An Analysis of Water Vapor Pressure to Simulate the Relative Humidity in Rural and Mountainous Regions

고해상도 상대습도 모의를 위한 농산촌 지역의 수증기압 분석

김수옥, 황규홍

^*

(2020년 11월 3일 접수; 2020년 12월 8일 수정; 2020년 12월 9일 수락)

An Analysis of Water Vapor Pressure to Simulate the Relative Humidity in Rural and Mountainous Regions

Soo-ock Kim, Kyu-Hong Hwang

^*

(Received November 3, 2020; Revised December 8, 2020; Accepted December 9, 2020)

ABSTRACT

This paper analyzes the distribution of water vapor pressure and relative humidity in complex terrains by collecting weather observation data at 6 locations in the valley in Jungdae-ri, Ganjeon-myeon, Gurye-gun, Jeolla South Province and 14 locations in Akyang-myeon, Hadong-gun, Gyeongsang South Province, which form a single drainage basin in rural and mountainous regions. Previously estimated water vapor pressure used in the early warning system for agrometeorological hazard and actual water vapor pressure arrived at using the temperature and humidity that were measured at the highest density (1.5 m above ground) at every hour in the valley of Jungdae-ri between 19 December 2014 and 23 November 2015 and in the valley of Akyang between 15 August 2012 and 18 August 2013 were compared.

The altitude-specific gradient of the observed water vapor pressure varied with different hours of the day and the difference in water vapor pressure between high and low altitudes increased in the night. The hourly variations in the water vapor pressure in the weather stations of the valley of Akyang with various topographic and ground conditions were caused by factors other than altitude. From the observed data of the study area, a coefficient that adj usts the variation in the water vapor pressure according to the specific difference in altitude and estimates it closer to the actual measured level was derived. Relative humidity was simulated as water vapor pressure estimated against the saturated water vapor pressure, thus, confirming that errors were further reduced using the derived coefficient than with the previous method that was used in the early warning system.

Key words: Relative humidity, Water vapor pressure, Farm-scale, Early warning system, Complex terrain

I. 서 언

상대습도는 농작물에 영향을 미치는 여러 기상요인

중 하나이다. 작물의 생육에 부정적인 영향을 미치는 직접적 환경요인 중 하나인 다습조건은 주로 토양수분 에서 다루고 있으나(Lee et al., 2017; 2018), 대기 상

* Corresponding Author : Kyu-Hong Hwang ([email protected])

Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 22, No. 4, (2020), pp. 299~311 DOI: 10.5532/KJAFM.2020.22.4.299

ⓒ Author(s) 2020. CC Attribution 3.0 License.

대습도는 온도와 함께 병해충의 발생과 관련성이 있어 적절한 대처가 필요하다(Guzman-Plazola et al., 2003;

KREI, 2019).

상대습도는 포화 수증기량에 대한 실제 수증기량의 비를 말하며 증기압 또는 밀도, 질량의 비로 표현할 수 있다. 수증기압은 수증기의 밀도나 양에 의해 직접 적으로 변하게 되는데, 대기중에서 고도가 상승할수록 일정 비율로 감소되며(WMO, 1954), 토양과 수표면으 로부터의 증발 및 식물의 기공을 통한 증산작용은 대 기중에 수증기를 공급한다(Lee, 2015). 또한 증발산은 태양복사에너지, 온도, 기압, 풍속, 습도 등의 기상요 인과, 증발표면의 특성, 토양의 가용 수분량과 식물의 잎과 기공 등 여러 환경적, 식물생리학적 인자에 영향 을 받는다(Lee, 2015).

상대습도의 추정은 수증기에 대한 원격탐사 정보로 부터 대류권의 연직분포를 얻어내거나 위성자료 또는 지점관측자료로부터 통계적으로 상세화하는 방법이 사용되어왔다(Adab et al., 2013; Castellví et al., 1996; Conrath, 1969; Kuo et al., 1994; Schmetz and Turpeinen, 1988). 국내에서는 기상청에서 제공하는 수치모델 자료에 상대습도가 기본적으로 포함되어 있 다. 또한 농촌진흥청에서는 농업기상재해 조기경보시 스템 내에서 농장단위 기상정보를 모의하는데, 수치고 도모형(DEM, digital elevation model)을 이용하여 해 발고도 편차로 인한 수증기압의 증감을 적용하고 있다 (RDA, 2018). 그러나 복잡한 농산촌 지역에 대한 상세 기온, 강수, 일사, 일조시간 등의 주요 기상 모의 기술 은 장기간 검증과 개선을 거쳐왔으나(RDA, 2018), 상 대습도는 기초적인 해발고도보정 외의 다른 요인에 대 한 고려는 미흡한 상태이다.

본 연구에서는 농장규모의 상세 상대습도 모의 기 법 개선을 위한 기초 단계로써, 농산촌 지역의 고밀도 기상관측망으로부터 수집된 실측 온습도를 이용, 실제 수증기압을 산출하여 해발고도별 분포를 분석하고, 조 기경보시스템에서 사용중인 상대습도 추정기법과 비 교하였다. 또한 지표특성이 다양한 집수역에 대해 상 층부와 하층부 간 평균적인 수증기압 변화 기울기를 기준조건으로 두었을 때 관측지점별 환경특성에 따라 발생하는 수증기압의 변이 특성을 검토하였다.

II. 재료 및 방법

2.1. 연구대상지역

단일 집수역 안에서 다양한 지형조건의 관측기상자

료를 확보하기 위해, 경남 하동군 악양면의 고밀도 기 상관측망과 근거리에 있는 전남 구례군 간전면 중대리 의 고도별 온습도 관측망으로부터 자료를 수집하였다 (Table 1). 악양면과 중대리는 기상정보의 상세화와 관 련된 선행연구에서 연구대상지역으로 활용된 사례가 많으며(Kim and Yun, 2011; 2013; 2016; Kim et al., 2015; Kim, 2017; Yun and Kim, 2018), 두 곳 모두 해발고도 편차가 크게 나타나는 농산촌의 소유역 (catchment)이다(Fig. 1).

중대리는 좁은 V형태의 계곡으로 북동쪽에 유역의 출구가 위치하고 계곡 양쪽 능선 간의 거리가 3.1km를 조금 넘는 크기이다. 반면 악양면은 넓적한 사발 형태 를 갖춘 계곡으로 남쪽에 유역 출구와 평평한 저지대 가 있고 동서방향 유역 경계 사이는 5∼6km 정도이다.

두 계곡의 출구 간 최단거리는 대략 6.8km이다. 중대 리계곡의 온습도 관측은 해발고도에 따라 총 5곳에서 2014년 10월부터 2015년 11월까지 이루어졌는데, 5 세트의 관측자료가 모두 존재하는 기간은 2014년 12 월 19일부터 2015년 11월 23일까지이며 결측기간을 제외한 총 301일의 매시 온도 및 습도를 확보하였다.

또한 중대리계곡 입구로부터 약 1.1km 떨어진 곳(J6) 에서 관측된 매시 온습도 역시 동일 기간에 대해 수집 하였다(Table 1; Fig. 1). 중대리의 온습도 관측기는 모두 냉기류가 집적되지 않고 아래쪽으로 흘러내려갈 수 있는 경사면의 공터에 설치하였으나 계곡의 골짜기 에 가까운 위치였다. 또한 중대리계곡 내부와 외부 관 측기는 모두 초지 위에 설치되었으나 J5 지점은 남서 쪽 방향으로 매실 과수원과 인접해 있었고, J6 지점은 인근에 섬진강이 흐르고 있다. 다만 J6은 섬진강 제방 (도로)과 유사한 정도의 높이(해발고도 23m)에 위치 하여 섬진강 수면으로부터 어느정도 떨어져 있었다.

악양계곡은 2010년 10월 3곳을 시작으로 현재 (2020년 7월 기준)까지 지속적으로 기상관측을 실시 하고 있으며, 가장 관측밀도가 높았던 기간인 2012년 8월 15일부터 2013년 8월 18일까지 매시 기상관측자 료를 수집하였다. 이 시기의 관측지점은 총 14곳이었 고(Table 1), 한 지점이라도 결측이 발생할 경우 해당 일의 자료 세트는 제외하여 총 310일의 기상자료를 이용하였다. 악양면의 기상관측장비는 해발고도 8m 부터 1,065m까지 설치되었으며 A13을 제외한 나머지 13곳은 해발고도 400m 미만에 분포하였다(Fig. 1).

A1과 A10은 밭 위, A2와 A3은 과수원, A4, A5, A7, A8, A12 및 A13은 초지, A6은 논 옆의 주차장, A11은

논, A14는 숲 옆에 설치되었다. 장비 위치의 지표피복 조건이 동일한 범주로 분류된다고 하더라도 주변 환경 은 다양하였는데, A1은 주변이 밭과 1차선 소로, 건물 등이 있는 반면 A10은 인근에 감 과수원이 있고 관수 시설이 갖춰져 있었으며, A2와 A3은 모두 감 과수원

이지만 A2 기상관측장비는 주변 과수보다 높은 위치 에, A3의 장비는 과수 옆에 설치되었다. A4는 잘 관리 된 잔디밭 급경사면에 위치하였고 A5는 산 위의 사찰 (寺刹) 아래쪽 공터의 자연 초지에 놓였다. A7 역시 자연 초지이나 타 지점에 비해 주변이 트여 있는 개활

Fig. 1. Locations of weather stations in Jungdae-ri and Akyang valley.

Area No. Name Elevation Latitude Longitude

Jungdae

1 Jungdae1 401 35.1432 127.6040

2 Jungdae2 313 35.1493 127.6032

3 Jungdae3 260 35.1560 127.6041

4 Jungdae4 159 35.1624 127.6088

5 Jungdae5 103 35.1715 127.6146

6 Hacheon-ri 23 35.1907 127.6165

Akyang

1 Solbong-farm 48 35.1646 127.7084

2 Shinyongju-farm 105 35.1717 127.7192

3 Baedal-farm 206 35.1686 127.7259

4 Geumbongsa 321 35.1660 127.7334

5 Sugoksa 315 35.1986 127.7207

6 Maegyechogyo 85 35.1817 127.7175

7 Haetchawon 279 35.1705 127.6927

8 Chukjichogyo 20 35.1458 127.7045

9 Choichampandaek 114 35.1567 127.6864

10 Sangmyeong-farm 52 35.1584 127.6991

11 Mudimideul 8 35.1392 127.6918

12 Gamgukdawon 109 35.1492 127.7188

13 Hyungjebong 1065 35.2052 127.6851

14 Cheonghaksa 379 35.1853 128.1075

Table 1. List of weather stations in the study area

지였고 인근에 배 과수원이 넓게 조성되어 있었다. A8 은 폐교 운동장 옆 부지이고, A12와 A13은 자연 초지 에 해당되는데, A12는 아래쪽으로 정비된 개천이 흐 르고 있으나 장비는 개울물로부터 높은 위치에 설치되 었다. 개천 폭은 대략 10m 정도이다. A13은 산꼭대기 고사리 밭에 설치되었으나 접근이 어려워 풀이 무성하 게 자라 밭으로 분류하지 않았다. A11은 악양면 저지 대의 넓은 논지대에 설치되었고 A6은 기상장비 옆에 논이 있으나 설치 위치는 청소년수련원 건물 옆 자갈 주차장 위였다. A9는 한옥 옆 공터에 설치되었는데, 담장 내부의 부지에서 다소 경사가 있는 곳이며 지표 는 밭/초지보다는 나지에 가까웠다. A14는 A13을 제 외한 13곳 중 가장 해발고도가 높은 지점으로써, 울창 한 숲과 매우 가까이 접해 있었다. 관측지점번호는 기 상장비의 설치 순서대로 부여한 것이다.

2.2. 선행 상대습도 추정방법

농업기상재해 조기경보시스템에 구현된 상대습도 모의 과정은 포화 수증기압 대비 실제 수중기압 비율 (%)로 계산하며 포화 수증기압은 기온으로부터 추정 한다. 실제 수증기압은 아래 식을 통해 해발고도에 따 른 변이를 반영함으로써 지형정보(DEM)의 해상도에 따라 상세화 한다.

위 식에서 VP

i

0

i

0

농업기상재해 조기경보시스템에서 산출되는 상대 습도는 동네예보의 경우 5×5km 격자 당 수증기압을 계산하여 이것을 VP

0

0

0

0

로 간주하여 Eq. 1을 계산할 수 있다.

본 연구에서 연구대상지역에 선행 기법을 적용할 때 배경 수증기압 VP

0

0

2.3. 자료 분석 및 모형 평가

중대리계곡과 악양계곡 기상관측지점의 수증기압 은 전체 관측기간에 대한 평균값을 계산한 뒤 고도별 분포를 확인하였다. 실제 수증기압은 각 지점별 환경 특성에 따라 매일, 매시간 변이를 나타낼 것이나, 본 연구에서는 상대습도 추정모형 개선에 앞서, 수증기압 의 변이(평균대비 편차) 판단의 기준이 될 해발고도보 정식을 얻고자 하였으므로 전체자료 평균치로부터 고 도에 따른 평균적인 수증기압 기울기를 구하였다. 중 대리계곡과 악양계곡은 서로 기상관측기간이 다르고 측정된 장소의 특성이 상이하기 때문에 분리하여 분석 을 진행하였다. 중대리계곡은 선행 방법의 고도별 수 증기압 추정식과 실제 농산촌의 수증기압 분포를 비교 하는 것을, 약양계곡은 평균적인 실제 고도별 수증기 압 분포와 지표피복 특성에 따른 변이를 확인하는 것 을 목적으로 하였다. 관측자료로 나타나는 고도별 수 증기압과 선행 추정식과의 기울기 차이는 Eq. 1의 좌 항에 계수 a를 붙여 표현하였다. 악양계곡에서는 일 8회(0300, 0600 … 2100, 2400 LST)의 시간대별로 계곡 사면 꼭대기에 위치한 A13지점과 기준지점 A8 (Z

0

III. 결과 및 고찰

3.1. 농산촌 수증기압 분포 3.1.1. 중대리계곡

관측기간 전 시간대의 고도별 실제 수증기압과 기 존 방법으로 추정된 고도별 수증기압을 Fig. 2에서 비

교하였다. 실제 수증기압(OBS)의 고도 편차 당 변화 량(기울기)은 기존(Old)에 비해 더 크게 나타났으며, 이로 인해 가장 낮은 J6으로부터 사면 위쪽 방향으로 수증기압을 추정하면 Old에서는 수증기압의 감쇄율 이 실제보다 작아 고도가 높아질수록 과대추정오차가 커지게 되었다. 분석 기간이 긴 관계로, 수증기압의 표준편차가 오차막대로 표현하기 적절한 범위를 벗어 나기 때문에(7∼8hPa) 그래프 상에서 생략하였다.

Eq. 1에서 좌변에 고도 편차(Z

i

0

i

0

중대리계곡 전 지역은 대부분 숲과 과수원 및 농경지 로 이루어져 있고 개천이 흐르고 있어서 지표의 증발 산을 감안하면 산사면에서 관찰된 수증기압은 관찰지 점과 같은 고도의 대기중 수증기압보다 높을 것이다.

그런데 산간지역, 특히 집수역에서 아래쪽은 주변 지 형의 영향으로 능선 부근에 비해 바람이 약하므로, 위 아래 간의 풍속 차이만큼 고도간 수증기압 차이를 증 가시킬 수 있다. 수면 위에서는 풍속에 비례하여 증발 율이 증가되고 잔잔한 바람은 식물의 증산을 증가시킬

수 있으나 바람은 물분자를 이동시키고 건조한 공기와 뒤섞기 때문에(Lee, 2015) 풍속이 약할수록 수증기압 이 높을 수 있다.

3.1.2. 악양계곡

악양계곡 해발고도 400m 이하에서 실제 수증기압 (OBS)은 지점 간에 고도와 무관한 변이가 크게 나타 났으며(Fig. 4), 기존 방식(Old) 또는 중대리계곡 맞춤 방식(New)의 수증기압 추정선으로 특정할 수는 없었 다. 대신 악양계곡의 정상부 가까이 설치된 A13의 실 제 수증기압을 저지대 기준지점(A8)과 연결하여 해석 하면, 분석기간 평균 악양면의 고도편차 당 수증기압 변화량은 기존 방식(Old)보다는 크고 중대리계곡(New) 에 비해서는 작았다. 중대리계곡은 악양계곡에 비해 계곡의 폭이 좁고 깊은 V자 형태인 반면 악양면은 아 래쪽으로 내려갈수록 완만하고 평평한 저지대이기 때 문에 위 아래 간 풍속차이가 상대적으로 작을 것이라 예상된다.

기존 Eq. 1에서는 계수(a)가 1에 해당하며, 악양계 곡에서 시간대별(0300, 0600… 2100, 2400 LST) A13 과 A8의 실제 수증기압으로 도출된 a값은 모두 1보다 큰 값을 나타냈다(Fig. 5). 계수 a의 변화에는 고도에 따른 수증기압 기울기의 시간대별 변화가 반영되어 있 다. Fig. 5의 회색 영역 그래프는 계수 a의 일변동을 표현하고 있는데, 오후 9시부터 오전 9시경까지 약 1.6∼

1.7정도로 유지되었다가 낮 동안에는 1.2 정도까지 줄 어든다. A13과 A8의 평균 풍속을 비교해보면 낮 시간

Fig. 2. Comparison of water vapor pressure estimated and observed at 5 sites in the Jungdae-ri valley.

Fig. 3. A gradient occurred within water vapor pressure estimation error of Eq. 1 {Y= ln(VP

i

0

×6300}.

대에 아래쪽(A8) 풍속이 세지고 위쪽(A13)의 풍속은 다소 약화되면서 두 지점간 풍속 차이가 감소되는 것 을 확인할 수 있다.

Fig. 6은 각 시간대별 계수 a를 통해 악양계곡의 가 장 상부와 하부(기준지점)를 연결한 평균적인 고도별 수증기압 분포를 실선(New)으로, 기존의 추정식을 점 선(Old)으로, 실제 수증기압을 원 기호(OBS)로 나타 낸 것이다. 야간 시간대의 실선은 기존의 점선과의 간 격이 비교적 크게 나타났으나 낮 12시와 오후 3시에는 격차가 줄어들어 점선에 가까워졌다. 실측값으로 확인 된 해발고도에 따른 수증기압 변화(실선)를 기준선으 로 간주하고 각 관측지점별 발생하는 수증기압의 변이 를 기준선으로부터의 거리로 보았는데, 이것은 시간대 별 계수 a를 적용한 추정식(New)으로부터 얻은 지점 별 평균오차(ME)로 해석하였다. Fig. 6에서 유독 야간 에 기준선보다 수증기압이 높았던 해발고도 400m 부 근의 A14 지점은, New로부터 계산된 ME가 24시간 내내 (-) 값인 과소추정오차를 나타내었다(Fig. 7A).

A14는 관측지점 중 가장 밀집된 식생군락과 근접해 있던 곳으로 주변 식물의 증산작용의 영향을 크게 받 았을 것으로 보이는 지점이다. 특히 동향사면에 위치 해 있어 아침 시간대에 다른 경사향보다 먼저 광합성 이 활발하게 일어날 것이며, 이러한 결과가 Fig. 7A의 오전 6시∼9시의 (-)ME 절대값의 증가로 나타났다고 사료된다. A7지점 역시 동향사면으로 오전 9시에 과 소추정오차가 가장 크게 발생하였으며 오전 6시에서

9시까지의 ME의 변화가 가장 급격하였다. A7은 주변 에 과수원이 넓게 조성되어 있었으나 장비 위치는 개 활지 경사면에 해당하여 타 지점에 비해 항상 바람이 강했던 지점이었으며(Fig. 7A, right), A14 지점보다 ME의 크기가 작게 나타났다. A7과 A14 모두 오전 9시 이후로 낮시간대에는 풍속이 세지는 반면 ME가 0에 가까워지며 편기성이 감소되었다. A4와 A5는 서 향사면의 기상관측지점으로써, 경사진 잔디밭인 A4 지점은 새벽을 제외하고 ME가 ±0.2hPa 이내로 유지 되었으나, (북)서향 산간지인 A5는 오전 9시까지는 ME에 거의 변화가 없다가 낮 12시에 이르러 큰 폭으 로 증대(-방향)되었다. 과소추정오차 최대치가 나타나 는 시점이 동향사면에 비해 지연된 것은, 서향사면은 일출 이후 태양복사에너지가 강해지는 시간이 늦기 때 문에 이것이 증발산량에 영향을 미쳤을 수 있다.

Fig. 7B의 A11지점은 수증기압의 고도보정 기준지 점인 A8과 해발고도 차이가 거의 없어(-12m), A11에 수증기압 고도보정식을 적용하면 A8과 거의 유사하 게 추정된다. 또한 두 지점 간의 거리는 직선으로 약 1.4km 떨어져 있었고 모두 악양계곡의 저지대 평탄지 에 설치되어 있었다. 그러나 Fig. 7B의 A11지점 ME 값은, A8와의 고도편차가 +28∼65m가량 발생한 A1, A10, A6보다도 자정∼오전 6시에 과대추정, 오후 3시 에는 과소추정 경향이 가장 크게 나타났다. A11은 벼 논지대 한가운데에 있으므로 논이 담수상태에 있을 때 태양복사에너지가 강할수록 더 많은 증발이 발생할 것

Fig. 4. Comparison of observed and estimated water vapor pressure at different elevations in Akyang valley. ‘Old’ and ‘New’ represent the existing and improved estimation methods, respectively.

Fig. 5. Comparison of the coefficient ‘a’ and windspeed variation with time at Hyungjebong (A13) and Chukjichogyo (A8).

Fi g. 6 . Com par iso n of th e w ate r vap or pr essu re wit h ele vat io n in Ak ya ng va lle y. T he do tte d line m eans the ol d met hod es tim atin g th e wa te r vap or p re ssu re, an d the s oli d line r ep re sen ts th e ne w m eth od usi ng th e co effici en t ‘a.’

이나, A11의 위치가 주변 장애물이 없는 평탄한 개활 지이기 때문에 타 지점보다 24시간 바람이 강하여 (Fig. 7B, right), 상대적으로 수증기압이 낮았을 수 있 다. 따라서 기준지점과 다른 환경만큼 ME가 과대추정

방향(+)으로 이동되었을 가능성이 있으며, 향후 수증 기압 및 상대습도 추정 과정에서는 기준지점의 환경조 건을 표준으로 두고 기준조건 대비 발생변이를 정량화 해야 할 것이다.

Fig. 7. Changes of mean error (ME) of water vapor pressure estimation and wind speed with time observed in the study area.

Fig. 7의 C에서 A2는 유독 24시간 내내 크게 과대 추정경향(ME>0)을 나타내었다. A2지점은 넓은 감 농 장 중간에 설치되었으나 타 지점과는 달리 장비가 놓 인 지대가 높아, 주변 과수의 수관층보다 더 높은 위치 에서 온습도가 관측되었다. 따라서 지표피복(과수원) 의 영향이 상대적으로 적게 미쳤고, 실질적으로 지면 으로부터의 관측 높이를 달리 해석해야 할 필요가 있 다. A12는 야간 동안에는 고도보정치와 0.2hPa 이하 수준의 미미한 오차를 보였으나, 낮 시간대에는 과대 추정오차가 증가되었다. A12지점은 아래쪽으로 물이 흐르고 있음에도 불구하고 A11의 경우와 정반대의 현 상이 나타났는데, A12의 장비 위치가 개천으로부터 상당히 높게(약 8m 이상) 설치되어 있고, 개천의 양쪽 과 바닥은 바위와 콘크리트로 시공이 되어 있으며 주 변이 개활지이기 때문에 풍속이 상대적으로 센 편이었 다. 때문에 태양일사로 증발된 수증기가 기상관측장비 인근에 도달하기보다는 바람과 온도 상승 등 수증기압 을 낮출 수 있는 요인이 더 크게 작용하였을 것으로 추측된다. 남향사면에 가까운 A9지점은 전반적으로 ME의 절대값이 작은 편이었으나, 서향사면인 A3에서 는 오전 9시부터 오후 6시까지 과소추정오차가 점진 적으로 증가되는 양상을 보였다. A3은 감나무 과원 내에 설치되었기 때문에 풍속이 약하고 태양이 서쪽으 로 이동한 오후 시간대에 과수의 증산작용의 영향을 더 크게 받았을 것으로 보인다.

3.2. 상대습도 추정오차

중대리계곡의 실측 기상자료로 개선한 고도별 수증 기압 추정식을 적용, 상대습도(%)를 모의할 경우 중대 리계곡 5지점은 기존 방법의 과대추정 경향이 크게 감소되어(평균 ME 2.21 → -0.01)편기성이 개선되었 다(Table 2). 평균 RMSE는 기존 방식 대비 약 9.5%

향상되었으며, 기준지점(J6)으로부터 고도 편차가 큰 높은 지점일수록 개선효과(최대 15.5% 향상)가 뚜렷 하였다. 반면, 악양계곡에 중대리계곡에서 도출된 기 울기를 적용한 경우(Table 3), 평균 RMSE가 4.77에서 4.66으로 감소하는 정도에 머물렀다. 개별 지점 중에 서는 오차가 증가되는 경우도 있었으며 전반적으로 미 미한 수준의 변화였다. 중대리계곡의 기상관측기는 대 부분 유사한 조건 하에 설치되어 단순히 해발고도 변 화 기울기의 조정만으로도 상대습도의 큰 개선효과를 얻을 수 있었으나, 관측환경이 다양한 악양계곡에서는 추정오차에 다른 요인들이 크게 작용하였을 것이다.

Table 4는 악양계곡에서 집수역 최상단과 하단의 실제 수증기압으로 일 8회 시간대에 대해 도출한 계수 a를 적용한 상대습도 추정 결과를 기존 방식의 상대습 도 추정오차와 비교한 것이다. 평균적으로 정오와 오 후 3시의 경우를 제외하면 기존 방식에 비해 RMSE가 약간 감소되었으며, 전체 평균 RMSE는 약 1.9% 줄어 들었다(RMSE 4.71 → 4.62). 전반적으로 과대추정에 서 과소추정 경향으로 바뀌었는데, ME의 절대값 크기 는 감소되었다(평균 ME 0.87 → -0.34). Table 4에서

Sites (A-) 1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 Aver

Elevation (m) 48 96 200 326 304 90 285 115 54 8 105 1077 391 age ME Old 0.38 3.47 0.21 1.61 2.42 -1.71 2.05 0.07 -0.28 0.30 1.06 8.64 -1.06 1.23

New 0.32 2.87 -1.51 -1.45 -0.43 -2.23 -0.55 -0.71 -0.42 0.67 0.38 -3.22 -4.70 -0.78 RMSE Old 2.36 4.96 4.23 5.33 6.61 3.98 5.76 3.32 2.16 3.47 3.18 15.60 5.80 4.77 New 2.35 4.50 4.41 5.26 5.95 4.22 5.36 3.42 2.18 3.59 3.02 13.39 7.52 4.66 Table 3. Comparison of ME and RMSE of the methods estimating relative humidity in Akyang valley

Sites (J-) 1 2 3 4 5

Average

Elevation (m) 401 313 260 159 103

ME Old 3.15 3.35 3.07 1.53 -0.06 2.21

New -0.87 0.37 0.69 0.29 -0.69 -0.04 RMSE Old 6.93 6.54 6.20 4.37 8.33 6.47 New 6.01 5.53 5.39 4.09 8.29 5.86 Table 2. Comparison of mean error (ME) and root mean square error (RMSE) of the methods estimating relative humidity in Jungdae-ri

　 　 Sites

(A-) 1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 Average

ME Old

3:00 0.03 4.40 0.32 0.64 2.80 -2.42 2.26 -0.50 -0.25 0.92 0.52 7.68 -2.35 1.08 6:00 0.22 4.37 0.15 0.43 2.63 -2.21 1.91 -0.87 -0.23 0.95 0.27 8.97 -2.51 1.08 9:00 -0.04 3.70 0.68 2.48 3.73 -2.01 0.07 -0.01 -0.63 -0.15 1.48 7.23 -2.20 1.10 12:00 0.18 1.84 -1.10 0.87 -0.58 -0.93 -0.45 0.03 -0.79 -1.00 1.44 0.73 -1.64 -0.11 15:00 0.31 1.38 -1.32 1.09 -0.75 -0.67 0.23 0.23 -0.55 -1.21 1.32 -0.33 -0.23 -0.04 18:00 0.10 1.51 -1.25 1.04 1.06 -1.97 1.94 0.05 -0.73 -1.20 0.46 3.47 -0.59 0.30 21:00 0.31 4.23 1.34 2.31 4.44 -2.15 4.28 0.91 0.15 -0.02 1.52 7.00 0.71 1.93 24:00 0.20 4.60 0.95 1.40 3.58 -2.24 3.53 0.35 0.03 0.58 0.89 7.75 -1.01 1.59 Average 0.16 3.25 -0.03 1.28 2.11 -1.83 1.72 0.02 -0.38 -0.14 0.99 5.31 -1.23 0.87

New

3:00 -0.21 3.81 -1.07 -1.70 0.59 -3.04 0.20 -1.31 -0.56 0.98 -0.20 1.58 -5.29 -0.48 6:00 -0.03 3.76 -1.35 -2.07 0.26 -2.87 -0.34 -1.75 -0.57 1.01 -0.50 2.19 -5.73 -0.62 9:00 -0.30 3.00 -0.86 -0.12 1.29 -2.66 -2.11 -0.84 -0.95 -0.07 0.70 0.35 -5.17 -0.59 12:00 0.12 1.66 -1.52 0.16 -1.23 -1.09 -1.06 -0.19 -0.87 -0.98 1.24 -1.40 -2.46 -0.59 15:00 0.27 1.27 -1.56 0.68 -1.13 -0.77 -0.13 0.10 -0.60 -1.20 1.20 -1.72 -0.76 -0.33 18:00 -0.03 1.19 -1.99 -0.22 -0.14 -2.28 0.79 -0.36 -0.88 -1.16 0.09 -0.77 -2.23 -0.61 21:00 0.08 3.63 -0.03 0.10 2.36 -2.72 2.36 0.18 -0.12 0.04 0.87 1.06 -2.03 0.44 24:00 -0.05 3.97 -0.43 -0.94 1.39 -2.85 1.49 -0.44 -0.28 0.65 0.18 1.59 -3.94 0.03 Average -0.02 2.79 -1.10 -0.51 0.43 -2.29 0.15 -0.58 -0.60 -0.09 0.45 0.36 -3.45 -0.34

RMSE Old

3:00 2.67 5.54 4.68 5.96 7.04 4.52 6.50 3.63 2.11 2.99 3.48 16.95 6.95 5.62 6:00 2.14 5.75 5.23 6.58 7.15 4.28 7.08 4.50 2.39 2.85 3.82 18.53 7.36 5.97 9:00 2.68 4.96 5.08 6.87 7.49 3.87 5.62 3.72 2.40 2.78 3.42 16.44 6.79 5.55 12:00 2.08 3.55 3.09 3.55 5.30 3.11 3.13 2.13 1.95 3.06 2.49 9.27 4.55 3.64 15:00 1.76 3.05 2.68 2.94 4.71 2.61 2.81 2.41 1.92 3.19 2.21 6.75 3.56 3.12 18:00 2.38 3.38 3.39 3.65 4.51 4.02 4.56 3.09 2.55 3.03 2.34 7.80 4.38 3.78 21:00 2.17 4.99 3.85 5.10 6.41 4.50 6.45 2.90 1.75 2.91 2.97 12.94 5.42 4.80 24:00 2.21 5.67 4.25 5.33 6.37 4.51 6.38 3.23 2.06 2.97 2.98 15.74 5.69 5.18 Average 2.26 4.61 4.03 5.00 6.12 3.93 5.32 3.20 2.14 2.97 2.96 13.05 5.59 4.71

New

3:00 2.68 5.10 4.83 6.21 6.56 4.88 6.13 3.86 2.18 3.01 3.47 15.00 8.49 5.57

6:00 2.14 5.33 5.46 6.94 6.77 4.68 6.85 4.80 2.46 2.86 3.89 16.11 9.06 5.95

9:00 2.69 4.45 5.10 6.38 6.67 4.25 6.03 3.84 2.51 2.77 3.17 15.11 8.32 5.48

12:00 2.06 3.44 3.26 3.45 5.45 3.16 3.28 2.15 1.98 3.06 2.39 9.52 4.98 3.71

15:00 1.75 2.98 2.80 2.82 4.80 2.63 2.81 2.40 1.94 3.18 2.14 7.10 3.70 3.16

18:00 2.37 3.21 3.72 3.53 4.44 4.17 4.23 3.12 2.60 3.02 2.28 6.92 5.01 3.74

21:00 2.14 4.47 3.64 4.62 5.31 4.77 5.43 2.80 1.76 2.91 2.69 10.46 5.96 4.38

24:00 2.20 5.15 4.22 5.29 5.56 4.83 5.59 3.29 2.09 2.98 2.87 13.49 6.99 4.97

Average 2.26 4.27 4.13 4.90 5.69 4.17 5.04 3.28 2.19 2.97 2.86 11.71 6.57 4.62

제시한 기존 방법 ME, RMSE 값은 3시간 간격 시간대 의 결과만 평균한 것으로, 24시간 평균치인 Table 3과 다소 차이가 있다.

중대리 및 악양계곡의 상대습도는 추정된 수증기압 에, 실측 기온으로부터 얻은 포화수증기압을 이용한 것이므로, 전반적으로 RMSE값이 작으며, 조기경보시

스템과 같이 포화수증기압을 추정된 기온으로부터 계 산할 경우 상대습도의 추정오차는 기온의 오차가 더해 져 RMSE가 증가될 수 있다.

Fig. 8은 악양계곡에서 관측된 상대습도와 시간대 별 계수 a를 적용하여 추정된 결과를 해발고도에 따라 나타낸 것이다. 야간에는 낮은 고도에서 상대습도가 Fig. 8. Distributions of observed and estimated relative humidity with elevation.

높은 경향이, 반대로 한낮과 오후에는 고도가 높아질 수록 상대습도가 증가하는 경향을 보였는데 본 연구에 서 사용한 단순한 방법만으로도 추정된 상대습도가 이 와 같은 특징을 모사할 수 있었다. 다만 해발고도 차이 외의 여러 환경적 특성으로 인한 수증기압의 변이를 정량화하여 추정과정에 포함시킨다면, 다양한 위치조 건에서도 추정오차가 적은 상대습도를 모의할 수 있을 것이다.

적 요

농산촌 지역 단일 집수역인 전남 구례군 간전면 중 대리계곡과 경남 하동 악양면에서 각각 6지점과 14지 점의 기상관측자료를 수집하여 복잡지형에서의 수증 기압 및 상대습도 분포를 분석하였다. 중대리계곡에서 는 2014년 12월 19일부터 2015년 11월 23일까지, 악 양계곡에서는 2012년 8월 15일부터 2013년 8월 18일 까지 가장 고밀도로 측정한 시기의 매시 기온과 습도 (지면 위 1.5m)를 이용, 농업기상재해 조기경보시스템 에서 사용되고 있는 기존의 수증기압 추정방식과 실제 수증기압을 비교하였다. 관측한 수증기압의 해발고도 에 따른 기울기는 시간대(0300, 0600, … 2400 LST)에 따라 변동되었고, 야간일수록 위 아래의 수증기압차가 증대되었다. 지형⋅지표 조건이 다양한 악양계곡 관측 지점에서는 해발고도 외의 요인으로 인한 수증기압 변 이가 지점별로 시간대에 따라 다르게 나타났다. 실제 에 더 가까운 수증기압 및 상대습도 추정을 위해, 연구 대상지역의 관측자료로 해발고도 편차 당 수증기압 변 화를 조정하는 계수를 도출하였다. 상대습도는 포화 수증기압 대비 추정된 수증기압으로 모의하였으며, 조 기경보시스템에서 사용된 기존 방법보다 도출된 계수 를 활용한 추정방식에서 오차가 더 개선되었음을 확인 하였다.

감사의 글

본 논문은 농촌진흥청 연구사업(세부과제번호:

PJ015007032020)의 지원에 의해 이루어진 것임.

REFERENCES

Adab, H., K. D. Kanniah, K. Solaimani, and K. P.

Tan, 2013: Estimating atmospheric humidity using

MODIS cloud-free data in a temperate humid region. IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing (IGARSS), 1827-1830. doi:

10.1109/IGARSS.2013.6723156

Castellví, F., P. J. Perez, J. M. Villar, and J. I.

Rosell, 1996: Analysis of methods for estimating vapor pressure deficits and relative humidity.

Agricultural and Forest Meteorology 82, 29-45.

Conrath, B. J., 1969: On the estimation of relative humidity profiles from medium‐resolution infrared spectra obtained from a satellite. Oceans and Atmospheres 74(13), 3347-3361.

Guzman-Plazola, R. A., R. M. Davis, and J. J.

Marois, 2003: Effects of relative humidity and high temperature on spore germination and development of tomato powdery mildew (Leveillula taurica). Crop Protection 22, 1157-1168.

Kim, S. O., 2017: Estimation of temporal surface air temperature under nocturnal inversion conditions.

Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 19(3), 75-85. (in Korean with English abstract) doi: 10.5532/KJAFM.2017.19.3.75 Kim, S. O., and J. I. Yun, 2011: A quantification

method for the cold pool effect on nocturnal temperature in a closed catchment. Journal of Agricultural and Forest Meteorology 13(4), 176-184.

(in Korean with English abstract) doi: 10.5532/

KJAFM.2011.13.4.176

Kim, S. O., and J. I. Yun, 2013: Distribution of midday air temperature and the solar irradiance over sloping surfaces under cloudless condition.

Journal of Agricultural and Forest Meteorology 15(4), 291-297. (in Korean with English abstract) doi: 10.5532/KJAFM.2016.18.1.55

Kim, S. O., and J. I. Yun, 2016: Feasibility of the lapse rate prediction at an hourly time interval.

Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 18(1), 55-63. (in Korean with English abstract) doi: 10.5532/KJAFM.2016.18.1.55

Kim, S. O., J. H. Kim, D. J. Kim, K. M. Shim, and J. I. Yun, 2015: Combined effects of wind and solar irradiance on the spatial variation of midday air temperature over a mountainous terrain.

Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences 51(3), 239-247. doi:10.1007/s13143-015-0074-5

Korea Rural Economic Institute (KREI), 2019: Changes in the Supply and Demand Environment of Major Vegetables and Countermeasures, 202pp.

Kuo, C. C., D. H. Staelin, and P. W. Rosenkranz, 1994: Statistical iterative scheme for estimating atmospheric relative humidity profiles. IEEE

Transactions on Geoscience and Remote Sensing 32(2), 254-260.

Lee, H. J., S. G. Lee, S. K. Kim, B. H. Mun, J. H.

Lee, and H. S. Lee, 2017: Effects of high temperature and soil moisture conditions on the bulb size and yields of garlic. Proceedings of the Korean Society for Horticultural Science Conference, 84-84.

Lee, H. J., S. G. Lee, S. K. Kim, J. H. Lee, B. H.

Mun, and H. S. Lee, 2018: Effects of high temperature and soil moisture conditions on the growth and root activity of onion. Proceedings of the Korean Society for Horticultural Science Conference, 67-68.

Lee, J. S., 2015: Hydrology 2

^nd

Rural Development Administration (RDA), 2018:

Implementation of and early warning service for weather risk management in climate-smart agriculture.

RDA research report, 368pp.

Schmetz, J., and O. M. Turpeinen, 1988: Estimation of the Upper Tropospheric Relative Humidity Field from METFOSAT Water Vapor Image Data.

Journal of Applied Meteorology 27(8), 889-899.

Yun, E. J., and S. O. Kim, 2018: Estimation of hourly daytime air temperature on slope in complex terrain corrected by hourly solar radiation. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 20(4), 376-385. (in Korean with English abstract) doi: 10.5532/KJAFM.2018.20.4.376