한국농림기상학회지, 제 18권 제1호(2016) (pISSN 1229-5671, eISSN 2288-1859)
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 18, No. 1, (2016), pp. 55~63
DOI: 10.5532/KJAFM.2016.18.1.055
ⓒ Author(s) 2014. CC Attribution 3.0 License.


기온감률의 일중 경시변화 예측 가능성

김수옥(1)⋅윤진일(2)
(1)국가농림기상센터, (2)경희대학교

(2016년 03월 17일 접수; 2016년 3월 28일 수정; 2016년 03월 29일 수락)

Feasibility of the Lapse Rate Prediction at an Hourly Time Interval

Soo-ock Kim(1), and Jin I. Yun(2)
(1)National Center for Agro-Meteorology, Seoul National University, Seoul 08826, Korea (2)College of Life Sciences, Kyung Hee University, Yongin 17104, Korea

(Received March 17, 2016; Revised March 28, 2016; Accepted March 29, 2016)

ABSTRACT
Temperature lapse rate within the planetary boundary layer shows a diurnal cycle with a substantial variation. The widely-used lapse rate value for the standard aosphere may result in unaffordable errors if used in interpolating hourly temperature in complex terrain. We propose a simple method for estimating hourly lapse rate and evaluate whether this scheme is better than the conventional method using the standard lapse rate. A standard curve for lapse rate based on the diurnal course of temperature was drawn using upper air temperature for 1000hPa and 925hPa standard pressure levels. It was modulated by the hourly sky condition (amount of clouds). In order to test the reliability of this method, hourly lapse rates for the 500-600m layer over Daegwallyeong site were estimated by this method and compared with the measured values by an ultrasonic temperature profiler. Results showed the mean error -0.0001℃/m and the root mean square error 0.0024℃/m for this vertical profile experiment. An additional experiment was carried out to test if this method is applicable for the mountain slope lapse rate. Hourly lapse rates for the 313-401m slope range in a complex watershed (‘Hadong Watermark 2’) were estimated by this method and compared with the observations. We found this method useful in describing diurnal cycle and variation of the mountain slope lapse rate over a complex terrain despite larger error compared with the vertical profile experiment.

Keyword: Lapse rate, Mountain slope, Diurnal temperature cycle, Temperature interpolation

MAIN

Ⅰ. 서 언

   대류권(troposphere)에서는 고도가 높아질수록 기온이 평균적으로 6.5℃/km씩 하강하는데, 이를 기온의 단열감률(adiabatic lapse rate)이라 부른다. 이에 따른 대류권 기온의 연직구조는 지구표면과 대기 사이의 복사에너지 교환 결과 항상 남아도는 지표면의 열에너지가 항상 부족한 대기 쪽으로 이동하는 에너지의 ‘내리막 경사로’를 가시적으로 나타낸 것이라 할 수 있다. 실제 건조대기의 단열감률은 -9.8℃/km로 불변상수이지만 수증기로 포화된 대기의 경우 지표 부근에서 -4℃/km로 완만하며 대류권 중간에서 -7℃/km 정도로급해지고 권계면(tropopause) 부근에서는 건조단열감률과 비슷해진다(Wallace and Hobbs, 1977). -6.5℃/km는 표준대기의 평균 기온감률일 뿐 실제로 관측되는 기온감률은 다양한 시공간 규모에서 변이가 존재한다. 특히 대류권의 하부 약 10%에 해당하는 행성경계층(planetary boundary layer) 내에서는 지표로부터 전달되는 열에너지의 주야간 변동에 의해 기온감률의 경시변화가 심하며, 지표면에 인접한 접지층(surface layer)의 경우 고도 상승에 따라 오히려 기온이 올라가는 기온역전(temperature inversion) 현상도 나타난다(Geiger et al., 2009).
   어느 나라에나 기상관측망이 운영되고 있지만 관측밀도는 모든 수요를 만족시킬 만큼 충분히 높을 수는 없다. 우리나라처럼 산악이 많은 곳에서는 관측소와 관측소 사이 빈 공간의 기온을 인근 관측소 기온자료로부터 추정하기 위해 관측점과 빈 공간 사이의 고도차를 구해 표준기온감률에 곱하는 ‘고도보정 내삽’(elevation-corrected interpolation)을 사용한다(Yun et al., 2001). 매월 기온의 30년 평균 등 장기 기후자료의 경우에는 표준기온감률을 이용하는 이런 방법이 별 문제가 없지만, 하루 중 시간대에 따른 기온실황을 추정할 때에는 큰 오차가 발생한다. 우리나라 농업 가운데 과수, 원예, 특용작물 등 환금성 작물 재배는 대개 고도차가 많이 나고 지형이 복잡한 산간지대에서 이루어지며, 동상해 같은 기상재해는 물론 기상조건에 민감한 병해충발생에 의해 많은 피해를 보고 있다. 피해 경감을 위해서는 시간대별 기온정보가 매우 유용하지만 이런 지역에는 기상관측소가 드물기 때문에 기온의 내삽이 필요하다. 하지만 표준기온감률을 사용해서는 시간대별 추정기온에 불확실성이 너무 커질 수 있으므로 시간대별 기온감률에 대한 신뢰성 있는 정보가 절실하다. 지금까지 기온감률의 월 변화, 또는 계절변동 예측에 대한 연구는 수행된 적이 있으나(Kirchner et al., 2013; Minder et al., 2010; Yun et al., 2001) 일중 시간에 따른 기온감률의 변화에 대한 연구는 희소하며, 특히 매시 기온감률 예측방법은 보고된 적이 없다. 만약 성공적인 방법이 개발된다면 복잡지형의 기온분포 경시변화를 추정하는 과정에서 오차를 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
   본 연구에서는 일중 기온의 경시변동에 근거한 기온감률의 ‘표준변동곡선’을 기본으로 시간대별 날씨조건(운량)에 따라 최종 기온감률을 보정하는 이론적인 방법을 고안하였다. 이 방법을 실제 지형 상에서 기온의 연직방향 감률 및 고도 별 경사면 감률 추정에 적용하고 실측 기온감률과 비교함으로써 그 실용성을 평가하였다.

Ⅱ. 기온감률 추정모형

2.1. 표준곡선

   한낮에 태양복사에너지 흡수로 인해 지면이 가열되면 지면에 인접한 대기의 불안정상태가 강화되어 기온 감률의 경사가 급해진다. 반대로 청명무풍인 야간에는 지구복사에너지의 방출로 지표면이 냉각되면서 인접한 대기의 기온이 내려가 기온감률의 경사가 완만해지고 대기안정도가 높아진다(Geiger et al., 2009). 즉 기온감률의 일중변동은 지표 부근 기온의 변동과 동기화되어 주야간 주기성을 보일 것이다. 만약 주야간 대기안정도의 변화 요인을 태양복사에너지의 지표가열과 야간 복사냉각으로 한정한다면, 이로 인한 지표면 부근 기온변동은 기온감률의 경시변동을 나타내는 대용자료(proxy)로 이용될 수 있다. 또한 기온의 일중 변동 폭은 대체로 하늘상태(운량)에 따라 달라지므로, 매시 기온과 운량을 기반으로 하는 기온감률 경시변동 추정모형의 도출이 가능할 것이다.
   기온의 일중 변동주기를 경계층 기온감률과 동기화하는데 적합한 표준기상관측소는 평탄한 농촌지역에 위치하며 인근에 도시나 마을, 산업단지, 큰 도로나 강이 없어야 한다. 충남, 전남, 전북 지역 평야지대 관측소 가운데 2010년 12월에 신청사 이전 및 표준기상 관측소 업무를 개시한 고창기상대를 선정하였다. 고창기상대의 매시 기온자료를 2011년 1월부터 2014년 12월까지 4년간 수집하고 매시 평균값을 계산하여 일중 기온변동 표준곡선을 작도하였다(Fig. 1).

18(1)_05_fig_01

   4년간 전체 평균된 매시 기온은 0600에 최저치를, 1400에 최고치를 보였으며 7.2℃의 기온일교차를 나타내었다(Fig. 1, solid line). 일 평균운량이 0이었던 65일만 선별하여 나타낸 Fig. 1의 단속선(dashed line)은 하루 종일 맑았던 날 기온의 평균 일 변화로서, 표준곡선에 비해 약 1.7배 더 일교차가 커졌으며(12.3℃), 일 평균운량이 10인 흐린 날 98일 동안에는(dotted line) 표준곡선에 비해 기온의 일 변화가 크게 줄어들어 일교차가 2℃ 미만이었다. 일중 기온의 경시변동은 일출시점부터 일 최고기온이 나타나기까지의 상승구간과 이후 일몰 및 일출직전까지의 하강구간으로 구분된다. 고창기상대의 일중 기온변동 표준곡선을 기온감률변동곡선으로 변환한다면, 일출시점부터 최고기온 발생시점(tx)까지 기온감률은 (-)방향으로 증가될 것이고, 이후 최저기온 발생시점 즉 일출(tn)까지는 기온감률이 감소될 것이다. 또한 감소구간 내에는 기온의 하강과 마찬가지로 tx이후의 급격한 감소구간과 야간의 완만한 감소 구간으로 구분할 수 있으므로 그 경계시점을 ti로 두었다(Fig. 2).

18(1)_05_fig_02

   임의 시각 t의 기온감률(Γt) 표준곡선은 일출 이후부터 1구간(tn~tx), 2구간(tx~ti), 3구간(ti~tn)으로 나누어 다음 식으로 표현하였다.

18(1)_05_etc_1

   식 1에서 Γmin은 각 구간 내 기온감률 최저치이며, Γmax는 각 구간 중 기온감률 최고치, k는 기온감률 증감 기울기이다. tn은 각 구간별 표준곡선의 변곡점으로서 1, 3구간에서는 각 구간의 중앙시각에 해당하며 2구간에서는 일몰시점이 된다. 시간 t는 자정 이후부터 tn까지는 24를 더한 값으로 변환하였다.
   기온의 일 변동을 기온감률 값으로 변환하기 위해서는 매시 기온자료 외에 고층기상자료가 필요하다. 고층기상관측소에서는 매일 0900 (00UTC)와 2100(12UTC)에 지상으로부터 약 30km 상공까지 층위별 기온을 관측한다. 고창기상대에서 가장 가까운 고층기상관측지점인 광주의 1000hPa(평균 고도 130~150m)과 925hPa(평균 고도 770~790m) 등압면 기온으로부터 기온감률을 계산하였다.

2.2. 날씨영향 보정

   기온감률은 본질적으로 지표면의 복사 수지에 따라 달라지므로 구름이 없는 맑은 날은 밤낮 대기안정도의 편차가 커서 기온은 물론 기온감률의 일교차가 클 것이다. 반면 종일 흐리고 비가 오는 날은 주야간 대기안정도의 편차가 줄어들어 기온감률이 24시간 큰 변화가 없을 것이다. 따라서 운량(cloud cover)을 기온감률의 일중 변동폭을 결정하는 주 요인으로 간주하였다. 고창기상대의 전 기간 평균 운량을 Clm으로 두고, 기온감률 표준곡선에서의 Γmin 또는 Γmax 값을 Γs로 표기하였을 때, 임의시각 t의 운량 Cl(범위 0-10)에 따라 식 1의 Γmin 및 Γmax는 다음 식으로 보정해야 한다.

18(1)_05_etc_2

   V는 Cl이 1씩 증가/감소할 때 기온감률 변화량으로서 도출 과정은 다음과 같다. 일중 기온감률이 표준곡선을 따른다면 운량은 모두 Clm으로 간주된다. 표준곡선에서 tx의 기온감률 Γs.max는 Kim and Yun(2014)가 1500 기온 추정과정에서 활용한 –0.009℃/m로 두었다. 시각 ti의 1000-925hPa 기온감률 평균값 Γm을 표준곡선 상의 한 지점으로 간주하면, ti와 tx간 기온감률 차이를 기온 표준곡선의 동일 시간대 기온편차와 대응시켜 기온감률 편차와 기온 편차 간 비율을 계산할 수 있다. 이것을 기온감률 표준곡선에서 ti와 tn 간 기온감률 편차를 도출하는데 이용하면 미지수인 tn의 기온감률 Γs.min이 계산된다. 한편, 날씨가 흐릴수록 기온일교차가 줄어드는 것과 같이, 하루 종일 운량이 10일 경우(overcast)에는 기온감률의 변화 없이 Γm 값으로 일정하게 유지된다고 간주하였다. 운량이 Clm일 때의 Γmin와 Γmax를 각각 표준곡선의 Γs.min, Γs.max으로 두면, 운량이 10일 때의 Γmin와 Γmax는 모두 Γm이므로, 식 3과 같이 운량 당 기온감률 변화량 Vmin 또는 Vmax를 각각 도출할 수 있다.

18(1)_05_etc_3

   일 최고 및 최저, 평균 기온감률은 계절에 따라서도 달라진다(Kirchner et al., 2013; Yun et al., 2001). 기온감률 표준곡선에 계절의 영향을 반영하기 위해, Yun et al.(2001)이 제시한 Fourier fitting에 의한 365일 주기의 일 평균 기온감률 함수식을 차용하였다(식 4).

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   식 4의 Γs,m은 앞서 도출된 Γs·min, Γs·max 또는 Γm 값을 의미하고, Γ은 날짜 d(1~365)에 따라 Γs·min, Γs·max 및 Γm가 변동되는 결과이다. dx는 기온감률이 가장 크게 나타나는 날이다. 지표면 근처 기온의 계절적인 차이는 태양복사에너지 차이에 기인하고 이에 따른 대기안정도 및 기온감률과 연관되어 있으므로 기온이 가장 높은 계절에 평균적인 기온감률 역시 가장 높을 것으로 간주하여, 고창기상대의 일 평균기온을 365일에 대한 코사인 함수식을 작성한 뒤 이 때의 dx 값, 즉 기온이 가장 높은 것으로 기대되는 날짜를 식 4의 dx에 반영하였다.

Ⅲ. 모형 검증

3.1. 기온 연직구조 측정

   2007년 5월부터 2008년 3월까지 10개월 동안 대관령 고령지농업연구소 옥상에 초단파 온도 프로파일러(Model MTP5H, Kipp and Zonen)를 설치하여 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직분포를 한 시간 간격으로 얻었다. 장비 점검 등 결측으로 인해 24시간 자료가 모두 확보되지 않은 날을 제외한 총 172일 자료를 기온감률 추정모형의 검증에 이용하였다. 이 자료로부터 매 시간 기온감율을 계산했는데 야간에 발생할 수 있는 기온 역전층의 영향을 배제하기 위해 500-600m 사이의 기온감률만 계산하였다. 같은 기간 중 인근 대관령기상대(대관령지역기상서비스센터)에서 관측된 매시 기온과 3시간 간격 운량자료를 수집하였다(Fig. 3, A).

18(1)_05_fig_03

   모형에 의한 추정값을 얻기 위해 식 1~4를 이용하여 매시 기온감률을 계산하였다. 일출과 일몰시간은 해당 지역의 위도를 이용하되 수평면 조건으로 간주하여 산출하였다. 매일의 최고기온 발생시점(tx)은 대관령기상대에서 관측된 매시 기온 중 최고값이 나타난 시점을, 운량은 3시간 간격으로 관측된 운량을 직선으로 연결하여 보간에 의해 매시간 값을 추정하였다. 추정된 대관령 매시 기온감률은 MTP5로 관측된 500-600m 구간의 매시 기온감률과 비교하였다.

3.2. 사면 온도구배 측정

   농림업 분야에서 기온감률을 사용하는 이유는 기상분야와 달리 산악과 같은 복잡지형 상 지표 기온의 공간분석을 위해서이다. 즉 산사면을 따라 하부에서 상부로 이동하면서 관측되는 기온변화를 얼마나 잘 모의할 수 있는지가 관건이다. 본 연구에서 제시한 방법이 이런 목적으로 실용성이 있는지 확인하기 위한 실험을 추가로 실시하였다. 지표영향을 직접 받고 있는 전라남도 구례군 간전면과 광양시 다압면이 맞닿아 있는 중대리 계곡을 따라 산사면에 고도별로 간이온도계(HOBO U23 Pro v2, Onset Computer Corporation, USA)를 설치하여 2014년 10월 3일부터 2015년 11월 23일까지 10분간격으로 기온을 측정하였다(Fig. 3, B, C). 여기서 수집된 기온자료는 해발고도가 401m, 313m, 256m, 148m, 그리고 96m인 지점에서 관측된 지면 위 1.5m의 기온으로서, 동시 관측된 매시 기온의 프로파일을 작도하고 24시간 내내 기온역전이 313m 이하였던 날 224일만을 선별하여 313-401m간의 매시 기온감률을 계산하였다.
   중대리계곡은 종관기상관측소로부터 멀리 떨어져 있는 지역으로, 2014년 10월~2015년 11월 기간의 기온감률을 추정하기 위한 기반 자료로서 기상청의 격자형 하늘상태(5km×5km)를 이용하였다. 기상청에서는 초단기 예측 및 분석 시스템(KLAPS, Korea Local Analysis and Prediction System)을 운영하고 있으며 초단기예보시스템(KLFS, KLAPS Forecast System)을 통해 산출된 수평해상도 5km의 매시 기온과 하늘상태를 수집하였다. 중대리계곡에 KLAPS의 자료를 중첩하면, 다수의 격자가 부분적으로만 중대리계곡 내에 포함되므로, 매시 기온과 하늘상태의 격자값을 개별적으로 추출하는 대신 중대리계곡이 포함된 표준유역 ‘하동2수위표’의 영역을 기준으로 기상청 격자자료(5km×5km)의 공간평균값을 산출하였다(Fig. 3, B). 이렇게 공간평균한 매시 기온값에서 최고값이 나타난 시점을 찾았고, 운량 역시 5km 격자의 하늘상태 공간평균값을 적용하였는데, 하늘상태는 0-10의 운량값 대신 맑음을 1, 구름
조금을 2, 구름많음을 3, 흐림을 4로 표현하므로 이것을 0-10 범위의 운량으로 변환하기 위해 Kim and Yun(2015)이 수행한 방법에 따라 맑음을 0, 구름조금을 4, 구름많음을 7, 흐림을 10으로 설정하였다. 이렇게 하여 추정된 하동2수위표 지역의 매시 기온감률을 해발고도 313m와 401m 지점의 산사면에서 측정된 기온감률과 비교하였다.

Ⅳ. 결과 및 고찰

4.1. 매시 기온감률 추정모형의 최적 모수

   고창기상대와 가장 가까운 광주 고층기상관측소의 2011-2014기간 1000-925hPa 층위 기온감률은 00UTC(0900)와 12UTC (2100)에 각각 평균 –0.0032℃/m, -0.0063℃/m으로 상당한 차이를 보였다(Fig. 4). 특히 일 평균운량이 1 이하인 맑은 날의 평균 기온감률은 2100의 -0.0053℃/m에 비해 0900에는 –0.001℃/m로 그 차이가 커졌다. 하지만 일 평균운량이 9 이상인 흐린 날에는 0900과 2100 간 기온감률 차이가 크게 줄어들었다. 맑은 날 야간에는 지표의 복사냉각으로 인한 기온역전이 발생하게 되는데, 기온 역전층이 일출 이후에도 완전히 소멸되지 않고 1000hPa 고도가 그 영향권 안에 들어있는 경우를 가정한다면, 이 때의 1000-925hPa 층위 기온감률은 역전층 위쪽의 기온감률에 비해 기울기가 감소될 것이다. 따라서 맑은 날과 흐린 날간의 차이가 큰 0900의 기온감률은 2100에 비해 기온역전의 영향이 더 반영되어 있을 가능성을 배제할 수 없다.

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   기온감률의 일 변동을 모의하는 과정에서 식 1~4에 반영될 ti와 이 때의 기온감률 Γm 값은 표준곡선에서 기온감률이 하강하는 2와 3구간을 분할하는 시점이자 표준곡선의 한 점을 대표하는 기온감률이며, 식 3에서 V를 도출하는 기준이 되므로, 비교적 날씨조건에 따른 변동이 적은 2100의 기온감률(1000-925hPa)이 ti와 Γm로 더 적합하다. 기온감률 표준곡선은 ‘평균적인’ 조건임을 함축하고 있으므로 광주 고층기상관측소의 4년간 평균 기온감률 -0.0063℃/m으로 Γm의 값을 삼았다.
   Fig. 1의 고창기상대 기온 표준곡선으로부터 1, 2, 3구간을 나타내는 0600~1400, 1400~2100, 2100~0600 기간에 대해 식 1의 Γmin, Γmax를 기온 최저값, 최고값으로 대체하였을 때 세 구간의 k 값을 각각 0.95, -0.95, -0.45으로 도출, 이 값을 기온감률 표준곡선에 부여하였다. 고창에서 관측된 3시간 운량의 2011-2014 기간 평균값은 5.5를 식 2의 Clm 값으로 간주하였다. 광주의 1000-925hPa 층위 기온감률 -0.0063℃/m을 Γm로, 2100을 로 두었을 때 Γs·min는 -0.005℃/m 로 계산되었고, 식 3에 따라 도출된 Vmin와 Vmax는 각각 0.00060℃/m, -0.00030℃/m으로서, 2100을 기준으로 기온감률이 Γm보다 큰 시기에는 그 반대인 야간 및 아침에 비해 운량에 따른 기온감률 변화율이 2배 가량 더 크게 산출되었다.
   2011-2014기간 고창기상대 일 평균기온의 분포로부터 식 4의 dx를 유도한 결과, 기온이 가장 높은 시기인 7월 24일(=205)을 dx로 부여하였다.
   이들 모수에 의해 조정된 기온감률곡선의 형태를 일출 0600, 일몰 1400를 적용하여 표준조건(solid line)과 맑은 날(dashed line) 및 흐린 날(dotted line)로 나누어 보면, 표준조건의 기온감률 변동폭은 맑은 날 확대되어 최대 -0.0121℃/m, 최소 –0.0037℃/m를 보이는 반면, 종일 운량이 10인 경우(dotted line)는 기온감률 Γm으로 고정되어 0900 근처와 2100에서 3가지 기온감률곡선이 교차된다(Fig. 5).

18(1)_05_fig_05

4.2. 기온 연직분포의 신뢰성

   실제 24시간 동안의 기온감률 변화 양상을 표현할 수 있는지 확인하기 위해, 대관령의 172일간 매시 기온감률을 추정하였다. 전반적으로 매시 기온감률 추정치는 실측 기온감률에서 나타난 일 변동과 유사하였으나 일출시점을 기준으로 한낮까지의 기온감률 변동폭은 실제보다 더 크게 모의되었다(Fig. 6). 1400-1500의 500-600m 층위 평균 기온감률은 -0.0078℃/m를 나타내었으나 낮 시간대에 기온감률이 과대 추정되어 평균 -0.0086℃/m 이었다. 대관령의 전 관측기간에 대한 매시 기온감률의 ME는 -0.0001℃/m, RMSE는 0.0024℃/m였다. 172일 전체의 500-600m 층위 평균 기온감률은 -0.0065℃/m으로, 일중 변동폭을 결정하는 기준인 Γm(-0.0063℃/m)과 큰 차이가 없었다.

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4.3. 사면에서 추정된 기온감률의 신뢰성

   하동2수위표 집수역을 대상으로 2014년 10월부터2015년 11월 중 224일에 대하여 추정된 매시 기온감률과 중대리계곡에서 관측된 313-401m 사면구간의 기온감률을 비교해 보면(Fig. 7, A), 실측 기온감률(dashed line)은 일출 이후에도 0800에서 0900까지 기온감률이 급격히 내려가 평균 -0.0037℃/m를 보였고 224일 중 기온감률이 (+)인 경우도 상당하였다. 1000에는 기온감률이 다시 높아져, 1200부터 1900까지 평균 –0.0096℃/m정도의 기온감률을 유지하였다. 평균적인 기온감률의 일 변동을 보면 추정된 기온감률이 전반적으로 실측치(solid line)와 유사하게 모의되었지만, 0800-0900을 제외하면 대개 실측치에 비해 기온감률이 낮게 추정되었으며, 특히 야간의 기온감률에서 차이가 컸다. 평균기준 ±1 표준편차 범위에 있어서도 추정치(vertical bars)와 실측치(gray colored area) 간 큰 차이를 보였다. 중대리계곡의 산사면에서 313m, 401m 지점 간 기온감률은 대관령의 지상 500-600m 상공의 기온감률에 비해서도 변이가 더 크게 나타나, 전 시간대에 걸쳐 표준편차가 약 2배 가량 증가되었다.

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   중대리계곡 기온감률은 지면 1.5m 높이에서 측정한 산사면 기온자료로부터 두 지점간 해발고도 차이만큼 기온감률을 계산한 것으로, 대관령 500-600m 기온감률과는 달리 지표면의 직접영향을 포함한 결과이다. 중대리계곡은 북동쪽으로 열린 좁은 계곡으로 주변이 산으로 둘러싸인 복잡지형이기 때문에 국지적인 특성이 측정된 기온에 반영되어 있다. 예를 들어 야간에 찬 공기가 아래쪽으로 이동하다 잠시 정체된 경우 그 일대의 기온은 더 하강하게 되므로 주변의 지형지물과 바람의 세기가 야간 기온에 영향을 미칠 것이다(Geiger et al., 2009). 일출시기에는 위쪽 사면이 먼저 햇빛을 받아 기온이 상승하고 이후 아래쪽 사면이 데워지는 시간차와, 주간 동안 산사면의 경사도 및 경사향과 태양위치에 따라서 받는 일사수광량의 차이(Yun, 2009), 인근 사면과 구름에 의한 그림자 등 국지적인 환경요인으로 인해 지점별 주야간 기온의 매시간 상승/하강 속도차이가 발생한다. 이로 인한 두 지점간 기온차이로 기온감률이 크게 영향을 받는데, 오전의 경우 401m 지점이 아래쪽 313m 지점에 비해 먼저 기온이 상승하였다가 0900 이후부터는 기온 상승속도가 느려지면서 0800-0900의 두 지점 간 기온차이가 크게 줄어들 것이다. 이것이 갑작스러운 기온감률의 감소로 나타난 것으로 추정된다.

   이 같은 추론을 검증하기 위해 기온을 관측한 224일 중 평균운량이 1 이하인 36일을 선별하여 시간별 기온감률의 추정치와 실측치를 비교해 보았다(Fig. 7, B). 0800-0900을 제외한 모든 시간대에서 기온감률의 과소추정현상이 더욱 두드러지는데, ME가 전체 224일 평균 0.0013℃/m에서 맑은 날 36일 평균 0.0029℃/m로 증가된다. 반면 일 평균운량이 9 이상인 흐린 날(33일)의 기온감률은 ME -0.0006℃/m로 대체로 실측치가 추정치보다 더 작았다. 흐린 날은 401m와 313m 두 지점간 기온 편차(=실측 기온감률)가 하루 동안 거의 일정하게유지되지만(Fig. 7, C), 맑은 날은 일출 이후 기온이 상승하는 속도차이로 인해 기온편차가 감소되었다가 최고 기온 발생시점에 가까워질 때까지 기온편차가 최대치에 이르러, 대관령의 맑은 날 경우와는 달리 실측 평균 기온감률이 -0.014℃/m를 기록하는 경우도 보인다.
맑은 날 두 지점간 기온편차는 해가 진 이후에도 흐린 날보다 더 크게 유지되어, 맑은 날의 실측 기온감률 24시간 평균치(-0.0089℃/m)는 물론, 자정부터 0700까지의 평균치(-0.0075℃/m)도 흐린 날의 평균적인 기온감률(-0.0056℃/m)보다 더 컸다(Fig. 7). 하지만 본 기온감률 추정모형에 의한 기온감률은 맑은 날 평균 -0.0060℃/m, 흐린 날 평균 -0.0061℃/m로서 관측된 특징을 반영하지 못한 것으로 보인다. 다만 맑은 날에 기온감률의 일중 변동폭이 커지고 흐린 날은 거의 일직선에 가까워지는 현상은 추정된 기온감률에서도 유사하게 모의되었다.

Ⅴ. 결론

   기온감률은 복잡지형의 경계층 기온, 특히 농작물과 산림, 생활환경에 직접적으로 영향을 미치는 접지층의 기온을 추정하는 과정에서 해발고도에 의한 기온변이를 모의하는데 활용된다. 특정 시간대와 날씨 조건에 따라 실제와 가까운 기온감률을 적용하기 위해, 일 기온변동을 근거로 운량조건에 의한 매시 기온감률을 추정하는 방법을 고안하였고, 기온역전 상층의 연직기온 감률(지면으로부터 500-600m)을 오차 0.0024℃/m 정도에서 모의할 수 있었다. 반면 실제 복잡지형에서 적용되는 기온감률, 즉 고도편차에 따른 기온차이를 연직기온감률만으로는 설명할 수 없었는데, 사면의 각 위치에 해당하는 지형조건과 지표피복 등 지면의 영향이 기온에 포함되었기 때문이다. 그러나 필지규모의 상세 기온분포를 모의하는 여러 선행연구에서 기온감률에 일사효과, 냉기집적 및 온난대 효과, 도시열섬 및 해안효과 등 지형/지표특성에 의해 발생하는 기온변이를 정량화한 사례가 많으므로(Chung et al., 2004; 2006; 2009; Kim et al., 2010; 2012, 2015; Kim and Yun, 2011; 2013; 2014), 매시 연직기온감률 추정방법이 확립된다면 기존에 사용된 단일 기온감률값에 비해 복잡지형의 기온분포 추정을 위한 보다 정확한 기준이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시한 연직기온감률 예측기법의 추정오차 분석을 통해, 날씨조건을 고려한 기온감률 추정 방법을 보완하고, 복잡지형의 기온분포 모의 과정에 적용시키는 후속 연구가 필요하다.

적요

   경계층 내에서는 일중 시간대에 따라 기온감률의 변이가 크므로, 복잡지형의 기온분포 추정에 흔히 사용되는 표준기온감률보다 현실성 있는 매시 기온감률 추정 방법을 고안하였다. 이 방법에서는 기온 경시변동의 장기간 평균을 기준으로 하되, 표준등압면 1000-925hPa 층위의 기온감률을 이용하여 기온감률 표준곡선을 작성하고, 여기에 매시 운량에 따라 보정된 기온 감률이 모의된다. 신뢰성 검증을 위해 대관령 지역에 적용하여 10개월 간 매시 기온감률을 추정하고 그 결과를 초음파 기온프로파일러로부터 얻은 지상 500-600m층위 실측 기온감률과 비교한 결과, ME –0.0001℃/m, RMSE 0.0024℃/m였다. 이 방법을 지상 1.5m에서 측정되는 산사면의 고도별 기온감률 추정에 적용할 수 있는지 확인하기 위해 복잡지형인 ‘하동2수위표’ 표준 유역의 313-401m 고도구간 매시 기온감률을 계산하였다. 해당 유역 산사면 여러 지점으로부터 실측기온을 얻어 기온감률을 구한 다음 추정값과 비교한 결과 대관령의 연직 프로파일에 비해 오차가 컸지만 하늘상태에 따른 일중 기온감률의 변동경향은 이 방법에 의해 모의할 수 있었다.

감사의 글

   본 논문은 농촌진흥청 국립농업과학원 농업과학기술 연구개발사업(과제번호: PJ010007)의 지원에 의해 이루어진 것임.

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