KR101257874B1

KR101257874B1 - 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법

Info

Publication number: KR101257874B1
Application number: KR1020110105357A
Authority: KR
Inventors: 윤진일; 김수옥
Original assignee: 재단법인 국가농림기상센터
Priority date: 2011-10-14
Filing date: 2011-10-14
Publication date: 2013-04-23

Abstract

본 발명은 인공구조물에 의해 출구가 차단된 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법에 관한 것으로서, 인공구조물에 의해 형성되는 냉기호의 저수량을 추정하고, 이것이 최종 기온결정에 미치는 영향을 추가하여 일 최저기온 분포 추정해줌으로써 현실과 가까운 최종적인 기온분포를 추정할 수 있는 방법을 제공한다.

Description

폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법{Method for estimating daily minimum temperature over closed catchment}

본 발명은 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법에 관한 것이다.

보다 상세하게는, 인공구조물에 의해 출구가 차단된 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법에 관한 것이다.

기후온난화에도 불구하고 농업 상의 기상재해 가운데 저온에 기인한 것이 줄지 않고 있다. 과수원의 경우 수세, 배수 불량, 동해방지 대책 여부 등에 따라 다르지만 냉기가 정체되는 저지대에서 주로 피해가 발생한다. 2010년 1월 발생한 강원도지역 복숭아 과원의 휴면기 동해나 2010년 4월 내한성이 약한 배의 암술이 고사된 개화기 상해는 모두 저지대나 냉기가 정체되는 지역(일명: 냉기호)에서 국지적으로 발생한 것으로 조사되었다(농촌진흥청, 2011).

냉기호 지역 과수원은 일 최저기온이 날씨조건에 따라 인근 기상관서에서 관측한 값과는 크게 다를 수 있어 오래 전부터 정확한 국지기온 추정노력이 진행되어 왔다. 국내에서는 Chung et al.(2006)이 복잡지형으로 이루어진 집수역에서 야간 지표복사로 인한 냉기침강효과를 반영하여 집수역 전체의 일 최저기온 분포를 정밀하게 추정하는 방법을 제시하였다. Han et al.(2007)은 이 방법을 적용하여 일 최저기온분포를 30m 해상도로 추정할 경우 전남 나주시 전 지역에 대해 한 개의 값으로 발표되는 기상청 예보에 비해 과원이 자리잡은 골짜기와 강변의 예측력이 향상되었음을 확인하였다. 이렇게 국지적인 신뢰도가 크게 개선된 최저기온 상세분포도는 사과, 포도, 복숭아 등 주요 과수의 발아 및 개화기 예측과 동해위험도 분석의 기반 자료로 널리 이용되고 있다(Kim, et al., 2009; Chung et al., 2008; Chung et al., 2009).

하지만 현실경관은 각종 개발사업에 의해 자연지형이 크게 훼손되어 수치지형도나 수치고도모형에 의해 표현되는 경관과는 상당히 다를 수 있다. 즉 Chung et al. (2006)이 가정한 것처럼 '하나의 집수역에 출구가 하천과 연결되어 냉기가 자유롭게 흐르는' 지형은 사실상 드물고, 대부분의 경우 집수역의 출구가 제방, 도로, 철도 등 인공구조물에 의해 막혀있는 것이 현실이다. 이 경우 높은 곳에서 흘러 들어온 찬 공기가 더 이상 빠져나가지 못하고 낮은 지대를 중심으로 고이게 되어 찬 공기의 연속적인 흐름에 근거한 기존 방법(Chung et al., 2006)으로는 일 최저기온 공간분포 표현이 곤란해진다. 사방이 산으로 둘러싸인 분지 혹은 주변에 비해 고도가 낮은 함몰지형(sink)에서 미기상 관측을 실시하여 야간의 냉기흐름과 냉기호 형성에 대해 분석하고, 이를 기반으로 수치모의를 시도한 사례가 있지만(Craig et al., 2002; Mahrt et al., 2010; Pypker et al., 2007; Vosper and Brown, 2008), 실제 영농의사결정에 활용할 만큼 실용적인 방법은 제시된 적이 없다.

1) Chung, U., H. H. Seo, K. H. Hwang, B. S. Hwang, J. Choi, J. T. Lee, and J. I. Yun, 2006: Minimum temperature mapping over complex terrain by estimating cold air accumulation potential. Agricultural and Forest Meteorology 137, 15-24. 2) Chung, U., S. O. Kim, and J. I. Yun, 2008: Plant hardiness zone mapping based on a combined risk analysis using dormancy depth index and low temperature extremes - a case study with "Campbell Early" grapevine. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 10, 121-131. (In Korean with English abstract) 3) Chung, U., J. H. Kim, S. O. Kim, H. C. Seo, and J. I. Yun, 2009: Geospatial assessment of frost and freeze risk in 'Changhowon Hwangdo' peach (Prunus persica) Trees as affected by the projected winter warming in South Korea Ⅲ. Identifying freeze risk zones in the future using high-definition climate scenarios. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 11, 221-232. (In Korean with English abstract) 4) Craig, B., C. D. Whiteman, and J. D. Horel, 2002: Cold-air-pool structure and evolution in a mountain basin: Peter Sinks, Utah. Journal of Applied Meteorology 42, 752-768. 5) Han, J. H., B. L. Lee, K. S. Cho, J. J. Choi, J. H. Choi, and H. I. Jang, 2007: Forecasting of daily minimum temperature during pear blooming season in Naju area using a topoclimate-based spatial interpolation model. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 9, 209-215. (In Korean with English abstract) 6) Jung, J. E., U. Chung, J. I. Yun, and D. K. Choi, 2004: The observed change in interannual variations of January minimum temperature between 1951-1980 and 1971-2000 in South Korea. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 6, 235-241. (In Korean with English abstract) 7) Kim, S. O., U. Chung, S. H. Kim, I. M. Choi, and J. I. Yun, 2009: The suitable region and site for 'Fuji' apple under the projected climate in South Korea. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 11, 162-173. (In Korean with English abstract) 8) Mahrt, L., S. Richardson, N. Seaman, and D. Stauffer, 2010: Non-stationary drainage flows and motions in the cold pool. Tellus 62A, 698-705. 9) Pypker, T. G., M. H. Unsworth, B. Lamb, E. Allwine, S. Edburg, E. Sulzman, A. C. Mix, and B. J. Bond, 2007: Cold air drainage in a forested valley: Investigation the feasibility of monitoring ecosystem metabolism. Agricultural and Forest Meteorology 145, 149-166. 10) Vosper, S. B., and A. R. Brown, 2008: Numerical simulations of sheltering in valleys: The formation of nighttime cold-air pools. Boundary-Layer Meteorol 127, 429-448. 11) Yun, J. I., 2010: Agroclimatic maps augmented by a GIS technology. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 12, 63-73. (In Korean with English abstract) 12) Yun, J. I., 2011: Observation of the cold-air drainage and thermal belt formation in a small mountainous watershed by using an infrared imaging radiometer. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 13, 79-86. (In Korean with English abstract) doi: 10.5532/KJAFM.2011.13.2.079. 13) 농촌진흥청, 2011: 2010 과수 이상기상 대응 백서. 농촌진흥청 국립원예특작과학원. 327 pp.

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서,

인공구조물에 의해 출구가 닫힌 폐쇄집수역에서 냉기호가 일 최저기온에 미치는 영향을 계량적으로 추정할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

보다 상세하게는, '집수역 규모에서 매 30m 간격의 격자점에 흘러들어오는 냉기집적량에 근거한 일 최저기온 추정방법'(Chung et al., 2006)을 골격으로 하되, 인공구조물에 의해 형성되는 냉기호의 '저수량'을 추정하고 이것이 최종 기온결정에 미치는 영향을 추가함으로써 최종적인 기온분포를 현실과 가깝게 추정할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명에 따른 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법은, 폐쇄집수역의 수치표고모델(DEM)을 이용하여 상기 폐쇄집수역에 형성되는 냉기호의 최대저수용량을 계산하는 단계; 상기 폐쇄집수역의 배경 기온분포를 추정하는 단계; 및 상기 배경 기온분포로부터 하기 수학식 1에 의해 계산된 냉기집적효과만큼 기온하강분(E2)을 빼고, 하기 수학식 2에 의해 계산된 온난대 효과로 인한 기온상승분(E1)을 더하여 기온 분포도를 작성하는 단계를 포함한다.

[수학식 1]

상기 수학식 1에서 R은 기온일교차, R_max는 기온일교차의 기후학적 최대값, a는 평야지 혹은 산간지에 따라 달라지는 경험상수, CFA₅는 평활화 냉기집적량, CAP_i는 임의고도 Z_i에 작용하는 냉기집적량이다.

[수학식 2]

상기 수학식 2에서 R은 기온일교차, R_max는 기온일교차의 기후학적 최대값, I_max는 온난대 효과의 최대치, Z1은 온난대효과의 시작점 고도이다.

특히, 상기 폐쇄집수역의 수치표고모델(DEM)을 이용하여 상기 폐쇄집수역에 형성되는 냉기호의 최대저수용량을 계산하는 단계는, 하기 수학식 3을 이용하여 상기 폐쇄집수역의 냉기호 최대저수용량(Vol_DEM)을 계산하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 3]

상기 수학식 3에서 cell area는 Z1 이하의 폐쇄집수역 면적, ΔZ는 DEM으로 표현된 폐쇄집수역의 원래 지형과 Z1 이하 격자점을 모두 채운 가상지형과의 고도편차이다.

또한, 상기 폐쇄집수역의 배경 기온분포를 추정하는 단계는, 기상청 기상 시스템으로부터 제공받은 상기 폐쇄집수역의 기온평균값에 건조단열감률(-0.98℃/100m)을 적용하여 상기 폐쇄집수역의 배경기온분포를 추정하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 다음과 같은 효과가 있다.

인공구조물에 의해 출구가 닫힌 폐쇄집수역에서 냉기호가 일 최저기온에 미치는 영향을 계량적으로 추정할 수 있다. 나아가, 농장이나 과원의 저온피해는 주로 냉기호 생성조건에서 발생하므로 본 발명에 따른 추정 방법은 동상해 회피 및 피해경감에 유용한 도구로 이용될 수 있다.

도 1과 도 2는 폐쇄집수역에서 물과 공기의 집적에 의해 형성되는 호수(A)와 냉기호(B)의 모식도이다.
도 3은 냉기호에서 냉기집적량(CAPi)와 고도 간의 관계를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 시험유역의 검증관측망 현황을 나타낸 도표이다.
도 6은 경남 하동군 악양면의 기상관측지점 분포를 나타낸 도면이다.
도 7의 좌측 도면은 Chung et al. (2006)의 방법으로 계산된 냉기집적량 분포를 나타내고, 도 7의 우측 도면은 냉기호 현상을 포함한 악양 소유역 냉기집적량 분포를 나타낸다.
도 8은 두 가지 방법에 의해 계산된 관측지점의 최대 냉기집적량과 기온강하분을 설명하기 위한 도표이다.
도 9는 형제봉에서 촬영한 악양계곡 일부의 실사(A) 및 지면온도 분포(B)와, 기존 소기후 모형으로 작성한 악양계곡 일 최저기온 분포(C) 및 냉기호가 적용된 일 최저기온 분포(D)를 나타낸 도면이다.
도 10은 2011년 5월 17일의 지점별 관측기온과 두 가지 추정값을 비교한 도표이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본 발명에서는 폐쇄집수역의 냉기호 현상을 기존의 냉기집적효과와 연계하여 일 최저기온 분포를 모의할 수 있는 방법을 제시하였다. 집수역 내 찬 공기가 담길 '그릇'의 용적을 계산하고 '그릇'안에 집적되는 냉기량을 고도에 따라 표현하였다. 기존의 계곡지형 냉기류에 냉기호를 포함하여 냉기집적으로 인한 기온하강분을 계산하였다. 이때 냉기호의 '수면'은 일교차 조건에 따라 변화시켰다. 이 방법을 검증하기 위해 경남 하동군 악양계곡의 200m 이하 냉기호 형성지역에 기상관측기 10대로 2011년 5월 16-17일 이틀간 1분 단위로 기온을 측정하였다. 5월 17일 새벽에는 집수역 내 최고지점에서 적외선 영상 복사계로 지면온도분포를 획득하였다. 개선된 소기후 모형을 적용하여 양일 간 일 최저기온 분포를 30m 해상도로 추정한 결과 그 양상이 적외선 열영상 분포와 유사하였다. 10개 지점에 해당하는 격자점의 기온추정값을 추출하여 실측값과 비교한 결과, 집수역 출구에 가까운 저지대 평야부분에서 발생하는 기존 방법에 의한 오차가 크게 개선되었다(ME 0.50 → -0.04, MAE 1.01 → 0.60, RMSE 1.30 → 0.71).

본 발명의 설명하기에 앞서 종래 Chung et al. (2006)에 의해 개시된 복잡지형 일 최저기온 추정 방법에 대해서 설명하기로 한다.

종래 복잡지형 일 최저기온 추정 방법은 다음과 같이 설명된다. 기온은 고도가 높아질수록 기온감률에 따라 감소하지만, 야간에는 기상조건에 따라 지표 복사냉각에 의해 기온역전이 나타나게 된다. 이때 상층보다 온도가 내려간 지표면의 기온 관측값에 기온감률을 적용할 경우 높은 고도에서는 실제 기온보다 더 낮은 기온이 추정되는데, 이 추정오차를 온난대 효과(E1)로 보정한다(수학식 1).

청명미풍 야간에는 추정오차가 Z1을 기점으로 고도가 높아질수록 점차 증가하여 최대치(I_max)에 가까워진다. 또한 복잡지형의 경우 지표의 찬 공기는 사면을 따라 낮은 쪽으로 이동하여 골짜기를 따라 흐르게 되는데, 이러한 찬 공기로 인한 기온하강분(E2)을 표현한 것이 냉기집적효과이다. 이 모형에서는 냉기류의 특성을 물의 흐름과 동일한 것으로 간주하여 집수역 내에서 지표면을 따라 이동, 집적되는 냉기량을 30m 격자단위로 표현하였다. 한 개 격자점의 냉기집적량은 직경이 격자 5개에 해당하는 원 중심에서 주변 격자점의 유입량 평균값(FA₅)에 의해 평활화하며, 이 값이 1,000 일 때 -3℃, 100 일 때 -2℃, 10 일 때 -1℃의 냉각효과를 갖는다는 로그함수로 나타내었다(수학식 2).

위 식에서 R은 기온일교차(전날의 낮 최고기온과 당일 아침 최저기온 차이), R_max는 기온일교차의 기후학적 최대값으로, 날씨가 매우 맑은 날 냉기집적 및 온난대의 영향이 강한 반면, 흐린 날 야간 지표복사로 인한 효과가 감소되는 것을 표현한다. 수학식 2의 계수 a는 평야지 혹은 산간지에 따라 달라지는 경험상수로서 장기적인 기온관측을 통해 결정된다.

Chung et al. (2006)은 기상관서의 관측 혹은 예보값을 내삽에 의해 추정하는 과정에 기존의 고도차 온도보정은 물론 이와 같은 냉기침강과 온난대 효과를 반영함으로써 복잡지형의 일 최저기온 추정값의 신뢰도를 크게 개선하였고, 이 방법은 남한 전역의 전자기후도 제작사업에 활용되었다(Yun, 2010).

하지만 이 방법은 찬 공기가 어느 한 곳에 고이지 않고 고도와 경사에 따라 자연스럽게 흘러가는 개방집수역(open catchment)에는 유효하지만 출구가 도로나 제방에 의해 막힌 폐쇄집수역(closed catchment)에서는 적절한 보정이 필요하다.

이하에서는, 본 발명에 따른 인공구조물에 의해 출구가 차단된 집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법을 설명하기로 한다.

집수역의 출구가 인공구조물에 의해 차단된 경우 집수역은 찬 공기를 담을 수 있는 한 개의 '그릇'으로 표현할 수 있다. 상류로부터 흘러내려온 찬 공기가 제방 등 구조물에 가로막혀 낮은 곳부터 차오르게 될 것이다. 비압축성인 물의 경우 누적되는 양만큼 부피가 증가하므로 '그릇'의 최대용량은 집수역의 넓이와 제방의 높이에 의해 결정된다. 하지만 공기의 밀도는 아래쪽에서 높고 위로 갈수록 지수함수적으로 감소하며, 특히 찬 공기는 물보다 더 점성이 큰 점을 고려해서 용량을 추정해야 한다. 본 발명에서는 기존 Chung et al. (2006)의 방법과 연속성을 유지하기 위해 위 방법에서 제시한 온난대효과의 시작점 고도(Z1)를 냉기호의 최고 '수위'로 간주하였다. 기존방법에 따르면 Z1은 집수역 내 가장 낮은 고도면(Z_min)으로부터 200m 정도에 해당하지만, 날씨(일교차) 조건에 따라 이보다 낮아질 수 있는 것으로 가정하였다.

도 1과 도 2는 폐쇄집수역에서 물과 공기의 집적에 의해 형성되는 호수(A)와 냉기호(B)를 설명하기 위한 모식도이다.

물의 호수라면 제방 높이 이상의 물은 모두 넘쳐 흐르겠지만(도 1 참조), 공기의 호수는 제방높이보다 위쪽에 있는 밀도 낮은 공기도 물처럼 넘쳐흐르지는 않을 것이다. 대신 아래로부터 위쪽으로 공기의 밀도가 점차 낮아져 제방 위쪽의 냉각되지 않은 정상기류와 자연스럽게 섞일 것이다. 지상 1.5m 기온에 영향을 주는 부분은 제방 아래쪽 수 m 두께의 밀도가 높은 공기층으로서, 높은 점성에 의해 집수역의 상류로부터 계곡을 따라 지면에 비스듬히 달라붙어 흐르다가 제방에 의해 흐름이 멈춘 상태라 할 수 있다(도 2 참조).

주어진 집수역에 형성되는 냉기호의 최대용량을 계산하기 위해 수치표고모델(DEM)이 필요하다. DEM으로 표현된 집수역의 원래 지형에서 Z1 이하 격자점을 모두 채운 '가상지형'을 만들고 둘 사이의 고도편차(ΔZ)를 얻어 Z1 이하 집수역 면적에 곱해주면 그릇의 크기, 즉 냉기호의 최대저수용량(Vol_DEM)이 된다(수학식 3).

DEM에 의해 계산된 기존의 냉기집적량은 매 격자에 유입되어 누적된 격자셀의 개수로 표현되는데, 이것은 실제 부피단위로 변환할 수 있다. 만약 30m DEM을 사용한다면 한 개 격자셀의 냉기집적량이 30m×30m×30m = 27,000m³이므로 주어진 냉기호의 최대 냉기집적량은

로 구해진다. 하지만 같은 용량이라 할지라도 냉각 측면에서는 서로 다른 효과를 보일 수 있는데, 집수역의 넓이, 계곡의 깊이, 양측사면의 경사 등 집수역 특성(평야, 중산간, 산간 등)에 의해 기온의 냉각효과는 달라질 것이다. 냉각효과와 관련된 집수역의 특성을 냉기호 용량의 평균(CAP_M)이라고 정의하고, 다음 식과 같이 '그릇의 크기'(Vol_DEM)와 지형적 특성에 따른 냉기집적 총량(Vol_FA5)의 비율로 나타낼 수 있다고 가정한다.

변량 CAP_M도 FA₅와 같은 무차원 단위(dimensionless unit)를 갖게 된다. 찬 공기가 중력방향으로 압축되어 아래쪽의 공기밀도가 높아지는 상황은 두 층위간 기압과 고도 관계를 근거로 하는 측고방정식(hypsometric equation)에 의해 모의할 수 있다. 임의고도 Z_i 에 작용하는 냉기집적량(CAP_i)은

여기서 CAP₀는 냉기호 기저(Z₀)에서의 냉기집적량으로서 CAP₀=CAP_M·Z1으로 표현되며, H는 Z1에 1/10에 해당하고 CAP_i가 CAP₀의 37%로 줄어드는 고도로서 기온일교차가 작을수록 감소하는 것으로 간주하였다.

도 3은 냉기호에서 냉기집적량(CAP_i)와 고도 간의 관계를 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 기온일교차가 최대인 조건에서 CAP0 = 20,000일 때 고도에 따른 CAP_i의 변화를 나타낸다.

기존 방법에서 냉기호 때문에 문제가 되는 Z1 이하 지역의 최저기온 추정을 위해 평활화 냉기집적량(FA₅)에 CAP_i를 합산하여 추가적인 냉각효과를 나타내도록 하였다. Z1보다 높은 지역은 계곡사면을 따라 흐르는 냉기류(기존의 FA₅) 만으로 표현하고, Z1 이하는 계곡 냉기류에 더하여 냉기호에 고인 냉기량을 합산함으로써 기온하강분(E2)을 표현하였다(수학식 7).

여기서 FA₅ 대신 CFA₅를 사용한 것은 냉기호가 시작되는 높이(Z1)로부터 아래쪽으로 기존의 냉기유입효과와 추가적인 냉기호 효과를 끊김 없이 자연스럽게 접합하기 위해서이다. 즉 Z1 이하 지역에서는 고도가 낮아질수록 기존의 FA₅ 효과를 서서히 감소시켜 H의 최대값(20m)에 이르면 완전히 소멸되도록 하였다(수학식 8).

도 4는 본 발명에 따른 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 장치를 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 장치는, 입력부(10), 집수역 생성부(20), 저수용량 계산부(30), 배경 기온분포 계산부(40), 기온분포도 작성부(50), 및 출력부(60)를 구비한다.

입력부(10)는 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포를 추정하기 위한 필요한 데이터를 외부로부터 입력받는다.

집수역 생성부(20)는 입력부(10)를 통해 입력받은 소정의 격자 해상도의 수치표고모델(DEM)로부터 일 최저기온 분포 추정 대상 지역을 포함한 부분을 발췌하고, GIS 프로그램(예컨대, ArcMap)을 이용하여 해당 폐쇄집수역의 수치표고모델(DEM)을 생성한다.

저수용량 계산부(30)는 폐쇄집수역의 DEM을 이용하여 해당 폐쇄집수역에 형성되는 냉기호의 최대저수용량을 계산한다. 이때, 저수용량 계산부(30)는 수학식 3을 이용하여 해당 폐쇄집수역의 냉기호 최대저수용량(Vol_DEM)을 계산한다.

배경 기온분포 계산부(40)는 폐쇄집수역의 배경 기온분포를 추정한다. 이때, 배경 기온분포 계산부(40)는 기상청 기상 시스템으로부터 제공받은 폐쇄집수역의 기온평균값에 건조단열감률(-0.98℃/100m)을 적용하여 폐쇄집수역의 배경기온분포를 추정한다.

기온분포도 작성부(50)는 배경 기온분포로부터 수학식 1에 의해 계산된 냉기집적효과만큼 기온하강분(E2)을 빼고, 수학식 2에 의해 계산된 온난대 효과로 인한 기온상승분(E1)을 더하여 기온 분포도를 작성한다.

출력부(60)는 기온분포도 작성부(40)에 의해 작성된 기온 분포도를 사용자에게 시각적으로 출력한다.

이하에서는 실시예를 들어, 본 발명에 따른 폐쇄집수역 일 최저기온 분포 추정 장치에 의한 일 최저기온 분포 추정 방법을 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

새로운 최저기온 추정방법의 신뢰도를 검정하기 위해 경남 하동군 악양면을 시험장소로 선정하고 기상조건이 복사냉각에 의한 냉기호 생성에 적합하였던 2011년 5월 17일의 기상자료를 수집하였다. 악양면은 북북동-남남서 방향으로 긴 계곡으로 이루어진 53km² 면적의 집수역인데, 면적에 비해 고도편차(최저점 6m에서 최고점 1,117m)가 큰 특징을 갖고 있다. 섬진강과 맞닿은 집수역의 출구는 제방(19번 국도)에 의해 막혀 있어 전형적인 폐쇄집수역이다. 이 집수역의 고도 200m (Z1) 이하 지점 10곳에 자동기상관측장비(STL100, STA Inc., Korea)를 설치하여 5월 17일 하루 동안 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사, 강우를 1분 단위로 측정하였다(도 5 및 도 6 참조). 즉, 입력부(10)는 해당 집수역의 고도 200m (Z1) 이하 지점 10곳에 기온, 습도, 풍향, 풍속, 일사, 강우를 1분 단위로 측정하였다. 도 5는 시험유역의 검증관측망 현황을 나타낸 도표이고, 도 6은 악양면 기상관측지점 분포를 나타낸 도면이다.

이 날 일출직전 집수역 전체를 조망할 수 있는 '형제봉' 정상(해발 1,117m)에 적외선 영상 복사계(Model P620, FLIR Systems, USA)를 설치하여 05:20~06:00 사이에 악양계곡의 지면 복사온도를 획득하였다. 즉, 입력부(10)는 '형제봉' 정상에 설치되어 05:20~06:00 사이에 악양계곡의 지면 복사온도를 획득하였다.

그리고, 집수역 생성부(20)는 각 격자점의 냉기집적량(FA₅)을 계산하기 위해 30m 격자해상도의 남한지역 수치표고모델(DEM)로부터 악양면을 포함한 부분을 발췌하고 ArcGIS (ESRI, Redlands, USA)의 ArcMap을 이용하여 집수역(watershed)을 생성하였다. DEM에서는 제방이 나타나지 않지만, 섬진강과 인접한 집수역의 출구 부분은 제방 역할을 하는 국도 19번을 경계로 하여 절단함으로써 추후 냉기흐름 계산에서 제외시켰다.

저수용량 계산부(30)는 집수역 생성부(20)에 의해 생성된 집수역 DEM을 토대로 공간분석도구 ArcMap의 'Cut and Fill' 기능을 이용하여 수학식 3으로 표현된 200m 이하 냉기호의 저수용량을 계산하였다.

기존의 냉기집적효과를 그대로 적용하는 방법(Chung et al., 2006)과 여기에 냉기호 효과를 추가한 포함한 방법 등 두 방법에 의해 2011년 5월 17일 아침 악양계곡의 최저기온 분포를 30m 격자해상도로 모의하였다. 배경 기온분포 계산부(40)는 이 날 인근 화개와 하동의 기상청 AWS(Automatic Weather System)에서 05:30에 기록된 기온의 평균값에 건조단열감률 -0.98℃/100m을 적용하여 AWS와 악양계곡 실제 지형간의 고도편차를 감안한 배경 기온분포를 추정하였다.

기온분포도 작성부(50)은 배경 기온분포 계산부(40)에 의해 추정된 배경기온으로부터 수학식 7에 의해 계산된 냉기집적효과만큼 기온하강분을 빼고, 수학식 1에 의해 계산된 온난대효과로 인한 기온상승분을 더하여 최종 기온 분포도를 작성하였다. 이 과정에서 온난대효과의 I_max는 7℃로 두고 Z1은 최고값 200m에 R/R_max만큼 감쇄하였다. 일교차는 화개와 하동 AWS의 전날 최고기온과 당일 아침 최저기온의 편차 평균을, 최대기온일교차(R_max)는 20℃를 적용하였으며 경험상수(a)는 0.7로 두었다.

악양계곡에서 200m 이하에 해당하는 냉기호 바닥의 격자점 당 평균 냉기축적량 CAPM은 121개(단위 격자 cell)이고, Z1=200m를 적용하면 냉기호 총 저수량에 해당하는 CAP0가 24,116개로 계산된다. 일교차가 최대인 조건에서 Z1을 기준으로 위쪽에 기존의 FA₅를, 아래쪽에는 추가적으로 냉기호 생성을 적용하여 악양면 전역의 냉기집적량 분포를 나타내면 제방 앞쪽에 넓은 냉기호가 형성되는 것을 볼 수 있다(도 7의 우측 도면). 냉기호 보정 없이 기존에 사용된 Chung et al. (2006)의 방법으로 냉기집적량을 추정한 결과(도 7의 좌측 도면)와 비교해보면, 관측지점 4번과 9번을 제외한 모든 지점에서 냉기집적량이 증가하였고, 당초 냉기집적이 거의 없었던 1번과 8번 지점이 냉기호에 의한 '수몰'지역으로 분류되었다. 대신 4번과 9번 지점에서는 추정된 냉기집적량이 감소하였다.

악양계곡 내 10개 관측지점에서 냉기집적량 및 그로 인한 기온 하강분의 최대값을 계산해보면, 4번과 9번을 제외한 모든 관측지점에서 기온 하강분이 증가하고 특히 1번에서 2.3℃, 7번에서 1.4℃, 8번에서 2.7℃ 정도 크게 증가한다(도 8).

2011년 5월 17일 05:20~06:00에 적외선 영상 복사계로 촬영한 열영상에 의하면 악양계곡 저지대가 양쪽 사면에 비해 기온이 낮아 전반적으로 찬 공기가 흘러내려 제방 앞에 고여있는 양상이다(도 9의 B).

기존 방법에 의해 모의된 이 날의 최저기온 분포는 사면 중간고도(300-450m)의 온난대가 정확하게 표현되는 등 전체적으로는 열영상의 기온 공간분포와 비슷해 보이지만 냉기호 '수면'(Z1) 아래쪽에서는 크게 다른 것을 확인할 수 있다(도 9의 C).

열영상에서는 제방 앞의 저지대에 저온역이 넓게 분포하는 반면, 추정기온분포에서는 저온역이 좁고 길게 흐르는 개울처럼 표현된다. 즉 기존의 방법을 이용할 경우 집수역의 출구 쪽에 냉기호가 형성되는 실제상황과는 달리 기온이 대체로 높고 냉기호 지역 내 온도변이가 과도하게 표현된다. 냉기호 효과를 추가하여 수정된 방법으로 모의한 기온분포에서는 이러한 현상이 사라지는 대신 열영상과 흡사한 넓은 저온역이 제방 앞에 나타난다(도 9의 D).

추정기온의 공간분포가 유사하다면 국지기온의 추정신뢰도 역시 개선될 확률이 높다. 냉기호 효과 추가에 따른 분포양상과 함께 국지적인 기온 추정값의 오차 감소 여부를 확인하기 위해 10개 AWS 해당 격자점의 추정기온과 05:30의 실측기온을 비교해 보았다.

기존 방법에 위해 모의할 경우 기온이 실제보다 높게 추정되었던 집수역 출구 부분 관측지점 1번, 7번, 8번의 경우 추정값이 낮아지면서 오차가 크게 줄어들었다(도 10).

전체적인 추정오차는 모형 개선 후 상당히 줄어들었는데, MAE(mean absolute error)가 1.01에서 0.60, RMSE(root mean squared error)가 1.30에서 0.71로 감소하였다. 관측지점 중에서 4, 6, 10번은 추정오차가 0.3℃ 증가하였지만 기온센서의 오차허용범위를 고려하면 실용적인 의미는 없는 것으로 판단된다. 3개 지점에서는 0.3℃ 이하의 오차감소를 보였고 한 지점은 추정방법 간 차이가 없었으나, 나머지 지점에서는 최소 1.0℃, 최대 2.2℃까지 추정오차의 개선효과가 큰 것으로 나타났다.

기존의 모형은 사면을 따라 집적되는 냉기류가 집수역 바깥으로 빠져나가는 동태를 모의하였는데, 제방에 의해 출구가 막힌 집수역의 적외선 열영상과 비교하면 200m 이하 낮은 지대의 최저기온 분포를 실제와 다르게 모의하게 된다.

본 발명에서는 출구폐쇄에 따른 냉기호 효과를 계량화하고 기존 모형과 결합할 수 있는 형태로 수정하였다. 이 모형을 냉기호가 실제로 생성된 날짜에 적용하여 최저기온을 추정한 결과 기존의 방법에 비해 실제 분포양상 및 지점별 실측값과 더 유사한 것을 확인하였다. 농장이나 과원의 저온피해는 주로 냉기호 생성조건에서 발생하므로 본 발명에서 제시한 새로운 방법은 동상해 회피 및 피해경감에 유용한 도구로 이용될 가능성이 충분하다.

소기후 모형의 입력자료인 DEM에는 악양계곡 입구의 제방과 같은 인공구조물은 반영되어 있지 않으므로 실황기온 추정을 위해서는 집수역별로 실제 지형지물을 파악하고 냉기호 형성 여부를 판단하는 노력이 필요하다.

한편 냉기호가 실제 최저기온 형성에 미치는 효과는 야간의 날씨조건에 따라서 달라질 수 있으므로 2011년 5월 17일 단 하루 동안의 관측에 근거한 연구결과는 다양한 기상조건으로 그 적용범위를 확대하기에는 완성도가 불충분하다. 앞으로 흐리고 비가 오거나 안개, 바람이 있는 경우 등 다양한 기상조건을 반영한 장기적인 관측결과를 토대로 보완된다면 충분한 실용성을 확보할 수 있을 것이다.

전술한 본 개시의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 개시의 보호 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

폐쇄집수역의 수치표고모델(DEM)을 이용하여 상기 폐쇄집수역에 형성되는 냉기호의 최대저수용량을 계산하는 단계;
상기 폐쇄집수역의 배경 기온분포를 추정하는 단계; 및
상기 배경 기온분포로부터 냉기집적효과만큼 기온하강분(E2)을 빼고, 온난대 효과로 인한 기온상승분(E1)을 더하여 기온 분포도를 작성하는 단계를 포함하는 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 냉기집적효과는 수학식 1에 의해 계산되는 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법.
[수학식 1]

상기 수학식 1에서 R은 기온일교차, R_max는 기온일교차의 기후학적 최대값, a는 평야지 혹은 산간지에 따라 달라지는 경험상수, CFA₅는 평활화 냉기집적량, CAP_i는 임의고도 Z_i에 작용하는 냉기집적량이다.
청구항 1에 있어서,
상기 온난대 효과로 인한 기온상승분은 수학식 2에 의해 계산되는 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법.
[수학식 2]

상기 수학식 2에서 R은 기온일교차, R_max는 기온일교차의 기후학적 최대값, I_max는 온난대 효과의 최대치, Z1은 온난대효과의 시작점 고도이다.
청구항 1에 있어서,
상기 폐쇄집수역의 수치표고모델(DEM)을 이용하여 상기 폐쇄집수역에 형성되는 냉기호의 최대저수용량을 계산하는 단계는,
하기 수학식 3을 이용하여 상기 폐쇄집수역의 냉기호 최대저수용량(Vol_DEM)을 계산하는 것을 특징으로 하는 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법.
[수학식 3]

상기 수학식 3에서 cell area는 Z1 이하의 폐쇄집수역 면적, ΔZ는 DEM으로 표현된 폐쇄집수역의 원래 지형과 Z1 이하 격자점을 모두 채운 가상지형과의 고도편차이다.
청구항 1에 있어서,
상기 폐쇄집수역의 배경 기온분포를 추정하는 단계는,
기상청 기상 시스템으로부터 제공받은 상기 폐쇄집수역의 기온평균값에 건조단열감률(-0.98℃/100m)을 적용하여 상기 폐쇄집수역의 배경기온분포를 추정하는 것을 특징으로 하는 폐쇄집수역의 일 최저기온 분포 추정 방법.