Simulations of Changes in Wind Field Over Mountainous Terrains Using WRF and ENVI-met Numerical Models

(1)

DOI: 10.5532/KJAFM.2013.15.1.017

WRF

^와

ENVI-met

^수치 ^모델을 ^이용한 ^{산악지형의} ^바람장 ^변화 ^모사

원명수¹

*

_·한선호²

1국립산림과학원산림방재연구과

,

²한국기상산업진흥원

(2012

년

9

월

17

일접수

; 2013

년

3

월

20

일수정

; 2013

년

3

월

21

일수락

)

Simulations of Changes in Wind Field Over Mountainous Terrains Using WRF and ENVI-met Numerical Models

Myoungsoo Won¹

*

and Seonho Han²

1

Division of Forest Disaster Management, Korea Forest Research Institute, 57 hoegi-ro, Dongdaemun-gu, Seoul, 130-712, Korea

2

Korea Meteorological Industry Promotion Agency, 52 Songwolgil, Jongno-gu, Seoul, 110-101, Korea (Received September 17, 2012; Revised March 20, 2013; Accepted March 21, 2013)

ABSTRACT

In this paper we interpreted the changes in wind field over complex mountainous terrains. The results of our study can be applied for predicting the direction of fire spread and for establishing strategies for fire prevention. The study area is bounded by 12×12 km domains of the Samcheok's long-term ecological research (LTER) site located in the east coast, in which a large-fire had occurred from 7 to 13 April 2000. Because of the area’s complex topography, we compared the result of the Weather Research and Forecasting (WRF) mesoscale model with those observed by four automated weather stations. The WRF simulation overestimated the wind speed by 5 to 8 m/s (~200%) in comparison with those from four automated weather stations. The wind directions observed by the AWSs were from various directions whereas those from WRF model were mostly west wind at all stations.

Overall, the simulations by the WRF mesoscale models were not appropriate for the estimation of microscale wind fields over complex mountainous areas. To overcome such inadequacy of reproducing the wind fields, we employed the ENVI-met model over Samcheok's LTER site. In order to test the model's sensitivity with the terrain effects, experimental simulations were conducted with various initial conditions. The simulation results of the ENVI-met model showed a reasonable agreement in wind speeds (about 70% accuracy) with those of the four AWSs. Also, that the variations in wind directions agreed reasonably well with changes in terrain effect. We concluded that the ENVI-met model is more appropriate in representing the microscale wind field over complex mountain terrains, which is required to predict fire spread and to establish strategies for forest fire prevention.

Key words

: Forest fire, Mountainous terrain, Microscale wind field, AWS, WRF, ENVI-met I. 서 론

대기 운동의규모는일반적으로미규모

,

중규모그 리고대규모로분류되어진다

.

^{미기상학은}^미규모에^속

하며 지표면과인접하여일반적으로마찰효과를갖는

얕은 층인 대기 경계층또는 행성 경계층안에서일 어나는 대기현상을다루는 학문이다

.

특히

,

우리나라 같은복잡지형조건에서는지형에의한바람장의공간 변화가매우크기때문에

(Kim, 2008),

^국토의

64%

^를

차지하는산림의산악기상은산악지방특유의기상을

* Corresponding Author : Myoungsoo Won

([email protected])

(2)

조사하는학문으로서지형효과가주로연구대상이된 다

(

^김

, 1992).

최근기후변화의영향 등으로인해산림에대한관 심과중요성이커짐에따라산불

,

^산사태로^인한^자연

재해로부터이를보존하기위한연구들이활발히이루 어지고있다

.

이러한연구들은 산악기상요소들의 영 향을많이받고있지만실질적으로우리나라에서는산 악지역의기상요소측정이미비한실정이다

.

기상청이

2005

년도까지산악지역에설치되어운영중인자동기 상관측시스템

(Automated Weather Station, AWS)

은

29

^개로서^총

548

^개중 ^약

5%

^뿐이다

(

^조

, 2005).

^이렇

게산악지역에

AWS

설치가어려운이유는접근성이 어려움에 따라 기상장비 설치와 유지관리가 힘들고

,

장비를설치후에국지기상조건의다양성을설명하기 에 어렵기 때문이다

(

^정

,

^임

, 1992).

^특히 ^{산악지역의}

바람은 지형에 따라 변화하기도 하며

,

고도 및 임분 구조

(

임외와임내

)

등에따라다르게나타나기도한다

.

따라서복잡지형으로이루어진산악지역의기상변화 등에 관한 연구를 위해서는

AWS

를 보다 많이 설치 하여 꾸준히 관측해야할 뿐만 아니라지형 및기상 모델을통한수치모의가반드시필요하다

.

산악기상에 관련된 수치모의 연구로는

Park

^et

al.

(2003)

이종관규모모델인

ARPS (Advanced Regional Prediction System)

비정수계

3

차원 수치모델을이용 해여름철지리산부근의집중호우는다량의수증기를 함유한남서기류가지리산의험준한지형에의해강 제상승되어국지적으로강한호우가발생하였음을보 고한 바 있다

.

또한

Kim and Chung(2006)

은

WRF (Weather Research and Forecasting)

^중규모^{수치모델을}

이용하여산맥의높이가높아짐에따라풍하측에강풍 발생의시간이빨라졌으며

,

^{지속시간도}^늘어났고^최대풍

속의 강도도 더 강해진다고 보고하였다

. Yoon and

Min(2004)

은 미규모 바람장 수치모델인

MUKLIMO

(Microscale Urban Climate Model)

를 이용하여 복잡 한산악지형에서미세규모바람장의모의도가능함을

보여주었으며

, Jung

et al.

(2006)

은미기상수치모델인

ENVI-met

^모델을^이용하여^지면에^식생을^{제거하거나}

절토하였을경우

,

풍하측에서바람이강해진다는결과 를보고하였다

.

산불의경우에는국지적인미세규모와중규모바람 장의영향을모두받지만현재 우리나라와같은복잡 지형으로이루어진산악지역의미세규모유동 바람장 을산불에적용하는 연구는미흡한실정이다

.

따라서 본 연구의 목적은 종관적으로 기상 분석이 용이한

WRF

와미규모기상분석에사용되는

ENVI-met

을이 용하여바람변화를모의하고실제로산악지형에설치 된

AWS

의풍향및풍속관측자료를비교·분석하고 자한다

.

^그리고^가장^적합한^{기상모델을}^산불^분야에

적용하여 효율적이고체계적인 산불 예방 및 관리를 실현하는데있다

.

II. 재료 및 방법

2.1. 사례선정및분석

2007

^년

4

^월

29

^일에는

21

^건의 ^산불이 ^{전국적으로}

발생하였다

.

그중 백두대간동쪽에위치한울진에서 는 약

20

^시간 ^동안 ^산불이^{지속되었고}

, 37ha

^의 ^산림

이피해를입었다

(KFS, 2007).

이날은전형적인남고

북저형의기압배치를보이면서서풍계열의바람이불 었으며

,

특히 백두대간을경계로풍하측에강한 바람 이 불었다

.

국립산림과학원에서는

2000

년

4

월

7

일에 대형산불이발생하였던강원도삼척시원덕읍장기생 태조사구

(Long Term Ecological Region)

내에

AWS

를

2001

^년부터^설치하여^운영 ^중에^있다

. AWS

^의^자

세한 정보는

Table 1

과같다

.

이지역에설치되어운 영 중인

AWS

^의^위치를 ^이하 ^임원리

(Imwonri),

^소공

령

(Sogong-reung),

헬기장

(Heli-port)

그리고 검봉산

(Mt. Geombong)

^이라고 ^하겠다

.

^각

AWS

^지점별 ^풍

향·풍속은

10

분간격으로측정된데이터를시간대별 평균으로작성하였다

. 2007

년

4

월

29

일

09

시부터

30

Table 1.

Automated weather stations in Samcheok LTER site

Name Imwonri Sogong-reung Heli-port MT. Geombong

Location 37.24N, 129.33E 37.22N, 129.32E 37.21N, 129.31E 37.23N, 129.28E

Elevation(m) 33 375 283 583

Position Inside forest

Foot of MT. Outside forest

Mountain top Outside forest

Ridge Inside forest

Mountain top

(3)

일

09

시까지

AWS

에서 측정된 풍속과 풍향을 그린 바람장미도

(Windrose Diagram)

^를 ^살펴보면

(Fig. 1),

임원리의경우

3~5m/s

의북북동풍계열

(28%)

의산들 바람

(Gentle Breeze),

소공령의 경우

7~10m/s

의 북

-

북북서풍 계열

(60%)

의 흔들바람

(Fresh Breeze),

헬기

장은

5~7m/s

의 서북서풍 계열

(28%)

의 건들바람

(Moderate Breeze),

검봉산의 경우

5~7m/s

의 북풍계 열

(22%)

의건들바람이불었음을보이고있다

. Fig. 1

에서 보는 바와 같이 산악에 설치되어 운영 중인

AWS

와종관관측에서보여준바람방향은서로다르게 나타나고있음을알수있다

.

2.2.

^중규모^모델

WRF

^설계

본 사례를연구하기 위하여 사용한중규모 모델은

WRF V2.1.2(Wang

et al.,

2005)

이다

. WRF

의 모델 설계는 삼척 헬기장

(37.21 N, 129.31 E)

^을^중심으로

Fig. 2(a)

와같이총

4

개의영역을설정하였고

,

지형자 료는 미국 지질조사국

(USGS)

^에서 ^제공한

30

^초

(

^약

1km)

지형자료를사용하였다

.

각각의수평격자간격은

Domain 1

^이

27km, Domain 2

^가

9km, Domain 3

^이

3km

그리고

Domain 4

가

1km

로각각

100×100 grid

로 설정하여

1-way nesting

을하였다

. Fig. 2(b)

는

Domain

4

의크기이고미규모설정영역과비교하기위하여

Fig.

2(c)

와같이잘라서확대하였다

.

또한입력자료는

NCEP/

NCAR(National Centers for Environmental Prediction/

National Centers for Atmospheric Research)

에서 제공 하는

GDAS (Global Data Assimilation System)

^분

석자료로서

6

시간간격의자료이며

1°×1°

의해상도를

갖는다

.

2.3.

^미규모^모델

ENVI-met

^설계

사례연구에 사용된 미규모 모델은

ENVI-met 3.0 (Michael, 2004)

이다

. ENVI-met

은유체역학과열역학 의 기본 법칙에 기초를 둔

3

^차원 ^{예측모델이다}

.

^이

모델은빌딩사이와주변의흐름

,

지표면과벽에서열 과수증기의교환과정

,

^난류

,

^식물간의^교환

,

^생물기후

Fig. 1.

Windrose over (a) Imwonri, (b) Sogong-reung, (c) Heli-port and (d) MT. Geombong(d) from 29 to 30 April 2007.

(4)

학

,

^{분자확산을}^모의한다

.

^바람장과^열적^난류와^같은

유체역학모수들의계산을결합하고

0.5m

와

10m

사이

의 분해능을사용하여테라스

,

^발코니와^같은 ^기하학

적으로복잡한것에대해모의할수있다

.

2.3.1. 대기모형

1)

평균바람장

이모델의지배방정식들을보면 바람장을계산하기 위해식생요소에의해생성되는마찰력을고려하였으 며

,

^{부씨네스크}

(Boussinesq)

^어림한 ^비정역학

,

^비압축

성의 나비어

-

^스토크

3

^차원 ^방정식

(Navier-Stokes equation)

을사용하였다

.

(1)

(2)

(3)

∂u∂t --- u_i∂u

∂x_i --- + ∂p

∂x--- K_m∂²u

∂x_i² ---

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞

f v v( – _g) S– _u

+ +

–

=

∂v∂t --- u_i∂v

∂x_i --- + ∂p

---∂y

– K_m ∂²v

∂x_i² ---

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞

f u u( – _g) – –S_v +

=

∂w∂t --- u_i∂w

∂x_i --- + ∂p

---∂z

– K_m ∂²w

∂x_i² ---

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞ g θ z( )

θ_ref( )z --- S– _w

+ +

=

Fig. 2.

Model domain for (a) domains 1, 2, 3 and 4 (with model terrain of 100 m intervals), (b) Domain 4, (c) the magnified

Domain 4.

(5)

여기서

f

는코리올리파라미터

(Coriolis parameter), p

는 지역적 기압섭동

,

^θ는

z

^{고도에서의}^온위

,

^는

z

고도의모든지역에서계산된평균기온

, g

는중력가속

도

, Km

^은^운동학적^점성계수

, S

u

, S

v

, S

w는식생요소의 마찰에의해풍속이생성되거나소멸되는항이다

.

2)

온도와습도

온습도장은이전의계산된바람장을사용하여계산 되며

,

생성과소멸항을사용함으로써조직화되어있다

. (4)

(5)

여기서

,

^θ는 ^기온

, q

^는^비습

, Q

h

, Q

q는 대기와식물 간열과수증기의변화를나타내는항

, K

h와

K

q는각 각 열 및 수증기 확산계수

,

^는 ^장파에 ^의

한연직발산항으로복사에의한냉각과가열을계산 한다

.

3)

대기난류

난류는

Mellor and Yamada(1975)

에 의해 수행된

E-epsilon 1.5order closure (E-epsilon

또는

K-epsilon

모델

)

를사용하여계산된다

.

난류에너지생성

(E)

과소 멸의두예측방정식은난류에너지의분포를모의한다

.

(6)

(7)

여기서

,

은 난류 교환 계수

, Pr

은 기계적 생 성항

, Th

^는 ^부력에 ^의한 ^생성항

,

^와 ^은 ^각각

식생에의한난류생성및소멸항이다

.

2.3.2. 토양 모형

토양모형은

Clapp and Hornberger(1978)

의 방정식 을 사용하여계산된다

.

^수력의^방정식은^식물 ^뿌리를

고려한물의 생성 소멸항을포함한다

.

토양의열역학 속성은실제수함량의평균으로어림된다

.

(8) (9)

여기서

T

^는 ^토양열

,

^η는 ^부피적 ^수함량

,

^는 ^열적

확산계수

,

는 수력학적 전도성

,

는 수력학적 확산성

,

^는 ^식물의^뿌리에^의한 ^토양내에^있는^물

의생성또는소멸항을나타낸다

.

2.3.3. 식생모형

식생 설정에서 조건이다른 식생의 생장을 고려할 경우에너지평형을다루기가복잡해질뿐아니라식생 에의한에너지저장은수시간을다루는미규모에서는 중요하지않다

(

^윤

, 2003).

^따라서^지면은

Fig. 3

^과^같

이

2001

년 복원 사업으로 인하여주위 지형들이 약

1~2m

^높이의^식생으로 ^되어 ^있어서

ENVI-met

^모델

에서는전지역이

1.5m

높이의식생으로분포되어있

는것으로간주하였다

.

2.3.4. 모의실험 대상지역

본 연구에서

ENVI-met

^의 ^모델링 ^{설정영역은}

Fig.

4

와 같이 환경부에서제공한 약

100m

해상도의

3

초

Digital Elevation Model (DEM)

^을 ^사용하여

x

^방향

, y

방향 모두

100m

간격으로

120

격자

(12km×12km)

로 구성하였다

. z(

연직

)

방향은지표부근의상세한계산을 위해지표부근에서는조밀한격자간격을가지고상층 으로갈수록넓어지는

Telescoping

방식

(20%)

으로하 여

23

개층으로 나누었으며 모델 꼭대기층은

815m

로 설정하였다

.

중규모모델인

WRF

^와^지형 ^형태에^따른 ^풍향 ^및

풍속을비교하기위하여

WRF

모델의결과로생성되

어진 기상 요소를

ENVI-met

^모델의^초기 ^입력 ^자료

θ_ref

∂θ∂t --- u_i∂θ

∂x_i ---

+ K_h ∂²θ

∂x_i² ---

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞ 1 c_pρ ---∂R_{n lw}_,

--- Q∂z _h

+ +

=

∂q∂t --- u_i∂q

∂x_i ---

+ K_q ∂²q

∂x_i² ---

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞ Q_q +

=

∂R_{n lw}_, ⁄ z∂

∂E∂t --- u_i∂E

∂x_i ---

+ K_E ∂²E

∂x_i² ---

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞

Pr Th– Q_E–ε + +

=

∂ε∂t --- u_i∂ε

∂x_i ---

+ K_ε ∂²ε

∂x_i² ---

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞ c₁ε

E---Pr c³ε E---Th – c₂ε²

---E – Q_ε

+ +

=

K_E K_ε

Q_E Q_ε

∂T∂t --- κ_s∂²T

∂z² ---

=

∂η∂t

--- D_η∂²η

∂z² --- ∂K_η

--- S∂z – _η +

=

k_s

K_η D_η

S_η

Fig. 3.

The restored vegetation in Samcheok area (Heli-port

station).

(6)

로사용하였다

(Table 2).

III. 결과 및 고찰

본 연구는미규모 모델과중규모 모델을비교하기 위하여

WRF

의

Domain 4

를 미규모 모델인

ENVI-

met

^의 ^영역만큼^잘라내어 ^그 ^결과를

ENVI-met

^결과

와 비교하였다

.

중규모 모델인

WRF

는 지형의 최고

고도가

700m

^였으며^{항공사진과}^비교해^보았을^때^주

요능선및골을개략적으로표현하고있으나복잡한 형태의 모습은 보이고 있지 않다

(Fig. 5). ENVI-met

의경우는실제항공사진과비교하여보았을때능선 및 골

,

또한 복잡한 지형적 형태도 자세히 묘사하고 있다

.

하지만

ENVI-met

의 특성상

WRF

모델의 σ 고도와 다르게

z

고도에서의값을 가지므로 각지역 의 지형 고도의바로 윗층에해당하는

z

^{고도에서의}

기상요소를추출하여지표바람의높이가일정하지못 한단점이있었다

.

3.1. WRF

^와

ENVI-met

^모델의^바람장^비교

WRF

모델은

2007

년

4

월

29

일

09KST

부터

30

일

09KST

까지 총

24

시간적분하였으며

,

모의결과의

6

시

간 자료를

ENVI-met

^의 ^입력 ^자료 ^값으로 ^주었다

.

Fig. 6

은

WRF

와

ENVI-met

의 수평바람장으로

Fig.

6(a)

^는

4

^월

29

^일

9

^시

, Fig. 6(b)

^는

4

^월

29

^일

15

^시를

Fig. 4.

3-dimensional representation of the study area.

Table 2.

ENVI-met input data produced by WRF output data

Wind direction(

^o

) Wind speed(m/s) Temperature(

^o

C) Relative Humidity(%)

April. 29. 09KST 309.9 13.6 28.8 21.1

April. 29. 15KST 283.0 11.2 29.2 22.4

April. 29. 21KST 282.6 13.4 28.8 33.2

April. 30. 03KST 288.4 10.1 28.8 30.8

Fig. 5.

Terrain in (a) WRF and (b) ENVI-met (50 m

intervals).

(7)

Fig. 6.

Horizontal wind vectors over surface and Terrain at (a) 09KST, (b) 15KST, (c) 21KST, and (d) 03KST by WRF and

ENVI-met models.

(8)

나타낸다

. Fig. 6(a)

의풍향을살펴보면

WRF

는검봉 산이

302°,

^헬기장이

282°

^그리고^소공령이

283°

^로서

서북서풍이 나타나고 있다

. ENVI-met

의 해상에서는 입력자료를 그대로 따라 북서풍이 나타나고

,

^육지의

검봉산은

345°,

헬기장은

317°

그리고소공령은

321°

로서

WRF

모델의결과보다북쪽으로치우치게모의

하고있다

.

임원리에서는두모델모두골의영향으로 인하여서풍계열의풍향을보이고있다

. Fig. 6(b)

에서

WRF

모델의세지점

(

검봉산

,

헬기장

,

소공령

)

에서풍향 은

280°

의 서풍을보였다

. ENVI-met

에서 풍향은 검 봉산이

261°,

^헬기장이

285°

^그리고^소공령이

288°

^로

헬기장과소공령은북쪽으로치우치는반면에검봉산 은남쪽으로치우쳤다

.

Fig. 6

의

(c)

와

(d)

는 야간

(21

시

, 03

시

)

으로 두 모 델 모두 낮 시간대보다 강한 풍속을 보이고 있다

. Fig. 6(c)

의

WRF

풍향을살펴보면세지점에서

290°

의풍향을보이고있었으며바람장의아랫쪽골로바

람이 모이는 현상을 보였다

. ENVI-met

에서 풍향은

검봉산이

269°,

헬기장이

286°

그리고소공령이

288°

로대부분에 지역에서서풍을보이고있다

. Fig. 6(d)

는

Fig. 6(c)

와 비슷하게 두 모델 모두 서풍을 보이

고있었다

.

Fig. 7

은모의값과관측값

(AWS)

을

6

시간간격으로 오전

(9

시

),

오후

(15

시

),

야간

(21

시

)

그리고새벽

(03

시

)

시간대별로평균풍속차이를그래프로나타내었다

.

임

원리의 경우

WRF

가

ENVI-met

보다 강하게 모의하

고있으며오차또한크게나타나고있다

.

소공령에서 는평균풍속의차이가

WRF

는

4.8m/s

이고

ENVI-met

은

4.0m/s

^으로 ^{비슷하지만}

WRF

^는 ^{실측값보다} ^과대

모의하였고

, ENVI-met

에서는과소모의하였다

.

헬기장

,

검봉산에서도

WRF

^의 ^차이가

ENVI-met

^의 ^차이보다

크게나타나는모습을볼수있다

. IV. 결 론

본연구에서는

2000

년 산불피해지이며 지형적으로 복잡한구조를가진삼척지역을선택하여미규모기상

모델인

ENVI-met

의활용가능성을파악하자고

WRF

와 비교 모의하였다

.

최소

1km

격자인

WRF

와

100m

^격자인

ENVI-met

^을 ^{실제지형과} ^비교한 ^결과

ENVI-met

이실제지형과더비슷하게나타났다

.

풍향

의경우

WRF

^는^{북서풍이나}^서풍을^일정하게 ^표현하

였지만

ENVI-met

은검봉산

,

헬기장그리고소공령에

서

WRF

^보다 ^실제 ^관측 ^방향에 ^가깝게 ^{모의하였다}

.

또한

ENVI-met

은

6

시간간격으로 네개의 시간대별 로각각보았을때입력자료의풍향에의해각위치 별풍향이변한다는사실도알수있었다

.

즉 서풍으 로 주어진

15

시

, 21

시그리고

03

시의 경우는 비슷한 풍향을보이지만북서풍으로주어진

09

^시^자료는^나머

지세개의 시간대와다른풍향을보였다

.

풍속의경 우에는

WRF

^가 ^실제 ^{관측치보다} ^약

5~10m/s

^과대

모의하였고

, ENVI-met

은실제관측치보다과소모의하 는경우도있었지만대체적으로

0.5~1.5m/s

의차이를 보였다

.

즉

, WRF

는

300%

과대 모의하였고

, ENVI-

met

의경우는

50%

과대모의하였음을알수있었다

.

따라서

ENVI-met

등을활용한미세규모의바람장해

석결과를산불위험예측에 활용한다면신속한산불진 화뿐만아니라경계피난을통해인명피해를최소화함 으로써산불방지전략수립에도움이되리라사료된다

.

적 요

본연구는복잡한산악지형에서바람장변화를해석 하고

,

산불발생시확산방향을예측하여산불방지전략 에활용하기위해서수행되었다

.

연구 대상지는

2000

년

4

월

7

일산불이발생하여

10

일간진행되었던삼척 지역을 대상으로 하였다

.

^삼척 ^{산불피해지는} ^복잡한

산악구조를가지고 있는데 먼저 중규모기상 모델인

WRF

^를 ^사용하여 ^대상지에 ^설치한

AWS(4

^지점

)

^의

관측결과와비교하였다

. WRF

모의 결과

, 4

개지점의 풍속은

AWS

^{관측지점의}^풍속에^비해

5~8m/s(200%

^과

Fig. 7.

Comparison of wind speed between (WRF-AWS)

and (ENVI-AWS) at 4 stations.

(9)

대평가

)

강하였으며

,

관측된풍향은지점마다다양하게 나타난것에비해모의된풍향은모든지점에서서풍 계열로나타났다

.

결과적으로

WRF

와같은중규모기 상모델은복잡한산악지형에서의바람장변화를잘모 의하지못하였다

.

이러한문제점을 해결하기위해 미 기상 대기유동장 수치모형인

ENVI-met

프로그램을

이용하여지표면높이에서삼척

LTER

지역의국지규

모 바람장을모의하였다

.

지형효과에의한 모델의민 감도를위해다양한초기조건

(

기류

,

온·습도

,

대기난 류

,

토양 및 식생 모형

)

들을 고려하여 분석하였다

.

ENVI-met

^모의결과

,

^풍속은 ^실측과 ^비교할 ^때 ^약

70%

의정확도를보였으며

,

풍향은계곡부와능선부에

서 지형효과로 인한 변화를 잘 반영하였다

.

^향후

ENVI-met

은 산불확산예측 및 산불방지전략 수립을

위해미기상대기유동장수치모형을이용하여산악지 역의 미기상 해석에 관한 연구가 필요할 것으로 판 단된다

.

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