A simple meteorological diagnostic processor, SKYME, for development has been supported by Ministry of Environment in Korea. This study aims at evaluating SKYME to improve an accuracy of a meteorological model and reduce cumulative errors, which occur in the earlier steps and continue to affect other parameters of the model. SKYME uses input data observed at the surface layer only when observation data in the upper atmosphere are insufficient. SKYME can estimate primary parameters, variations in radiation, energy flux, and the Bowen ratio, which are used to calculate secondary parameters such as sensible heat flux, Monin-Obukhov length, friction velocity, and mixing height. A SKYME validation has been performed as comparing with PCRAMMET for ISCST3 and with observations from a rice canopy at the Icheon site in South Korea. SKYME validation results have showed good performance for no cloud days and it may be a useful tool as a preprocessor for the Gaussian dispersion model.

간단한 기상 진단 전처리 과정인 SKYME 개발은 환경부 지원으로 이루어졌다. 본 연구의 목적은 기상모델의 정확성을 개선하고 전 단계에서 발생되거나 모델의 다른 파라미터에 지속적으로 영향을 미칠 축적된 오류를 감소시키기 위해 개발된 SKYME를 평가하는 것이다. SKYME는 상층 대기의 관측 자료가 불충분할 경우에 오직 지표 관측 자료만을 입력 자료로 사용하여 복사변수, 에너지 플럭스, Bowen 비와 같은 1차 매개 변수를 추산하여 Monin-Obukhov 길이, 마찰속도, 혼합고도 등의 2차 매개변수들을 산출한다. SKYME의 타당성 연구는 기존 ISCST3의 기상 전처리과정인 PCRAMMET의 결과 및 인천의 논 지역에서 관측된 결과와 비교하여 수행하였다. 수행한 SKYME의 타당성 시뮬레이션 결과에서는 구름의 영향이 없는 경우 SKYME의 성능이 좋은 것으로 나타났으며 가우시안 확산모델의 전처리 과정의 유용한 도구로서 적절한 것으로 판단된다.