Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.142-146
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2016
최근 저해상도 기상자료를 바탕으로 한 단기간에 내린 폭우나 극심한 가뭄 등과 같은 국지적인 기상 예보는 한계가 있기 때문에 고해상도 기상자료에 대한 수요가 증대되고 있으며, 특히 지형이 복잡한 한반도의 경우 지형적인 영향을 고려한 고해상도 기상자료가 요구되고 있다. 하지만 현재 기상청에서 제공하는 남한 지역의 지상 관측 자료는 약 10km의 불규칙한 간격으로 분포하고 있으며 이는 복잡한 남한지역의 지형 특성을 고려하기에는 해상도가 낮아 상세한 기상 현상을 예측하기 힘들다. 또한, 북한의 경우 사용가능한 관측 자료가 부족하여 한반도 전체를 대상으로 한 기상 예보 및 기후 특성 분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 강수 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 이용하여 3시간 간격의 현재기후(2000-2014년)에 대한 한반도 지역의 1km 강우 자료를 복원하였다. 관측 자료가 부족한 북한의 경우 재분석 자료를 이용하여 1km 해상도의 강우 자료를 복원하였다. 이를 위해 몇 가지 특정한 강우 Case를 선별하였고, QPM 수행 시 필요한 강수, 상대습도, 지위고도, 연직 기온, 연직 바람장 등의 변수에 대하여 남한 지역에 해당하는 지점의 여러 재분석 자료와 실제 남한 지역의 지상/고층 관측 자료와의 비교 및 Correlation 분석을 통해 가장 적절하다고 판단되는 재분석 자료인 NASA에서 제공하는 MERRA Reanalysis data를 선정하였다. 또한, 소규모 지형효과를 고려하기 위한 상세 지형자료로 고해상도 지형 자료인 DEM(*Digital Elevation Model) 1km 자료를 사용하였다. 한반도의 강우를 복원하기 위하여 Barnes 기법을 이용하여 불규칙적으로 분포해 있는 강수량 데이터를 규칙적인 자료로 격자화 하였고, 격자화 한 10km 해상도의 자료를 QPM을 통해 복잡한 지형 특성을 고려한 1km 해상도의 강우 자료로 복원하였다. 또한, QPM의 모의 성능을 검증하기 위하여, 위에서 선별한 특정 강우 Case에 대하여 복원한 1km 강우자료와 200m 이내의 거리에서 겹치는 지상관측자료와의 비교를 통하여 모의 성능을 검증하였다. 본 연구를 통해 복원된 한반도 상세 강우 자료를 통해 통일을 대비한 기상, 농 수산업, 수자원 등 다양한 분야에서 활용 될 수 있으며, 국지적인 폭우 및 가뭄 등의 이상 기상 현상을 분석하는 데 참고 기초 자료로써 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
Agricultural activities in Chejudo require more specialized weather services in this region. The meteorological information available from the Korea Meteorological Service (KMS) is limited in its areal coverage because the KMS stations are located along the narrow band of coastal area. topoclimatological technique which makes use of empirical relationships between the topography and the weather can be applied to produce reasonable estimates of the climatic variables such as air temperature and precipitation over remote land area where routine observations are rare. Presentation of these estimates in a from of fine-mesh grid map can also be helpful to upgrade the quality of weather services in this region. Altitude values of the 250 m grid points were read from a 1: 25000 topographic map and the mean altitude, the mean slope, and the aspect of the slope were determined for each 1 km$^2$ land area from these altitude data. Daily minimum air temperature data were collected from 18 points in Chejudo during the winter period from November 1987 to February 1988. The data were grouped into 3 sets based on synoptic pressure pattern. Departures from the KMS observations were regressed to the topographical variables to delineate empirical relationships between the local minimum temperature under specific pressure patterns and the site topography. The selected regression equations were used to calculate the daily minimum temperature for each 1 km$^2$ land area under the specific pressure patterns. The outputs were presented in a fine-mesh grid map with a 6-level contour capability.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.355-355
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2017
현재 국내외적으로 가뭄, 홍수 등 물 관련 재해 발생 규모가 커지고 빈도 또한 많아지고 있으며 이러한 자연재해 및 이상현상으로 인해 체계적인 대응을 위한 수재해와 관련된 연구들이 지속적으로 수행되고 있는 실정이다. 수재해 관련 연구를 수행함에 있어 많은 물관련 자료들이 필요하며, 이러한 자료들을 각 연구자별로 수집하여 수행하게 되는데 자료를 수집하는데 소요되는 시간 및 요구되는 정확도를 확보하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 강수량, 기온 등과 같은 기초데이터와 수위, 유량 등 물관련 데이터 등 연구 수행지원을 위한 체계적인 데이터 활용 및 체계 구축관련 연구가 필요하다. 이를 위해 수재해 관련 정보시스템에서는 데이터 연계 구축 항목으로 위성, 레이더 등 광역 관측 장비를 이용한 관측데이터와 관련 연구를 수행하는 기관의 데이터를 제공할 예정이다. 제공할 항목은 홍수, 가뭄 등 자체 생산된 수재해 관련 데이터와 공개된 데이터를 가지고 있는 미항공우주국(NASA) SEDAC(Socioeconomic Data and Applications Center)에서 제공해주는 약 51개의 토지이용도, 수재해, 물 등의 데이터가 있으며, 미국해양대기관리처(NOAA)에서 주제도별 데이터로 가뭄정보, 기온, 월평균강수, 월 총강수량 등이 있다. 자체 수집된 데이터를 UX기반의 형식으로 제공하며, 또한, 관련기관의 물관련 데이터를 해당 홈페이지 제공 및 연동 등의 방법과 데이터 DB화를 이용한 서비스 제공 방안 등으로 수재해 정보 서비스 사용자의 유연한 데이터 활용에 도움을 줄 수 있으며, 기초데이터를 사용자의 경험을 통한 UX디자인으로 수재해 정보 서비스를 구축할 예정이다. 이에 본 연구에서는 광역 관측 장비인 위성으로부터 생성된 강우와 증발산량, 토양수분량 등과 고정밀소형레이더 기반의 도심 내 국지호우를 예상할 수 있는 강수량 등을 제공해 줄 수 있으며, NASA와 NOAA의 데이터를 활용하여 물관련 연구 및 수재해 관련 연구 등에 도움을 주기 위해 기초조사 및 데이터 제공방법을 제시하였다. 국가 물 관련 재해 데이터를 관련 사용자들이 기초조사 및 분석할 때 쉽게 접근하며 사용할 수 있는 데이터 활용 방안연구에 도움을 줄 것으로 사료되며 관련 연구를 진행할 때 데이터 수집의 시간을 단축시키며 필요한 데이터의 정확도를 높일 것으로 판단된다.
Runway visual range (RVR), one of the important indicators of aircraft takeoff and landing, is affected by meteorological conditions such as temperature, humidity, etc. It is important to estimate the RVR at the time of arrival in advance. This study estimated the RVR of the local airport after 1 hour by upgrading the RVR estimation model using the proposed deep learning network. To this end, the advancement of the estimation model was carried out by changing the time interval of the meteorological data (temperature, humidity, wind speed, RVR) as input value and the linear conversion of the results. The proposed method generates estimation model based on the past measured meteorological data and estimates the RVR after 1 hour and confirms its validity by comparing with measured RVR after 1 hour. The proposed estimation model could be used for the RVR after 1 hour as reference in small airports in regions which do not forecast the RVR.
Hwang, Sung Eun;Lee, Young Tae;Shin, Seung Sook;Kim, Ki Hoon
Journal of the Korean earth science society
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v.41
no.5
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pp.459-468
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2020
In this study, the selection criteria for the occurrence of sea breezes in the Boseong area during the spring season (March-May) of 2016-2017 were prepared for the analysis of vertical weather characteristics. For this purpose, wind speed values were determined using the measured precipitation, cloud volume, wind direction, the difference between the ground and sea temperature, a wind Profiler at an altitude of 1 km, and numerical model data. The dates of the sea breezes in Boseong were classified according to the selection criteria, and the spatial and temporal characteristics of the sea breezes were identified by analyzing the time and altitude of the sea breeze and the size of the wind speed. Sea breezes occurred 23 out of 183 days (12%), and in Boseong, at least 1.2 out of 10 spring days exhibited sea breezes. Sea winds ranged from 1200 to 1800 LST, mainly from ground to 700 m altitude during the day. In addition, the maximum wind speed averaged 4.9 m s-1, at an altitude of 40 m at 1600 LST, showing relatively lower values than those in a preceding study. This seems to be owing to the reduction in wind speed due to the complexity of the coastal terrain.
This study evaluates the temperature and precipitation results in East Asia simulated from the Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA) developed by the UK Met Office. The HadGEM3-RA is conducted in the Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II domain for 15 year (2000-2014). The spatial distribution of rainbands produced from the HadGEM3-RA by the summer monsoon is in good agreement with the Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APRODITE) data over the East Asia. But, precipitation amount is overestimated in Southeast Asia and underestimated over the Korean Peninsula. In particular, the simulated summer rainfall and APRODITE data show the least correlation coefficient and the maximum value of root mean square error in South Korea. Prediction of temperature in Southeast Asia shows underestimation with a maximum error during winter season, while it appears the largest underestimation in South Korea during spring season. In order to evaluate local predictability, the time series of temperature and precipitation compared to the ASOS data of the Seoul Meteorological Station is similar to the spatial average verification results in which the summer precipitation and winter temperature underestimate. Especially, the underestimation of the rainfall increases when the amounts of precipitation increase in summer. The winter temperature tends to underestimate at low temperature, while it overestimates at high temperature. The results of the extreme climate index comparison show that heat wave is overestimated and heavy rainfall is underestimated. The HadGEM3-RA simulated with a horizontal resolution of 25 km shows limitations in the prediction of mesoscale convective system and topographic precipitation. This study indicates that improvement of initial data, horizontal resolution, and physical process are necessary to improve predictability of regional climate model.
Jo Myung-Hee;Kim Hyung-Sub;Yu Seong-Ok;Kim Sung-Jae;Kim Yeon-Hee
Proceedings of the KSRS Conference
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2006.03a
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pp.240-245
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2006
오늘날 도시인구집중화 현상에 따른 대규모 도시개발과 도시역의 확대로 지표면의 피복 변화가 극심하게 이루어지고 있는 한편 이러한 현상으로 인해 도시의 내 외적 경관변화 뿐만 아니라 지형 및 기온상승, 바람장의 변화 등 복합적인 국지기후 변화를 초래하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 도시의 기후 변화에 따라 청계천 복원 전의 도시 지표 열 환경 특성을 분석을 수행하고자 한다 도시지역의 열환경 분석을 위하여 기존에는 주로 Landsat TM/ETM+ 위성영상 자료를 사용하였으나 2003년 5월 위성 센서의 고장으로 위성영상 자료의 사용이 불가피하게 되었다. 이에 대체 방안으로 ASTER 영상 열적외 센서에서 취득한 지표온도 값과 현장에서 취득한 AWS자료와의 상관성 분석을 실시하였으며, 이를 기반으로 청계천 주변의 근접성 분석 및 토지이용별 지표온도 분포 패턴 등 도시 열 환경 변화 탐지 및 분석을 위하여 GIS 및 RS 분석을 실시하였다.
Lee, Suk Ho;Kim, Jin Hyuck;Lee, Dong Seop;Kim, Byung Sik
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.38-38
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2016
기후변화로 인한 기온과 강수량의 변화는 국지적이고 집중적인 강우를 유발하게 되었고 이로 인하여 외수범람에 의한 제내지 침수로 인한 피해가 증가하고 있다. 따라서 제내지의 침수로 인한 피해를 예측하기위한 기술이 필요하다. 본 연구에서는 하천제방의 파쇄로 인한 홍수량이 제내지에서 어떤 경로로 침수-확산되는지를 파악하기 위하여 홍수의 침수경로를 모의할 수 있는 분포형홍수범람모형인 SIMOD(Simplified Inundation MODel) 모형을 개발하였다. 침수경로를 모의하기 위하여 홍수가 발생된 시점에서 그리드화된 주변셀로의 홍수전의를 위하여 주변셀과의 경사를 이용하여 차등 분배하는 다중흐름방향법(Multi Direction Method, MDM)과, 하나의 낮은 고도의 셀에서 수위가 높아져 인접셀보다 수위가 증가하면 그 수위는 인접 셀들과 균등해 진다는 가정인 평수가정법(Flat-Water Assumption, FWA)을 적용하였다. 모형의 평가를 위하여 가상시나리오를 설정하여 대상지역에서 시간에 따른 침수범위를 산정하였다. SIMOD 모형은 지형도(DEM)와 유입 홍수량의 간단한 입력자료를 이용하기 때문에 모의시간을 현저하게 단축시킬 수 있다. 강우-유출 모형 또는 제방붕괴 모형 등을 통해서 유입되는 홍수량만 파악을 할 수 있다면 수 분 내에 결과를 예측할 수 있다. 따라서 EAP(Emergency Action Plan)과 같은 도심지에서 침수로 인한 대피 계획을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.242-242
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2021
지구온난화에 의해 야기된 기후변화로 인하여 최근 국지성 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있는 추세이며, 또한 기온, 강수량 등의 변화로 농경지 재배작물과 시설재배와 같은 재배방법의 변화 등 농경지의 재배환경이 빠르게 변화하고 있다. 이러한 극한기상의 발생 빈도 및 강도의 증가와 농경지 재배환경의 변화는 홍수로 인한 하천수 범람, 지하수위 상승, 배수불량, 도달시간의 감소 등 저지대 재배지 및 농경지에서의 침수 위험을 증가 시키는 원인이다. 이로 인해, 매년 농경지 침수로 인하여 많은 농가들이 피해를 겪고 있으며 피해 규모와 빈도 또한 증가하고 있는 추세를 보이고 있다. 따라서 농경지 침수 피해 저감을 위하여 다양한 관계기관과 연구자들이 배수개선사업 및 침수 예측 및 피해 저감을 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구에서는 기후변화 및 재배환경의 변화가 농경지 침수에 미치는 영향을 분석하기 위하여 기상청 종관기상관측장비(ASOS) 및 방재기상관측장비(AWS)의 지점 강수량 자료를 수집하고 기후변화의 변동 특성을 분석하였다. 또한 과거 농경지 재배 현황 및 침수 피해 발생 자료를 수집하여 농경지 재배환경의 변화와 농경지 침수 피해를 분석하였다. 본 연구에서 수행된 기후변화 및 농경지 재배환경 변화 등 복합적인 요인에 의해 발생하는 농경지 침수 피해에 대한 분석을 통하여 추후 기후변화 및 재배환경 변화를 고려한 배수시설물의 효율적인 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.17
no.4
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pp.333-339
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2015
A thermal time-based phenology model of Kimchi cabbage was developed by using the field observed growth and temperature data for the purpose of accurately predicting heading and harvest dates among diverse cropping systems. In this model the lifecycle of Kimchi cabbage was separated into the growth stage and the heading stage, while the growth amount of each stage was calculated by optimal mathematical functions describing the response curves for different temperature regimes. The parameter for individual functions were derived from the 2012-2014 crop status report collected from seven farms with different cropping systems located in major Kimchi cabbage production area of South Korea (i.e., alpine Gangwon Province for the summer cultivation and coastal plains in Jeonnam Province for the autumn cultivation). For the model validation, we used an independent data set consisting of local temperature data restored by a geospatial correction scheme and observed harvest dates from 17 farms. The results showed that the root mean square error averaged across the location and time period (2012-2014) was 5.3 days for the harvest date. This model is expected to enhance the utilization of the Korea Meteorological Administration's daily temperature data in issuing agrometeorological forecasts for developmental stages of Kimchi cabbage grown widely in South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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