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전 지구 평균기온 상승과 이상 기후변화로 인하여 전 세계적으로 재해기상 현상들이 자주 발생하고 있으며, 국내에서도 최근 들어 국지적인 집중호우, 대형 태풍, 폭설 등으로 인한 피해가 급증하고 있다. 재해기상을 일으키는 에너지원은 대기중의 수증기라 할 수 있는데, 이를 정확히 관측하고 감시하는 것은 재해기상을 예방하는 지름길이라 할 수 있다. 지상 Global Positioning System (GPS) 관측을 통한 가강수량(Precipitable Water Vapor, PWV) 산출 기술은 수치예보모델의 강수 예측능력 향상, 위성 또는 재분석 자료의 검증, 기후변화 감시 등 다양한 기상 분야의 연구에 활용되고 있다(Kuo et al., 1993; Gradinarsky et al., 2002; Dietrich et al., 2004).

대기 중 수증기량 즉, 가강수량 산출을 위한 관측들을 살펴보면 라디오존데(Radiosonde), Microwave Radiometer (MWR), 그리고 인공위성 등의 원격탐사(Remote Sensing)를 이용한 방법이 있다. 하지만 시ㆍ공간적인 관측 한계, 강수발생 시 관측 간섭, 구름 등 대기 상태의 영향을 받는 단점을 가지고 있다. 이러한 측면에서 GPS는 대기 상태에 상관없이 상시 관측이 가능하며 설치 및 유지비용이 적게 들고, 라디오존데 또는 MWR의 가강수량 기준값과 비교하여 정확도 및 정밀도가 우수한 것으로 알려져 있다(Nam et al., 1996; Kim et al., 2009).

한편 이동체에서 GPS 관측 연구결과들을 살펴보면, Daud et al. (2008)이 2004년 일본 Kii 반도 남동쪽 해상에서 지진 발생 시 GPS 부이와 지상관측소 간의 장거리 기선 동적(Kinematic) GPS 방법을 이용하여 해일(tsunami)의 위험을 조기에 탐지할 수 있음을 제시하였고, Martin et al. (2012)은 항공, 선박, 차량, 도보 등의 이동 GPS 관측 자료를 다양한 후처리 소프트웨어를 통해 동적 정밀단독측위(Precise Point Positioning, PPP) 방식의 위치 추정을 수행한 결과 항공 관측에서 가장 좋은 정확도(10 cm 이상)를 나타냈음을 확인하였다. 또한 필리핀 해판(Philippine Sea Plate, PSP)의 움직임과 PSP와 유라시아 판의 경계 지역에서 발생하는 지각 변동 특성을 파악하기 위하여 선박, 부이 등 여러 개의 이동체 GPS 관측을 활용한 연구결과도 있다(Chen et al., 2011). 하지만 이동체에서 GPS 관측을 활용한 대부분의 선행 연구들은 지질, 측지 분야 등의 연구에만 국한될 뿐 가강수량 추정 등 기상 분야의 연구는 상대적으로 드문 실정이다. 국내에서도 지난 2011년 기상청에서 해양기상 관측선인 기상 1호에 GPS 장비를 설치ㆍ운영 중에 있으나 이동체 GPS 관련 연구결과는 부족하다. 더욱이 우리나라와 같이 복잡한 지형과 국지적인 강수현상이 빈번한 지역에서는 내륙에서 신속한 이동 및 추적이 가능하며 현장에서 고층관측을 동시에 수행할 수 있는 이동식기상관측차량시스템의 GPS 또는 라디오존데 관측이 요구된다.

또한 기상관측차량시스템의 목표관측 지점에서 GPS 고정관측을 수행하려면 미국 해양 대기청(NOAA)에서 운영하는 Online Positioning User Service (OPUS; http://www.ngs.noaa.gov/OPUS/)에서 명시한 바와 같이 적정 수준 이상의 GPS 관측 시간이 필요하다. Eckl et al. (2001)은 미국 국가측지국(NGS)에서 개발된 GPS 자료 처리 및 위성궤도 결정 소프트웨어(PAGES)를 활용하여 GPS 3차원 위치 결정의 정확도를 높이기 위한 기선(baseline) 거리 및 관측시간 범위를 언급하였으며, Psimoulis et al. (2004)은 그리스에서 6일간 관측한 GPS 자료를 이용하여 짧은(20 m) 기선 거리에서 효율적인 GPS 고정관측 시간(3시간)을 제시한 바 있다. 국내에서도 파주시와 고양시 일대의 지적보조삼각점 6점을 측량하여 관측시간에 따른 좌표(2차원)의 오차 분석을 수행한 결과, 4시간 이하의 관측에서도 고정 관측소와의 거리가 30 km 이내에 존재한다면 허용오차(1.5 cm) 내의 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다(Kim et al., 2010b). 그러나 현재까지 국내ㆍ외의 선행연구들은 2차원 또는 3차원 위치 결정의 정확성을 위한 GPS 관측시간 분석 등 측량 분야의 연구에만 주안점을 두었기 때문에 GPS 고정관측시간에 따른 가강수량 산출 결과의 오차 분석 등과 같은 기상학 관련 GPS 활용 연구가 더욱 필요한 실정이다.

따라서 본 연구는 국립기상연구소 재해기상연구센터가 보유한 기상관측차량시스템의 GPS 고정관측 시 유의한 수준의 가강수량 산출을 위한 최적의(optimum) 관측시간 결정 등에 관한 사전 테스트를 위해 2012년 겨울철 특별관측기간 북강릉 관측소(강원청)의 GPS 자료를 활용하여 각 관측세션의 지속시간(observingsession duration)에 따른 가강수량 산출 결과의 통계적 오차 분석을 수행하였다. 또한 2013년 여름철 집중관측기간(보성) 기상관측차량시스템의 GPS 관측 자료를 이용하여 품질검사를 수행한 후 가강수량 산출 방법을 소개하고자 하였다. 마지막으로 기상관측차량시스템의 GPS 고정관측 기간에 한해 앞서 수행하였던 실험과 동일한 방법으로 각 관측세션의 지속시간에 따른 가강수량 산출 결과의 오차 분석을 수행한 후 고정관측소(북강릉)의 결과와 비교하였다.

기상관측차량시스템의 목표관측 시 효율적이면서 정확도를 높일 수 있는 최적의 GPS 고정관측 시간 결정을 위한 사전 연구를 수행하기 위해 연속적인 고정관측이 가능하며, 다수의 검증자료(라디오존데, MWR) 확보가 가능했던 2012년 겨울철 특별관측기간(1월 1일~2월 29일) 북강릉 관측소(강원청)의 GPS 자료를 활용하였다. 본 논문에서는 편의상 기상관측차량시스템(Mobile Atmospheric Observing System)을 영문 약자인 “MAOS”라 부르기로 한다. 실험 방법은 분석 기간 동안 수집한 24시간 GPS 자료를 Table 1과 같이 8개의 비중첩(non-overlapping) 관측세션(1시간; 1 H~24시간; 24 H)으로 구분하여 각 관측세션의 지속시간에 따른 가강수량(PWV)을 산출한 후 결과를 취합하였다(Eckl et al., 2001; Psimoulis et al., 2004). 위와 같은 방법은 본 연구에서 주로 활용되었기 때문에 앞으로 간단하게 “관측세션 지속시간 실험”이라고 통칭하고자 한다.

GPS의 가강수량 산출을 위한 후처리는 스위스 베른(Bern) 대학에서 개발한 고정밀 GPS 자료처리 소프트웨어인 Bernese 5.0을 사용하였다. 기선 거리의 영향을 최소화하고 결과의 정밀도를 높이기 위해 International GNSS Service (IGS)의 표준위성궤도력 및 IGS 기준국을 포함한 다중기선처리 방식의 상대 측위 후처리 방법을 적용하였다(Eckl et al., 2001). 검증 방법은 고층관측한 라디오존데 비양 시각의 가강수량 산출 결과 또는 북강릉 관측소에서 상시 관측중인 MWR의 가강수량 산출값과 상호 비교한 후 통계적인 오차 분석을 수행하였다. 특별관측기간 고층 관측한 횟수는 총 122회이며, 강수/비강수 기간을 구분한 오차 분석도 추가 수행하여 주변 기상 상황에 따른 결과 차이를 살펴보고자 하였다.

한편 MAOS에서 GPS의 가강수량 산출을 위해 2013년 여름철 집중관측기간(6월 20일~7월 7일) 보성에서 지상 및 고층관측을 수행했던 자료를 이용하였다. MAOS 중 GPS 수신시스템은 미국 Trimble에서 제작된 Zephyr Geodetic II 안테나와 동일 사 제품인 NetR9 수신기로 구성된다. GPS 수신기로 수집되는 신호지 연량 측정을 통해 대기 중 가강수량 산출이 가능하며 차량의 위치 정보 습득에도 사용된다. 이밖에 지상의 기온, 기압은 MAOS의 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)로 측정되며, 고층기상관측장비인 라디오존데 관측을 통해 대기의 연직 기온, 습도 등의 자료를 제공해 준다. 지상 및 고층장비는 서로 독립적으로 구성되어 필요에 따라 개별 또는 동시 관측 수행이 가능하다. MAOS의 각 장비 별 상세 구성도는 Fig. 1에 제시하였다.

다음으로 MAOS에서 GPS의 가강수량 산출 방법(고정관측 기반)에 대해 간략히 소개하면, 우선 대류권 총지연량(Zenith Total Delay, ZTD)은 천정방향 건조지연(Zenith Hydrostatic Delay, ZHD)과 천정방향 습윤지연(Zenith Wet Delay, ZWD)의 합으로 나타내며, ZHD는 식 (1)과 같이 Saastamoinen 실험 모델(Saastamoinen, 1972)로 계산할 수 있다(Elgered et al., 1991).

Fig. 1. 
Detailed block diagram of Mobile Atmospheric Observing System (MAOS).

여기서 P_M과 Φ_M는 MAOS의 지상기압(hPa)과 관측소위도이며, H_M은 타원체고(m)로써 차량 GPS 관측지점의 평균해수면 고도(geoid height)에 정표고(orthometric height)를 더한 값을 사용하였다(Groves, 2007). Bernese Processing Engine (BPE) 과정에서 중요한 사전 기준좌표(A priori coordinate) 설정은 실제 고정관측 지점(북강릉, 보성)의 카테시안(Cartesian) 좌표를 입력하였다. Bernese 5.0 후처리를 통해 산출한 ZTD에 식 (1)에서 계산한 ZHD를 감산하면 ZWD를 구할 수 있고, 이것을 식 (2)와 같이 가강수량(PWV)으로 최종 산출하였다(Bevis et al., 1992).

여기서 ρ는 물의 밀도 R_v는 수증기의 비기체상수 값을 사용하였으며 k₂'(17 ± 10 K/hPa)와 k₃[(3.776 ± 0.004) × 10⁵ K²/hPa]는 Davis et al. (1985)의 대기굴절지수를 적용하였다. 그리고 본 연구에 사용한 T_m은 Bevis et al. (1992)이 제안한 가중평균온도식 대신 한반도 기상조건에 적합한 평균온도식(Ha et al., 2008)에 MAOS의 기온자료를 사용하여 계산하였다. 식 (1)과 (2)에서도 알 수 있듯이 정확한 가강수량 산출을 위해서는 GPS 관측지점 기상센서의 자료를 사용해야 한다. 하지만 우리나라 대부분의 GPS 관측소에서는 GPS 전용 기상센서를 보유하고 있지 않기 때문에 주변 기상자료의 값을 사용하거나 보간 등의 방법을 통해 대체하고 있는 실정이다(Kim et al., 2010a). 하지만 본 연구는 시ㆍ공간적인 제약 없이 MAOS의 실시간 지상기상관측자료(기온, 기압 등)를 GPS의 가강수량 산출을 위해 직접 사용할 수 있는 큰 이점을 가지고 있다.

마지막으로 2013년 여름철 집중관측기간 중 MAOS의 고정관측 기간만을 국한하여 분석하고자 차량의 움직임이 없었던 야간(1200~2400 UTC) 시간대를 선정하여 Table 1과 같은 방법으로 관측세션 지속시간 실험을 수행한 후 가강수량 산출 결과의 오차를 제시하고자 하였다. MAOS에서 GPS의 가강수량과 비교ㆍ검증을 위해 같은 기간 고층 관측한 라디오존데 자료를 수집하여 각 고도별 비습(specific humidity; q)을 구한 후 연직 적분하여 가강수량(PWVRAOB)을 계산하였다(Ohtani and Naito, 2000; Kwon et al., 2007). 여기서 MAOS의 라디오존데 고층관측 자료(연직 기온, 기압, 습도)를 사용하였다. 이 밖의 통계적인 오차 분석 방법은 고정관측소(북강릉)에 적용한 방법과 동일하다.

본 연구에서는 최적의 GPS 고정관측 지속시간 결정을 위한 사전 테스트를 위해 고정관측소(북강릉)의 연속적인 GPS 자료를 이용하여 각 관측세션의 지속시간에 따른 가강수량 산출 민감도 실험을 수행하였다. 한편 보성에서 집중관측한 기간 기상관측차량시스템(MAOS)의 GPS 자료를 수집하여 데이터 편집, 품질검사, 포맷변환 소프트웨어(TEQC)를 이용한 품질검사를 수행한 후 가강수량 산출 결과에 대해 비교 분석하였다. 또한 MAOS의 고정관측 기간만을 선정하여 GPS 관측세션 지속시간 실험을 수행한 후 고정관측소의 통계적인 오차분석 결과와 비교하였다.

우선 겨울철 특별관측기간 고정관측소(북강릉)의 GPS 자료를 활용하여 관측 지속시간에 따른 가강수량 산출 실험을 수행한 결과, 전반적으로 관측 지속시간이 증가함에 따라 표준편차와 RMSE는 감소하고, 결정계수는 증가하면서 기준 가강수량(라디오존데, MWR)과의 오차는 감소하고 상관성은 증가하는 것을 확인하였다. 특히 관측 지속시간을 4 H 이상으로 실험한 경우의 오차 수준은 1 mm 내외로 나타났다. 비강수 사례 기간 3 H 이하의 실험에서 오차의 개선 효과(23%)가 있었으며, 강수 유무와는 상관없이 3 H 이하와 4 H 이상 실험의 가강수량 산출 결과 차이가 뚜렷함(특히 강수 사례 시)을 알 수 있었다.

다음으로 보성 집중관측기간 MAOS의 24 H GPS 관측 자료의 TEQC 품질검사를 수행한 결과, 일부 이동관측 기간을 제외하고는 90% 이상의 데이터 수신율과 L1과 L2 주파수의 평균 다중경로오차 지수가 0.3~0.5 m 수준을 보이는 등 비교적 양질의 자료임을 확인하였다. MAOS의 GPS 고정관측 기간 가강수량을 산출한 후 동일 시간대의 라디오존데 가강수량과 비교ㆍ검증한 결과, 전체 관측기간(주간 포함)에 비해 상관성(R² = 0.91)이 증가하였고 평균제곱근오차(RMSE) 또한 약 2.5배 감소되었다. 마지막으로 MAOS의 GPS 관측세션 지속시간 실험 결과, 고정관측소의 통계분석 결과와 마찬가지로 관측 지속시간이 4 H 이상인 경우 가강수량 산출 실험이 3 H 이하에 비해서 기준값에 근접함을 알 수 있었다. 지속시간을 4 H 이상으로 설정한 실험의 가강수량 오차는 약 2~3 mm 수준이며, 이는 3 H 이하인 실험에 비해 오차가 최대 60% 이상 감소한 것이다. 하지만 고정관측소의 4 H 이상 실험의 오차분석 결과(1 mm 내외)와 비교해서는 상대적으로 큰 오차를 나타냈다. 이는 MAOS 집중관측이 여름철 습윤한 조건에서 이루어져 고정관측소의 실험 기간(겨울철 건조)과 비교하여 평균 수증기량이 약 10배 가량 컸으며, GPS 관측 환경의 차이로 인한 자료의 품질 상태 또한 적지 않은 요인으로 작용하였던 것으로 판단된다. 결국 계절 또는 기상 상황에 따른 절대적인 대기 수증기량 차이, 시ㆍ공간적으로 변동성이 큰 관측 환경 등으로 인해 가강수량 산출 결과의 오차가 영향을 받는 것을 단적으로 보여준 결과이다.

본 연구는 정적 환경에 있는 GPS 상시관측소 기반의 기존의 연구들과 달리 이동체(MAOS)의 GPS 자료를 이용한 가강수량 산출 실험을 수행하였다는 점에서 의의가 크다. 또한 기상청의 준실시간 가강수량 처리를 위해 사용한 초신속 위성궤도력 정보를 이용하여 MAOS의 목표 고정관측 시 4 H 이상의 관측 시간만 확보된다면 관측 공백지역에서 빠른 시간 내의 가강수량 정보(유의한 수준; 2~3 mm)를 제공해 줄 것으로 기대된다. 이렇듯 기동성이 뛰어난 MAOS의 GPS 장비를 활용하여 수증기 모니터링이 불가능한 재해기상 발생 또는 예측 지역에서 신속한 가강수량 추정이 가능하다면 향후 기상 예보 또는 수치예보모델의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.

하지만 MAOS의 GPS를 이용한 가강수량 산출 결과의 보다 의미 있는 해석을 위해서는 다양한 관측환경 또는 계절/지역에서의 GPS 관측이 요구되며, 검증할 수 있는 다수의 라디오존데 관측 자료 확보가 가능한 추가적인 사례 분석이 필요하다. 또한 향후 GPS 정밀 위치추정 소프트웨어를 활용하여 이동관측 기간에 대해서도 가강수량 산출 실험을 추가 수행할 계획이다.