남극장보고과학기지 상세 시간해상도의 대기경계층 높이 추정방법 개발 및 적용: 라돈농도와 랜덤포레스트의 통합 활용
Development and Application of Estimation Method of High Resolution Planetary Boundary Layer Height at Jang Bogo Station, Antarctica: Integration of Radon Concentration and Random Forest
- 주제(키워드) 도움말 대기경계층 높이 , 라돈 , 랜덤포레스트 , 라디오존데 , 남극장보고과학기지
- 발행기관 강원대학교 일반대학원
- 지도교수 도움말 김병곤
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 6
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 대기환경과학과
- 세부분야 해당없음
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/kangnung/000000012451
- UCI I804:42001-000000012451
- 본문언어 한국어
초록/요약 도움말
대기경계층 높이（Planetary Boundary Layer Height, 이하 PBLH）는 지표에서 방출된 열과 물질이 자유대류권으로 섞여 들어가는 연직 범위를 규정하는 핵심 변수로, 미량 기체 농도 해석과 지표–대기 교환 산정, 수치모델 검증의 기준이 된다. 그러나 남극 연안은 안정 경계층이 우세하고 경계층 자체가 매우 얕아, 라디오존데의 낮은 관측 빈도와 재분석·원격탐사의 큰 편향이 동시에 작용하면서 신뢰할 수 있는 상세 시간해상도 PBLH 자료가 사실상 부재한 상태였다. 본 연구는 동남극 테라노바만 연안에 위치한 장보고과학기지（이하 JBS）에서, 토양 기원의 자연 추적자인 라돈（²²²Rn） 농도를 랜덤포레스트（Random Forest, 이하 RF）의 입력으로 통합하여 상세시간 해상도의 PBLH 추정 방법을 개발하고 적용하였다. 2016년부터 2020년까지 약 4년간의 라돈 연속 관측, 라디오존데 연직 프로파일, 지상 기상 및 에디공분산 플럭스, 재분석 자료를 단일 데이터 세트로 구축하였다. 먼저 라돈 농도의 변동성을 스펙트럼 분석으로 진단한 결과, 변동의 약 4분의 3이 수일–수주 규모의 종관 수송에 기인하였으나, 경계층 유형별 통계적으로 유의한 음의 라돈–PBLH 상관과 라돈 변화율의 경계층 유형 의존성이 확인되어, 종관 신호와 분리할 수 있는 경계층 혼합 신호가 라돈에 내재함을 보였다. 이어 라디오존데 기반 PBLH를 참값으로 학습한 RF는 관측 11개 변수의 5겹 교차검증에서 결정계수 0.40을 보여 재분석（ERA5 0.12, AMPS 0.15）을 크게 상회하였으며, 변수 기여를 분할 중요도·순열 검정의 두 지표로 평가한 결과 라돈은 순열 검정에서 표준편차의 다섯 배를 웃도는 유의한 양의 기여（+0.46±0.09）를 보였고 변수 중요도에서도 다수의 표준 기상 변수에 앞선 다섯 번째에 위치하여 보조 추적자로서의 독립적 기여가 확인되었다. 최종적으로 4년간 33,344개 시각의 1시간 PBLH 시계열을 산출하고, 집중관측 기간과 경계층 유형별 사례에서 일변화 위상의 재현성을 검증하였다. 본 연구는 남극 연안에서 라돈과 RF를 결합하여 상세 시간해상도 PBLH를 산출한 최초의 사례로, 그동안 가정 값에 의존해 온 극지 경계층 해석에 관측 기반의 연속 자료를 제공한다는 점에서 의의를 가진다.
more초록/요약 도움말
The planetary boundary layer height （PBLH） defines the vertical extent over which heat and material released at the surface mix into the free troposphere, and it serves as a reference for interpreting trace-gas concentrations, estimating surface–atmosphere exchange, and validating numerical models. Over coastal Antarctica, however, the boundary layer is predominantly stable and very shallow, and the combination of infrequent radiosonde soundings with large biases in reanalyses and remote sensing has left reliable, high-time-resolution PBLH data effectively unavailable. This study develops and applies a high-time-resolution PBLH estimation method at Jang Bogo Station （JBS）, on the Terra Nova Bay coast of East Antarctica, by integrating the soil-derived natural tracer radon （²²²Rn） as an input to a Random Forest （RF） model. Continuous radon observations, radiosonde vertical profiles, surface meteorology, eddy-covariance fluxes, and reanalysis data spanning approximately four years （2016–2020） were assembled into a single dataset. A spectral analysis of radon variability showed that about three-quarters of the variance arises from synoptic-scale transport on time scales of days to weeks; nevertheless, a statistically significant negative radon–PBLH correlation within each boundary-layer type, together with the type dependence of the radon tendency, demonstrated that a boundary-layer mixing signal separable from the synoptic signal is embedded in the radon record. An RF trained on radiosonde-derived PBLH as reference attained a coefficient of determination of 0.40 under 5-fold cross-validation with eleven observed variables, substantially exceeding the reanalyses （ERA5, 0.12; AMPS, 0.15）. Variable contribution, assessed with both split importance and a permutation test, showed that radon made a significant positive contribution （+0.46 ± 0.09, exceeding five standard deviations in the permutation test） and ranked fifth in importance—ahead of several standard meteorological variables—confirming its independent contribution as an auxiliary tracer. A continuous hourly PBLH time series of 33,344 time steps over the four years was produced, and the reproducibility of the diurnal phase was validated during an intensive-observation period and across boundary-layer-type case studies. This work is the first to combine radon with a Random Forest to derive high-time-resolution PBLH over coastal Antarctica, and it is significant in providing observation-based, continuous data for polar boundary-layer analyses that have hitherto relied on assumed values.
more목차 도움말
Ⅰ. 서 론 1
1. 연구 배경 1
2. 남극장보고과학기지와 기존 PBLH 추정 수단의 한계 2
3. 자연 추적자로서의 라돈 3
4. 기계학습 기반 PBLH 추정과 랜덤포레스트의 선택 4
5. 연구 목적 5
Ⅱ. 자료 및 방법 6
1. 연구 지역 6
2. 관측 자료 7
1） 라돈 농도 7
2） 라디오존데 7
3） 지상 기상 · 플럭스 · SODAR 8
4） 재분석 및 중규모 모델 9
3. 라디오존데 기반 PBLH 참값 산출 10
4. 변동성 진단 방법 14
5. 랜던포레스트 모델 설계 15
Ⅲ. 남극장보고과학기지 라돈 농도의 변동 특성 18
1. 라돈 농도의 월별 · 계절별 분포 18
2. 풍향 · 풍속 의존성 19
3. 라돈 변동성의 스펙트럼 구조 20
4. 대조적 사례 분석 21
5. 계절별 일변화와 경계층 혼합 신호 22
6. 라돈에서 경계층 신호의 분리 가능성 23
Ⅳ. 라돈 – PBLH 결합과 랜덤포레스트 기반 추정방법 개발 24
1. 기존 PBLH 추정 수단의 JBS 성능평가 24
2. 라돈 – PBLH 정량 관계와 박스모델 적용성 검증 26
3. RF 모델 학습 결과와 검증 27
4. 변수 기여 평가: 라돈의 위치 29
5. 변수 중요도와 물리적 해석 30
6. 계절별 · 경계층 유형별 성능과 한계 32
Ⅴ. 적용: 상세 시간해상도 PBLH 산출과 사례검증 34
1. 상세시간 PBLH 시계열 산출 34
2. 집중관측 기간의 일변화 검증 35
1） 여름 일주기: 열적 구동 （2018년 12월 16–20일） 37
2） 극야: 정온–강풍 전환 라돈의 혼합 추적 （2018년 7월 2–6일） 39
3） 전이계절: 일치와 한계의 대비 （2016년 10월 20–23일） 40
4） 서풍계 강풍: 역학적 혼합과 라돈 희석 （2016년 11월 28일–12월 2일） 41
5） 깊은 대류경계층: 추적 한계의 정량화 （2016년 11월 12–16일） 42
4. 라돈 변화율을 이용한 경계층 변동의 시간 추적 44
5. 산출자료의 활용 44
Ⅵ. 요약 및 제언 45
Ⅶ. 참 고 문 헌 47
Ⅷ. 부 록 50
