본 연구의 목적은 서산 태안 지역에서 마늘 생산량에 영향을 주는 기상 및 기후 인자를 파악하고 농가의 기후정보이용에 따른 경제적 가치를 분석하는 것이다. 이 지역에서 기후 특성과 경향이 1984-2013년의 서산지방기상청 기상자료, 1989-2013년의 마늘 생산량 국가통계자료, 2001-2100년간의 기후변화 시나리오 자료(RCP 4.5, 8.5)와 함께 분석되었다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 서산 태안 지역에서 겨울철 평균기온과 평균풍속이 다른 마늘 재배 지역에 비해 낮고 강하여 마늘 성장을 위한 저온 조건을 만족하였고, 5월의 누적강수량이 감소하여 한지형 마늘이 생육하기에 적합한 것으로 나타났다. 하지만 마늘의 수확기 때 평균기온, 누적강수량 및 평균풍속 등의 증가추세로 인해 미래 한지형 마늘 재배지는 줄어들 것이다. 둘째, 서산 태안 지역에서 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)를 이용한 한지형과 난지형 마늘 모두 파종적기는 현재보다 늦어지고 수확적기는 빨라지며, 추후 100년 동안 재배기간이 50-90일 정도 짧아지는 것으로 나타난다. 셋째, 마늘 흑색썩음균핵병과 고자리파리의 발생 시작 일이 평균기온($^{\circ}C$)과 토양습도(%)를 이용한 기상 알고리즘을 적용함으로서 산출되었다. 특별히 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오에서 미래 마늘 흑색썩음균핵병 발생일은 모두 현재보다 앞당겨 지는 것으로 나타났다. 넷째, 서산 태안지역에서 마늘 생산량(ka/10a)은 월동기 최저기온, 추대기 누적강수량, 월동기 평균풍속, 그리고 추대기 평균상대습도와 높은 상관을 나타내었다. 한편 마늘 재배에 있어 기후정보이용에 따른 마늘 생산량은 총생산량의 약 9%로 경제적 가치가 증가하는 것으로 나타났다.
한반도 남서해안에서 연안지대의 기후학적 특성을 조사하기 위해 AWS(automatic weather system)와 4개 지점의 부이자료를 사용하였다. 연안지대를 기후학적으로 정의하였는데 해안선을 가로지르는 풍속과 온도의 기울기에 있어서 뚜렷이 대비가 나타나는 지대로 정의하였고, 연안지대가 고정적인 것이 아니라 종관풍에 따라 변동될 수 있다는 것을 보였다. 한반도의 남해와 서해에서 부이와 나란한 AWS지점으로 구성된 4개의 단면도선을 거제도부이라인, 거문도부이라인, 칠발도부이라인, 덕적도부이라인으로 선택하였다. 일주기와 월변동의 분석에서 월별평균과 극값, 부이와 각 지점간의 온도경도와 풍속의 누적빈도수가 연안의 범위와 특징을 조사하는데 응용되었다. 그 결과 연안지대의 최대범위는 거제도부이라인은 offshore에서 생림(해안선에서 약 34 km), 거문도부이라인은 순천(약 52 km), 칠발도부이라인은 자은도(약 27 km), 덕적도부이라인은 용인(약 65 km)으로 분석되었다. 종관풍에 따른 연안지대의 변동을 onshore, offshore, calm에 대해 조사하였다. 그 결과 onshore 일 때 연안지대의 범위는 65∼90 km로 변화한다. 더욱 우리는 태풍(MAEMI)에 의해 영향을 받은 2003년 9월 12일∼13일 동안에 거제도부이라인에 대한 풍속과 온도의 변화와 해상과 육상의 풍속비를 알기 위해 조사하였다.
영면변위(d)는 거친 식생군락에 의해 운동량이 모두 흡수되어 군락 내의 대수적 풍속 프로파일이 0이 되는 높이를 말한다. 군락의 표면 거칠기의 구조를 나타내는 영면변위는 군락난류의 분석과 지표 스칼라 플럭스의 계산에 매우 중요하다. 본 단보에서는 Monin-Obukhov 상사이론에 기반을 두고 단일층에서 관측된 평균수평풍속 자료를 사용하는 두 가지 다른 방법을 사용하여 광릉침엽수림에서 d 값을 추정하였다. 관측지의 비균질성과 복잡성을 고려해서, 표면거칠기와 바람체계가 d에 미칠수 있는 영향을 살펴보기 위해, 자료를 매 $30^{\circ}$ 간격의 풍향별로 나누었다. 전반적으로 두 방법을 사용한 결과는 서로 비슷했는데, $d/h_c$ (여기서 $h_c$는 군락의 높이로서 약 ~23m)는 풍향에 따라 0.51~0.97의 범위를 보였다. 이러한 $d/h_c$의 값의 범위는 문헌에 보고되어 있는 범위(0.64~0.94)와 크게 다르지 않았으나, 다소 높은 쪽에 분포되어 있었다. 이러한 원인의 하나로는 관측이 두 방법의 전제인 Monin-Obukhov 상사이론이 성립하지 않는 거칠기아층에서 이루어졌기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 관측높이가 거칠기 아층에 존재할 경우에는 단일층 풍속으로부터 영면변위를 추정하는 방법을 적용하고 그 결과를 해석하는 데에 세심한 주의가 필요하다.
To utilize wind resources effectively around buildings in urban area, the magnitudes of wind velocity and turbulence intensity are important, which means the need of the information about the relationship between the magnitude of wind velocity and that of fluctuating wind velocity. In the paper, wind-tunnel experiments were performed to provide the information about Characteristic of Wind flow around buildings with the spanwise distance and the side ratio of buildings as variables. For a single building with the side ratios of one and two, the average velocity ratio was 1.4 and the velocity standard deviation ratio ranged from 1.4 to 2.6 at the height of 0.02m at the corner of the windward side, in which flow separation occurred. For twin buildings with the side ratios of one and two, the velocity ratio ranged from 2 to 2.5 as the spanwise distance varied at the height of 0.02m, and the velocity standard deviation ratio varied near 1.25. For twin buildings with the side ratios of one and two, the maximum velocity ratio was 1.75 at the height of 0.6m, and the maximum velocity standard deviation ratio was 2.1. It was also found from the results of CFD analysis and wind-tunnel experiments that for twin buildings with the side ratios of one and two, the difference between the velocity ratio of CFD analysis and that of wind-tunnel experiments at streamwise distances was near 0.75.
NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.
일상적으로 우리가 매일 경험하는 눈, 비, 바람, 기온과 같은 현상을 날씨라고 하며, 일정한 지역에서 장기간에 걸쳐 나타나는 대기현상의 평균적인 상태를 기후라고 한다. 또한 기후가 평균적 상태에 비해 유의미하게 변동하는 것을 기후변화라고 한다. 콘크리트 구조물의 경우 외부 극한기후환경에 노출 될 경우 다양한 문제점들이 발생할 수 있다. 이러한 문제점들 중 최근 가장 문제가 되고 있는 폭우, 폭설과 같은 극한기후인자요소의 작용을 받아 발생 할 수 있는 동결융해에 대한 현상이다. 콘크리트의 경우 온도가 너무 낮거나 높다고 손상이 발생하는 것은 아니라 동결 융해를 반복적으로 받을 경우 심각한 내구성 저하를 나타나게 되며 실제 성능저하가 된 구조물의 경우 회복하기 힘들게 된다. 따라서 본 연구에서는 극심한 기후변화로 발생 되는 다양한 기후인자 요소 중 풍속-일조시간의 기후변화 양생조건에 대하여 양생 후 콘크리트 동결융해 실험을 접목시켜 상대동탄성계수를 측정하고 이를 바탕으로 성능중심평가 (Performance Based Evaluation (PBE))를 실시하고 대응책을 마련하고자 한다.
가로수가 여름철 인간 열환경지수(열쾌적성)에 미치는 영향을 분석하기 위해, 낙엽활엽교목 2종과 상록활엽교목 3종 총 5종의 가로수를 대상으로 수목 하부의 음지와 그 옆의 양지에서 미기후 자료를 측정하여 비교 분석하였다. 그 결과, 기온, 상대습도, 풍속의 차이는 각각 평균 $0.2{\sim}1.5^{\circ}C$, 0.9~5.3%, $0.1{\sim}0.5ms^{-1}$로 미비하였으나, 평균복사온도는 평균 $27.1^{\circ}C$의 매우 큰 차이를 보여 주었다. 인간 열환경지수인 PET와 UTCI 결과에서는 수목 하부의 음지가 양지에 비해 PET에서는 평균 21.2~31.3%의 저감 비율을 보여 1.5~2.5단계의 열지각 개선 효과를 나타내었으며, UTCI에서는 평균 12.7~20.0%의 저감 비율을 보여 1~1.5단계의 heat stress 저감 효과를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 상록활엽교목이 낙엽활엽교목에 비해 PET에서 평균 5% 더 높은 저감 비율을 나타냈지만, 낙엽활엽교목에 속하는 느티나무는 지엽의 밀도가 높아 상록활엽교목 만큼의 열환경지수(열쾌적성) 개선 효과를 나타내었다. 이에 따라, 가로수의 여름철 열 저감 효과에서 지엽의 밀도와 평균복사온도가 주요 영향임을 알 수 있었다.
산불의 확산에 있어 바람은 매우 중요한 인자이다. 바람은 또한 지형에 따라 변화되며 이로 인해 다른 확산형태를 가지게 된다. 따라서 산불의 확산속도 해석을 위해 먼저 풍속에 따른 화염각 변화를 살펴볼 수 있다. 이는 바람에 의해 변화된 화염각으로 인해 미연소 지표 대상물에 열전달의 차이를 가져오기 때문이다. 풍속이 증가할수록 화염과 지표면이 가까워짐으로 인해 열전달이 증가되어 미연소물질이 착화온도에 빨리 도달하게 되어 화염의 확산속도가 빨라지게 된다. 따라서 본 연구에서는 바람에 의한 화염각 변화 산정식을 Froude number 관계식을 이용한 수치해석과 실험을 통해 제시하였다. 그 결과, Froude number 계수 A=1.85를 제시하였고 제시된 식에 대한 실험 화염각의 평균 오차각은 약 $3.3^{\circ}$로 다른 모델식에 비해 실험값과 유사한 결과를 나타내었다. 향후, 이 연구를 통해 열전달 수치해석을 통한 화염확산연구에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
우리나라에서 대표적 녹차재배 지역인 화개지역과 악양지역의 2009년 기상특성을 정리하면 화개지역과 악양지역의 연평균 기온은 각각 $14.5^{\circ}C$와 $14.2^{\circ}C$이며, 두 지역의 월평균기온을 보면 가장 더운 달은 8월로 각각 $25.4^{\circ}C$와 $24.9^{\circ}C$이고 가장 추운 달은 1월로 각각 $0.3^{\circ}C$와 $0.2^{\circ}C$ 이었으며, 일 최고기온은 각각 $28.4^{\circ}C$와 $27.9^{\circ}C$이고 일 최저기온은 $-5.0^{\circ}C$와 $-5.4^{\circ}C$이다. 연평균일교차는 화개지역이 $11.3^{\circ}C$이고 악양지역은 $11.1^{\circ}C$이다. 화개와 악양지역의 연평균습도는 각각 62.7%와 65.3% 이고, 연강수량은 1,387mm와 1,793mm로 2008년 대비 각각 605mm와 835mm가 더 내렸고, 5월부터 8월까지 화개 1,074mm, 악양 1,374mm로 집중적인 강수량을 보였다. 이것은 2009년 전체 강수량의 77.6%와 76.6%에 해당하는 수치로써 나머지 달에 비해 많은 강수량을 보임을 알 수 있다. 연평균 일조시간은 2,054.3시간으로 관측되었고 4, 5월에 각각 232.2시간과 235.1시간으로 가장 긴 일조시간을 보인 반면에 7, 8월에는 각각 102.5시간과 28.8시간으로 가장 짧은 일조시간을 보였다. 풍향은 가을과 겨울에 서북서, 서, 북서계열의 서풍이 불었고 봄, 여름철에는 남동, 북북동, 남동계열의 동풍이 불었으며, 연평균 풍속은 1.5m/s로 관측 되었으며 12월이 2.0m/s로 평균 풍속이 가장 높은 달이었고 2월이 1.1m/s로 평균풍속 이 가장 낮은 달이었다. 순간최대풍속은 3월 13일에 측정된 23.3m/s이었다. 2009년 조사된 기상관측정보를 토대로 매년 기상관측정보를 데이터화해서 녹차재배지역의 기상환경을 이해하고 생장환경 정보를 수집하며 최적의 녹차재배 환경의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년 이상 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV를 일반 하천에 적용시, 자연발생적인 tracers - 난류로 인한 표면 교란, 부유물, 수공구조물로 인해서 발생하는 자연 발생되는 거품 - 가 풍부해서 seeding이 불필요한 경우를 제외하고는 정확한 유속장의 해석을 위하여 인공적인 seeding을 필요로 한다. 일반적으로 Seeding 재료로 많이 이용되는 것은 wood mulch, Ecofoam, grain-straw 등이다. 하천에서 자연발생적 혹은 인위적 seeding을 하였을 때 이들 tracers의 물리적인 속성으로 바람에 쉽게 영향을 받고 이로 인하여 실제의 물표면유속을 대표하지 못하는 경우가 있다. 이에 실험실의 개수로에서 여러 가지 이용 가능한 tracers에 대하여 바람에 의한 오차 발생의 정도를 조사하였다. 실험에 사용된 seeding 재료로는 black polypropylene, Ecofoam, white polystyrene의 세가지를 이용하였다. black polypropylene (SG=0.92)과 white polystyrene (SG=0.0125)은 폭 1 m 이내의 개수로 실험 장치에서 유속장의 해석에 많이 이용되고 Ecofoam (SG=0.0065)은 수리 모형실험에서 많이 이용된다. seeding 물질에 따른 바람의 영향을 분석하기 위해서 폭 60cm의 개수로에서 seeding 물질을 변경하면서 펌프의 조작에 의해 3가지 단면평균유속을 발생시키고, 각 평균유속조건에 대해 4가지의 바람세기 - 바람이 없을 때와 팬의 바람세기를 1단, 2단, 3단으로 조정 - 를 발생시켰으며, 개수로위에서 촬영한 이미지의 상류측기준점으로부터 0.3556m 하류 지점을 횡단하는 단면의 표면유속을 측정하여 비교하였고, 그 단면의 중앙에서 물표면 바로 위 지점의 풍속을 측정하였다. 각 Seeding 물질에 대해 팬을 켜지 않았을 때, 즉 바람의 영향이 없을 때 측정한 표면유속을 바람의 세기가 변한 경우의 기준 표면유속으로 이용하였다. 본 연구의 결과 비중이 0.01 내외인 Ecofoam과 white polystyrene에 비해 비중이 0.92인 black polypropylene은 대부분이 물속에 잠겨 있어 흐름과 거의 일치하여 움직임을 알 수 있었다. 또한 흐름의 평균유속이 0.165 m/s의 저유속에서 바람이 tracers에 미치는 영향이 평균유속 0.558m/s인 경우보다 커서, 바람의 세기의 증가에 따라 표면유속 측정값이 급속히 감소되었다. 흐름의 평균유속이 큰 경우에는 바람이 tracer에 마치는 영향이 현격히 줄어듬을 보이고 있다. 결론적으로 유속이 증가함에 따라 바람의 영향은 감소하나, 바람의 영향을 최소화시키기 위해서는 가급적 비중이 큰 물질(0.5
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[게시일 2004년 10월 1일]
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