KR102030626B1

KR102030626B1 - 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템과 이를 이용한 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법

Info

Publication number: KR102030626B1
Application number: KR1020180115891A
Authority: KR
Inventors: 김수옥
Original assignee: 재단법인 국가농림기상센터
Priority date: 2018-09-28
Filing date: 2018-09-28
Publication date: 2019-10-10

Abstract

본 발명은 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법에 대한 것으로서, 특히 맑은 날 일몰 후부터 일출 직전까지 기온역전이 발달하는 현상을 단순화시켜 매시 정량적으로 표현하여 냉기류 또는 냉기호가 형성되지 않는 지역도 적용할 수 있는 시스템과 방법에 관한 것이다.

Description

야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템과 이를 이용한 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법{Estimation system of temporal surface air temperature under nocturnal inversion conditions and estimation method using the same}

맑은 날 야간에는 순복사에너지 손실로 인한 지표 냉각으로 기온역전이 발달하며, 이때 지표 부근의 기온이 농작물의 한계 온도 이하로 내려갈 경우 해당 작물/과수는 피해를 입을 가능성이 높다. 만일 기상청에서 제공하는 동네예보에 기온역전과 찬 공기의 집적으로 인한 저온역이 충분히 반영되지 않는다면, 작물/과수의 기상재해 위험을 판단하는데 있어서 오류를 범할 수 있다. 동네예보 야간 기온을 산간집수역에 적용할 경우, 동네예보의 5Х5km 격자 해상도만으로는 복잡지형 내 기온변이를 표현하지 못하기 때문에, 이를 보완할 수 있는 수준으로 복잡지형의 찬 공기 흐름/집적에 의한 기온 하강효과를 모의하는 연구가 진행되어 왔다. Chung et al.(2006)은 산사면의 찬 공기 흐름을 집수역(Watershed) 단위로 모의하고 냉기집적량과 기온 하강분 간의 관계식을 통해 산간지의 냉기류(cold-air drainage) 영향을 기온추정기법에 적용하였다. 단, 냉기류 모의 방법은 찬 공기의 동태를 물의 흐름과 동일시하므로 계곡 지형 또는 하천 지역을 제외하면 대개 지표 냉각의 영향이 반영되지 않기 때문에, 기온역전이 발생하는 기상조건이라 할지라도 능선/평탄지에서는 기존의 기온추정기법에 의해 기온감률에 따른 고도별 기온분포가 모의된다. 이를 보완하기 위해 Kim and Yun (2011)은 인공구조물로 인해 출구가 폐쇄된 집수역에 찬 공기가 집적되어 냉기호(cold-air pool)를 형성하는 것을 정량적으로 표현하였다. 냉기호 효과는 산간 집수역의 저지대 평탄지에 나타나는 저온역을 모의할 수 있으나, 지형/지물 특성을 감안하여 폐쇄집수역을 정의한 지역에 대해 한정적으로만 적용 가능하고, 기온역전이 발생하는 모든 지역에 일괄적으로 반영할 수 없다.

맑은 날의 기온역전 형성과 소멸은 테더존데, 라디오존데, 또는 원격탐사기술을 이용하여 지상 수백 미터 또는 수 킬로미터까지 시간대별로 조사된 연구가 많이 보고되었으며, 산간집수역 또는 계곡지형에서 관측된 사례도 많다. 뿐만 아니라 MM5(mesoscale model version 5), large-eddy simulation model, thermodynamic model 등을 이용하여 기온역전을 시간대별로 모의하였고, 산간집수역(계곡)의 형태와 부피를 반영하는 경우도 있었다. 이와 같은 다수의 모델과 검증 결과가 제시되었음에도 불구하고, 우리나라 산간 농경지대의 야간 기온 분포를 예측/모의하기 위해서는 지금까지 동네예보 기온 상세화 과정에 적용해왔던 추정기법과 결합 가능한 형태의 단순한 모의 방법이 별도로 필요하다.

Kim, S. O., and J. I. Yun, 2011: A quantification method for the cold pool effect on nocturnal temperature in a closed catchment. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 13(4), 176-184.

본 발명의 목적은 맑은 날 일몰 후부터 일출 직전까지 기온역전이 발달하는 현상을 단순화시켜 매시 정량적으로 표현하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템은, 관심지역의 기온 역전강도 매시 변화를 모의하는 기온 역전강도 모의 모듈과, 상기 관심지역의 기온역전층 높이 매시 변화를 모의하는 기온역전층 높이 모의 모듈, 및 상기 관심지역의 기온 역전강도 매시 변화와 상기 기온역전층 높이 매시 변화를 기반으로 기온역전 현상에 근거한 고도별 기온을 추정하는 고도별 기온 추정 모듈을 포함한다.

상기 고도별 기온 추정 모듈에서 추정되는 상기 관심지역의 기온은, 상기 관심지역의 높이가 기온역전층 높이 아래일 경우,

에 의해 연산된다.

또한, 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법은, 기온 역전강도 모의 모듈이 관심지역의 기온 역전강도 매시 변화를 모의하는 단계와, 상기 관심지역의 기온역전층 높이 매시 변화를 기온역전층 높이 모의 모듈이 모의하는 단계, 및 상기 관심지역의 기온 역전강도 매시 변화와 상기 기온역전층 높이 매시 변화를 기반으로 기온역전 현상에 근거한 고도별 기온을 고도별 기온 추정 모듈이 추정하는 단계를 포함한다.

상기 기온 역전강도 매시 변화(y)와 기온역전층 높이 매시 변화(y)는,

에 의해 연산되며, 상기 기온 역전강도 매시 변화의 경우, 상기 M 과 t _m ,및 k는 각각이 3.5, 7.2504, 0.2이고, 상기 기온역전층 높이 매시 변화의 경우, 상기 M 과 t _m ,및 k는 각각이 363, 4.8198, 0.6119이다.

상기 관심지역의 기온 역전강도 매시 변화와 상기 기온역전층 높이 매시 변화를 기반으로 기온역전 현상에 근거한 고도별 기온을 고도별 기온 추정 모듈이 추정하는 단계에서, 상기 고도별 기온 추정 모듈에서 추정되는 상기 관심지역의 기온은, 상기 관심지역의 높이가 기온역전층 높이 아래일 경우,

에 의해 연산된다.

본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템과 이를 이용한 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법은 맑은 날 일몰 후부터 일출 직전까지 기온역전이 발달하는 현상을 단순화시켜 매시 정량적으로 표현하여 냉기류 또는 냉기호가 형성되지 않는 지역도 적용할 수 있다.

상술한 효과와 더불어 본 발명의 구체적인 효과는 이하 발명을 실시하기 위한 구체적인 사항을 설명하면서 함께 기술한다.

도 1은 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템의 개념도.
도 2는 야간 기온역전조건에서 기온역전 높이와 기온역전강도의 시간에 따른 변화를 특성화하여 지표 기온을 추정하는 다이어그램.
도 3은 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템을 검증하기 위해 선정한 지리산 남쪽자락 집수역 3곳을 표시한 지도.
도 4는 대관령 관측기간 중 청명무풍 조건으로 선별된 날 당일 1700부터 다음날 0700까지 매시 기온역전층 높이(Left)와 기온역전강도(Right)를 산출한 결과.
도 5는 산사면 조건인, 도 3의 중대리계곡(▲지점)에서 2014년 10월 17일과 18일, 2015년 3월 7일과 10월 6일, 18일, 11월 3일의 1700부터 다음날 0700까지 매시 기온역전층 높이(Left)와 기온역전강도(Right)를 산출한 결과.
도 6은 중대리 계곡의 맑은 날의 매개 변수 k와 관련하여 관찰된 시간 반전 강도에 적합한 RMSE 변화 그래프.
도 7은 중대리 계곡 사면 기온관측위치 5곳 중 해발 401m의 지점에서 18시부터 이튿날 6시까지 청명미풍 조건에 해당한 매시 배경기온값과 실측값 간 기온편차를 계산한 결과.
도 8은 3개 유역의 7개 기상 관측소에서 관측한 매시 평균 관측 기온과 추정기온의 변화 그래프.
도 9는 종래 기술에 따른 야간기온(06시) 추정기법으로 모의된 기온분포(기존)와 본 발명에 따른 시스템으로 모의된 야간기온(06시) 분포도(변경).
도 10은 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법의 순서도.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상의 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.

도 1은 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템이 개념도이다.

본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 기온 역전강도 매시 변화를 모의하는 기온 역전강도 모의 모듈(100)과, 기온역전층 높이 매시 변화를 모의하는 기온역전층 높이 모의 모듈(200), 및 기온역전 현상에 근거한 고도별 기온을 추정하는 고도별 기온 추정 모듈(300)을 포함한다.

기온 역전강도 모의 모듈(100)은 청명미풍 조건의 야간 동안 매시 변화되는 기온 역전강도를 모의한다. 기온 역전강도 모의 모듈에서 모의되는 기온 역전강도는 아래의 수학식 1과 같다.

여기서, 기온 역전강도 모의에 따른 수학식 1의 M 과 t _m ,및 k는 아래의 표 1과 같이, 기온 역전강도 항목에 따라 각각이 3.5, 7.2504, 0.2의 값을 가진다.

기온역전층 높이 모의 모듈(200)은 청명미풍 조건의 야간 동안 매시 변화되는 기온역전층 높이를 모의한다. 여기서 기온역전층 높이 모의 모듈은 기온 역전강도 모의 모듈과 같이 수학식 1에 의해 기온역전층 높이를 모의한다. 여기서, 기온역전층 높이 모의에 따른 수학식 1의 M 과 t _m ,및 k는 아래의 표 1과 같이, 기온역전층 높이 항목에 따라 각각이 363, 4.8198, 0.6119의 값을 가진다.

	M	t _m	k
기온역전층 높이 (Inversion height, Z _IH )	363	4.8198	0.6119
기온 역전강도 (Inversion strength, △T _IS )	3.5	7.2504	0.2

도 2는 야간 기온역전조건에서 기온역전 높이와 기온역전강도의 시간에 따른 변화를 특성화하여 지표 기온을 추정하는 다이어그램이다.

고도별 기온 추정 모듈(300)은 기온 역전강도 모의 모듈에서 모의된 기온 역전강도와, 기온역전층 높이 모의 모듈에서 모의된 기온역전층 높이에, 배경기온 및 해발고도 보정값으로 고도별 기온을 추정한다. 이를 위해서, 고도별 기온 추정 모듈은 가상지형의 높이를 판단하는 가상지형 높이 판단 모듈과, 가상지형 높이에 따라 기온감률을 적용하여 기온을 추정하는 기온 추정 모듈을 포함한다.

가상지형 높이 판단 모듈은 가상지형의 높이가 기온역전층 높이보다 낮은지 판단한다. 맑은 날에는 일몰 후 지표부근부터 기온역전이 발달하여 일출 직전까지 최대치를 이룬다. 이러한 기온 프로파일은 도 2에 도시된 바와 같이 직선의 단순한 형태로 묘사될 수 있다. 지면 상 기온 프로파일에서 가장 온도가 높은 역전층 높이(Z _IH )의 기온(T _IH )과 가장 아래쪽 기온 간 편차(△T _IS )를 기온 역전강도라 정의하면, 최대값 △T _IS·max 에 이를 때까지 야간 동안 시간 t에 따라 기온 역전강도는 점차 증가된다. 또한, 기온 역전층 역시 일몰 후부터 최대 높이 Z _IH·max 에 이르기까지 시간 t에 따라 점차 높아진다. 도 2의 지면을 집수역의 기저로 간주하였을 때, 특정 시간대 t에서 역전층보다 낮은 고도 Z _i 의 기온 T _i 는 역전층 기온 T _IHt 에 비해 △T _ISi 만큼 더 낮다. △T _ISi 와 기온 역전강도 및 역전층 높이와의 관계는 아래의 수학식 2와 같다.

또한, 수학식 2에서 △T _ISi 에 대해 정리하여 T _i = T _IHt - △T _ISi 에 대입하면 아래의 수학식 3과 같다.

기온 역전층 높이 Z _IHt 아래쪽의 T _i 은 전술된 수학식 3으로 모의되는 반면 위쪽의 기온은 기온감률을 따른다. 수학식 3에서 유의할 점은, Z _IHt 값은 해발고도가 아닌 집수역 기저로부터의 높이이며, 따라서 Z _i 역시 실제 해발고도에서 집수역 기저의 고도를 뺀 값으로 치환해야 한다. 만일 시간 t에 따라 Z _IHt 와 △T _ISt 가 어떻게 변화하는지 정량적으로 표현할 수 있다면, 시간 t의 임의 지점(관심지역) 기온(T _i )을 추정할 수 있다.

기온 T _i 의 추정은, 동네예보나 기상청 기상관측 값에 해당하는 '배경기온' 원천자료를 기반으로 표고차 보정과 같은 상세화 과정을 거치는 것이며, 이때 활용되는 배경기온의 해발고도, 즉, 가상지형은 원천자료에 따라 값이 달라질 수 있다. 만일 가상지형이 도 2의 집수역에서 역전층 고도보다 높다면 연산은 간단하다. 기온을 추정하고자 하는 지점의 고도 Z _i 가 시간 t의 역전층 높이 Z _IHt 보다 높은 경우에는 배경기온으로부터 기온감률에 따라 Z _IHt 와의 해발고도편차만큼 보정하면 된다. 반면, Z _i 가 Z _IHt 보다 낮은 역전층 내부일 경우, T _i 는 시간 t의 역전층 기온 T _IHt 보다 △T _ISi 만큼 더 낮으므로, 배경기온에 기온감률을 적용하여 T _IHt 를 추정하고 수학식 3을 통해 T _i 를 연산한다. 그러나 가상지형이 기온역전층 Z _IHt 보다 낮은 경우 임의 지점 i의 기온을 추정하기에 앞서, 배경기온으로부터 해당 시간(t)의 T _IHt 를 찾아내야 한다. 가상지형을 Z ₀로 가정한다면, 배경기온 T ₀와 T _IHt 간의 편차를 △T _IS ₀로 간주하고 수학식 2에 대입하여 정리한 아래의 수학식 4로 △T _IS ₀를 추정한다.

수학식 4로부터 연산한 △T _IS ₀를 T ₀ 에 더하여 T _IHt 를 구하면, 역전층 위쪽부터는 기온감률을 따르고 Z _IHt 미만의 기온은 수학식 3에 따라 추정할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 청명무풍 조건에서 시간 t에 따라 나타나는 고도별 기온을 모의하기 위해서는 시간대 별 Z _IHt 와 △T _ISt 가 필요하다. 본 발명은 시간대 별 Z _IHt 와 △T _ISt 를 과거 매시 기온 프로파일을 관측한 사례로부터 경험적인 값을 정량적으로 산출한다. 하지만, 지면 위 기온 프로파일과 지표의 영향을 받는 산사면의 고도별 기온분포는 동일하지 않을 것이므로, 사면에서 관측된 기온을 이용한 보정 과정이 필요하다. 또한, 배경기온 원자료는 주로 평탄한 지역을 기반으로 한 지면 근처 기온을 의미하는 것으로써, 가상지형이 집수역 저변보다 고도가 더 높고 가상 지형과 동일한 고도의 지형이 찬 공기가 아래쪽으로 빠져나가는 경사면일 경우 배경기온과 실제기온 간 차이가 발생할 수 있다.

다음은 전술된 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템을 실제 모형으로 적용하여 설명한다.

우선, 모수 추정을 위해서 기상관측을 실시하였다. 청명미풍 조건의 야간 기온프로파일을 관측하기 위해 2007년 5월부터 2008년 3월까지 강원도 평창군 대관령면 고령지농업연구소 3층 건물 옥상에 초단파 온도 프로파일러(Model MTP5H, Kipp and Zonen)를 설치하여 연속 운영하였다. 해당 위치의 해발고도는 약 780m으로 산간 집수역 내에 자리하고 있으나, 지형과 건물의 영향이 없는 남쪽 방향으로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 결측일을 제외하고 1700부터 이튿날 0700까지 매시 연직기온자료가 모두 확보된 총 172일에 대해, 인근 대관령 기상대의 3시간 간격 운량과 매시 풍속을 수집하여 청명미풍 조건에 부합되는 날짜를 선별하였다. 맑은 날 기준은 운량이 1800부터 다음날 0600까지 연속 1 이하로 유지된 경우로 간주하였고, 바람이 잔잔한 날은 직전 3시간의 풍속 평균값을 기준으로 1900-2100은 3m/s 미만, 2200-0000, 0100-0300, 0400-0600은 모두 1m/s 미만이었던 날로 선정하였다.

농작물이 경험하는 기온은 지면 근처의 기온이므로, 연직기온분포에서 도출된 기온역전층 높이 및 기온역전 강도를 같은 높이의 산사면 고도별 기온의 경우와 비교하기 위해, 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에 설치된 간이온습도계(HOBO U23 Pro v2, Onset Computer Corporation, USA)로부터 2014년 10월 3일 ~ 2015년 11월 23일간 10분 간격으로 지면 위 1.5m 기온자료를 수집하였다. 간이 온습도 수집 장치는 해발고도 401m 지점부터 아래쪽으로 각각 313m, 260m, 159m, 103m인 위치에 계곡 냉기류 집적지대를 피하여 설치되었다. 중대리 계곡 인근에서는 운량을 관측하지 않으므로, 대신 기상청 초단기예보의 3시간 간격(00, 03, 06, 09, 12, 15, 18, 21)'하늘상태' 자료를 이용하여 맑은 날을 선정하였다. 하늘상태는 맑음(=1), 구름조금(=2), 구름많음(=3), 흐림(=4) 4가지의 값으로 표현되는 가로 세로 5km 격자자료인데, 중대리 계곡이 포함되어 있는 집수역 '하동2수위표' 내에서 하늘상태 공간평균값이 1800-0900 동안 모두 1인 날을 선별하였다. 또한 중대리 계곡 입구로부터 남동쪽으로 1.7km 떨어진 섬진강변 기상관측지점의 1분 단위 기상자료를 수집하여 매시 직전 한 시간 평균 풍속을 계산하고, 대관령 기상대와 동일한 바람조건으로 청명미풍인 날을 선정하였다.

이후, 기상관측 결과를 기반으로 모수를 추정하였다. 선별된 대관령 청명무풍 조건일에 대해 1700부터 이튿날 0700까지 매시 기온 프로파일을 작도하고, 지면 위 100m에서 600m까지의 50m 간격 기온으로 기온역전층 높이(Z _IH )와 기온역전강도(△T _IS )의 정량화에 이용하였다. 높이 100m 이상을 선택한 것은, 비교 대상인 중대리 계곡 기온 관측 지점들 중 최저고도인 103m에 근접한 높이이기 때문이다. 대관령 100-600m 층위에서 매시 동시간대에 기온이 가장 높았던 높이를 확인, 지상 150m 이상인 경우에는 해당 높이에서 기온역전층이 발달한 것으로 간주하였다. 또한 t 시간대에서 기온역전층의 기온(T _IHt )과 높이 100m 기온 간 편차를 기온역전강도(△T _IS )로 정의하고, 높이 100m에서의 매시 △T _IS 를 계산하였다. 선별된 맑은 날에 대해 1700부터 다음날 0700까지의 기온역전층과 기온역전강도 변화를 시간대별로 평균한 후 통계 프로그램(SAS Institute, Raleigh, North Carolina, USA) 비선형 모델을 이용하여 수학식 1과 같은 형태의 시간에 따른 로지스틱 함수식을 도출하였다. 이 때 시간 1700을 1로 시작, 다음날 0700까지 1~15의 정수값을 독립변수 t에 부여하였다.

대관령 기온 프로파일을 통해 도출된 기본 회귀식은 청명미풍 조건의 중대리 계곡 사면의 매시 기온역전층 변화와 비교하여 모수를 조정하였다. 중대리 계곡의 고도별 기온으로 기온역전층 높이와 기온역전강도를 대관령과 같은 방식으로 계산한 후, 대관령의 기온역전 매시 변화 곡선과 대조하였다. 이때 둘 간의 차이가 클 경우 식 4의 M값을 중대리 계곡에서 산출된 최대값으로 교체하였고 기울기 k를 0.1 간격으로 변화시키면서 회귀식의 도출 결과와 중대리 계곡 간 추정오차(RMSE)가 가장 작은 경우를 최종 k값으로 선정하였다.

도 3은 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템을 검증하기 위해 선정한 지리산 남쪽자락 집수역 3곳을 표시한 지도이다.

도 3을 참조하면, 야간 기온역전 조건의 지표기온 경시변화 추정 기법을 검증하기 위해, 지리산 남쪽자락의 집수역 3곳 지역을 선정하였다. 집수역 '화개천합류점'과 '화개천'은 각각 지리산 남쪽 사면의 서쪽과 동쪽 집수역이며, 그 아래쪽으로 '하동2수위표'가 접해있다. 모두 해발고도 편차가 큰 산간지형으로서 배, 감, 밤, 차나무 등 과수/특용작물과 저지대 평탄지에는 벼, 보리가 재배되는 농산촌이며, 조밀한 기상관측망이 조성되어 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 세 집수역 내에서 19개 지점으로부터 2015년 한 해 동안의 1분단위 기온과 풍속을 수집하였고, 1800-0600간 매 정시 기온과, 직전 한 시간 동안의 풍속을 산출하였다. 청명 조건은 해당 집수역의 하늘상태 공간평균값으로 판단하였으나, 미풍 조건은 검증지점에서 관측된 한 시간 평균 풍속이 1m/s인 시간대만 선별하였다. 청명미풍 조건에 해당하는 기간 동안 대상지역의 배경기온을 제작하고 수학식 2 내지 수학식 4에 따라 야간 매시 기온을 모의하여 실측값과 비교하였는데, 그 일련의 과정은 아래와 같이 배경기온 산출과 기온역전 모의 및 6시 기온의 추정모형 비교 단계로 수행하였다.

배경기온 산출 단계에서 배경기온은 대상지역의 기온분포를 추정하기 위한 기본 입력자료로써, 기상청 종관기상관측망과 방재기상관측망의 2015년 매시 관측기온을 이용하여 거리자승역산가중(inverse distance squared weighting, IDSW) 기법으로 공간내삽하였다. 같은 방식으로 기상청 기상관측지점의 30m격자 DEM (digital elevation model) 값으로 공간내삽하여 배경기온의 해발고도인 가상지형 분포도를 제작하였다. 이것을 적용지역과 중첩하면 실제 지형과의 고도 차이가 발생하며 대상 집수역의 특정 고도면과 가상지형이 접하게 된다. 기존의 기온추정 기법에서는 가상지형과 겹치는 DEM 고도면을 기준으로 고도편차만큼 기온감률로 기온변이를 보정한다. 이 배경기온의 가상지형을 그대로 수학식 2 내지 수학식 4에 적용한다면, DEM과 중첩되는 고도면은 배경기온값을 그대로 할당 받게 되는데, 배경기온 입력자료로 쓰인 기온값은 기본적으로 수평면 조건에서 관측된 반면, 중첩 고도면은 집수역 경사면인 경우가 많으므로, 가상지형과 실제 지형이 동일한 지역에서 배경기온과 실측 기온이 동일한지 확인할 필요가 있다. 만일 청명미풍 조건에서 야간에 두 기온의 차이가 시간에 따라 변화된다면 찬 공기가 아래쪽으로 빠지는 경사면과 그렇지 않은 수평면 간의 기온차이인 것으로 간주, 매시 변화를 회귀식으로 산출하여 배경기온을 보정하는 값으로 활용하였다. 중대리 계곡의 기온 관측사면 고도와 해당 지점의 가상지형 고도가 가장 유사한 지점을 뽑은 후 해당 지점에서 매시 기온 편차를 계산하였다. 청명미풍 조건은 2015년 중 1800-0600 동안 집수역 '하동2수위표' 내에서 하늘상태 공간평균값이 모두 1이면서 동시에 섬진강변 기상관측지점의 1시간 평균 풍속이 1m/s 미만인 날로 선별하였다.

기온역전 모의 단계에서는 배경기온이 준비된 2015년의 1800부터 다음날 0600까지 청명미풍 조건일에 대해 대상유역의 검증지점 19곳의 매시 기온을 모의하였다. 수학식 1의 형태로 표현된 대관령의 기온역전층 높이(Z _IH ) 및 역전강도(△T _IS ) 매시 변화를 중대리 계곡 사면기온 관측값으로 보정한 후 수학식 1의 최종 모수를 도출하고, 이 결과를 수학식 2 내지 수학식 4에 적용하였다. 기온역전강도는 고도 100m를 기준으로 해당 기온과 역전층 기온과의 편차로써 도출되었으므로, 수학식 2 내지 수학식 4의 Z _IHt 는 (Z _IHt -100)으로 대치되었다. 또한 기온역전층이 고도 100m 이하일 때에는 기온역전강도를 알 수 없었으므로, 역전층이 100m 이하의 높이로 추정되는 시각에는 그 아래쪽 기온은 역전층 기온 T _IHt 와 동일한, 즉 중립 상태인 것으로 처리하였다. 기온역전층 위쪽의 경우 Kim and Yun (2016)의 방법으로 매시 기온감률을 추정하여, DEM과 가상지형 간 고도편차만큼 배경기온을 보정하였다. 추정된 매시 야간기온은 실측값과 비교하였고, ME(mean error)와 RMSE(root mean square error)를 계산, 추정오차를 확인하였다.

기존 야간 기온 상세화 기법은 일 최저기온 또는 0600 기온을 추정하는 모형으로, Chung et al. (2006), Kim and Yun (2011), Kim et al. (2012) 등에 의해 구축되었다. Chung et al. (2006)와 Kim and Yun (2011)가 제시한 방법을 통해 검증 지점의 0600 기온을 추정한 뒤, 기온역전 모의 기법으로 산출된 0600 기온과 추정오차를 비교하였다.

도 4는 대관령 관측기간 중 청명무풍 조건으로 선별된 날 당일 1700부터 다음날 0700까지 매시 기온역전층 높이(Left)와 기온역전강도(Right)를 산출한 결과이다.

6시 기온의 추정모형 비교 단계에서, 대관령 관측기간 중 청명무풍 조건으로 선별된 날은 2007년 6월 16일, 6월 17일, 11월 7일, 11월 12일이었다. 도 4를 참조하면, 대관령의 기온 프로파일 관측치로부터 얻은 평균치는 회색 영역으로, 표준편차 ±σ를 오차막대로 나타내었으며, 도출된 회귀식은 굵은 실선으로 나타내었다. 대관령의 기온역전층은 시간에 따라 점차 발달하여 역전층 높이와 강도가 증가하다가 새벽녘에 임계점까지 도달하였는데, 역전층 높이는 약 350~370m, 기온역전강도는 약 4~4.5℃ 부근에서 일정하게 유지되었다. 기온역전 변화는 지면으로부터 100m 상공의 기온까지만 고려하였기 때문에, 기온역전층 높이 회귀식에서 고도 100m 아래는 추정값으로 연장된다(도 4 좌측 그래프 대쉬 라인). 대관령 지면의 기온역전강도는 도 4의 우측 그래프에 제시된 100m 기준 값보다 더 크게 나타날 것이며, 2100 이전까지 기온역전강도가 약한 원인도 높이 100m 이하에서 형성된 기온역전강도는 생략되었기 때문이다. 수학식 1에 해당하는 기온역전층 높이 및 기온역전강도 로지스틱 함수식 모수는 전술된 표 2와 같다.

	M	t _m	k	R²
Inversion height	363	4.8198	0.6119	0.9898^**
Inversion strength	4.1432	7.2504	1.0136	0.9927^**

도 5는 산사면 조건인, 도 3의 중대리 계곡(▲지점)의 2014년 10월 17일과 18일, 2015년 3월 7일과 10월 6일, 18일, 11월 3일의 1700부터 다음날 0700까지 매시 기온역전층 높이(Left)와 기온역전강도(Right)를 산출한 결과이다.

전술된 단계 이후 사면기온 모수 조정 단계를 거치는데, 이를 위해서 중대리 계곡의 총 관측기간 중 2014년 10월 17일과 18일, 2015년 3월 7일과 10월 6일, 18일, 11월 3일의 1700부터 다음날 0700까지 경사면의 기온역전층 변화를 대관령에서 도출된 로지스틱 추정식과 비교하였다. 도 5의 굵은 실선은 대관령에서 도출된 기온역전층 변화 곡선이고, 중첩된 반투명의 회색 영역이 6일간의 중대리 사면에서 관측된 기온역전층이다. 매시 기온역전층의 높이는 전반적으로 앞서 도출된 회귀식과 유사한 경향을 보였다. 다만, 일몰 전후에 고도 159m에서 이미 역전층이 나타난 경우가 많았고, 자정 이후까지도 기온역전층 고도가 높아지지 않는 경우(3월 7-8일)가 있었다(도 5, 대쉬 라인(dashed line)). 이날은 기온역전강도 역시 가장 약하게 나타나, 기온 역전층 발달이 저해되는 요인이 있었을 것으로 보인다. 바람이 약한 날을 선별하는 과정에서 중대리 계곡 내부에서 관측된 풍속자료가 없는 관계로 섬진강변의 풍속을 이용하였기 때문에 예외적인 날짜가 포함되었을 수 있으므로, 대관령 기온역전 추정식의 모수를 보정하는 데에서 제외시켰다. 기온역전강도의 경우 대관령 매시 변화 곡선과 큰 차이를 나타내었는데, 전반적으로 추정식에 비해 중대리 계곡 사면에서 결정된 기온역전강도가 약하고 야간 동안 직선적으로 증가되는 현상을 나타내었다. 반면 초저녁 시간대에는 회귀식에서 추정하는 기온역전강도보다 더 큰 값이 나타났다. 대관령의 기온역전층은 지면으로부터 100m 위쪽 대기에서 나타난 기온 프로파일을 기반으로 판단한 것인 반면, 중대리 계곡에서 관측되는 고도별 기온은 모두 지면 1.5m 높이의 값이므로 대기의 기온역전 영향과 함께 또한 지표의 냉각효과가 함께 반영되어 있다. 또한 산사면에서는 야간 지표복사로 인한 찬 공기가 아래로 빠져나가거나 주변 지형지물에 의해 집적되는 등 평탄지와는 다른 조건임을 고려해야 한다. 대관령에 비해 기온역전강도가 작고 시간에 따른 변화 추이가 다른 현상을 정량적으로 표현하기 위해서 본 발명에서는 회귀식의 모수 M과 기울기 k를 낮게 조정하는 방식으로 회귀식과 관측치 간의 오차를 감소시켰다.

도 6은 중대리 계곡의 맑은 날의 매개 변수 k와 관련하여 관찰된 시간 반전 강도에 적합한 RMSE 변화 그래프이다.

도 6을 참조하면, 대관령에서 도출된 청명무풍 조건의 기온역전강도 추정식에서 최대치 △T _IS·max 를 나타내는 계수 M은 중대리 계곡에서 실제 최고값인 3.5℃로 교체하였다. 이 상태에서 기울기 k를 0.1부터 1까지 0.1 간격으로 변화시키며 중대리 계곡의 5일간 매시 기온역전강도의 추정오차(RMSE)를 계산한 결과, 가장 RMSE가 작았던 기울기 0.2를 k값으로 선정하였다. 따라서, 사면 기온에 대한 기온역전강도 추정식의 최종 회귀계수는 M=3.5, t _m =7.25(변화 없음), k=0.2이며, 기온역전층 높이에 대한 추정식은 대관령에서 도출된 것 그대로를 최종 값으로 간주하였다.

도 7은 중대리 계곡 사면 기온관측위치 5곳중 해발 401m의 지점에서 18시부터 이튿날 6시까지 청명미풍 조건에 해당한 매시 배경기온값과 실측값 간 기온편차를 계산한 결과이다.

중대리 계곡 사면 기온관측위치 5곳에 대해 DEM 기반 실측 고도와 가상지형을 비교한 결과, 해발 401m의 지점이 가상지형(446m)과 중첩되는 고도면에 가장 가까웠다. 도 7은 해당 지점에서 18시부터 6시까지 청명미풍 조건에 해당한 매시 배경기온값과 실측값 간 기온편차를 계산한 결과이다. 중대리 계곡에서 기온역전 추정식 모수를 보정하는 과정에 활용된 청명미풍 조건일이 2015년 중에서 4일치에 불과하였으므로, 하늘상태 연속 1인 운량조건을 완화(1800~0900 → 1800~0600)하여 총 7일을 선별할 수 있었다. 그 중 8월 6-7일은 야간 동안 배경기온이 관측치에 비해 줄곧 높게 나타났으나(도 7, 좌측 그래프 적색 라인), 나머지 6일치는 2200 부근부터 이튿날 0600에 가까워질 때까지 기온편차가 점차 감소되는 경향을 보였다. 도 7의 bold line은 8월을 제외한 나머지 6일의 매시 기온편차 평균값으로, 자정이 지나면 기온편차가 -값이 되는데, 중대리 계곡 사면에서 관측된 야간 기온 하강보다 배경기온이 더 큰 폭으로 하강했기 때문이다. 배경기온이 표현하지 못한 경사면 매시 기온을 복원하기 위해, 2200부터 0600까지 발생한 기온 편차를 2차 다항식으로 나타낸 것이 도 7의 오른쪽 그래프이다. 2200은 기온역전 추정식에서 시간 X (1~15)에 부여된 값이 6이었으므로 그것과 동기화하였고, 2200의 기온편차를 0으로 한 나머지 편차를 시간대별로 모의(도 7, 우측 그래프 적색 라인), 배경기온에 더하였다. 1800-2200 동안 전반적으로 배경기온의 기온이 더 높았던 것은, 중대리 계곡이 북동쪽을 향하고 있어 수평면에 비해 일몰이 빠르고, 또한 인근 기상청 방재기상관측장소가 남향계곡 내에 자리잡고 있는 경우가 많은 것이 원인이 될 수 있을 것으로 사료된다. 1800-2200 시간대에 확인된 과대추정 부분은 배경기온에서 발생할 수 있는 오차에 해당하는 것으로 간주하였다.

2차다항식 형태로 도출된 매시 보정치는 대상지역 전체에 일괄적으로 적용되었다. 그러나 넓은 지역의 기온 실황 및 예보 산출, 또는 후속 연구 시에는 배경기온 제작 단계에서 각 지점에 해당하는 기온역전 영향을 사전에 제거하는 것이 더 효과적일 것으로 보인다.

표 3을 참조하면, 검증 지점 총 19곳에 대해 기온역전 모의기법으로 매시 야간 기온을 추정한 결과, 평균 ME는 -0.69℃, 평균 RMSE는 1.61℃이었다. 각 지점마다 ME와 RMSE에 차이가 있었는데, 최소 RMSE는 0.97℃, 최대 RMSE는 2.32℃ 였다. RMSE가 가장 컸던 7번은 과소추정경향이 크게 나타났는데, 남향사면에 위치한, 한옥체험관 옆에 장비가 설치되었던 지점으로써 주변지형지물의 영향을 받았을 가능성이 크다. 전반적으로 다수의 지점에서 ME값이 -로 나타났으나, 18번은 ME가 1.25℃로 높았는데, 이 지점은 좁고 규모가 큰 계곡의 아래쪽에 해당하여, 지리산 자락에서부터 야간에 흘러내려온 냉기류가 집적되어 실제 기온이 더욱 하강하였을 것으로 짐작된다. 17번의 경우, 계곡 하단으로부터 비교적 높은 지대에 설치되어, 18번에 비해 ME값이 작았다. 그러나 각 검증 지역마다 바람이 센 곳과 약한 곳이 있어 청명미풍 조건으로 선별된 사례 개수가 다르므로, 지점간 추정오차를 비교하기에는 무리가 있다.

Sites
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	Average
-0.35	-0.43	-0.81	-0.22	-1.38	-0.81	-1.87	-1.18	0.16	-0.66	-1.29	-1.61	-0.91	-1.73	-0.23	-0.86	0.36	1.25	-0.49	-0.69
0.97	1.55	1.56	1.03	1.84	2.03	2.32	1.95	1.79	1.35	1.84	1.99	2.15	1.79	1.27	1.43	0.98	1.45	1.24	1.61
on182	273	78	286	39	195	130	247	117	234	299	273	130	104	299	312	182	325	156
E105	336	319	85	279	20	111	52	8	107	213	223	11	189	205	184	169	241	193

따라서, 1800-0600 시간대에 동일하게 풍속 1m/s 이하로 유지되었던 맑은 날이 13일간 확보된 7개 지점에 대해 매시 추정오차 ME를 표 4에 나타내었다. 비교 지점 중, 해발고도가 210~220m 정도인 11번과 12번에서 특히 과소추정경향이 컸는데, 기온 모의 과정에서 해당 고도에 대한 추정 성능이 떨어뜨리는 요인이 무엇인지 후속연구를 통해 면밀히 검토할 필요가 있다. 또한 전반적으로 2000-0100 시간대에서 추정오차가 더 증가되었다.

도 8은 3개 유역의 7개 기상 관측소에서 관측한 매시 평균 관측 기온과 추정기온의 변화 그래프이다.

도 8에 도시된 바와 같이, 13일 동안의 매시 평균 관측기온과 추정기온의 변화를 비교하면, 1900 이후로 추정기온이 급격히 하강되는 현상이 나타났는데, 이 시기에 기온역전층의 높이 및 강도를 추정하는 과정에서 실제보다 기온을 낮게 모의하게 된 것으로 보인다.

Time	Sites							Average
Time	2	4	6	8	10	11	12	Average
18:00	-1.62	0.33	-0.54	-0.35	-0.66	0.05	-1.65	-0.63
19:00	-1.07	0.98	-0.35	-0.53	0.13	-0.95	-1.13	-0.42
20:00	-1.50	-0.83	-4.08	-3.68	-1.02	-1.46	-1.83	-2.06
21:00	-1.67	-0.96	-2.83	-2.92	-1.72	-1.72	-2.18	-2.00
22:00	-1.55	-1.07	-2.06	-2.51	-1.74	-2.29	-2.44	-1.95
23:00	-0.86	-0.51	-1.14	-1.80	-1.49	-2.05	-2.18	-1.43
0:00	-0.56	-0.18	-0.79	-1.25	-0.97	-1.95	-2.23	-1.13
1:00	-0.47	-0.14	-0.48	-1.06	-1.34	-1.89	-2.14	-1.07
2:00	-0.16	0.10	-0.39	-0.80	-0.67	-1.78	-1.91	-0.80
3:00	-0.23	0.32	0.25	-0.50	-0.23	-1.95	-1.84	-0.60
4:00	-0.20	0.20	0.58	-0.19	0.10	-1.76	-1.67	-0.42
5:00	-0.28	0.53	0.63	-0.12	0.19	-1.49	-1.49	-0.29
6:00	-0.28	0.57	0.70	-0.01	0.25	-1.75	-1.51	-0.29
Average	-0.80	-0.05	-0.81	-1.21	-0.70	-1.62	-1.86
DEM	336	85	20	52	107	213	223

기존의 야간 기온 추정모형은 일 최저기온 또는 0600 기온만 모의가 가능하므로, 기온역전 추정식을 통해 산출된 결과 중 0600 기온을 뽑아 기존 모형과 함께 추정오차를 비교하였다(표 5). 기온역전 모의 기법을 적용할 경우, 대부분의 검증 관측지점에서 ME값이 기존보다 감소되었다. 해발고도가 20m 이하인 지점은 결과가 양분되었는데, 6번과 9번은 기존 모형에 비해 과대추정오차가 증가된 반면 13번은 RMSE가 상당히 감소되었다. 기존 모형에서 6, 9번은 소유역 입구에 놓인 제방을 기준으로 냉기호 효과가 적용된 반면, 13번은 냉기호 효과가 없는 지역에 위치한다. 냉기호 형성 지대라면 기존의 냉기호 모형이 0600 기온을 보다 정확히 모의할 수 있지만, 제방 등 인공구조물로 막히지 않은 지역은 기온역전 모의 방법으로 기존의 추정오차를 감소시키는데 효과가 있었다. 전체적으로 기존 모형에서는 0600 기온 ME가 평균 -0.86℃, RMSE가 1.72℃였으나, 새로운 방법을 이용한 경우에는 평균 ME -0.12℃, RMSE 1.34℃로 개선되었다. 기온역전층의 매시 변화를 기반한 야간 기온 추정 기법에, 기존의 냉기류 및 냉기호 모형을 적절히 결합한다면, 더욱 야간 기온 추정 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.

			Sites
			1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	Average
ME	Old		-0.84	-2.12	-1.78	-0.70	-1.62	0.24	-1.41	-0.11	1.27	-1.83	-1.45	-2.03	1.17	-1.27	-1.44	-2.05	-1.06	1.21	-0.60	-0.86
ME	New		0.23	0.14	-0.54	0.18	-1.46	0.63	-1.21	-0.10	1.40	0.08	-1.27	-1.33	-0.56	-1.63	0.75	0.04	0.91	0.94	0.50	-0.12
RMSE	Old		1.15	2.58	2.59	1.23	2.64	0.77	1.77	0.46	1.71	2.03	2.03	2.47	1.38	1.70	1.85	2.41	1.67	1.36	0.87	1.72
RMSE	New		0.77	1.60	1.92	1.13	2.60	1.03	1.50	0.50	1.89	0.82	1.86	1.88	0.89	2.02	1.12	0.97	1.20	1.12	0.72	1.34
Count	14	21	6	22	3	15	10	19	9	18	23	21	10	8	23	24	14	25	12
DEM	105	336	319	85	279	20	111	52	8	107	213	223	11	189	205	184	169	241	193

도 9는 종래 기술에 따른 야간기온(06시) 추정기법으로 모의된 기온분포(기존)와 본 발명에 따른 시스템으로 모의된 야간기온(06시) 분포도(변경)이다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 청명미풍 조건에서 기온역전층 높이와 기온역전강도의 매시 변화를 정량적인 경험식으로 나타내어 야간의 매시 기온을 추정하였다. 2007년 5월부터 2008년 3월까지 강원도 평창군 대관령면 고령지농업연구소에서 초단파 온도 프로파일러 (Model MTP5H)로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직 분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 연직기온에서 가장 기온이 높은 고도를 기온역전층 높이로, 역전층의 기온과 지면 위 100m의 기온 편차를 역전강도로 간주하고 야간 동안 시간에 따라 기온 역전층이 발달되는 정도를 모의하는 추정식을 작성하였다. 산사면에서 작물이 실제 경험하는 기온을 추정하기 위해 2014년 10월부터 2015년 11월 23일까지 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에서 사면의 고도별 기온을 수집하여 연직기온의 역전층 높이 및 역전강도 추정모수를 보정하였다. 지리산 남쪽의 집수역 3개 내에 구축된 검증관측망으로부터 2015년 한 해 동안의 기상자료를 수집하였고, 기상청 방재 및 종관기상관측망으로부터 배경기온을 제작, 기온감률과 함께 기온역전 조건하의 매시 기온을 추정한 다음 검증을 실시하였다. 그 결과, 청명미풍 조건에 대해 19지점 평균 ME -0.69℃, 평균 RMSE 1.61℃이었고 2000-0100 시간대에서 과소추정오차가 증가되었다. 기존에 사용되어 왔던 최저기온 모형으로 0600 기온을 추정하고 새로운 모의 방법으로 산출된 결과와 추정 오차를 비교한 결과, 평균 ME는 기존 -0.86℃에서 -0.12℃로, 평균 RMSE는 1.72℃에서 1.34℃로 개선되었다. 이는 도 9를 참조하면 명확히 알 수 있다.

다음은 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법에 대해 도면을 참조하여 설명한다. 후술될 내용 중 전술된 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템의 설명과 중복되는 내용은 생략한다.

도 10은 본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법의 순서도이다.

본 발명에 따른 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법은 도 10에 도시된 바와 같이, 기온 역전강도 매시 변화를 모의하는 단계(S1)와, 기온역전층 높이 매시 변화를 모의하는 단계(S2), 및 기온역전 현상에 근거한 고도별 기온을 추정하는 단계(S3)를 포함한다.

기온 역전강도 매시 변화를 모의하는 단계(S1)는 기온 역전강도 모의 모듈이 청명미풍 조건의 야간 동안 매시 변화되는 기온 역전강도를 모의한다. 여기서 모의되는 기온 역전강도 매시 변화는 전술된 수학식 1에 의해 수행되며, 모수는 표 1과 같다.

기온역전층 높이 매시 변화를 모의하는 단계(S2)는 기온역전층 높이 모의 모듈이 기온역전층 높이 매시 변화를 모의한다. 여기서 모의되는 기온 기온역전층 높이 매시 변화는 전술된 수학식 1에 의해 수행되며, 모수는 표 1과 같다.

기온역전 현상에 근거한 고도별 기온을 추정하는 단계(S3)는 고도별 기온 추정 모듈이 기온 역전강도 모의 모듈에서 모의된 기온 역전강도와, 기온역전층 높이 모의 모듈에서 모의된 기온역전층 높이에, 배경기온 및 해발고도 보정값으로 고도별 기온을 추정한다. 이를 위해서, 고도별 기온 추정 모듈이 가상지형의 높이를 판단하는 가상지형 높이 판단 단계와, 기온 추정 모듈이 가상지형 높이에 따라 기온감률을 적용하여 기온을 추정하는 단계를 포함한다.

이상에서는 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

100: 기온 역전강도 모의 모듈 200: 기온역전층 높이 모의 모듈
300: 고도별 기온 추정 모듈

Claims

관심지역의 기온 역전강도 매시 변화를 모의하는 기온 역전강도 모의 모듈과,
상기 관심지역의 기온역전층 높이 매시 변화를 모의하는 기온역전층 높이 모의 모듈, 및
상기 관심지역의 기온 역전강도 매시 변화와 상기 기온역전층 높이 매시 변화를 기반으로 기온역전 현상에 근거한 고도별 기온을 추정하는 고도별 기온 추정 모듈을 포함하는 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템.
제1항에 있어서,
상기 기온 역전강도 매시 변화(y)와 기온역전층 높이 매시 변화(y)는,

에 의해 연산되며,
상기 기온 역전강도 매시 변화의 경우, 상기 M은 매시 증가되는 기온 역전강도와 기온 역전층 높이의 최대치로서 3.5이고, 상기 t _m 은 시간 t에 따른 기온 역전강도 및 역전층 높이 증가 곡선의 변곡점으로서 7.2504이며, 상기 k는 상기 변곡점(t _m )에서의 기울기로서 0.2이고, 상기 t는 저녁 17시를 1로 시작하여 1시간씩 증가하는 1~15의 숫자로 치환된 값이며,
상기 기온역전층 높이 매시 변화의 경우, 상기 M 과 t _m 및 k는 각각이 363, 4.8198, 0.6119인 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템.
제2항에 있어서,
상기 고도별 기온 추정 모듈에서 추정되는 상기 관심지역의 기온(T_i )은,
상기 관심지역의 높이가 기온역전층 높이 아래일 경우,

에 의해 연산되며,
상기 T_IHt 는 역전층 기온이고,
상기 △T_ISi 는 관심지역 i의 기온역전 강도,
상기 △T_ISt 는 기온역전 강도,
상기 Z_IHt 는 기온 역전층 높이,
상기 Z_i 는 관심지역 i의 고도로서, 특정 시간대 t에서 역전층보다 낮은 고도인 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 시스템.
기온 역전강도 모의 모듈이 관심지역의 기온 역전강도 매시 변화를 모의하는 단계와,
상기 관심지역의 기온역전층 높이 매시 변화를 기온역전층 높이 모의 모듈이 모의하는 단계, 및
상기 관심지역의 기온 역전강도 매시 변화와 상기 기온역전층 높이 매시 변화를 기반으로 기온역전 현상에 근거한 고도별 기온을 고도별 기온 추정 모듈이 추정하는 단계를 포함하는 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법.
제4항에 있어서,
상기 기온 역전강도 매시 변화(y)와 기온역전층 높이 매시 변화(y)는,

에 의해 연산되며,
상기 기온 역전강도 매시 변화의 경우, 상기 M은 매시 증가되는 기온 역전강도와 기온 역전층 높이의 최대치로서 3.5이고, 상기 t _m 은 시간 t에 따른 기온 역전강도 및 역전층 높이 증가 곡선의 변곡점으로서 7.2504이며, 상기 k는 상기 변곡점(t _m )에서의 기울기로서 0.2이고, 상기 t는 저녁 17시를 1로 시작하여 1시간씩 증가하는 1~15의 숫자로 치환된 값이며,
상기 기온역전층 높이 매시 변화의 경우, 상기 M 과 t _m ,및 k는 각각이 363, 4.8198, 0.6119인 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법.
제5항에 있어서,
상기 관심지역의 기온 역전강도 매시 변화와 상기 기온역전층 높이 매시 변화를 기반으로 기온역전 현상에 근거한 고도별 기온을 고도별 기온 추정 모듈이 추정하는 단계에서,
상기 고도별 기온 추정 모듈에서 추정되는 상기 관심지역의 기온(T_i )은,
상기 관심지역의 높이가 기온역전층 높이 아래일 경우,

에 의해 연산되며,
상기 T_IHt 는 역전층 기온이고,
상기 △T_ISi 는 관심지역 i의 기온역전 강도,
상기 △T_ISt 는 기온역전 강도,
상기 Z_IHt 는 기온 역전층 높이,
상기 Z_i 는 관심지역 i의 고도로서, 특정 시간대 t에서 역전층보다 낮은 고도인 야간 역전조건 하의 지표기온 경시변화 추정 방법.