Estimation of Fine-Scale Daily Temperature with 30 m-Resolution Using PRISM

Abstract

This study estimates and evaluates the daily January temperature from 2003 to 2012 with 30 m-resolution over South Korea, using a modified Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model (K-PRISM). Several factors in K-PRISM are also adjusted to 30 m grid spacing and daily time scales. The performance of K-PRISM is validated in terms of bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (Corr), and is then compared with that of inverse distance weighting (IDW) and hypsometric methods (HYPS). In estimating the temperature over Jeju island, K-PRISM has the lowest bias (−0.85) and RMSE (1.22), and the highest Corr (0.79) among the three methods. It captures the daily variation of observation, but tends to underestimate due to a high-discrepancy in mean altitudes between the observation stations and grid points of the 30 m topography. The temperature over South Korea derived from K-PRISM represents a detailed spatial pattern of the observed temperature , but generally tends to underestimate with a mean bias of −0.45. In bias terms, the estimation ability of K-PRISM differs between grid points, implying that care should be taken when dealing with poor skill area. The study results demonstrate that K-PRISM can reasonably estimate 30 m-resolution temperature over South Korea, and reflect topographically diverse signals with detailed structure features. Key words: PRISM, fine-scale temperature, geographic information system, interpolation method, inverse distance weighting, hypsometric method 1. 서 론 최근 농업, 공학, 수문, 경제 등 다양한 분야에서 고 해상도 격자 기상 정보의 활용성과 중요성이 점차 증 대되고 있다(Daly et al., 2002; Daly et al., 2003). 이 러한 높은 활용성에도 불구하고, 관측된 자료로부터 고르게 분포된 장기간의 고해상도 기상정보를 얻는 것은 쉽지 않다. 특히 지형적으로 좁고 복잡한 우리 나라의 경우, 상대적으로 조밀한 관측망이 구축되어 있다고 하더라도 대부분의 관측소들이 전력 공급 및 유지 보수의 문제점 때문에 300 m 이하의 낮은 고도 에 위치하거나 수도권 중심에 편중되어 있다(Hong et al., 2007; Im and Ahn, 2011). 이러한 관측 자료의 공간적인 제약을 극복하는 방 법으로 역학적 및 통계적 방법이 최근에 많이 연구되 고 있다(e.g., Im et al., 2005; Hong et al., 2007; Shin et al., 2008; Ahn et al., 2010; Ahn et al., 2012). 지 역 기후 모형을 이용하는 역학적 방법은 물리적·역 학적으로 균형 있는 자료를 생산할 수 있다는 장점을