• 제목/요약/키워드: 발생 기온도

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우리나라 일 최고기온과 일 최저기온 극값 발생빈도의 상대 비교 연구 (Relative comparison studies on daily record high maximum temperatures compared to daily record low minimum temperatures in the Korea)

  • 조선주;박무종;김상단
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.361-361
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    • 2011
  • 우리나라의 과거 기상자료 분석결과를 보면 최근 10년(1999~2008년)과 과거 30년(1971~2000년)의 자료를 비교하였을 때 연 평균 강수량과 기온이 각각 9.1%, 0.6$^{\circ}C$ 상승하였고 2010년 전 지구 기온은 $14.52^{\circ}C$로 20세기 평균인 $13.90^{\circ}C$보다 $0.62^{\circ}C$ 높아 기온 관측이 시작된 1880년 이래 최고를 기록하였으며(2005년과 공동 1위), 2010년 북반구 기온편차는 $0.73^{\circ}C$로 역대 기온 관측 사상 가장 높았고 남반구 또한 $0.61^{\circ}C$로 상위 6위에 위치되었다. 또한 우리나라에서는 겨울철 이상 저온 현상을 경험하기도 하였다. 이에 본 연구에서는 우리나라 전역 기상청 60개 지점 1980년 1월 1일부터 2009년 12월 31 일까지의 자료를 바탕으로 기록 일 최저 기온 및 기록 일 최고 기온의 발생빈도를 분석하고자 하였다. 확률이론에 따르면 동일한 분포를 갖는 확률변수의 독립적인 시계열의 경우 최대값 또는 최소값의 발생빈도는 ��/n의 비율로 감소하게 된다. 여기서 /n은 관측이 시작된 시점부터 해당 시점까지 자료의 수이다. 본 연구의 경우에는 특정 지점의 특정 시점에 관측된 일 최대 기온이 동일한 분포를 갖는 독립적인 시계열을 이룬다고 한다면(즉, 증가 또는 감소 추세가 있지 않다면), 어떤 해에 관측된 일 최고 기온이 그 동안에 특정 시점에 관측된 일 최고 기온들보다 높을 확률은 1/n이 될 것이다. 그러나 만약 일 최대(또는 최저) 기온의 기록경신 발생빈도가 감소 비율로부터 유의하게 이탈하게 된다면, 이는 일 최고(또는 최저) 기온의 분산이 커지거나 작아지는 현상이 벌어진 경우이거나 일 최고(또는 최저) 기온의 평균이 어떤 추세를 갖게 되는 경우가 될 것이다. 그 결과 기록 일 최저 기온 발생빈도에 대한 기록 일 최고 기온 발생빈도의 비는 현재 약 2.5정도의 값이 나오는 것으로 분석되었으며 이러한 결과는 1980년 이후로 기록 일 최고 기온의 발생빈도는 /n의 비율로 감소하지만 기록 일 최저 기온의 발생빈도는 /n의 비율보다 낮게 발생하기 때문인 것으로 파악되었다. 이러한 과거 자료의 분석을 통하여 지금까지 진행되어 오고 있는 기후변화의 패턴을 보다 명확하게 인식하고자 하였으며, 추후 다양한 기후수치실험으로부터 도출된 결과들의 신뢰성을 평가할 때 기초적인 비교 자료를 제공할 수 있을 것이다.

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한반도의 기후변화에 따른 벚꽃 개화일의 변화 경향에 관한 연구

  • 박수진;김해동;김학윤
    • 한국환경과학회:학술대회논문집
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    • 한국환경과학회 2006년도 추계 학술발표회 발표논문집
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    • pp.439-442
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    • 2006
  • 기후변화가 벚꽃과 같은 생물계절현상에 미치는 영향을 조사하고자, 벚꽃의 개화일과 기온과의 상관관계를 비교하여, 각 월별로 특히, 1월, 2월, 3월의 일평균기온, 일최저기온, 일최고기온의 월별 평균 기온과 벚꽃개화일의 비교에서 어느 것이 더 상관관계가 높은지를 보았다. 또한, 1950년대 이후로 크고 작은 엘니뇨의 발생은 13회 정도로 약 $2{\sim}5$년을 주기로 발생하였다. 엘니뇨현상은 남방진동 ENSO 등의 기상현상과 함께 발생한다. 엘니뇨가 발생한 해의 한반도는 겨울철 온도는 높아지고, 겨울철 강수량은 높아지는 경향이 있다. 이러한 엘니뇨현상이 1, 2, 3월의 기온에 어떤 영향을 준다면, 벚꽃의 개화일도 변화할 것이다. 위의 자료를 모두 비교해보고 이들 상호간의 영향관계를 알아낸다면, 앞으로 기온을 통한 벚꽃개화일의 예측이나, 반대로 벚꽃개화일을 통한 기온과 엘니뇨현상 등의 기후변화를 예측해 낼 수 있을 것으로 판단된다.

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기압과 기온변화가 자발성 기흉 발생에 미치는 영향 (Influence of Change of Atmospheric Pressure and Temperature on the Occurrence of Spontaneous Pneumothorax)

  • 이건;임창영;이헌재
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제40권2호
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    • pp.122-127
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    • 2007
  • 배경: 자발성 기흉은 임상에서 흔히 접하는 호흡계 질환으로, 기낭의 파열로 인해 누출된 공기가 흉강에 축적되는 질환이다. 기흉의 원인이 되는 기낭의 형태와 미세구조는 잘 알려져 있으나 기낭이 파열되는 원인에 대해서는 명확히 밝혀지지 않았다. 그 동안 기상요소인 기압 및 기온이 자발성 기흉의 발생에 미치는 영향을 밝히기 위해 많은 연구가 이루어졌으나 아직까지 명확히 밝혀진 바는 없다. 본 연구는 기압과 기온의 변화가 자발성 기흉의 발생에 미치는 영향을 알아보기 위해 실시하였다. 대상 및 방법: 2003년 1월부터 2004년 12월까지 본원에 입원하여 치료를 받은 환자 109명에서 발생한 자발성 기흉 128예를 연구대상으로 했다. 연구기간을 기흉이 발생한 날들과 발생하지 않은 날들로 분류하여, 기상청 자료 중 각각의 날에 해당하는 기압요소(평균기압, 최고기압, 최저기압, 기압일교차)와 기온요소(평균기온, 최고기온, 최저기온, 기온일교차)를 구하였다. 기흉이 발생한 날로부터 발생 전 5일까지, 기흉이 발생하지 않은 날도 그 전 5일까지 하루씩 전날로부터의 기압과 기온의 변화폭을 구하여, 독립변수인 기압과 기온변화가 종속변수인 기흉 발생여부에 미치는 영향을 분석하였다. 결과: 연구기간의 16.0%에 해당하는 117일 동안 자발성 기흉이 발생하였다. 기흉이 발생한 당일 및 그 전4일까지는 기압요소의 변화폭이 기흉이 발생하지 않은 날 및 그 전 4일까지와 특별한 차이가 없었으나, 기흉 발생 4일 전은, 기흉이 발생하지 않은 날 4일 전보다 전날 대비 평균기압이 높고(+0.934 vs. -0.191 hPa, RR 1.042, Cl $1.003{\sim}1.082$, p=0.033), 기압하강폭(전일 최고기압-당일 최저기압)은 적었다. (3.280 vs. 4.791 hPa, RR 1.051, Cl $1.013{\sim}l.090$, p=0.009). 기온요소는 기흉 발생 2일전이, 기흉이 발생하지 않은 날 2일 전보다 전날 대비 평균기온이 낮고(-0.576 vs.+$0.099^{\circ}C$, RR 0.886, 95% Cl $0.817{\sim}0.962$, p=0.004) 기온상승폭(당일 최고기온-전일 최저기온)도 적었다(7.231 vs. $8.079^{\circ}C$, RR 0.943, Cl $0.896{\sim}0.993$, p=0.027). 그러나 기흉 발생 당일은 기흉이 발생하지 않은 날 당일보다 전일 대비 평균 기온이 높고(0.533 vs. $-0.103^{\circ}C$, RR 1.141, Cl $1.038{\sim}l.255$, p=0.006), 기온상승폭도 컸다(9.209 vs. $7.754^{\circ}C$, RR 1.123, Cl $1.061{\sim}1.190$, p=0.000). 결론: 본 연구의 결과를 통해 저자들은 기압이 상승한 뒤 기온이 상승했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.

꽃샘추위의 발생 분포와 변화 경향 (Distribution and Changing Trend on the Occurrence of Spring Colds)

  • 권영아;김지연;이승호
    • 대한지리학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.285-295
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    • 2005
  • 본 연구에서는 우리나라 19개 지점의 일평균기온을 분석하여 꽃샘추위 발생 일수의 분포와 변화 경향을 파악하고자 하였다. 꽃샘추위 발생일은 일평균기온과 일평균기온 평년값(1971-2000)의 편차를 계산하여 일평균기온이 평년값보다 낮은 상위 $10\%$에 해당하거나 당일과 2일전과의 평균기온 차에서 당일의 평균기온이 낮은 상위 $10\%$에 해당하는 날로 정의하였다. 꽃샘추위 발생일은 서해안이 동해안보다 많고, 위도가 높아질수록 많다. 꽃샘추위 발생일의 순별 분포 유형은 기압계 및 지형과 밀접한 관련이 있어 동해안과 서해안 지역, 도서 지역으로 구별된다. 꽃샘추위의 발생 일수는 한반도가 시베리아 고기압의 영향을 받는 빈도 및 강도와 관련이 있으며 최근 대부분 지역에서 감소하는 경향이다. 그러나 울릉도와 동해안 지역에서는 꽃샘추위 발생 일수 변화가 거의 없어 꽃샘추위 발생 원인이 다르다.

제주 한천유역에 대한 시공간적인 융설 영향 평가 (Snowmelt Effect in Hancheon watershed, Jeju Island)

  • 이정은;김남원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.468-468
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    • 2015
  • 일반적으로 겨울철 강수는 기온에 따라 강우와 강설로 분류된다. 특히 기온이 임계온도보다 낮을 경우, 강수는 강설의 형태로 지표면에 도달하여 적설되어진다. 겨울철 산간에 적설된 눈은 봄철이 되어 기온이 상승함에 따라 융설(snowmelt)이 발생하여 유역의 유출에 기여한다. 이러한 융설은 기온이 영하로 내려가는 11-4월에 해당하는 갈수기에 유출량 등의 수문성분에 영향을 미치고 있다. 특히 제주유역의 경우, 고도에 따른 강수량, 기온의 차이가 매우 크므로 강설, 융설 현상의 시공간적인 발생에 대한 연구가 더욱 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 제주유역의 강설, 융설 발생의 시공간적인 평가를 위해서 융설모의가 가능한 SWAT-K를 한천유역에 적용하여, 그 결과를 분석하였다. 융설모의 이론을 검토하고, 실제 대상유역에 융설을 고려하기 위한 매개변수를 설정하고, 월별, 소유역별로 강설, 융설 발생현황을 평가하였다.

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흰가시광대버섯(Amanita virgineoides) 발생지역의 기온변화 특성 (Characteristics of temperature variation in the collection area of Amanita virgineoides)

  • 이강효;한재구;조재한;공원식
    • 한국버섯학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.334-337
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    • 2018
  • 유버섯자원 개발을 위한 기초자료를 확보하기 위해용용 흰가시광대버섯(A. virgineoides)의 정점조사지역 내 발생양상과 기온의 변화양상을 조사하였다. 버섯발생전 60일간의 기온변화는 조사지역에 따라 다르게 나타났으며, 특히 발생전 20일간의 기온분포는 발생여부와 조사지역에 따라 상반되는 양상을 보였다. 흰가시광대버섯은 활물공생균으로 기온, 강수량, 상대습도 등과 같은 기상환경뿐만 아니라, 식물분포, 토양미생물, 토양유기물 등 다양한 환경요인이 자실체의 발생에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기온변화 양상만을 분석한 결과, 흰가시광대버섯의 발생과 기온과의 관련성은 조사지역별로 다른 양상을 보였으며, 흰가시광대버섯의 재배생산기술을 개발하기 위해서는 식물상과 토양환경에 대한 정밀한 조사분석을 통해 자실체발생을 좌우하는 요인의 구명이 필요하다.

최대전력수요의 기온보정방법 및 활용에 대한 연구 (A Study on the Temperature Adjusting Method of Maximum Demand of Electricity)

  • 박종인;김광인
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.616-617
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    • 2011
  • 최대전력수요를 분석함에 있어 발생 당시의 기온 실적이 반영된 실적 최대전력만을 사용함으로 다양한 통계적 착시현상이 나타나고 있다. 평균적인 기상 상태에서의 최대전력수요를 측정하기 어려워 신뢰성있는 예측수요를 도출하기에도 많은 한계가 발생한다. 따라서 역사적 기온데이터에 기반한 정상적인 기온분포를 "표준기온분포"로 새롭게 정의하고, 이를 반영한 최대전력수요를 "기온보정 최대전력 수요"로 규정함으로써, 기존의 통계적 착시현상을 배제하고, 정확도 높은 최대전력 수요 예측치를 도출하여, 안정적 전력수급에 큰 기여가 있을 것으로 기대한다. 또한 본 연구에서는 기온보정 최대전력을 도출하기 위해 공적분 및 오차수정이론을 반영하여 모형화하였고, 엄격한 통계적 방법론을 이용하여 관련 모형을 검증하였다.

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북동기류 유입시 목포지방 최고기온 특성 분석

  • 우종택;류찬수
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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    • pp.129-137
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    • 2003
  • 최근 30년간(1071-2000) 북동기류 유입시 목포지방 최고기온의 예측을 위하여 북동기류 유입시 통계적 특성을 분석하였다. 분석 내용은 최대풍향 발생빈도, 최고기온 및 풍속, 풍속별 최고기온, 전일 최고기온과 교차분석, 풍속별 최고기온 분석 및 전운량(하늘상태) 분석 등이다. 분석결과 계절에 따라 변화는 있으나 북동기류의 유입으로 인한 기온의 변화 경향에 몇 가지 특성을 발견할 수 있었다.

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서리 피해 방지를 위한 서리 발생일의 기상 특성에 대한 연구 (The Weather Characteristics of Frost Occurrence Days for Protecting Crops against Frost Damage)

  • 권영아;이효신;권원태;부경온
    • 대한지리학회지
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    • 제43권6호
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    • pp.824-842
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    • 2008
  • 본 연구는 서리에 의한 피해를 최소화하기 위하여 서리 발생일의 기상 요소별 특성을 분석하여 서리가 발생할 수 있는 기상 조건을 파악하였다. 첫서리 현상이 발생하는 시기인 가을과 마지막 서리 현상이 나타나는 봄으로 나누어 서리 현상일의 기압계 유형, 최저기온, 초상최저기온, 일교차, 평균 상대습도, 최소상대습도, 평균 풍속 자료를 분석에 이용하였다. 기압계 유형별로는 우리나라 남서쪽에 중심을 둔 이동성 고기압의 영향을 받고 있을 때 서리 현상은 가장 잘 발생했다. 초상최저기온은 지표에 발생하는 서리 현상을 감지하기 때문에 농업적 목적으로는 최저기온보다 더 중요하다. 본 연구에서도 해안지역의 경우는 최저기온이 영상이어도 서리가 발생했으나 서리 발생일의 초상최저기온은 모든 지역에서 영하였다. 서리 현상일의 일교차는 내륙 지역은 $14^{\circ}C$ 이상이었으며, 해안 지역은 $9{\sim}12^{\circ}C$이었다. 서리 현상이 발생하기 위한 최소상대습도는 $30{\sim}50%$였으며, 내륙 지역이 해안 지역보다 낮았다. 풍속은 약할수록 서리가 발생하기 쉬우므로 대부분 지역에서 서리가 발생한 날의 평균 풍속은 2m/sec 이하였으며 일부 도서 지역과 해안 지역에서는 $4{\sim}6m/sec$를 나타냈다.

기계학습을 활용한 하절기 기온 및 폭염발생여부 예측 (Prediction of Temperature and Heat Wave Occurrence for Summer Season Using Machine Learning)

  • 김영인;김동현;이승오
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제13권2호
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    • pp.27-38
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    • 2020
  • 최근 국내에서는 다양한 이상기후들이 발생하고 있으며 이로 인해 인명피해, 재산피해와 같은 큰 피해들이 발생하고 있다. 그 중에서도 폭염으로 인한 피해는 점점 증가하는 경향을 보인다. 이에 대처하기 위해서는 빠르고 정확한 기온 및 폭염발생여부 예측이 필수적이다. 현재 기상청에서는 폭염에 대한 정보를 단기예보를 통해 제공하는데, 단기예보를 위한 기온예측은 수치예보모델을 통해 수행된다. 과거 15년간(1998~2012년) 인구대비 폭염 사망률이 가장 높았던 ◯◯군에 대하여 2019년도 기온 예보자료와 관측 자료를 비교한 결과, 평균제곱근오차가 1.57℃ 발생하였고, 관측 값이 33℃이상에 해당하는 데이터만 비교한 결과, 평균제곱근오차가 1.96℃ 발생하였다. 예보시간은 4시간이고 예보과정에는 약 3~4시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 소요시간과 예측 정확도를 고려하여, 기계학습방법의 일종인 LSTM을 이용한 기온 및 폭염발생 예측 방법론을 제시한다. 기계학습모델을 이용한 4시간 기온예측결과 1.71℃의 평균제곱근오차가 발생하였고, 관측 값이 33℃ 이상에 해당하는 데이터만 비교한 결과 1.39℃의 평균제곱근오차가 발생하였다. 전 범위의 오차는 수치예보모델이 더 작은 값을 가지지만, 33℃이상의 경우에는 기계학습모델 예측의 정확도가 더 높았다. 또한 수치예보를 이용한 경우 예상 소요시간이 4시간가량인 반면 기계학습을 이용한 기온예측에는 평균 9분26초의 시간이 소요되어 경제적이라 판단하였다. 향후 공간적인 범위를 확대하거나 대상 지역을 변경하는 일반적인 방안에 대해서 연구를 수행하고자 한다.