평균) 증설효과를 확인하였다. 또한 기상조절 실험기술의 과학적 객관화를 위한 검증기술 개발을 위해 수치 모델링 개발 연구를 추진하였다.
2011년에는 한반도에 적합한 인공증설 실험을 실시하고자 목표지역을 산악지역인 강원도 용평 그리고 평지지역인 당진에서 항공실험을 수행하였다(그림 8.). 또한 산악효과에 의한 하층운의 발생 지역으로 산악지역 강설과정 분석 연구를 위해 대관령 구름물리선도센터(구 대관령기상대)에서 지상실험을 수행하였다. 본 연구에서는 접촉결빙과정 이론에 근거하여 시딩에 의한 인공증설 효과를 검증하기 위해 시딩물질(AgI 또는 CaC₂)살포 후 목표지역에 설치된 관측 장비(Micro Rain Radar, PARSIVEL, disdrometer,구름응결핵계수기(CPC), 전방산란스펙트로미터(FSSP) 등), Ka-band 항공레이더, 기상청 현업레이더, 기상청 기상대의 자동관측시스템(AWS)등을 이용하여 구름입자, 응결핵 농도, 그리고 강수량 등을 정성·정량적으로 비교분석하였다. 그 결과 항공실험 총 3회 중 1회에서 0.5cm, 지상실험 총 16회 실험 중 5회에서 평균 1.28cm의 증설효과가 있는 것으로 분석되었다(그림 9.). 특히 2011년 인공증설 실험은 국내 최초로 구름입자측정기(전방산란스펙트로미터, FSSP)를 항공 실험 관측에 활용하여 구름 물방울의 입자농도를 관측함으로써 정성·정량적 분석을 위한 실험전략(시딩 및 관측)을 개선하였으며 인공증설 실험의 객관화를 위한 검증기술의 기초를 마련하였다. 또한 본 연구는 최근 4년(‘08∼’11년) 동안 총 19회의 항공실험을 지속적으로 수행하여 인공증설 효과를 확인하였으며, 기본 실험기술 노하우 및 물리적·통계적 검증을 위한 실험·관측 자료를 확보하는 성과를 얻었다. 향후 인공증설 실험의 과학적 객관성을 확보하기 위하여 더 개선된 검증자료 및 검증기술(수치모델링 등) 연구를 통해 우리나라에 적합한 인공증설 기술개발을 실행해나갈 계획이다. 또한 수치모델링을 이용한 인공증설 사례연구를 통해 에어러솔에 의한 강수증가 가능성을 확인하고, 향후 기상조절 실험기술의 과학적 객관화를 위한 검증기술을 확보하기 위한 수치모델링 개발연구에 주력할 것이다.

Abstract ▼

Ⅳ. Research Contents and Results
In order to improve existing wind power-meteorological resources maps and support the practical meteorological information, we set a purpose of providing a detailed information on meteorological resources in regions where the wind power generation is available. We

Ⅳ. Research Contents and Results
In order to improve existing wind power-meteorological resources maps and support the practical meteorological information, we set a purpose of providing a detailed information on meteorological resources in regions where the wind power generation is available. We, therefore, developed a wind power-meteorological resources map with 333m resolution after selecting Daegwanryeong area in Gangwon Province as a demonstration area. Compared to the observation data of regular observatory located in demonstration area, the information on meteorological resources calculated based on wind power-meteorological resources map with 333m resolution can improve the accuracy of information of meteorological resources map with becoming more similar to observation values than data of wind power-meteorological resources map with 1km resolution. In addition, the meteorological resources map with 333m resolution reflected the vertical distribution in detail as well, showing the wind flow and wind circulation created by topographial effect (Fig 1.).
By the verification of wind power-meteorological resources map with 333m resolution, root mean square error (RMSE) was distributed approximately between 1.6 and 2.0 ms-1. It was shown that in February to April, the error of wind speed increased, while in summer and autumn, the error decreased.
Looking at the mean absolute error (MAE) against wind direction, the error was about 72.9～83.5o. Its tendency was represented as opposite to the tendency of the error of wind speed. As for distribution of wind speed for each month, the distribution tends to be weak in summer while it was stronger in winter. In addition, in order to enhance the efficiency of production of wind power energy in the wind power generation complex region, we developed and applied the prediction system for wind power. As a result of test operation of this prediction system for wind power, we confirmed that post-processing and real-time operation have been carried out properly, and it is necessary to verify and improve the prediction system in the future, using the regular observation data for wind status and intensive observation data in the power generation complex (Fig 2).
Based on the technology which is used to develop the wind power-meteorological resources map with 1km resolution over Korean peninsula, we manufactured a wind power-meteorological resources map over Mongolia as a foreign demonstration region, based on five years of data from 2006 to 2010.
As a result, we could confirm that in Mongolian southern region, the wind speed was more than 4 ms-1 throughout the year. In addition, we could see that the wind flow was affected by the terrain of Mongolia, which caused the wind power resources to be distributed differently according to region.
The National Institute of Meteorological Research carried out the research to manufacture the solar-meteorological resources map with a high resolution as well as the wind power-meteorological resources map. We completed the solar-meteorological resources map with a high resolution (1km × 1km) over Korean peninsula by adding the data (satellite data and numerical re-analysis data) collected in 2010 and made an improvement considering the topographical effects. The solar-meteorological resources map with a low resolution (4km ×4km) over Korean peninsula was developed to analyze the annual changes using the data from 2000 to 2010. We verified and calibrated each Korean peninsula-meteorological resources map using the observation data from 22 Korean peninsula solar meteorology observatories.
We manufactured the bulb solar-meteorological resources map using the re-analysis data of NCEP/NCAR with 100km×100km resolution from 2000 to
2010 (11 years) and in order to compensate for the effects of clouds, we calibrated it using the observation data for solar radiation observed at GAW site. We selected the Mongolian region as foreign demonstration area and created the solar-meteorological resources map (4km×4km resolution) in detail for 2009 and 2010 and verified it using the re-analysis data of NCEP/NCAR for solar radiation.
We conducted the statistical analysis, using the data of 22 solar radiation observatories, such as the air temperature, solar radiation, sunshine and cloud amount and presented the preliminary investigation and method for prediction method regarding solar-meteorological resources quantity. In addition, for verification of the results of model, which was used to develop the solar-meteorological resources map, we presented a method to calculate the cloud amount which is the most important variable in solar radiation model, by operating the super site for observation of solar radiation (Gangreung, Wonju University) through all-sky cloud video camera. For verification of the results of model calculations and obtainment of accurate observation data, we compared the pyranometer equipment at 22 solar observatories under Korea Meteorological Administration (hereinafter referred to as "KMA") and reviewed and analyzed the accuracy of the observation data (Fig 3).
The wind power-meteorological resources map with high resolution and the solar-meteorological resources map developed through the process mentioned above are each made into a map with the administrative boundaries of our country using Geographical Information System (GIS). With each map manufactured like this, we updated the database of meteorological resources map, while at the same time, we updated it on the homepage of meteorological resources map (www.greenmap.go.kr), enabling the public to gain an easy access to the map. We improved the homepage so that people may understand the meaning and the purpose of the resources map and use it easily. In the map, we contained a variety of information, such as overview of meteorological resources, the purpose of development, background, etc. and also made efforts to protect the individual information by introducing the public I-PIN. The NIMR manufactured the wind power-meteorological resources map and the solar-meteorological resources map with Mongolia designated as the demonstration area. For the solar-meteorological resources map, we expressed and analyzed diverse maps using GIS.
In addition, as a research to utilize the meteorological resources map manufactured like in this study, we prepared a solar resources distribution map by regions in Korean peninsula. We used the satellite data for 11 years (2000 to 2010) and the data of solar-meteorological resources with 4km× 4km-resolution was created based on dislocation radiation model. As a result of analysis, it was represented that Gyeongsang province was the most highly favored by solar energy in Korean peninsula. Especially, the solar energy was shown to be high in Daegu metropolitan city, South Gyeongsang province, and Busan metropolitan city. As a research to utilize the wind power-meteorological resources map, we proceeded with the research to prepare the draft of site selection plan. Through domestic and foreign literature related to selection of site for wind power generation complex and interviews with experts, we considered 11 factors in total, and using the Analytic Hierarchy Process (AHP), we calculated the weighted values on these factors.
We classified the prospective sites into three classes (very proper, common,
deficient) according to the degree of propriety for sites of wind power generation complex and established the standard of classification for each factors. We applied and executed the standard of selection to Jeolla province and good scores came out in western and southern areas of Jeolla province,. However, the total score was low due to low wind speed in Jeolla province, (Fig 4.).
In order to find out the flow of cold air in forests in downtown, we constructed the observation system in the area of Mt.Yimal in Eunpyeoeng new town. We established four points, S1, S2, S3, S4, at different heights and installed temperature & humidity sensors at each point. At point S4, a multi-sensor, which enables the measurement of wind direction and wind speed, was installed in addition to a temperature & humidity sensor. Once the clear days with the cloud amount less than 20 % were selected, we analyzed the data by season (Fig 5.). The temperature at night depending on the location of slope was the highest in point S1, and for S2 and S3, the temperature was either similar or higher in S2. The difference in temperature between the points was higher in spring and winter compared to that in summer and fall. At point S3, the difference in temperature between the two heights in spring and winter was as high as 0.7°C at night while in fall and winter, there was no big difference presented. The winds at point S4 were typical mountain valley winds with southerlies in the day time and northwesterlies at night, and we could see the cold air coming down at night. The wind speed was lower than 1 ms-1 due to the influence of forests. As a whole, we could not catch the temperature differences by region or see the cases of wind speed by constructing the observation system in small-scale valley. However, we could see that cold air moved toward downtown under the mountains due to the influences of mountain valley wind. In the future, we are planning to analyze the effects of cold air quantitatively after constructing the observation system on a larger scale.
In order to investigate the characteristics of land-sea breeze in Yeongdong area, we observed the wind direction and speed by height at two points. The horizontal characteristics of land-sea breeze in East Sea coast, was that the wind direction of sea breeze was different for each area due to complex topographical effects despite its monotonous coastline. In order to investigate the characteristics of daily change of sea-land breeze, we analyzed the data for a number of days when it was clear and wind speed was low. At point A near the coastline and at point B, which was about 7 km away from seashore to inland, there were differences in the beginning and development of sea breeze and the transition time into land breeze. Due to development of sea breeze, the wind power was 6∼ｾ12 ms^-1 at point A while at point B, it was 3∼ｾ4 ms^-1. The development of sea breeze started about an hour later in point B than in point A. In the future, we are planning to additionally study the vertical component of wind data from the wind cube lidar and the influence of temperature distribution on wind field (Fig 6.).
We analyzed the data of the year of 2011 observed by eddy covariance observation system at Haenam unmanned meteorology observatory. The rate of data collection of eddy covariance flux data and micro meteorological data before QC was more than 97% overall. We calculated the daily cumulated values for energy flux using only the data whose rate of 30-minute average data is over 80% among the observed data.
The daily integrated net radiation increased throughout the year and it showed the maximum value (20 MJm^-2) in early July. The daily integrated latent heat was on a steady increase but decreased from the end of March to early-May.
Thereafter, the daily integrated latent heat continued to increase until mid-July, when the value was the highest (14 MJm^-2). The daily integrated sensible heat showed a pattern similar to that of the daily integrated latent heat from January to May. However, different from the daily integrated latent heat which showed a steady increase from June, the daily integrated sensible heat showed values less than 1 MJm^-2 in mid-August. The daily integrated ground heat showed a variation of -1∼ｾ1 MJm^-2 and had negative values in January to March and
October to December and positive values in April to September. Looking at the daily change of daily integrated carbon dioxide flux seasonally, in April, which is before sowing the rice seed, there was a source of carbon dioxide flux at night and a sink of carbon dioxide flux in daytime while in August, which is usually when the rice grows, the carbon dioxide flux showed a large range of variation which was -1.5∼ｾ0.8 mgm^-3 (Fig 7).
Since being successful in aeronautical experiment for artificial snowfall for the first time in Korea in 2008, the NIMR conducted six aeronautical experiments in total until 2009, and confirmed the success of artificial experiment three times from a total of seven seeding experiments. Also from February to April of 2010, we conducted six aeronautical experiments from which nine seeding experiments were performed, and confirmed the effects on snowfall, such as an average of 0.93 cm of snowfall, in four aeronautical experiments. In experiments which were continued in 2011, we conducted three aeronautical experiments and 16 ground experiments around Daegwanryeong and metropolitan area from January to April and confirmed the success rate of 32 % in total and the effects on snowfall by 0.5cm for an aeronautical experiment and an average of 1.28 cm for five ground experiments. In addition, NIMR promoted a research on development of numerical modeling in order to develop the verification technology for scientific objectification of meteorological regulation experimental technology.
In 2011, for the purpose of conducting the snowfall experiment appropriate for Koran peninsula, we performed aeronautical experiments in Yongpyeong as a target place for mountain area and in Dangjin as a target place for plain area (Fig 8.). In addition, for the purpose of research on analysis of snowfall process in mountain areas where low layer clouds are formed due to mountain effects, we conducted ground experiments at Daegwanryeong Cloud Physics Observation Center (former Daegwanryeong Meteorology Observatory). In this research, in order to verify the artificial snowfall by seeding based on contact freezing process theory, we sprayed the seeding materials (AgI or CaCl2) and conducted a comparative analysis on cloud particles, concentration of condensation nucleus, precipitation, etc. qualitatively and quantitatively using the observation facilities installed in Mokpo area (Micro Rain Radar, PARSIVEL, dendrometer, cloud condensation nucleus counter(CPC), forward scattering spectrometer(FSSP), etc.), Ka-band air radar, KMA work-site radar, automatic weather system(AWS) of meteorology observatory of KMA, etc. As a result, it was analyzed that the effects of snowfall was obtained at one out of three aeronautical experiments showing 0.5cm and at five out of 16 ground experiments showing an average of 1.28cm (Fig 9.). In particular, the artificial snowfall experiment in 2011 improved the experimental strategy (seeding and observation) for qualitative and quantitative analysis by utilizing the cloud particle measuring instrument (forward scattering spectrometer(FSSP)) for an aeronautical experimental observation to observe the concentration of cloud droplet particle, which was the first time in the country, and established the foundation of verification technology for objectification of artificial snowfall experiment. In addition, in this research, we confirmed the effects of artificial snowfall by executing 19aeronautical experiments continuously in total for the past four years (‘08∼ｾ’11 year) and obtained the performance to secure the basic experimental technology know-how and experimental and observational data for physical and statistical verification. In the future, in order to secure the scientific objectification of artificial snowfall, we are planning to execute the technology development of artificial snowfall proper to our country through research based on more improved verification data and verification technology (numerical model, etc.). In addition, through the case study of artificial snowfall using the numerical modeling, we will confirm the possibility of increase of precipitation by aerosol, and in the future, we will concentrate our efforts on research and development of numerical model to secure the verification technology for scientific objectification of experimental technology for meteorological regulation.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구보고서 ... 2
• 목차 ... 4
• 표 목차 ... 7
• 그림 목차 ... 9
• 요약문 ... 18
• Summary ... 31
• 제 1 장 서론 ... 48
• 제 1 절 연구개발의 필요성 ... 48
• 제 2 절 국내.외 연구동향 ... 51
• 제 2 장 기후자원의 녹색에너지 지원기술 개발 ... 57
• 제 1 절 풍력-기상자원지도의 개선 및 풍력예측시스템의 구축과 국외 시범지역의 풍력-기상자원지도 개발 ... 57
• 1. 연구배경 ... 57
• 2. 풍력-기상자원지도의 개선 ... 60
• 3. 풍력 예측 시스템 구축 ... 73
• 4. 국외 시범지역의 풍력-기상자원지도의 개발 ... 79
• 제 2 절 태양-기상자원지도의 개선 ... 91
• 1. 고해상도 한반도 태양-기상자원지도 개선 ... 92
• 2. 전구 시범지역의 상세자원지도 개발 ... 111
• 3. 태양-기상자원지도에 근거한 복사요소들의 통계분석 ... 121
• 4. 태양-기상자원량 예측방법 연구 ... 124
• 5. 일사관측소 운영 및 비교 관측 ... 125
• 제 3 절 기상자원 데이터베이스 및 웹서비스 강화 ... 137
• 1. 기상자원지도 DB 업데이트 ... 137
• 2. 웹 콘텐츠 개선 ... 144
• 3. 시범지역 자원지도 작성 및 표출방법의 활용 ... 147
• 4. 풍력발전단지 입지선정기준안 작성 및 적용 ... 153
• 제 4 절 요약 및 결론 ... 165
• 제 3 장 국지기상기후영향평가 표준시스템 개발 ... 168
• 제 1 절 도시산림에서의 냉기흐름 순환 ... 168
• 1. 서론 ... 168
• 2. 관측 ... 168
• 3. 결과 및 분석 ... 171
• 제 2 절 동해안 지역의 해륙풍 순환 ... 176
• 1. 서론 ... 176
• 2. 관측시스템 ... 177
• 3. 결과 및 분석 ... 179
• 제 3 절 농경지 플럭스 관측 ... 187
• 1. 해남 플럭스 타워 관측 시스템 ... 187
• 2. 에디 공분산 자료 및 미기상 자료 분석 ... 190
• 제 4 절 요약 및 결론 ... 195
• 제 4 장 구름자원활용 인공증설 실험기술 개발 ... 197
• 제 1 절 서 론 ... 197
• 제 2 절 인공증설 항공실험 ... 199
• 1. 실험개요 ... 199
• 2. 실험방법 ... 200
• 3. 실험결과 ... 206
• 4. 요약 및 결론 ... 224
• 제 3 절 인공증설 지상실험 ... 226
• 1. 실험개요 ... 226
• 2. 실험방법 ... 227
• 3. 실험결과 ... 231
• 4. 결론 및 향후 계획 ... 243
• 제 4 절 기상조절 수치모델링 실험 ... 245
• 1. 연구배경 및 목적 ... 245
• 2. 연구방법 ... 246
• 3. 연구결과 및 고찰 ... 252
• 제 5 절 요약 및 결론 ... 259
• 제 5 장 요약 및 결론 ... 261
• 참고문헌 ... 266
• 부록 1 : 2011년도 연구성과 ... 271
• 부록 2 : 학술용역 (태양-기상자원지도 개발 연구) ... 276
• 부록 3 : 학술용역 (해상 풍력-기상자원지도 개선을 위한 해상풍 모델 개발) ... 401
• 부록 4 : 학술용역 (기상자원지도 및 국지기상 분석기술 개발- 풍력예측시스템의 경제성 평가 기획연구-) ... 466
• 부록 5 : 학술용역 (Development of WRF-based real-time data assimilation and forecasting system for wind farms in South Korea) ... 528
• 끝페이지 ... 638