초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 도시기상 관측 및 분석
○ 국립기상과학원은 2013년부터 서울 남서부에 위치한 선정릉 주변 상업지(U) 및 상업지와 녹지의 경계지(B), 녹지(G) 등 16개 지점에 대해 도시기상 관측망을 운영하고 있음

○ 최근 2년 간 (2013년 3월 〜2014년 2월) 월별 1시간 평균 기온자료로부터 상업지와 녹지 간 기온차는 8월 16시에 약 3.2 ℃로 최대가 나타나고, 3월 13시에 약 –0.1℃로 최소를 나타냄

○ 도심 녹지에서 주간에 태양복사의 차폐와 식물 기공의 증산

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 도시기상 관측 및 분석
○ 국립기상과학원은 2013년부터 서울 남서부에 위치한 선정릉 주변 상업지(U) 및 상업지와 녹지의 경계지(B), 녹지(G) 등 16개 지점에 대해 도시기상 관측망을 운영하고 있음

○ 최근 2년 간 (2013년 3월 〜2014년 2월) 월별 1시간 평균 기온자료로부터 상업지와 녹지 간 기온차는 8월 16시에 약 3.2 ℃로 최대가 나타나고, 3월 13시에 약 –0.1℃로 최소를 나타냄

○ 도심 녹지에서 주간에 태양복사의 차폐와 식물 기공의 증산으로 인한 냉각효과는 야간에도 영향을 미치며 영향 거리가 약 400 m임

○ 최근 2년(2014 〜2015) 간 세 차례의 집중관측을 통해 구해진 라디오존데 관측 자료에서 분석된 도심지의 대기경계층(Atmospheric Boundary Layer, ABL) 고도는 운량이 더 많고 풍속이 강할수록 낮게 나타남

○ ABL 형태에 대한 비율은 여름과 겨울에 뚜렷한 차이를 보임. 중립 경계층(NBL)이 여름철에 큰 부분을 차지하는 반면 여름에는 안정 경계층(Stable Boundary Layer, SBL)이 더 큰 부분을 차지함

2. 환경변화에 따른 도시기후분석기술개발
○ 도시기후시뮬레이터(Climate Aanalysis of Seoul)를 이용하여 선정릉 주변 열환경 변화를 모의한 결과 도심 녹지의 평균기온이 다른 주변 지역에 비해 약 2.0℃ 낮은 반면 녹지를 빌딩으로 대체했을 때에는 약 1.5℃ 증가하는 것으로 분석됨

○ CAS로 모의된 도심녹지의 냉각효과는 녹지 주변 평균 기온보다 약 1.0 ～ 3.0℃ 낮았고 주변 150 m까지 영향을 미침

○ 토지사용 입력자료(USGS 30초 및 환경부 3초 자료)와 토지이용도 적용 방식(우세결정법 및 모자이크법)에 따라 WRF 모델과 결합된 도시캐노피모델(UCM)을 이용하여 수도권 주변 저층 기온과 바람을 모의함

○ 모델 도메인 내 63개 관측지점의 고도 2 m 기온과 10 m 풍속에 대한 비교에서 EXP(환경부 3초 자료와 우세결정법 적용) 사례가 고도 2 m 기온에 대해 가장 높은 정확도(지점평균 RMSE 2.0℃)를 나타낸 반면, 고도 10 m 풍속에 대해서는 EXP-mosaic(환경부 3초 자료와 모자이크법 적용) 사례가 가정 높은 정확도(지점평균 RMSE 1.2 m/s)를 나타냄

3. 전산유체역학(CFD) 기반 도시기상 수치모델 운영 기술개발(학술용역사업)
○ 국립기상과학원과 서울대학교가 공동으로 개발한 전산유체역학 모델의 한 종류인 CFD_NIMR_SNU 모델 역시 선정릉 주변의 상세기류와 난류를 모의하기 위해 적용되었으며 관측된 자료와 비교 분석을 수행

○ 강남 AWS 지점에서 관측된 풍향과 풍속 자료를 CFD_NIMR_SNU 모델의 모의결과와 비교했을 때 풍향과 풍속 모두 CFD_NIMR_SNU 모델에서 계산된 것이 AWS 자료와 매우 유사하게 나타남

○ 독일 하노버대학에서 개발된 병렬화된 큰 에디 모수화 모델(PArallelized Large-eddy simulation Model, PALM)을 이용하여 실제 도시지역에서의 난류 흐름과 오염물 확산에 대한 특징 분석함

○ 관측 자료와의 비교에서 모의된 풍속은 관측된 풍속에 비해 약 70 % 정도의 강도이고 풍향은 관측 자료에 비해 약 30 〜40°의 편차가 발생함

○ 선정릉 지역의 수목효과를 PALM에 적용하였을 때 AWS와 비교하여 모의된 풍속과 풍향의 RMSE가 각각 0.5 m/s와 70°로 나타남

○ 낮은 고도에서 오염물질의 수송은 건물에 의해 방해를 받아 건물 후면에서 평균 농도가 급격히 감소하지만, 높은 고도에서는 고층 건물 후면의 상승기류에 의한 오염물질 수송 때문에 건물 후면의 평균 농도는 다른 지역에서의 평균 농도보다 높게 나타남

4. 수도권 수톰규모 위험기상 감시 및 예측시스템 개발(학술용역사업)
○ 수도권 수톰규모 위험기상 감시 및 예측시스템 (Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System, ASAPS)에 대해 6시간 이전 누적 강수량과 관측 자료에 대한 비교가 2014년 7월에서 8월까지 장기 운영을 통해 수행하였으며, 0.1 mm/6hr에 대한 임계성공지수(CSI)가 7월에 0.33, 8월에 0.41, 7월과 8월에 0.37로 각각 평가됨

○ 최근 2년 간(2013 〜2014) 최대 누적 강수량이 70 mm를 초과하는 8번의 강한 강수사례에 대해 앙상블 강수확률예측시스템을 평가하였으며, 그 결과 역시 임계값 0.1 mm/6hr에 대해서는 좋은 예측성능을 나타냄

○ 기존 10개의 미세물리과정에 5가지 과정을 추가하여 각각의 과정에 대한 ASPAS의 강수 예측성능 비교실험에서 새롭게 추가된 Kessler와 Lin (Purdue) 과정이 Goddard 과정과 같이 기존의 일부 물리 과정들에 비해 더 성능이 나은 것으로 나타남

○ 바람과 구름, 습도 및 기온에 대한 초기조건과 입력 자료에 대한 ASAPS의 또 다른 비교실험에서 초기 입력 자료에 대해서는 0.1 mm/6hr의 임계값에 큰 영향을 주지 않음

○ 1.0 mm/6hr과 5.0 mm/6hr 이상의 임계값에서 초기 입력 자료에 대해 ASAPS의 예측성능이 떨어졌으나 15.0 mm/6hr 이상의 강한 강수에 대해서는 더 나은 성능을 보임

(출처 : 요약문 21p)

Abstract ▼

Ⅳ. Research contents and results
1. Urban meteorological measurements and analyses
○ National Institutes of Meteorological Sciences (NIMS) have operated an urban meteorological observation network around the Seonjeongneung region of the southeastern part of Seoul, Korea since 2013

○ Fro

Ⅳ. Research contents and results
1. Urban meteorological measurements and analyses
○ National Institutes of Meteorological Sciences (NIMS) have operated an urban meteorological observation network around the Seonjeongneung region of the southeastern part of Seoul, Korea since 2013

○ From the 1-hour averaged temperature measurements in each month for latest two years (March 2013 〜February 2015), the maximum temperature difference between urban and green area is about 3.2℃ at 16 LST on August, but the minimum is about –0.1℃ at 13 LST on March. The temperature difference larger than 2℃ was maintained 12 to 18 LST during May to October

○ The cooling effect caused by sheltering solar radiation and transpiring through plants stomata in the green area during the day time is affected by the night time and its influential distance is about 400 m

○ The results of the radiosonde measurements achieved from three field campaigns during the last two years (2014 〜2015) show the ABL heights are lower as larger cloud amount and high wind speed over the urban area

○ Percentage of the ABL types shows clear difference between summer and winter season. Neutral boundary layer (NBL) has the largest portion in summer season, but the larger portion is changed as stable boundary layer (SBL) in autumn season

2. Development of the urban climate analysis techniques
○ The Climate Analysis of Seoul (CAS) simulations present the average temperature of the green area is lower about 2.0℃ than its surrounding regions, but the temperature increase about 1.5℃ when the region replaced into building area

○ The simulated cooling effect of the urban green area is lower temperatures of 1.0 ～ 3.0℃ than the averaged temperatures of surrounding area and shows to affect up to around 150 m

○ The Urban Canopy Model (UCM) combined with the WRF model according to resolutions of the input land-use data (USGS 30 second & Korea Ministry of Environment 3 second data) and approaching methods (dominant approach & mosaic approach) are used to simulate the low level temperature and wind distributions in the korean capital area.

○ Simulations of 2-m temperatures and 10-m wind speed were compared with 63 measurements located in the model domain show the EXP (applied KME 3 second lad use data and dominant approach) case has the highest accuracy (2.0 ℃ of the point averaged RMSE) for the 2-m temperatures, but the EXP-mosaic (applied KME 3 second lad use data and mosaic approach) represent the best accuracy (1.2 m/s of the point averaged RMSE) for the 10-m wind speed

3. The numerical modeling for the urban meteorology based on the CFD techniques
○ The CFD_NIMR_SNU model, which is a kind of computational fluid model developed with the cooperation between NIMS and the Seoul National University (SNU), is applied to simulate detailed wind flow and turbulence and compared with measurements observed around the Seonjeongneung region

○ The simulated wind direction and speed are compared to the observations of the Gangnam AWS. The results show that the wind directions simulated from the CFD model have similar tendency with the observations, and the wind speeds calculated from the CFD_NIMR_SNU model is more similar to the AWS data.

○ The PALM (PArallelized Large-eddy simulation Model) developed at the Leibniz University of Hannover is also used to simulate the turbulent flows and the pollutant dispersion in the urban area, and compared to the observation data

○ The comparison results show that the wind speed in the simulations is about 70 % of the wind speed in the experiment and the wind direction in the simulations shows about 30 〜40° deviation from the observed wind direction

○ The PALM simulations considered the tree effect present that the RMSE of the wind speed and direction obtained from the comparison of the PALM and the AWS data are about 0.5 m/s and 70°, respectively

○ At low level, transport of the pollutants is interrupted by buildings so that the mean concentration decreases significantly behind the buildings, but at upper level, the mean concentration behind the high-rise buildings is higher than the mean concentration in other regions

4. Development of Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System (ASAPS)
○ For the ASAPS, comparisons between accumulated precipitation amount predicted 6-hour before and its observation are carried out for a long operation from July to August 2014, and the critical success indices (CSI) for the case of 0.1 mm/6hr are 0.33 on July, 0.41 on August, and 0.37 for the two months respectively

○ The ensemble precipitation probability prediction system was tested for eight heavy rainfall events exceeding 70 mm of the daily maximum accumulated precipitation amount for last two years (2013 〜2014), and the results also represent good performances of the precipitation predictability for the 0.1 mm/6hr threshold

○ The precipitation predictabilities of the ASAPS for the five additional microphysical processes addition to the existing ten microphysical processes suggest that from the comparison experiment, the Kessler scheme and the Lin (Purdue) scheme present better performance of the precipitation prediction than some existing scheme such as Goddard scheme

○ Anther comparative experiments of the ASAPS predictability by changing the initial condition and input data such as wind, cloud, moisture, and temperature show that the initial input data have not any influence on the predictability for the 0.1 mm/6hr threshold

○ The ASAPS predictability decrease for most of the controlling cases of the initial input data in the threshold values of 1.0 mm/6hr and 5.0 mm/6hr, but the performance shows better in the strong rainfall case larger than 15.0 mm/6hr

(출처 : Summary 26p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구 보고서 ... 2
• 목차 ... 3
• 표목차 ... 6
• 그림목차 ... 10
• 요약문 ... 21
• Summary ... 25
• 제 1 장 서론 ... 31
• 제 1 절 배경 및 목적 ... 31
• 제 2 절 국내·외 연구 동향 ... 34
• 제 2 장 도시·농림기상 핵심기술 개발 ... 40
• 제 1 절 도시기상 관측 및 분석 ... 40
• 1. 도심녹지 주변 기상특성 ... 40
• 2. 수도권 도시기상 집중관측 ... 50
• 제 2 절 환경변화에 따른 도시기후분석기술 개발 ... 70
• 1. 도시기후시뮬레이터(CAS)를 이용한 기상영향 분석 ... 70
• 2. WRF-UCM 모델을 이용한 도시화 기후특성 분석 ... 85
• 3. 위성자료 활용 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 산출 기술개발 ... 107
• 제 3 절 전산유체역학(CFD) 기반 도시기상 수치모델 운영 기술 개발 ... 118
• 1. CFD_NIMR_SNU 모델을 이용한 도심지 기류특성 분석 ... 118
• 2. 큰 에디 모수화(LES) 모델 기반 도시흐름 분석기술 개발 ... 154
• 제 3 장 수도권 스톰규모 위험기상 감시 및 예측시스템 개발 ... 193
• 제 1 절 수도권 스톰규모 감시 및 예측시스템 시험운영 기반 구축 ... 193
• 1. 수도권 스톰규모 감시 및 예측시스템 시험운영 기반 구축 ... 193
• 2. 관측자료를 활용한 스톰규모 예측성능 평가 ... 202
• 제 2 절 수도권 강수확률예측시스템 및 낙뢰역학예측모델 시험 운영 기반 구축 ... 207
• 1. 강수확률예측시스템 시험운영 체계 구축 ... 207
• 2. 낙뢰역학예측모델 시험운영 체계 구축 ... 209
• 3. 과거 사례를 통한 예측성능 평가 ... 215
• 제 3 절 수도권 스톰규모 예측모델 운영기술개발 ... 232
• 1. 미세물리과정에 따른 예측성능 평가 ... 232
• 2. 입력자료 초기화에 따른 예측성능 평가 ... 237
• 3. 스톰규모 예측모델 소스코드 버전관리 체계 구축 ... 259
• 제 4 장 요약 및 결론 ... 263
• 참고문헌 ... 269
• 끝페이지 ... 281