An Analysis of Observational Environments for Solar Radiation Stations of Korea Meteorological Administration using the Digital Elevation Model and Solar Radiation Model

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J. Korean Earth Sci. Soc., v. 40, no. 2, p. 119−134, April 2019 https://doi.org/10.5467/JKESS.2019.40.2.119

ISSN 1225-6692 (printed edition) ISSN 2287-4518 (electronic edition)

수치표고모델과 태양복사모델을 이용한 기상청 일사 관측소 관측환경 분석

지준범¹·조일성^2,*·김부요²·이규태^2,3

1한국외국어대학교 대기환경연구센터, 17035, 경기도 용인시 외대로 81

2강릉원주대학교 복사-위성연구소, 25457, 강원도 강릉시 죽헌길 7

3강릉원주대학교 대기환경과학과, 25457, 강원도 강릉시 죽헌길 7

An Analysis of Observational Environments for Solar Radiation Stations of Korea Meteorological Administration using the Digital Elevation

Model and Solar Radiation Model

Joon-Bum Jee¹, Il-Sung Zo^2,*, Bu-Yo Kim², and Kyu-Tae Lee^2,3

1Research Center for Atmospheric Environment, Hankuk University of Foreign Studies, Gyeonggi-do 17035, Korea

2Research Institute for Radiation-Satellite, Gangneung-Wonju National University, Gangwon-do 25457, Korea

3Department of Atmospheric & Environmental Sciences, Gangneung-Wonju National University, Gangwon-do 25457, Korea

Abstract: In order to analyze the observational environment of solar radiation stations operated by the Korea Meteorological Administration (KMA), we used the digital elevation model (DEM) and the solar radiation model to calculate a topographical shading, sky view factor (SVF) and solar radiation by surrounding terrain. The sky line and SVF were calculated using high resolution DEM around 25 km of the solar stations. We analyzed the topographic effect by analyzing overlapped solar map with sky line. Particularly, Incheon station has low SVF whereas Cheongsong and Chupungryong station have high SVF. In order to validation the contribution of topographic effect, the solar radiation calculated using GWNU solar radiation model according to the sky line and SVF under the same meteorological conditions. As a result, direct, diffuse and global solar radiation were decreased by 12.0, 5.6, and 4.7% compared to plane surface on Cheongsong station. The 6 stations were decreased amount of mean daily solar radiation to the annual solar radiation. Among 42 stations, eight stations were analyzed as the urgent transfer stations or moving equipment quickly and more than half of stations (24) were required to review the observational environment. Since the DEM data do not include artifacts and vegetation around the station, the stations need a detail survey of observational environment.

Keywords: solar radiation, Digital Elevation Model, topographical shading, sky view factor, observation environment 요 약: 기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25

km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하

*Corresponding author: zoilsung@gwnu.ac.kr

*Tel: +82-33-640-2397

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여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지 형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직 달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측 소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검 토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.

주요어: 일사량, 수치표고모델, 지형차폐, 하늘시계요소, 관측환경

1. 서 론

일사관측소는 태양복사(일사)를 차단하거나 반사시 킬 수 있는 구조물(건물 및 산림 등)이 없어야 하고 인공광원이 발생되지 않는 지점이어야 한다(WMO, 1986). 즉 일사계가 설치되는 장소는 설치장비 고도 의 수평면을 기준으로 고도각 5^o 이상의 광학경로 (optical path)에 장애물이 없어야 한다(WMO, 2008).

한반도의 경우 도심지역에는 높은 건물들이 운집하고 외곽지역에는 산악으로 이루어져 일사관측을 수행하 기 어려운 관측환경이다. 이러한 이유로 관측소 설치 시 관측소 주변 환경 변화를 면밀히 조사하고 설치 이후에도 주기적으로 환경 변화를 감시하여 기록해야 한다.

WMO (1998)에서도 이러한 문제점을 보완하기 위 해 Baseline Surface Radiation Network (BSRN;

McArthur, 2005)을 산하기관으로 운영하며 일사관측 환경을 면밀히 조사하고 있다. 이를 위해 일사는 총 3종의 성분(전천, 직달, 산란)자료를 함께 관측할 것 을 권장한다(Long and Shi, 2006). 또한 일사량은 관 측환경 이외에 대기 성분들에 의해 변화되기 때문에 정확한 관측소 환경 분석을 위해서는 분 단위의 일 사량 자료(단위: W m⁻²)가 요구된다. 그러나 기상청 의 경우 농업 및 기후 관측을 목적으로 MJ m⁻²단위 의 누적 일사량을 제공하고 있어 일사량 변화에 대 한 상세한 분석이 쉽지 않다.

일사관측소별 관측환경 분석의 어려움을 해결하기 위해 Digital Elevation Model (DEM)과 Geographic Information System (GIS) 등을 이용한 다양한 연구 가 이루어지고 있다(Corripio, 2003; Hopkinson et al., 2010; Kumar et al., 1997; Tasumi et al., 2006).

Olson and Rupper (2018)는 DEM 자료를 이용해 지 형효과에 따른 직달일사량의 차폐 영향을 분석하였고,

Aguilar et al. (2010)은 GIS 기반의 모델을 이용해 지형효과가 적용된 SVF (하늘시계요소, Sky View Factor) 계산을 통해 지표면에 도달하는 일사량을 모의 하였다. 즉 위성 또는 라이다(lidar) 관측자료로부터 산 출되는 고해상도 지형 고도 자료를 이용한 연구가 활 발하며 이는 컴퓨터 성능의 발전과 위성을 비롯한 다 양하고 정밀한 측정 방식이 적용되고 있기 때문이다.

이 연구에서는 고해상도 DEM자료를 이용해 기상 청에서 관측중인 42개 일사관측소에 대한 관측 환경 분석을 수행하였다. 일사관측소를 기준으로 25 km 반 경내의 지형들을 분석하여 광학경로에 영향을 줄 수 있는 차폐물 및 SVF 등을 계산하였다. 이를 통해 일 사관측소의 차폐 유무 및 차폐시 발생되는 오차 등 을 정량적으로 분석하였다. 이러한 결과는 정확한 복 사 관측 자료 활용 및 해석에 중요한 자료로 활용될 수 있다.

2. 연구자료 및 방법

2.1. 연구 자료

기상청은 1960년대 이후 농업기상 및 기후 변화 연구를 위해 일사관측소를 운영하고 있으며 최근 42 개소의 일사관측망으로 구성되었다. 일사관측소 환경 분석을 위해 총 42개 관측소 위치를 기준으로 연구 를 수행하였으며 관측소 정보는 Table 1과 같고 위치 정보는 Fig. 1과 같다.

관측소 환경분석을 위하여 사용된 수치표고자료는 환경부에서 제공되는 10 m 해상도의 자료(Jee and Choi, 2014; Yi et al., 2017)와 미국 National Aeronautics and Space Administration (NASA)에서 제공되는 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 자료(Drãgut and Eisnak, 2012)를 이용하였다. 지형고 도와 더불어 주변환경을 분석하기 위하여 환경부에서

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제공되는 10 m 해상도의 지표이용도자료를 이용하였 다. Figure 2와 3은 각각 42개 일사관측소의 지형고 도와 지표이용도를 나타낸 것이며 Table 1의 지점번 호 순서대로 좌에서 우로 위에서 아래순으로 배치하 였다. 관측소 위치(검은색 점)을 기준으로 20 km×

20 km 영역을 나타내었으며 북춘천(093지점)과 춘천 (101지점) 그리고 북강릉(104지점)과 강릉(105지점) 관측소는 인접(약 3 km)하고 있다. 또한 울릉도(115 지점), 제주(184지점), 그리고 고산(185지점)은 섬에 위치하여 지표이용도 자료를 제외하였다.

2.2. 연구 방법

DEM자료는 격자별 지형고도(단위: m)를 제공하며 실제 산림이나 인공적으로 건설된 지형지물은 포함되 지 않는다. 따라서 실제 육안으로 확인할 수 있는 산 림과 주변 구조물의 차폐는 적용되지 않는다. 이 연 구에서는 DEM자료를 이용하여 일사관측소 환경을 분석하고자 하였으며 이를 이용한 지형효과 결과와 복사모델을 이용하여 산출된 일사량을 비교하였다.

2.2.1. Sky line과 SVF 산출

DEM자료는 관측지점 고도를 기준으로 방위각별로 시선의 높이와 지형고도를 이용하여 최대 고도각을

산출하여 이를 연결하여 sky line을 설정하였다. 3차 원 지형자료를 이용하여 산출된 sky line과 SVF는 천정을 중심으로 직교좌표로 산출되기 때문에 식 (1) 과 (2)를 구면좌표계로 좌표변환하였다.

(1) (2) 여기서 x와 y는 DEM자료에서 격자별 위치정보로 각각 경도와 위도를 의미하고 r은 DEM자료의 격자 간 거리이며 α와 φ는 각각 고도각과 방위각이다.

산출된 방위각별 sky line의 고도각을 이용하여 SVF를 식 (3)과 같이 산출한다.

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여기서 산츨된 SVF는 관측지점을 기준으로 반구 영역에 대하여 하늘이 차지하는 비율로 1이면 지형 지물에 의하여 하늘면적이 차폐되지 않음을 의미하고 0에 가까워질수록 지형지물에 의해 하늘면적이 차폐 되는 비율이 증가하는 것을 의미한다. 그리고 θ는 태양 천정각을 의미한다.

2.2.2. 천기도 작성을 통한 관측환경 분석

관측소 위치정보를 통해 시간에 따른 천기도 (태양 의 경로)를 산출할 수 있다. 천기도는 관측소 위치에 서 일출과 일몰 시간 그리고 시간별 태양의 위치를 나타낼 수 있다. 또한 2.1.1에서 산출된 sky line을 천기도와 같이 이용하면 지형에 의한 태양의 차폐를 확인할 수 있다. 즉 태양의 경로상에 sky line이 위치 하고, 태양 고도각보다 sky line 고도가 높다면 관측 지점에 직달일사량이 도달하지 않음을 의미한다. 그 리고 주변지형이 태양을 직접적으로 차폐하지 않으나 SVF가 감소할수록 태양으로부터 산란되어 관측지점 에 도달하는 산란일사량이 감소하게 된다. 따라서 산 출된 sky line과 SVF를 태양복사모델에 적용하여 정 량적인 일사량 변화를 분석할 수 있다.

2.2.3 태양복사모델을 이용한 일사량 산출 2.2.1과 2.2.2의 결과를 태양복사모델에 적용하면 정량적인 일사량 산출 및 분석이 가능하다. 지표면에 도달하는 일사량을 계산하기 위하여 Gangneung- Wonju National University (GWNU) 단층 복사모델 을 사용하였다. 이 모델은 대기를 단일기층으로 가정

x=r sinα cosφ y=r sinα sinφ

SVF⁼

∫

_{φ 0}^2π₌ sin²^θdφ

Fig. 1. Geolocations of 42 solar radiation stations operated by Korea Meteorological Administration (KMA).

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하여 빠르게 계산할 수 있는 복사모델로 관측소의 지리정보(위도, 경도, 고도), 태양 천정각, 기온, 기압, 지표면 알베도, 오존전량, 가강수량, 에어로졸 광학두 께, 그리고 운량을 입력자료로 이용한다(Jee et al.,

2010; Zo et al., 2014; Park et al., 2017). 본 연구에 서는 관측환경분석을 위해 1년동안 동일한 기상상태 를 가정하였다. 사용된 입력자료들은 기온(288.15 K), 기압(1010.0 hPa), 오존전량(0.35 cm-atm), 가강수량 Fig. 2. DEM of 42 KMA solar radiations. Black dot represent station point.

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(0.25 cm-atm), 에어로졸 광학두께(0.1) 그리고 구름 (30%)으로 1분 간격으로 일사량을 산출하였다. 그리

고 관측소별 DEM자료를 이용하여 산출된 sky line 과 SVF를 적용하여 지형 및 인공구조물의 차폐효과 Fig. 3. Same as Fig. 2 except for land use.

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Fig. 4. Same as Fig. 2 except for sky line from DEM.

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를 적용하였다. 즉 계산과정에서 반복적으로 태양 방 위각과 고도각을 계산하여 sky line보다 낮으면 직달 일사량은 0 W m⁻²이 되고 SVF를 이용해 산란일사량 의 감쇄효과를 계산하였다. 따라서 지형이 고려된 일 사량(Itopo)은 평탄 지형에서 계산된 직달일사량(Idr)과 산란일사량(Idf)을 이용하여 계산된다.

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여기서 sl(θ,φ)은 태양 천정각(θ)과 방위각(φ)에 따 른 지형의 차폐(0 또는 1)이며 2.2.1에서 산출된 sky line의 함수이다.

Itopo=sl θ φ( , )Idrcosθ SVFI+ df

Fig. 4. Continued

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3. 연구 결과

Figure 4는 Table 1에 포함된 42개 관측소의 sky line 산출결과이다. Sky line은 관측소의 일사관측장 비 위치를 기준으로 산출되었고 반경 25 km 이내의 지형고도를 방위각별(1^o간격)로 탐색하여 산출된다.

즉 일사계 설치 고도에 맞춰 수평면을 설정하고 이 에 맞춰 전방향에 대한 sky line를 산출하였다. 그림 에서 바깥쪽 원은 각 관측소의 수평면을 기준으로 all sky line이며 안쪽에 위치하는 선은 계산을 통해 산출된 sky line을 의미하고 원 내부의 숫자는 지점 번호이다. All sky line에 비해 계산된 sky line이 작 은 방향이 존재할 경우 그 방향에 산림 등 차폐 고 도를 가지는 물체가 존재한다.

Figure 5에는 Fig. 4의 sky line 고도와 관측소별 천기도를 중첩하여 지점번호 순으로 나타내었다. 천 기도는 연중 시간별 태양의 고도와 방위각을 나타낸 것으로 시간별 태양의 경로를 확인할 수 있다. 그림 에서 보라색 숫자는 Local Standard Time (LST)을 의미하며 매월 22일을 기준으로 계산되었다. 즉 태양 의 경로보다 sky line 고도가 작을 때 관측소에 도달 하는 직달일사는 지형에 의하여 차폐된다.

관측소별 SVF와 sky line의 최대값과 방위각 및

평균값을 Table 2에 정리하였다. SVF는 Fig. 4의 결 과와 식 (3)을 이용하여 산출되었다. Figure 4에 나타 낸 sky line 고도를 이용하여 최대값과 평균값 그리 고 최대 sky line 고도가 나타나는 방위각을 산출하 였다. SVF가 가장 큰 지점은 인천관측소(112, SVF=1)로 산란일사의 감소가 없으며 가장 작은 지점 은 청송군(276, SVF=0.9440)으로 산란일사의 감소가 뚜렷할 것으로 분석된다.

Figure 4의 방위각별 sky line과 Table 2의 SVF를 GWNU 태양복사모델에 적용하여 지형이 고려된 일 사량을 계산하여 수평면일 때의 일사량과 비교하였다.

Figure 6은 SVF가 작은 값을 가지는 청송군과 추풍 령 관측소의 하지(6월 22일, red line)와 동지(12월 22일, blue line)의 일사량을 요소별로 나타낸 것이다.

직선은 차폐가 없는 평면일 경우 일사량이며 점선은 DEM자료를 이용해 지형효과가 적용된 일사량이다.

직달일사량의 경우 차폐가 존대할 때 지표면에 도달 하는 일사량은 0 W m⁻²이며 태양이 지형의 sky line 위로 상승하였을 때 급격한 일사량 증가가 나타난다.

청송군의 경우 하지에 차폐가 없다면 5시 5분 이후 직달일사량이 나타나지만 지형차폐로 인하여 6시 55 분부터 직달일사량이 지표면에 도달한다. 동지일 때 에는 10시가 되어서야 직달일사량이 관측되기 때문 Table 1. Summary of 42 solar radiation stations operated by Korea Meteorological Administration (KMA)

ID Name Altitude (m) ID Name Altitude (m)

93 Bukchuncheon 95.61 165 Mokpo 38.00

100 Daegwallyung 772.57 168 Yeosu 64.64

101 Chuncheon 76.47 169 Heuksando 76.49

104 Bukgangneung 78.90 172 Gochang 52.00

105 Gangneung 26.04 177 Hongseong 25.60

108 Seoul 85.80 184 Jeju 20.45

112 Incheon 68.20 185 Gosan 71.47

114 Wonju 148.60 192 Jinju 30.21

115 Ulleungdo 222.40 251 Gochanggun 54.00

119 Suwon 34.06 252 Yeonggwanggun 37.20

129 Seosan 28.91 253 Kimhaesi 53.34

131 Cheongju 58.70 254 Sunchang 127.00

133 Daejeon 68.94 255 Bukchangwon 48.80

135 Chupungryung 243.70 257 Yangsansi 14.85

136 Andong 140.10 258 Bosunggun 2.80

138 Pohang 2.28 259 Kangjingun 12.50

143 Daegu 53.50 263 Euiryungsi 14.18

146 Jeonju 61.40 264 Hamyanggun 151.20

155 Changwon 37.60 266 Kwangyangsi 86.70

156 Gwangju 72.38 276 Cheonsonggun 206.23

159 Busan 69.56 283 Kyeongjusi 37.64

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Fig. 5. Same as Fig. 2 except for solar map. Thin color lines represent solar path with time and thick black line means sky line elevation from DEM.

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Fig. 5. Continued

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에 지형에 따른 효과가 매우 크게 나타난다. 이에 비 하여 추풍령은 하지와 동지에 각각 30분과 15분 정 도의 차폐 시간이 존재한다. 산란일사량은 SVF의 함 수로 SVF가 가장 작은 청송군의 경우 낮시간 동안 약 5%의 산란일사량이 감소되며 추풍령의 경우는 약 1.5%가 감소된다. 또한 전천일사량은 식 (4)에서와 같이 지형효과가 적용된 직달일사량과 태양천정각의 곱 그리고 산란일사량의 합으로 계산되어 나타난다.

Table 3은 일사관측소에 대하여 수평면일 때와 DEM자료를 이용하여 지형효과를 적용하였을 때의 월별 및 년누적 전천일사량 변화를 나타낸 것이다.

수평면일 경우 전천일사량은 여름철인 7월이 가장 크게 나타나며 겨울철인 12월에 가장 작게 나타났다.

또한 42개 관측소의 표준편차(STDEV, STandard DEViation)는 반대의 경향을 보였다. 즉 일사량이 큰 여름철의 경우 표준편차가 작았고 일사량이 작은 겨 울철의 경우 표준편차가 크게 나타났다.

지형효과를 나타내는 월별 편차(지형고려-수평면) 는 태양의 고도각이 낮은 겨울철을 중심으로 증가되 는 경향이 나타났고 최대 및 최소 편차 관측소는 청

송군(276)과 인천(112)으로 나타났다. 대체로 산악 또 는 분지지형의 도시에 설치된 관측소에서 차폐가 나 타났고 평균 일누적일사량(하루동안 지표면에 도달한 일사량의 합; 25.0 MJ m⁻²)을 기준으로 편차비율을 분석하였을 때 0.3% 이상이 나타나는 관측소들은 실 측을 통한 추가적인 분석이 요구된다.

Table 4에 관측소별 직달, 산란, 전천일사량의 지형 효과에 따른 편차를 크기순으로 나타내었으며 각각의 요소별 편차 및 퍼센트 편차를 각각 Fig. 7에 나타내 었다. 편차는 일사량 성분별로 비슷한 경향을 보이며 청송군(276)의 경우 주변 지형에 의한 차폐가 가장 심하게 나타나고 있다. 직달일사량은 12.0% 이상 차 폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 0.3% (1년 중 하루의 비율) 이상 감소되는 지점이 6 개 관측소였다. 이는 관측소 주변의 인공구조물(건물, 안테나, 관측타워 등)에 의한 영향을 제외한 순수한 지형만의 효과로 무시할 수 없는 수준이다. 특히 일 누적 직달일사량과 비교하였을 때 2/3 가까운 관측소 에서 지형차폐로 인한 일사량 감쇄 영향이 발생하였 Table 2. SVF and sky line from 42 KMA solar radiation stations. Max. and Mean represent the maximum and average sky line and Azimuth means azimuth angle when maximum sky line value. Shaded box mean maximum (1.000) and minimum (0.9440) SVF stations

ID SVF Sky line

Max. / Azimuth Mean Max. / Azimuth Mean

93 0.9924 10.16 / 9 4.3772 165 0.9992 4.04 / 87 1.1618

100 0.9950 8.57 / 146 3.6559 168 0.9965 9.25 / 321 2.5187

101 0.9959 8.87 / 184 3.3985 169 0.9995 4.66 / 236 0.7277

104 0.9985 4.80 / 241 1.6740 172 0.9985 5.28 / 113 1.7635

105 0.9975 5.91 / 185 2.3243 177 0.9981 5.07 / 264 2.0507

108 0.9964 9.04 / 329 2.7180 184 0.9976 7.51 / 180 1.8473

112 1.0000 1.56 / 50 0.3068 185 0.9999 2.91 / 80 0.2554

114 0.9959 6.13 / 169 3.4621 192 0.9927 9.49 / 215 4.2894

115 0.9887 15.71 / 304 3.9226 251 0.9961 7.33 / 62 2.8909

119 0.9990 4.50 / 349 1.5840 252 0.9966 8.90 / 52 2.4815

129 0.9993 3.10 / 327 1.3330 253 0.9963 8.76 / 356 2.8400

131 0.9994 3.15 / 261 1.2910 254 0.9911 9.91 / 193 4.6263

133 0.9984 4.06 / 258 2.1393 255 0.9946 7.14 / 32 3.8852

135 0.9866 12.06 / 338 5.8095 257 0.9885 11.96 / 100 5.2199

136 0.9984 5.83 / 12 1.9877 258 0.9965 7.45 / 327 2.8201

138 0.9995 2.54 / 196 1.1532 259 0.9973 6.60 / 358 2.7336

143 0.9976 4.83 / 163 2.4858 263 0.9967 6.32 / 232 3.0149

146 0.9992 3.59 / 197 1.4165 264 0.9881 10.82 / 115 5.7844

155 0.9870 12.96 / 215 5.7084 266 0.9951 10.91 / 18 2.9254

156 0.9988 5.24 / 113 1.6771 276 0.9440 25.02 / 111 11.6887

159 0.9933 10.94 / 318 3.4074 283 0.9963 7.00 / 143 3.1133

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다. 또한 산란일사량의 경우 3/4의 관측소에서 주변 차폐가 뚜렷이 나타났다. 즉 관측소 1/5은 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급하며 1/2 이상 의 관측소는 일사관측환경에 대한 면밀한 검토가 필 요할 것으로 분석된다.

4. 요약 및 결론

이 연구에서는 기상청에서 운영중인 일사관측소에 대한 관측환경을 분석하였다. 일사관측소의 관측환경 은 주변지형에 의한 태양복사의 차폐를 중심으로 분 Fig. 6. Solar radiation with (dashed line) and without (solid line) topographic shading using GWNU solar radiation model on Cheonsonggun (276; left panel) and Chupungryung (135; right panel) for June 22 (summer solstice; red line) and December 22 (winter solstice; blue line), respectively. The solar radiation with and without topographic shading calculated considering DEM and plane surface (SVF=1.000).

(13)

131

석하였으며 고해상도 DEM자료를 이용하여 산출된 sky line과 SVF를 이용하였다. Sky line과 SVF는 관 측소 일사관측장비의 고도를 기준으로 전방향의 sky line 고도각을 이용하여 산출된다. 태양이 sky line 고 도각 이하에 위치할 경우 직달 일사는 지형에 의하 여 차폐된다. 또한 SVF가 1보다 작을 경우 관측장비 에 도달되는 산란 일사가 감소된다. 일사관측소별 산 출된 천기도와 sky line을 중첩할 경우 일출부터 일 몰 사이의 차폐 시간을 분석할 수 있다. 특히 주변 지형에 의한 차폐효과는 청송군(276)과 추풍령(135) 에서 크게 나타났다.

이러한 정성적인 결과를 기반으로 GWNU 복사모 델을 이용하여 정량적인 분석을 시도하였다. 1년동안

동일한 기상 및 대기상태를 고려하여 일사관측소에서 의 지형유무에 따른 요소별 일사량을 계산하였다. 상 대적으로 차폐가 큰 청송군과 추풍령의 직달일사량은 일출과 일몰 시간 부근에서 확연한 감소가 나타났다.

또한 SVF의 영향으로 산란 일사량의 차이는 5.0%

이하의 작은 양이지만 일년내내 나타난다. 월별 누적 일사량을 통하여 계절별 지형효과를 분석하였을 때 일사량의 크기 면에서는 여름철에 큰 감소가 나타났 으나 퍼센트 편차 분석에서는 겨울철에 뚜렷한 감소 가 나타났다. 즉 태양의 고도각이 낮아 상대적으로 지표면에 도달되는 일사량이 작기 때문에 지형에 의 한 차폐가 크게 나타났다.

일사관측소들의 전천 일사량 계산결과 청송군(276) 의 경우 주변 지형에 의한 차폐가 가장 심하게 나타 났고 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 일누적일사량을 기준 으로 0.3% (1년 중 하루의 비율) 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 2/

3의 관측소에서 지형차폐로 뚜렷한 감소가 나타났고 산란일사량의 경우 3/4의 관측소에서 주변 지형의 차 폐가 나타났다. 또한 관측소 중 1/5은 이전 또는 관 측장비의 이동설치가 요구되며 1/2 이상의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되 었다.

이상의 결과는 관측소 주변의 구조물이 제외된 DEM자료를 이용한 결과이며 실제 일사관측소에서는 관측타워, 전신주, 산림과 건물 등의 인공구조물과 수목에 의한 차폐가 나타날 수 있다. 그러나 DEM자 료는 고해상도이긴 하나 자료 자체의 지리적 오차와 관측소 내의 일사관측장비의 고도에 대한 오차는 무 시할 수 없다. 따라서 일사관측소에 대한 상세한 관 측 환경조사와 실측을 통하여 검증될 필요가 있으며 환경조사 결과에 따라 관측환경의 개선이 필요한 것 으로 분석된다. 또한 지속적인 주변환경의 변화를 감 시하여 일사관측자료의 품질을 최상으로 유지한다면 다양한 연구 및 현업활용이 가능할 것으로 사료된다.

사 사

본 연구는 기상청 <기상·지진 See-At 기술개발연 구>(KMI2018-05910)의 지원으로 수행되었습니다.

Table 3. Summary of monthly and annual accumulated global solar radiation on plane surface and its difference between DEM and plane surface. Mean and STDEV in Plane surface represent average and standard deviation of global solar radiation from 42 KMA solar stations. Mean, Max. and Min. in Plane-DEM represent average, maximum and minimum values of difference of global solar radiation between Plane and DEM from 42 KMA solar stations

Month

Plane surface Plane-DEM (MJ m^-2)

Mean STDEV Mean Max.

(276)

Min.

(112) 1 252.01 12.24 -1.128

(0.45%)

-26.442 (10.71%)

-0.003 (0.00%) 2 305.55 10.32 -1.011

(0.33%)

-23.823 (7.91%)

-0.003 (0.00%)

3 454.04 9.00 -1.124

(0.25%)

-26.141 (5.80%)

-0.004 (0.00%)

4 544.82 5.07 -1.004

(0.19%)

-19.601 (3.61%)

-0.004 (0.00%)

5 635.03 1.57 -1.057

(0.17%)

-17.611 (2.78%)

-0.005 (0.00%)

6 641.78 0.37 -0.994

(0.16%)

-13.616 (2.12%)

-0.006 (0.00%)

7 647.89 0.52 -1.033

(0.16%)

-15.537 (2.40%)

-0.006 (0.00%)

8 589.71 3.64 -1.044

(0.18%)

-19.425 (3.30%)

-0.004 (0.00%)

9 479.02 7.22 -1.043

(0.22%)

-22.842 (4.80%)

-0.005 (0.00%) 10 379.44 10.49 -1.102

(0.29%)

-26.325 (7.02%)

-0.003 (0.00%) 11 268.01 11.58 -1.074

(0.40%)

-24.703 (9.39%)

-0.002 (0.00%) 12 227.30 12.28 -1.103

(0.49%)

-25.715 (11.58%)

-0.002 (0.00%) Annual 5411.73 94.83 -12.78

(0.24%)

-261.80 (4.86%)

-0.050 (0.00%)

(14)

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Table 4. The SVF and difference of solar radiation between with and without topographic shading from 42 KMA solar radiation stations. The order of the ID is a sequence of difference of global solar radiation. Difference of solar radiation calculated with direct, diffuse and global, respectively. The () values represent percent difference of solar radiation ((without-with) /without, unit: %)

ID SVF Solar Radiation

Direct Diffuse Global Direct Diffuse Global

276 0.9440 -1002.93

(12.70)

-44.71 (5.60)

-261.84

(4.86) 253 0.9963 -34.41

(0.42)

-2.95 (0.37)

-4.19 (0.08)

257 0.9885 -255.876

(3.22)

-9.23 (1.15)

-36.35

(0.66) 259 0.9973 -42.09

(0.53)

-2.23 (0.28)

-3.88 (0.07)

115 0.9887 -176.60

(2.25)

-8.96 (1.13)

-27.26

(0.51) 258 0.9965 -27.40

(0.34)

-2.83 (0.35)

-3.72 (0.07)

264 0.9881 -167.84

(2.12)

-9.54 (1.19)

-23.99

(0.44) 177 0.9981 -45.40

(0.58)

-1.51 (0.19)

-3.53 (0.07)

155 0.9870 -126.26

(1.59)

-10.45 (1.30)

-20.07

(0.37) 105 0.9975 -35.50

(0.45)

-1.97 (0.25)

-3.36 (0.06)

135 0.9866 -103.05

(1.30)

-10.67 (1.34)

-17.30

(0.32) 104 0.9985 -38.15

(0.49)

-1.21 (0.15)

-2.82 (0.05)

93 0.9924 -103.12

(1.32)

-6.01 (0.76)

-12.56

(0.24) 184 0.9976 -18.21

(0.23)

-1.97 (0.24)

-2.69 (0.05)

254 0.9911 -52.61

(0.66)

-7.21 (0.90)

-10.33

(0.19) 172 0.9985 -29.81

(0.38)

-1.21 (0.15)

-2.49 (0.05)

159 0.9933 -63.48

(0.80)

-5.40 (0.67)

-9.39

(0.17) 143 0.9976 -13.12

(0.17)

-1.91 (0.24)

-2.34 (0.04)

251 0.9961 -89.15

(1.12)

-3.11 (0.39)

-9.30

(0.17) 133 0.9984 -30.07

(0.38)

-1.27 (0.16)

-2.29 (0.04)

192 0.9927 -55.20

(0.70)

-5.89 (0.73)

-8.37

(0.15) 156 0.9988 -30.99

(0.39)

-0.96 (0.12)

-2.27 (0.04)

255 0.9946 -73.17

(0.92)

-4.32 (0.54)

-8.19

(0.15) 136 0.9984 -10.85

(0.14)

-1.29 (0.16)

-1.51 (0.03)

114 0.9959 -78.76

(1.00)

-3.28 (0.41)

-7.44

(0.14) 165 0.9992 -22.18

(0.28)

-0.62 (0.08)

-1.49 (0.03)

283 0.9963 -78.14

(0.99)

-2.92 (0.37)

-6.79

(0.13) 169 0.9995 -19.64

(0.25)

-0.45 (0.06)

-1.17 (0.02)

101 0.9959 -56.49

(0.72)

-3.27 (0.42)

-5.56

(0.11) 146 0.9992 -16.28

(0.21)

-0.68 (0.08)

-1.15 (0.02)

100 0.9950 -38.75

(0.49)

-3.99 (0.51)

-5.50

(0.10) 119 0.9990 -10.64

(0.14)

-0.82 (0.10)

-1.06 (0.02)

266 0.9951 -26.46

(0.33)

-3.94 (0.49)

-4.95

(0.09) 129 0.9993 -13.94

(0.18)

-0.56 (0.07)

-1.03 (0.02)

263 0.9967 -48.29

(0.61)

-2.69 (0.33)

-4.93

(0.09) 131 0.9994 -14.57

(0.19)

-0.46 (0.06)

-0.84 (0.02)

252 0.9966 -41.74

(0.53)

-2.74 (0.34)

-4.83

(0.09) 138 0.9995 -8.19

(0.10)

-0.41 (0.05)

-0.55 (0.01)

168 0.9965 -37.20

(0.47)

-2.86 (0.35)

-4.82

(0.09) 185 0.9999 -3.93

(0.05)

-0.10 (0.01)

-0.20 (0.00)

108 0.9964 -35.62

(0.45)

-2.91 (0.37)

-4.47

(0.08) 112 1.0000 -0.63

(0.01)

-0.04 (0.01)

-0.05 (0.00)

(15)

133

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Fig. 7. Difference of solar radiation between DEM and plane surface on 42 KMA solar radiation stations. Solar radiation included direct, diffuse, and global solar radiation with difference (MJ m⁻²) and percent difference (%).

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Manuscript received: February 7, 2019 Revised manuscript received: March 11, 2019 Manuscript accepted: April 3, 2019 Fig. 7. Continued