한국대기환경학회지제 23 권제 5 호 J. KOSA Vol. 23, o. 5 (2007) pp. 585~595 Journal of Korean Society for Atmospheric nvironment 국지규모풍력에너지평가를위한기상관측자료의영향반경특성 Characteristics of fficient Radius of Meteorological Observation Data to stimate Regional ind nergy 이순환 * 김민정 이화운 1) 부산대학교 BK21 연안환경시스템사업단, 1) 부산대학교지구환경시스템학부 (2007 년 6 월 18 일접수, 2007 년 8 월 27 일채택 ) Soon-Hwan Lee*, Min-Jung Kim 1) and Hwa-oon Lee 1) BK21 Coastal nvironment System School, Pusan ational University, 1) Department of arth nvironment System, Pusan ational University (Received 18 June 2007, accepted 27 August 2007) Abstract Representative impacts and effectiveness of surface meteorological observation data assimilation were examined in order to use wind resources estimation around southern coastal area of the Korean Peninsula. The data used in study are observational wind and temperature data at 5 and 41 sites of Regional Meteorological Offices and Automatical eather Systems, respectively. Observation wind speed data tends to show small effective radius with limited area. specially assimilation impacts of data observed at peninsula type sites like Yeosu play only around the inside of the peninsula. This limited effective radius for wind speed is caused by the strong correlation between topography and wind speed. And the efficient radius for surface air temperature is larger than that of wind. Data assimilation for observational air temperature is useful to increase the accuracy of wind energy estimation. However assimilation of wind data requires special care in its application due to high sensitivity of topographical complexity. Key words : ffective radius, ind energy, Data assimilation, Gwangyang region 1. 서론 산업자원부는 1997년 12월 대체에너지개발및이용, 촉진법 을개정하고 2000년 4월에 대체에너지 *Corresponding author. Tel : +82-(0)51-583-2651, -mail : withshlee@pusan.ac.kr 개발계획 을수립하여신 재생에너지개발과이용보급에힘을기울이고있다. 그리고이러한신 재생에너지중풍력에너지는상대적으로높은기술성숙도와낮은발전단가로인하여급격히발달하고있다 ( 김현구와최재우, 2002). 이러한풍력에너지의효율적인사용을위하여가장필요한것은잠재적인풍력자원의정확한평가이다. 자연계내의풍력에너 J. KOSA Vol. 23, o. 5 (2007)
586 이순환 김민정 이화운 지는지구시스템내의부등가열에의한종관기후학적인바람장뿐아니라국지적인지형과기타중규모기상학적인강제력에도영향을받는다. 따라서국지적인잠재풍력자원을정량적으로정확히추정하는것은매우어렵다 ( 이화운등, 2005). 풍력자원조사는풍력에너지개발의전제조건이기때문에, 풍력단지개발을위해서는전지점관측에의한풍력자원선행조사를통하여잠재풍력에너지의정량적인평가가요구된다. 그러나풍력단지예상전지역의풍력관측을실시하는것은불가능하며대표성을가지는몇개지역을한정하여풍력자원잠재성을조사하는것이일반적이다. 이러한대표성을가지는지역의장기적인풍속을관측하여잠재풍력에너지를평가한다. 그러므로한정된관측자료의통계적인예측을통하여풍력에너지를예측하기도한다 (Bechrakis and Sparis, 2004; Salmon and almsley, 1999). 우리나라의풍력자원평가는기상학적인관측을바탕으로많은연구가이루어져왔다. 김현구등 (2005) 은풍력자원평가를위하여한반도 540여관측지점의 5년간의관측자료를통하여광역적인풍력자원지도를생성하여한반도의잠재풍력에너지의계절변화를평가하였다. 그리고김현구등 (2003) 은전산유체역학을이용하여경상북도포항지역의국지적인바람환경을분석하여종관풍과해륙풍의중첩에의한잠재적인고풍속대를추정하였다. 그리고이화운등 (2004) 은한반도남해안의광양만을중심으로한대기오염유동장을평가하기위하여바람장평가에서광양지역의바람장의복잡성이주요한원인이됨을보였다. 풍력자원의평가는바람장의정확한예측이필수적으로이루어져야한다. 바람장의예측정확도를높이기위하여일반적으로수치대기유동장모형을이용하여국지적인바람장을추정한다 ( 이순환과박광순, 2006; 이순환등, 2006; 류찬수등, 2004). 이러한수치바람장예측정확도를높이기위하여관측자료동화를많이이용한다. 관측자료동화는수치바람장의오차를줄이며, 예측정확도를높이는중요한요인으로 Lee et al. (2007b) 은한반도풍력에너지평가를위하여인공위성자료를통하여생산된해상풍자료동화가한반도중규모바람장의예측정확도를향상시키며, 나아가잠재풍력자원평가에기여함을보였다. Lee et al. (2007a) 은한반도부산지역을대상으로자동기상관측장비로측정된기온과바람벡터자료를이용하여해륙풍과산곡풍의예측정확도를평가하였다. 바람장예측정확도평가에서온도에대한자료동화효과는매우높게나타났으나바람벡터에의한자료동화는상대적으로낮게나타난다고보고하였다. 이러한자료동화능력의차이는대기오염장에도영향을미치며, 정확한바람장예보를위하여서는신뢰도가높은바람장자료를자료동화에이용하는것이중요하다고제안하였다. 이와같이바람장자료의신뢰성이정확한국지풍계예보에중요한요소가된다. 이화운등 (2005) 은지상관측자료의동화방법에따라바람장과오염장예측이달라질수있음을보였다. 지역적인자료동화의차이를알아보기위하여자료동화를실시하지않은경우와, 해안선부근자료, 해안선에가까운자료, 해안선에먼거리에위치한자료의동화를통한 06시바람장과대기오염장을분석하였다. 자료동화에이용되는관측자료에따라국지바람장의예측정도가달라졌고, 이들자료동화정도의차이는대기오염분포에서도잘나타났다. 동일한대기의초기장을사용하여도관측자료동화의차이에의하여발생하는기상장의변화가직접적으로대기오염물질의분포변화에영향을미친다. 이러한결과는기상수치자료동화에사용되는관측자료의대표성이중요하며, 이러한자료들에의하여바람장의예측정확도도달라질수있음을의미한다. 그러므로대표성을가진바람자료를확보하기위하여바람장자료를비롯한기상자료의대표반경, 즉영향반경에대한분석이선행되어야한다. 이러한영향반경은종관적인기상장, 지형, 인공구조물등여러가지요소에의하여좌우된다. 본연구는전라남도광양지역의지역적인기상관측자료를이용하여이지역의기상특성을분석하고, 이지역에나타난관측기상자료영향반경특성을평가하여잠재풍력자원평가에있어기상관측자료의효율적인이용가능성에대하여살펴보고자한다. 2. 광양지역의기상특성 2. 1 지형특성및관측자료연구대상인광양지역은전라남도동부연안지역에 한국대기환경학회지제 23 권제 5 호
국지규모풍력에너지평가를위한기상관측자료의영향반경특성 587 위치한인구 80만의대표적인산업단지이며, 광양제철소를비롯한에너지소비가많은공업시설이다수입주하고있다. 그러므로풍력에너지등신 재생에너지의이용을통한에너지효율을극대화할필요가있으며, 대기환경보존의측면에서도정확한바람장의평가가요구되는지역이기도하다. 그림 1은대상지역의지형과관측지점을나타낸것이다. 지형적으로광양만권은해발 200 m 초과지역이전체48% 인 2 km 2 정도로지리산과백운산을끼고있는산악지역이다. 광양후방으로지리산, 백운산, 불암산등이있어서남쪽으로급경사를이루고 있기때문에국지순환형성에있어서강한지형강제력이작용한다. 그리고광양의전면으로해안선이위치한전형적인배산임수형의지형을이룬다. 이러한산악과복잡한해안선으로인하여종관적인순환장뿐아니라지형강제력과열적인불균등가열에의한중규모순환장이매우복합적으로표출되기때문에기상장수치모델링에있어서어려움이있다. 그림은또한본연구에서이용한기상자료의관측소위치를나타내고있다. 본연구는여수, 순천, 고흥, 진주, 남해등 5개의기상대급관측소의관측자료와기상청에서운용관리하는 41개소자동기상관측 43 41 39 37 Seoul Busan 124 126 128 130 Longitude ().4.2 Regional Meteorological Station Automatic eather Station 127 127.2 127.4 127.6 127.8 128 128.2 128.4 Longitude () Fig. 1. Topography and location of Regional Meteorological Station (RMS) and Automatic eather System (AS). Closed circles and rectangular indicates the RMS and Aws, respectively. J. KOSA Vol. 23, o. 5 (2007)
588 이순환 김민정 이화운 장비의자료를이용하였다 ( 그림 1). 5개의기상대에서는풍향, 풍속, 온도, 복사, 운량, 일조등전반적인기상자료의측정이이루어지며, 무인자동기상관측장비에서는풍향, 풍속, 온도, 습도, 기압등 5개의주요요소의관측이이루어진다. 본연구에서는잠재풍력에너지평가에주안점을두기때문에바람벡터자료와온도자료를주로이용하여분석하였다. 연구대상기간은 2005년 1월과 8월의자료를분석하였으며, 관측시간간격은각각 10분평균자료를이용하였다. (a) (b) O 2 P O 1 O 3 Observations Grid point 2. 2 통계분석방법 자료동화에서관측자료의영향반경이란관측자료가대표성을가질수있는거리를의미한다. 관측자료를수치예측모형에자료동화를할경우이들자료의영향반경을정해주고자료동화를실시하여야한다. 일반적으로미국등넓은평지가위치하는나라에서의기상자료동화는넓은영향반경을취해도예측정확도에문제발생소지가적지만우리나라와같이산이많고해안선이복잡한지형의경우영향반경이작아진다. 이러한영향반경을고려한자료동화에는 Cressman 방법, llipse 방법, 그리고 Banana 방법이있다 (Kalnay, 2003; Grell et al., 1994; Cressman, 1959). 그림 2는각각의자료동화방법을설명하는모식도이다. 먼저 Cressman 방법은영향반경을원으로가정하고초기추정치와관측치의차이를이용하여자료동화를실시한다. 각격자점에서초기장과관측값의차이가계산되어지면일정한반경을가지는격자값으로부터관측값과의거리의차이에따른가중치를두어각격자값에동화시켜관측값을개선시킬수있다. 가중치 ( i ) 는아래식에의해서결정된다. R 2 -d 2 i i =mmmmmm if d i R R 2 +d 2 i =0 if d i R (1) 여기서 R, d i 는각각영향반경과수치모형의격자와관측지의거리를의미한다. 그러므로관측자료가영향반경내에존재하여야만동화효과를나타낸다. 그림 2에서볼수있듯이격자값 P는관측값 O 2, O 3 에의해영향을받지만 O 3 의영향반경밖에위치함 (c) O 1 P Streamline through observations Fig. 2. Diagrams of data assimilation systems for (a) Cressman scheme, (b) llipse scheme, and (c) Banana scheme. Closed circles and rectangular indicate observation and modeled-estimated points, respectively. 으로 O 3 의영향을받지않는다. 영향반경 R의값은초기장에의해달라진다. R의값이너무큰경우에분석장이너무평준화되고, R의값이너무작은경우에바람직하지않은정보가발생한다. 이방법은자료동화의기본개념으로적용된다. 따라서영향반경 (R) 을정확히분석하여야만수치예측정확도를높일수있다. 이러한 Cressman 방법에풍향에대한영향을고려한것이 llipse 방법과 Banana 방법이다. llipse 방법의경우관측치의바람강도에영향을받는다고가정하고영향반경을타원으로가정하고 O 2 한국대기환경학회지제 23 권제 5 호
국지규모풍력에너지평가를위한기상관측자료의영향반경특성 589 Jinju-summer Jinju-winter S 4% 8% 12% 16% 28.36% 0.5~2.02.0~3.0 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 6.0~7.0 7.0~ (m/s) S 4% 8% 12% 16% 25.13% 0.5~2.02.0~3.0 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 6.0~7.0 7.0~ (m/s) Suncheon-summer Suncheon-winter 4% 8% 12% S 33.15% 0.5~2.02.0~3.0 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 6.0~7.0 7.0~ (m/s) 4% 8% 12% S 41.94% 0.5~2.02.0~3.0 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 6.0~7.0 7.0~ (m/s) Goheung-summer Goheung-winter S 4% 8% 12% S 4%8%12%16%0%4%8%12%16%0%4%8% 23.87 17.88% 0.5~2.02.0~3.0 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 6.0~7.0 0.5~2.02.0~3.0 7.0~ (m/s) 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 6.0~7.0 7.0~ (m/s) Fig. 3. Observational wind roses of Jinju, Suncheon, Goheung, amhae, Yeosu at August and January 2005. J. KOSA Vol. 23, o. 5 (2007)
590 이순환 김민정 이화운 amhae-summer amhae-winter S 4% 8% 12% 16% S 4% 8% 12% 16% 20% 24% 18.57% 0.5~2.02.0~3.0 5.42% 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 0.5~2.02.0~3.0 6.0~7.0 3.0~4.0 4.0~5.0 7.0~ (m/s) 5.0~6.0 6.0~7.0 7.0~ (m/s) Yeosu-summer Yeosu-winter S 4% 8% 12% 16% 20% 24% S 4% 8% 12%16%20%24%28%32%36% 1.48% 1.61% 0.5~2.02.0~3.0 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 0.5~2.02.0~3.0 6.0~7.0 3.0~4.0 4.0~5.0 7.0~ (m/s) 5.0~6.0 6.0~7.0 7.0~ (m/s) Fig. 3. Continued. 반경을설정하는방법이다. 그러므로영향반경의종축과횡축이바람강도와방향에따라달라지며바람장의풍향으로길게늘어트린형태가된다. 마지막세번째로 Banana 방법은말그대로풍향이직선이아니고전단응력을가진형태의풍향일경우사용된다. 이경우영향반경은매우복잡한형태를가진다. 바람과상대습도의자료동화에주로사용된다. 관측치의대표범위가풍향방향으로길게늘어날뿐아니라유선을따라곡선의형태를유지한다. 이러한각각의기상요소에작용하는영향반경의변동을살펴보기위하여 5개기상대급관측자료를 중심으로각각의관측자료의교차상관관계를구하였다. 교차상관관계는아래와같이설정하였다. 1 n n i=1 m Σ (x i -x m )(y i -y m ) R= mmmmmmmmmmmmmmmm (2) σ x σ y 여기서 x i 와 y i 는두지점의개별관측치, x m, y m 는각각관측치의평균치, σ x, σ y 는각각의표준편차를의미한다. 이들관측치의각지점의상호상관을구하면, 각기상요소별관측치의영향반경을구체적으로설명할수있다. 한국대기환경학회지제 23 권제 5 호
국지규모풍력에너지평가를위한기상관측자료의영향반경특성 591 3. 기상자료영향반경분석 3. 1 바람장분석광양지역의바람에너지평가를위한관측치의대표성을파악하기위하여먼저이지역의장기적이며계절적인바람장의분포를분석하여야한다. 그림 3 은 1월과 8월의 5개기상대 ( 그림 1) 에서관측한바람벡터를바람장미로표현한것이다. 바람장미분석에사용된기상대자료는기상청이직접관리하고있으므로자료의신뢰성은매우높다고할수있다. 바람장미를보면, 전지역에서겨울철의풍속이여름보다강하게나타난다. 이것은종관적인바람장과일치하고있다. 특히여수와고흥의강풍속은매우특징적이다. 이러한두지역의강풍은지리산과고흥반도의지형적인영향으로추정된다. 겨울철의풍속의차이에도불구하고풍향은전지역에서북서풍으로동일하게나타난다. 그러나여름철의경우지역적인풍속의차이는줄어드는대신풍향의차이가커진다. 대부분의지역에서주로남풍이강하게나타나지만, 동풍과서풍등다양한풍향을보인다. 특히여수의경우남해와가까운거리에위치하지만풍향은정반대로나타난다. 남해에서는서풍이강하게나타나고, 여수의경우서풍뿐아니라동풍역시높은빈도로나타난다. 이러한여름철풍향의지역적인변동은종관적인요인과지형강제력이반영된중규모적인요인의결합으로나타난것이다. 여름철종관적인주풍향인남서풍이광양지역에유입될때남해상을통과한다. 남해상으로유입된공기는광양지역의복잡한도서와해안선에의하여국지적인풍계가종관풍인남서풍이아니고서풍또는동풍으로변한다. 특히여수는반도의형태로양쪽에작은반도가감싸고있는지형적인요인에의하여동풍과남서풍의극단적인풍향이나타난것이다. 그러므로광양지역의경우복잡한해안선은중규모바람장의풍향을결정하는요인으로작용할수있다. 특히여름철의경우이들도서와복잡한해안선에의한중규모적인지형강제력은풍향을결정하는주요한요소가된다. 3. 2 기상자료영향반경분석그림 4는여름과겨울철 5개의기상대관측자료 를중심으로 41개 AS를포함한풍속에대한상관도를나타낸것이다. 먼저내륙에위치하는순천과진주를보면약하게나마주풍향방향의상관성이나타난다. 그림 3에서살펴본바와같이진주는여름철에남서풍, 겨울철에는북서풍이주풍향이된다. 반면순천의경우겨울철에는진주와마찬가지로북서풍이주풍향이지만, 여름철에는남동풍이주풍향이된다. 그러므로그림 4에서보는바와같이여름철순천과높은상관을가지는영역이북서방향으로나타난다. 반면, 진주의경우남동풍이주풍향이되어높은상관영역이남서-북동방향으로나타나는것을볼수있다. 그러나겨울의경우진주는북서풍이주풍향이됨에따라북서남동으로높은상관영역이나타나지만, 순천의경우매우복잡한양상을나타낸다. 이는순천의풍상측에해당하는위치에백운산등복잡한산악이존재하기때문으로판단된다. 상대적으로해양에가까운반도형태를가지는고흥, 여수, 남해를중심으로한상관도를살펴보면, 먼저진주, 순천과비교하여높은상관영역이작은것을알수있다. 특히여수의경우 0.5 이상의상관영역은매우작게나타나독립적인바람풍계를가진다고할수있다. 남해와고흥의높은상관도면적역시여수보다는크지만내륙에위치하는진주, 순천보다는작다. 그러므로복잡한남해안반도지역의바람장은주변지역과의상관도가매우떨어지고, 독립적으로나타나는특성을가진다. 표 1은 5개기상대자료의상호상관도를표로나타낸것이다. 전체적으로상관도가 0.5 이하로각각의풍속상관은매우낮게나타난다. 특히여수지역과다른지역의상관도를보면여름철에약간증가하나여름철남해와의상관을제외하면 0.3 이하로매우낮은상관을보인다. 이는여수지역바람장과다른지역과관련성이매우떨어진다는것을의미한다. 그러므로여수지역의바람장을대표치로설정할경우, 그림 4에서본바와같이영향반경을작게설정하여야하며, 자료동화의가중치를작게주어야한다. 그림 5는여름과겨울철 5개의기상대관측자료를중심으로 41개 AS를포함한온도에대한상관도를나타낸것이다. 온도의상관도는평균 0.75 이상으로바람에비하여상호상관도가매우높게나타난다. 이것은바람에비하여온도성분이지형에대한 J. KOSA Vol. 23, o. 5 (2007)
592 이순환 김민정 이화운.4.2 (a) (b) Jinju Jinju.4.2 (c) (d) Suncheon Suncheon.4.2 (e) (f) Goheung Goheung.4.2 (g) (h) amhae amhae.4.2 (i) (j) Yeosu 127 127.2 127.4 127.6 127.8 128 128.2 128.4 Longitude () Yeosu 127 127.2 127.4 127.6 127.8 128 128.2 128.4 Longitude () Fig. 4. Distribution of wind speed correlation at Jinju (a, b), Suncheon (c, d), Goheung (e, f), amhae (g, h), and Yeosu (i, j). Cross indicates the location of reference station. Left and right panels are correlation values for summer and winter seasons, respectively. 한국대기환경학회지제 23 권제 5 호
국지규모풍력에너지평가를위한기상관측자료의영향반경특성 593.4.2 (a) (b) Jinju Jinju.4.2 (c) (d) Suncheon Suncheon.4.2 (e) (f) Goheung Goheung.4.2 (g) (h) amhae amhae.4.2 (i) (j) Yeosu 127 127.2 127.4 127.6 127.8 128 128.2 128.4 Longitude () Yeosu 127 127.2 127.4 127.6 127.8 128 128.2 128.4 Longitude () Fig. 5. Same as Fig. 4 except for surface air temperature. J. KOSA Vol. 23, o. 5 (2007)
594 이순환 김민정 이화운 Table 1. Reference target wind speed correlation matrix for each regional meteorological station at winter and summer seasons. inter Summer Yeosu Jinju Suncheon Goheung amhae Yeosu Jinju Suncheon Goheung amhae Yeosu 1.0000 0.2992 0.2571 0.2317 0.1582 1.0000 0.2637 0.0877 0.2902 0.4385 Jinju 1.0000 0.4289 0.3795 0.62 1.0000 0.2592 0.1769 0.4277 Suncheon 1.0000 0.4006 0.2784 1.0000 0.4431 0.2527 Goheung 1.0000 0.2782 1.0000 0.3289 amhae 1.0000 1.0000 Table 2. Same as Table 1 except for surface temperature. inter Summer Yeosu Jinju Suncheon Goheung amhae Yeosu Jinju Suncheon Goheung amhae Yeosu 1.0000 0.7590 0.7881 0.8287 0.9132 1.0000 0.8936 0.8632 0.8797 0.9233 Jinju 1.0000 0.8976 0.8797 0.8366 1.0000 0.9249 0.8951 0.9337 Suncheon 1.0000 0.9213 0.8622 1.0000 0.9273 0.9116 Goheung 1.0000 0.8893 1.0000 0.90 amhae 1.0000 1.0000 영향을덜받는것을의미하며, 이는 Lee et al. (2007a) 의부산지역의결과와일치한다. 높은상관분포형태를살펴보면, 온도상관의경우그림 4의바람상관분포도와매우다른형태를나타낸다. 바람의경우매우독립적으로작용하며작은영향반경을나타내는데비하여, 온도의상관도는겨울철진주상관분포를제외하고매우넓게그리고해안선에평형하게분포하는경향을나타낸다. 겨울철진주의경우풍상측바로정면에지리산이존재하고, 다른지역에비하여상대적으로내륙에위치하기때문에독립적인온도상관분포를나타낸다고할수있다. 표 2는온도에대한 5개지역의상호상관도를나타낸표이다. 상관값이최소 0.76 이상으로매우높은상관을나타낸다. 그리고전체적인상관도가겨울철보다는여름철에높게나타난다. 특히내륙에위치하는진주와순천에대한다른지역의상관도보다는지형상반도지역에위치하는고흥, 여수, 남해의상관도가높게나타난다. 이것은온도의경우산악등지형의영향보다는바다에얼마나가까이위치하는가가주요한요인으로작용하는것을의미한다. 그러므로온도의경우영향반경을설정할때바람장의영향반경보다크게설정할수있으며, 그에대한자료동화효과역시바람장자료동화보다는크 다고볼수있다. 4. 결론본연구는한반도남해안에위치한대규모공업지역인광양지역의잠재풍력에너지평가를위하여기상관측자료의영향정도를분석하였다. 분석에사용된자료는 2005년 1월과 8월에관측한광양지역 5 개기상대와 41개 AS 관측자료를이용하였다. 관측지점별로정규관측자료와의상관계수를수치모형상의최적의가중치설정함에있어서광양지역의기상관측자료가가지는특징을살펴보았다. 본연구는풍력자원평가의기초자료로제공하기위한것이기때문에풍속을중심으로분석을실시하였다. 그리고지상관측자료중신뢰성이높고주요한자료인온도에대한지역별상관특성도함께나타내었다. 광양지역바람은겨울철에지역에상관없이북서풍이강하게나타나고있으나여름철의경우다양한방향의바람이불어온다. 특히여수의경우동풍과서풍의양극단의바람이주로분다. 이것은여수가반도형태의지형으로양단에고흥과남해의위치에의한것이다. 관측기상요소의영향반경을상관분석을통하여알아보았다. 바람의영향반경은매우독 한국대기환경학회지제 23 권제 5 호
국지규모풍력에너지평가를위한기상관측자료의영향반경특성 595 립적으로나타나며크기도작게나타났다. 그리고상대적으로내륙에위치한순천, 진주보다복잡한해안선의반도에위치한여수, 고흥, 남해의영향반경은그지역을벗어나지못하고원형으로매우작게나타난다. 반면온도의경우, 원형의영향반경이나타나지않고해안선에평행하게높은상관이나타난다. 해안에서의거리가온도의상관을좌우하는요소이다. 그리고전체적인각지역의상관도가풍속에비하여매우높게나타난다. 온도상관은내륙에위치하는진주, 순천보다고흥, 여수, 남해의반도지형에서매우높게나타난다. 이것은내륙에위치하는산악지형과해양의영향때문으로사료된다. 바람장자료를자료동화에이용할경우, 영향반경의크기를작게설정하여야하며, 특히여수등반도지형일경우반도지역의폭보다작게원형반경을설정하여야한다. 그러나온도의경우원형반경설정의제한이적어큰원형반경의설정이가능하며, 온도상관도는지형의영향을덜받기때문에관측지의제약이덜하다. 그러므로광양지역의잠재바람에너지예측을위하여사용하는기상관측자료는최소한각지역의대표성을가진 3개이상의바람장자료를이용하여야하며, 온도장의경우그보다작지만대표성을가질수있는자료를선별하여사용하여야만정확도높은바람에너지를평가할수있을것이다. 감사의글본연구는산업자원부신재생에너지기술개발사업의지원으로수행되었습니다. 참고문헌김현구, 이화운, 정우식 (2005) 한반도바람지도구축에관한연구 : I. 원격탐사자료를이용한해상풍력자원평가, 한국대기환경학회지, 21(1), 63-72. 김현구, 최재우 (2002) 풍력에너지이용및개발현황, RIST 연구논문, 16(4), 479-485. 김현구, 최재우, 손정봉, 정우식, 이화운 (2003) 풍력발전단지 조성을위한바람환경분석, 한국대기환경학회지, 19(6), 745-756. 류찬수, 신유미, 이순환 (2004) 해안지형복잡성이중규모순환장에미치는영향에관한수치실험, 한국기상학회지, 40(1), 71-86. 이순환, 박광순 (2006) 해수면온도변화에따른제주도후면흐름구조변화에관한수치연구, 한국지구과학회지, 27(1), 61-72. 이순환, 박근영, 류찬수 (2006) 레이더자료동화에따른기상장모의민감도에관한수치연구, 한국환경학회지, 15(1), 9-19. 이화운, 원혜영, 최현정 (2004) 복잡한해안지역에서의지상관측자료를이용한대기유동장수치모의, 한국대기환경학회지, 20(5), 633-645. 이화운, 원혜영, 최현정, 김현구 (2005) 광양만권에서의자료동화된대기유동장이대기오염물질의확산장에미치는영향에관한수치모의, 한국대기환경학회지, 21(2), 169-178. Bechrakis, D.A. and P.D. Sparis (2004) Correlation of winds speed between neighboring measuring stations, I Transactions on nergy Conversion, 19(2), 400-406. Cressman, G. (1959) An operational objective analysis system, Monthly eather Review, 87, 367-374. Grell, G.A., J. Dudhia, and D.R. Stauffer (1994) A description of the fifth-generation Penn State/CAR mesoscale model (MM5). CAR Technical ote, CAR /T-398+ST, 117pp. Kalnay,. (2003) Atmospheric modeling, data assimilation and predictability, Cambridge University Press, Cambridge. UK. p.136-204. Lee, S.-H., D.-H. Kim, and H.-. Lee (2007b) Satellite-based assessment of the impact of sea-surface winds on regional atmospheric circulations over the Korean Peninsula, International Journal of Remote Sensing. (now print) Lee, S.-H., Y.-K. Kim, H.-S. Kim, and H.-. Lee (2007a) Influence of dense surface meteorological data assimilation on the prediction accuracy of ozone pollution in the southeastern coastal area of the Korean Peninsula, Atmospheric nvironment, 41 (21), 4451-4465. Salmon, J.R. and J.L. almsley (1999) A two-site correlation model for wind speed, direction and energy estimates, Journal of ind ngineering and Industrial Aerodynamics, 79, 233-268. J. KOSA Vol. 23, o. 5 (2007)