원자력시설 부지 병치 기상탑의 상호 대표성 정량 판정: 하나로 본기상탑·임시기상탑 비교관측

2.1 부지와 기상탑

하나로 부지에는 본기상탑(부지 북측)과 임시기상탑(부지 남측)이 약 15 m 이격되어 운영되며(Fig. 2), 두 탑 모두 67, 27, 10 m 세 고도에서 풍향, 풍속, 온도를 관측하고 67–10 m 기온차로 대기안정도(stability from vertical temperature difference, StDT)를 7등급으로 산출한다. 원자력 부지 규제는 연직 기온차(기온감률 ΔT/Δz)가 대기 연직 혼합의 강도를 직접 반영하고 주야 구분 없이 연속 산출이 가능하다는 점에서 이를 안정도 분류의 원칙적 방법으로 규정하며, 측정 고도는 지상 10 m와 방출고도에 대응하는 상층으로 정한다(U.S. NRC, 2007; KINS, 2024). 본 부지에서는 67 m와 10 m의 기온차가 이에 해당한다. 등급 경계와 명칭을 Table 2에 보이며, 이는 규제 확산평가의 안정도 분류와 동일하다.

Fig. 2.

Schematic layout (not to scale) of the main and temporary meteorological towers at the HANARO site. Both towers observe wind and temperature at 67, 27, and 10 m, and atmospheric stability (StDT) is derived from the 67–10 m temperature difference following the regulatory practice for nuclear sites (lower level at 10 m and upper level corresponding to the release height). The towers are approximately 15 m apart and surrounded by a tree canopy of about 7.7–9.4 m.

두 탑의 관측 체계를 Table 1에 보인다. 두 탑은 세 고도 모두 동일 모델의 통합기상센서(Lufft WS500-UMB, 초음파 풍향과 풍속, 통풍형 온도 측정)를 사용한다.

Table 1.

Observation systems of the two towers at the HANARO site.

Table 2.

Atmospheric stability classification by the vertical temperature gradient (ΔT/Δz between 67 and 10 m), identical to the regulatory classification for dispersion assessment (U.S. NRC, 2007; KINS, 2024).

두 탑의 검·교정 체계는 동일하다. 모든 센서는 기상관측표준화법에 따른 기상청 기상측기 검정(3년 주기)을 유효기간 내로 보유하고, KINS 규제지침의 정확도 유지 조항에 따른 자체교정(6개월 주기)이 수행되며(KINS/RG-N01.03 Annex 1; KAERI, 2026), 두탑 모두 비교관측 개시 전에 교정을 완료한 상태로 운영되었다. 특히 안정도 산출에 쓰이는 67–10 m 온도 페어는 단일 센서 요건과 별도로 기온차 요건(±0.1^oC)을 만족하도록 페어 단위로 보정되어 있다.

두 탑이 동일 모델과 동일 검·교정 체계를 공유하므로, 관측 차이에서 기기 이질성에 의한 편향 성분은 최소화되어 있다. 허용공차(tolerance)는 검정과 교정에서 기기가 만족해야 하는 오차의 한계로, 관측요소마다 규격이 정해 둔 값이다. 검정을 통과한 기기의 오차는 이 한계 안에 있다고 본다.

부지는 나무 캐노피로 둘러싸인 비균질 지형이다. 공기역학적 거칠기 길이 z₀는 동일 부지의 장기 관측(부지 30년 기상관측자료 분석 결과)에서 중립조건 로그 풍속 프로파일 적합으로 산출된 값으로 중앙값 1.15 m(최근 약 1.4 m)이며, 여기에 통상적 환산 관계(z₀ ≈ 0.15h)를 적용하면 캐노피 높이 h는 약 7.7~9.4 m이다. 거칠기 아층 상단을 캐노피 높이의 2~3배로 보면(Kaimal and Finnigan, 1994) 67 m와 27 m는 거칠기 아층 위, 10 m는 캐노피 상면 근처의 거칠기 아층 내부에 해당한다. 이 고도 구분은 뒤에서 고도별 대표성 불확도를 부여하는 근거가 된다.

2.2 자료

자료는 2026년 6월 1일부터 30일까지 두 탑이 같은 시각에 기록한 10분 평균값 4,320쌍으로, 부지의 관측 절차에 따른 품질관리를 거친 값이다(KAERI, 2026). 품질관리는 요소별 물리한계 범위 검사, 연속한 10분 자료의 변화율을 이용한 스파이크 검사, 운영기록에 등록된 이상구간 마스킹으로 구성된다. 변화율 검사는 시간 일관성 검사의 개념을 따르되 임계값은 표준이 정한 공통 기준이 아니라 고빈도 관측자료에 맞추어 부지에서 정한 운영 기준이며, 본 연구가 사용하는 요소에서는 10분당 기온 5^oC, 풍속 20 m s^–1, 풍향 120^o이다. 풍향은 원형 최소 각도차로 검사한다. 임계값을 이렇게 느슨하게 둔 것은 정상적인 기상 변화를 이상자료로 잘못 걸러내지 않기 위한 것이며, 임계를 넘은 자료는 곧바로 결측으로 처리하지 않고 검토 대상으로 표시하여 전후 관측값과 다른 고도의 자료 및 운영기록을 확인한 뒤 이상으로 확정된 구간만 결측으로 둔다. 기간 자료수집률은 풍향과 풍속(세 고도), 온도(67 m와 10 m), 안정도에서 두 탑 모두 100%이고, 27 m 온도만 99.3%이다. 결측이 포함된 짝은 해당 요소의 분석에서 제외하였다.

기간의 대기 개황(본탑 기준)은 다음과 같다. 평균 풍속은 고도 67 m에서 2.4 m s^–1, 27 m에서 1.5 m s^–1, 10 m에서 0.5 m s^–1로 캐노피를 향해 급감하며(기간 최대 9.7 m s^–1), 10 m 기온은 평균 22.6^oC (12.2~30.8^oC)이다. 비정온 주풍향은 67 m에서 ESE (13.2%), E (10.0%), 10 m에서 NNW (14.0%)로 고도에 따라 다르다. 안정도는 불안정(1~3등급) 24.3%, 중립(4등급) 19.4%, 안정(5~7등급) 56.3%로 안정 조건이 우세하다. 고도별 평균 프로파일(Fig. 3)에서 안정도군별 풍속 프로파일은 로그 고도축에서 거의 선형으로 로그법칙과 정합하며, 두 탑의 프로파일이 전 안정도 조건에서 나란히 간다. 근지표의 낮은 평균 풍속과 고도 간 주풍향 차이는 캐노피 부지의 특성으로, 근지표 결과(3장) 해석의 배경이 된다. 모든 차이는 임시탑 – 본탑으로 정의하고, 부지 대표 관측점으로 운영되어 온 본기상탑을 기준으로 삼는다. 조건별 재평가에 쓰는 주야는 부지 좌표로 계산한 태양고도각으로 구분하며, 주간은 0^o 초과, 야간은 –6^o 미만으로 두고 그 사이의 박명은 양쪽에서 제외하였다. 풍향은 저풍속에서 대표성을 갖지 않으므로 각도 비교는 비정온 관측에 한정한다. 비정온은 두 탑 풍속의 짝 평균이 정온 기준 (0.22 m s^–1, ANSI/ANS-2.5 풍속 계급 경계) 이상인 짝을 말하며, 정온은 발생 비율로 별도 비교한다. 관측소 이전 시 비교관측 요건(근거리 1개월 이상; KMA, 2026)과 견주면, 본 비교(15 m 이격, 해발고도차 없음, 1개월)는 근거리 병행관측(parallel observation; WMO, 2020)에 해당하며 기간 요건을 충족한다.

Fig. 3.

Mean vertical profiles at the two towers during June 2026: (a) wind speed by stability group (unstable, classes 1–3; neutral, class 4; stable, classes 5–7; circles with solid lines, main tower; squares with dashed lines, temporary tower) and (b) temperature (mean ± standard deviation). The shaded band marks the canopy-top range (7.7–9.4 m) derived from the site roughness length; note the logarithmic height axis.

2.3 관측요소 수준 판정 기준

두 탑이 같은 대기를 관측해도 차이는 0이 되지 않는다. 각 센서의 기기 불확도와, 두 지점이 물리적으로 다른 위치라는 데서 오는 대표성 불확도가 남기 때문이다. 판정 기준을 세우려면 이 두 성분이 허용하는 차이의 크기를 먼저 정해야 한다.

기기 성분은 관측으로 확인하지 않고 규격에서 가저온다. 두 탑의 차이에서 기기에서 비롯되는 부분은 허용공차 이내이므로, 그 크기가 두 지점 차이의 허용 하한이 된다. 이렇게 두면 판정의 관심은 기기의 오차 크기가 아니라 같은 사양의 장비로 관측한 두 지점이 같은 대기를 대표하는지에 놓이고, 하한을 넘는 차이가 두 지점의 공간 차이에 해당한다.

허용공차는 규격에서 ±5^o나 ±0.1^oC처럼 부호를 함께 붙인 한계로 주어진다. 요소별 허용공차를 ±a로 적으면 기기 오차 e는 –a부터 +a까지의 구간 안에 있고, 규격이 알려주는 것은 이 구간의 양 끝뿐이다. 구간 안에서 오차가 어느 값에 몰리는지는 알려져 있지 않다. 하한과 상한만 알려진 양에는 최대 엔트로피 원리에 따라 그 구간의 직사각형 밀도를 부여하며, 이는 국제 측정학 지침 합동위원회(Joint Committee for Guides in Metrology, JCGM)의 불확도 전파 지침에 따른 것이다(JCGM, 2008b). 이에 따라 오차 e의 확률밀도를 식(1)로 둔다.

두 탑의 오차가 서로 독립이면 두 탑 차이 d = e₁ – e₂의 밀도는 폭이 두 배인 삼각형이 된다. 독립인 두 측정값 차이의 불확도가 $$ \mathrm{u}(\mathrm{A}-\mathrm{B})=\sqrt{[\mathrm{u}{\left(\mathrm{A}\right)}^2+\mathrm{u}{\left(\mathrm{B}\right)}^2]}$$를 만족하므로(JCGM, 2008a), 같은 사양 센서 두 대의 차이에 대한 기기 바닥선 F₁을 WMO 운영 측정 불확도(WMO, 2024)를 허용공차 a로 삼아 식(2)로 정한다.

식(2)의 바닥선은 허용공차를 표준불확도 자리에 대입한 값이므로 식(1)의 모형에서 계산되는 차이의 표준불확도보다 크다. 이 바닥선이 차이를 얼마나 포함하는지를 식(1)의 모형에서 구하면 식(3)이 되며, 이 비율은 허용공차 a의 크기와 무관하다.

즉 기기 오차가 허용공차 안에 경계까지 고르게 퍼져 있고 두 지점의 공간 차이가 전혀 없더라도, 두 탑 차이의 약 9%는 바닥선을 넘는다. 따라서 개별 짝이 바닥선을 넘었다는 사실은 그 자체로 공간 차이의 근거가 되지 않는다. 판정은 짝을 하나씩 보는 대신 바닥선 이내인 짝의 비율로 하고, 그 비율이 식(3)의 기대수준에 못 미치는 만큼을 두 지점의 공간 차이로 본다.

다음으로 대표성 불확도는 관측환경등급(siting classification; ISO, 2014; WMO, 2024)이 등급별로 제시하는 관측환경에 의한 추가 불확도로 부여한다. 관측환경등급은 관측점과 장애물의 이격거리를 장애물 높이의 배수로 정하고(1등급 30배, 2등급 10배, 3등급 5배, 4등급 2.5배), 등급마다 추가 불확도를 함께 제시한다. 풍속은 2등급이 30% 이내, 3등급이 50% 이내, 4등급이 50% 초과이며, 온도는 3등급이 1^oC, 4등급이 2^oC, 5등급이 5^oC이다. 1등급은 기준 조건이므로 추가 불확도를 두지 않는다.

이 등급 체계는 지상 10 m 관측을 전제하지만, 같은 표준은 장애물이 많은 부지에서 센서를 장애물 평균 높이보다 높게 설치하는 방법을 인정하고, 이때 고려할 장애물 높이를 센서보다 10 m 아래의 면을 기준으로 환산하도록 정한다. 이 규정을 본 부지에 적용하면 다음과 같다. 67 m와 27 m 센서의 기준면은 각각 57 m와 17 m이고 앞서 산출한 캐노피 높이(약 7.7~9.4 m)는 두 기준면보다 낮으므로, 이 두 고도에서는 캐노피가 장애물로 계산되지 않아 1등급 조건을 만족한다. 따라서 67 m와 27 m에는 대표성 불확도를 두지 않고 기기 바닥선을 그대로 쓴다.

10 m 센서의 기준면은 지표면이므로 캐노피 전체가 장애물로 계산되며, 관측점은 캐노피 상면 근처에 있다. 기상탑 주위는 약 10 m 거리의 펜스로 둘러싸여 있고 캐노피는 그 밖에 있으므로, 최근접 장애물까지의 이격거리는 4등급이 요구하는 캐노피 높이의 2.5배(약 19~24 m)에 미치지 않는다. 이격거리 기준으로 10 m 고도는 5등급에 해당한다. 표준은 풍속의 5등급에 대해서는 추가 불확도를 정의하지 않고, 온도의 5등급에는 5^oC를 제시한다.

따라서 10 m의 대표성 불확도는 3등급의 값, 즉 풍속에 풍속의 50%와 온도에 1^oC를 채택하였다. 풍속에서 3등급의 50%는 표준이 상한으로 제시한 값 가운데 가장 큰 값이며, 4등급 이하는 상한이 주어지지 않는다. 온도에서 3등급의 1^oC는 5등급 값 5^oC보다 작다. 두 요소 모두 부지의 실제 등급에 대응하는 추가 불확도보다 작은 값을 취한 것이므로, 이 채택은 대표성 불확도를 작게 두는 보수적인 방향이어서 판정에 문제가 되지 않는다.

풍향은 관측환경등급이 대표성 불확도를 정량화하지 않으므로 기기 바닥선(±7.1^o)을 유지하며, 이는 근지표에서 엄격한 쪽의 판정이 된다. 안정도는 바닥선을 두지 않고 두 탑이 산출한 등급의 일치 정도로 판정한다.

이렇게 부여한 고도별 대표성 불확도 F₂와 기기 바닥선 F₁을 제곱합 제곱근으로 합성한 값이 관측 불확도 도 바닥선 F이다. 요소별 값은 Table 3에 정리하였다.

Table 3.

Observational uncertainty floors by element, following Eqs. (2) and (4). The instrument floor F1 is 2 times the WMO operational measurement uncertainty taken as the tolerance; at 10 m the representativeness uncertainty F2, adopted from siting class 3, is combined in quadrature to give the composite floor F. U denotes the pairwise mean wind speed of the two towers (m s–1).

판정은 네 축으로 수행한다. 1) 바닥선 대비 적합률(같은 시각 차이가 바닥선 이내인 짝의 비율), 2) 응답 일치도(회귀 기울기와 결정계수; 풍향은 원형 변수이므로 각도차 분포와 방위 빈도 분포 상관), 3) 오프셋 구조, 4) 조건과 고도 의존성(안정도, 주야, 고도별 재평가)이다. 축 3)은 두 탑 차이(임시 − 본)를 상수 성분과 변동 성분으로 나눈다. 차이의 평균을 상수 오프셋(offset)으로 추정하고, 이를 제거한 잔차의 표준편차를 변동 산포로 본다. 두 성분을 각각 같은 바닥선에 대조하여, 바닥선을 넘는 상수 오프셋은 검·교정으로 배제되지 않은 두 지점 미세환경의 정적 차이로, 바닥선을 넘는 잔차 산포는 두 지점의 순간적 공간 변동으로 귀속한다. 판정 임계는 Table 4에 정리하였으며, 적합률 90% 이상, 회귀 기울기 0.9~1.1, 결정계수 수 0.95 이상을 강한 지지로 한다.

Table 4.

Decision thresholds for the element-level assessment (set a priori).

적합률은 같은 시각에 기록된 두 탑의 값의 차이가 해당 요소의 바닥선 이내인 짝의 비율로 정의한다. 두 지점의 공간 차이가 없고 두 탑의 차이가 기기 요인만으로 생긴다면, 적합률의 기댓값은 식(3)의 포함확률과 같아진다. 식(1)은 오차가 허용공차 안에서 경계까지 고르게 나타나는 경우이므로 식(3)의 약 91%는 이 모형에서 기대되는 적합률이며, 실제 기기의 오차가 허용공차보다 작으면 적합률은 이보다 높아진다. 병행관측에는 두 지점의 공간 차이가 정상적으로 포함되므로 임계는 식(3)의 값보다 낮아야 한다. 공간 차이의 크기를 미리 알 수는 없으므로, 식(3)의 값을 내려 90%를 임계로 한다. 이 임계는 기기 바닥선을 쓰는 요소에 적용되는 값이다. 대표성 불확도를 합성한 복합 바닥선을 쓰는 요소에서는 기기 성분만으로도 대부분의 짝이 바닥선 안에 들어오므로, 임계 90%는 두 지점의 공간 차이가 관측환경등급이 허용하는 범위에 머무는지를 묻는 기준이 된다.

회귀 기울기 범위 0.9~1.1은 풍속 정확도 규격(>5 m s⁻¹에서 ±10%)과 정합하도록 정한 것이다. 결정계수 임계 0.95는 동일 지점(같은 위치, 같은 높이) 상호비교에서 보고되는 수준(기울기 0.99, 결정계수 0.995 이상; Knoop et al., 2021)을 공간 성분이 정상적으로 포함되는 병행관측에 맞게 완화한 판단 기준이며, 규격에서 유도되는 값은 아니다.

임계에 미달하는 항목은 그 원인이 기기 편향인지 두 지점의 공간 차이인지를 축 3)과 축 4)로 구분해 명시한다.

2.4 결합빈도분포(JFD) 수준 판정 기준

관측자료의 실제 용도는 대기확산 평가이며, 그 기상 입력은 안정도 × 풍속 계급 × 16방위의 JFD이다 (U.S. NRC, 1977; ANSI/ANS, 1984). 본 연구는 안정도 7등급 × 풍속 12계급(Table 5) × 16방위에 안정도별 정온을 더한 규제 형식의 JFD를 두 탑 자료로 각각 구성하고, 그 유사도를 PSS [min(p, q)]로 측정한다 (Perkins et al., 2007). 방위는 진북을 중심으로 ±11.25°를 N으로 하여 22.5° 폭으로 구획하고, p와 q는 각 탑의 유효 관측수로 나눈 상대빈도이므로 각각의 합은 1이다. PSS는 두 확률분포의 겹침 계수 (overlapping coefficient; Inman and Bradley, 1989)로, 1이면 완전 일치이다.

Table 5.

Wind-speed classes of the joint frequency distribution (JFD), following the regulatory format for atmospheric dispersion assessment (ANSI/ANS, 1984; KINS, 2024). The JFD is composed of 16 wind-direction sectors (22.5o each), the 12 wind-speed classes listed here, and the 7 stability classes of Table 2; calm (wind speed < 0.22 m s–1) is counted separately by stability class. The low-speed range is finely divided in accordance with the regulatory wind-speed classes.

관측된 PSS가 “충분히 높은지”를 판단할 기준선은 허용 기기 오차의 몬테카를로 전파(JCGM, 2008b)로 구성한다. 절차는 다음과 같다. 본탑 관측열 하나에 규격 허용 오차를 서로 독립으로 두 번 입혀 가상 탑 두 개를 만들고, 이 둘의 JFD로 PSS를 계산한다. 두 가상 탑은 같은 관측열(같은 대기)에서 나오므로, 이 PSS는 두 기기가 동일한 대기를 관측할 때 기기 오차만으로 벌어질 수 있는 겹침을 뜻한다. 이를 여러 번 반복해 그 분포를 판정선의 근거로 삼는다. 반복 횟수는 200,000회로 두었다. 몬테카를로 전파 지침은 시행 횟수를 포함확률에 따라 정하도록 하며, 포함확률 0.95에 대해서는 2 × 10⁵ 이상을 권고한다(JCGM, 2008b). 난수 시드는 고정하고, 오차 섭동과 라벨 순열, 부트스트랩 재표집에 서로 다른 난수열을 사용하여 판정선이 시드와 반복 횟수만으로 결정되도록 하였다.

입히는 오차는 식(1)의 모형에서 추출한다. 허용 한계는 풍향과 풍속에 WMO 운영 측정 불확도[±5^o, ±0.5 m s^–1 (≤5 m s^–1), ±10% (>5 m s^–1)], 안정도 산출용 기온차에 KINS 페어 정확도 요건(±0.1^oC; KINS, 2024)을 쓴다. 가상 탑의 안정도는 섭동된 67–10 m 기온차로 기온감률을 다시 구하고 Table 2의 경계로 재분류하여 산출한다. 이 재분류는 관측 로거가 산출한 등급과 두 탑에서 각각 99.6%와 99.9% 일치하므로, 섭동 전 상태를 그대로 재현한다. 판정선에는 기기 오차만 전파하고 대표성 불확도는 포함하지 않는다. 이 판정은 두 JFD의 차이가 허용 기기 오차만으로 설명되는지를 묻는 것이며, 이를 넘는 성분을 두 지점의 공간 성분으로 해석하기 위함이다.

오차 구조는 두 극단을 모두 둔다. 전-무작위(S1)는 관측 시각마다, 가상 탑마다 독립으로 오차를 추출해 무작위 잡음 수준에서 기대되는 겹침의 상한을 주고, 전-편향(S2)은 가상 탑마다 한 개의 편향을 뽑아 전 관측에 고정 적용해 최악의 편향을 표현한다. 판정선은 S2 분포의 하위 5%로 둔다. 이는 단측 95% 허용 수준에 상당하는 관례적 선택으로, 관측 PSS가 이보다 낮을 확률이 편향만으로는 5% 미만임을 뜻한다. 관측 PSS가 이 판정선 이상이면 두 JFD의 차이는 허용 기기 오차 범위 이내로 판정한다(적합성 판정 프레임: JCGM, 2012). 보조적으로 순열 영분포(permutation null distribution; Efron and Tibshirani, 1993)를 함께 제시한다. 이는 같은 시각에 기록된 두 탑의 관측을 하나의 짝으로 두고 짝마다 두 탑의 라벨을 절반의 확률로 맞바꾼 뒤 같은 방식으로 JFD 쌍을 구성해 PSS를 반복 계산한 분포로, “두 관측이 사실상 같은 모집단에서 나왔다면 표본 잡음만으로 기대되는 겹침”의 기준이다. 관측 PSS가 이 영분포보다 낮으면 두 JFD의 차이가 표본 잡음으로 설명되지 않는다는 것, 즉 두 분포가 통계적으로 구별됨을 뜻한다.

그러나 이 순열 영분포는 대체 가능성의 판정 기준으로 쓰지 않고, 두 JFD의 구별성을 서술하는 용도로만 쓴다. 표본 수가 클 때(본 연구 n = 4,320) 현실의 두 관측 분포는 미세한 차이까지 유의하게 검출되어 거의 항상 통계적으로 구별되기 때문이다. 순열 기준을 합격과 불합격 기준으로 삼으면 실질적으로 동등한 경우에도 “구별됨”으로 귀결되어 판정이 무의미해진다. 다시 말해 순열 영분포는 “차이가 검출되는가”에만 답할 뿐, “그 차이가 대체를 배제할 만큼 큰가”에는 답하지 못한다. 후자, 즉 차이가 허용 기기 오차 범위 이내인가는 앞의 몬테카를로 판정선이 답하며, 대체 가능성 판정은 이 판정선을 기준으로 한다.

본 판정이 확인하는 것은 확산평가에 쓰이는 기상 입력자료, 곧 두 탑이 산출하는 결합빈도분포(JFD)가 서로 동등한가이다. 이 JFD로부터 확산평가가 산출하는 상대농도(χ/Q), 곧 단위 방출률당 공기 중 농도까지 두 탑에서 동등한지는 본 연구에서 다루지 않으며, 그 까닭은 다음과 같다. JFD를 이루는 각 셀(안정도, 풍속계급, 방위의 조합)이 상대농도에 미치는 영향은 서로 크게 다르다. 대기확산은 대기가 안정하고 풍속이 낮을수록 약해져 지표 부근 농도를 높이므로, 안정하고 저풍속인 소수의 셀이 상대농도를 크게 좌우한다. 따라서 두 탑의 JFD가 전체적으로 잘 겹쳐 PSS가 높더라도, 하필 이 영향이 큰 셀에서 빈도 차이가 있으면 상대농도는 그에 민감하게 달라질 수 있다. 요컨대 JFD의 높은 겹침이 상대농도의 동등성을 보장하지는 않으며, 상대농도 수준의 동등성은 두 탑의 JFD를 각각 확산평가에 입력해 그 결과를 직접 비교해야 확인되는 별도의 과제이다.

이와 관련하여 PSS 자체의 두 가지 성질도 밝혀 둔다. 첫째, PSS는 모든 셀을 같은 비중으로 합산하므로 위와 같은 셀별 영향 차이를 반영하지 못한다. 둘째, PSS는 한 탑에서 다른 탑으로 확률질량이 옮겨갈 때 그것이 바로 옆 계급으로 옮겨갔는지 멀리 떨어진 방위나 계급으로 옮겨갔는지를 구분하지 않고, 겹치지 않는 양만을 센다. 이 두 성질 때문에 PSS는 두 JFD의 유사도를 실제보다 후하게 평가하지 않는 엄격한 지표이며, 본 연구는 이를 유사도의 하한 눈금으로 사용한다.

3.1 관측요소 수준

고도별, 관측요소별 두 탑의 1:1 대응(풍속과 온도)과 풍향 각도차 분포를 Fig. 4에, 안정도 등급 혼동행렬을 Fig. 5에 보이며, 판정 임계(Table 4) 적용 결과의 종합을 Table 6에 보인다.

Fig. 4.

One-to-one comparisons of the two towers at 67, 27, and 10 m (top to bottom), June 2026: (left) wind speed and (center) temperature scatter plots with the 1:1 line (black dashed), least-squares fit (red), and regression statistics; (right) wind-direction difference distributions for non-calm pairs (pairwise mean wind speed ≥ 0.22 m s–1) with the instrument floor of ±7.1o (red dashed).

Fig. 5.

Confusion matrix of the stability classes (StDT, classes 1–7) derived at the two towers (numbers, pair counts; shading, percent of all pairs). The dashed line marks exact agreement.

Table 6.

Summary of the element-level assessment against the thresholds in Table 4.

3.2 결합빈도분포(JFD) 수준

두 탑의 6월 JFD (n = 4,320/4,320)에 대한 관측 PSS와 판정선을 Table 7과 Fig. 6에 보인다. 세 고도 모두 관측 겹침(67 m 0.814, 27 m 0.806, 10 m 0.709) 이 전-편향 시나리오(S2)의 하위 5% 판정선(0.610, 0.522, 0.138) 이상이므로, 두 JFD의 차이는 허용 기기 오차 범위 이내이다. 동시에 관측 PSS는 순열 영분포의 하위 5% (0.846, 0.841, 0.865)보다 낮아 두 JFD는 통계적으로는 구별된다. 관측값은 세 고도 모두 전-무작위 시나리오(S1)의 하한보다 낮고 S2 중앙값보다 높다. 즉 세 고도가 같은 판정 구조를 공유하며, 고도 간 차이는 범주가 아니라 S1(무작위 잡음 수준)과의 간격으로 나타난다. 그 간격은 67 m 0.011, 27 m 0.019로 무작위 잡음 수준에 근접하고, 10 m는 0.150으로 기기 무작위 오차를 뚜렷이 넘는 공간 성분이 존재한다. 이 간격을 기기 오차가 아니라 공간 성분으로 귀속하는 근거는 관측요소 수준(3.1절)에 있다. 규격 이내의 기기 편향도 관측 PSS를 S1 하한 밑으로 낮출 수 있으나, JFD를 구성하는 관측요소의 평균 오프셋이 허용 편향 규격에 크게 못 미치는 것으로 실측되어(풍속 ≤0.10 m s^–1, 풍향 –0.8^o, 기온차 산출용 온도 67 m와 10 m ≤ 0.05^oC) 그러한 편향의 여지가 배제되기 때문이다. 한편 10 m의 S2 포락선은 저풍속 환경에서 ±0.5 m s^–1 편향이 정온 경계를 대량으로 넘나들어 매우 넓으므로(하위 5% 0.138), 10 m의 판정 통과는 변별력이 약하며 의미 있는 진술은 S1 초과이면서 S2 이내라는 위치이다. 판정선 자체의 수치적 안정성도 확인된다. 판정선의 부트스트랩 95% 신뢰구간은 몬테카를로 표본을 1,000회 재표집하여 각 재표집의 5백분위수를 구한 분포의 2.5백분위수와 97.5 백분위수로, 67 m [0.610, 0.611], 27 m [0.521, 0.523], 10 m [0.137, 0.139]이다. 세 고도 모두 폭이 0.002 이내이고 관측 PSS와 겹치지 않으므로, 이 반복 횟수에서 판정은 몬테카를로 표본의 우연에 좌우되지 않는다.

Table 7.

Observed PSS of the two-tower JFDs and Monte Carlo acceptance criteria (June 2026, n = 4,320 pairs; N = 200,000 Monte Carlo trials). S1: all-random instrument error; S2: all-systematic instrument error (acceptance line = 5th percentile); permutation: label-reassignment null distribution (descriptive).

Fig. 6.

Observed PSS of the two-tower joint frequency distributions (JFDs) at three heights, compared with Monte Carlo acceptance criteria derived by propagating allowable instrument errors (JCGM 101, N = 200,000): all-random (S1) and all-systematic (S2) scenarios, and the permutation null distribution (descriptive). Boxes span the 5th to 95th percentiles of each Monte Carlo distribution and horizontal bars mark the medians. Black markers give the acceptance line, the 5th percentile of S2, with its bootstrap 95% confidence interval; the interval is narrower than 0.002 and therefore smaller than the marker.

JFD의 구조를 보면(Fig. 7), 67 m와 27 m는 본탑과 임시탑의 분포 형상이 사실상 같고 차이 패널의 극값도 ±0.72%p에 그친다. 10 m는 차이 극값이 ±2.87%p로 커진다. 임시탑은 전반적 풍속 저하로 정온이 5.6%p 많고, 최저 풍속계급(0.22~0.5 m s^–1) 내부에서는 북서군이 줄고(NNW –2.87, NW –1.85%p) 남동군이 느는 (SSE +1.32, SSW +1.13%p) 방위 재배치가 나타난다. 주변분포별 PSS는 10 m에서 방위 0.852, 풍속 0.909로, 전체 PSS 하락(0.709)의 원인이 방위와 풍속 차원임을 보인다(안정도 차원은 두 탑 각자의 StDT로 전 고도 공통이며 주변분포 PSS 0.970).

Fig. 7.

JFDs (stability-integrated wind-speed class × sector, %) of the main (left) and temporary (center) towers and their difference (right; Temp − Main) at 67, 27, and 10 m, June 2026. Calm fractions are annotated in the Main and Temp panels.

표본 크기를 맞춘 대조로, 두 탑의 짝수일 자료 간 PSS는 같은 탑의 짝/홀수일 분할 PSS보다 67 m에서 0.772 대 0.591, 27 m에서 0.758 대 0.620으로 높다. 같은 날의 다른 탑이 다른 날의 같은 탑보다 유사하다. 10 m는 0.684 대 0.760으로 역전되어 공간 차이가 표본 잡음을 초과하며, 위 판정 구조와 일관된다.

4.1 판정 체계의 구성 원리

본 절차의 모든 요소는 기존 규제와 표준에서 왔다. 바닥선의 기기 성분은 WMO 운영 측정 불확도와 측정 불확도 표현 지침의 합성 법칙, 대표성 성분은 관측환경등급이 정한 불확실도, 결합빈도분포 판정선은 규격 허용 오차의 몬테카를로 전파, 판정 틀은 적합성 판정 지침에서 가져왔다. 새로운 기준을 자체 개발하지 않고 기존 표준을 조합해 공백을 메웠으므로, 규제 환경에서 받아들여지기 쉬울 것으로 기대된다. 절차를 다른 부지로 옮길 때에는 그 부지 기기의 규격에서 요소별 허용공차를 취해 식(2)와 식(4)로 바닥선을 다시 구성하면 된다. 식(3)의 포함확률은 허용공차의 크기에 의존하지 않으므로 적합률 임계는 그대로 쓸 수 있고, 바닥선의 값만 부지마다 달라진다.

4.2 고도 의존의 물리

판정 결과의 고도 구조는 거칠기 아층 이론과 정합한다. 거칠기 아층 위(67 m와 27 m)에서는 수평 균질성이 회복되어 공간 성분(S1과의 간격 0.011과 0.019)이 무작위 잡음 수준에 접근하고, 캐노피 상면 근처 (10 m)에서는 개별 거칠기 요소의 영향이 남아 공간 성분(0.150)이 뚜렷하다(Kaimal and Finnigan, 1994; Giometto et al., 2016). 10 m의 차이가 정온 비율과 최저 풍속계급의 방위 재배치로 나타나는 것도 캐노피 후류의 국지성으로 이해된다. 중요한 것은 전 요소에서 평균 오프셋이 바닥선 이내라는 점으로, 차이는 기기 편향이 아니라 두 지점의 공간 특성이다. 따라서 10 m의 공간 성분이 기기 무작위 오차를 넘더라도, 근지표 관측환경등급이 반영된 합성 바닥선 이내이고 판정선을 통과하므로 이 부지의 캐노피 조건에서 받아들여질 수 있는 수준으로 판단된다.

4.3 한계

첫째, 비교 기간은 1개월(6월)이다. 본 비교는 기상탑 교체공사에 앞선 사전 분석으로 수행되어 관측 기간이 사업 일정에 종속되었다. 국내 지침의 근거리 비교관측 기간 요건은 충족하나, 연중 대표성을 논하기에는 기간이 짧다. 계절에 따라 엽면적과 안정도 빈도 분포, 난류 구조가 달라지므로 두 지점의 공간 차이도 달라질 수 있으며, 계절이 다른 기간으로의 확장은 별도 확인이 필요하다. 6월은 캐노피 엽량이 연중 최대에 가까운 시기이다. 낙엽수림에서 거칠기길이와 변위높이는 엽면적지수와 함께 계절에 따라 변하고 착엽기에 거칠기 아층의 난류 교환이 달라지므로 (Maurer et al., 2013), 이 기간은 캐노피의 영향이 상대적으로 큰 조건의 표본으로 판단된다. 엽량이 적은 시기의 비교는 후속 관측으로 확인할 과제로 남는다. 한편 병행관측 기간의 연장은 두 관측계통의 이중 운영과 공사 일정의 조정을 요구하여 실무에서 장기간 확보가 쉽지 않다. 기후 시계열의 균질화를 목적으로 하는 병행관측(WMO, 2020)이 상정하는 장기 관측과 달리, 교체공사 국면에서는 지침이 정한 최소 기간의 자료로 판정할 수 있는 절차가 요구되며, 본 절차는 이 요구에 대응한다. 둘째, PSS는 확률질량 이동의 거리, 곧 인접한 셀로 옮겨갔는지 멀리 떨어진 셀로 옮겨갔는지를 구분하지 않으므로 유사도를 실제보다 과대 평가하지 않는 지표이다. 셋째, 본 판정은 확산평가에 쓰이는 기상 입력자료(JFD)의 동등성이며, 이로부터 산출되는 상대농도(χ/Q)의 동등성 확인은 본 연구의 범위 밖이다(2.4절). 같은 이유로 JFD로 집계되지 않는 순간값 활용(예: 실시간 풍향 감시)의 대체는 본 판정의 대상이 아니며, 특히 10 m 순간 풍향은 주간 대류 시의 산포(3.1절)를 별도로 고려해야 한다. 넷째, 단일 부지 사례이므로 일반화되는 것은 수치가 아니라 절차이다. 본 연구가 검증한 범위는 하나로 부지에서의 적용 사례이다.

장기 기상관측에서 관측탑과 관측장비의 노후화는 피하기 어려우며, 교체 또는 이전이 필요한 시기는 어느 관측 지점에서든 도래한다. 이때 관측 기록의 연속성을 확보하려면 기존 관측과 새 관측이 같은 대기를 대표하는지를 정량적으로 판정하는 일이 선행되어야 하며, 본 기술노트의 비교는 이를 위한 선행 비교 사례로 볼 수 있다. 이 절차를 일반적 판정 체계로 발전시키기 위해서는 다음 보완이 필요할 것으로 판단된다. 첫째, 이격거리와 지형 조건이 다른 부지의 적용 사례가 필요하다. 본 사례의 15 m 이격은 공간 성분이 가장 작은 조건이므로, 이격이 커지거나 지형이 복잡한 부지에서는 관측환경등급 기반 대표성 불확도가 공간 성분을 충분히 담는지 확인되어야 한다. 둘째, 서로 다른 기종의 장비가 병치되는 일반적 교체 국면에서는 기기 이질성 성분을 바닥선에 추가하는 확장이 필요하다. 셋째, 앞서 기술한 계절 한계와 같은 맥락에서, 계절이 다른 기간의 병행관측으로 판정의 계절 안정성을 확인할 필요가 있다. 이러한 사례가 축적되면 판정선의 부지 의존성이 정량화되어, 절차를 관측탑 교체 국면의 표준 절차로 정식화하는 근거가 될 것으로 기대된다.