Abstract
In order to reduce the uncertainties and improve the air flow field, objective analysis using asynoptic observational data is chosen as a method that enhances the reality of meteorology. In surficial data and their numerical interpolation for improving the interpretation of meteorological components, objective analysis scheme should perform a smooth interpolation, detect and remove the bad data and carry out internal consistency analysis. For objective analysis technique which related to data reliability and error suppression, we carried out two quality control methods. In site quality control, asynoptic observational data at urban area revealed low representation by the complex terrain and buildings. In case of wind field, it was more effective than temperature field when it were interpolated near waterbody data. Many roads, buildings, subways, vehicles are bring about artificial heat which left out of consideration on the simulation of air flow field. Therefore, in temperature field, objective analysis for more effective result was obtained when surficial data were interpolated as many as possible using value quality control rather than the selection of representative site.
본 연구는 복잡한 도시 대기환경 모의에 사용된 중규모 기상장 모델이 모수화 방법이나 해상도 등과 같은 물리적 한계를 갖는 점에 대해 관측값 객관분석과 그 내삽되는 자료의 조절과정 (Quality control)이 대기유동장 수치모의에 미치는 효과의 검증을 위해 설계되었으며, 한 적절한 자료의 조절방법을 제시하였다. 먼저 기상 관측소의 지점위치에 따른 Quality control결과에서는 도심 내에 위치한 기상관측자료들은 주변에 다수 존재할 가능성이 큰 건물과 지형이 주는 영향에 의해 대표성이 떨어지는 자료를 생산할 가능성이 있는 것으로 나타났으며, 오히려 해수ㆍ담수 부근지역에 위치하여 일관된 바람장과 기온장을 형성하는 자료들이 모델 내에서 자료의 대표성이 특히 기온보다는 풍속에서 나타나고 있다. 모델 내에서 역학적인 관계를 만족시키는 관측값의 유효성에 대한 Quality control 결과 기온이 풍속보다 향상되고 있는 것으로 나타났으며 가능한 한 모델링 도메인 영역에 포함되어 있는 기상 자료들을 많이 내삽하는 것이 더 효과적으로 모델의 해석능력을 향상시키는 것으로 나타났다 이것은 대표성있는 어떤 지점의 선택보다는 모델 내에서 크게 고려되지 않았던 복잡한 도심의 아스팔트, 건물, 지하철, 도로, 자동차등에 의해 발생될 가능성이 있는 열에 대한 정보의 반영은 결과적으로 모델의 해석에 유리하게 적용되며, 서울을 비롯한 수도권지역의 AWS에 포함되어있는 기온자료는 모델 내에서 정체되거나 확장되어 있는 고온역에 대한 모사에 적절하게 사용될 수 있음을 나타낸다.
