• 제목/요약/키워드: 지역극값

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영동지역의 극한 대설에 대한 위성관측으로부터 구름 추적 (Cloud-cell Tracking Analysis using Satellite Image of Extreme Heavy Snowfall in the Yeongdong Region)

  • 조영준;권태영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.83-107
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    • 2014
  • 본 연구에서는 겨울철 영동지역에서 2001 ~ 2012(12년) 동안 일신적설 50 cm 이상의 3개 극한 대설사례를 선정하여 위성에서 관측된 구름을 추적하여 공간적 특성을 분석하였다. 그리고 그 특성을 레이더 강수와 비교하였다. 이 연구에서 선정된 영동지역 극한 대설사례는 영동지역(영동 앞바다)에서 발생하여 발달하거나 동한만 부근에서 발생하여 영동지역으로 이동해 들어오는 독립되고 잘 발달된 그리고 크기가 작은 대류형 구름과 관련이 있다. 주강수 시기의 이 구름덩어리의 최저휘도온도는 -$-40{\sim}-50^{\circ}C$로 낮고, 휘도온도 $-35^{\circ}C$ 혹은 $-40^{\circ}C$ 이하의 구름 크기는 약 17,000 ~ 40,000 $km^2$로 중규모 대류복합체($-52^{\circ}C$ 이하 구름크기 50,000 $km^2$)보다 작은 크기이다. 이 때 레이더의 강수면적(0.5 mm/hr 이상)도 약 4,000 ~ 8,000 $km^2$로 작고 독립된 강수 형태를 보인다. 위성의 구름영역과 레이더 강수영역은 영동 앞바다에 비슷하게 위치하였으나 레이더 강수의 중심이 상대적으로 영동 해안에 인접해 위치하였다. 또한 구름이 발달하는 과정에서 구름의 극값과 강수의 극값이 일치하지 않는 경우도 나타났다. 그러나 모든 사례에서 주강수 시기에 구름은 영동 앞바다에 위치하였다. 따라서 구름덩어리의 위치가 극한 대설에 있어 무엇보다 중요한 요소인 것으로 판단된다. 수증기 영상은 건조구역(암역)의 가장자리 북쪽에서 구름덩어리가 발달함을 보여주었다. 따라서 위성관측의 구름영상과 지상 레이더에 의한 강수관측 값과 비교하여 보았을 때, 위에 선정된 극한 대설 사례는 부저기압 혹은 소용돌이의 발달과 관련되어 있는 것으로 생각된다. 영동지역 극한 대설에 대한 초단기 예보에 있어 초기에 동한만 혹은 영동지역에서 작고 발달된 대류형 구름을 탐지하고 추적하는 것이 중요하다.

CMIP6 GCMs 기후에 따른 유출 모의에 대한 편의보정 방법의 영향 평가 (Assessing the Impact of Bias Correction on Runoff simulation according to CMIP6 GCMs climate)

  • 채승택;김진혁;정은성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.91-91
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    • 2023
  • General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

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다학제적 데이터 융합에 기초한 우박위험지도 (Hail Risk Map based on Multidisciplinary Data Fusion)

  • 김수현;이승재;심교문
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.234-243
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    • 2022
  • 우리나라에서 우박에 의한 피해는 매년 발생하고 있으며, 특히 농업 분야의 경우 노지 작물과 재배 시설에 치명적인 손실을 입히고 있다. 이러한 우박 피해를 최소화하기 위해 국내 주산지 분포와 작물 생육에 맞춤화 된 우박정보 서비스 시스템의 개발이 필요하다. 그러나 우박의 관측은 다른 기상 변수에 비해 상대적으로 많은 어려움이 따르고 자료도 시공간적으로 불균일성이 크며 산발적이다. 이에 본 연구는 우박정보 서비스 시스템 개발의 일환으로 우박 발생에 대한 시·공간 분포를 파악하기 위해 자연과학적 자료인 기상청 목측자료와 사회과학적 자료인 신문기사 자료를 통합한 우박 관측 DB를 구축하고, 이를 기반으로 우박위험지도를 제작하였다. 이러한 다학제적 우박 자료 융합을 통해 우박 자료의 공백기간과 공백지역에 대해서 보완이 될 수 있었다. 지역별 우박 발생 시기와 빈도 및 크기에 대해 분석한 결과, 최근으로 올수록 크기가 큰 우박의 비중이 증가하였고, 발생 시간은 상승기류가 잘 형성되는 오후 시간대에 주로 분포하였다. 강원, 경북, 충북 등 남한의 북동쪽과 일부 내륙 지역이 더 자주 발생하였고, 겨울에는 북쪽 해안과 일부 내륙 지역에 주로 싸락 우박이 발생하였다. 통합 자료를 이용하여 제작한 우박 위험지도를 통해 1970~2018년 기간의 전국적인 발생 분포 특성과 극값들이 제시되었다. 이번 연구에서 제작된 우박위험지도는 작물 재배적지 선정과 생육 관리에 다학제적인 응용기후 자료로서 도움을 줄 것이다.

기상청 국가표준시나리오의 편의보정방법에 따른 극한강우량의 차이 분석 (Analysis of Difference in extreme rainfall according to bias-correction method on KMA national standard scenarios)

  • 최정현;원정은;김상단
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.195-195
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    • 2018
  • 기상청에서는 영국 전지구기후모델인 HadGEM2-AO 기반의 영국 지역기후모델 HadGEM3-RA로부터 생산된 기후변화 시나리오를 기후변화예측을 위한 국가표준시나리오 자료로 제공하고 있다. 하지만, 기후모델의 특성상, 관측자료와 모의자료 간에는 통계적인 차이가 존재하며, 이러한 차이를 무시하고 원자료를 그대로 분석에 사용하는 것은 무의미 하다. 따라서 이러한 보정하기 위해서 주로 Quantile Mapping, Quantile Delta Mapping, Detrended Quantile Mapping 방법이 주로 사용된다. 하지만 어떠한 편의보정 방법이든 극값이 다수 존재하는 미래기간 모의자료를 보정할 때에는 외삽법(extrapolation)의 적용이 필요하다. 외삽법의 경우 constant correction 방법이 주로 적용된다. 본 연구에서는 기상청의 국가표준시나리오를 대상으로 이러한 편의보정 방법의 적용에 따른 미래 극한강우량의 차이를 분석하고자 하였다. 우선, 모의자료에서 우리나라 주요 기상관측지점에 해당하는 격자로부터 강우량자료를 추출하고 연최대강우시계열을 산정하였다. 그 후, 위의 세 가지 편의보정 방법을 이용하여 강우자료의 편의보정을 수행하였으며, constant correction 방법을 적용하여 이상치를 보정하였다. 그 후, 보정된 미래기간 모의자료의 추세를 분석하고, 이를 미래 확률강우량 산정방법인 scale-invariance 기법에 적용하여 미래 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 외삽법의 적용에 따라 편의보정 방법에 따라 미래 자료의 추세 또는 확률강우량의 변화패턴은 큰 차이를 나타내지 않았지만, 그 값 자체는 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 사용된 GCM과 RCM 조합으로 인한 오차와 더해져, 미래 예측결과의 불확실성으로 나타나기에 미래 극한강우량 예측을 위해서는 다수의 GCM, RCM 조합뿐만 아니라 다수의 편의보정 방법에 따른 결과도 함께 고려(ensemble)하여 결과를 나타내는 것이 필요할 것으로 판단된다.

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저장물자 환경시험을 위한 한국적 온도기준 적합성 연구 (A Study on the Compatibility of Korean Temperature Guidelines for Stockpile Material Environmental Test)

  • 이일로;변기식;조성용;김경필;박재우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.187-194
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    • 2020
  • 효율적인 무기체계 연구개발을 위한 체계공학 과정에서는 개발단계 진행을 위한 의사결정 판단 자료로서 시험평가결과를 활용하고 있다. 무기체계는 운용 상 자연환경에 노출되는 빈도가 높기 때문에 개발 및 운용시험 평가 시 환경시험이 필수적으로 요구되어진다. 현재 우리 군에서는 MIL-STD-810과 MIL-HDBK-310 그리고 AECTP 200의 기후환경 기준을 기반으로 한국적 무기체계 운용온도를 도출하여 개발 및 운용시험 평가 시 활용하고 있다. 본 연구에서는 2014년 도출된 한국적 무기체계 운용온도 기준을 기반으로 하여 최근 대두되고 있는 지구온난화에 대한 영향성 등을 반영하여 저장물자 환경시험을 위한 한국적 온도기준 적합성 연구를 수행하였다. 분석대상은 1960년에서부터 2020년 3월까지 국내 101개 관측소에서 60년 간 매 정시마다 측정된 온도정보를 이용하였으며, 혹서기 8월과 혹한기 1월에 대한 백분율 발생빈도(0.5%, 1%, 5%, 10%)와 표준편차 발생빈도(3𝜎, 2𝜎, 1𝜎)를 도식화 및 수치화 하였다. 분석결과, 대한민국의 혹서기의 최대 극값은 41℃였으며, 0.5%의 발생빈도는 37.0℃로 식별되었다. 혹한기의 경우에는 최대 극값 -32.6℃, 0.5% 발생빈도 -21.1℃로 식별되었다. 기존의 육상 일반 무기체계 추천 온도 범위(-30 ~ 40℃)를 고려하였을 때, 대한민국 지역의 운용확률은 99.999%로 확인되었으며, 이는 최근의 이상이변에 따른 이상 기후 현상에도 불구하고 한국적 무기체계 운용온도 기준은 저장물자 환경시험에 적합함을 확인 할 수 있었다.

강릉지역의 일조시간과 강수량 관측자료를 이용한 월평균 일사량 추정 (The Estimation of Monthly Average Solar Radiation using Sunshine Duration and Precipitation Observation Data in Gangneung Region)

  • 안서희;조일성;지준범;김부요;이동건;이규태
    • 한국지구과학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.29-39
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    • 2016
  • 본 연구는 일조시간과 강수량 자료를 이용하여 다중회귀 방법을 통해 일사량을 추정하였다. 연구에 사용된 자료들은 강릉지역에 위치한 강원지방기상청(105 관측소, 1980-2007)과 신강원지방기상청(104 관측소, 2009-2014) 그리고 강릉원주대학교(GWNU 관측소, 2013-2014)이며, 105 관측소 자료를 통해 산출된 회귀식을 104 관측소와 GWNU 관측소에 적용하여 비교분석하였다. 먼저, 일조시간만을 이용하였을 때 104 관측소는 기존 연구들과 유사한 상관계수(0.96)와 표준오차($1.16MJm^{-2}$)가 나타났고, GWNU 관측소에서는 높은 상관계수(0.99)와 낮은 표준오차($0.57MJm^{-2}$)로 분석되었다. 그리고 일조시간과 강수량 자료를 104 관측소에 적용하였을 때 상관계수 0.96과 표준오차 $0.99MJm^{-2}$로 일조시간만을 적용했을 때보다 표준오차가 감소되었다. 일조시간만을 이용한 방법보다 강수량이 추가된 방법은 관측 일사량과 편차의 극값이 -26.6%(2010년 3월)에서 -31.0%(2011년 2월)로 증가되었다. 이는 강수량이 5월과 7-9월에 집중되어 나타나 이외의 월에서 추정식의 계수가 음으로 계산되었기 때문으로 분석된다. 따라서 한반도와 같이 강수량이 여름철에 집중되는 지역에서는 월평균 강수량을 일사량 추정에 이용할 때 주의를 기울여야 할 것이다.