Distribution of Surface Solar Radiation by Radiative Model in South Korea
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(2) 조일성․지준범․이원학․이규태․최영진. 148. and total precipitable water were used as the input data for GWNU model run and they were retrieved from Moderate Resolution Imaging Spectrometer(MODIS), Ozone Monitoring Instrument(OMI), MTSAT-1R satellite data and the Regional Data Assimilation Prediction System(RDAPS) model result, respectively. The surface solar radiation was calculated with 4 km spatial resolution in South Korea region using the GWNU model and the results were compared with surface measurement(by pyranome2. ter) data of 22 KMA solar sites. The maximum values(more than 5,400 MJ/m ) of model calculated annual solar radiation were found in Andong, Daegu and Jinju regions and these results were corresponded with the MTSAT-1R cloud amount data. However, the spatial distribution of surface measurement data was comparatively different from the model calculation because of the insufficient correction and management problems for the sites instruments(pyranometer). Key words : Solar Radiative Transfer Model, Line-by-Line Model, Surface Solar Radiation, Solar Measurement. 1. 서론. 기본계획’을 수립하고 2030년까지 신재생 에너지 강국으로의 도약을 목표로 하며 풍력과 태양광. 19세기 산업혁명 이후 화석연료 사용 증가 때. 및 수소연료 전기를 3대 전략 분야로 집중 육성. 문에 막대한 양의 온실기체가 대기 중으로 방출. 할 계획이다(기후변화대응 종합계획, 2008; 국무. 되었고 1970년대 두 차례의 석유 파동이 일어난. 총리실, 2008).. 후 온실기체 배출량 증가에 따른 대체에너지 개. 태양광(복사) 에너지는 지구상에서 인류가 이. 발이 전 세계적인 중요 관심사가 되었다. 특히. 용할 수 있는 최대 청정 에너지원이고 지구에 도. 2002년 9월 남아공화국 요하네스버그에서 개최. 달하는 연간 태양광 에너지는 인류가 소비하는. 된 지구정상회의와 2004년 6월 독일 본에서 개. 전체 에너지의 1만 5천배 정도(한반도의 경우 지. 최된 재생가능에너지 국제회의 그리고 2007년 1. 표면에 도달하는 태양광 에너지는 연간 약 1,300. 월 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼 및 IP-. kWh/m )로써 석유로 환산할 경우 800억 bbl 정. CC 4차 보고서(2007) 등에서 신재생 에너지의. 도이며 우리나라 1년 사용량(8억 bbl)의 100배인. 지속적인 발전을 위한 정책과 방안 등이 발효되. 것으로 추정(이필렬, 2004)되나 태양 에너지 집. 고 있다.. 약도와 경제성이 높지 않기 때문에 그 활용도가. 2. 현재 국내 신재생 에너지 산업 보급 현황을. 높지 못하였다(프란츠 알트, 2004). 그러나 화력. 근거할 경우 폐기물 이용 발전이 76.1%로 절대. 발전에 따라 과도하게 배출되는 탄소 등의 온실. 적인 비중을 차지하는 반면 태양광(열)과 풍력. 기체 규제에 대한 부담 해소 기술로써 태양광 에. 발전은 0.6%와 1.1%로 비중이 높지 않은 실정. 너지 기술력 발전이 부각되고 있으며 태양광 발. 이다. 즉 우리나라의 신재생 에너지 이용 비중과. 전의 가장 큰 단점인 일몰 이후의 발전 제약은. 기술 개발 투자 및 기술 수준은 선진국의 50∼. 최근 축열 기술 발전에 따라 일몰 후 6시간까지. 70% 수준(한국과학기술정보연구원, 2007)이기 때. 가능하게 되었다.. 문에 정부는 신재생 에너지 유망 분야의 비중 확. 이와 같은 태양광 에너지를 농업과 공업 및. 대를 위한 노력을 집중하기 위하여 ‘국가 에너지. 국민 일상 생활에 폭 넓게 활용하기 위해서는 태.
(3) 복사 모델에 의한 남한의 지표면 태양광 분포. 149. 양광 발전소 입지 조건(부지와 송전 비용 및 인 구 밀도 등)및 경제효과를 사전 검토해야하고 특 히 지표면에 도달하는 태양광의 시․공간 분포 특성 분석은 가장 우선되어야 할 것이다. 태양광 의 효과적인 활용 방안 강구를 위하여 미국 NREL(National Renewable Energy Laboratory) 은 CSR(Climatological Solar Radiation) 모델 (Maxwell et al., 1998; George and Maxwell, 1999; Perez et al., 2002)에 근거하여 40 km 해. Fig. 1. A comparison of the extraterrestrial spec-. 상도의 태양광 자원지도(solar map)를 제작하였. trum with the Rayleigh attenuation spectrum on. 고 현재는 부분적으로 10 km까지 해상도를 높이. Jun. 15(water vapor: 2 cm, ozone: 0.35 cm-atm,. 고 있으며 또한 독일 및 호주 기상청도 태양 복. and aerosol: 0.2).. 사 모델과 위성 자료를 이용하여 태양광 자원지 도를 개발하고 있다(Michael et al., 1978; Weymouth and Marshall, 1999).. 지표면에 도달하는 태양광은 대기 중에서 구름 과 에어로졸 및 기체 성분들에 의하여 흡수 및. 이 연구는 신재생에너지 생산을 위한 태양. 산란되며 태양광의 파장별 특성은 Fig. 1과 같다.. 광 발전뿐만 아니라 농수산업 등의 각종 국민생. 이 그림에서와 같이 성층권에 풍부한 오존은 0.4. 활에 활용할 목적의 한반도 태양광 자원지도 제. μm 이하의 자외선 파장 영역과 가시광선 영역. 작을 위한 것으로써 태양 복사 모델과 위성관측. 의 일부분을 흡수하고 수증기와 이산화탄소는 주. 및 수치예보 자료를 이용하여 한반도의 지표면. 로 0.75 μm 이상의 적외 복사 파장 영역에 대. 태양광 시․공간 분포를 계산 및 분석하였고 그. 한 태양광을 흡수한다.. 결과를 22개 기상청 일사 관측 자료와 비교하였. 지표면에서 관측되는 태양광 변화 요소는 천. 다. 이 연구 기간 동안 계산된 월 및 연 누적 한. 문 지리적인 요소들(계절에 따른 태양-지구 사이. 반도 지표면 태양광은 모델 입력 자료와 연관하. 의 거리 및 시간과 위․경도에 따른 태양의 천정. 여 분석하였고 또한 지표면 일사 관측 자료와 비. 각 그리고 관측 지점의 고도 및 지표면 알베도). 교하여 문제점 지적 및 개선 사항 등이 결과 및. 과 대기 중의 태양 복사 감쇠 성분들(구름과 에. 결론에서 설명하였다.. 어로졸 및 태양광 흡수 기체들)로 분리되고 이러 한 감쇠 요소들에 따른 태양광 변화를 물리법칙. 2. 연구 방법 및 자료 2.1 연구 방법 및 태양 복사 모델. 에 근거하여 계산하는 알고리즘을 태양 복사 모 델이라 하며 이 연구에서 사용된 단일 기층 모델 은 Fig. 1과 같이 요약된다.. 남한 지역의 지표면에 도달하는 태양광 계. 지표면에 도달하는 태양광은 직달 성분( )과. 산을 위하여 태양 복사 모델이 사용되었고 이 연. 산란 성분( )으로 분리되며 직달 태양광은 다음. 구에서는 태양 복사 모델 계산 시간 및 계산 효. 과 같이 계산된다(Iqbal, 1983).. 율을 고려하여 모형 대기는 단일 기층으로 간주 하였으며 이 연구에서 사용된 태양 복사 모형은 다음과 같이 요약된다.. cos exp . (1). 이 식에서 는 파장을 의미하고 는 대기.
(4) 조일성․지준범․이원학․이규태․최영진. 150. 외 일사량(extraterrestrial radiation)이며 는. 학 질량으로써 다음과 같이 나타낼 수 있다(Kas-. 지구와 태양 사이의 거리변화를 나타내는 이심율. ten, 1966).. (eccentricity)이다. 그리고 는 천정각(solar ze-. cos . nith angle)이며 는 흡수 기체들에 대한 광학 두 께(optical thickness)로서 다음과 같이 표시된다.. (8). . (2). . . (9). cos (10). 식 (3)～(7)에 나타낸 , , , , . 여기서 는 현지 기압을 나타내고 는 최대. 는 각각 공기 분자, 에어로졸, 오존, 수증기 그리 고 혼합 기체에 대한 투과율로써 이 연구에서는. 오존 농도 고도로써 22 km가 사용된다.. 다음과 같은 경험식들을 사용하였다(Iqbal, 1983).. 지표면에 도달하는 산란 태양광( )은 공기. (3). 분자에 의한 산란( )과 에어로졸 산란( ) 그리. exp . 고 대기 및 지표면과의 다중산란( )의 합으로. exp . 다음과 같이 표시된다.. . (4). exp × × . (5). exp × . (6). (11). . 이 식에서 공기분자 및 에어로졸에 의하여 산 란되는 태양광은 다음과 같이 경험적인 방법을 통하여 계산된다.. exp . cos × . (7). (12). 식 (3) ～ (7)에 나타낸 변수들 중 , ,. cos . 는 오존과 혼합 기체 및 수증기에 대한 파장. (13). 별 흡수계수이고 는 에어로졸 상수로써 파장이 0.5 μm보다 작을 경우 1.027이고 나머지는. 식 (13)에서 는 전체 에너지 산란 방향에. 1.206이 사용되었으며 과 는 각각 연직 오존. 대한 전방 산란 비율로써 Table 1과 같으며 후방. 량과 가강수량이다. 그리고 은 공기분자의 상. 산란의 경우는 1– 로 나타낼 수 있다. 그리고. 대 광학 질량(relative optical mass)으로써 는. 는 단일 산란 알베도이며 도심지와 시골에 대. 기압 보정된 값이며 는 오존에 대한 상대 광. 하여 0.6에서 0.9 정도로 변화된다.. Table 1. Forward scattering rate. . 0. 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 85. . 0.92. 0.92. 0.90. 0.90. 0.90. 0.85. 0.78. 0.68. 0.60. 0.50.
(5) 복사 모델에 의한 남한의 지표면 태양광 분포. 그리고 지표면과 대기에 의한 다중 산란 태양 광( )은 다음과 같이 계산하였다.. 151. 따라서 이 연구에서는 식 (1)～(15)의 단일 기층 모델을 대기 성분 변화에 따라 다층 기준 모델 (Line-by-Line Model; Chou and Suarez, 1999). ′ ′ . (14). 과 비교하여 보정하였고 그 중 가강수량과 오존 량 변화에 대한 보정 결과는 Fig. 2와 같다.. . 즉 가강수량과 오존량 변화에 따른 이 연구. (15) 여기서 는 지표면에 도달하는 직달 및 일차 산란 태양광이고 와 ′ 는 각각 지표면과 대 기 알베도이다.. 모델과 기준 모델의 지표면 태양광 계산 값의 비 율을 Fig. 2와 같이 회귀식으로 나타내어 태양 복사 모델 보정에 이용하였고 혼합기체와 지표면 알베도 등의 변화 효과도 마찬가지 방법을 이용 하였다. 결과적으로 구름이 없는 맑은 날의 경우 이. 이상과 같은 태양 복사 모델에서 식 (3)～(7). 연구에서 사용한 태양 복사 모델(GWNU)의 정. 의 흡수계수들( 와 및 등)은 여러 기. 확성 비교 및 평가를 위하여 흔히 표준대기 자료. 층에 따른 고도와 기압 함수이나 이 연구에서는. 가 사용되나 이 표준대기 자료는 요소별 고도 변. 단일 기층을 가정하였기 때문에 일정 수준의 오. 화가 완만하기 때문에 기준 모델 및 비교대상 모. 차 유발이 필연이다. 즉 지표면 태양광을 정확하. 델의 계산 결과 차이가 뚜렷하지 못하다. 따라서. 게 계산하기 위해서는 고도 및 기압에 따른 흡수. 이 연구에서는 위에 설명된 태양 복사 모델 계산. 계수 변화를 고려할 수 있는 다층 모델이 단일. 결과 비교를 위하여 Fig. 3과 같은 Garand 등. 기층 모델보다 정확하나 다층 모델의 경우 시․. (2001)의 42종류의 입력 자료를 사용하였고 이들. 공간 분포에 따른 연직 입력 자료 확보가 불확실. 42종류 자료 중 1∼6번 자료는 기존의 표준대기. 하고 계산 시간이 오래 걸리는 단점 때문에 이. 자료이며 7∼18번 자료는 고도에 따른 기온 급. 연구를 위한 다층 모델 채택은 적절하지 못하다.. 변 자료 그리고 19∼30 및 31∼42번 자료는 각. Fig. 2. The regression functions for the correction of solar radiation model(Iqbal, 1983) with the variations of total precipitation water and total ozone amount..
(6) 조일성․지준범․이원학․이규태․최영진. 152. Fig. 3. Solar radiative model input data(Grand et al., 2001).. 각 가강 수량과 오존량 급변 자료이다.. 결과적인 태양 복사 모형(GWNU)의 입력. Fig. 3의 42종류 자료들을 이 연구에서 사용된. 요소들에 대한 반응도는 Fig. 4에 나타내었고 이. 태양 복사 모델과 이 모델 비교를 위한 기준 모. 반응도 계산을 위하여 중위도 표준대기 자료가. 델(Line-by-Line Model; Chou and Suarez, 1999). 사용되었다. 이 그림에서와 같이 모형 대기의 가. 입력 자료로 사용하여 계산된 결과를 Table 2에. 강수량(2.8 cm)과 에어로졸 광학 두께(0.015)가 약. 나타내었다. 즉 이 연구 모델은 기준 모델과 비. ±80 % 증가 및 감소할 경우 지표면 태양광은. 교하여 지표면 알베도 변화에 따라 약 0.27%. 5% 내외로 변화((a)～ (b))하나 구름 광학 두께. 정도의 차이가 발생되었으나 이 결과는 Iqbal. (10.0)는 마찬가지로 약 ±80% 증감에 대하여 지. (1983)의 1.73% 및 NREL(미국 신재생에너지. 표면 태양광이 –40% ～ 80% 정도 변화된다(c).. 연구소, 2002) 모델의 0.73%보다 우수하였다.. 그리고 태양 천정각은 계절 및 일 변화가 뚜렷한. Table 2. Surface solar radiation calculated by present model(GWNU) with standard tropical standard atmospheric data 지표면 알베도. 기준 모델 2 (Unit: W/m ). 연구 모델 2 (Unit: W/m ). 오차(%). 0.0. 1,066.4. 1,069.6. 0.30. 0.1. 1,074.0. 1,077.1. 0.29. 0.2. 1,081.8. 1,084.9. 0.29. 0.3. 1,089.9. 1,093.0. 0.28. 0.4. 1,098.4. 1,101.5. 0.28. 0.5. 1,107.2. 1,110.2. 0.27. 0.6. 1,116.4. 1,119.4. 0.27. 0.7. 1,126.0. 1,129.1. 0.28. 0.8. 1,136.1. 1,139.2. 0.27. 0.9. 1,146.8. 1,149.8. 0.26.
(7) 복사 모델에 의한 남한의 지표면 태양광 분포. 153. (a) WP. (b) AOD. (c) COT. (d) Solar zenith angle. Fig. 4. The sensitivity test of present solar radiation model((a) precipitable water, (b) aerosol optical depth(AOD), (c) cloud optical thickness(COT) and (d) solar zenith angle).. 요소로서 태양이 연직 방향 부근에서 변화할 경. 사 흡수 기체량과 에어로졸량 및 운량 자료가 요. 우는 지표면 일사량 변화가 많지 않으나 일몰과. 구되고 또한 계산 지점의 지표면 기압과 고도 및. 일출 부근 변화가 연직 방향 부근보다 상대적으. 지표면 알베도 자료 등이 필수적이다. 이들 자료. 로 크며 이 태양 천정각은 구름 광학 두께와 함. 중 기압 및 수증기량(또는 가강수량) 자료 등은. 께 지표면 태양광 변화의 가장 주요 요소이다.. 10 km 해상도의 기상청 지역예보모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RD-. 2.2 연구 자료. APS) 자료를 이용하였고 오존량은 1°×1° 해상도. 이 연구를 위하여 사용된 태양 복사 모델(GW-. 의 OMI(Ozone Monitoring Instrument) 센서 자. NU)은 Iqbal(1983)에 근거한 것으로써 구름없이. 료(일평균 및 월평균 자료)가 사용되었으며 에어. 맑은 경우에 대하여 Fig. 2와 Fig. 3 및 Table 2. 로졸은 크기와 모양 및 지역적 특성이 매우 강하. 와 같이 보정되었으며 이 모델을 가동을 위해서. 게 나타나는 자료로써 이 연구에서는 1°×1° 해. 는 수증기(또는 가강수량)와 오존 등의 태양 복. 상도의 MODIS 위성자료(일 및 월평균 자료)를.
(8) 154. 조일성․지준범․이원학․이규태․최영진. 사용하였다.. 가 작기 때문에 고도가 높은 지역은 낮은 지역보. 그리고 지표면에 도달하는 태양 복사 에너지. 다 태양광이 많은 것이 보통이다. 따라서 한반도. 감쇠하는 요소 중 가장 중요한 구름 자료(전운. 에 남쪽에 있는 산악 지역의 지표면 태양광이 많. 량)는 이 모델(GWNU)에서 MTSAT-1R 위성자. 을 것으로 기대되나 그 지역의 위도와 고도보다. 료를 Kawamura 등(1998)과 국립기상연구소(CM-. 는 전운량 효과가 더 크기 때문에 월 누적 지표. DPS, 2009) 방법으로 모수화하였다. 그리고 계. 면 태양광의 공간 분포는 위도와 고도보다는 전. 산 지점의 고도 자료로써는 USGS (United Sta-. 운량에 의존 그 결과로써 Fig. 5와 같이 안동과. te Geological Survey)의 30초 자료(약 0.9 km의. 대구 및 진주 부근의 태양광이 다른 지역보다 전. 해상도)가 사용되었고 지표면 알베도 자료로써는. 반적으로 많게 나타났다.. MODIS의 고분해능(해상도 0.05°) 자료를 사용 되었다.. Fig. 5의 결과들은 Fig. 7에 나타낸 22개 기상 청 일사 관측소(관측소의 위․경도 및 고도 정보. 이상과 같은 태양 복사 모델(GWNU)과 그 입. 는 Table 3에 나타냈음)의 자료들과 비교하기 위. 력의 자료들은 이 연구 지역인 남한에 대하여 4. 하여 Table 4에 나타내었다. Table 4에 의하면. km 간격으로 내․외삽하여 사용하였고 그에 따. 관측 값과 모델 계산 결과의 차이가 7월과 4월에. 른 지표면 태양광 계산 결과 결과는 기상청의 22. 각각 최대(–14.82%) 및 최소(0.31%)이었고 연평. 개소 일사 관측 자료와 비교․분석하였다.. 균은 –2.05%이었으며 이들의 차이는 모델과 관 측 자료의 불확실성에 기인한 것으로 계속적인. 3. 결과 및 토의. 연구를 통하여 밝혀질 수 있을 것이다. 즉 태양 복사 모형의 경우 입력 자료로 사용되는 전운량. 이 연구 기간(2009년 1월부터 2009년 12월). 자료(MTSAT-1R 위성자료)가 한 시간 간격으로. 동안 남한지역에 대하여 4 km 간격(전체 계산. 제한되어 있기 때문에 그 시간 동안의 전운량 변. 격자: 8,891개 지점)으로 지표면 태양광을 2. 화를 고려할 수 없고 또한 지표면 태양광 변화에. 장에 서술한 방법으로 계산하였고 그 결과를 월. 영향을 주는 지형 효과가 이 모델 계산에 포함되. 별로 Fig. 5에 나타내었다. 이들 그림에서와 같이. 지 않았다. 그리고 지표면 22개 일사 관측 자료. 남한의 월 누적 지표면 태양광은 태양 천정각에. 는 이 연구 기간 동안 기준 일사계와 정확하게. 크게 의존되기 때문에 여름철의 지표면 태양광이. 비교 관측 및 보정되었다는 근거가 없으며 주변. 겨울철에 비교하여 2배 이상 많았으나 월별 최대. 의 환경 여건(건물 및 지형 효과)에 따른 관측. 값은 여름철이 아닌 5월에 나타났다. 그 이유로. 값의 적절한 보정 또한 매우 불확실하다(기상청,. 써는 이 연구 기간 동안 5월의 전운량이 Fig. 6. 2007).. 과 같이 여름철(6～8월)보다 특별히 작았기 때문. 결과적으로 태양 복사 모형에 의한 계산 결과. 이며(5월부터 8월까지의 월평균 전운량 값은 각. 와 지표면 일사 관측 자료 모두 참값과는 다소. 각 0.22, 0.28, 0.34 및 0.25) 전운량은 태양 천. 차이가 발생될 수 있다. 다만 복사 모델의 경우. 정각과 함께 지표면 태양광 변화에 중요한 영향. 주변의 지형효과를 고려한 3차원 계산 방법을 사. 을 미치는 요소이다.. 용할 경우 계산 불확실성을 크게 줄일 수 있으나. 그리고 태양 천정각 효과 때문에 저위도 지역. 조밀한 시간 간격(한 시간 이내)의 전운량 자료. 의 태양광이 고위도 지역보다 많은 것이 일반적. 는 전적으로 위성자료의 시간 간격 문제이고. 이며 또한 같은 위도 대에서 고도가 높은 지역은. MTSAT-1R 등의 외국 위성 자료보다는 국내의. 대기 꼭대기에 입사한 태양광의 대기 통과 경로. COMS(Communication, Ocean and Meteorolo-.
(9) 복사 모델에 의한 남한의 지표면 태양광 분포. 155. Fig. 5. Monthly accumulated surface solar radiation calculated by GWNU model(Jan. to Jun., 2009)..
(10) 156. 조일성․지준범․이원학․이규태․최영진. Fig. 5. Continue(Jul. to Dec., 2009)..
(11) 복사 모델에 의한 남한의 지표면 태양광 분포. 157. Fig. 6. Mean of total cloud(or cloud fraction) data from May to Aug., 2009.. gical Satellite) 등을 사용할 경우 전운량 자료. 소들을 나타낸 것이다. 이들 그림 중 Fig. 8(a)의. 정확성이 다소 향상될 가능성이 있으며 현재. 모델 계산 결과는 안동과 대구 및 진주 등의 연. 는 경험적인 방법 개발이 가장 현실적이다.. 결 지역에서 지표면 태양광의 연 누적 최대값이. 그리고 지표면의 일사 관측 자료는 일사계 보정. 나타나는 반면 지표면 관측값(Fig. 8(b))의 경우. 과 관리 운영 측면에서 중요한 문제점을 내포하. 는 그 최대값이 포항과 부산 및 진주 등의 해안. 고 있기 때문에 이들 관측 자료의 정확성 향상을. 지역에서 발생된다. 앞에서 설명한 바와 같이 지. 위해서는 정부 및 관계기관의 특별한 대책이 요. 표면 태양광 변화에 영향을 미치는 가장 중요한. 구되며 다소 시간이 필요할 것으로 평가된다.. 요소인 전운량(위성 관측 자료)은 Fig. 9의 (d)와. Fig. 8은 Fig. 5에 대한 연 누적 값과 지표면. 안동과 대구 및 진주 지역에서 최소값이 나타나. 일사 관측 값이고 Fig. 9는 Fig. 8과 마찬가지. 기 때문에 Fig. 9(d)와 Fig. 8(a) 결과는 서로 잘. 기간 동안의 지표면 일사량에 영향을 미치는 요. 일치하나 Fig. 8(b)의 지표면 일사 관측 자료는.
(12) 조일성․지준범․이원학․이규태․최영진. 158. Table 4. Monthly mean solar radiations(Unit: 2. MJ/m ) by the measurement(KMA) and model (GWNU) in South Korea region during 2009 Month. KMA measurement. GWNU model calculation. Difference (%). 1. 8.90. 8.46. 4.94. 2. 10.10. 9.80. 2.97. 3. 15.04. 14.29. 5.00. 4. 18.76. 18.70. 0.31. 5. 20.61. 20.95. –1.64. 6. 19.50. 20.42. –4.72. 7. 15.18. 17.43. –14.82. 8. 16.14. 18.04. –11.78. 9. 15.83. 16.59. –4.80. 10. 13.83. 14.19. –2.60. 9에서와 같이 오존량(a)과 가강수량(c)은 대체로. 11. 8.00. 8.17. –2.13. 위도의 함수로 나타나고 에어로졸량(b)은 서해안. 12. 7.42. 7.34. 1.08. 지역에서 최대값이 나타나며 구름없이 맑은 날의. Mean. 14.12. 14.41. –2.05. Fig. 7. Solar radiation measurement(by Pyranometer) station of KMA. Fig. 9(d)와 공간 분포 차이가 발생된다. 즉 Fig.. Table 3. The site information of KMA solar radiation measurement station. The units of latitude(longitude) and altitude are degree(°) and meter, respectively Station. Lat.(°N)/Lon.(°E). Alt.(m). Daegwallyeong. 37.67/128.71. 774.0. Chuncheon. 37.90/127.74. Gangneung. Station. Lat.(°N)/Lon.(°E). Alt.(m). Andong. 36.57/128.71. 142.2. 78.5. Pohang. 36.03/129.38. 11.3. 37.75/128.90. 38.0. Daegu. 35.88/128.62. 66.28. Seoul. 37.57/126.97. 91.5. Jeonju. 35.82/127.16. 55.1. Incheon. 37.47/126.63. 70.4. Gwangju. 35.17/126.89. 76.5. Wonju. 37.33/127.95. 152.2. Busan. 35.10/129.03. 79.23. Suwon. 37.27/126.99. 38.5. Mokpo. 34.81/126.38. 39.5. Seosan. 36.77/126.50. 26.7. Heuksando. 34.68/125.45. 70.1. Cheongju. 36.64/127.44. 55.1. Jeju. 33.51/126.53. 26.9. Daejeon. 36.37/127.37. 64.2. Gosan. 33.28/126.17. 72.7. Chupungnyeong. 36.22/128.00. 248.5. Jinju. 35.21/128.12. 36.6.
(13) 복사 모델에 의한 남한의 지표면 태양광 분포. 159. Fig. 8. Annual accumulated solar radiation by GWNU model(a) and measurement(b) during 2009.. Fig. 9. Mean of present solar radiative model input data during 2009(Ozone Amount(a), Aerosol Optical Depth(b), Total Precepitable Water(c) and Total Cloud or Cloud Fraction(d))..
(14) 160. 조일성․지준범․이원학․이규태․최영진. 경우는 이들 (a)～(c) 양이 많은 곳에서 지표면. 운영 등을 개선하기 위하여 노력하고 있으나 이. 태양광은 더 많이 감쇠(흡수 및 산란 효과)되어. 연구를 위하여 사용된 자료의 신뢰성은 높지 못. 야 한다. 그러나 일반적으로는 구름없이 맑은 날. 한 편이다. 그 이유로써는 장비 관리 및 분석을. 은 많지 않기 때문에 서로 다른 지역에서 Fig. 9. 위한 전문가 부족이 절대적이고 정확한 관측자료. (a)～(c)와 같은 오존과 가강수량 및 에어로졸 등. 분석 및 보정은 계속적인 연구를 통해서 수행될. 에 의한 태양광 감쇠 효과(Fig. 4 참조)보다 전운. 것이다.. 량(Fig. 9(d))에 의한 감쇠 영향이 훨씬 더 크며. 결과적으로 정확한 지표면 태양광 분포 계산. 이 결과는 연 누적자료이기 때문에 태양 천정각. 을 위해서는 현재의 태양광 모델과 입력 자. 효과는 무시된다. 따라서 연 누적 지표면 태양광. 료의 부분적 개선이 요구됨에도 불구하고 이 연. 의 공간 분포로써 Fig. 8(a)의 모형 계산 결과가. 구 결과와 큰 차이가 발생되지 않을 것으로 판단. 현실적인 반면 Fig. 8(b)의 지표면 관측 결과는. 되나 모델 결과 검증을 위한 정확한 지표면 관측. 관측소 일사계들의 보정과 관리 운영 및 주변 환. 자료 생산 및 저장을 위해서는 위에서 설명한 바. 경 문제들 때문에 신뢰성이 높지 않은 것으로 평. 와 같은 문제점 때문에 집중적 개선 노력이 요구. 가된다.. 된다.. 4. 결론 및 토의. 감사의 글. 이 연구는 지표면 태양광의 시․공간 분포 분. 이 연구는 2010년 기상연구소 “기상자원지도. 석을 위한 것으로써 단일 기층에 대한 태양 복사. 및 국지기상 분석기술 개발” 사업의 지원으로 수. 모델이 사용되었고 이 모델은 계산의 정확성 향. 행되었습니다.. 상을 위하여 다층 기준 모델과 비교 보정하였다. 그 결과 월 및 연 누적 지표면 일사량은 태양 천 정각과 전운량 분포에 크게 의존하여 나타났고 특히 2009년 5월에 지표면 일사량의 최대값이 나타났으며 그 이유는 태양 천정각이 높은 여름 철보다 전운량이 크게 적기 때문이다. 또한 지역 적으로도 안동과 대구 및 진주 등의 전운량이 적 었기 때문에 이들 지역의 지표면 태양광이 다른 지역보다 많았다. 그러나 이 계산 결과는 주변의 지형 효과를 포함하지 않았고 한 시간 간격의 위 성 전운량 자료를 사용하였기 때문에 정확성 평 가를 위해서는 계속적인 연구가 요구된다. 그리고 이 계산 결과를 지표면 일사 관측 자료와 비교하였고 그 결과 7월의 경우 관측 자료는 모델값 보다 최대 14.82% 적게 나타났으. 참고문헌 국무총리실, 2008, 제1차 국가에너지기본계획 (2008∼2030). 국무총리실 기후변화대책기획단, 2008, 기후변화 대응 종합기획계획. 국립기상연구소, 2009, 통신해양기상위성 기상자 료처리시스템 개발, 최종보고서. 기상청, 2007, 최적 일사관측만 구축․운영에 관 한 연구. 이필렬, 2004, 다시 태양의 시대로, 양문사. 프란츠 알트, 2004, 생태적 경제기적, 양문사. 한국과학기술정보연구원, 2007, 신재생에너지의 이 해.. 며 연평균은 2.05% 적었다. 이 연구에서 태양. Chou, M. D., and M. J. Suarez, 1999, A Solar. 복사 모델과 비교하기 위하여 사용된 기상청의. Radiation Parameterization for Atmospheric. 지표면 일사 관측 자료는 최근 장비 보정과 관리. Studies, NASA/TM-1999-104606, 15..
(15) 복사 모델에 의한 남한의 지표면 태양광 분포. 161. Garand, L., D. S. Turner, M. Larocque, J. Ba-. mate formula for relative optical air mass,. tes, S. Boukabara, P. Brunel, F. Chevallier,. Arch. Meteorol. Geophys. Bioklimatol. Ser.. G. Deblonde, R. Engelen, M. Hollingshead,. B14, 206-223.. D. Jackson, G. Jedlovec, J. Joiner, T. Klee-. Maxwell, E., R. George, and S. Wilcox, 1998,. spies, D. S. McKague, L. McMillin, J. L. Mon-. A Climatological Solar Radiation Model. Proc.. cet, J. R. Pardo, P. J. Rayer, E. Salathe, R.. of the 1998 Annual Conference, ASES.. Saunders, N. A. Scott, P. Van Delst, and. Michael, K., P. Ulrichand, and R. Ehrhard,. H. Woolf, 2001, Radiance and Jacobian in-. 1978, A modified two-stream approximation. tercomparison of radiative transfer model. for computations of the solar radiation bud-. applied to HIRS and AMSU channels, J.. get in a cloudy atmosphere, Tellus, 30, 429-. Geophy. Res., 24, 17-31.. 435.. George, R., and E. Maxwall, 1999, High-Reso-. Perez, R., P. Ineichen, K. Moore, M. Kmiecik,. lution Maps of Solar Collector Performance. C. Chain, R. George, and F. Vignola, 2002,. using a Climatological Solar Radiation Mo-. A new operational model for satellite-deri-. del. Proc. of ASES Annual Conference, ASES.. ved irradiances: Description and validation,. Iqbal, M, 1983, An Introduction to Solar Radiation, Academic Press, New York.. Solar Energy, 73(5), 307-317. Weymouth, G. and J. Le Marshall, 1999, An. Kamamura, H., S. Tanahashi, and T. Takaha-. operational system to estimate global solar. shi, 1998, Estimation of insolation over the. exposure over the Australian region from. Pacific Ocean off the Sanriku coast, J. Oce-. satellite observation, Aust. Met. Mag., 48,. anogr., 54, 457-464.. 181-195.. Kasten, F., 1966, A new table, and approxi-.
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