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영어

In Environmental Impact Assessment (EIA) on large air pollutants emission source such as energy plants, Korea Ministry of Environment (KME) has recommended CALPUFF as atmospheric dispersion model. The model use a CALMET to simulate 3 dimensional meteorological filed as input to atmospheric dispersion model. To estimate the sensitivity of meteorological prediction by changing landuse, we applied USGS landuse data and KME landuse to CALMET as old and new case, respectively. USGS landuse as data from 1992 does not describe recent landuse by industrialization and urbanization in Korea and showed that it was calculated urban or industry as sea landuse category including some errors in simulation of high resolution landuse in Korea. Therefore, USGS landuse case does not simulate exactly PBL height and sea breeze wind fields on industry and urban landuse categories region in Korea. According to these problems, we considered KME landuse as input data to meteorological model. The results of predicted meteorological parameter in KME landuse case was compared with observations data at Gosung AWS in 2015 and it showed that wind speed tends to be under-estimated at the site. Although meteorological model use KME landuse data to simulate high resolution wind fields, they have still large discrepancy between observations and models. In order to fill the gap in these discrepancies, we applied modified surface roughness length to meteorological model. As results, the predictions of wind speed with modified roughness coefficent showed better agreement with the observation. Although the meteorological model still produces large uncertainties, our results indicate that predicted meteorological parameters with modified roughness length using CALMET is effective way to improve accuracy on simulation of meteorological model.

한국어

기상모델은 대기확산모델의 입력자료로서, 정확한 대기확산모델을 수행하기 위해서는 기상모델의 정확성이 높아야 한 다. 발전소 등 대기오염물질 대량배출사업의 환경영향평가 시 환경부(KME, Korea Ministry of Environment)에서는 CALPUFF(California Puff Model) 모델을 권장하고 있으며, CALPUFF의 기상모델은 CALMET(California Meteorological Model)이 이용된다. 본 연구에서는 우리나라의 토지피복 특성을 보다 자세히 반영하기 위해 USGS(United States Geological Survey) 토지피복도 자료와 환경부 토지피복도 자료를 CALMET에 적용하여 기상결과를 비교하였다. 그 결 과, USGS 자료는 20년 전 자료로서, 우리나라의 산업화 및 도시화를 반영하지 못하는 것으로 나타났다. 또한, USGS의 경우 고해상도 모델 수행시 토지피복 계산과정에서 오류가 발생되어 토지피복도 대부분을 수면으로 인식하는 오류를 확 인하였다. 토지피복도가 수면으로 인식 될 경우, 대기경계층(PBL) 및 해륙풍 등 기상특성을 반영하는데 문제가 있다. 이 러한 문제점을 개선하기 위해서는 기상모델링 입력자료로 환경부 토지피복도를 사용해야 된다고 판단된다. 2015년도 고 성 AWS(Automatic Weather System)의 실측치와 모델값을 통계분석한 결과, 풍속이 과소평가 되는 경향을 보였다. 본 연 구에서는 CALMET 모델의 정확성을 향상시키기 위해 지표면 거칠기(Roughness Length)에 따른 풍속의 민감도를 분석 하였다. 그 결과, 지표면 거칠기 보정에 따른 풍속의 정확도가 향상되었다. 따라서, 환경영향평가시 한국형 토지피복도 적용 및 지표면 거칠기 보정을 통하여 기상모델의 정확도를 향상해야 된다고 판단된다.