1. 서 론

도시기후 연구에서 복사는 그 지역 열환경을 지배하는 중요한 기상 요소로 작용하여, 관측을 통한 복사 분석 연구는 도시 열환경 해석의 유력한 방법으로 인식되고 있다. 이러한 도시 복사관측 연구의 경우 해외에서는 도시 복사량의 경년변화를 비롯하여 장기간에 걸친 도시 효과 해석을 위한 다양한 관측연구^1,2)가 수행되고 있으나, 국내³⁾에서는 활성화되지 않은 초기단계에 머물고 있다.

최근 국내 도시지역 복사 관측 연구⁴⁾에서는 시간에 따른 복사량의 변화 추이를 해석하고자 한 시계열 중심의 분석기법을 활용하여 두 지역 간의 복사특성을 상호 비교 분석하였다. 이와 같은 분석기법을 활용함으로써 시간경과에 따른 복사의 형태와 특징을 용이하게 분석할 수 있었다. 그러나 이러한 분석법으로는 지역 고유의 복사강도 분포 해석인 매시간 단위의 복사에너지 출현 빈도 해석이나 대기상태와 복사량 관계에 대한 상관성을 해석하는데 한계가 있어 새로운 분석기법에 의한 접근이 요구되고 있다.

본 연구에서는 하절기 광역시 도심지역과 교외지역의 장·단파 복사를 관측하여 새로운 분석기법에 의해 복사강도별 빈도 분석을 하였으며, 오전과 오후의 복사량 특징을 분석하기 위해 남중시각 기준으로 각 시각대별 복사량을 비교하였다. 또한 구름에 의한 장·단파 복사 차폐 효과를 해석하기 위해 운량별 복사특성에 대해서도 분석하였다. 본 연구에서는 이러한 분석을 통해 지역고유의 복사특성을 해석하고자 한다.

2. 관측 개요

2.1 관측장소와 관측환경

본 연구의 관측지점은 기존의 연구⁴⁾와 동일하게 도심지역(대구광역시 수성구 소재 황금초등학교 옥상)과 이곳에서 약 20 km 동쪽의 교외지역(경북 경산시 하양읍 소재 대구가톨릭대학교 옥상)을 선정하였다(Fig. 1). 이들 두 관측지점의 주변 환경은 Table 1과 같이 도심지역은 주거전용지역으로 저층의 건축물로 밀집되어 인공적 환경특성이 강하고, 교외지역은 도심지역과 달리 그 주변은 논과 밭, 하천, 산 등이 넓게 분포하여 자연 환경의 특징이 잘 나타나는 곳이다. 이러한 두 지역의 인공적인 요소와 자연적인 요소의 차이를 복사관측을 통해 효과적으로 비교할 수 있을 것이다. 두 관측지점의 주변 환경특성에 대한 내용은 기존의 연구⁴⁾에 자세히 기술하였다.

Fig. 1.

Location of observation sites

Table 1 Distribution of the green area around observation sites

※ The spatial green area distribution ratio is defined as the ratio of green area within a radius of 500 m around each observation point.

2.2 관측항목과 관측현황

관측장비들의 모델명과 파장의 측정 범위를 Table 2에 나타내었다. 관측항목은 기온, 상대습도, 장·단파복사, 자외복사(UV)이며, 이들 항목에 대해 1분 간격으로 관측이 이루어졌다. 복사는 상공에서 지면으로 향하는 하향성분에 대해 관측하였다. 자체 관측한 복사 데이터 이외에 대구기상지청에서 관측된 운량과 강수량, 그리고 경산시 하양읍 AWS에서 관측된 강수량 데이터를 분석에 활용하였다. 운량은 지표면에 도달하는 복사량과 밀접한 상관관계가 있을 것으로 사료되어, 본 연구에서는 중하층운량과 복사의 상관성을 분석하였다.

Table 2 Composition of observation instruments

2.3 관측과 분석방법

관측은 2016년 6월 1일부터 동년 8월 31일까지 하절기 3개월간 수행하였다. 이들 관측기간 동안 도심지역에서의 기상은 맑은 날 78일, 강수일 14일, 교외지역은 맑은 날 80일, 강수일 12일로 파악되었다. 강수일의 기준은 기존 연구⁴⁾에서와 같은 기준(강우량 4.5 mm/day 이상)으로 설정하여 분석하였다.

오전 오후의 복사량 비교(Fig. 7)에서는 일자에 따른 태양 남중시각이 12시 23분∼12시 32분 사이에 분포하고 있어 그 남중시각을 기준으로 계산하였다(Table 3 참조). 그리고 관측지점에 따른 장‧단파복사의 계급별 빈도분석을 통해 그 특징을 조사하였다. 단파복사의 계급 단계는 50 W/m², 장파복사의 계급 단계는 10 W/m²로 설정하였다.

Table 3 Transit time table at Daegu (2016)

3. 측정결과 및 고찰

3.1 강수량과 복사특성

두 지점에 대한 복사특성을 보다 면밀하게 이해하기 위해 각 지점의 관측자료를 최댓값에서 최솟값으로 순위⁴⁾를 정하여 두 지점간의 관계를 분석하였다(Figs. 3, 4). 분석 결과 두 지점간의 상관도(R²)는 단파복사 0.9909, 장파복사 0.9899로 매우 높은 상관성을 나타내었다. 기울기는 단파복사 1.0545, 장파복사 0.9864로 단파복사는 교외지역이 높게, 장파복사는 도심지역이 높게 나타났다.

Fig. 2.

Cumulative precipitation at two observation sites

관측기간에 대한 강수의 특징을 알아보기 위해 강수의 시계열 누적분포를 Fig. 2에 나타내었다. 누적강수량은 교외지역 310.0 mm, 도심지역 434.2 mm로 도심지역이 교외지역보다 124.2 mm 더 높게 나타났다. 이러한 특징을 보다 면밀하게 분석하기 위해 기존의 논문⁴⁾에서 제시한 강수일 기준(4.5 mm/day 이상)을 적용하여 Table 4를 만들었다.

Fig. 3.

Radiation characteristics by precipitation rank

Fig. 4.

Radiation characteristics by rank

Table 4 Precipitation day checklist

전 관측기간 중의 강수현황을 Table 4에 나타내었으며, 도심지역과 교외지역의 전체강수일 수는 각각 14일, 12일로 도심지역이 교외지역보다 더 많은 것으로 확인되었다. 월별 강수분포를 살펴보면, 6월은 두 지점 간 2.5 mm의 근소한 차이가 있는 반면, 7월과 8월은 98.5 mm, 24.0 mm로 차이가 크게 나타났다. 특히 7월에 두 지점간 강수량 차이가 현저한 것은 도심지역에 이틀간 많은 비가 국지적으로 집중하여 내렸기 때문이다.

비강수일(Fig. 5)과 강수일(Fig. 6)의 두 지역 간 복사상관도를 살펴보면, 강우시 단파복사는 도심에서 구름에 의한 차단효과가 상대적으로 크게 나타났다. 강수일의 두 지역 간 단파복사 상관도(0.8390)는 비강우일(0.9463)보다 낮게 나타났다. 한편 장파복사는 강우 시(0.9879)와 비강우 시(0.9859) 모두 두 지역 간 기울기는 거의 동일하며, 상관도는 비강수일이 높게 나타났다.

Fig. 5.

Radiation correlation except for precipitation day

Fig. 6.

Radiation correlation on the precipitation day

3.2 시각대 별 복사특성

일중 복사의 변화에 대한 특징을 살펴보기 위해 남중시각을 기준으로 같은 시각 차이가 있는 오전과 오후 시간대 각각 1시간 동안의 장·단파 복사량을 비교하였다(Table 5, Figs. 7, 8). 관측지점의 남중시각은 날짜에 따라 변화하는 것으로 실제 계산에서는 Table 3에 제시한 대구지역의 남중시각표⁵⁾를 적용하였다. 다만, Table 5에서는 표기의 편의상 남중시각 기준을 12시 30분으로 하여 표현하였다.

Fig. 7.

Radiation correlation at downtown (07:30, 18:30)

Fig. 8.

Radiation correlation at suburban (07:30, 18:30)

Table 5 The amount of radiation before and after transit time

남중시각을 기준으로 한 3쌍의 오전오후 시간 구간의 단파복사 값은 대부분 오후보다는 오전이 크게 나타났으나, 남중시각 5시간 전후의 도심지역에서만 오전보다 오후가 근소하나마 크게 나타났다. 한편 장파복사 값은 단파복사와 달리 교외와 도심 모두 오전보다는 오후가 크게 나타났다. 그 차가 가장 큰 시각대는 도심지역의 경우 남중 3시간 전후에 0.08 Mj, 교외지역은 5시간 전후에 0.08 Mj로 확인되었다. 이상의 결과에 대한 원인분석은 지속적인 연구를 통해 규명될 수 있을 것으로 사료된다. 또한 단파복사와 장파복사의 두 지역 간 비교에서는 단파복사의 경우 교외지역, 장파복사는 도심지역이 상대적으로 높게 관측되었다.

3.3 장‧단파복사의 빈도분석

장‧단파복사에 대한 에너지 분포 특성을 보다 면밀하게 알아보기 위해 1시간 동안의 복사량을 기준으로 그 계급 빈도를 조사하였다(Figs. 9, 10). 단파복사는 50 W/m²으로 장파복사는 10 W/m² 구간을 단계로 설정하여 각각의 구간에 대한 빈도를 나타내었으며, 단파복사의 경우 50 W/m² 이하의 값은 상대적으로 작은 값이어서 빈도 계산에서 제외하였다. Fig. 9의 x축 단파복사 값은 50단위를 기준으로 절삭(예시: 850∼899를 850으로 표기)하여 그 구간 값으로 표기하였으며, Fig. 10의 x축 장파복사 값은 1단위 값을 절삭(예시: 410∼419를 410으로 표기)하여 표시하였다.

Fig. 9.

Frequency analysis of short-wave radiation (June-August)

Fig. 10.

Frequency analysis of long-wave radiation (June-August)

빈도 분석 결과를 살펴보면 단파복사는 낮은 값의 빈도가 많고 순차적으로 적어지는 형태인 Long tail (right-skewed frequency distribution) 분포를 나타내었다(Fig. 9). 단파복사는 900 W/m² 이상의 높은 에너지 영역에서는 도심지역보다는 교외지역에서 그 빈도가 현저히 높게 나타났다. 250 W/m² 미만의 구간은 높은 에너지 구간과는 달리 교외지역보다는 도심지역에서 그 빈도가 높게 나타났다. 장파복사는 정규분포와 유사한 형태를 나타내고 있으며, 410, 420 W/m² 구간에서 빈도가 가장 높았다(Fig. 10).

3.4 운량과 복사특성

중하층운량에 따른 단파복사와 장파복사의 관계를 Figs. 11, 12에 나타내었다. 운량 자료는 대구기상지청의 일기상 통계표 자료를 활용하였다. 두 지점간 운량과 복사량의 관계에서 그 변화의 형태는 매우 유사하게 나타난 것으로 사료된다. 일반적으로 단파복사는 구름이 많으면 많을수록 복사량이 감소하고, 장파복사는 증가하는 경향⁶⁾이 본 연구에서도 확인되었다.

Fig. 11.

Relation between lower-middle class cloudiness and short-wave radiation

Fig. 12.

Relation between lower-middle class cloudiness and long-wave radiation

운량은 목측에 의해 관측되지만 보다 면밀한 해석을 위해서는 영상에 의한 객관적인 분석과 관측시각을 보다 세분화하여 측정할 필요가 있는 것으로 판단된다. 그리고 운형의 분포와 형태에 따른 복사효과는 추가적인 연구를 통해 규명해야 할 과제로 인식된다.

4. 결 론

(1) 하절기 두 관측 지점간의 순위별 분석기법에 의한 복사 상관도(R²)는 단파복사 0.9909, 장파복사 0.9899로 매우 높은 상관성을 나타내었으며, 단파복사는 교외지역이 높게, 장파복사는 도심지역이 상대적으로 높게 나타났다.

(2) 남중시각을 기준으로 한 3쌍의 오전, 오후 시간 구간의 단파복사 값은 대부분 오후보다는 오전이 크게 나타났다. 한편 장파복사 값은 단파복사 값과 달리 교외와 도심 모두 오전보다 오후가 크게 나타나는 경향이 확인되었다.

(3) 단파복사는 낮은 값의 빈도가 많고 순차적으로 적어지는 Long tail (right-skewed frequency distribution) 형태의 빈도분포를 나타내었다. 900 W/m² 이상의 높은 에너지 영역에서는 도심지역보다는 교외지역에서 그 빈도가 현저히 높게 나타났고, 250 W/m² 미만의 구간은 높은 에너지 구간과는 달리 교외지역보다는 도심지역에서 그 빈도가 높았다.

(4) 장파복사는 290~479 W/m² 범위에 있었으며, 그 빈도분포는 정규분포에 유사한 형태를 나타내었고, 410, 420 W/m² 구간의 빈도가 가장 높게 나타났다.

(5) 본 연구에서 운량과 복사관계에 대해서 분석을 해본 결과 목측에 의한 관측자료와 긴 관측시간 간격으로 인해 면밀한 분석에 어려움이 있었다. 이러한 애로사항을 해결하기 위해 영상자료에 의한 객관적인 분석과 면밀한 해석에 대한 추가적인 연구가 필요한 것으로 사료된다.