이 연구에서는 10년간(1997-2006년)의 기상청 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 선박의 안전과 항만구조물 등의 안정성에 매우 중요한 부산 해안의 바람분포 특성을 분석하였다. 그리고 부산 해안의 바람분포 특성을 명확히 파악하기 위하여 해륙풍의 영향을 받지 않는 밀양의 바람분포 특성도 해석하여 비교하였다. 부산 해안의 평균풍속은 밀양보다 강하고, 부산 해안 중에서도 섬인 영도와 가덕도의 평균풍속은 일광, 해운대 및 대연의 그것보다 약 2.0배 강한 특성을 보인다. 상관분석에 의하여, 부산 해안의 월별 평균풍속은 서로 변화 경향이 매우 유사함을 확인하였다. 부산 해안의 월별 평균풍속의 최대값은 9월에 나타나는데, 이는 태풍의 영향과 밀접히 관련되어 있다. 최대 순간풍속도 섬인 영도와 가덕도에서 특히 강하고, 부산 해안의 최대순간풍속은 주로 8-9월에 그 최대값이 관측된다. 부산 해안의 풍향별 관측 횟수의 백분율을 살펴보면, 겨울은 남서풍-북북동풍이 우세하고 봄은 남서풍과 북동풍이 우세하다. 여름의 풍향 분포는 봄과 비슷하고, 가을의 풍향 분포는 겨울과 유사한 경향을 보인다.
정보통신 기술의 발전으로 농업분야에서도 다량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성하고 그 활용을 위해 빅데이터 기술을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 농업에서 재배 가능한 작물과 품종은 기온, 강수량, 일조시간 등의 자연환경의 영향에 따라 결정된다. 본 논문은 마늘의 생육과정과 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 농작물 생산에 영향을 미치는 기상기후 요인을 도출하고 마늘을 대상으로 단위면적당 생산량 예측(단수) 모형을 도출하였다. 기상변수는 마늘의 생육단계를 고려하여 빅데이터 분석 기법을 이용하였다. 탐색적 자료 분석과정에서는 통계청, 농촌진흥청, 농촌경제연구원으로부터 생산량, 도매시장 반입량, 생육 데이터 등 다양한 농산물 생산 데이터를 제공받아 활용하였다. 또한 기상청으로부터 AWS, ASOS, 특보현황 등 다양한 기상관측 데이터를 수집하여 활용하였다. 상관관계 분석 과정은 변수선택, 후보모형 도출, 모형진단, 시나리오 예측 등을 통해 도출한 모형의 모형 적합도와 생산량 예측력을 비교하여 마늘생산단수예측 모형을 설계하였다. 수많은 기상요인 변수는 요인분석을 이용하여 차원을 감소시키고 설명변수로 선정하였다. 이 방법을 이용함으로써 회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제할 수 있었으며 회귀분석의 적합도와 예측력을 높일 수 있었다.
본 연구에서는 대구시를 사례로 도시내에서의 공간지형적 특성에 따른 국지적 바람유동성을 분석하였다. 분석은 3단계로 이루어졌는데, 1단계에서는 지역풍향(종관풍)과 국지적 바람유동간의 기상학적 관계를 비교하였다. 2단계에서는 도심지역과 교외지역으로 구분하여 국지적 바람유동의 변화를 비교 분석하였다. 3단계에서는 KLAM_21을 활용하여 국지적 바람유동과 도시공간전체의 바람길 형성 및 유동과의 공간적 관계에 대하여 비교 검증하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지역의 대표풍향(종관풍)과 국지적 바람유동 사이에는 기상학적으로 상관성이 낮았다. 둘째, 도심지역 5개와 교외지역 2개 측정지점에서의 국지적 바람유동에 대한 관측결과에서는 지점별로 다양한 풍향을 나타내었다. 이는 측정지점 인근에서의 공간지형적 특성이 국지적 바람유동에 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 셋째, KLAM_21을 활용하여 분석한 결과를 AWS 측정자료와 비교 검증한 결과 수치모델링분석의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증한 도시의 국지적 바람유동은 도시열섬현상의 개선을 위한 공간적 기능과 역할을 할 수 있는 요소가 될것으로 판단된다. 즉, 도시계획 수립시 공간지형적 특성에 따른 국지적 바람유동을 체계적으로 파악하고 이를 도시열섬발생지역과 공간적으로 연계될 수 있는 계획적 기법을 적용한다면 도시열섬 현상을 효과적이며 지속적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 지상의 관측 자료와 광역의 정보를 제공하는 수치 예보 모형 자료 및 인공위성 자료를 이용하고 자료와 강수예측치의 물리적 상관 특성을 나타내기 위하여 자료 사이의 비선형 거동을 잘 나타내는 신경망 모형에 적용시켜 단시간 강수 예측을 수행하였다. 이를 위하여 서울지점에 대하여 현재로부터 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 인공위성자료(MTSAT-1R) 및 수치 예보 모형 자료(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)와 실시간 전송되는 자동 기상 관측 시스템(AWS, Automatic Weather System)의 관측치를 신경망 모형의 입력 자료로 하여 3시간, 6시간, 9시간, 12시간의 선행시간을 가지는 자료로 강수를 예측 할 수 있는 강수 예측 모형을 개발하였다. 장마와 태풍과 같이 전선형강수와 선풍형강수 등 강수 양상의 차이를 고려하기 위하여 6월, 7월과 8월, 9월 자료를 구분하여 신경망을 구축하였으며, 자료가용성에 기초하여 2006년에서 2008년 기간 동안에 대하여 모형을 학습하고 2009년에 대하여 모형의 적용성을 검증한 결과, 단시간 강수예측에 대한 모형의 적용 가능성을 보여주었으나 다양한 광역 자료와 인공신경망을 사용함에도 불구하고 단시간 강수예측의 정량적 정도향상을 위한 여지가 많음을 보여준다.
본 연구는 2020년 3월 18일부터 20일까지 영동지역에 강풍이 발생했던 사례(남고북저형, 대류권계면 접힘에 의해 급격하게 발달하는 저기압)의 종관 및 열역학적/운동학적특성을 조사하기 위해 AWS 관측 자료, 종관 일기도, ECMWF 재분석 자료, 레윈존데, 윈드프로파일러 자료를 이용하였다. 분석결과, 사례 기간 영동지역 5개소에서 관측된 최대 순간 풍속은 20 m s-1 이상으로 나타났으며 대관령(27.7 m s-1)에서 가장 강하게 나타났다. 종관분석에서는 남고북저형의 기압배치와 함께 영동지역으로 등압선의 모양이 사인(sin)파 형태를 보이며 강한 기압경도력에 의해 강풍이 발달하다가 3월 19일부터는 한반도 북부지역에서 하루 내에 19 hPa 이상의 기압 하강과 함께 발달하는 저기압에 의해 지속적인 강풍이 발달했다. 북강릉 단열선도에서 역전층의 고도는 하층 강풍대와 함께 산 정상의 약 1-3 km 고도에 위치하였고, 레윈존데 및 수직 측풍 장비(윈드프로파일러)의 연직 바람장 분석 결과와 일치함을 확인할 수 있었다. 특히 열역학적 및 운동학적 연직 분석에서, 하층에서 온위의 연직 경도에 의한 강한 바람과 대류권계면 접힘에 의한 위치 소용돌이도의 발달이 영동지역 강풍 발생에 큰 역할을 한 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.577-586
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2016
최근 국내에서도 환경보건에 관한 관심이 급증하고 있는데, 특히 중금속은 발암의 특성이나 독성의 비임계성에서 대기오염물질과 구분이 되며, 낮은 수준일지라도 장기간 노출되면 호흡기계, 순환기계, 신경계 및 정신적 질환을 유발하는 것으로 알려져 있다. 이들 중금속 중 망간은 인체에 유해하지만 발암물질로 분류되지 않은 탓에, 망간 자체에 대한 연구는 미비한 편인고, 특히 망간은 자동측정장치 (AWS)를 통한 측정이 불가능하고 측정 및 분석에 고난도의 기술이 요구되어서 예산 등 비용효율성의 문제로 지속적인 관측이 불가능하다. 그러한 이유로 우리나라에서는 계절별로 10~12일 정도만 관측이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자동측정이 가능한 기온, 강수, 풍속 등 기상인자와 관측된 $SO_2$, $PM_{10}$, $O_3$ 등 대기질 물질을 이용한 망간 농도에 대한 통계 모형을 설계하고 이를 통해 부분적으로 관측된 망간 농도를 추정하여 망간의 위해성평가에 대한 정확도를 향상 시키고자 한다. 이를 위해 제안된 모형을 시화 반월 공업지역에서 관측된 자료를 적용하였다.
Numerical experiments were carried out to investigate the effect of data assimilation of observational data on weather and PM (particulate matter) prediction. Observational data applied to numerical experiment are aircraft observation, satellite observation, upper level observation, and AWS (automatic weather system) data. In the case of grid nudging, the prediction performance of the meteorological field is largely improved compared with the case without data assimilations because the overall pressure distribution can be changed. So grid nudging effect can be significant when synoptic weather pattern strongly affects Korean Peninsula. Predictability of meteorological factors can be expected to improve through a number of observational data assimilation, but data assimilation by single data often occurred to be less predictive than without data assimilation. Variation of air pressure due to observation nudging with high prediction efficiency can improve prediction accuracy of whole model domain. However, in areas with complex terrain such as the eastern part of the Korean peninsula, the improvement due to grid nudging were only limited. In such cases, it would be more effective to aggregate assimilated data.
고해상도의 시공간 분해능을 갖는 레이더 추정강우는 특히 강우계가 설치되어 있지 않은 지역에서 수문학적 활용에 유용한 정보를 제공할 수 있으나, 레이더 관측자료는 기본적으로 많은 오차 요소를 포함하고 있다. 이러한 이유로 레이더 자료를 특정한 목적에 활용하기 위해서는 그 목적에 적합한 자료의 평가가 요구된다. 본 연구에서는 레이더 추정강우의 수문학적 활용을 위한 정성적, 정량적 정확도 평가 방법 및 절차를 제안하고자 한다. 제안한 방법의 적용을 위해 진도(S-band) 및 관악산(C-band) 레이더와 자동기상관측장비시스템(Automatic Weather Stations, AWS)내 강우계의 자료를 이용하였으며, 대표적인 두 호우사상에 대한 적용성을 검토하였다. 연구 결과, 관측누적시간이 증가할수록 레이더 추정강우의 정확도가 증가하고, 레이더 사이트의 관측반경이 짧을수록 레이더 추정강우의 정확도가 향상되는 것을 파악할 수 있었으며, 특히 C-band 레이더의 경우 그 경향이 더 명확하게 나타났다. 또한 강우계 관측망의 밀도에 따른 평균편이 표본오차를 조사하기 위해 Monte Carlo 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 강우계 밀도의 감소에 따라 편이오차가 증가하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 강우계 관측망의 밀도가 레이더 강우추정의 정확도에 중요한 영향을 미치는 인자중에 하나라는 것을 확인하였다. 또한, 실시간 편차 보정기법은 현재의 국내 레이더의 수문학적 활용을 위해 필요한 과정이라 판단된다.
벼 도열병 발병 모의 실황 포장을 발병 상습지(안동대 실험포장; 산간 협곡 위치한 천수답)에 설정하여 벼 식물생육군락(일품벼 공시)의 실황 기상자료를 무인기상관측 장치를 통해 수집, 가공하여 도열병 발병에 미치는 기상요인의 가변값을 추정, 분석하였다. 기상요소 측정은 시험포장에 무인기상관측장치를 설치하여 매시단위로 기온, 상대습도, 일사량, 강우량, 풍향, 풍속, 지온, 잎습전지속 시간 등을 측정하였다. 각 기상요인중 도열병 발병에 가장 많은 영향을 미친 것은 발병 전 10일간 평균최고기온으로 결정계수 0.95*을 나타냈으며, 도열병 발병에 영향을 가장 미치지 않은 요인은 풍속으로 결정계수 0.24$^{ns}$ 로 나타났다. 도열병 발병과 병 진전에 가장 높은 유의성을 보인 기상요인은 평균온도(T-ave), 최고온도(T-max), 상대습도(RH), 상대습도 90%이상인 누적시간(RD) 등이었으며, 이들을 이용한 통계적 모형은 아래와 같다. Y = -3410.91 - 23.91 $\times$ T-ave + 28.56 $\times$ T-max + 41.0 $\times$ RH - 3.75 $\times$ RD, ($R^2$= 0.99*), (T-ave >= 19$^{\circ}C$ and T-max - T-ave >= 5.2$^{\circ}C$ and RH% >= 90.4%. 발병모형과 발병심각도의 적합도 검정($\chi$$^2$)은 유의도 0.001로 발병모형이 실제 발병 심각도와 유사함을 나타내었다.
In order to investigate downslope windstorm by using more detailed observation, we observed 6 cases at 3 sites - Inje, Yongpyeong, and Bukgangneung - during "3-D Meteorological Observation Project in Yeongdong region of Gangwon province, South Korea in 2020." The results from analysis of the project data were as follows. First, AWS data showed that a subsidence inversion layer appeared in 800~700 hPa on the windward side and 900~850 hPa on the leeward side. Second, before strong wind occurred, the inversion layer had descended to about 880~800 hPa. Third, with mountain wave breaking, downslope wind was intensified at the height of 2~3 km above sea level. After the downslope wind began to descend, the subsidence inversion layer developed. When the subsidence inversion layer got close to the ground, wind peak occurred. In general, UM (Unified Model) GDAPS (Global Data Assimilation Prediction System) have had negative bias in wind speed around peak area of Taebaek mountain range, and positive bias in that of East Sea coast area. The stronger wind blew, the larger the gap between observed and predicted wind speed by GDAPS became. GDAPS predicted strong p-velocity at 0600 LST 25 Apr 2020 (4th case) and weak p-velocity at 2100 LST 01 Jun 2020 (6th case) on the lee-side of Taebaek mountain range near Yangyang. As hydraulic jump theory was proved, which is known as a mechanism of downslope windstorm in Yeongdong region, it was confirmed that there is a relationship between p-velocity of lee-side and wind speed of eastern slope of Taebaek mountain range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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