위성자료를 이용한 몽골의 일사량 분포 특성
지준범1,*·전상희1·최영진1·이승우1·박영산1·이규태2
1국립기상연구소 응용기상과, 156-720, 서울특별시 동작구 여의대방로 16길 61
2강릉원주대학교 대기환경과학과, 210-702, 강원도 강릉시 죽헌길 7
The Character of Distribution of Solar Radiation in Mongolia based on Meteorological Satellite Data
Joon-Bum Jee1,*, Sang-Hee Jeon1, Young-Jean Choi1,Seung-Woo Lee1, Young-San Park1, and Kyu-Tae Lee2
1Department of Applied Meteorology, National Institute of Meteorological Research, Seoul 156-720, Korea
2Department of Atmospheric and Environmental Sciences, Gangnung-Wonju National University, Gangneung 210-702, Korea
Abstract: Mongolia’s solar-meteorological resources map has been developed using satellite data and reanalysis data. Solar radiation was calculated using solar radiation model, in which the input data were satellite data from SRTM, TERA, AQUA, AURA and MTSAT-1R satellites and the reanalysis data from NCEP/NCAR. The calculated results are validated by the DSWRF (Downward Short-Wave Radiation Flux) from NCEP/NCAR reanalysis. Mongolia is composed of mountainous region in the western area and desert or semi-arid region in middle and southern parts of the country. South- central area comprises inside the continent with a clear day and less rainfall, and irradiation is higher than other regions on the same latitude. The western mountain region is reached a lot of solar energy due to high elevation but the area is covered with snow (high albedo) throughout the year. The snow cover is a cause of false detection from the cloud detection algorithm of satellite data. Eventually clearness index and solar radiation are underestimated. And southern region has high total precipitable water and aerosol optical depth, but high solar radiation reaches the surface as it is located on the relatively lower latitude. When calculated solar radiation is validated by DSWRF from NCEP/NCAR reanalysis, monthly mean solar radiation is 547.59 MJ which is approximately 2.89 MJ higher than DSWRF. The correlation coefficient between calculation and reanalysis data is 0.99 and the RMSE (Root Mean Square Error) is 6.17 MJ. It turned out to be highest correlation (r=0.94) in October, and lowest correlation (r=0.62) in March considering the error of cloud detection with melting and yellow sand.
Keywords: Solar-Meteorological Resources Map, satellite data, solar radiation model, solar radiation
요 약: 몽골의 태양-기상자원지도는 위성자료 및 재분석 자료를 이용하여 개발되었다. 태양복사량은 단층 태양복사모델 을 이용하였으며 입력자료는 SRTM, MODIS, OMI, MTSAT-1R 등의 위성관측자료와 전구모델의 재분석자료를 이용하 였다. 계산된 결과는 NCEP/NCAR 재분석 DSWRF 자료를 이용하여 계산된 일사량을 검증하였다. 몽골은 서부의 산악 지역과 중남부의 사막 및 반사막지대로 이루어져 있으며 대륙 내부에 위치하여 강수량이 적고 맑은 날이 많아 동일 위 도상의 다른 지역과 비교하여 높은 일사량이 나타난다. 서부 산악지역은 고도가 높아 태양에너지가 많이 도달되는 곳임 에도 불구하고 일사량이 낮게 나타난다. 그 이유는 산악지역에 존재하는 연중 적설이 위성자료의 구름탐지 알고리즘에 서 구름으로 오탐지 되기 때문이다. 따라서 청천지수뿐만 아니라 일사량 또한 낮게 계산된다. 남부지역은 상대적으로 높은 가강수량과 에어로솔 광학두께가 나타났으나 다른 지역에 비해 위도가 낮고 청천지수가 높아 일사량이 높게 나타 나는 것으로 분석된다. 계산된 월 누적 일사량은 547.59 MJ로써 전 지점에서 약 2.89 MJ로 높게 계산되었으며 상관성
*Corresponding author: [email protected]
*Tel: +82-70-7850-6826
*Fax: +82-2-849-0668
은 0.99였고 평방근오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 6.17 MJ 이었다. 월별 통계 값을 계산하였을 때 상관성이 가장 높은 월은 10월로 0.94였고 3월은 0.62로 가장 낮게 나타났다.
주요어: 태양-기상자원지도, 위성자료, 태양복사모델, 일사량
서 론
최근 에너지 자원 확보는 전 세계적으로 중요한 정치·경제적 이슈로 떠오르고 있다. 이에 따라 국가 사이의 자원개발 협력이 강화되고 있으며 특히 부존 자원이 부족한 국가들은 신재생 자원외교에 더욱 주 력하고 있다. 세계 8대 자원부국으로 불리는 몽골은 미국, 러시아, 중국, 일본 등 4대 열강이 앞 다투어 진출하려는 관심지역 중 하나이다.
몽골은 중앙아시아에 위치하며 러시아, 중국과 국 경을 접하고 있는 내륙 국가이다. 몽골의 면적은 한 반도의 7배, 남한의 16배로서 세계 17위에 해당된다.
평균 해발고도는 1587 m이며 가장 낮은 지역이 553 m이고 가장 높은 지역은 알타이 산맥에 위치한 후이 트니 오르길로 해발 6653 m이다. 수도 울란바토르는 해발 1300 m에 위치한다. 몽골의 지형은 산악지대, 초원지대, 반사막지대로 나눌 수 있다.
정부는 ‘한-몽골 자원협력위원회’를 개최하고 몽골 정부와 MOU를 맺는 등 몽골과의 자원개발 협력에 노력을 기울여 왔다. 이에 따라 양국은 광산개발뿐만 아니라 그린 에너지 분야의 협력사업 확대를 도모하 기로 하고 우선 태양광·풍력 발전사업, 청정석탄 기 술협력 등을 추진하기로 하였다(심의섭, 2009). 몽골 과의 신·재생에너지 개발협력은 몽골의 지속가능한 개발과 우리나라 신·재생에너지 기술의 발전이라는 면에서 양국에 이득이 될 것이다.
2009년 지식경제부는 “신재생에너지를 이용한 사 막화 방지시스템 실증” 연구를 통하여 국내 기업의 몽골시장 진출을 도모하고 몽골과의 자원협력을 확고 히 하기 위하여 국내의 기술현황 및 몽골의 자원과 기반시설 등에 대한 조사를 실시하였다. 보고서에서 는 미국 ‘국가재생에너지연구소(NREL)’의 몽골 일사 량 분포도를 기반으로 몽골의 태양에너지를 분석하였 다. 그러나 몽골지역의 자원을 개발하고 이용하기 위 해서는 몽골의 자원현황을 파악하고 예측할 수 있는 기술이 필요하다.
미국 에너지부(U.S. Department of Energy)의 신재 생에너지 연구소(National Renewable Energy Laboratory,
NREL)는 뉴욕주립대(State University of New York, SUNY)의 위성 복사 모델(Satellite Radiation Model;
Perez et al., 2002)을 이용하여 10 km 공간 분해능으 로 태양광 자원 지도를 제작하였다. 이 자원지도 제 작을 위하여 사용된 위성복사 모델은 정지위성자료, 지표면 눈 자료, 월평균 수증기량, 미량 기체 그리고 에어로솔 등을 입력자료로 사용하였다. 위성자료 및 태양복사모델을 이용한 태양-기상자원지도 연구로는 지준범 외(2011a, 2011b), 조일성 외(2010)가 있다.
이들 연구는 Iqbal (1983)의 이론을 기반으로 정지기 상위성, 극궤도위성 자료 및 수치모델재분석 자료를 이용하여 1 km 및 4 km 해상도의 한반도 자원지도를 개발하였으며 지상 일사량 관측 자료와의 검증을 통 하여 태양자원의 분포를 확인하였다. 그리고 지준범 외(2010)는 기상청 일사량 관측 자료를 이용하여 한 반도 일사량의 분포를 분석하였고 조덕기와 강용혁 (2005)은 에너지기술연구원의 22년간 일사량 관측 자 료를 이용하여 태양에너지 자원지도를 개발하였고 태 양광 발전과 관련된 변수의 분포를 보였다. 그리고 유정문 외(2007, 2008)는 다양한 상용 태양복사모델 을 이용하여 에어로솔과 대기성분이 포함된 대기에서 단파영역의 태양복사량을 비교한 연구가 있었다.
본 연구에서는 위성자료와 재분석 자료들을 이용 하여 몽골의 태양-기상자원지도를 작성하고 태양복사 자원의 분포와 기상변수 사이의 관계성을 분석하고 자 하였다. 또한 일사량 재분석자료를 이용하여 결과 를 검증하고 태양에너지 발전의 가능성을 분석하고 자 한다.
자료 및 방법
몽골의 태양-기상자원을 분석하기 위하여 위성 및 수치모델의 재분석 기상자료와 복사 모델을 이용하였 다. 태양-기상자원지도는 단층태양복사모델(지준범 외, 2011a; 조일성 외, 2010)을 기반으로 계산하였다.
단층태양복사모델은 3차원 자료를 대신하여 단층의 대기를 고려한 2차원 자료를 이용한다. 복사모델을 이용하여 지표면에 도달하는 일사량은 Iqbal (1983)
의 방법에 의하여 식 (1)~(3)과 같이 성분별(직달(Idλ), 산란(Isλ) 및 전천(Igλ))로 계산할 수 있다.
Idλ=Ioλtλ (1) Isλ=Irλ+Iaλ+Igλ (2) Igλ=Idλcosθ + Isλ (3) 여기서 Ioλ는 대기 꼭대기에 도달하는 태양복사이고 대기의 흡수체 및 구름의 투과율 tλ는 tλ= exp(−τλ)로 쓸 수 있으며 τλ는 대기 흡수체의 광학두께이다. 그 리고 Irλ와 Iaλ는 대기분자와 에어로솔 입자의 산란 이며 Igλ는 지표와 대기의 다중산란을 의미한다. 지 표면에 도달하는 전천일사량은 태양의 천정각 θ 에 의존적이다.
지표면에 도달하는 일사량은 시간별로 계산하였으 며 월누적 또는 연누적하여 태양자원을 평가하였다.
지표면 일사량과 관련이 높은 지표면 알베도와 지표피 복도 및 기상변수들과 관계성을 분석하였고 NCEP/
NCAR에서 제공되는 월별 일사량으로 검증하였다.
태양복사 모델을 수행하기 위해서는 지표 고도와 지표면 알베도 그리고 기상자료가 요구된다. 지표면 알베도와 지표피복도는 TERA 위성의 MODIS 3s 자 료를 이용하여 월별로 적용하였고 지표고도는 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 3s 자료를 이용 하였다. 에어로솔과 오존은 극궤도 위성을 이용하여 관측된 위성자료를 이용하였다. 오존은 AURA위성의 OMI 센서를 이용하여 관측된 전오존량을 이용하였고 에어로솔은 TERA와 AQUA 위성의 MODIS 센서를 이용하여 관측된 500 nm의 에어로솔 광학두께를 이 용하였다. 가강수량은 NCEP/NCAR 재분석 자료의 지표면 기압, 기온, 혼합비를 이용하여 산출하였다.
마지막으로 지표면 일사량 계산에서 가장 중요한 구 름은 정지기상위성의 자료를 이용하였다. MTSAT-1R
자료는 이병일 외(2007)의 방법을 적용하여 구름을 판별하였고 구름화소의 가시채널 반사도는 맑은 상태 의 복사모델 결과와 지상 관측 자료를 이용하여 태 양 천정각에 따른 청천지수(Clearness Index)를 산출 하여 적용하였다. 청천지수(CI)는 식 (4)와 같이 쓸 수 있으며 청천지수는 맑은 상태에서 계산된 일사량 (식 (1)~(3))에 곱하여 지표면 도달 일사량을 계산한 다(Perez et al., 2002).
CI = (1−cf ) (4)
여기서 cf는 구름의 비율(cloud fraction)이다.
단층복사모델의 계산을 위하여 이용되는 자료들은 2009년과 2010년 자료이며 MTSAT-1R 구름 자료의 공간 및 시간 해상도에 맞추어 시공간 내외삽하여 사용하였다. 이 연구에 사용된 자료는 Table 1과 같 이 정리된다.
태양-기상자원 계산 결과의 검증은 NCEP/NCAR (http://www.esrl.noaa.gov)에서 제공되는 월평균 지표 면 하향 태양복사량(DSWRF; Downward Short-Wave Radiation Flux)을 단위변환(월평균을 월누적으로)하 여 비교분석하였다.
몽골의 태양자원 분석
몽골은 북위 41o35'-52o09', 동경 87o44'~119o56'에 위치한 내륙 국가이다. Fig. 1은 몽골의 지형고도와 지면피복도이다. 몽골의 서북부에는 3000 m 이상의 알타이산맥이 위치하고 중동부에는 초지가 넓게 위치 하며 남부에는 관목과 반사막지대가 위치한다. 서부 산맥지역은 해발고도가 높아 연중 적설이 나타난다.
Fig. 2는 1월과 7월의 지표면 알베도이다. 몽골은 위도가 높은 지역에 위치하고 있어 겨울철에 전 지 역에 걸쳐 적설이 존재하며 고위도 지역에서는 0.7 Table 1. The specifications of data
Variable Source Resolution
DEM Temporal
Model Input
DEM SRTM 3s constant
Landuse MODIS (TERA/AQUA) 30s constant
Surface Albedo MODIS (TERA/AQUA) 0.05o monthly
Total Ozone OMI (AURA) 1o×1o daily
AOD MODIS (TERA/AQUA) 1o×1o daily
Cloud MTSAT-1R 4 km×4 km hourly
Temperature, Pressure, TPW NCEP/NCAR reanlaysis 1o×1o every 3 hours
Validation DSWRF NCEP/NCAR reanlaysis 1o×1o monthly
이상의 높은 알베도를 보인다. 고위도 지역이 초지인 데 반해 중남부 지역은 반사막지역이기 때문에 여름 철에는 0.3 이상의 높은 알베도 값을 가진다. 높은 알베도는 지표면에 도달하는 직달일사량에는 영향을 미치지 않으나 산란 일사량을 증가시키기 때문에 지 표면의 지표 이용 상태와 알베도는 지표면 태양에너 지와 밀접한 관련성을 가지며 일사량을 분석함에 있 어 중요한 요소이다.
구름은 대기의 흡수체 중 가장 중요한 요소이며 흐린 날의 일사량 계산의 대부분은 구름에 의하여 좌우된다. 이 연구에서 구름은 정지기상위성의 구름
알베도와 천정각의 함수를 이용하여 식 (4)와 같이 적용하였다. 산출되는 청천지수는 매시간 위성자료를 이용하여 산출되며 산출된 청천지수를 월평균하면 Fig. 3과 같다. 1월에는 산악지역과 일부 초원지역을 제외한 대부분의 지역에서 0.9 이상의 청천이 나타나 비교적 맑은 날이 많은 것을 알 수 있다. 7월에는 몽 골 남부지역을 제외한 중북부에서 0.9 이하의 청천이 나타나 남부사막지대에 비해 산악 및 초원지대에 작 은 일사량이 도달하는 것으로 분석된다. 그리고 중앙 북부 높은 산악지역에서 청천지수가 낮게 나타나는데 이는 산악지역의 적설을 구름으로 잘못 인지한 결과 Fig. 3. Clearness index from MTSAT-1R in Mongolia at January and July.
Fig. 1. DEM (Digital Elevation Model) and landuse in Mongolia.
Fig. 2. Surface albedo from MODIS in Mongolia at January and July.
로 보이며, 이것은 또한 여름철 일사량 계산 시 오차 의 원인이 되는 것으로 분석된다.
시공간 내외삽된 입력 자료를 이용하여 단층태양복 사모델을 시간별로 수행하였다. 수행된 2009년과 2010년의 계산결과는 연누적 및 월누적하여 입력자 료의 분포 및 NCEP/NCAR DSWRF 재분석 일사량 과 비교·분석하였다. 계산된 전천일사(a), 직달일사 (b) 및 산란일사(c) 그리고 DSWRF의 연누적 전천일 사량(d)의 분포는 Fig. 4와 같다. 태양복사량은 위도 와 고도에 대하여 의존성이 크기 때문에 저위도인 남부지역이 다른 지역에 비해 태양복사량이 높다는 것을 알 수 있다. 동부지역이 서부지역보다 태양광이 높게 나타나는 것은 Fig. 1에서의 설명과 같이 서부 지역이 고도가 높고 적설기간이 길기 때문에 지표면 에 도달하는 태양복사가 상대적으로 작은 것으로 분 석된다. 몽골의 남부지역에서 전천일사량이 높게 나 타나는데 이는 지역적인 특성과 관련이 있다. 남부지 역은 대부분 사막으로 이루어져 있으며 이 사막은 해안으로부터 멀리 떨어져 있고 수분이 공급되지 않 아 생성된 이른바 내륙사막이다. 부족한 수분으로 인
해 구름의 생성빈도가 적고 이로 인하여 태양복사가 지표면에 원활히 도달할 수 있게 된다.
몽골의 전천일사량(Fig. 4a)은 NCEP/NCAR 재분 석 일사량(Fig. 4d) 분포와 유사하다. 전천일사의 분 할성분인 직달일사(Fig. 4b)는 계산지점의 천정각을 곱하여 계산하였다. 직달 일사량의 분포가 위도에 의 존적이며 비교적 고도가 높은 서쪽에서 높게 나타나 는데 반해 산란 일사량(Fig. 4c)은 위도에 크게 의존 적이지 않으며 대기 흡수체(수증기, 오존 및 에어로 솔)의 양이 상대적으로 높은 동남부 쪽에서 높게 나 타났다. 몽골의 동남부에서 산란일사량이 높게 나타 나는 것은 서부 산악지대에 비해 대기의 광학경로가 길며 지표면 근처의 수증기량이 풍부하고, 사막 및 반사막이 위치하고 있어 에어로솔량이 많은 대기가 분포하기 때문이다.
일사량 특성을 자세히 분석하기 위하여 입력 자료 를 분석하였다. Fig. 5는 태양복사 모델에 입력된 입 력 자료와 관련된 요소를 연평균 하여 나타낸 것이 다. 온도분포는 수증기의 고도분포와 밀접한 관련이 있으므로 고도가 높은 산악지역에서 낮게 나타났고 Fig. 4. The global (a), direct (b) and diffuse (c) solar radiation by GWNU solar radiation model, DSWRF (Downward short- wave radiation flux; (d) from NCEP/NCAR reanalysis.
남부 및 동부지역에서 높게 나타났다. 에어로솔량은 편서풍의 영향으로 동부 쪽에서 높게 나타났고, 오존 량은 북동부가 높고 남부지역이 낮게 나타났다. 몽골 의 지표면 알베도는 0.2부터 0.3까지의 분포로 비교 적 높게 나타났으며 서부 산악지역에서는 0.7 이상의 높은 값을 나타내는 곳도 있었다. 그러나 북부 및 남 부 일부지역에는 0.2 이하의 낮은 알베도를 가진 지 역도 나타난다. 청천지수는 0.8 이상으로 비교적 높 게 나타났으며 북부와 비교하여 남부 쪽에서 높은 청천지수가 나타났다. 따라서 서부산악은 높은 지표 면 알베도, 낮은 가강수량 및 에어로솔 광학두께와 낮은 청천지수로 인하여 비교적 낮은 일사량이 나타 났고 북부지역은 낮은 청천지수와 낮은 알베도 및 높은 오존량으로 인하여 낮은 일사량이 나타났다. 남
부지역은 상대적으로 높은 가강수량과 에어로솔 광학 두께가 나타났으나 청천지수가 상대적으로 높아 일사 량이 높게 나타나는 것으로 분석된다.
몽골의 수도인 울란바토르의 일사량 및 입력변수의 시계열을 Fig. 6에 나타내었다. 일누적 일사량, 가강수 량, 오존 및 에어로솔의 계절 변화가 뚜렷이 나타났으 며 청천지수는 겨울철보다 여름철에 작은 값들이 많 이 분포하는 특징을 보였다. 오존자료는 위성자료를 사용하는 동안 자료부재가 존재하였으며 자료부재시 에는 이전 날의 자료를 이용하였다. 2009년에 비해 2010년에 높은 에어로솔 광학두께가 나타났으며, 에어 로솔 광학 두께 중 0.1 이상은 황사의 징후로 분석된 다. 가강수량의 분포도 2009년에 비해 2010년에 높게 나타났다. 이에 따라 일누적 일사량은 2009년과 비교 Fig. 5. Input data for GWNU solar radiation model. (a), (b), (c), (d), (e) and (f) are represented to temperature (K), total precip- itable water (cm-atm), aerosol optical depth, total ozone amount, surface albedo and clearness index, respectively.
하여 2010년에 약간 낮게 분포하는 것으로 나타났다.
계산된 일사량은 월누적 DSWRF 일사량을 이용하 여 검증하였다. DSWRF 자료와 동일한 격자의 일사 량을 추출하여 비교하였으며 기초통계량 비교 및 상
관성을 계산하였다. 평균 일사량은 계산된 일사량이 약 2.89 MJ/month로 높게 나타났으며 상관성은 0.99 였고 평방근오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 6.17 MJ이었다(Fig. 7).
월별 통계값은 Table 2에 정리하였다. 겨울철에 상 관성이 비교적 높게 나타났으나 RMSE는 크게 나타 났고, 여름철에는 상관성은 낮았으나 RMSE는 작은 것을 볼 수 있었다. 상관성이 가장 높은 달은 10월로 0.94였고 3월은 0.62로 가장 낮게 나타났다. 특히 봄 철의 상관성이 다른 계절과 비교하여 낮은 것은 입 력 자료의 불확실성이 높기 때문인 것으로 분석된다.
즉 봄철 해빙과 황사 발생, 지표면의 특성변화(적설, 해빙)로 인해 위성관측, 지상관측 등의 관측오차가 커지게 되고 이에 따라 상관성이 낮아지는 것으로 분석된다. 또한 북부산악지역의 적설지역은 위성자료 에서 높은 반사도로 인하여 구름으로 오탐지되어 일 사량 과소계산의 원인이 될 수 있으므로 추가적인 분석이 필요할 것으로 보인다.
Fig. 6. The time series of calculated solar radiation and input data of GWNU solar radiation model at Ulanvator. (a) global solar radiation (W/m2), (b) clearness index, (c) total precipitable water (cm-atm), (d) total ozone amount (cm-atm), (e) aerosol optical depth and (f) station pressure (hPa).
Fig. 7. The correlation between calculated by GWNU model and DSWRF from NCEP/NCAR reanalysis.
결 론
위성자료 및 재분석 자료를 이용하여 몽골의 태양- 기상자원지도를 계산하고 재분석 일사량 자료와 비 교·분석하였다. 태양복사량은 단층 태양복사모델을 이용하였으며 입력 자료는 SRTM, MODIS, OMI, MTSAT-1R 등의 위성관측 자료와 전구모델의 재분석 자료를 이용하였다. 몽골은 서부의 산악지역과 중남 부의 사막 및 반사막지대로 이루어져 있으며 대륙 내부에 위치하여 강수량이 적고 맑은 날이 많아 동 일 위도상의 다른 지역에 비하여 높은 일사량이 나 타난다. 서부 산악지대는 고도가 높아 일사량이 많으 나 계산 결과 태양에너지가 낮은 것으로 나타났다.
이것은 산악지대에 존재하는 연중 적설이 알베도가 높아 위성영상에서 구름으로 오탐지 되고, 이에 따라 청천지수가 과소하게 계산되어 결과적으로 지표면에 도달하는 태양에너지가 낮게 계산된 것으로 분석된다.
남부지역은 상대적으로 높은 가강수량과 에어로솔 광 학두께가 나타났으나 상대적으로 위도가 낮고 청천지 수가 상대적으로 높아 일사량이 높게 나타났다.
몽골의 수도인 울란바토르의 일누적 일사량과 태양 복사 모델 입력변수의 시계열을 분석한 결과 계절적 인 특성이 뚜렷하게 나타났으며 2009년에 비해 2010 년에 일누적 일사량이 낮게 나타났다.
NCEP/NCAR 재분석 DSWRF 자료를 이용하여 계 산된 일사량을 검증한 결과 계산된 월누적 일사량은 547.59 MJ이었으며 전 지점에서 약 2.89 MJ로 높게 나타났다. 상관성은 0.99였고 평방근오차(Root Mean
Square Error; RMSE)는 6.17 MJ이었다. 월별 통계값 을 계산하였을 때 상관성이 가장 높은 달은 10월로 0.94였고 3월은 0.62로 가장 낮게 나타났다. 봄철에 DSWRF 자료와 상관성이 낮은 것은 복사모델의 입 력 자료로 사용된 위성자료의 불확실성이 높기 때문 인 것으로 분석된다. 또한 태양-기상자원지도의 신뢰 성을 확보하기 위해서는 정확성 높은 관측 자료의 수집이 요구되며 적설지역에 대해서는 추가적인 분석 이 필요하다.
이 연구의 결과를 요약하면 몽골의 일사량은 주변 국에 비하여 풍부하며 넓은 초지와 사막으로 이루어 져 있어 태양에너지 발전에 유리할 것으로 분석된다.
이 연구에서 계산된 태양-기상자원지도는 태양에너지 개발의 기초로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
사 사
이 연구는 2012년 국립기상연구소 주관의 녹색성 장 지원기술 개발 연구의 지원으로 수행되었습니다.
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tion between GWNU solar radiation model and DSWRF
Month Mean (MJ)
Correlation RMSE (MJ)
DSWRF GWNU
January 230.98 236.71 0.83 12.81
Febrary 331.72 321.47 0.73 11.53
March 560.22 545.80 0.62 9.00
April 729.27 743.89 0.68 4.43
May 862.50 840.45 0.71 4.49
June 863.58 869.33 0.76 3.89
July 831.35 837.05 0.74 4.96
August 734.62 736.81 0.90 3.54
September 557.32 557.26 0.86 4.54
October 400.93 428.75 0.94 7.71
November 244.96 255.04 0.87 9.92
December 188.90 198.47 0.89 12.20
Annual 544.70 547.59 0.99 6.17
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2012년 1월 20일 접수 2012년 3월 30일 수정원고 접수 2012년 4월 19일 채택
