ⓒ Korean Meteorological Society, 2010 13
1. 서 론도시는 빌딩, 자동차, 산업활동 등에 의해 주변 시골 보다 기온이 높은 열섬이 나타난다. 도시의 높은 기온 은 오존과 스모그 발생을 증가시켜 대기 오염에 영향 을 미친다. 또한 도시화에 의한 유독 성분은 시정을 감 소시키며 대기질을 악화시킨다. 도시는 많은 인구가 밀집되어 있으며, 전 세계 300개 이상의 도시에 인구
백만 이상이 거주하고 있다. 따라서 기상으로 인한 재 해 즉, 폭염이나 한파, 대기 오염의 피해를 최소화하기 위하여 도시에 대한 정확한 기상 예측이 필요하다.
한편, 현업 기상 예보의 주요 목적은 지역규모 모델 을 이용하여 집중호우와 같은 악기상을 예보하는데 있 다. 지역규모 모델은 격자 간격이 10 km-30 km로써 생활 기상, 도시 기상 예보를 하기에는 격자간격이 크 며, 모델 물리과정 등에 있어 한계가 존재한다. 도시 기 상 연구는 수 십 m 격자 간격의 전산유체역학(CFD) 모형을 이용하여 왔다. 그러나 전산유체역학 모형과 같은 미규모 모델은 1시간 이내의 짧은 예보 시간과 수 km 이내의 작은 모델 영역으로 인하여 큰 규모의 기상 과 도시 규모 기상의 상호작용을 고려하지 못하고 있 다. 따라서 대규모 기상과 미규모 기상의 상호작용을
WRF-UCM (Urban Canopy Model) Over Seoul
Jae-Young Byon
*, Young-Jean Choi and Bum-Geun Seo
National Institute of Meteorological Research, Korea Meteorological Administration (Manuscript received 20 November 2009; in final form 21 January 2010)
Abstract
The Urban Canopy Model (UCM) implemented in WRF model is applied to improve urban meteorological forecast for fine-scale (about 1-km horizontal grid spacing) simulations over the city of Seoul. The results of the surface air temper- ature and wind speed predicted by WRF-UCM model is compared with those of the standard WRF model. The 2-m air temperature and wind speed of the standard WRF are found to be lower than observation, while the nocturnal urban canopy temperature from the WRF-UCM is superior to the surface air temperature from the standard WRF. Although urban canopy temperature (TC) is found to be lower at industrial sites, TC in high-intensity residential areas compares better with surface observation than 2-m temperature. 10-m wind speed is overestimated in urban area, while urban canopy wind (UC) is weaker than observation by the drag effect of the building. The coupled WRF-UCM represents the increase of urban heat from urban effects such as anthropogenic heat and buildings, etc. The study indicates that the WRF-UCM contributes for the improvement of urban weather forecast such nocturnal heat island, especially when an accurate urban information dataset is provided.
Key words: Urban Canopy Model, WRF-UCM, heat island
*Corresponding Author: Jae-Young Byon, Applied Meteorological Research Lab., National Institute of Meteorological Research, Korea Meteorological Administration, 460-18 Shindaebang- dong Dongjak-gu Seoul 156-720 South Korea.
Phone: +82-2-6712-0453, fax: +82-2-834-5922
E-mail: [email protected]
14 WRF-UCM (Urban Canopy Model)을 이용한 서울 지역의 도시기상 예보 평가
고려할 수 있는 중규모 모델로부터 도시 기상을 예측 할 필요가 있다. 최근 중규모 모형의 개선된 물리과정 과 컴퓨터 능력의 향상은 고분해능 예측으로 도시 규 모 기상 예측이 가능하게 되었다.
도시의 빌딩과 포장된 거리는 지표면의 특성을 복 잡하게 한다. 즉, 도시의 빌딩은 지면의 거칠기를 증가 시켜 운동량 전달을 변화시킨다. 또한 열적으로는 지 표면을 차등 가열하게 된다. 이러한 운동량과 열적 차 이는 대기 순환을 발생하여 오염 물질의 확산에 영향 을 미친다. 그러므로, 도시 기상 예보를 위한 수치모델 은 지면 효과의 차이를 고려할 수 있는 고해상도의 지 표이용도와 도시의 빌딩, 인공열 등 도시의 특성을 고 려하는 물리과정이 필요하다.
중규모 모형으로부터 도시 규모 예측을 위해서는 모형을 수정해야 하며 두 가지 수정 방법이 연구되어 왔다. 첫 번째 방법은 지면의 열 평형 방정식에서 사용 되는 열 용량, 열 전도율과 같은 토양 상수와 지면 알베 도, 지표 거칠기와 토양 습윤 이용도와 같은 변수를 수 정한다. 두 번째 방법은 도시 캐노피 모형 (UCM)을 대 기 모형과 결합하는 것이다. 첫 번째 방법이 일반적이 며, 대부분의 중규모 모형을 이용한 연구에서는 판상 형(Slab) 모형을 이용하였다. Slab 모형은 도시를 큰 지표거칠기 길이와 작은 알베도를 가진 평평한 지면으 로 다룬다. 그러므로 빌딩과 도로는 같은 온도를 가지 며, 지표층에서 빌딩 높이와 면적비를 암시적으로 다 룬다. 그러나 도시 형태의 효과를 명시적으로 다루고 도시 효과에 의한 도시 기상 예보의 정확도를 향상시 키기 위해서는 빌딩 면적비와 빌딩과 도로 등 물리적 차이 상수를 포함하는 도시 형태에 관한 변수가 포함 되어야 하며, 이러한 목적으로 도시 캐노피 모형이 필 요하다 (Kusaka et al., 2001).
도시 캐노피 모형은 여러층을 고려한 캐노피 모형 (Kondo and Liu, 1998; Kondo et al., 1999); Vu et al., 1999)과 Kusaka et al. (1999), Masson (2000), Kusaka et al. (2001)이 개발한 간단한 단일 층 도시 캐노피 모 형이 있다. 중규모 모형과 결합된 도시 캐노피 모형은 격자 간격 수 백 m 이상, 수 시간 예측이 가능하고, 빌 딩, 인공열과 같은 도시 정보를 고려하여 도시에서의 열과 운동량 교환을 잘 모의한다.
WRF (Weather Research and Forecasting)-Urban Canopy Model (UCM)은 NCAR의 중규모 모형 WRF 와 Kusaka et al. (2001)의 단일 층 UCM이 결합되었 다. WRF-UCM은 빌딩 높이, 면적비 등 빌딩 효과와
인공열로 단순한 도시 형태를 가정하고 있으며, 도시 빌딩에 의한 차등적 가열 (건물 옥상, 건물 측면, 도로 온도), 복사 차단등을 고려하고 있다 (Chen et al., 2004).
WRF-UCM은 미국 Houston (Chen et al., 2004), Salt Lake City (Tewari et al. 2005), 일본 Tokyo (Kusaka et al., 2005), 중국 Beijing (Miao et al., 2009) 등에 대 하여 설치되어 검증되었다. 본 연구에서는 서울 지역 에 대한 WRF-UCM을 설치하고 검증하고자 한다. 2장 에서는 WRF-UCM과 실험 방법을 설명하고, 3장에서 는 WRF-UCM 실험 결과를 제시하였다. 4 장에서는 결론을 맺었다.
2. 모델 및 실험 방법
본 연구에서는 미국 NCAR에서 개발된 중규모 모 형 WRF (Weather Research and Forecasting, Skamarock et al., 2005)를 이용한다. WRF는 비정역학 모형으로 미규모, 중규모 기상 현상을 모의하기에 적합하므로 도시 기상 예측을 위해 도시 캐노피 모형 (UCM)이 결 합되어있다. 사용된 WRF는 ARW (Advanced Research WRF) 버전 2.2이며 Noah 지면물리과정 (Chen and Dudhia, 2001)이 UCM과 결합되어있다.
WRF-UCM은 도시 지면과 대기 사이의 에너지와 운동량을 교환하기 위한 단일 층 도시 캐노피 모형이 다. Fig. 1에는 단일 층 도시 캐노피 모형의 모식도를 제시하였다. UCM 은 2차원, 대칭된 빌딩과 도로 형태 를 가정한다. UCM은 도시 협곡의 방향, 장파와 단파 복사의 건물에 의한 그림자와 반사, 캐노피 층에서 바 람 프로파일을 포함하며, 건물 옥상, 벽과 도로에서의 열과 운동량의 지면과 대기와의 교환을 고려한다.
WRF-UCM을 수행하기 위해서는 도시의 빌딩 높 이, 빌딩 면적, 인공열, 열 전도율, 열 용량 등의 도시 정보를 필요로 한다. 또한 도시 지역에 대한 상세한 지 표이용도 정보가 필요하다. 일반 WRF에서는 USGS (United States Geological Survey) 24개 분류법에 의 한 단일 도시 정보만이 입력된다. WRF-UCM은 도시 지표이용도를 저밀도, 고밀도 주거지역, 상업/산업/교 통 지역으로 세분화한다. 세분화할 때의 기준은 인구 밀집도, 건물 형태에 따른다. 본 연구에서 도시 지역 세 분화는 서울시 비오톱 자료로부터 분류한다. 비오톱 자료는 서울시에서 도시환경 생태자료의 데이터베이 스를 목적으로 2005년 제작되었으며 10 m x 10 m 공 간해상도이다 (서울특별시, 2005). 서울시 비오톱 자
료는 토지이용도를 주거용 단독주택, 아파트, 상업지 역, 공업용지, 행정기관, 녹지등으로 분류한다. 본 연구 에서는 WRF-UCM의 입력 형태인 저·고밀도 주거지 역, 상업지역으로 분류하였다. Fig. 2에는 모델 영역의 지형고도, 지표이용도 및 상세하게 세분화된 서울시 지표이용도 자료를 제시하였다.
WRF-UCM의 입력 변수인 인공열은 Lee et al.
(2009)의 Fig. 12에 제시된 서울 지역의 인공열 방출량 을 이용하였다. 건물의 높이, 열 전도율, 열 용량 등 건 물 정보는 미국 NCAR에서 사용된 변수값을 이용하였다.
모의 기간은 여름과 가을철 각각 1주일 정도의 기간 으로써, 여름 사례는 2007년 7월 1일부터 7월 7일, 가 을 사례는 10월 6일부터 10월 12일 까지이다. 여름 사 례 동안 장마 전선은 한반도의 남쪽에 위치하였으며 7 월 1일은 서울을 포함한 중부지방에서 강수가 존재하 고, 7월 2일부터는 맑은 날씨를 보였다. 가을 사례는 우리나라 근처에 고기압이 존재하여 맑은 날씨를 나타 냈다.
모델의 초기 자료는 기상청 WRF (KWRF) 10 km 예보 자료를 이용하여 3.3 km, 1.1 km 둥지격자계로 모의하였다. 모의 영역을 Fig. 2에 제시하였다. 1.1 km 격자의 영역은 서울을 중심으로 동서방향으로 220 km, 남북 방향으로 230 km이다. 연직은 27개 층으로 고도 약 22 km 이다. 본 연구에서는 1.1 km 의 모델 영역에 서 모의된 결과만을 이용하여 도시 기상예보를 분석한 다. KWRF는 매일 00, 12 UTC 두 번 예보되므로 3.3
km 예보는 06과 18 UTC에 시작하여 18시간 예보를 하며 1.1 km 예보는 09, 21 UTC에 시작하여 15시간 예보를 하였다.
경계층 물리과정 모수화는 YSU 방법 (Hong and Pan, 1996)을 이용하였다. 지면온도와 수분 모수화는 Noah LSM 방법 (Chen and Dudhia, 2001)이며, 아격 자 규모 미세물리 모수화 방법은 WSM6 방법 (Hong and Lim, 2006)이며, 장파복사는 RRTM 모수화 방법 (Mlawer et al., 1997), 단파복사는 Dudhia (1989) 방 법을 이용하였다.
WRF-UCM은 도시 건물 또는 도로 협곡의 평균적 인 기온과 풍속을 지시하는 도시 캐노피 기온, 캐노피 풍속과 같은 도시기상 관련된 변수가 산출된다. 본 연 구에서 모의 결과의 검증은 일반 WRF는 서울과 경기 지역의 정규 기상대 관측자료를 이용하고 도시 기상관 련 변수의 검증은 서울 지역 AWS 자료를 이용한다.
도시 캐노피 기온과 풍속은 도시 건물이나 도로 협곡 의 기온, 풍속을 지시하나 본 연구의 모델 격자인 1.1 km 에서는 협곡의 영향이 작아질 것이므로 AWS 자료 를 이용하여 검증 가능하리라 생각된다.
3. 모의 결과 및 검증 3.1 일반 WRF 예보
일반 WRF 1.1 km 예보의 정확성을 평가하기 위하
Fig. 1. (a) Schematic of the single-layer urban canopy model: Ta is the air temperature at reference height za, TR is the
building roof temperature, TW is the building wall temperature, TG is the road temperature, TS is the temperature de-
fined at zT + d, H is the sensible heat exchange at the reference height, Ha is the sensible heat flux from the canyon
space to the atmosphere, HW is that from wall to the canyon space, HG is that from road to the canyon space, and HR
is that from roof to the atmosphere. (b) Radiation of the single-layer urban canopy model; SD is the direct solar radia-
tion incident on a horizontal surface, lroad is the normalized road width, hc is the normalized building height (lroof +
lroad = 1), and lshadow is the normalized shadow length on the road (From Kusaka and Kimura, 2004).
16 WRF-UCM (Urban Canopy Model)을 이용한 서울 지역의 도시기상 예보 평가
여 모의 영역에 대한 17개의 정규 기상대 관측자료와 검증하였다(Fig. 3). 검증 변수는 2 m 기온과 10 m 풍 속이며 검증 방법은 상관계수, Bias, RMSE를 예보 시 간에 따라 분석하였다.
Fig. 3(a)에서 제시된 7월 기온의 상관계수는 0.8, 10월 사례에서는 0.9 정도이며 예보시간에 따른 차이 는 크지 않으나 1-12시 예보에서 최대이다. 기온의 Bias는 -1.2 ℃정도의 음의 편차가 나타나 모의된 기온 이 관측보다 낮게 예보됨을 보이며 편차의 크기는 7월 보다 10월 사례에서 증가하였다 (Fig. 3(b)). 예보 시간
별 Bias의 분포는 1-12시 예보보다는 4-15시 예보에서 Bias가 감소함을 보인다. Fig. 3(c)의 7월 사례 RMSE 는 2.4 ℃, 10월 사례는 2.2 ℃정도이며 4-15시 예보에 서 최소를 보였다.
7월 사례에 대한 풍속 예보의 상관계수는 0.38, 10 월 사례에서는 0.45정도이며 1-12시 예보에서 정확도 가 가장 우수하였으며 예보시간이 증가함에 따라 정확 성이 감소하였다. 풍속의 Bias는 7월은 0.7 m s-1, 10월 은 1.2 m s-1 이며 4-15시 예보에서 편차가 최소를 보였 다. 7월 사례의 풍속 RMSE는 1.5 m s-1 이며 4-15시
(a) (b)
(c) (d)
Fig. 2. (a) Configuration of the two‐way‐nested domains of the WRF model. Grid sizes of the domains are 3.3 and 1.1
km. (b) Topography of the Seoul region. Terrain contour interval is 20 m. (c) Land use distribution over the 1.1 km
grid size domain. (d) Detailed urban land use classification in Seoul for the WRF‐UCM (31: low intensity residential,
32: high intensity residential, 33: industrial/commercial region).
예보에서 최소를 보였다. 10월의 풍속 예보는 RMSE 1.9 m s-1를 보이며 시간에 따른 오차의 크기가 크지는 않다. 통계적 검증은 대체로 4-15시에서 예보의 정확 도가 가장 우수하였으며 기온은 낮게 모의되며, 풍속 은 과대 예보되는 경향을 보였다. 15시간 예보된 결과 는 4-15시 예보의 오차가 가장 작으므로 일 자료는 초 기 예보 3시간 자료를 제외하고 12시간 자료를 이용하 여 구성하였다.
기온과 풍속의 편차 공간분포를 Fig. 4에서 제시하 였다. 기온의 7월 편차는 0.0~-2.5 ℃로써 모의 영역의
관측소에서는 낮게 예보됨을 보였다. 10월 사례에서도 기온 편차의 크기, 편차의 최대, 최소 지역 (인천과 경 기북부, 충청)은 7월 사례와 유사함을 보인다. 7월 사 례의 풍속 편차는 대부분 관측지점에서 0.3~1.0 m s-1 분포로 과대 예보되고 있으며 최대 편차는 1.7 m s-1이 다. 10월 사례의 풍속 예보는 1.0~2.0 m s-1로 과대 예 보되고 있으며 최대 편차는 3.0 m s-1 과대 예보이다 (Fig. 4(d)). 반면, 서울 지역에 대한 7월, 10월 사례의 풍속은 과소 예소 되고있다. 즉, 모델에서는 도시의 바 람을 약하게 모의하고 있음을 알 수 있다.
(c)
Fig. 3. (a) Correlation coefficient of 2 m temperature (℃) and 10 m wind speed (m s
‐1) above ground between the
standard WRF model and station observation over the 1.1km grid size model domain for cases of July and October,
2007. (b) Same as (a), except for bias. (c) Same as (a), except for RMSE.
18 WRF-UCM (Urban Canopy Model)을 이용한 서울 지역의 도시기상 예보 평가
서울 기상 관측소의 기온과 풍속의 시계열을 이용 하여 관측과 모의 결과의 일 변동 경향을 비교하였다 (Fig. 5). 7월의 기온 분포는 7월 2일 주간에 모델이 관 측보다 증가함을 보인다. 3일~8일의 주간 오차는 감소 하였으며 모의된 기온은 관측된 기온보다 낮으나, 4일 과 5일은 주간 예보에서 높게 모의 하였다. 모의 기간 동안 야간의 기온 오차가 증가하였으며 2~5 ℃ 관측보 다 낮게 예보되었다. 10월의 관측과 모델의 기온 차이
는 7월보다 작으며 관측과 거의 일치함을 보인다. 오차 의 최대는 10월 6, 13일의 야간에 나타났다. 기온은 모 의 사례에서 대부분 관측보다 낮게 예보하는 경향을 보였으며 특히 주간보다 야간에 오차가 증가하였다.
풍속의 오차는 사례일에 따라 다르나 경향은 관측 과 일치함을 보인다. 7월 사례 오차의 최대는 7월 2일 에 나타났으며, 7일 오후와 8일 야간에도 오차는 증가 하였으나 경향은 관측을 잘 따른다. 모의된 풍속은 대
(a) (b)
(c) (d)
Fig. 4. (a) Spatial distribution of the temperature bias (℃) at 2 m height from the standard WRF model for cases of
July, 2007. (b) Same as (a), except for cases of October, 2007. (c) Spatial distribution of the wind speed bias (m s
‐1) at
10 m height for cases of July, 2007. (d) Same as (c), except for cases of October, 2007.
체로 관측된 풍속보다 과소 예보되는 사례가 더 많음 을 알 수 있다. 10월 사례의 모의된 풍속은 관측된 풍 속보다 적은 값을 보이나 경향은 일치하며, 가장 큰 오 차는 10월 11일 오전과 야간에 나타났다.
3.2 WRF-UCM 예보
Fig. 2-Fig.5의 일반 WRF 결과는 건물과 자동차 등 에 의한 인공열과 같은 도시의 특성을 고려하지 못하 고 있다. Fig. 6에서는 도시 효과를 고려한 WRF-UCM 과 일반 WRF의 기온 모의 결과를 제시하였다. Fig.
6(b)의 UCM 예보는 Fig. 6(a)의 일반 WRF보다 상승 하였으며 서울의 기온이 주위보다 높은 도시 열섬 특 징을 잘 보이고 있다. UCM 모델은 일반 WRF에서 낮 게 예보된 기온 오차를 감소시키고, 도시 열섬의 효과 를 잘 나타낼 것으로 보인다.
Fig. 7은 WRF-UCM으로부터 모의된 결과와 서울
기상대에서 관측된 자료를 통계적으로 검증한 결과이 다. UCM은 도시 지역에 대하여 2 m 기온과 10 m 풍 속 뿐만 아니라 저밀도, 고밀도 주거지역, 상법 지역에 서의 평균 캐노피 기온, 풍속이 예보된다. 따라서 2 m 기온, 지상 10 m 풍속과 캐노피 기온, 풍속을 비교 검 증한다. 7월 사례에 대한 2 m 기온의 상관계수는 0.7, 캐노피 기온의 상관계수는 0.85로써 2 m 기온보다 캐 노피 기온의 상관계수가 더 크다. 예보 시간에 따른 값 은 4-15시의 상관계수가 최대를 나타냈다. 10월의 2 m 기온의 상관계수는 0.85, 캐노피 기온의 상관계수는 0.9로써 7월의 기온 상관계수와 일치하는 결과를 보였 다. 또한 예보 시간에 따른 결과에서도 4-15시의 상관 계수가 최대를 보였다 (Fig. 7(a)).
기온의 Bias 분포를 Fig. 7(b)에서 제시하였다. 7월 사례에서 2 m 기온의 경우 1-12시 예보는 -2.7 ℃, 4-15시 예보는 -2.1 ℃ Bias를 보이며, 도시 캐노피 온 도에 대한 1-12시 예보의 Bias는 -2.3 ℃, 4-15시 예보
(c) (d)
Fig. 5. (a) Comparison of the observed and simulated 2 m air temperature (℃) at Seoul observatory from the standard
WRF model for cases of July, 2007. Solid and dotted lines indicate the observation and the simulation result,
respectively. (b) Same as (a), except for cases of October, 2007. (c) Comparison of the observed and simulated 10 m
wind speed (m s
‐1) at Seoul observatory for cases of July, 2007. (d) Same as (c), except for cases of October, 2007.
20 WRF-UCM (Urban Canopy Model)을 이용한 서울 지역의 도시기상 예보 평가
의 Bias는 -2.0 ℃를 보였다. 10월 사례의 2 m 기온에 대한 1-12시 예보의 Bias는 -1.8 ℃, 4-15시 예보는 -1.5 ℃ Bias를 나타냈으며, 도시 캐노피 온도는 1-12 시 예보에서 -1.6 ℃, 4-15시 예보에서 -1.5 ℃ Bias를 보였다. 7월과 10월의 기온 예보 Bias는 음의 값을 보 여 모의된 기온이 관측보다 낮게 예보되고 있음을 보 인다. 2 m 기온과 도시 캐노피 온도를 비교했을 때 도 시 캐노피 온도에서 오차가 개선됨을 보이며, 예보시 간에 따른 오차는 예보의 초기 시간보다 4시간 이후의 예보에서 정확도가 향상됨을 보인다.
Fig. 7(c)는 기온의 RMSE 분포이다. 7월 사례의 2 m 기온 RMSE는 1-12시 예보에서 4.3 ℃이며, 4-15시 예보에서 3.7 ℃로 감소하였다. 도시 캐노피 기온의 RMSE는 1-12시 예보에서 2.8 ℃, 4-15시 예보에서는 2.6 ℃로 감소하였다. RMSE는 예보 시간이 증가함에 따라 오차가 감소 하였으며, 2 m 기온보다 캐노피 기 온의 정확도가 향상 되었다. 이러한 RMSE의 경향은 Bias 분포와 일치하였다. 10월 사례에서도 예보 시간 에 따라 2 m 기온의 오차는 2.8 ℃에서 2.5 ℃로 감소 하였으며 4-15시 예보에서 최소 오차를 보였다. 도시 캐노피 기온의 오차 크기는 2.1 ℃~2.2 ℃ 이고, 4-15 시 예보에서 오차가 최소이나 예보 시간에 따른 오차 차이는 작다.
7월 사례의 모델과 관측과의 상관계수는 지상 10 m 바람의 경우 0.8이나 도시 캐노피 풍속의 경우 0.5이며
3-14시 예보에서 최대값을 보였다. 10월 사례에서도 3 시간 이후의 예보에서 상관성은 증가하였으며 지상 10 m 풍속과의 상관성은 0.9, 도시 캐노피 풍속과의 상관 계수는 0.2~0.3의 값을 보였다(Fig. 7(a)). 7월 사례의 지상 10 m 풍속의 편차는 -0.1 m s-1, 도시 캐노피 풍속 의 편차는 -1.0 m s-1으로써 도시 캐노피 풍속의 오차 가 증가하였으며, 4-15시 예보에서 최소를 보였다. 10 월 사례의 지상 10 m 풍속은 1-12시 예보에서 -2.3 m s-1, 도시 캐노피 풍속은 4-15시 예보에서 -0.9 m s-1를 보 였다. 예보시간에 따른 오차는 대체로 4-15시 예보에 서 오차가 감소함을 보였으며, 기온은 2 m 온도보다 캐노피 온도의 정확도가 높지만 풍속은 지상 10 m 풍 속과 캐노피 풍속과의 정확도가 사례에 따라 변화하였 다(Fig. 7(b)).
Fig. 7(c)는 풍속의 RMSE 분포이다. 지상 10 m 풍 속에 대한 7월 사례의 RMSE는 0.9~1.0 m s-1를 나타 냈으며 최소 오차는 3-14시 예보에서 나타났다. 도시 캐노피 풍속에 대한 RMSE는 1.3 m s-1이다. 10월 사 례의 지상 10 m 풍속과 캐노피 풍속의 오차는 각각 1.4 m s-1로써 거의 유사하나 도시 캐노피 풍속의 오차가 지상 10 m 풍속의 오차보다 조금 컸다. WRF-UCM의 통계적 검증으로부터 2 m 기온은 관측보다 낮게 예보 되었으며 도시 캐노피 기온은 온도가 상승하여 예보의 오차가 개선되었음을 알 수 있었다. 또한 풍속은 과소 예보되고 있으며 지상 10 m 풍속의 오차는 도시 캐노
(a) (b)
Fig. 6. Distribution of 2 m temperature (℃) from (a) the standard WRF and (b) WRF‐UCM in Seoul on 2100 LST October
8
th, 2007.
피 풍속의 오차보다 작으나 그 차이는 크지 않다.
Fig. 8 (a), (b)에서는 일반 WRF와 WRF-UCM에서 모의된 서울 기상대 기온의 일 변동성을 분석하였다. 7 월 사례는 0~9시 동안 관측된 기온이 모의된 기온보다 크고 도시 캐노피 기온의 오차가 가장 작으며, WRF- UCM에서 모의된 2 m 기온의 오차가 가장 컸다. Fig.
6의 WRF-UCM으로부터 모의된 2 m 기온의 서울에
서 공간 분포는 대체로 일반 WRF보다 상승하였다. 그 러나, 서울 기상대의 WRF-UCM 2 m 기온은 일반 WRF 결과보다 더 낮은 결과를 나타내어 지역적 차이 가 존재하였다. WRF-UCM 2 m 기온은 건물과 자동 차 등의 도시효과가 큰 상업지역과 공업지역이 위치한 서울의 동쪽과 서쪽지역에서 증가하였다. 그러나 서울 기상대의 위치는 동북쪽이며 서울 북쪽 산의 영향으로
(c)
Fig. 7. (a) Correlation coefficient of 2 m temperature (℃), urban canopy temperature (℃), 10 m wind speed (m s
‐1), and
urban canopy wind speed (m s
‐1) between the WRF‐UCM model and observation at Seoul observatory for cases of July
and October, 2007. (b) Same as (a), except for bias. (c) Same as (a), except for RMSE.
22 WRF-UCM (Urban Canopy Model)을 이용한 서울 지역의 도시기상 예보 평가
도시효과에 의한 온도상승이 작은것으로 보인다.
11~18시 동안은 모의된 기온이 관측보다 높으나 도시 캐노피 기온은 관측보다 작은값을 보인다. 10월 사례 의 기온 분포는 7월과 유사함을 보였다. 일 변화에 따 른 오차의 분포는 낮 시간 동안은 2 m 기온이 도시 캐
노피 기온보다 개선되었으며, 저녁 시간은 도시 캐노 피 기온이 2 m 기온보다 오차가 개선되었다. 야간의 도시 캐노피 기온은 관측된 기온과의 오차가 작아지므 로 WRF-UCM은 야간의 도시 열섬 효과를 잘 나타낼 수 있을 것으로 보인다.
(a) (b)
0 4 8 12 16 20 24
Hour (hr) 16
20 24 28 32
Temp. (C)
OBS Temp.
Model Temp. (UCM) Model Temp.C. (UCM) Model Temp. (no UCM)
200707
0 4 8 12 16 20 24
Hour (hr) 8
10 12 14 16 18 20
Temp. (C)
OBS Temp.
Model Temp. (UCM) Model Temp.C. (UCM) Model Temp. (no UCM)
200710
(c) (d)
0 4 8 12 16 20 24
Hour (hr) 0
1 2 3 4
WS (m/s)
OBS WS Model WS (UCM) Model WS.C. (UCM) Model WS (no UCM)
200707
0 4 8 12 16 20 24
Hour (hr) 0
1 2 3 4
WS (m/s)
OBS WS Model WS (UCM) Model WS.C. (UCM) Model WS (no UCM)
200710
Fig. 8. (a) Diurnal variation of the observed and simulated 2 m air temperature (℃), urban canopy temperature (℃) at Seoul
observatory from the WRF‐UCM for cases of July, 2007. Blue line, red line, green line, and brown line indicate the observed
2 m temperature above ground, simulated 2 m air temperature from the WRF‐UCM, urban canopy temperature from the
WRF‐UCM, and the 2 m temperature from the standard WRF, respectively. (b) Same as (a), except for cases of October,
2007. (c) Same as (a), except for wind speed (m s
‐1). Blue line, red line, green line, and brown line indicates the observed
10 m wind speed, 10 m wind speed above ground from the WRF‐UCM, urban canopy wind speed from the WRF‐UCM,
and 10 m wind speed from the standard WRF, respectively. (d) Same as (c), except for cases of October, 2007.
7월 사례의 경우 풍속은 13~18시에 증가하며, 3시 에 최소를 나타낸다. 10월 사례의 관측된 풍속은 12~16시 오후 시간에 최대값을 보이나 모의된 풍속은 20시에 최대를 나타냈으며 새벽 시간에 최소를 보인 다. 모의된 풍속은 낮과 저녁시간에 증가하여 새벽에 최소를 보이는 경향은 관측과 일치한다(Fig. 8(c), (d)).
WRF-UCM에서 모의된 도시 캐노피 풍속은 관측과 가장 큰 차이를 보였다. 도시 캐노피 풍속은 관측보다 과소모의 되고 있으며 모의된 지상 10 m 풍속이 관측 과 잘 일치한다. 도시 캐노피 풍속의 감소는 빌딩에 의 한 거칠기 길이와 관련된 것으로 보인다. 도시 효과로 써 포함된 빌딩의 높이에 의해 마찰력이 생기고 이것 은 풍속의 감소를 유발한다. WRF-UCM과 일반 WRF 와의 풍속 검증은 일반 WRF의 지상 10 m 풍속이 WRF-UCM보다 잘 일치하는 경향을 보이는데 향후 도시정보로써 입력되는 빌딩 높이와 면적비 등의 빌딩 정보의 개선이 필요할 것으로 보인다. 또한 현재의 도 시 캐노피 모형은 도시 캐노피의 단일 층을 가정하고
있는데 다수 도시 캐노피 층을 고려한 도시 캐노피 모 형에서 주간 캐노피 온도의 오차 증가, 캐노피 풍속의 과소 예보등이 개선될 것으로 생각된다.
WRF-UCM은 도시 지역을 주거 밀도에 따라 고밀 도, 저밀도 주거지역 그리고 상업지역으로 세분화한 다. Fig. 9은 UCM의 지표 이용도별 즉, 상업지역과 고 밀도 주거지역의 평균 기온을 비교 검증하고자 한다.
Fig. 9(a)는 7월 사례의 상업지역 예보이다. 관측보다 낮은 기온 예보, 야간 시간동안 도시 캐노피 기온의 개 선 등 전체적인 경향은 Fig. 8의 서울 기상대 결과와 일 치한다. 상업지역에서 야간의 도시 캐노피 기온(Fig.
9(a))은 모의된 2m 기온과 유사하며, Fig. 9(c)의 고밀 도 주거지역에서는 모의된 2 m 기온보다 상승하여 관 측과 유사함을 보인다. Fig. 9(b), (d)의 10월 사례에서 도 2 m 기온보다 도시 캐노피 기온이 개선됨을 보인 다. 지역에 따른 오차는 상업지역보다 고밀도 주거지 역에서 개선되었다. 상업지역에서 오차가 큰 이유는 빌딩 높이와 면적비, 인공열등의 도시정보 개선이 필
(c) (d)
Fig. 9. (a) Comparison of the observed and simulated 2 m air temperature (℃) and canopy temperature (℃) at in-
dustrial/commercial sites over Seoul from the WRF-UCM model for cases of July, 2007. Solid line, dotted line, and
dash dotted line indicate the observed 2 m air temperature, simulated 2 m air temperature, and urban canopy temper-
ature, respectively. (b) Same as (a), except for cases of October, 2007. (c) Comparison of the observed and simulated 2
m air temperature at high residential sites over Seoul from the WRF-UCM model for cases of July, 2007. (d) Same as
(c), except for cases of October, 2007.
24 WRF-UCM (Urban Canopy Model)을 이용한 서울 지역의 도시기상 예보 평가
요함을 시사하며, 도시 정보의 개선에 의해서 예보의 정확도가 향상될 것으로 기대된다.
Fig. 10은 WRF-UCM으로부터 모의된 서울의 지역 별 풍속 시계열이다. Fig. 10 (a), (c) 상업지역의 지상 10 m 풍속은 관측보다 과대 모의 됨을 보이는 반면, 도 시 캐노피 풍속의 경우는 관측과 유사함을 보인다. 특 히 10월 사례에서 지상 10 m 풍속의 과대 모의 사례가 많았다. Fig. 10 (b), (d)의 고밀도 주거지역 7월 사례는 지상 10 m 풍속이 과대 모의되고 있으며 도시 캐노피 풍속은 관측과 유사하였다. 반면, 10월 사례에서 도시 캐노피 풍속은 과소 모의 되었으며 지상 10 m 풍속은 과대 모의되었다. 지역에 따른 풍속의 비교 검증은 상 업지역은 건물 마찰에 의해 풍속이 감소하므로 건물 효과를 반영한 UCM에서 관측과 유사한 풍속을 모의 하였다. 주거 지역에서 도시 캐노피 풍속이 감소하는 경향은 건물 마찰에 의해 풍속이 과도하게 감소한 것 으로 보이며 이러한 점은 주거지역의 건물 정보 개선 에 의해 정확도가 향상될 것으로 생각된다.
빌딩과 인공열 등을 이용해 단순한 도시 형태를 가 정하여 도시 효과를 반영한 UCM 모델로부터 도시 기 상 변수인 도시 캐노피 온도와 풍속을 예측하였다. 도 시 효과를 고려하였을 때 도시의 기온이 상승하는 등 도시의 열섬을 잘 표현하였다. 그러나 UCM의 도시 캐 노피 풍속은 지상 10 m 풍속보다 오차가 증가하는 등 정확도가 감소하는 경향을 보였으며, 이러한 차이는 상업지역과 주거지역에서 다른 결과를 나타냈다. 즉, 모델의 정확도 향상을 위해서는 지역별 건물 높이, 면 적, 인공열 등 UCM 모델에 입력되는 도시 정보의 정 확한 개선이 필요하다.
4. 결 론
도시 규모의 기상예측을 위하여 미규모 모델이 이 용되어 왔다. 그러나 미규모 모델은 작은 모델 영역과 짧은 모의 시간으로 인하여 대규모 기상과 미규모 기 상의 상호작용에 의해 발생하는 기상현상은 표현하지
(a) (b)
(c) (d)
Fig. 10. (a) Comparison of the observed, simulated 10 m wind speed (m s
-1) and canopy wind speed (m s
-1) at in- dustrial/commercial sites over Seoul from the WRF-UCM model for cases of July, 2007. Solid line, dotted line, and dash dotted line indicate the observed 10 m wind speed, simulated 10 m wind speed, and urban canopy wind speed, respectively. (b) Same as (a), except for cases of October, 2007. (c) Comparison of the observed, simulated 10 m wind speed and canopy wind speed at high residential sites over Seoul from the WRF-UCM model for cases of July, 2007.
(d) Same as (c), except for cases of October, 2007.
이용하여 3.3, 1.1 km 격자 간격으로 모의 하였다.
일반 WRF는 도시의 지표이용도를 단일 도시 카테 고리로 분류한다. 반면, WRF-UCM은 도시를 주거 밀 도에 따라 고밀도, 저밀도 주거지역과 상업지역으로 분류한다. 본 연구에서는 10 m 해상도의 서울 지표이 용도 자료를 이용하여 도시 지표이용도를 상세 분류하 였다.
1.1 km 격자 간격의 전체 모의 영역은 서울, 경기 지 역이며, WRF의 일반적인 예측 능력을 평가하기 위하 여 이 영역의 정규 기상대 지상 2 m 기온, 10 m 풍속 관측자료와 검증하였다. 서울, 경기 지역의 WRF 예보 는 기온은 관측보다 낮게 예보하였으며, 풍속은 과대 모의함을 보였다. 서울 기상대 기온 자료와의 검증은 모의 영역 전체에서 나타난 관측보다 낮은 기온 예보 결과와 일치하나 풍속은 과소모의 되는 경향이 나타났 다. 관측보다 낮은 기온 모의 경향은 야간에 더욱 크게 나타났다.
도시효과를 고려한 WRF-UCM은 일반 WRF에 비 하여 도시 열섬을 잘 모의함을 보였으며, 도시 기상 예 보 변수인 도시 캐노피 온도는 야간에 2 m 기온보다 상승하여 관측과의 오차를 감소시켰다. 반면, 도시 캐 노피 풍속은 지상 10 m 풍속보다 오차가 증가하였다.
도시 캐노피 온도와 2 m 기온과의 오차크기는 고밀도 주거지역에서 상업지역보다 감소하였다. 그러나 도시 캐노피 풍속은 상업지역에서 보다 우수한 결과를 보였다.
WRF-UCM은 상세 지표이용도와 함께 지표이용도 에 따른 빌딩 높이, 면적, 인공열 등의 도시 정보를 필 요로 한다. 도시 지역별 오차는 도시 정보와 관련되어 있을 수 있다. 상업지역에서의 낮은 인공열, 주거지역 에서의 높은 빌딩 높이에 의해 기온과 풍속의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 WRF-UCM의 정확도 향상을 위해서는 향후 도시 정보의 개선이 필요하다.
